スライド | 株式会社ZENSHIN

生成 AI ツール戦略

主力モデルとCLIを性能・知能・費用から選ぶ

作成日 2026.07.06
高橋 俊 CTO / 技術責任者
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結論から

  • 🎯 現在の主力
    • Codex + GPT-5.6 系。迷ったら Sol、速度重視なら Terra / Luna
  • 🔄 Claude を併用する条件
    • Fable 5 の利用枠を十分確保できる場合
  • 📚 長期の学習投資先
    • OpenAI / Anthropic の 2 社

2026年7月現在の主力はGPT-5.6 系と Codex

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業界地図 — 2 強と厚い追走

  1. 業界地図 — 2 強と厚い追走
  2. GPT-5.6 と Claude を比較する
  3. 世の中の AI ツールの正体
  4. なぜこの 2 社が突出するのか
  5. 課金戦略と副次効果
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1. 業界地図 — 2 強と厚い追走

モデルの勢力図 — 3 ティア構造

主要モデルを、学習投資の観点から 3 つのティアに分けて見ます。

ティア モデル系列（代表モデル）
T1 — 使い込み先 Claude 系（Fable / Opus / Sonnet）・GPT-5.6 系（Sol / Terra / Luna）
T2 — 有力追走 Grok（4.5）・GLM（5.2）・Gemini（3.5 Flash / 3.1 Pro）
T3 — コスパ勢 Qwen・DeepSeek・Kimi・MiniMax など

出典: Artificial Analysis（2026年7月10日時点。代表モデルの位置づけ）

  • 学習投資先は T1 の 2 系列。現在の主力は GPT-5.6 系に置く
  • T2 は無視できない追走。Grok / GLM / Gemini が実務候補に入る
  • T3 はコスパやタイパを武器にしのぎを削る。乗り換え先の候補として見る
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1. 業界地図 — 2 強と厚い追走

GPT-5.6 Sol の位置づけ

59
AA 指数 — Fable 5（60）に1点差、Opus 4.8（56）を上回る
$1.04
1 タスク費用 — Fable 5（$2.75）の約 3 分の 1
83 t/s
出力速度 — Fable 5（63）より高速
80
Coding Agent Index — Codex で現行トップ

出典: Artificial Analysis（artificialanalysis.ai、2026年7月10日取得）

OpenAI / Anthropicの2強 — 性能はSol 知識業務はFable 5

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1. 業界地図 — 2 強と厚い追走

知能だけでなくコスパでも見る

左上ほど優秀。GPT-5.6 Sol は Fable 5 に 1 点差で、コストは約 3 分の 1。
Opus 4.8 を上回り、GPT 系の優位が鮮明になった。

出典: Artificial Analysis — Intelligence vs. Cost（artificialanalysis.ai、2026年7月10日取得）

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1. 業界地図 — 2 強と厚い追走

タイパ（速度）でも見る

GPT-5.6 Sol は 83 tokens/s。Fable 5（63）より速く、Opus 4.8 より高性能。
速度まで含めると、Sol の優位はさらに大きい。

出典: Artificial Analysis — Intelligence vs. Output Speed（artificialanalysis.ai、2026年7月10日取得）

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1. 業界地図 — 2 強と厚い追走

我々の業務の本質は「文書作成」

AI に任せたい業務を分解すると、その大半は文書作成に行き着きます。

  • ✉️ メール・企画書・報告書
    • そのものが文書作成
  • 💻 コード
    • プログラムもテキスト。これも文書作成
  • 📑 スライド生成
    • 構成と文章が本体の文書作成
  • 📈 グラフ・可視化
    • 文書をコードで可視化したもの

学習投資はOpenAI / Anthropicの2社 — 現在の主力はGPT-5.6系

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GPT-5.6 と Claude を比較する

  1. 業界地図 — 2 強と厚い追走
  2. GPT-5.6 と Claude を比較する
  3. 世の中の AI ツールの正体
  4. なぜこの 2 社が突出するのか
  5. 課金戦略と副次効果
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2. GPT-5.6 と Claude を比較する

現時点の推奨 — まず GPT-5.6

用途 推奨 判断
迷ったら Sol 最上位の知能と十分な速度
性能と速度の両立 Terra 現時点の本命・高コスパ
大量反復 Luna 高速で、知能も実務水準
Claude を選ぶ条件 Fable 5 利用枠を十分確保できる場合
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2. GPT-5.6 と Claude を比較する

GPT-5.6 系の使い分け

同じ GPT-5.6 系でも、知能と速度のバランスで 3 モデルを使い分けます。

モデル AA 指数 出力速度 一言でいうと
Sol 59 83 t/s とりあえずこれ。Opus 4.8 より高性能
Terra 55 164 t/s 性能と速度のバランスが最も良い
Luna 51 211 t/s 速度最優先。大量処理・反復向け
GPT-5.5 55 76 t/s 旧世代の参考。Opus 4.8 と競ったモデル

出典: Artificial Analysis（2026年7月10日時点、代表構成）

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2. GPT-5.6 と Claude を比較する

Claude 系の現在地

Claude 系の現行 4 モデルを、知能・速度・現時点の評価で整理します。

モデル AA 指数 出力速度 現時点の評価
Fable 5 60 70 t/s 最強。ただし価格と利用枠が課題
Opus 4.8 56 65 t/s Claude を使うなら有力だが、Sol に劣る
Sonnet 5 53 85 t/s Terra と比べると中途半端
Haiku 4.5 24 93 t/s 速いが知能差が大きく、優先度は低い

出典: Artificial Analysis（2026年7月10日時点、代表構成）

Claudeを選ぶ理由はFable 5の突出した知能

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2. GPT-5.6 と Claude を比較する

GPT-5.6 と競合モデルを直接比較

価格帯の近いモデル同士を、知能・速度・タスク費用で直接比べます。

比較 知能 速度 タスク費用 判断
Sol / Opus 4.8 59 > 56 83 > 65 Sol が安い Sol
Terra / Sonnet 5 55 > 53 164 > 85 Terra が安い Terra
Luna / Haiku 4.5 51 > 24 211 > 93 Luna が安い Luna
Luna / Gemini 3.5 Flash 51 > 50 211 > 162 Luna が安い Luna

ここでの「上位」は、Artificial Analysis の知能・出力速度・タスク費用の同時点比較。製品機能や利用上限まで含む「完全互換」ではない。

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2. GPT-5.6 と Claude を比較する

今後の競争 — 3 つの仮説

2026 年後半の勢力図を左右しうる、3 つの論点を予想します。

論点 予想
Fable 5 の開放 GPT-5.6 対抗で当面維持。Opus 5 登場後は縮小も
Opus 5 Sol 対抗モデルとして早期投入される可能性
Gemini 新モデルを急がず、OS・デザインツールへの AI 統合を優先

このページは発表済み事実ではなく、2026年7月時点の所感。新モデル・料金・利用枠の変更時に見直す。

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世の中の AI ツールの正体

  1. 業界地図 — 2 強と厚い追走
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  3. 世の中の AI ツールの正体
  4. なぜこの 2 社が突出するのか
  5. 課金戦略と副次効果
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3. 世の中の AI ツールの正体

ほとんどの AI ツールは「ラッパー」

Genspark や Manus の中身は、主要モデルへ指示文を被せた「ラッパー」です。

  • モデル本体が賢くなるほど、ラッパー側で工夫した指示文の価値は相対的に目減りする
  • 実際、この 1 年でラッパー系ツールの優位性はほぼ消え、モデル選びの重要度が上がった

業務特化ツールを買う前に2社 + スキルで代替できるかを試す

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3. 世の中の AI ツールの正体

有名ツールの裏側も主要モデル

名の知れたツールも、裏側では同じ主要モデルを呼び出しています。

ツール 裏側のモデル
Microsoft 365 Copilot GPT-5 系 + Claude（両対応）
GitHub Copilot / Cursor GPT / Claude / Gemini を切替
Genspark GPT / Claude / Gemini を並列実行
Manus Claude + Qwen
OpenClaw（旧 Clawdbot） Claude ほか好きなモデルを接続
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3. 世の中の AI ツールの正体

特化ツールとの付き合い方 — V0 の例

要所では、手軽な特化ツールへの少額課金が有効な場面もあります。

  • 例: V0（ノーコードでシステムのプロトタイプを作るツール）
  • 月 $20 程度なら、特定用途に課金する価値があるケースも

特化ツールはすぐ新しいツールに追い抜かれ、そこで培った使い方のノウハウが陳腐化しやすい。リスクを織り込んで課金額を決める。

Anthropic と OpenAI は 1 年間トップランナーで走り抜いた実績がある。学習投資を積み上げる先としては、この 2 社が最も安全。

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なぜこの 2 社が突出するのか

  1. 業界地図 — 2 強と厚い追走
  2. GPT-5.6 と Claude を比較する
  3. 世の中の AI ツールの正体
  4. なぜこの 2 社が突出するのか
  5. 課金戦略と副次効果
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4. なぜこの 2 社が突出するのか

差がつくのは「ツールの使いこなし」

2 社のモデルは、次の 3 つの仕組みで業務へ組み込めます。

仕組み できること
スキル 業務の手順・知識を読み込ませて専用処理をさせる
MCP・コネクター Gmail・カレンダー・Excel などと直接つながる
プラグイン 用途ごとの機能拡張
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4. なぜこの 2 社が突出するのか

「Google 製品なら Gemini」は誤解

「Office と連携するなら Copilot」も、同じ構造の誤解です。

  • Gmail・カレンダー・スプレッドシート・Excel などとの連携は、MCP という標準規格で公開されている
  • 標準規格なので、Claude でも GPT でも GLM でも同じ経路でつながる
  • 接続の設定も、コネクターやスキルを有効化するだけで難しくない

接続先が同じなら選定を決めるのはモデルの性能差

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4. なぜこの 2 社が突出するのか

「CLI 版」とは — 黒い画面ではない

CLI ＝コマンドラインインターフェース、ターミナルで動くツール形式のことです。

  • Claude Code / Codex は元々黒い画面のエンジニア向けツールとして誕生
  • いまは CLI をラップしたデスクトップアプリからフル機能を使える
  • UI/UX も洗練されており、非エンジニアでも使いこなせる

本資料の「CLI 版」は「ローカル PC で動く版」の総称。ブラウザで開く Web 版（チャット画面）との対比で使っている。

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4. なぜこの 2 社が突出するのか

CLI 版こそが本命 — Claude Code と Codex

Claude Code と Codex は、ローカル PC を直接動かせることで能力が変わります。

  • 📁 ファイルを直接扱う
    • ローカル PC のファイルへアクセスし、そのまま編集する
  • 🌐 ブラウザを操作する
    • PC 上のブラウザをログイン状態のまま操作する
  • ⏱️ 長時間実行する
    • 数時間のループや反復タスクを継続して進める
  • 🧩 業務をスキル化・拡張する
    • 定型手順を蓄積し、ローカルスクリプトや MCP と組み合わせる

Web ブラウザ版とは別物。Web 版だけでは実力の半分も出ない。CLI 版の使いこなしが 2026 年の分岐点。

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4. なぜこの 2 社が突出するのか

「Web 版とは別物」の中身

同じモデルでも、Web 版と CLI 版では扱える範囲がまったく違います。

Web 版（ブラウザ） CLI 版（ローカル）
ファイル 添付した分だけ PC 内全部を直接編集
操作 チャット回答まで アプリも自分の Chrome も操作
実行時間 1 問 1 答が基本 数時間の放置実行
積み上げ 会話ごとにリセット スキル・設定が資産化

「ローカル LLM」ではなく、モデルはクラウド最上位のまま、手足だけがローカルに来る。ブラウザはログイン認証ごと操作できる。

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4. なぜこの 2 社が突出するのか

構成図 — 手足だけがローカルに来る

前ページの違いを 1 枚の構成図にすると、次のようになります。

Web 版との違いは手足がローカルにあるかどうか

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4. なぜこの 2 社が突出するのか

主力は Codex、Claude も使える状態を保つ

Anthropic と OpenAI は、ツール活用のリードカンパニーです。

  • 日々の主力は、Codex + GPT-5.6 系に置く
  • Claude Code のスキルと運用知識も保ち、Fable 5 の開放時に切り替えられるようにする
  • ニュースとして追う範囲は、Grok / GLM / Gemini まで広げる

「現在の主力」と「学習投資先」を分ける。主力は Codex、長期の投資先は OpenAI / Anthropic の 2 社。

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課金戦略と副次効果

  1. 業界地図 — 2 強と厚い追走
  2. GPT-5.6 と Claude を比較する
  3. 世の中の AI ツールの正体
  4. なぜこの 2 社が突出するのか
  5. 課金戦略と副次効果
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5. 課金戦略と副次効果

推奨する課金プラン

$200
OpenAI — 現在の主力（Codex + GPT-5.6 系）
$20
Anthropic — Claude の運用知識を維持
$200 ×2
Fable 5 の利用枠が十分なら両社 $200
  • 月 $200 ≒ 約 3 万円で GPT-5.6 系を定額利用できるのは破格
  • 重要なのは、サブスク定額で最上位級が使えること（従量課金ではない）
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5. 課金戦略と副次効果

将来の値上げに備える

定額サブスクの現状は、いつまでも続かない前提で備えます。

  • 超トップモデル（GPT-5.6 / Fable 5 級）は、今後従量課金・高額化の可能性
  • 一歩後ろを Grok 4.5・GLM-5.2・Gemini・Qwen などの追走モデルが追う — 約 1 年で今のトップ水準に到達する
  • いま 2 社で貯めるノウハウは、スキル化 + 省コンテキスト・省トークンの業務設計

学んだノウハウの移植性が乗り換えの保険になる

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5. 課金戦略と副次効果

この戦略が変わるタイミング

乗り換えの判断基準を、あらかじめ決めておきます。

  • 転機は、2 社が定額サブスクをやめて主力モデルまで従量課金化したとき
  • そのときの選択は 2 つ — 従量課金を受け入れるか、追走モデルへ乗り換えるか
  • どのモデルもスキル・MCP・コネクターと同じ概念で拡張されており、積んだノウハウは乗り換え先でもそのまま効く

2社で学び切った後は実務水準の追走モデルへ乗り換える

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5. 課金戦略と副次効果

副次効果 — AI ニュースの解像度が上がる

2 社のツールを使い込むほど、業界の見え方が変わります。

  • 新しい AI ツールのニュースを見たとき、
    「これは Claude の定期実行機能を使っているな」
    「これは既存機能のラッパーだな」と裏側が推測できる
  • 「すごいものが突然出た！」という話題にも慌てずに済む
  • 一段高い視点から、俯瞰して AI ニュースを評価できるようになる

ツールの習熟が、そのまま情報の目利き力になる。

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まとめ

  1. モデルは 2 強 + 厚い追走。ただし今の第一選択は GPT-5.6 系
  2. 世の AI ツールの大半はそのラッパー。業務の本質は文書作成
  3. 差がつくのはツールの使いこなし。スキル・MCP・ブラウザ操作・
    長時間実行まで扱える CLI 版（Claude Code / Codex）が本命
  4. 主力は Codex。Claude は Fable 5 の利用枠次第で主力候補
  5. 課金は OpenAI $200 + Anthropic $20から。Fable を使えるなら増額
  6. 定額が崩れたら追走モデルへ乗り換え。それまで 2 社で学び切る

まず Codex でGPT-5.6 系を使う

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