生成AIを仕事で使い始めると、かなり高い確率でこの問題にぶつかります。

「ChatGPT、Claude、Gemini。結局どれを使えばいいのか？」

新しいモデルが出るたびに性能比較を見る。

SNSでは「○○が最強」と流れてくる。

試しに使ってみると、確かにどれもかなり賢い。

でも数週間後には、また別のモデルが登場する。

この繰り返しです。

そこで僕は、AI選びの考え方そのものを変えた方がいいと思っています。

一番強いAIを探すのではなく、自分の仕事に合うAIを配置する。

この記事では、特定モデルのランキングを作るのではありません。

読了時に、自分の仕事について、

何をAIへ任せるか
どのモデルを候補にするか
どう比較するか
いくらまで払うか
いつ上位モデルへ切り替えるか

まで決められる状態を目指します。

なぜ今「AIの使い分け」が重要なのか

2026年8月13日、GoogleはGemini 3.7 Flashを一般提供しました。

Gemini 3.7 Flashは、Googleが「coding and agents」のための主力モデルとして位置付けるモデルで、100万トークンのコンテキスト、最大64Kトークンの出力、Low・Medium・HighのThinking Levelを利用できます。

さらに2026年12月31日までは、入力100万トークンあたり0.75ドル、出力3.75ドルという導入価格が設定されています。2027年1月1日からは入力1.50ドル、出力7.50ドルへ移行予定です。

一方、OpenAIにはGPT-5.6 Luna、Terra、Solがあります。

現在のAPI価格は、

モデル入力100万token出力100万tokenGPT-5.6 Luna$0.20$1.20GPT-5.6 Terra$2.00$12.00GPT-5.6 Sol$5.00$30.00

です。

AnthropicのClaude Sonnet 5は、現在入力2ドル、出力10ドル／100万トークンです。Anthropicは当初予定していた9月の値上げを撤回し、この価格を標準価格としています。

つまり現在は、

同じ「高性能AI」でも価格差がかなり大きい。

ここが重要です。

「最強AIを全部に使う」は意外と非効率

例えば、こんな仕事があるとします。

毎日届く100件の問い合わせを、

まで処理する。

この5工程すべてに最上位モデルを使う必要があるでしょうか。

内容分類なら安いモデルで十分かもしれません。

FAQ候補検索も軽量モデルで処理できるかもしれない。

一方、重要顧客への最終返信は高性能モデルにしたい。

つまり、

仕事単位ではなく、工程単位でAIを選ぶ。

これがAIエージェント時代のモデル選定です。

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ここからは実際に、自分の仕事へAIを配置する方法を作っていきます。

ニュースを読むためではなく、保存して何度も使うための設計テンプレートとして使ってください。