企業の AI 投資は増え続けているものの、成果が出ていないケースが目立ちます。MIT が 2025 年夏に発表したレポートでは、生成 AI の試験導入プロジェクトのうち 95% で、損益への貢献がほぼゼロだったことが明らかになりました。S&P グローバルの調査でも、2025 年に AI プロジェクトを途中で打ち切った企業が 42% に上っており、投資対効果の低さは業界共通の悩みとなっています。
2026年に入ってから本格的にAIエージェントの時代となり、AI エージェントが AI モデルを自動的に呼び出しながら処理を継続的に続けて問題を解決していくようになりました。それに伴い、企業内における AI モデル利用のコストが急膨張し、直近で大きな経営課題として浮上しています。Uber の CTO プラビン・ネッパリ・ナガ氏は、2026年の年初に組んだ AI 予算をわずか 4 ヶ月で使い切ったと明かしました。社内エンジニアの 84% が AI コーディングツールを使うようになり、1 人あたりの月間利用コストが 500 〜 2,000 ドル（約 7 万 5,000 〜 30 万円）に達したことが背景にあります。
こうした課題の解決策として注目を集めているのが「モデルルーティング（ Model Routing )」です。仕組みはシンプルで、AI サービスを呼び出す際に、質問や処理の難易度に応じて使うモデルを自動的に振り分けるというものです。簡単なタスクには安価なモデルを、高度な判断が必要な場合にだけ上位モデルを使うことで、コストを大幅に抑えることができます。実際、クエリ全体の 70% を低コストモデルに、20% を中間モデルに、残りの 10% だけを高性能モデルに振り向けるという前処理を入れるだけで、すべてを上位モデルで処理する場合と比べて 60 〜 80% のコスト削減が見込むことができます。投資家もこの市場の成長性を評価しており、2026 年 5 月には複数の AI モデルを一元管理し、モデルルーティングを自動的に行うプラットフォームを運営する OpenRouter が、NVIDIA 系ファンドや Databricks などから総額 1 億 1,300 万ドル（約 169 億円）の資金調達を実現しました。
こうした流れは、方向性としては当然の方向性ですが、問題はこのトレンドが AI 大手 2 社の上場計画に影を落とす可能性があることです。Anthropic は 2026 年 6 月 1 日に約 9,650 億ドル（約 144 兆 7,500 億円）の企業価値で上場申請を行い、OpenAI も 7,300 億 〜 8,500 億ドル（約 109 兆 5,000 億 〜 127 兆 5,000 億円）の評価額での株式公開を目指しています。これだけの高評価は、企業が今後も高額な上位モデルを使い続ける（＝それに伴って両社の売り上げが今のペースで成長し続ける）という前提に依っています。しかし、モデルルーティングの普及はその前提を根底から崩しつつあります。
Goodwater Capital のマネージングパートナー、Chi-Hua Chien 氏は「AI の基盤モデルを開発している企業は、いずれ差別化が難しくなっていく」と述べています。実際、AI モデルの利用料金は 2025 年初から 2026 年初にかけて約 80% 下がっており、価格競争は今後も続くとみられます。2026 年後半に予定される両社の上場は、巨大な評価額が市場の目にどう映るかが問われる初めての機会となります。