Anthropic がモデル コンテキスト プロトコルを導入したとき、エージェントの使用を簡素化することを約束しました。 MCP を使用すると、AI は、Web 検索、ファイル編集、電子メールの下書きなど、どのツールが自由に使えるかを理解できます。 10 か月後、開発者が実際に使用しているカテゴリを理解するために、200 の MCP ツールを分析しました。 データから3つの使用パターンが明らかになりました。 開発インフラストラクチャツールは、利用可能なサーバーの半分にすぎないにもかかわらず、全セッションの54%で支配的です。端末アクセス、コード生成、インフラストラクチャアクセスが最も一般的です。 コーディング中、エンジニアは GitHub にプッシュしたり、ターミナルでコードを実行したり、データベースをスピンアップしたりする機能の恩恵を受けます。これらのツールはワークフローを合理化し、コンテキストの切り替えを減らします。 情報検索は、より少ないツールでセッションの28%をキャプチャし、高い効率を示しています。Web 検索、ナレッジ ベース、ドキュメント検索が重要なプレーヤーです。これらのシステムは、開発中よりも、ユーザーに代わって本番環境でより多く使用される可能性があります。 エンターテイメント、個人管理、コンテンツ作成を含む他のすべてが残りの 18% を分割します。映画レコメンダー、タスクマネージャー、フォーミュラ 1 スケジュールは、特定のニッチを埋めます。 MCPの採用はまだ早いです。すべての AI が MCP をサポートしているわけではありません。その中では、Claude、Claude Code、Cursor がリストのトップです (AI の頭韻)。開発者中心の製品と早期技術採用者がユーザーの大多数です。 しかし、消費者によるAIツールの利用が拡大し、MCPのサポートが拡大するにつれて、ツールの使用はさらに多様になることが予想されます。

収益ランレートは$4bです。Databricks がしきい値を超えたと発表した後、現在 2 つのデータ大手がこの時点でいます。 これは、収益の交差点にある 2 つの主要なデータ企業を比較する機会です。 どちらも収益が$4bです。それぞれが年間 $1M+ を支払っている 650 人以上の顧客を主張しています。それぞれが強力な純ドル維持率を誇っています (140% 対 125%)。 Databricksは、Snowflakeの28%と比較して50%で成長しており、プライベート市場ではその成長率に対してプレミアムで取引されています。Snowflake は再び加速しましたが、Databricks より約 1 年遅れました。 評価額を収益実行率と比較すると、DatabricksはSnowflakeに対して35%のプレミアムで取引されていることがわかります。 Databricksは非公開で$100Bと評価されていますが、Snowflakeは公開で$75.9Bで取引されています。この市場では、成長の1%ごとに評価倍率が0.3倍になります。Databricks の 22 ポイントの成長優位性を考えると、35% のプレミアムは、実際には最終的なビジネス規模の真の違いを過小評価している可能性があります。 このプレミアムは、公開市場における高成長データプラットフォームの不足を反映しています。今日、Databricksに相当するものはありません。39%の成長を遂げたPalantirは、75倍のフォワードで取引されています(ランレートではありません)。オンプレミスからクラウドへの移行の黄昏期にあるRubrikは、44%の成長で15倍の先物で取引されています。 35%の評価プレミアムは、Databricksの優れた成長とAIへの市場の賭けの両方を反映しています。AI の収益はすでに $1B に達しており、それに伴うコンピューティング需要を牽引しているため、Databricks はエンタープライズ ソフトウェアにおける最も価値のあるトレンドの中心に位置づけられています。 1. $100b/$4b = 25倍対$75.9b/$4.1b 18.5倍