複数の生成AIモデルを共通のAPIで利用できるようにする、総合アクセスプラットフォームのOpenRouterが、100T規模のトークン利用分析のレポートを公開していた。
PDF 36ページ分。Preferred Networksの岡野原CEOのまとめがわかりやすい。
OpenRouterで使われた100兆トークン分の様々なLLM利用が分析された。
— Daisuke Okanohara / 岡野原 大輔 (@hillbig) December 8, 2025
分析においてプロンプトや出力内容は使わず、メタデータ（タイミング、モデル、プロバイダー、ストリーミングの有無など）で分析された。以下が研究からの抜粋
オープンモデル利用は1/3程度が継続し、特にDeepSeek, Kimi,…
個人的に興味のあった部分のメモと感想
- 用途に応じてモデルサイズの規模を切り替える、というノウハウが徐々に溜まってきているように思う
- プログラミングや翻訳などでは生成AIの利用は広がるのみ。致命的な欠陥が報告されない限りは、利用が落ちることはないだろう
- ツール利用としても生成AIが定着しつつある。RPAと呼ばれていたものは、エージェントプラットフォームに統合されていくのではないか
- モデルが利用され続けるには、定期的なアップデートが必要。一方で、生成AIに関連するプロダクトでは、ユーザーが一度課題を解決する体験を経て、そのまま使い続けるという「シンデレラのガラスの靴」現象が観測される
シンデレラのガラスの靴現象は、同じOpenRouterの分析をさらに掘り下げる形で、a16zのブログで言及されていた。
モデルごとにコホートでユーザーの離脱を見ている。すごく簡単にまとめると、いち早く市場に出て機能を改善しながらユーザーの定着を目指すのではなく、課題を解決するまでさまざまなプロダクト（＝生成AIのモデル）を試し、一度バシッと課題を解決できると、そのまま使い続ける。靴がピッタリ合う人を探し、見つかったらその人に決める、ということで、シンデレラのガラスの靴現象、と呼んでいる。
これは、先日メモした、エージェント実装主導型開発とつながる話だと思う。