ブラウザのシェアが1ポイント動くと記事になります。ところが、スマートフォンで人が時間を使っている場所の大半は、そもそもブラウザの外にあります。この記事では、StatCounterの2025年3月時点のシェアと、総務省の令和5年度調査の利用時間を重ね、ブラウザのシェアが映している競争と、映していない競争を分けます。数字を何かの根拠に使う前に、その数字がどの競争の結果なのかを問う理由が分かります。
シェアを左右しているのは、機能よりもOSの既定です
2025年3月時点、全端末合計の世界シェアはChromeが66.16%、Safariが17.62%、Edgeが5.17%、Firefoxが2.52%です。端末別では、デスクトップでEdgeが約13%の2位、モバイルとタブレットではSafariが2位に入ります。
日本では形が変わります。全端末合計でChromeは約57%と世界より低く、デスクトップではEdgeが約18〜21%と、世界の約13〜14%より高い水準です。モバイルはSafari（約47〜49%）とChrome（約45〜48%）が僅差で、月によって順位が入れ替わります。タブレットではChrome（約46%）がSafari（約40%）を逆転しました。
この配置には共通点があります。WindowsのEdge、iOSのSafari、AndroidのChromeと、OSの既定のブラウザが強いことです。主要なブラウザはどれも必要な機能を備え、利用者が乗り換える強い動機は生まれにくくなっています。新機能の発表でブラウザのシェアが動くと考えるのは、カーナビの性能で車の販売台数が決まると考えるのに似ています。多くの人は車を選び、カーナビはそれに付いてくるからです。ブラウザの場合、車にあたるのがOSです。日本のモバイルでChromeが伸びた背景にも、Androidのシェアの増加と、iPhoneでもChromeを選ぶ人の増加の両方が指摘されています。
日本の利用時間は短く、その短さは年代の差でできています
世界のインターネット利用者は、1日に平均約6時間30分から6時間45分をオンラインで過ごすとされます。日本は、GWIなどの調査で3時間45分から4時間30分程度と報告され、大きく下回ります。ただし、調査ごとに対象の年齢や数え方が違うため、差の大きさは目安です。
総務省の令和5年度調査（13〜69歳）では、平日の平均が194.2分、休日が202.5分です。10代は休日342.2分、20代は平日275.8分ある一方、60代は平日133.7分、休日119.3分で、日本の平均の短さには高齢層の利用時間の短さが大きく影響しています。目的別では、動画共有サービスの視聴がもっとも長く（平日54.0分、休日79.6分）、メール（平日44.7分）、ソーシャルメディア（平日38.9分、休日47.4分）が続きます。長期では利用時間は増える傾向にあり、平日のインターネット利用はテレビのリアルタイム視聴を上回るようになりました。
スマホの時間の大半は、ブラウザではなくアプリの中にあります
同じ調査の端末別では、スマートフォンが平日123.1分、休日151.4分、PCが平日60.7分、休日32.3分、タブレットが平日11.4分、休日12.4分です。日本でもスマートフォンがPCを大きく上回ります。
ここで見落としやすい点があります。モバイルの利用時間の約90%はアプリの中で使われている、という指摘です。動画、SNS、メッセージ、ゲームはほとんどが専用アプリで行われ、モバイルのブラウザは、検索での情報探しや、アプリのないサイトへの短いアクセスに使われることが多いとされます。
つまり、モバイルのブラウザのシェア争いは、大通りではなく裏通りの店の取り合いに近いのです。動画、SNS、メッセージという大通りは、それぞれのアプリがすでに押さえています。モバイルのブラウザのシェアは、モバイルでの時間の大部分を映していません。
数字が映す競争と、映さない競争を分けます
ブラウザのシェアが映しているのは、主にOSの勢力と既定の設定です。利用時間が映しているのは、どのアプリが人の時間を押さえているかです。同じ利用統計でも、どちらの競争の材料にするかで、読むべき数字が変わります。日本のデスクトップのEdgeの強さは、企業向けのWindowsの基盤の厚さを示す材料になりえます。動画とSNSに時間が集まる流れは、その時間を押さえるアプリを持つ企業の材料です。どちらも仮説として記録し、決算や企業の発表と照らして見直していくもので、統計一つで個別の企業の良し悪しは決められません。
数字の集め方にも癖があります。StatCounterは150万以上のサイトのページビューを重み付けなしで集計し、変化を早くつかむのに向きます。総務省の調査は日記式とアンケートを組み合わせた自己申告で、利用目的や属性が分かる一方、記憶違いの影響を受けえます。パネルの行動ログは実際の行動を捉えますが、パネルの代表性に限界があります。
この見方が当てはまりにくい場面もあります。PCでは、業務の多くがブラウザの中のクラウドサービスで行われるため、デスクトップのブラウザのシェアは、時間の競争にかなり近づきます。また、検索の入口としてのブラウザは、使われる時間が短くても、広告の事業にとっては大きな意味を持ちえます。時間の短さが価値の小ささを意味するかどうかは、その数字を誰の、どの事業の材料にするかで決まります。
あなたが追っている指標は、競争の結果を映しているでしょうか、それとも競争の舞台の外側を測っているでしょうか。その指標が動いたとき、実際に動いたのは何でしょうか。
この記事の背景にある考え方は、拙著『ChatGPTではじめるAI株式投資』の3章3節「兆しを捉えて「待ち伏せ投資」」に書きました。財務指標が過去から現在までの結果を写す鏡であるのに対し、非財務KPIは未来の業績を生む原因や進捗を測る先行指標だ、という話で、「これらは数四半期後の売上や利益につながる可能性があります。」と書いています。この節を読むと、手元の数字が結果を映しているのか、原因を映しているのかを、自分で区別して考えられるようになります。本書は売買を勧める本ではなく、自分の判断基準を設計するための本です。
情報を集めるほど、判断がぶれるのはなぜか。
『ChatGPTではじめるAI株式投資』
成果を分けるのは、投資の軸の有無。AIを予言者ではなく壁打ち相手にして、自分の価値観を芯、軸、ルールの三段で言葉にする本です。
読み終えたとき、手元に残るもの
- やらないことまで書いた、自分の投資の軸
- スクリーニング、売買、ポートフォリオの三つのルール
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本書は投資助言を行いません。特定の銘柄を勧める本ではありません。