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Resource Guide 08 — Model Selection

主要AIモデル比較ガイド 2026

「結局どのモデルを使えばいい？」に答える実務向けの選定ガイド。Claude・GPT・Gemini・Llama・DeepSeek・Mistral を、用途・コスト・コンテキスト長・マルチモーダル対応で比較し、ユースケース別のおすすめと選定チェックリストにまとめました。

最終更新 2026-06-21 ／ 価格・性能は更新が速い領域です。導入前に必ず各社の公式ページで最新情報を確認してください。

LLMは「最強の1つ」を選ぶのではなく、タスクごとに最適なモデルを使い分けるのが2026年の定石です。高精度な推論には大型モデル、定型処理や大量バッチには小型・低コストモデル、データを外に出せない要件にはオープンウェイト（自社運用可能）モデル——という具合に、コストと品質のバランスで配分します。本ガイドはその判断材料を一枚に整理したものです。

Quick Comparison

① 主要モデルファミリー比較早見表

個別のバージョン番号やベンチマークスコアは数か月で陳腐化するため、ここではファミリー単位の特徴と得意領域で整理しています。最新の正確なスペック・価格は本ページ末尾の公式リンクで確認してください。

モデル 提供元 強み・キャラクター 特に得意な領域 提供形態
Claude
(Opus / Sonnet / Haiku)		 Anthropic 長文の正確な読解と指示追従、安全性。Opus=最高精度、Sonnet=バランス、Haiku=高速・低コスト。 コーディングエージェント長文要約業務文書 API／Claude／Claude Code
GPT 系 OpenAI 汎用性とエコシステムの広さ。プラグイン・ツール連携やマルチモーダルの実績が豊富。 汎用対話マルチモーダル幅広い連携 API／ChatGPT
Gemini 系 Google 超長コンテキストとGoogle Workspace／検索との統合。動画・画像・音声の扱いに強い。 超長文マルチモーダルGoogle連携 API／Gemini／Workspace
Llama 系 Meta オープンウェイトの代表格。自社サーバー／オンプレで動かせ、データを外部に出さない運用が可能。 オンプレ／自社運用カスタム微調整 オープンウェイト
DeepSeek 系 DeepSeek 推論特化モデルを低コストで提供。価格性能比が高く、数学・コードの推論に強い。 推論低コスト数学・コード API／オープンウェイト
Mistral 系 Mistral AI 軽量・高速なオープンモデル群。欧州拠点でデータ主権を重視する組織に選ばれやすい。 軽量・高速オンプレ多言語 API／オープンウェイト

読み方のコツ

「提供形態」がAPI／クラウドのみかオープンウェイト（自社運用可）かは、機密データの取り扱い要件で最初に絞り込む軸になります。データを外に出せない場合はオープンウェイト系が候補になります（→ ガバナンスガイド も参照）。

By Use Case

② 用途別おすすめの選び方

迷ったらまず用途から逆引きしてください。固有名はあくまで2026年前半時点の一般的な傾向です。

コーディング・自律エージェント

長い文脈を保持しつつ正確に指示へ従う力が要。ツール実行を伴うエージェント運用も含む。

→ Claude（Opus / Sonnet）系が定番。コスト重視なら DeepSeek 系も

超長文の読解・要約

契約書・論文・大量ログなど、数十万トークン規模を一度に扱いたいケース。

→ 超長コンテキストの Gemini 系 / Claude 系

低コストで大量処理

分類・抽出・タグ付け・一次下書きなど、件数が多く1件あたりの難度は低いバッチ処理。

→ Haiku などの小型モデル / DeepSeek 系

難しい推論・数学・計画

多段の論理、アルゴリズム設計、複雑な意思決定。じっくり考える「推論モデル」が向く。

→ 各社の推論特化モデル（Claude Opus / DeepSeek 系 等）

画像・音声・動画（マルチモーダル）

画面理解、図表の読み取り、音声の文字起こし＋要約など。

→ Gemini 系 / GPT 系

機密データ・オンプレ運用

データを外部APIに送れない、あるいは自社で微調整したい要件。

→ オープンウェイトの Llama 系 / Mistral 系
Cost Strategy

③ コストと使い分けの考え方

同じ仕事を一番高いモデルだけで回すのは、ほとんどの場合もったいない構成です。次の3層で配分すると、品質を落とさずコストを大きく下げられます。

小型モデル層（安い・速い）

定型処理・分類・抽出・一次ドラフト。全リクエストの大半をここで処理する。

例: Haiku / 小型OSS

中型モデル層（バランス）

日常の生成・要約・コード補助。品質とコストの主戦場。

例: Sonnet クラス

大型モデル層（最高精度）

難所の推論・設計・最終レビューだけに限定投入。呼び出し回数を絞る。

例: Opus クラス / 推論特化

コストを下げる4つの実務テク

  • ルーティング：易しいタスクは小型、難しいタスクだけ大型へ自動振り分け
  • プロンプトキャッシュ：共通の長い前提（仕様書など）はキャッシュして再課金を避ける
  • 出力を短く：出力トークンは入力より高いことが多い。フォーマットを指定して冗長さを抑える
  • バッチ処理：即時性が不要な大量処理はバッチAPIで単価を下げる

月額の具体的な抑え方は AIツール最適化ガイド（リソース07） も合わせてどうぞ。

Decision Checklist

④ モデル選定チェックリスト

  • データ要件：機密・個人情報を外部APIに送れるか？ NGならオープンウェイト前提で絞る
  • 主タスク：コード／長文／推論／マルチモーダル／大量処理——どれが中心か
  • コンテキスト長：1回で読ませたい最大トークン量はどれくらいか
  • レイテンシ：対話のリアルタイム性が必要か、バッチでよいか
  • 予算：1リクエストあたり／月あたりの上限はいくらか
  • 連携：既存のクラウド・SaaS（Google / Microsoft 等）との統合が要るか
  • 撤退可能性：1社に固定されないか。プロンプト・評価データは移植しやすい形で持っているか
  • 評価：自社の代表タスク10〜30件で実際に比較したか（公開ベンチより自前評価が重要）