01
モデル比較
主要11モデルを価格と用途で
AI Comparison & Practice
最新AIを比べて、仕事に入れるところまで。
モデルの名前を覚えることが目的ではありません。どれをいくらで使い、どの手順を任せ、どこで人が確認するか。 その判断に必要な材料だけを、出典と確認日つきでまとめています。
ClaudeGPT-5.6GeminiオープンウェイトMCPAgent Skill
02
ツール比較
コーディングエージェント含む8種
03
作り方ガイド
Skill / AGENTS.md など5本
04
用語集
実務に必要な16語だけ
Contents
必要なところから入ってください。
Compare
AIモデル比較
Claude Opus 5 / Sonnet 5、GPT-5.6、Gemini 3.1 Pro、Kimi K3 ほか。100万トークンあたりの単価と月額概算を並べて比べられます。
Tools
AIツール比較
Claude Code、Codex CLI、Cursor、Gemini CLI、OpenCode、MCP。価格・MCP対応・強みと注意点を整理しています。
Build
作り方ガイド
Skill（SKILL.md）、AGENTS.md、MCP、サブエージェント、実務プロンプト。そのまま貼れる雛形つきです。
Trends
AI動向 2026
年表と読み解き。ニュースではなく、費用や設計の前提が実際に変わった出来事だけを扱います。
Glossary
AI用語集
トークン、RAG、MCP、プロンプトインジェクション。現場での言い換え付きで解説しています。
Check
無料3分診断
自分の仕事のどこにAIを入れられるか、どこを人が確認すべきかを切り分けます。
Quick answer
結局どれを使えばいいのか。
ベンチマークの順位表は作りません。陳腐化が速く、導入判断にも使えないからです。 代わりに、仕事の種類から選ぶ表を置いています。
| やりたい仕事 | 向いている層 | 理由 | 避けるもの |
|---|---|---|---|
| 問い合わせメールの返信・案内文の下書き | バランス層（Sonnet 5 / GPT-5.6 Terra） | 日本語の敬語と長さの調整が安定し、単価も現実的。 | 最上位モデル。品質差より費用差のほうが大きくなる。 |
| 数百件のアンケート・レビューの分類 | 低コスト層（Luna / Haiku 4.5） | 件数が効く処理なので単価がそのまま総額に響く。 | フロンティア層。1件あたりの判断は難しくない。 |
| 業務ツールの実装・複数ファイルの改修 | Claude Opus 5 / GPT-5.6 Sol | 途中で方針を修正しながら最後まで走り切る力が要る。 | 低コスト層。途中で破綻して手戻りのほうが高くつく。 |
| 過去資料をまとめて読ませて社内マニュアル化 | Gemini 3.1 Pro / 1M文脈のモデル | 分割せずに読ませたほうが矛盾が減る。 | 短文脈モデル。分割による情報落ちが起きる。 |
| 個人情報・機微なデータを含む処理 | 原則としてAIに載せない。必要ならオープンウェイトの自己ホスト | 外部APIに送る時点で規約と説明責任の問題が発生する。 | 無料枠の公開チャットサービス。学習利用の可否が読めない。 |
| 毎日決まった時刻の集計レポート | 低コスト層 + 定型スクリプト | AIに毎回判断させるより、手順を固定してAIは文章化だけ担当させる。 | 全工程をAI任せにする設計。壊れたときに原因が追えない。 |
価格つきの比較表を見る
確認日: 2026-08-07
掲載している価格・コンテキスト長・提供状況は、確認日時点で各社の公開情報および価格比較サイトを参照した概要です。実際の課金条件はプラン・リージョン・キャッシュ利用状況で変わります。導入判断の前に必ず一次情報を確認してください。 現在 11 モデルを掲載しています。
Trends
いま押さえておく変化。
- 2026-08-02オープン
Qwen3.8 Max 公開
自己ホストの選択肢が増えたが、Max 系のライセンスは公開版と条件が異なる場合があるため要確認。
- 2026-07-30モデル
GPT-5.6 の下位モデルが大幅値下げ
大量の分類・抽出処理の単価が一段下がった。件数が多い業務ほど再試算の価値がある。
- 2026-07-28標準化
MCP 仕様 2026-07-28 版が確定
AIと社内システムの接続が、実験段階から運用前提の設計に移った。新規構築は新仕様に合わせる。
- 2026年の年表をすべて見る
価格は下がり続けるが、下がるのは下位層だけ
2026年の値下げは低コスト層に集中し、フロンティア層はほぼ据え置きです。つまり「大量に回す軽い処理」はどんどん安くなり、「難しい判断」は安くなりません。業務設計としては、難しい判断の回数をいかに減らすかが費用の勝負どころになります。
文脈長では差が付かなくなった
主要モデルが軒並み1Mトークン級に到達したため、「長い資料を渡せるか」はもう選定理由になりません。差が出るのは、渡した資料のどこを見るかという指示の設計側です。
接続の標準化が進み、乗り換えコストが下がった
MCP対応がコーディングエージェント全般に広がったことで、ツールを替えても接続設定を作り直さずに済むようになりました。特定ベンダーに寄せるより、手順とデータを自社側に残す設計のほうが安全です。
Build
残るのはモデルではなく、書き出した手順です。
モデルは数か月で入れ替わります。AGENTS.md や Skill として書き出した自社の手順・書式・禁止事項は、 乗り換えてもそのまま持ち越せます。ここが投資して損しない層です。
AGENTS.mdはじめて ・ 約8分
AGENTS.md の書き方
AIコーディングエージェントに渡す共通指示ファイル。何を書き、何を書かないかを、実際に貼れる雛形つきで解説します。
Agent Skill実務 ・ 約10分
Skill（SKILL.md）の作り方
「毎回同じ説明をしている作業」を手順ファイルとして資産化する方法。frontmatter の書き方と段階的読み込みの考え方を扱います。
Sub Agent運用 ・ 約9分
サブエージェントの設計
調査・レビュー・生成を別文脈に切り出して任せる設計。どこまで自動化し、どこで人が止めるかの線引きを決めます。
MCP運用 ・ 約11分
MCP で社内システムにつなぐ
2026-07-28 版仕様を前提に、AIツールから社内データへ安全につなぐ手順と、やってはいけない構成を整理します。
Promptはじめて ・ 約9分
実務プロンプトの型
コツ集ではなく、業務で再利用できる4つの型。案内文・議事録・項目抽出・仕分けの実例で示します。
Safety
AIの使い方のルール
比較記事も、紹介している手法も、この前提の上に置いています。
AIは下書き・整理・確認補助として使い、送信・公開・確定の前は人が確認します。
個人情報や機微なデータは、用途・保存範囲・許諾を確認してから扱います。判断がつかないものは載せません。
実データではなくダミーデータで試し、必要になった時点で権限・ログ・保存期間を設計します。
効果を保証する表現は使いません。できることと、できないことを同じ粒度で書きます。
Start here
はじめてなら、この順番で。
どこから手を付ければいいか分からない場合は、上から順に読んでください。 モデルを選ぶ、道具を選ぶ、指示を型にする、手順を残す。この4段階です。
Editorial policy
何を載せて、何を載せないか。
AIの情報は量が多く、更新も速く、出所の怪しいものが混ざります。 このサイトで掲載の判断に使っている基準を公開しておきます。
出典と確認日を必ず出す
価格や仕様には出典リンクを付け、いつ時点の情報かを明記します。AIの情報は数週間で変わるため、確認日のない比較表は判断に使えません。
推測で数字を埋めない
一次情報が確認できない項目は「要確認」と書きます。もっともらしい数値で表を埋めるほうが、空欄より危険だからです。
ベンチマークの順位表を作らない
スコアの上下は数か月で入れ替わり、導入判断にもほとんど効きません。代わりに、仕事の種類から選ぶ使い分けを示します。
うまくいかない例も書く
各ガイドには「やりがちな失敗」を必ず入れています。雛形だけを渡すと、事故が起きたときに原因を追えません。