AIがブラウザを再構築する：第三次ブラウザ戦争の前奏

第三回ブラウザ戦争が静かに展開されています。歴史を振り返ると、1990年代のNetscape、MicrosoftのIE、そしてオープンソース精神のFirefoxやGoogleのChromeに至るまで、ブラウザの争いは常にプラットフォームの支配権と技術パラダイムの変遷を集中して表しています。Chromeは更新速度とエコシステムの連携によって覇権を獲得し、Googleは検索とブラウザの「二重寡占」構造を通じて情報の入り口のクローズド・ループを形成しました。

しかし、今日、この構図は揺らいでいる。大型言語モデル（LLM）の台頭により、ますます多くのユーザーが検索結果ページで"ゼロクリック"でタスクを完了するようになり、従来のウェブページのクリック行動は減少している。同時に、AppleがSafariでデフォルトの検索エンジンを置き換える可能性についての噂が、Alphabetの利益の基盤にさらに脅威を与え、市場は"検索の正統"に対する不安を示し始めている。

ブラウザ自体も役割の再構築に直面しています。それは単なるウェブページを表示するツールではなく、データ入力、ユーザー行動、プライバシーのアイデンティティなど、さまざまな能力の集約コンテナです。AIエージェントは強力ですが、複雑なページインタラクション、ローカルアイデンティティデータの呼び出し、ウェブページ要素の制御を行うには、ブラウザの信頼境界と機能サンドボックスを利用する必要があります。ブラウザは人間のインターフェースからエージェントのシステムコールプラットフォームへと変化しています。

現在のブラウザ市場の構図を本当に打破するのは、別の「より良いChrome」ではなく、新しいインタラクション構造です。情報の表示ではなく、タスクの呼び出しです。未来のブラウザはAIエージェントのために設計されるべきであり、読み取りだけでなく、書き込みと実行もできるべきです。「Browser Use」のようなプロジェクトは、ページ構造を意味的にし、視覚的なインターフェイスをLLMが呼び出せる構造化テキストに変えることを試みており、ページから命令へのマッピングを実現して、インタラクションコストを大幅に削減しています。

市場の主流プロジェクトが試験運用を開始しました：PerplexityはネイティブブラウザCometを構築し、AIを使って従来の検索結果を代替しています。Braveはプライバシー保護とローカル推論を組み合わせ、LLMを使って検索とブロック機能を強化しています。一方、DonutなどのCryptoネイティブプロジェクトは、AIとチェーン上資産の相互作用の新たな入り口を狙っています。これらのプロジェクトの共通の特徴は、ブラウザの入力端を再構築しようとしていることであり、出力層を美化するのではありません。

起業家にとって、機会は入力、構造、代理の三角関係の中に隠れています。ブラウザは未来のエージェントが世界を呼び出すインターフェースとして機能し、構造化可能で呼び出し可能、信頼できる「能力ブロック」を提供できる者が新しいプラットフォームの一部となることを意味します。SEOからAEO（エージェントエンジン最適化）へ、ページトラフィックからタスクチェーンの呼び出しへ、製品形態とデザイン思考は再構築されています。第三次ブラウザ戦争は「入力」において発生し、「表示」ではありません。勝敗を決定づけるのは、もはや誰がユーザーの目を引くかではなく、誰がエージェントの信頼を得て、呼び出しの入口を獲得するかです。

ブラウザの発展の簡単な歴史

1990年代初頭、インターネットが日常生活の一部ではなかった時、Netscape Navigatorが登場しました。これは新しい大陸を開く帆船のように、数百万のユーザーにデジタル世界への扉を開きました。このブラウザは最初のものではありませんが、真に一般向けに向かい、インターネット体験を形成した最初の製品です。その時、人々は初めてグラフィカルインターフェースを通じてウェブページをこんなにも簡単に閲覧できるようになり、まるで全世界が突然手の届くところにあるかのように感じました。

しかし、栄光はしばしば短命です。マイクロソフトはすぐにブラウザの重要性に気づき、Internet ExplorerをWindowsオペレーティングシステムに強制的にバンドルし、デフォルトのブラウザにすることを決定しました。この戦略は「プラットフォームの必殺技」と呼ばれ、Netscapeの市場支配を直接崩壊させました。多くのユーザーは自発的にIEを選択したのではなく、システムのデフォルトで受け入れたからです。IEはWindowsの配布能力を活用して急速に業界の覇者となり、Netscapeは衰退の軌道に陥りました。

困難の中で、Netscape のエンジニアたちは過激で理想主義的な道を選びました - 彼らはブラウザのソースコードを公開し、オープンソースコミュニティに呼びかけました。この決定は、技術界における「マケドニア式の譲歩」のようで、旧時代の終わりと新しい力の台頭を予示しています。このコードは後に Mozilla ブラウザプロジェクトの基盤となり、最初は Phoenix（不死鳥の意）と名付けられましたが、商標の問題で何度も改名され、最終的に Firefox と名付けられました。

Firefoxは単にNetscapeをコピーしたわけではなく、ユーザーエクスペリエンス、プラグインエコシステム、安全性などの面で多くの突破口を実現しました。その誕生はオープンソースの精神の勝利を象徴し、業界全体に新たな活力を注ぎ込みました。FirefoxはNetscapeの「精神的な後継者」と形容されることがあり、オスマン帝国がビザンティンの余晖を継承したかのようです。この比喩は誇張されているものの、非常に意味深いものです。

しかし、Firefoxが正式にリリースされる数年前に、Microsoftはすでに6つのバージョンのIEをリリースしており、時間の利点とシステムバンドル戦略により、Firefoxは最初から追いかける立場に置かれ、この競争はスタートラインが平等な公平な競争ではないことが運命づけられていた。

その一方で、もう一人の初期プレイヤーが静かに登場しました。1994年、オペラブラウザが登場し、ノルウェーから生まれたこのブラウザは、当初は実験的なプロジェクトに過ぎませんでした。しかし、2003年の7.0バージョンから、自社開発のPrestoエンジンを導入し、CSS、レスポンシブデザイン、音声制御、Unicodeエンコーディングなどの最先端技術をいち早くサポートしました。ユーザー数は限られていましたが、技術的には常に業界の最前線を走り、「ギークのお気に入り」となりました。

同年、AppleはSafariブラウザをリリースしました。これは一つの意味深い転機です。当時、マイクロソフトは破産寸前のAppleに1.5億ドルの資金を提供し、競争の表面を維持し、独占禁止法の審査を回避しました。Safariの誕生からのデフォルト検索エンジンはGoogleですが、このマイクロソフトとの歴史的な絡みは、インターネットの巨人たちの間の複雑で微妙な関係を象徴しています：協力と競争は常に影のように寄り添っています。

2007年、IE7はWindows Vistaと共に発売されましたが、市場の反応は平凡でした。一方、Firefoxはより迅速なアップデートのペース、よりフレンドリーな拡張メカニズム、そして開発者に対する自然な魅力を持ち、市場シェアは徐々に約20%にまで増加しました。IEの支配は徐々に緩んでおり、風向きが変わり始めています。

Googleは別のアプローチを取っています。2001年から自社のブラウザを作ることを計画していましたが、CEOのエリック・シュミットをプロジェクトに承認させるのに6年かかりました。Chromeは2008年に登場し、ChromiumオープンソースプロジェクトとSafariで使用されているWebKitエンジンを基にしています。「重い」と揶揄されるブラウザですが、Googleの広告投資とブランド構築の深い技術力のおかげで、急速に成長しました。

Chrome の重要な武器は機能ではなく、頻繁なバージョン更新のリズム（6週間ごと）と全プラットフォームの統一された体験です。2011年11月、Chrome は初めて Firefox を超え、市場シェアは27%に達しました。6か月後、再び IE を追い越し、挑戦者から支配者への転換を果たしました。

その一方で、中国のモバイルインターネットも独自のエコシステムを形成しつつあります。ある有名企業傘下のブラウザは2010年代初頭に急速に人気を博し、特にインド、インドネシア、中国などの新興市場において、軽量設計やデータ圧縮によるトラフィック節約などの特性を活かして、低価格端末のユーザーに支持されました。2015年には、世界のモバイルブラウザ市場シェアが17%を突破し、インドでは一時46%に達しました。しかし、この勝利は長続きしませんでした。インド政府が中国製アプリのセキュリティ審査を強化するにつれて、そのブラウザは重要な市場から撤退せざるを得ず、かつての栄光を徐々に失っていきました。

2020年代に入ると、Chromeの支配的地位が確立され、世界市場シェアは約65%で安定しています。注目すべきは、Google検索エンジンとChromeブラウザはどちらもAlphabetに属していますが、市場の観点から見ると二つの独立した覇権体系であるということです - 前者は世界の約90%の検索エントリを支配し、後者は大多数のユーザーがネットにアクセスする「第一の窓口」を掌握しています。

この二重独占構造を守るために、Googleは巨額の投資を惜しまない。2022年、AlphabetはAppleに約200億ドルを支払い、GoogleがSafariのデフォルト検索エンジンであり続けることを確保した。この支出は、GoogleがSafariのトラフィックから得る検索広告収入の36%に相当すると分析されている。言い換えれば、Googleは自社の防壁のために「保護費」を支払っている。

しかし、風向きが再び変わった。大規模言語モデル（LLM）の台頭に伴い、従来の検索が脅かされ始めた。2024年に、Googleの検索市場シェアは93%から89%に減少し、依然として圧倒的な存在ではあるが、ひび割れが見え始めている。さらに衝撃的なのは、Appleが自社のAI検索エンジンを発表するという噂である - もしSafariのデフォルト検索が自社に切り替われば、これはエコシステムの構図を変えるだけでなく、Alphabetの利益の柱を揺るがす可能性がある。市場は迅速に反応し、Alphabetの株価は170ドルから140ドルに急落し、これは投資家の恐慌だけでなく、検索時代の未来の行方に対する深い不安を反映している。

Navigator から Chrome へ、オープンソースの理想から広告の商業化へ、軽量ブラウザから AI 検索アシスタントへ、ブラウザの争いは常に技術、プラットフォーム、コンテンツ、そしてコントロールの権利に関する戦争です。戦場は絶えず移動しますが、本質は決して変わりません：誰が入り口を掌握するかが、誰が未来を定義するかを決めます。

VC の目には、LLM と AI 時代における人々の検索エンジンへの新たな需要に基づいて、第三次ブラウザ戦争が徐々に展開されている。以下は、一部の有名な AI ブラウザトラックプロジェクトの資金調達状況である。

古いアーキテクチャの現代ブラウザ

ブラウザのアーキテクチャについて言及すると、従来のクラシックなアーキテクチャは以下の図のようになります。

クライアント - フロントエンド入口

HTTPS を介して最近の Google Front End にアクセスし、TLS の復号化、QoS サンプリング、地理ルーティングを完了します。異常なトラフィック（DDoS、自動クローリング）が検出された場合、このレイヤーでスロットリングまたはチャレンジを行うことができます。

クエリの理解

フロントエンドは、ユーザーが入力した単語の意味を理解する必要があります。これには3つのステップがあります：神経スペルチェック、"recpie"を"recipe"に修正します；同義語の拡張、"how to fix bike"を"repair bicycle"に拡張します。意図解析、クエリが情報、ナビゲーション、または取引の意図であるかを判定し、Verticalリクエストを割り当てます。

候補リコール

ある有名な検索エンジンで使用される検索技術は、逆引きインデックスと呼ばれています。正順インデックスでは、IDを指定するだけでファイルを索引できます。しかし、ユーザーは何千億ものファイルの中から目的の内容がどの番号にあるかを知ることはできません。そのため、非常に伝統的な逆引きインデックスを採用し、内容を基にどのファイルに対応するキーワードがあるかを検索します。次に、意味検索を処理するためにベクトルインデックスを使用します。これは、テキストや画像などの内容を高次元ベクトル（埋め込み）に変換し、これらのベクトル間の類似性に基づいて検索を行います。例えば、ユーザーが「ピザ生地の作り方」を検索しても、検索エンジンは「ピザ生地の作成ガイド」に関連する結果を返すことができます。なぜなら、それらは意味的に類似しているからです。逆引きインデックスとベクトルインデックスを経て、約十万規模のウェブページが初期スクリーニングされます。

マルチレベルソート

システムは通常、BM25、TF-IDF、ページ品質スコアなどの数千次元の軽量特徴を通じて、十万規模の候補ページを約1000件に絞り込み、初期候補セットを構成します。この種のシステムは総称して推薦エンジンと呼ばれます。それは、ユーザーの行動、ページの属性、検索意図、文脈信号など、さまざまなエンティティから生成される膨大な特徴に依存しています。例えば、ある検索エンジンはユーザーの履歴、他のユーザーの行動フィードバック、ページの意味、検索の意味などの情報を総合的に考慮し、さらに文脈要素、例えば時間（1日の特定の時間帯、週の具体的な日）やリアルタイムニュースなどの外部イベントも考慮します。

深層学習による主要なランキング

初期検索段階では、ある有名な検索エンジンがRankBrainやNeural Matchingなどの技術を使用して、クエリの意味を理解し、膨大な文書から初歩的に関連する結果を選別します。RankBrainは2015年に導入された機械学習システムで、特に初めて現れるクエリの意味をより良く理解することを目的としています。それは、