今年は、すでにDeepseekを上回る性能や機能を備えたモデルも数多くあります。 Deepseek のトラフィックは、依然として世界トップ 3 にランクされており、中国では第 1 位です。 これはいくぶん直感に反します。 昨日このレポートを見て初めて理由が分かりました… 興味深いメンタルモデル: シンデレラのガラスの靴効果 ユーザー維持はもはやモデルの全体的なパフォーマンスに左右されず、「問題を最初に解決した人が勝つ」という現象を示します。 新しいモデルがユーザーの重要課題（「ガラスの靴」の試着に成功するなど）を初めて完璧に解決すると、ユーザー グループは非常に高い粘着性を獲得します。 シンデレラの物語では、王子様が舞踏会でシンデレラに会い、彼女はガラスの靴を残して行きます。 王子は、足にぴったり合う女の子を見つけるために、この靴を国中持ち歩きました。 この比喩は後に心理学やビジネス研究において次のような意味で使われました。 「オブジェクトがユーザーの独自のニーズにぴったり一致すると、その一致によって強い愛着と独占感が生まれます。」 ワークフローが特定のモデル特性 (レイテンシ、推論スタイル、ツール形式など) に深く結び付けられると、切り替えコストが非常に高くなります。 これは一種の**「ユーザーとモデル間の感情的なロックイン効果」**です。 OpenRouter は、実際の何億もの通話を分析して、次のことを発見しました。 • モデルに初めて接触し、それを「フィッティング」（試着）したユーザーは、長期にわたる依存を育みます。 • より優れたパフォーマンスを備えた新しいモデルが登場したとしても、必ずしもこの適合を置き換えて移行できるとは限りません。 • これらの長期ユーザー グループは、「基礎コホート」と呼ばれます。 • ユーザーの移行率とパフォーマンスの向上の間には直線的な関係はありません。 言い換えると： モデルのパフォーマンス≠ユーザーロイヤルティ。 「エクスペリエンスフィット」が達成されると、ユーザーはシンデレラの靴のようになり、この 1 足だけを認識するようになります。 それは何を明らかにするのでしょうか? 1️⃣ ユーザー行動レベル: AIによる「パーソナリティアタッチメント」の利用 AI モデルは単なるツールではなく、さまざまなトーン、応答方法、表現ロジックを備えています。 時間が経つにつれて、ユーザーは特定のモデルに対する親しみと信頼感を育んでいきます。 この「パーソナリティの安定性」により、ユーザーは既存のモデルに留まる意欲が高まります。 これはまさに対人関係と同じです。 あなたは友人の話し方を好むかもしれませんし、別の人のほうが賢かったり効率的だったとしても、切り替えたくないかもしれません。 2️⃣ 技術的側面: エクスペリエンスマッチングの重要性 「ガラスの靴効果」は次のことを思い出させます。 モデルの真の競争力は、そのパフォーマンスだけでなく、「経験の適合性」にも左右されます。 モデルが「私を理解する」かどうかは、それが「より強力である」かどうかよりも、多くの場合重要です。 これは AI の将来の設計に重要な意味を持ちます。 異なるモデルはスタイルや個性の違いを示す必要があります。 プラットフォームは、ユーザーとモデル間の長期的な関係 (コンテキスト メモリや長期的な好みなど) の維持をサポートする必要があります。 微調整と調整がユーザー維持の鍵となります。 3️⃣ ビジネスの側面: ロイヤルティとエコシステムのロックイン プラットフォーム経済において、この効果は次のことを意味します。 特定のタイプのユーザーの「適合性」を見つけて満足させることができれば、安定したエコシステムを構築できるでしょう。 モデル間の競争は、「計算能力と価格」から「心理的な適合性と使用習慣」へと移行しています。 これは人間の心理と完全に一致しています。 人々は必ずしも最高の製品を選ぶのではなく、むしろ自分に最も合ったものを選びます。 これこそが、AI時代の「感情粘着経済」です。
例えば： Claude 4 Sonnet と Gemini 2.5 Pro の初期ユーザーのうち、5 か月後も 40% がアクティブなままでした。 GPT-4o Mini の「早期導入者」は固定ベースになりました。 DeepSeek では「リフロー効果」が発生しています。つまり、ユーザーは他のモデルを試してから、DeepSeek に戻ってきます。
OpenAI は、この現象をかなり早い段階で発見した可能性があります。 そこで彼らは、GPT の個性を磨き、記憶力を高めて、GPT とユーザーの間に深い感情的なつながりを生み出すことに取り組んできました。 逆に言えば、他のモデルの個性は感じ取れないかもしれません！