AIモデル・生成AIの選び方

Claude Haiku 5.5を高頻度業務で使う。速度と原価を小さく測る

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Claude Haiku 5.5は、複雑な仕事を全部任せるモデルではありません。要約・分類・検索補助のような高頻度タスクを、速さと原価の両方で見直すための候補です。Anthropicは10月7日、Claude Haiku 5.5を発表し、高ボリュームでコストに敏感な用途やブラウザ操作に向くモデルとして説明しました。

便利そうだから使う。これだけでは足りないんですよね。どの仕事を軽いモデルへ分け、どこから人や上位モデルへ戻すかを先に決めます。

Haiku 5.5は反復作業の原価を下げる

Anthropicの公式説明では、Haiku 5.5は要約、コンパクション、データベース検索、分類のような反復処理を想定しています。Haiku 4.5と比べて平均で約75％低いコストとされ、努力量を調整する設定も用意されています。価格表だけを見て判断せず、実際の入力長と出力トークンで比べるのが前提です。

一方で、複雑なエージェント型コーディングはSonnet 5.5やOpus 5.5の方が適する、とAnthropic自身が説明しています。軽い仕事と判断が必要な仕事を、同じモデルで押し切らないことがポイントです。

まず30件で速度と修正負担を測る

最初は、問い合わせ分類や定型要約など一つの反復タスクを選びます。過去の代表例を30件ほど用意し、入力、出力、待ち時間、トークン量、修正の有無を同じ表へ記録します。件数を増やすより、同じ条件で繰り返せることが大事です。

評価は正解率だけで終わらせません。人が直した箇所、確認にかかった時間、やり直しの回数を残す。速度が上がっても確認が重ければ、業務全体は軽くならないからです。

記録には、入力データの種類と除外条件も残します。個人情報や契約情報が混じる例を同じ表へ入れるなら、誰がマスキングしたかを確認する。原価を下げるために確認工程を削ると、後で別の負担が増えるからです。

軽い仕事と判断を分けて運用する

Haiku 5.5へ任せる範囲と、SonnetやOpusへ切り替える条件を先に決めます。分類に迷いがある、契約条件に触れる、外部へ送る文章を作る。こうした条件では人の確認を挟み、必要なら上位モデルへ戻す。

あなたの会社でも、まず一つの定型タスクで試せます。速度、原価、修正負担が同時に下がる範囲だけを残し、広げる判断は記録を見てからでいいと思っています。

出典・参考資料

著者: 松井 勇樹