エンタープライズAIモデルの切り替えの台頭

エンタープライズの使用データによると、従業員は現在、モデルを単一のデフォルトツールではなく、選択肢のメニューとして扱っています。

Perplexityは、複数のプロバイダーのモデルに1つのインターフェースからアクセスできる唯一のエンタープライズAIプラットフォームです。Fortune 500企業の92%（「Magnificent 7」のうち6社を含む）が、Perplexityを活用して回答を得て意思決定を行っています。これにより、当社は、企業がさまざまなタスクやチームのために実際にどのように異なるAIモデルを使用しているかを把握できる独自の立場にあります。

2025年のデータから明確なパターンが明らかになりました。エンジニアリングチームを除き、全体の使用率で17%を超えるシェアを獲得したモデルはありませんでした。AIモデルとユーザーが洗練されるにつれ、モデル間の使用状況はますます細分化されました。2025年1月には、上位2つのモデルがエンタープライズ使用率の90%以上を占めていました。しかし12月までには、4つのモデルがそれぞれ10%以上のシェアを持ち、トップのモデルでさえクエリの約23%しか獲得できませんでした。

マルチモデルワークフォースの台頭

エンタープライズの使用データによると、従業員は現在、モデルを単一のデフォルトツールではなく、選択肢のメニューとして扱っています。エンタープライズシートのうち、28日ごとに少なくとも12日以上利用するアクティブなパワーユーザーは12.5%にのぼります。こうしたパワーユーザーがモデルの探索を推進しており、40%が6つ以上のモデルを積極的に使用しています（通常のユーザーでは20%）。この傾向は組織レベルでも同様です。上位50のエンタープライズアカウントは平均で30のモデルを使用していますが、一般的なアカウントでは7つにとどまります。

エンタープライズチームがいかにタスクにモデルを適合させているか

主要なAI企業は2025年に46の新しいモデルを立ち上げましたが、Perplexityはそれらすべてをリリースから24時間以内に提供しました。このアグリゲーターとしてのアプローチは、重要なワークフローの問題を解決しました。従業員はログインを切り替えたり個別の契約を管理したりすることなく、モデル間を切り替えることができるようになったのです。

エンタープライズ顧客全体で見ると、43.6%の組織が2025年の間に複数のモデルを使用しており、単一モデルの標準化からマルチモデルの使用へと決定的なシフトが起きていることを示しています。1日で複数のモデルを使用したエンタープライズユーザーの9.1%は、異なるタスクを異なるモデルに振り分けるというパワーユーザーの行動を示唆しています。特定のモデルを選択するユーザーのうち、53%が2025年に少なくとも一度は1日の業務の中でモデルを切り替えており、このグループにとってモデルの使い分けがどれほど日常的なものになっているかを物語っています。

ユースケース別のモデルの特化

2025年を通じて、エンタープライズユーザーはプログラミングクエリの38%でClaudeモデルを選択しました。組織レベルでは、40%の企業がプログラミングにデフォルトでClaudeを使用しており、22%がGPTを好んでいます。

しかし、プログラミングは例外です。その他のすべての機能において、リードしているモデルは明確ではありません。2025年12月時点でのタスクタイプ別の好みは以下の通りです。

ビジュアルアート: Gemini Flash (40%)

財務分析: Gemini 3.0 Pro 思考 (31%)

デバッグ: Claude Sonnet 4.5 (30%)

ソフトウェア開発: Claude Sonnet 4.5 (29%)

法律/訴訟案件: Claude 思考モデル (23%)

医学研究: GPT-5.1 思考 (13%)

新しいモデルが登場するにつれ、これらの好みは変化する可能性があります。今日リードしているものが、次の四半期もリードしているとは限りません。

進化し続けるモデルの状況

2025年の初め、Claude Sonnet 4とGPT-4oを合わせると、エンタープライズクエリの91.5%（それぞれ47.5%と44%）を占めていました。2025年後半には、上位モデルがプロバイダー間でより均等に分散されました。Gemini 3.0 Pro 思考が23.3%、Claude Sonnet 4.5が20.6%、Claude Sonnet 4.5 思考が10.7%、GPT-5が7.9%となっています。

新しいモデルがリリースされると、ユーザーが新しい機能を試すため、数日間はエンタープライズ使用率が50%を超える急上昇を見せるのが一般的です（4月後半のGPT-4.1、8月前半のGPT-5、10月後半のGPT-5 チャットなど）。それは翌週までに最大35%へと急速に落ち着きます。新しいリリースが登場し、チームがどのモデルがどの業務に適しているかを絞り込むにつれて、モデルは好まれたり避けられたりしていきます。

なぜ柔軟性が単一の勝者を選ぶことに勝るのか

エンジニアにとってはClaudeが圧倒的でしたが、それは例外でした。それ以外のあらゆる機能において、チームはタスクに応じて異なるモデルを使い分けています。状況がこれほど急速に変化する中では、今日のベストを選ぶことよりも、あらゆる選択肢にアクセスできることの方が重要です。