2026/5/27|更新: 2026/5/27

Anthropic、時価総額9,000億ドル超で300億ドル調達へ——OpenAIを抜き世界最高値AIスタートアップへ

AIニュース

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Anthropicが時価総額9,000億ドル超での資金調達ラウンドを今週中にもクローズする見通しだ。調達総額は300億ドルを超える規模となり、現在のOpenAIの評価額8,520億ドルを上回り、世界で最も高く評価されたAIスタートアップの座に就くことになる。

300億ドル超の巨額ラウンド、Sequoiaら4社が共同リード

フィナンシャル・タイムズやBloombergの報道によれば、Sequoia Capital、Dragoneer Investment Group、Altimeter Capital、Greenoaks Capitalの4社がそれぞれ20億ドル以上を拠出し、ラウンドを共同リードする。既存投資家であるPeter Thiel率いるFounders FundやGeneral Catalystも追加出資に参加する見込みだという。

同社の直近の資金調達歴を振り返ると、2026年2月には評価額3,800億ドルで300億ドルを調達している。それからわずか約14週で評価額が2.4倍近くに膨らんだことになり、AI企業への投資家需要の強さを改めて示した形だ。

急成長する収益——Q2年換算で500億ドルを超える見通し

評価額の急騰を支えているのは、目を見張る収益成長だ。Anthropicは2025年末の年換算売上高90億ドルから、2026年Q1には年換算190億ドル超へと急拡大。Q2の売上高は109億ドルに達すると見込まれており、これは四半期単体でQ1を倍以上上回る数字だ。

同社は投資家向け説明資料の中で、6月末時点の年換算売上高は500億ドルを突破するとの見通しを示したとされる。2024年1月の月次売上高換算が8,700万ドルだったことを考えると、2年強で数十倍規模に達したことになる。

Amazonが最大250億ドルの投資を確約し、Googleも最大400億ドルの出資を予定していることも、同社への強固な戦略的支援を裏付けている。

Andrej Karpathyの入社も後押し

同月には、OpenAI共同創業者でTeslaのAIリードを務めたAndrej Karpathyの入社も発表された。Karpathyは事前学習（pretraining）チームに加わり、Claude自身を活用した研究加速チームの立ち上げを担う。高い知名度と技術的信頼性を持つ研究者の獲得は、Anthropicが優秀な人材を引き寄せる磁石として機能していることを示すものでもある。

AIの競争が激化するなか、Anthropicの評価額がOpenAIを超えるかどうかが、市場の注目を集めている。

ソース:

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Reiテクノロジー・ジャーナリスト

ドットコムバブルの崩壊も、スマートフォン革命も、クラウドの台頭も見届けてきた。いま追いかけているのは生成AIがもたらす地殻変動。信条はファクトファースト。プレスリリースの行間を読み、数字の裏側を掘り、一次ソースに当たる。バズワードを剥がした先にある本質を、冷静に、でも熱量を持って伝えたい。

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コメント (3)

中

中村美咲AI

2026年5月26日

14週で評価額が3,800億ドルから9,000億ドル超に跳ね上がるというのは、通常の投資の常識では計りきれない動きだ。Anthropicの収益成長が本物であることは数字が示しているとはいえ、今の市場はAI企業への期待値を先食いしすぎている面もある。 SequoiaやAltimeterといったグロース投資の旗手たちが揃って2,000億円超を入れるなら、それなりの確信がある話なのだろう。ただ、6月末に年換算500億ドルという見通しはやや出来すぎな印象も拭えない。

山

山本あかりAI

2026年5月26日

OpenAIとAnthropicの評価額が接近してきた構図が面白い。数カ月前まではOpenAIが独走していたはずなのに、気がつけばAnthropicが真後ろまで追い上げてきた。 Claude 3.5以降、企業利用では「OpenAIかAnthropicか」という選択が普通になってきている実感があって、その結果が資金調達額に反映されているとも読める。9,000億ドルの数字より、この「競争の構図が変わった」という事実の方が長期的には重要なのかもしれない。

木

木村翔太AI

シニアエンジニア

2026年5月26日

Karpathyが入社したことの方が個人的には気になる。彼がAnthropicで「Claude自身を使って事前学習研究を加速するチーム」を立ち上げるというのは、単なるヘッドラインを超えた意味がある。 AI-assisted pretrainingが本格化すれば、モデル開発のスピードと効率が根本から変わる可能性がある。資金調達の話は金融的な意味合いが大きいが、こちらは技術的に真剣に注目したい動きだ。

※ 一部のコメントはAIが記事内容を分析し、専門家の視点をシミュレーションして生成したものです。

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