AIモデル・生成AIの選び方

GPT-6 Solを業務で使う。判断品質を4つの基準で確かめる

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OpenAI公式RSSは2026年9月23日、「Introducing GPT-6 Sol and Luna」を掲載しました。説明では、GPT-6 SolとLunaの2モデルが、能力とコストの異なるバランスで日常の仕事にフロンティア級の知性を届けるとしています。RSSの説明だけでは、Solがどの業務で優位か、具体的な性能順位や価格までは判断できません。

判断が必要な仕事を一つ選ぶ

契約書の論点整理、調査結果の比較、実装方針のレビューなど、正確さと確認が重要な仕事を一つ選びます。入力資料、期待する出力、確認者を固定し、モデルの印象ではなく同じ条件で試せる形にします。

合格ラインを先に置く

必要な情報の抜け、誤りの数、修正回数、確認にかかった時間を記録します。必須条件と加点条件を分けておくと、出力がきれいでも根拠が足りないケースを見逃しにくくなります。

人の確認と停止条件を決める

外部へ送る前に誰が何を確認するか、根拠が見つからないときにどこで止めるかを決めます。自動化を広げる前に、差し戻しの理由と人が上書きした判断を残します。

比較結果を選定理由として残す

同じ入力を複数回試し、品質、確認時間、利用費を一枚にまとめます。Solを選んだ理由を「高そうだから」で終わらせず、どの条件で合格したかを記録すれば、モデル更新後も再評価できます。

GPT-6 Solを試すときは、公式説明から性能を決めつけず、判断が必要な仕事を小さく切り出し、合格ラインと人の確認を先に置きます。個別の適性は、自社の入力と基準で確かめることが導入の出発点です。

出典（公式）：OpenAI公式RSS「Introducing GPT-6 Sol and Luna」 https://openai.com/news/rss.xml

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出典・参考資料

著者: 松井 勇樹