各社の生成AI（LLM)を日常的に使用しています。
いつも悩むのが、どんな作業の時にどのモデルを使えばいいのか？ ここはSonnetでいいか、いやOpusか？ エフォートはどうする？ とりあえずなんでもかんでも一番高くしておけば間違いないか？ など。
そこで、各社AI自身のチャットに、適切なモデル選びを相談してみました。
対象AIは、Claude・ChatGPT・Geminiの3つです。
チャットに投げたプロンプトは以下の通り。
# AIの適切なモデル選びの基準を知りたい
- Opus、Fable、Astraなどたくさんのモデルがあるが、どの作業のときにどのモデルを選び、どのエフォートにすればいいのか、基準がよく分からない。
- 例を挙げるので、推奨されるモデル名（OpusとかAstraとか）とエフォート設定を教えて
- Claude、ChatGPT、Geminiの３つのLLMごとに例示
## 作業例
- Windows用アプリケーションの開発（事務用、ゲームなどジャンル別に）
- Webサービスの開発（ちょっとしたツールから大規模なWebアプリまで場合分けして）
- Androidアプリの開発（これもツールやゲームなど具体的な例ごとに分けて）
- 企画立案会議
- 営業マーケティング調査
- 一般的な調べもの各社AIの回答は次の通り
各社AIに同じプロンプトを投げ、返ってきた回答をさらに「ブログに貼りたいのでそのままカスタムHTMLにコピぺできる形式に直して」と依頼したものを下記に貼ります。
Claude（Sonnet 超高）の回答↓
2026年11月4日時点の情報です。Astraは、OpenAIのGPT-6 Astraのことです。作業別の推奨は、各社の公式な位置づけと第三者レポートをもとにした判断であり、ベンチマークで個別に検証したものではありません。モデルは毎月入れ替わるので、目安として使ってください。
基本ルール（3社共通）
- 中位モデルをmediumで試し、ダメならエフォートを上げ、それでもダメならモデルを上げます。Anthropicの解説でも、Sonnet 5.5をmediumで試し、失敗した作業だけOpus 5.5に上げる運用が実用的とされています。
- OpenAIは、Sol(GPT-6.1)がAstraに近い性能を5分の1の価格で出すため、まずSolから始めてAstraへ上げることを勧めています。
- xhigh/maxは遅く高価です。OpenAIの指針では、抽出・分類・単純な書き換えはlow、原因調査・比較・計画・コード推論はmedium～high、xhigh/maxは評価で効果が確認できたときだけです。
モデル階層とエフォート
| 軽量・大量処理 | 標準（まずここ） | 最難関 | エフォート | |
|---|---|---|---|---|
| Claude | Haiku 5.5 | Sonnet 5.5 / Opus 5.5 | Fable 5.1 | low/medium/high/xhigh/max |
| ChatGPT | GPT-6 Luna | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Astra | low/medium/high/xhigh/max |
| Gemini | 3.1 Flash-Lite | 3.8 Flash | 4 Argon | low/medium/high（Proのみ＋Deep Think） |
- Claude：公式の選定ガイドは、迷ったらOpus 5.5から始め、高エフォートでも足りない場合にFable 5.1を評価するよう勧めています。Proプランでは、Opus 5.5は含まれますが、Fable 5.1はAPI料金のクレジット課金です。
- ChatGPT：Astraはnone設定がなく、lowからmaxまでの5段階です。SolとLunaは、チャット画面ではなくWorkとCodexで使う形でした。ChatGPTのチャットで選べるモデルは、プランやアプリ版で変わるので、モデル選択画面で確認してください。
- Gemini：Argonは2026年10月13日に一般提供が始まり、導入価格は11月末まで入出力が$2/$10で、その後$4/$20です。深い長時間作業にはArgon、大量処理には3.8 Flashが向くとされています。Geminiアプリでは、モデルごとに思考レベルを低・中・高から選べます。Proのみ、さらにDeep Thinkを選べます。
作業別の推奨
表記は「モデル（エフォート）」です。
Windowsアプリ
| 例 | Claude | ChatGPT | Gemini |
|---|---|---|---|
| 小さな事務ツール（CSV処理・帳票） | Sonnet 5.5（medium） | Sol（medium） | 3.8 Flash（medium） |
| 中規模の業務アプリ（DB連携・複数画面） | Opus 5.5（high） | Sol（high） | 3.8 Flash（high） |
| 大規模・長期保守前提の設計 | Opus 5.5（xhigh）、詰まればFable 5.1（high） | Astra（high～xhigh） | Argon（high） |
| 2Dなど小規模ゲーム | Sonnet 5.5（medium） | Sol（medium） | 3.8 Flash（medium） |
| 3D・物理演算・通信を含むゲーム | Opus 5.5（high～xhigh） | Astra（high） | Argon（high） |
Webサービス
| 例 | Claude | ChatGPT | Gemini |
|---|---|---|---|
| 単機能ツール（HTML/JS、PHP 1ファイル） | Haiku 5.5～Sonnet 5.5（low～medium） | Luna～Sol（low～medium） | Flash-Lite～3.8 Flash（low～medium） |
| 中規模（会員・DB・管理画面・MVC） | Sonnet 5.5（high）か Opus 5.5（medium～high） | Sol（high） | 3.8 Flash（high） |
| 大規模（認証・決済・多人数・設計から） | Opus 5.5（high～xhigh） | Astra（high） | Argon（high） |
| 設計・セキュリティレビュー、原因不明の難バグ | Opus 5.5（xhigh）、ダメならFable 5.1 | Astra（xhigh） | Argon（high）、Ultraならdeep Think |
Androidアプリ
| 例 | Claude | ChatGPT | Gemini |
|---|---|---|---|
| 単機能ツール（メモ・電卓） | Sonnet 5.5（medium） | Luna～Sol（medium） | 3.8 Flash（medium） |
| 一般アプリ（API連携・ローカルDB・Compose） | Sonnet 5.5（high）か Opus 5.5（medium～high） | Sol（high） | 3.8 Flash（high） |
| 軽量ゲーム | Sonnet 5.5（high） | Sol（high） | 3.8 Flash（high） |
| 大型ゲーム・ネット対戦 | Opus 5.5（high～xhigh） | Astra（high） | Argon（high） |
企画・調査
| 例 | Claude | ChatGPT | Gemini |
|---|---|---|---|
| 企画会議：壁打ち・アイデア出し | Sonnet 5.5（medium） | Astraか標準（medium） | 3.8 Flash（medium） |
| 企画会議：収益試算・反論役・精査 | Opus 5.5（high） | Astra（high） | Argon（high） |
| 企画会議：重要な意思決定資料（長文・多資料の統合） | Opus 5.5（xhigh）かFable 5.1（high） | Astra（xhigh）、Proプランなら GPT-6 Pro | Argon（high）、Ultraならdeep Think |
| 営業マーケ：競合・市場の情報収集（検索あり） | Sonnet 5.5（medium） | Astra（medium） | 3.8 Flash（medium） |
| 営業マーケ：複数ソースの戦略レポート | Opus 5.5（high） | Astra（high） | Argon（high） |
| 営業マーケ：大量分類・コピー案の量産 | Haiku 5.5～Sonnet 5.5（low） | Luna（low） | Flash-Lite～3.8 Flash（low） |
| 調べもの：単純な事実確認 | Haiku 5.5（low）＋検索 | Luna／標準（low） | Flash-Lite～3.8 Flash（low） |
| 調べもの：複数ソース比較・技術的な調査 | Sonnet 5.5（medium） | Astra／標準（medium） | 3.8 Flash（medium） |
| 調べもの：専門性の高い難問（法律・論文など） | Opus 5.5（high） | Astra（high） | Argon（high）、Ultraならdeep Think |
ChatGPTのチャットでSol/Lunaを選べない場合は、同じ行のAstraか標準モデルで代用してください。
参考にした情報源
- Claude Model Selection Guide
- Claude Sonnet 5.5 vs Opus 5.5
- Opus 5.5 vs Fable 5.1 (Sept 2026)
- GPT-6 Astra: reasoning.effort
- GPT-6 Astra 解説
- GPT-6 Sol and Luna
- GPT-6 Astra in Codex CLI
- Gemini 4 Argon: API price
- Gemini 4 Argon review
- Gemini 3.8 Flash
- Geminiアプリの思考レベル（Jetstream）
ChatGPT（高）の回答↓
AIモデルの選び方｜Claude・ChatGPT・Geminiの用途別推奨設定
Claude、ChatGPT、Geminiには数多くのモデルがあり、それぞれ推論エフォート（思考量）も設定できます。しかし、どの作業でどのモデルを使えばよいのか、判断するのは簡単ではありません。
この記事では、Windowsアプリ、Webサービス、Androidアプリの開発から、事業企画、市場調査、一般的な調べものまで、具体的な用途別に推奨モデルとエフォートを整理します。
2026年11月4日時点の情報です。
1. モデル選択の基本原則
結論から言えば、最上位モデルと最大エフォートを常用する必要はありません。作業の難易度、間違えた場合の影響、処理速度、コストを考慮して選択するのが合理的です。
| 作業の難易度 | モデル選択 | エフォート |
|---|---|---|
| 低：単純な質問、定型処理、小規模修正 | 高速・軽量モデル | Low |
| 中：通常の開発、企画、比較分析 | 中位～上位モデル | Medium～High |
| 高：複雑な設計、難解なバグ、事業戦略 | 上位～最上位モデル | High～最大 |
ただし、モデル自体の能力とエフォートは別物です。最上位モデルのLowが、中位モデルのHighより優秀な場合もあります。
2. Claude・ChatGPT・Geminiのモデル体系
| サービス | モデル | 位置付け |
|---|---|---|
| Claude | Haiku 5.5 | 高速・軽量 |
| Claude | Sonnet 5.5 | 日常業務・通常開発 |
| Claude | Opus 5.5 | 高度な開発・分析 |
| Claude | Fable 5.1 | 最難関・長期自律作業 |
| ChatGPT | GPT-6 Luna | 高速・軽量 |
| ChatGPT | GPT-6 Sol / GPT-6.1 Sol | 標準的な開発・分析 |
| ChatGPT | GPT-6 Astra | 最難関・高度な開発 |
| Gemini | Flash-Lite | 高速・軽量 |
| Gemini | Gemini 3.8 Flash | 通常開発・分析 |
| Gemini | Gemini 3.1 Pro | 高度な推論 |
| Gemini | Gemini 4 Argon | 最難関・高度な開発 |
Anthropicは通常の高度な作業ではOpus 5.5を基本とし、特に難しい推論や長時間の自律作業にはFable 5.1を推奨しています。
エフォート設定
| サービス | 設定 |
|---|---|
| Claude | Low / Medium / High / XHigh / Max |
| ChatGPT（通常チャット） | Instant / Medium / High / Extra High / Pro |
| ChatGPT（開発環境） | Low / Medium / High / XHigh / Maxなど |
| Gemini | Low / Medium / High |
設定可能な段階はモデルや契約プラン、利用環境によって異なります。また、ChatGPTの「Pro」は単純なエフォート設定ではなく、別モデルを使用するモードです。
3. Windowsアプリケーション開発
| 開発内容 | Claude | ChatGPT | Gemini |
|---|---|---|---|
| 小型ツール：ファイル一括リネーム、CSV変換 | Sonnet 5.5 / Medium | Sol 6.1 / Medium | Flash 3.8 / Medium |
| 業務アプリ：顧客管理、在庫管理、帳票出力 | Opus 5.5 / High | Sol 6.1 / High | Argon 4 / Medium |
| 2Dゲーム：パズル、シミュレーション | Sonnet 5.5 / High | Sol 6.1 / High | Flash 3.8 / High |
| 3Dゲーム：Unity・Unreal、物理演算、複雑なAI | Fable 5.1 / XHigh | Astra 6 / High | Argon 4 / High |
| 大規模アプリの設計・難解な不具合解析 | Fable 5.1 / XHigh | Astra 6 / XHigh | Argon 4 / High |
選択のポイント：小規模なプログラムなら中位モデルで十分です。一方、コードベース全体の理解や、複数のシステムが関係する不具合解析では、上位モデルのメリットが大きくなります。
4. Webサービス開発
| 開発内容 | Claude | ChatGPT | Gemini |
|---|---|---|---|
| 小型ツール：日時変換、ローン計算、単位変換 | Sonnet 5.5 / Medium | Sol 6.1 / Medium | Flash 3.8 / Medium |
| 小規模Webアプリ：検索、DB、管理画面 | Sonnet 5.5 / High | Sol 6.1 / High | Flash 3.8 / High |
| 中規模SaaS：会員認証、決済、権限管理 | Opus 5.5 / High | Astra 6 / High | Argon 4 / High |
| 大規模Webアプリ：マルチテナント、分散処理、高負荷 | Fable 5.1 / XHigh | Astra 6 / XHigh | Argon 4 / High |
| セキュリティ・アーキテクチャの総合レビュー | Opus 5.5 / Max | Astra 6 / XHigh | Argon 4 / High |
Web開発では、設計フェーズと実装フェーズでモデルを切り替えるのが合理的です。
たとえばSaaSを開発するなら、最初のシステム設計はAstra High、個々の画面やAPIの実装はSol Medium、最後の全体レビューは再びAstra Highという使い分けが考えられます。
5. Androidアプリ開発
| 開発内容 | Claude | ChatGPT | Gemini |
|---|---|---|---|
| シンプルなKotlinアプリ：電卓、メモ、記録 | Sonnet 5.5 / Medium | Sol 6.1 / Medium | Flash 3.8 / Medium |
| 実用アプリ：カメラ、GPS、バックグラウンド処理 | Opus 5.5 / High | Sol 6.1 / High | Argon 4 / High |
| 2Dゲーム：落ち物、パズル | Sonnet 5.5 / High | Sol 6.1 / High | Flash 3.8 / High |
| 高度な3D・オンラインゲーム | Fable 5.1 / XHigh | Astra 6 / High | Argon 4 / High |
| OS互換性、権限・ライフサイクル問題の解析 | Opus 5.5 / High | Astra 6 / High | Argon 4 / High |
Android固有の問題では、モデルの性能だけでなく、Android Studio、Gradle、実機ログ、公式API仕様へのアクセスが重要です。
6. 企画立案・ブレインストーミング
| 作業内容 | Claude | ChatGPT | Gemini |
|---|---|---|---|
| アイデアの大量生成、自由なブレインストーミング | Sonnet 5.5 / Medium | GPT-6 / Medium | Flash 3.8 / Medium |
| 新規事業案の比較・評価 | Opus 5.5 / High | GPT-6 / High | Argon 4 / High |
| ビジネスモデル、収益構造、競合優位性の徹底検討 | Fable 5.1 / High | Astra 6 / High | Argon 4 / High |
最初から最上位モデルを使用するより、アイデアの発散は中位モデル、厳密な評価は最上位モデルという流れを推奨します。
ただし、モデルを変えるだけで企画の独創性が保証されるわけではありません。市場データや競合情報など、入力する情報の質も重要です。
7. 営業・マーケティング調査
| 作業内容 | Claude | ChatGPT | Gemini |
|---|---|---|---|
| 競合サービスの一覧、機能、料金比較 | Sonnet 5.5 / High | GPT-6 / High | Flash 3.8 / High |
| 市場規模・需要・顧客層の調査 | Opus 5.5 / High | GPT-6 / High | Argon 4 / High |
| 参入可否、収益シミュレーション、事業計画 | Fable 5.1 / High | Astra 6 / High | Argon 4 / High |
| 大量の企業・商品情報の収集と分類 | Haiku 5.5 / Low | Luna 6 / Low | Flash-Lite / Low |
この分野では、モデルの変更以上にResearch機能を使用することが重要です。
- Claude：Research
- ChatGPT：deep research
- Gemini：Deep Research
これらの調査機能は、通常のチャットとは異なる仕組みやモデル選択で動作する場合があります。
市場規模の推定や売上予測では、最大エフォートであっても、根拠となる統計、競合価格、計算過程を必ず検証する必要があります。
8. 一般的な調べもの
| 調べる内容 | Claude | ChatGPT | Gemini |
|---|---|---|---|
| 単純な事実、用語、基礎知識 | Haiku 5.5 / Low | GPT-6 / Instant | Flash-Lite / Low |
| PCのトラブル、家電の仕様、技術的疑問 | Sonnet 5.5 / Medium | GPT-6 / Medium | Flash 3.8 / Medium |
| 医学・科学研究、論文の評価 | Opus 5.5 / High | GPT-6 / High | Argon 4 / High |
| 法律・税制・社会保険制度の詳細な調査 | Opus 5.5 / High | GPT-6 / High | Argon 4 / High |
| 複数の研究や統計を比較し、独自の結論を導く | Fable 5.1 / High | Astra 6 / High | Argon 4 / High |
法律・税制などの正確性が重要な調査では、最大エフォートで考えさせることより、現行法令や官公庁の一次資料を検索・確認させることを優先すべきです。
9. 普段使いの標準モデルは何がよいか
各サービスで普段使用するモデルを1つずつ決めるなら、次の設定を推奨します。
| サービス | 推奨設定 | 理由 |
|---|---|---|
| Claude | Opus 5.5 / Medium | 通常の分析・設計を含む幅広い作業に対応 |
| ChatGPT | GPT-6 / Medium | 通常チャットでのバランスがよい。開発ではSol 6.1も有力 |
| Gemini | Flash 3.8 / Medium | 比較的軽快で、通常の開発にも対応 |
どんなときに上位モデルやエフォートを使うべきか
| 状況 | 推奨する対応 |
|---|---|
| 回答が浅い、複雑な条件を見落とす | 同じモデルでエフォートを1段階上げる |
| Highでも設計や分析の品質が不十分 | モデルを上位に変更する |
| 長時間の自律開発や大規模改修 | Fable XHigh / Astra High以上 / Argon High |
| 最大エフォートでも問題が解決しない | 情報追加・作業分割・テストを優先する |
10. まとめ
AIモデル選択の基本方針は次のとおりです。
- 単純な作業：高速・軽量モデルのLowで十分。
- 一般的な開発・分析：中位～上位モデルのMediumを基本にする。
- 難しい設計・判断：上位モデルのHighを使用する。
- 最難関の問題：最上位モデルとXHigh・Maxを検討する。
- 調査業務：エフォートだけでなく、検索機能・Research機能と一次資料の確認を重視する。
なお、ここで紹介した設定は、各社のモデル設計方針と用途から判断した推奨であり、すべての作業について3社のモデルを実地比較したランキングではありません。
ClaudeのFableが常にOpusより優秀というわけでもなく、作業内容によって適切な選択は変わります。
結論として、普段は標準モデルのMedium、難問ではHigh、最上位モデルや最大エフォートは実際に必要になったときだけ使用するのが合理的です。
参考資料
- Anthropic：Claude Fable 5.1 モデル仕様
- Anthropic：モデル発表一覧
- OpenAI：モデル一覧と選択ガイド
- OpenAI：GPT-6モデルガイド
- Google：Gemini 4 Argon公式発表
Gemini（3.1 Pro高）の回答↓
AIモデル選びの基本基準
AIモデルの選択は、タスクの「論理的複雑さ（推論の深さ）」、「必要なコンテキスト量（コードや資料の長さ）」、および「リアルタイム性の有無」に基づいて決定します。
作業別・推奨モデル比較表
| 作業例・ジャンル | Claude (Anthropic) | ChatGPT (OpenAI) | Gemini (Google) |
|---|---|---|---|
| Winアプリ (事務・管理・DB操作) | 3.5 Sonnet (通常) | GPT-4o (通常) | 1.5 Pro (通常) |
| Winアプリ (ゲーム・高度な物理演算) | 3 Opus (通常) | o1 (Highエフォート) | 1.5 Pro (思考モード) |
| Web開発 (小規模ツール・単一機能) | 3.5 Sonnet (通常) | o1-mini (Lowエフォート) | 1.5 Flash (通常) |
| Web開発 (大規模・複雑なアーキテクチャ) | 3.5 Sonnet (通常) | o1 (Highエフォート) | 1.5 Pro (思考モード) |
| Androidアプリ (実用ツール・UI中心) | 3.5 Sonnet (通常) | GPT-4o (通常) | 1.5 Pro (通常) |
| Androidアプリ (ゲーム・ハードウェア連携) | 3 Opus (通常) | o1 (Medium〜High) | 1.5 Pro (思考モード) |
| 企画立案会議 (ブレスト・ペルソナ設計) | 3 Opus (通常) | GPT-4o (音声モード) | Astra / 1.5 Pro (通常) |
| 営業マーケティング調査 (データ分析・検索) | 3.5 Sonnet (通常) | GPT-4o (Web検索オン) | 1.5 Pro (Web検索オン) |
| 一般的な調べもの (日常の疑問) | 3.5 Haiku (通常) | GPT-4o mini (通常) | 1.5 Flash / Astra (通常) |
各プラットフォームのエフォート設定と使い分けの原則
- ChatGPTにおけるエフォート制御:
最新の推論モデル（o1など）では、計算資源を投下してじっくり考えさせる「エフォート（Low / Medium / High）」の設定が可能です。大規模な設計や複雑なバグ修正、ゲームの物理演算など、一発で正解を出す必要がある場面では「High」、単一機能のスクリプト生成なら「o1-mini」や「Low」を指定します。 - Claudeの使い分け:
明示的なエフォート設定の代わりにモデルを切り替えます。深い文脈理解や人間らしいニュアンスが必要な企画立案には「Opus」、高度でスピーディなコーディングには「Sonnet」、単純作業には「Haiku」が最適です。 - Geminiの使い分け（Astra含む）:
複雑な論理構築や大規模なコードベースを読み込ませる場合は「1.5 Pro」の思考（Thinking）プロセスを有効にします。会議のブレストや、スマートフォンのカメラで現実の環境（画面のUIや手書きのメモ）を映しながらリアルタイムで壁打ちをする用途には、応答速度とマルチモーダルに優れた「Astra」を活用します。
３つのAIを比較した感想
ざっくり言うと、ClaudeとChatGPTはほぼ同じような基準で回答しているように見えます。「こういう作業にはこんなモデルがいいよ」という推奨がほぼ一致。
一方、Geminiだけ大きくズレてるというか、そもそも情報が古すぎるんですが…。3.5 SonnetとかGPT-4oとか、いつの時代の話をしているのでしょうか。検索が得意なはずのGoogleが作っているGeminiの最新知識がこれって、やばくない？？？
一応、ClaudeとChatGPTは有料プランを契約しており、Geminiだけ無料版を使っているので条件は全く同じではありません。でも無料版なら知識が古くてもいい…とはなりませんよね。Gemini、どうなってんの？
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