タスク別
AI ルーティングガイド

仮に月 100,000 クエリのワークロードを考えてみましょう。モデルごとにクエリあたりのコストは異なり（トークン単価によって決まります）、タスクのカテゴリーごとに最適なモデルも異なります。

戦略 A：常に Claude Opus を使う。Claude がベンチマークのクエリで勝つのは 27.9% です。残りの 72.1% では、勝てない回答にプレミアム価格を払っていることになります。推定月額コスト：$1,140（2026 年第 2 四半期の Anthropic の料金で、約 500 トークンの応答の場合）。

戦略 B：常に ChatGPT を使う。状況は似ています。クエリの 28.7% で勝ちますが、最適ではない 71.3% にも GPT-5.5 の料金を払うことになります。推定月額コスト：$980。

戦略 C：タスク別ルーティング。上の表を使います。タスクごとに最適なモデルが実行されます。大量かつ重要度の低いバッチ処理では、Grok が半額で動きます。推定月額コスト：約 $590。しかも、タスク別の勝者が標準のモデルと異なるカテゴリーでは、品質は下がるどころか上がります。

ルーティング戦略はコストが約半分で済み、しかもほとんどのカテゴリーで目に見えて良い回答が得られます。多くのチームがこれを実践しない唯一の理由は、クエリごとに手作業で別のモデルを選ぶのが面倒だからです。解決策は自動化です。ルーターに各クエリを適切なモデルへ自動で振り分けさせましょう。

規制の厳しい業界の場合。エラーのコストは、常に検証を実行するコストより高くつきます。ルーティングの勝者にかかわらず、すべてのクエリで Auto-Verification を使いましょう。2〜4 秒の遅延は、ハルシネーションが公開されてしまうコストに比べれば取るに足りません。

チームでひとつのモデルに統一している場合。切り替えの手間が、わずかな品質向上を上回るかもしれません。その場合は、最もよく行うタスクで最も多く勝つモデルを選び、どこでもそれを使いましょう。一般的なナレッジワークのチームなら、たいていは ChatGPT か Claude です。

個人データを扱う場合。ルーティングの制約になるのは性能ではなく、データの保管場所、プライバシー、契約条件です。データの取り扱いが自社のコンプライアンス方針に合うモデルを選びましょう。

品質ではなくレイテンシを優先する場合。最も高速なのは Grok と Gemini Flash です。最も高性能なモデル（Opus、GPT-5.5 thinking、Gemini Pro）は低速です。リアルタイムの UX では、品質面で最適なモデルがレイテンシ面でも最適とは限りません。