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AIのモデルを仕事の重さで使い分ける：費用と品質の考え方

公開：2026年10月28日　更新：2026年10月28日　運営：BINAH

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結論

AIの「いちばん賢いモデル」を全部の仕事に使うと、使用量が早く減ります。仕事を3つの重さに分け、普段は標準のモデルを使い、重い判断だけ上位のモデルに上げるようにしました。

使っているプランと月額（2026年10月時点）

BINAHは、Anthropic社のClaudeの「Max 5x」プラン（月額100ドル。円での請求額は為替・税により変わります）を使っています。2026年10月24日に、Proプランから切り替えました。確認日：2026年10月27日。この節のプラン・金額は、毎月1日と契約を変えたときに更新します。

利益相反の注記：BINAHはClaudeの利用者です。Anthropic社との提携・公認の関係はありません。Anthropic社から報酬を受け取っていません（2026年10月27日時点）。受け取るようになったら、PRを付け、文面を更新します。

やったこと

次の3段階に分けています。

重い判断・間違いが高くつく仕事：上位のモデル（例：Opus）
ふだんの作業：標準のモデル（例：Sonnet）。ここを既定にする
定型・機械的な作業（表の更新、書式の整形、転記）：軽いモデル（例：Haiku）

迷ったときは安い方で始め、結果が弱ければ上げる、と決めました。作業の前に「今日やる必要があるか」を考え、急がないものは月曜にまとめる運用も併用しています。

うまくいかなかったこと

使用量の減りが早いという指摘があり、対応としてこの使い分けを決めました。（毎日・毎週の細かい使用量は、このサイトでは公開しません。）

手順

仕事を、失敗したときの影響の大きさで3つに分ける
3つの区分に、使うモデルを割り当てる
新しく作る担当の既定は、標準のモデルにする
上位のモデルを使う場面を、リストにしておく（誰が、どの判断のときか）
数週間使って、軽いモデルで足りる仕事を見つけて下げる

かかったもの

作業時間の記録は取っていないため、時間は書きません。

人が確認した点

「重い判断」に入れる基準。軽いモデルに任せた結果の品質（抜き取りで確認）。

次に変えること

使用量を週に1度見直し、区分を調整する。

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