チャットGPTの急成長を受け、生成AI市場における競争優位の鍵として「ネットワーク効果」が注目されている。本稿は、チャットGPTの市場支配の可能性を主に以下の2つのネットワーク効果から分析している：
- データネットワーク効果（ユーザー数増加により製品が改善される効果）
- クロスサイドネットワーク効果（ユーザーと開発者間の相互利益）
著者はチャットGPTのネットワーク効果は現在はまだ弱いと主張、現在の成長は製品力・ブランド・マーケティングに支えられており、GoogleやMeta、オープンソース勢との長期競争においては不十分である可能性がある。
チャットGPTの評価額（3000億ドル）を正当化するには、ネットワーク効果の実質的強化が不可欠。特にクロスサイドネットワーク効果の成長余地は大きく、戦略の中核となる可能性が高い。この分析は、他のLLMプレイヤー（Claude, Gemini, Perplexity等）にも当てはまる普遍的な課題を提示している。
1. データネットワーク効果の分析
- Google検索との比較：Googleはクリックや滞在時間など明確なユーザー行動データを学習に活用しているが、チャットGPTにはそうした客観的で信頼性の高いフィードバックシグナルが乏しい。
- 学習の制限：
- ユーザーが与えるフィードバック（例：親指マーク）は曖昧。
- 個々の対話データは他のユーザー体験に直接還元されにくい。
- 多くのユーザーや企業は、対話データの共有を拒否する可能性が高く、データ蓄積に限界。
- モデル改善は可能だが、競合に模倣されやすい。
結論：データネットワーク効果は限定的かつ成長スピードが遅く、Googleのような強力なフィードバックループには遠く及ばない。
2. クロスサイドネットワーク効果の分析
- GPTストアの現状：
- iOSアプリとApp Storeのような強い結びつきとは異なり、GPT開発者はチャットGPTに依存せずに活動可能。
- 現在は「探索性」に価値があるが、取引やエンゲージメントの面では弱い。
- 多くのGPTは、チャットGPTを経由して外部サイトに誘導する構造。
結論：現時点ではユーザーと開発者の間に強い相互依存はなく、クロスサイドネットワーク効果も弱い。
3. 将来に向けた成長戦略
【1】データネットワーク効果の強化
- より精緻なユーザー行動のトラッキング機能（文書作成、保存機能など）を通じた改善。
- 高度なアルゴリズムで会話ログを有益なフィードバックに変換する技術革新。
ただし、自由形式の会話から明確な価値を抽出するのは構造化データよりも困難。
【2】クロスサイドネットワーク効果の強化（主戦略）
- GPTストアの本格的マーケットプレイス化：
- 単一ログイン、保存された取引・対話履歴などの一体的なUX提供。
- 自然言語による探索機能の導入。
- 他モデル（Gemini、Claudeなど）も扱う汎用ストアとするか、OpenAIモデル専用とするかが分かれ道。
- チャットGPTのOS化：
- チャットGPTを、様々なGPTをつなぐAIアプリケーションの“統合プラットフォーム”に進化させる。
- データ共有の制御機能、UI統合、SDK提供などによる開発者支援。
- 専用ハードウェア（スマートデバイス）との連携も視野。
目指すのは、「一つのGPT」ではなく、「GPTエコシステムの中核」となること。
詳細は下記参照。定期購読登録が必要です。
“Could the GPT Store Turn ChatGPT into a Platform Powerhouse?” HBR.org, May 21, 2025.