AIモデル・生成AIの選び方

Claude Opus 5の発表で見えた、新しいAIモデルの選び方

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新しいAIモデルが出たら、すぐ乗り換える必要はありません。見るべきなのは、ベンチマークの順位より、自社の仕事を最後まで終えられるかです。

Anthropicは2026年7月24日、Claude Opus 5を発表しました。発表時点では、前世代のOpus 4.8と同じ料金で、入力100万トークンあたり5ドル、出力100万トークンあたり25ドル。Claude Fable 5に近い性能を半分の価格で提供すると説明しています。これはAnthropicによる発表上の評価であり、実際の業務結果を保証する数字ではありません。

ニュースから学べるのは、モデルの選び方が「一番賢いものを選ぶ」から変わっていることです。Opus 5の発表でも、コーディング、知識作業、業務自動化、コンピューター操作など、複数の評価が示されています。仕事によって必要な能力が違うからです。

比較するのは3つだけ

まず、完了率です。正しい答えを返すだけでなく、資料を読み、必要な手順を進め、確認可能な成果物を出せるかを見る。次に、1件あたりのコストです。トークン単価だけでなく、やり直し回数、ツール呼び出し、確認時間まで含めて比較します。最後に、速度と安定性です。急ぎの問い合わせと、時間をかけて調査する仕事では、選ぶモデルが変わります。

最初は10件で試す

モデルを選ぶときは、実際の業務から代表例を10件集めます。同じ指示、同じ資料、同じ採点項目で複数モデルを比べる。正確さ、抜け、修正回数、処理時間、費用を記録すれば、ニュースの印象に流されにくくなります。

比較表を残す

採用しなかったモデルも、なぜ合わなかったかを残します。精度は高いが時間がかかる、安いが確認の手戻りが多い。こうした差を記録しておけば、業務が変わったときに再評価できます。モデル選定は一度きりの購入判断ではなく、仕事との組み合わせを見直す運用です。

新モデルは試す価値があります。ただし、導入の判断は発表資料ではなく、自社の仕事がどう変わったかで決める。AIモデルを業務別に比較したい方は、COZITOへご相談ください。

著者: 松井 勇樹