AI開発の鍵はモデル選定にある。コスト削減と品質向上を実現する使い分け戦略

Claude CodeやCursorを使って開発を進める中で、モデル選定の重要性をますます実感しています。

今年の5月から本格的にAI開発を始めて、いろいろなサービスやクライアントワークを進めてきました。その中で「とにかく最新モデルを使えばいい」というわけではなく、モデルや実装内容・規模ごとに開発の進め方を変えることが重要だなと感じています。

今回は、実際に使い分けている具体的なノウハウを共有していきます。

なぜモデルの使い分けが必要なのか

AI開発が当たり前になった今、「どのモデルを使うか」という選択が成果を大きく左右するようになってきました。

以前は「とりあえずChatGPT」「とりあえずClaude」という選び方でも良かったかもしれません。でも今は、モデルごとの特性を理解して使い分けないと、コストがかさむだけでなく、アウトプットの質も上がらないという状況になっています。

開発効率とコストの最適化

高性能なモデルをすべてのタスクに使えば品質は担保できるかもしれませんが、コストが膨らみます。

例えば、Opus 4.5は非常に優秀ですが、シンプルなコード生成や定型的な処理にまでOpusを使うのはオーバースペックです。そういった場面ではSonnetで十分ですし、コストも大幅に抑えられます。

逆に、複雑なアーキテクチャ設計やリファクタリングでSonnetを使うと、何度もやり直しが発生して結局時間もコストもかかる、ということになりがちです。

アウトプット品質の最大化

モデルごとに得意・不得意があります。これを無視して「いつも同じモデル」で進めると、本来出せるはずの品質が出せないまま終わってしまいます。

例えば、論理的な整合性が重要な設計ドキュメントと、読みやすさが重要なブログ記事では、最適なモデルが違います。この違いを理解して使い分けるだけで、アウトプットの質は確実に上がります。

また、モデルとタスクのミスマッチを避けることで、手戻りや修正の回数も減ります。結果として、開発全体の効率も上がるわけです。

AI開発のマネジメントの鍵、AIモデル選定

今後の開発は、モデルや実装内容・規模ごとのマネジメント開発の進め方が重要になってくるなと感じています。

最新モデルを使えばいいわけではない

Claude Code・Cursorが出てきて、とにかく最新のモデルを使うという開発の進め方があります。

でも、モデルによってはやはりまだまだ違いがあるし、コストもそれによって変わってきます。単純に「最新だから良い」というわけではなく、用途に応じた選択が必要だなと思っています。

実際、最新のOpus 4.5を使うとコストが跳ね上がる場面もあります。逆に、Sonnetで十分な場面でOpusを使うのは明らかにオーバースペックです。

モデルごとの特性を理解する

モデルにはそれぞれ得意・不得意があります。これを理解した上で使い分けることが、AI開発のマネジメントにおいて非常に重要になってきます。

チーム開発の記事でも触れましたが、AIツールを効果的に使うには、その特性を把握することが前提になります。

たとえば、同じ「コード生成」というタスクでも、アルゴリズムの設計とUIの実装では最適なモデルが違ってきます。

テキスト生成におけるモデル選定

まずテキスト生成の例で、モデルごとの違いを説明していきます。

Gemini 3 Proの特徴と向き不向き

Gemini 3 Proはサーチの能力が強かったり、かなり論理的で間違いのない回答をしてくれます。

ただ、例えばテキストの長文日本語の文章を作ってもらうと、かなり硬い文章になってくるので、AI判定に引っかかりやすくなったりします。

AIっぽいテキスト・文章にしたくないのであれば、Gemini 3 Proはあまり向いていません。

逆に言えば、硬めのテキスト、論文、契約書などであれば向いているので、この辺は「テキストだからこれ」というわけではなく、それぞれの文脈に合わせた選択が必須だなと思っています。

Claude Opus 4.5・Sonnetの特徴

Claude Opus 4.5やSonnetの方が精度が高くて、日本語の文脈を理解した上で読みやすいテキストを作ってくれるという特徴があります。

普通に読むテキスト、ブログ記事、マーケティングコンテンツなど、自然な日本語が求められる場面ではClaudeの方が向いています。

また、Claudeは「空気を読む」のが上手い印象があります。曖昧な指示でも意図を汲み取って対応してくれることが多いです。

用途に合わせた選択が必須

まとめると、こんな感じで使い分けています：

開発プロセスでのモデル使い分け

これは文章作成・テキストの例ではありますが、開発においても同じことが言えます。

プランニングフェーズ：論理性重視

プランニングは論理的で間違いのないものにしたいので、Gemini 3 Proで実装ドキュメントや要件定義などを実装するようにしています。

AI時代の開発効率フレームワークで書いた「評価・ルール・結果」の初期設計においても、論理的な整合性が重要なので、ここはGeminiが強いなと感じています。

実装フェーズ：柔軟性重視

それ以降の実装のプロセスに関しては、Opus 4.5を使うなどして、要件を考えながらパターンを考慮して実装してもらうということがやりやすいなと思っています。

Claudeは文脈を理解した上で柔軟に対応してくれるので、実装フェーズでの試行錯誤には向いています。

特に、既存のコードベースに追加する形の開発では、Claudeの方がコードのスタイルを合わせてくれることが多い印象です。

フェーズ切り替えの具体例

実際の開発では、こんな流れで使い分けています：

ドキュメント・ナレッジ管理がコアノウハウ

これは単純に良いモデルの話だけであって、例えば実装内容や規模が変わってくるときには、どのドキュメントやナレッジをどのように読ませて、その結果、プランニングをさせて実装に進むという形になると思います。

全部読ませると厄介になる問題

ドキュメントを全部読ませると厄介になることが多いです。

コンテキストウィンドウの問題もありますし、情報が多すぎると逆に精度が下がることもあります。

特に、関係ない情報が混ざっていると、モデルがそれに引きずられて変な方向に行くことがあります。

ドキュメントの圧縮とリライト

そこで、ドキュメントの圧縮の方法やリライトの方法、残し方みたいなところがかなりコアなノウハウになってくるのではないかと思っています。

例えば、その辺を意識して開発しない限りはなかなか良い出力が出ないので、質の良いインプットをすることによって、質の良いアウトプットが出るようになってきます。

質の良いインプットが質の良いアウトプットを生む

結局のところ、「質の良いインプット → 質の良いアウトプット」という原則は変わりません。

そこに良いモデルがかかるという形になってきます。モデル選定とインプットの質、両方が揃って初めて良い結果が得られるわけです。

コストパフォーマンスの最適化

モデル選定で忘れてはいけないのがコストの話です。

モデルごとのコスト意識

Opus 4.5は確かに高性能ですが、その分コストも高いです。すべてのタスクでOpusを使うと、月額のAPI費用がかなりの額になります。

逆に、Sonnetで十分なタスクも多いです。特に、定型的な処理やシンプルなコード生成はSonnetで問題ありません。

あらゆる領域での活用

開発だけでなく要件定義・コンサルティングも

クライアント案件や自社の開発など、開発だけじゃなくて要件定義、コンサルティングもやっているので、その中でのマーケティングやプロダクトマネジメント周りなど、あらゆるところで今活用しています。

CAIOサービスでも、経営層向けにAI戦略の策定から実装まで支援していますが、その中でもモデル選定の知見は重要な要素になっています。

例えば、クライアント企業のAI導入戦略を策定する際には、以下のようなプロセスでモデルを使い分けています：

このように、コンサルティングの各フェーズで最適なモデルを選ぶことで、論理的な分析と読みやすい資料作成の両立を実現しています。特に、経営層向けの資料では「論理的な整合性」と「読みやすさ」の両方が求められるため、フェーズごとの使い分けが重要になります。

マーケティング・プロダクトマネジメントへの応用

マーケティングやプロダクトマネジメントの領域でも、モデル選定の考え方は同じように適用できます。それぞれのタスクの特性に応じて、最適なモデルを選択することで、効率と品質を両立させています。

マーケティングでの活用例

マーケティングでは、コンテンツの種類や目的によってモデルを使い分けています：

プロダクトマネジメントでの活用例

プロダクトマネジメントでは、要件定義からロードマップ策定まで、各フェーズで適切なモデルを選択しています：

このように、マーケティングとプロダクトマネジメントの両方で、タスクの特性に応じたモデル選定が重要になります。論理的な分析や整合性が求められるタスクにはGemini 3 Pro、自然な文章や読みやすさが求められるタスクにはClaude Opus 4.5やSonnetを使い分けることで、それぞれの領域で最適なアウトプットを得られています。

そういった中で、どういうモデルをどのように使うか、どういうふうにプランニングしていくかみたいなところのナレッジが、本ブログの内容になっています。

クライアントワークでのAI活用でも触れていますが、実際のプロジェクトでこれらの知見を活かしています。開発だけでなく、要件定義やコンサルティング、マーケティング、プロダクトマネジメントなど、あらゆる領域でモデル選定の考え方を適用することで、効率と品質を両立させた成果を出せています。

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