MetaのMuse、再訪率73%を記録 ChatGPTが差を縮める

執筆者
Liz Ticong
Liz Ticong
Oct 14, 2026
4 minute read
Meta Muse AI agent.

Sensor Tower’s September 2026 data tracks how often new users returned to Muse, ChatGPT, and other mobile apps during their first 14 days after installation. Image source: Meta

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Metaの最新AIエージェントには、初めて使ったユーザーの大半が再び訪れている。

Menlo VenturesのパートナーであるDeedy Das氏がXで共有した2026年9月のSensor Towerのデータによると、Museをインストールしたユーザーの約73%が翌日に戻ってきた。

ChatGPTは出遅れたものの、2週目には先行した。AIエージェントの導入を検討する企業にとって、こうした再訪率はエンゲージメントを示すが、タスクの正確性や節約できた時間を証明するものではない。

ChatGPTが2週目に先行

Museは最初の1週間を通じてリードを保ったが、OpenAIのチャットボットが徐々に追い上げた。ChatGPTの翌日リテンション率は41.3%を記録し、8日目から9日目の間に競合を追い抜いた。

Meta’s Muse led ChatGPT in next-day user retention, but fell behind by Day 14.
Meta’s Muse led ChatGPT in next-day user retention, but fell behind by Day 14. Source: Deedy Das/X

14日目には、新規ChatGPTユーザーの26.8%が再訪していたのに対し、Museは22.5%だった。Sensor Towerの分析では、81カ国で新たにインストールされたモバイルアプリを追跡し、最初の2週間の異なる時点でリテンションを比較した。

ビジネスツールの拡充に伴い、Museのユーザー数が数百万人規模に

9月8日に公開されたこのアシスタントは、月末までに週間ユーザー数が400万人を超えたと、The Informationが入手した内部資料が明らかにした。

Metaは消費者向け体験に加えて、ビジネス機能も導入している。Metaの 9月29日の中小企業向け発表では、Shopify、Intuit QuickBooks、Slackなど、企業が業務管理に使うツール向けのコネクターを列挙した。

ビジネス用途には、売上データの確認や顧客向けの連絡文作成などがある。開発者向けには、Muse Codeという別のサービスもあり、同社のエージェント製品をソフトウェア開発へ広げている。いずれも、アプリケーション横断で動作するAIエージェントへの関心の高まりの一環だ。

eWeekの見解:再訪だけでは生産性は証明できない

MetaのMuseドキュメントによると、このエージェントは、ユーザーがアプリを閉じた後も作業を続け、メールの送信や購入など、機密性の高い操作の前に承認を求めることができる。

このワークフローでは、新しい作業の割り当て、結果の確認、保留中の操作の承認など、ユーザーが再訪する理由がいくつも考えられる。リテンションの数値だけでは、これらの活動を区別できない。

企業にとって、再訪は有用な継続作業を反映している場合もあれば、結果の確認や修正に時間を費やしているだけの場合もある。そのためMuseを評価するには、継続利用と併せて、タスクの正確性や従業員による確認時間を測定する必要がある。

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導入前に、自社チームの業務でMuseを試す

リテンション率は、アプリのインストール後、特定の日に再訪した新規ユーザーの割合を示す。自社でMuseの導入を検討しているなら、定期的な業務をどれだけ安定して完了できるか、また結果の確認に従業員がどれだけ時間を費やすかを確認してほしい。

例えば事業主が朝、顧客へのメールを作成するようMuseに依頼し、後で戻って内容を確認・承認するケースが考えられる。そのプロセスを数分で完了できれば、時間の節約になる。だが、不正確な下書きの修正に1時間かかるなら、話は別だ。

エージェントを試す企業は、利用を拡大する前に3つの領域を評価できる。

  • 最初の1週間を過ぎても利用が続くか。2週間の試験運用を行い、従業員が新しい作業を割り当てる頻度を追跡する。MuseのChatGPTに対する初期の実績は、初日の関心だけでは定着した導入を証明できない理由を示している。
  • タスクを無事に完了できるか。大幅な修正を加えずに、割り当てられた作業を正確に完了できる頻度を記録する。エンタープライズAIベンチマークでは、もっともらしい出力が必ずしも正しい結果につながらないことが明らかになっている。
  • 従業員の時間と承認。完了した作業の確認や操作の承認にスタッフが費やす時間を測定する。同じ作業を手作業で完了する場合と時間を比較し、機密性の高い業務には人による承認管理を維持する。

Museの高い再訪率は、企業がこの技術を検討する理由になる。適切な承認管理の下で正確な結果が得られ、実質的な時間も節約できるなら、Museを通常業務の一部に組み込むための、より強固な根拠となるだろう。

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Liz Ticong

Liz Ticong is a staff writer for eWeek and TechRepublic focused on AI, cybersecurity, enterprise software, and data. She has more than 10 years of editorial experience as a technology industry writer, combining reporting, product research, and hands-on software testing in her coverage. Her work has been published on Datamation, Enterprise Networking Planet, and TechnologyAdvice.com. She writes technology news, software reviews, product comparisons, and buyer’s guides for business and IT readers.

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