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【2025年11月最新版】AIモデルの選択ガイド｜知っておきたい主要AIモデル一覧とその違い

[updated: 2025-11-28]

はじめに

AI を導入する際、「GPT-5 や Claude 4.5、Gemini 3 など、いろいろ選べるが、どのモデルを使うべきか？」と迷ったことはありませんか？ AI モデルは種類も多く、それぞれ得意な分野や用途が異なります。
本記事では、初心者にもわかりやすい形で、主要な AI モデルの特徴や、ChatGPT・Claude・Gemini・DeepSeek 等の「シリーズごとの違い」を整理しながら、最適なモデルを選ぶためのポイントをご紹介します。
 
この記事は 2025年11月28日現在 の主要 AI モデル（GPT-5 系 / GPT-5.1 系 / Claude 4.5 ファミリー / Gemini 3・2.5 系 など）と各サービスプランを、公開されている最新情報に基づき整理しています。画像生成分野では、Google DeepMind が開発した編集特化モデル「Gemini 2.5 Flash Image（Nano Banana）」に加えて、Gemini 3 Pro Image（Nano Banana Pro） が登場し、被写体の一貫性を保ちながら衣装や背景・照明・テキストをスタジオ品質で編集できるなど、高度なクリエイティブ制御が可能になっています。
更新履歴
※2025年11月28日： GPT-5 系（GPT-5 / GPT-5 Thinking）、Claude 4.5 系、Gemini 3 / Nano Banana Pro などの情報を追記しました。
※2025年9月5日にGemini 2.5 Flash Image（Nano Banana）について追記しました。
※2025年8月7日に公開されたGPT-5について追記しました。
※2025 年 6 月 10 日に公開されたパフォーマンス強化版の「o3-pro」、および 2025 年 5 月 22 日に発表された Anthropic の「Claude 4」 について追記しました。
※2025 年4月16日に公開された「OpenAI o3」に関して追記しました。
ElcamyではGoogle Cloudを用いたデータ分析基盤の構築や、生成AIを用いた業務支援まで対応可能です。生成AIやデータ活用によって事業を前に進めたい方は、お気軽にご相談ください。

AIモデル選びの基本ポイント

AIモデルを選ぶ際、以下の3つを事前に整理しておくと、選択がスムーズになります。

1.タスクの種類を明確にする

AIを使用する目的は何かを具体的にしましょう。たとえば
目的例
　テキスト分析質問応答、文章生成
　画像処理画像分類、物体検出
　音声認識文字起こし、音声合成
業務自動化・リサーチ支援情報収集、分析、カスタマーサポート

2. データの特性を理解する

データの形式や量がモデル選びに影響します。例として
データ形式適切なモデル
　数値データ 機械学習モデル
　テキスト　　自然言語処理モデル
　画像画像認識モデル

3. 性能とコストのバランスを考える

高性能なAIモデルは高い計算資源を必要とします。使用目的や予算に応じて、適切な性能を選択することが重要です。
 
それでは以下に、それぞれのAIモデルの特徴をわかりやすく解説します。これらのモデルを知ることで、AIの可能性を具体的にイメージしやすくなるはずです。

主なAIサービスのプラン比較

まずは代表的なAIアシスタントの無料・有料プランの基本情報を一覧表で整理してみましょう。
 
 
※価格はいずれも2025年11月時点

タスク・用途別で選ぶ：最適なAIは？

 

ブログ執筆や文章作成に向いているAI

サービス名無料で使えるか特徴操作性
ChatGPT （GPT-5.1 Auto：既定）◯ChatGPT で「GPT-5.1」と表示されている標準モード。 実際には GPT-5.1 Auto が動いており、質問内容に応じて Instant と Thinking を自動で切り替えてくれる。 日常的な文章生成や構成案出し、要約・リライトならまずはこれで十分。ブラウザ／アプリで選択するだけ。 特に何もいじらなければこのモード。
ChatGPT （GPT-5.1 Instant）△ （無料で選べるかどうかはロールアウト状況による）速度重視モード。 ブログのタイトル案出しや、短い導入文のたたき台、ちょっとしたメール文面など「軽めの文章」を高速に量産したいときに向いている。 Thinking よりは浅めだが、とにかくレスポンスが速い。Plus / Pro などの有料ティアでは、モデルピッカーから GPT-5.1 Instant を直接選択できる。
ChatGPT （GPT-5.1 Thinking）△ （無料は回数に強い制限）深い推論モード。 構成の整合性チェックや、複数案の比較検討、論理的な反論の洗い出しなど、「ちゃんと考えてほしい」場面で力を発揮する。 Auto からも必要に応じてこのモードが裏側で呼ばれる。通常のチャットと同じ操作で、モデルピッカーから GPT-5.1 Thinking を選択。 応答はやや遅くなるが、そのぶん説明が丁寧。
ChatGPT （Plus：GPT-5.1 & Agent / Deep Research）✕Agent / Deep Research で出典付きの調査 → 骨子 → 原稿化まで一気通貫。長文の下調べ・構成づくり・引用整理に強く、SEO 記事やホワイトペーパーのたたき台に向く。同上。 長時間タスクや外部データ連携が安定。
ChatGPT（Pro：GPT-5.1 Pro／o3-pro 等）✕o3-pro や GPT-5.1 の上位バリアントで、研究レポートや法務系ドラフトなど「誤差を極力減らしたい」用途に向く。同上。 重めの処理でも快適。
Claude Sonnet 4.5（Anthropic）△（制限有）無料でも Sonnet 4.5 の標準思考にアクセス可能な環境が増えている。Pro では extended thinking や Opus 4.5 が解放され、長文整合性・要点抽出・リスク配慮に強い。:contentReference[oaicite:18]{index=18}指示に丁寧で、長文の体裁を整えるのが得意。
※ChatGPT の UI では、モード未指定の「GPT-5.1」は GPT-5.1 Auto（Auto が Instant / Thinking を自動切替）を指し、必要に応じて Instant / Thinking を個別に選べます。
📍公式サイト：
使い分けの目安
  • 無料で日常的な執筆　→　ChatGPT（GPT-5.1：無料）。短文〜中編の下書き・リライトは十分。
    • 長文の論理展開を丁寧に詰めたい原稿 → GPT-5.1 の Thinking モード。
  • 長文作成や SEO 向けの調査込み原稿　→　ChatGPT Plus の Agent / Deep Research で出典付き構成から作る。
  • 厳密要約・法務/研究寄りの慎重さ　→　Claude Sonnet 4.5／必要に応じて Opus 4.5。
 

デザイン制作におすすめのAI

サービス名無料で使えるか特徴操作性
Gemini 2.5 Flash Image （Nano Banana）◯ （回数制限有。Google AI Pro / Ultra など上位プランで上限拡大）人物・被写体の一貫性保持に優れた「編集寄り」モデル。 自然文での部分指定編集（ローカル編集）、複数画像ブレンド、スタイル転送などが得意で、背景差し替えや衣装変更などに向く。Gemini アプリ・Google AI Studio で無料利用可（上限あり）。 ブラウザ／モバイルの Gemini アプリで画像アップロード → 指示するだけ。 開発者は Gemini API／Vertex AI からも利用可（API は従量課金）。
Gemini 3 Pro Image （Nano Banana Pro）△ （一部機能は有料プランで解放／上限拡大）Gemini 3 世代のハイエンド画像モデル。 Nano Banana の編集機能に加え、スタジオ品質の生成と高精度なテキストレンダリングに対応。 最大 10〜14 枚前後の画像を入力して構図やスタイルを細かく制御でき、ポスター・UI モック・多言語テキスト画像などプロ用途に向く。主に Google AI Pro / Ultra などの有料プランや Gemini API／Vertex AI 経由で利用。 Web UI ではモデル選択から「Gemini 3 Pro Image」を指定して利用する形が基本。
Microsoft Copilot （画像生成／Designer）◯ （Copilot/Designerで“高速生成 15回/日（無料）／Proで100回/日）テキスト入り画像やポスター作成がしやすいブラウザからすぐ生成 （Copilot/Designer） UIはシンプル
Canva（画像生成AI）◯ （回数制限あり）デザイン機能と一体化直感的で初心者向け
Midjourney✕高画質かつ多彩なスタイルDiscord または Web（要Discordログイン）。
  • 人物写真の自然な修整や一貫性を重視したい
      • →　Gemini 2.5 Flash Image（Nano Banana）：衣装変更・背景差し替え・部分編集・複数画像ブレンドが自然にまとまりやすい
  • ポスター・スライド・UIモックなど、テキスト入りの高品質ビジュアルを作りたい
      • →　Gemini 3 Pro Image（Nano Banana Pro）：スタジオ品質の画像生成と高精度なテキストレンダリングに強く、レイアウトや構図を細かく調整したいときに向く
  • 無料で気軽に使いたい　
      • →　Copilot（Designer）：高速枠は約15回/日、Proで拡大。
  • チラシ・バナー・SNS用の画像を作りたい　
      • →　画像生成から文字やスタンプの追加までできる「Canva」がおすすめ
  • 商用利用や独自スタイルの追求をしたい　
      • →　「Midjourney（有料）」
 

データ分析・レポート作成におすすめのAI

モデル名特徴（データ分析・レポート作成の観点）無料で使えるかおすすめ用途
ChatGPT-5.1 AutoChatGPT 画面で標準表示される「GPT-5.1」。 タスク内容に応じて 思考量（Instant / Thinking など）を自動的に調整し、速度と精度のバランスをとってくれる汎用モデル。 普段使いの分析・要約・軽めの可視化には、まずこれを基準にすると分かりやすい。◯ （回数・タスク上限あり）・CSV/Excel の要約・簡単な集計説明 ・グラフの作り方の提案 ・レポートのたたき台作成
ChatGPT-5.1 Instant速度重視モード。 深い推論よりもレスポンス速度を優先するため、軽めの集計説明やレポートの箇条書き案出しなどをテンポよく回したいときに向く。△ （有料ティアで確実に選択可／無料は提供状況に依存）・ダッシュボード用コメント案 ・グラフのキャプション案 ・多数のパターンを素早く出したいブレスト作業
ChatGPT-5.1 Thinking深い推論モード。 仮説の検証手順の整理、指標の定義のすり合わせ、複数案の比較検討など、「しっかり考えてほしい」分析タスク向き。 処理は遅めだが、そのぶん説明が丁寧。△ （無料は回数かなり少なめ／有料は上限拡大）・分析計画の設計 ・ABテストの評価方針整理 ・KPIレビュー資料の論点整理 ・レポートの章立て検討
Claude Sonnet 4 系バランス型の主力モデル（Sonnet 4 / 4.1 など）。 長文を一括で読み込み、要約・構造化・トーン調整 をするのが得意。 リスク配慮や表現のマイルドさにも強み。△ （制限付きで無料利用できる環境あり）・会議議事録やヒアリングメモからのサマリ生成 ・経営層向けレポートのトーン調整 ・長文インタビューの要約
Claude Opus 4 系Claude 4 世代の上位モデル群。 複雑な推論や長時間タスクに強く、「結論の根拠まで説明してほしい」分析レポートで威力を発揮。✕ （有料プラン／API 前提）根拠付きで深めたいレポート作成 ・業界分析レポート ・ホワイトペーパー ・リスク分析など
Gemini 2.5 Proマルチモーダル対応の高性能モデル。 テキスト＋表＋画像をまとめて解釈し、Google 検索や Gemini の高度な検索・思考機能と組み合わせた調査・要約 に強い。△ （一部は無料枠あり／本格利用は有料プランや API）・Web 情報＋自社資料をまたぐ市場調査や競合比較 ・表や図を含むレポート草案の作成。
Gemini 2.5 Flash高速・低コスト寄りの汎用モデル。 大量のテキスト・ログ・FAQ を一気に要約したり、タグ付けや分類をしたりする前処理で使いやすい。◯（制限付きで無料利用可）・大量アンケート自由記述の分類や要約 ・FAQ データからのナレッジ抽出 ・ログのざっくりサマリ
DeepSeek-R1中国発の推論特化モデル。 論文・技術資料の解析や、数式を含む議論、段階的な思考過程の説明に強みがある。◯ （Web 版で無料利用可／API は従量課金）・技術論文や研究ノートの要約/解説 ・評価指標やロジックの検討 ・実験計画の相談など
DeepSeek-V3MoE 構造を採用した汎用モデル。 多言語テキスト生成やコード生成、長文の QA・サマリなどを低コストで回したいときに向く。◯ （Web 版で無料利用可／API は従量課金）・コード付きの分析ノート作成 ・多言語レポート ・海外資料の要約＋日本語での説明
📍公式情報へのリンク
 
使い分けの目安（ざっくり）
  • 表集計・グラフ作成・要約 → GPT-5.1（無料枠）で十分
    • 普段の CSV / Excel 要約、簡単な集計説明、グラフのコメントづけはGPT-5.1（標準・Auto） をベースに。
    • 仮説整理や検証方針まで踏み込みたいときは GPT-5.1 Thinking に切り替え（そのぶんレスポンスはやや遅め）。
  • 出典付きの調査＋レポート草案 → 有料プラン（Plus 以上）の GPT-5.1 系
    • Web 検索や Deep Research / エージェント機能と組み合わせて、「出典リンク付きの調査メモ＋レポートたたき台」 を作る用途に向く。
  • 長文の構造化やトーン調整 → Claude Sonnet 4 系
    • 議事録・ヒアリングメモ・インタビュー記事など、「長いテキストをきれいに整理して、読みやすいレポートにする」 なら Sonnet が使いやすい。
  • Web＋自社資料をまたぐ市場・競合調査 → Gemini 2.5 Pro / Flash
    • 図表や画像を含む資料を読み込んで、市場調査・競合比較・レポート草案作成 をしたいときは Gemini 2.5 Pro。
    • 大量ログやアンケート自由記述のざっくり要約・分類にはGemini 2.5 Flash が高速で便利。
  • コード付きの分析ノートや多言語レポート → DeepSeek-V3
    • Python / SQL の補助をしてもらいながら分析メモを書く、海外資料を読み込んで 日本語で要約＋解説 してもらう、といった用途に向く。
 

リサーチ・情報収集におすすめのAI

サービス名無料で使えるか特徴操作性
Copilot◯引用付きの検索結果で信頼性が高い 最新ニュースや企業情報の収集に最適ブラウザ/アプリで手軽 情報出典も明示される
Gemini◯ダブルチェック機能があり、情報の整合性を保ちやすいブラウザ/アプリで手軽 シンプルなUIで高速応答 リサーチの初期整理に向く
ChatGPT Plus （有料）✕DeepResearchやブラウジングで構成まで含んだレポート生成が可能ブラウザ/アプリで手軽 高度な対話分析と要約に対応 Plus加入（有料）が必要
  • まずは無料で手軽に使いたい、情報の裏取りもしたい　→　「Copilot」が最も手軽で信頼性も高くおすすめ
  • 専門的な分析やレポート構成までAIに任せたい　→　「ChatGPT Plus（有料）」
  • その中間くらいの初期リサーチや要点整理をしたい　→　「Gemini」
 
 

業務自動化・より深いリサーチにおすすめ！AIエージェント

AIエージェントは、ユーザーの指示に応じて自動で調査・分析・レポート作成などの一連の作業を行ってくれるAIです。
従来のAIは「質問に答える」だけでしたが、AIエージェントは「目的に応じて動き、結果をまとめてくれる」のが大きな違いです。
機能説明
自動リサーチネット上から情報を探して整理する
目的志向ゴールに向かって複数の処理を連携
業務の効率化営業準備や調査、資料作成の時短に活用できる
たとえば「競合の動向を調べて」と頼めば、自動で情報を集めてレポートを作成してくれるような、AIアシスタントの進化形です。
 

OpenAI DeepResearch（ChatGPT）

OpenAIのDeepResearchは、ChatGPTの“モード/エージェント”で、リサーチ支援機能です。有料プラン（Plus/Pro/Team）で利用可能です。
  • 自動でインターネット検索を実行
  • 信頼性ある情報を選別し、要点を要約
  • 資料作成や市場調査をサポート
 

Gemini DeepResearch（Google DeepMind）

GoogleのDeepResearchは、Gemini 2.5 Proモデルを活用したリサーチ支援AIです。Google OneのAIプレミアムプラン（有料：月額2,900円）で提供されています。
  • Google検索と連携した情報収集
  • 長文（最大100万トークン）にも対応
  • 論文や専門資料の要約が得意
 

Manus

Manus（マナス）は、中国スタートアップMonicaが開発した完全自律型のAIエージェントです。ユーザーの簡単な指示だけで、複雑なタスクを分解し、Web検索・コード生成・実行・要約・レポート化までを一貫して自動で実行します。現在、月額39ドル～の有料プランの提供があります。無料版（制限有）を使用するには招待コードが必要です。
  • 指示後、完全に自律的にタスクを遂行
  • ブラウザ操作・コード実行・情報統合など多機能
  • 履歴書分類や市場調査など業務を自動化
 

Genspark スーパーエージェント（Genspark）

Genspark スーパーエージェントは、AIとクラウドRPAを融合させたハイブリッド型のAIエージェントです。業務フローを理解し、対話しながらWeb検索、データ抽出、Excel処理、レポート化などを行います。2024年後半にβ公開され、現在は有料のPlusプランと限定無料枠あり。
  • 対話形式でタスク指示 → 処理自動化
  • ExcelやPDFからのデータ抽出と加工に強い
  • Webスクレイピング・業務フローの構築も可能
  • クラウドで動作し、Slack連携やWebhook対応あり
 

おすすめの使い方

AIエージェント利用シーン費用
OpenAI DeepResearch （ChatGPT） ・市場調査：トレンドや業界動向の調査 ・競合分析：製品・企業比較の整理 ・プレゼン準備：情報収集の効率化 など、スピーディに情報を集めたい時月額20ドル
Gemini DeepResearch （Google DeepMind） ・論文要約：専門的な文書の整理 ・レビュー分析：大量の口コミから傾向を抽出 ・調査レポート：データ整理と構造化出力 など、構造化された資料作成をしてほしい時無料～月額2,900円 ※無料版は使用回数制限有
Manus （Monica） ・複数ステップの作業（情報収集＋データ処理＋レポート化など）を一括で委任 業務フローそのものを任せたい時 月額39ドル～
Genspark スーパーエージェント （Genspark） ・ファイルやツールを扱う日常業務の自動化 ・チャットUIでの操作や社内RPA代替 ・人事・経理・総務などの定型業務の効率化 など、定型業務やRPA代替をチャットで簡単に自動化したい時無料～有料 ※無料版は使用制限あり
  • とにかく早く調査したい　→　「OpenAI DeepResearch」
  • 論文・資料を丁寧にまとめたい　→　「Gemini DeepResearch」
  • 調査・分析・資料化まで全部丸投げしたい　→　「Manus（招待制）」
  • 定型業務をAI＋RPAで自動化したい　→　「Genspark スーパーエージェント」
 

扱うデータで選ぶ

自然言語処理向けAIモデル：シリーズごとの比較

人間の言葉（自然言語）を理解し、使うことに特化したAI。
テキスト生成・要約・翻訳・対話など、「言葉を理解し、返すこと」が得意で、ユーザーの指示を受けて応答します。
 

GPT-5.1（OpenAI）

  • 特徴
      • ChatGPT の既定モデル／フラッグシップです。GPT-5.1 は、用途に応じてInstant（高速） と Thinking（深い推論） を自動で振り分ける「Auto ルーター」として動作します。
    • Auto（GPT-5.1）：通常画面で「GPT-5.1」を選んだときの標準モード。 内容に応じて、Instant と Thinking を自動切替し、速度と精度のバランスを最適化します。
    • Instant：応答速度重視のモード。短文要約・軽い質問・アイデア出し・簡単なコード補助など、「とにかくテンポよく回したい」作業に向きます。
    • Thinking：深い推論・検証向けのモード。比較検討や仮説の整理、検証手順の設計など、厳密さが必要な場面で使います。
      • 無料を含むすべてのティアで GPT-5.1 を利用できますが、Plus / Pro / Business などの有料プランでは「モデルピッカー」から GPT-5.1 Instant / GPT-5.1 Thinking を明示的に選択できます（上位プランでは GPT-5.1 Pro も選択可）。
  • 使い分けの目安
      1. 基本は Auto（GPT-5.1）：速さと品質の自動最適化。迷ったらこれ。
      1. Instant：タイトル案・見出し案・要点箇条書き・軽い調査の下ごしらえなど、スピード優先の作業。
      1. Thinking：要件定義・仕様比較・長文や数理を伴う精査・手順設計など、破綻しにくい構成やロジックを詰めたいとき。
  • 適用例
    • ブログ／レポートの骨子作成と推敲
    • 長文要約・方針整理（議事録・要件定義・社内提案資料など）
    • コード補助・ドキュメント整備（API 経由の活用も含む）

GPT-5.1 Thinking（OpenAI）

  • 特徴
      • GPT-5.1 シリーズの中でも、深い推論に特化したモード／モデルです。
      通常は Auto が必要に応じて Thinking を呼び出しますが、Plus / Pro / Business などの有料ティアでは、モデルピッカーから GPT-5.1 Thinking を直接指定できます。
      より長く「考える」ことで、
    • 複数の選択肢や仮説の比較
    • 前提条件・リスクを含めた検証
    • 手順やロードマップの段取り設計
      • といったタスクに強みがあります。
      応答速度は Instant より遅くなりますが、そのぶん理由や前提を含めた丁寧な説明を返してくれます。
  • 適用例
    • 検討過程の透明性が求められる原稿（比較記事・是非検討・反論を踏まえた解説など）
    • データ分析計画の設計、検証手順の洗い出し、AB テストの評価方針整理
    • 中長期のロードマップや施策案のメリット・デメリットの洗い出し
✅公式サイト
 
 

GPTシリーズ比較（OpenAI）

モデル主な特徴（要点）適した用途無料有料
GPT-5.1 （Auto）ChatGPT の既定。 内容に応じて「Instant / Thinking」など内部モードを自動切替し、速度と精度のバランスを最適化。 GPT-5 より高速かつ高精度。・日常〜業務レベルの汎用作業 ・チャット ・要約 ・構成 ・コーディング補助など◯ （上限あり）◯
GPT-5.1 （Instant / Fast）即応重視。 推論より速度・軽さを優先し、短いメモ・箇条書き・単純なバグ修正などに向く。・下書き ・短文要約 ・軽い QA ・簡単なコード補助◯ （上限あり）◯
GPT-5.1 Thinking「深く考える」モード。 長考で論理検証・手順設計に強い。 Pro/Team では Thinking Pro など高性能バリアントも利用可能。・厳密なドラフト ・比較検討 ・検証手順の設計 ・数理を含む分析× （無料は利用回数に強い制限）◯ （Plus / Pro / Team）
GPT-5 （Auto / Fast / Thinking）5.1 の一世代前の主力。 依然として高性能だが、新規利用では 5.1 が推奨される。5.1 と同様の用途 （既存ワークロードの互換性確保など）△ （提供状況に依存）◯
GPT-4.1GPT-4o より強いコーディング・指示追従性能を持つ 4 系の集大成モデル。 長文コンテキストが広く、一部ワークロードで依然利用されている。・長大ドキュメント解析／要約 ・旧 4 系モデルからの移行用×◯ （Plus / Pro / Team / API）
o3 / o3-mini推論特化モデル群。 現在は GPT-5.1 Thinking 系に役割が寄っているが、特定の評価・比較用途で利用される。・数理 ・コード修正 ・複雑タスクの比較検証×◯ （Plus / Pro / API）
レガシーモデルの表示方法（Plus/Pro/Team）
  • ChatGPT（Web）左下のプロフィール → Settings
  • Show additional models（または Show legacy models） を ON
  • 新規チャットのモデルピッカー > Other models に レガシーモデルが出ます。
 
 
APIで使用できる主なモデル
モデル提供メモ
GPT-5API提供中（developers向け）エージェント/コーディング用途でSOTA、Chat Completions/Responsesで利用可能。(OpenAI)
o3-proAPI提供中長考・高安定の推論。レート/使用上限はドキュメント参照。(OpenAI Platform)
o3 / o3-miniAPI提供中軽量～標準の推論モデル群（価格・上限はAPI料金表へ）。(OpenAI Platform)
📍公式サイト：https://help.openai.com/en/articles/7864572-what-is-the-chatgpt-model-selector#h_278c8bde48
API料金：https://openai.com/ja-JP/api/pricing/
詳細：https://platform.openai.com/docs/pricing
 

無料版と有料版の違い

 

GPTｓについて

GPTs とは、ChatGPT で作れるカスタムAIアシスタントです。
特定の役割や目的に合わせて、指示や知識を組み込めます。プログラミングは不要です。作成時、モデル選択も可能です。
▼作成方法などは、下記をご覧ください。
 

chatGPTグループチャットについて

最大20人まで同じスレッドに参加して、ChatGPTを交えた共同作業ができるチャット機能です。
▼詳細はこちらの記事をご覧ください。
 

Claude 4.5（Anthropic）

  • 特徴
    • Claude Opus 4.5 は 2025年11月24日に公開された Anthropic の最新・最上位モデルで、「コード・エージェント・PC 操作において世界最高水準」と公式にうたわれている。
    • 同じ 4.5 ファミリーとして Sonnet 4.5 / Haiku 4.5 があり、日常利用〜高速用途までカバー。
    • 旧世代（Claude 4 / Claude 3.7 / 3.5）は互換性維持・コスト優先用途向けとして段階的に整理が進んでいる。
  • 適用例
    • 長文（数十万トークン）規模の技術白書・契約書の要約と論点抽出
    • 複数ファイル（CSV + PDF + 画像）をまたぐレポート生成
    • 高度なソフトウェア開発や長時間エージェントタスク（市場調査 → 要約 → 資料化）
前モデル：Claude 4
  • 特徴
    • Claude 4 は 2025年05月22日 に公開された Anthropic の最新世代 LLM です。
      • Claude 3.7より100 Kトークン多い200 K トークン の大容量文脈を標準サポートし、推論力も向上（ハルシネーション・誤推論などを65 % 減少）
      • 2 つの思考モード
        • near-instant（高速応答）─ 無料版でも使用可能
        • extended thinking（深い推論）─ 有料版のみ：Pro／Max／Team／Enterprise で解放
      • 複数の PDF・表・画像を一括解析できる
      • Opus 4（最上位）と Sonnet 4（高性能汎用） の 2 モデル構成
      • セキュリティと倫理フィルタを強化し、医療・法務・研究など高信頼領域に最適
      • API入力の価格は従来と同じく 、入力：Opus \$15 / Sonnet \$3、出力：Opus \$75 / Sonnet \$15（いずれも 100 万トークン単位） 公式情報: Anthropic、価格解説: apidog.com
  • 適用例
    • 長文（200 K トークン規模）の 技術白書・法務契約書の要約と論点抽出
    • 複数ファイル横断レポート（CSV＋PDF＋画像）を Python 実行込みで自動生成
    • 長時間エージェントタスク（市場調査 → 要約 → 資料化 など）
前モデル：Claude3.7
  • 特徴
Claude 3.7は、Anthropicが提供する最新世代の大規模言語モデルであり、前バージョンのClaude 3.5と比べて自然言語理解・応答の精度が大幅に向上しています。特に長文のやりとりや複雑な指示の処理に強く、より人間らしい対話が可能になりました。
また、セキュリティ面や倫理性の配慮も一段と強化されており、医療・法律・教育などの高信頼性が求められる分野でも安心して導入できます。API連携も引き続きスムーズで、エンタープライズ用途にも最適化されています。
  • 適用例
    • 高度なカスタマーサポート（複雑な問い合わせにも柔軟対応）
    • 長文レポートや提案書などの生成
    • 複雑な障害対応やトラブルの要因分析支援
✅公式サイト
✅公式サイト
 

Claudeシリーズ比較（4.5 世代を中心に）

モデル名主な特徴適した用途無料プラン有料プラン（月額20ドル〜）
Claude Opus 4.54.5 系の最上位。 複雑推論・高度コーディング・長時間エージェントに強く、「最もインテリジェントなモデル」と公式が表現。・研究 ・法務 ・高度コーディング ・厳密な検証が必要な業務×◯
Claude Sonnet 4.5バランス重視の主力モデル。 標準で 200K 文脈、API では最大 1M トークン級のコンテキストベータを提供。・長文要約 ・構造化レポート ・長尺ドキュメントとコード混在の解析△ （制限あり）◯ （extended thinking 解放）
Claude Haiku 4.5高速・低コストに特化した軽量モデル。 テキスト・画像・構造化データの簡易処理に向く。・チャットボット ・FAQ ・軽量なデータ処理△ （制限あり）◯
Claude Sonnet 3.7 Claude 3.5 Haiku など一世代前のモデル群。 4.5 系への移行が推奨されているが、互換性・価格面の理由で継続利用されるケースもある。・既存ワークロードの維持 ・比較検証×◯
📍公式：https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-5
 
APIで使用できる主なモデル
モデル名主な特徴適した用途提供状況API料金（/100万トークン）
Claude Opus 4.14系の現行最上位 エージェント作業・実務コーディング・推論を強化 Opus 4と同価格・研究 ・法務 ・高度コーディング ・厳密な検証API / Amazon Bedrock / Vertex AI で提供入力 $15 / 出力 $75（標準コンテキスト）
Claude Opus 44.1の一世代前の上位 互換目的や比較検証に・高難度推論 ・厳密な下書きAPI / Bedrock / Vertex AI入力 $15 / 出力 $75
Claude Sonnet 4バランス重視の主力 標準200Kに加え、APIで最大1Mトークン（公開ベータ）対応 >200Kは長文脈レート適用・長文要約 ・構造化レポ/ドキュメント ・コード混在解析API / Bedrock（提供中）／Vertex（順次≤200K: 入力 $3 / 出力 $15、>200K: 入力 $6 / 出力 $22.5
Claude Sonnet 3.73系の最終主力 4系へ移行推奨だがAPIで継続提供・長文要約 ・方針整理API提供中（移行推奨）入力 $3 / 出力 $15
📍公式サイト：https://docs.anthropic.com/ja/docs/about-claude/models/overview
API料金：https://docs.anthropic.com/ja/docs/about-claude/pricing
 

無料版と有料版の違い

📍公式サイト：https://docs.anthropic.com/ja/docs/about-claude/models/all-models#model-comparison-table
 
 

Gemini（Google DeepMind）

  • 特徴
      • Geminiは、Google DeepMindが開発したマルチモーダル対応のAIモデルです。テキストだけでなく、画像・音声・動画・コードなど、さまざまなデータ形式を処理できます。特にデータ分析や検索精度の高さが評価されており、情報検索やレポート作成にも適しています。
  • 適用例
    • マルチモーダルなデータ解析（テキスト＋画像＋コード）
    • Deep Researchでの高精度なリサーチ・情報整理
      • 出典付きレポート生成（調査→章立て→引用）
    • プログラム補助（コード理解・生成）
✅公式サイト

Geminiシリーズ比較（Google DeepMind）

モデル主な特徴適した用途無料プラン有料プラン （例：Google AI Pro 月額2,900円 など）
Gemini 3 Pro3世代の最上位テキストモデル。 検索・コード・マルチモーダル推論が強力で、2.5系よりも精度と安定性が向上。・高度な分析レポート作成 ・エージェント構築 ・複雑なコーディング/コードレビュー△ お試し枠のみ （Gemini アプリ等で一部機能を試用可能な場合あり）◯ （Google AI Pro や Gemini API などから利用）
Gemini 3 Pro Image （Nano Banana Pro）Gemini 3 Pro を基盤とした最上位の画像生成・編集モデル。 Nano Banana の後継で、「思考（Thinking）」モデルとして動作。 高度なテキストレンダリング、精密な編集コントロール、2K クラスの高解像度生成に対応。・ポスターや資料スライドの図版作成 ・日本語テキスト入りバナーやチラシ ・ブランド一貫性を保った商品画像 ・SNSクリエイティブ制作 など◯ 無料プランあり （Gemini アプリから回数制限付きで利用可）◯ （Google AI Pro、Gemini API、Vertex AI などで本格利用・上限拡大）
Gemini 2.5 Flash Image （Nano Banana）画像生成・編集専用の Flash 系モデル。 ・人物/ペットの一貫性保持 ・自然文での部分 ・指定編集（ローカル編集） ・複数画像ブレンド/スタイル転送編集画像への SynthID 透かし付与などに対応。 Gemini アプリの画像生成機能として提供。・写真の衣装/背景差し替え ・商品合成 ・SNS/販促画像 ・内装の模様替え試作 など◯ 無料プランあり （Gemini アプリから回数制限付きで利用可）◯ （Google AI Pro や Gemini API などで上限拡大・高頻度利用が可能）
Gemini 2.5 Flash推論付き Flash 系の安定版。 最大100万トークン文脈、マルチモーダル対応。 “Thinking budget” で速度と精度のバランス調整が可能。・高速チャット ・大量要約/抽出 ・RAG 前段の抽出 ・フィルタリング◯ 無料プランあり （Gemini の無料枠で一部利用可）◯ （Google AI Pro、Gemini API などで本格利用）
Gemini 2.5 Pro最大100万トークン（将来200万予定）の長文脈に対応。 強化された多段推論・コード生成・動画理解で、2.5系の高性能モデル。・複雑な分析レポート ・高度コーディング ・長尺ドキュメント処理△ お試し枠のみ （Deep Research 経由などでレポート数に制限付きの利用）◯ （Google AI Pro、Gemini API などから利用）
Deep Research （Gemini 2.5 Pro 版）Gemini 2.5 Pro を裏側で使用する調査特化モード。 自動検索＋出典リスト付きの構造化レポートを生成。・市場/競合調査 ・技術ホワイトペーパー ・出典付きレポート作成△ レポート数に制限付きの無料枠あり◯ （Google AI Pro などの有料プランで上限拡大）
 
APIで使用できる主なモデル
モデル主な特徴適した用途提供チャネル課金（APIの目安）
Gemini 2.5 Flash Image （Nano Banana）画像生成＋編集 人物一貫性 局所編集 複数画像ブレンド スタイル転送に対応。写真編集・合成 ブランド一貫表現 商品/広告ビジュアル プロトタイプ作成Gemini API（Preview） Google AI Studio ・Vertex AIでも順次提供アナウンスあり。従量課金： ・出力画像 標準（同期）：$0.039 / 枚 バッチ（非同期）：$0.0195 / 枚 ・入力側（プロンプトや画像入力）の課金 標準：$0.30 / 100万トークン バッチ：$0.15 / 100万トークン
Gemini 2.5 Pro2.5系の最上位推論モデル 1Mトークン入力量（最大）・マルチモーダル・Thinking/Adaptive Thinking対応 GA（安定版）複雑な分析／長文処理／高度コーディング／マルチモーダル推論Gemini API / Google AI Studio / Vertex AI（Model Garden）で提供。従量課金： 例）入力 $1.25 / 100万トークン（≤200K） 出力 $10 / 100万トークン（≤200K） >200Kは長文脈レート 詳細は料金表参照。(Google AI for Developers)
Gemini 2.5 Flash価格性能重視の汎用モデル Thinking可視化に対応、1Mトークン入力量。GA高速チャット／大量要約・抽出・前処理／スケール運用Gemini API / Google AI Studio / Vertex AI従量課金： 例）入力 $0.30 / 100万トークン 出力 $2.50 / 100万トークン） 詳細は料金表参照
Gemini 2.5 Flash-Lite最小レイテンシ＆高スループット 1Mトークン入力量、Thinkingの予算（budget）調整 Search/Grounding・コード実行に対応 GA（2025-07-22）超低コストでの分類・翻訳・高速応答・大量処理の前段Gemini API / Google AI Studio / Vertex AI。従量課金 （Flashよりさらに低価格のプライシング帯） 料金表参照
Gemini 2.0 Flash2.0世代のマルチモーダル汎用 現在もGAとして継続提供低コスト／日常業務アシスト・ライトな分析Gemini API / Google AI Studio / Vertex AI従量課金（2.5系より低価格帯） 料金表参照
Gemini 2.0 Flash-Lite2.0系の低レイテンシ特化 GAで継続超低レイテンシ応答／エッジ寄りワークロードGemini API / Google AI Studio / Vertex AI従量課金（低価格帯） 料金表参照
📍API料金：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing?utm_source=chatgpt.com&hl=ja
　　　　https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing?utm_source=chatgpt.com&hl=ja
　　 Gemini 2.5 Flash Image （Nano Banana）
 

無料版と有料版の違い

📍公式サイト：Gemini をもっと活用しよう
 

DeepSeek（DeepSeek AI）

  • 特徴
      • DeepSeekは、中国のDeepSeek AIが開発した高精度な自然言語処理（NLP）モデルです。特に、検索・情報リサーチ・論文解析に強みを持ち、科学技術分野の資料分析に適しています。
  • 適用例
    • 研究論文の検索・要約
    • 専門分野（医療・法律・科学）の情報分析
    • 自然言語クエリによるデータ探索
✅公式サイト

DeepSeekシリーズ比較（DeepSeek AI）

モデル主な特徴適した用途無料プラン有料プラン
DeepSeek-V3約 671B パラメータを持つ MoE 言語モデル。 高性能かつ低コストで、大規模テキスト生成やマルチタスクに強い。汎用チャット全般 ・大規模テキスト生成 ・マルチタスク対話 ・コード補助など〇 公式チャット／アプリから最新モデル（V3系）を無料利用可 （fair use 制限あり）。・API 利用時はトークン数に応じて従量課金。
DeepSeek-R1高度な数理・コード・ロジックに強い 推論特化（reasoning）モデル。 ステップバイステップで「考える」挙動をする。・数学 ・プログラミング ・ロジック問題 ・検証が必要な技術 Q&A ・手順の段取り検討など。〇 公式チャットで「DeepThink（R1）」ボタンを ON →推論モードとして利用可。・API 利用時はトークン数に応じて従量課金。
DeepSeek-V2DeepSeek V3 の前世代にあたる高性能テキスト LLM。 MoE アーキテクチャを採用し、推論・コード生成・多言語対応に強み。テキスト中心の高度な処理 ・コード生成 ・ドキュメント要約 ・多言語チャットなど。△ オープンソースモデルとして自前環境で無償利用可。 （技術者向け）・公式 API や各種クラウド経由で利用する場合はトークン従量課金。
DeepSeek-VL2 系画像とテキストを統合的に扱う 視覚言語（Vision-Language）モデル。 文書・表・チャート・画像をまとめて理解可能。・研究論文や技術資料の図表解析 スクリーンショット＋指示による説明生成 ・VQA/OCR 等。△ モデル自体はオープンソースで無償利用可。 （ローカル環境構築が前提）・API や推論サービス経由で利用する場合はトークン従量課金。
📍公式サイト：https://deepseekai.jp/different-models-of-deepseek/
API料金：https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
 

画像生成向けAIモデル

利用目的（例）モデル名主な特徴無料プラン商用利用
・写真のスタイル変更 ・複数画像の融合 ・衣装／背景／テキストの編集 （Gemini アプリ）Gemini 2.5 Flash Image （Nano Banana） Gemini 3 Pro Image （Nano Banana Pro）Nano Banana は人物やキャラクターの一貫性を保ちつつ部分編集や画像ブレンドがしやすい編集寄りモデル。 Nano Banana Pro は Gemini 3 ベースのハイエンド版で、高精度テキストレンダリングや多枚数入力による構図制御が可能。◯ （Gemini アプリで利用可、制限有）◯ （Gemini API / Vertex AI 経由で組み込み可。利用規約に従う）
・コンセプトアート ・プレゼン資料用イメージgpt-image-1（ChatGPT 画像生成）ChatGPT の文脈を踏まえた高精度な画像生成モデル。 テキスト入り画像やシーンのリライトにも対応し、API では として提供される。◯ （無料プランでも利用可だがレート制限が厳しい）◯ （無料・有料問わず OK。利用ポリシーに準拠）
広告・プロトタイプのデザインStable Diffusion （Stability AI）テキストから高品質画像生成 オープンソースで自由に利用可〇△ ・基本商用利用可能 ・追加モデルによってはライセンス注意

画像処理向けAIモデル

利用目的（例）モデル名主な特徴無料プラン商用利用
・医療画像診断 ・製造ライン検査ResNet （Residual Network）高精度な画像認識 医療・工業向けに強みあり〇 （OSS）△ ・学習データのライセンスによっては制限有 ・ライセンスや利用規約を確認する
・自動運転の障害物検出 ・監視カメラYOLO （You Only Look Once）高速・リアルタイム物体検出モデル◯ （OSS中心）〇 プロジェクトがオープンソースの場合OK

音声処理向けAIモデル

利用目的（例）モデル名主な特徴無料プラン商用利用
・会議の文字起こし ・音声翻訳Whisper（OpenAI）ノイズ環境でも高精度 多言語対応 MITライセンス◯ （OSS）◯
・音声アシスタント ・ナレーション生成VALL-E（Microsoft）声の再現が可能 短いサンプルから自然な合成音声を生成△ ・研究目的限定△ ・商用はライセンス確認が必要

AIモデル選びを成功させる3つのコツ

1.目的に合ったモデルを選ぶ
例：文章生成ならGPT-5、画像認識ならYOLO。
2.リソースとデータ量を考慮する
小規模データで使う場合は軽量なモデルが適しています。
3.長期的な運用視点を持つ
拡張性のあるモデルを選ぶことで、将来のアップデートにも対応可能です。

まとめ：AIモデルの用途一覧

分野モデル名主な用途リンク
AIエージェントOpenAI DeepResearch Gemini DeepResearch Manus Genspark業務自動化・リサーチ支援 OpenAI DeepResearch：https://openai.com/index/introducing-deep-research/ Gemini DeepResearch：https://gemini.google/overview/deep-research/?hl=ja Manus：https://manus.im/ Genspark：https://www.genspark.ai/
自然言語処理GPT-5.1 Claude4.5 Gemini DeepSeek質問応答、文章生成、要約GPT5.1：https://help.openai.com/en/articles/11909943-gpt-51-in-chatgpt Claude4.5：https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-5 Gemini：https://deepmind.google/ DeepSeek：https://www.deepseek.com/
画像生成Gemini 2.5 Flash Image（Nano Banana） 4o Image Generation GPT Image 1 Stable Diffusion画像生成Gemini 2.5 Flash Image（Nano Banana）：https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemini-2-5-flash-image/?utm_source=chatgpt.com 4o Image Generation：https://openai.com/ja-JP/index/introducing-4o-image-generation/?utm_source=chatgpt.com GPT Image 1：https://platform.openai.com/docs/models/gpt-image-1?utm_source=chatgpt.com
https://help.openai.com/en/articles/8932459-creating-images-in-chatgpt?utm_source=chatgpt.com StableDiffusion：https://ja.stability.ai/stable-diffusion
画像処理ResNet YOLO 画像分類、物体検出ResNet：:https://www.resnet.ai/ YOLO：https://www.ultralytics.com/ja
音声処理Whisper VALL-E音声認識、音声生成Whisper：https://openai.com/index/whisper/ VALL-E：https://www.microsoft.com/en-us/research/project/vall-e-x/

選んだモデルを、すぐに“現場で使える仕組み”に

ここまでで、どのAIモデルが自社に合いそうかイメージがついてきたかと思います。でも本当に大切なのはその先。「現場で誰でも、迷わず、安全に使える状態」にすることです。
 
たとえばこんな課題、思い当たりませんか？
  • チームや用途ごとに要件が違って、モデルを柔軟に切り替えたい
  • 専門知識がないメンバーでも、UIひとつで安心して使えるようにしたい
  • コスト管理・権限・プロンプト設計・ログ対応も一元的に整えたい
  • セキュリティや監査要件を満たしたうえで、本番運用できる状態にしたい
 
そんな「導入と現場運用の橋渡し」にぴったりなのが、Difyです。Difyなら、OpenAI / Gemini / ClaudeなどのモデルをワンUIで切り替え、RAG・外部API連携・プロンプトなどを組み合わせて、業務ツールとして社内配布できます。
ただし、セキュリティや権限、監査ログ、ネットワーク要件、データ取り扱いまで考えると、導入は意外と複雑になりがちです。
 

Elcamyのサポートで「現場定着」までスムーズに

私たちElcamyは、導入から運用まで一気通貫で伴走します。
  • 業務要件の整理：まずは「どこでAIが効くか」を一緒に見つけます
  • ワークフロー構築：プロンプト設計、API連携、評価改善まで構築
  • セキュリティ設計：SSO、RBAC、ログ、データ保持の設計も対応
  • コスト最適化：モデルごとの上限管理や費用可視化も支援
  • 配布とガバナンス：承認フロー、利用制限、SOP整備まで網羅
 

こんな業務に導入されています

  • 社内FAQやナレッジ検索、規程や議事録の要約・分類
  • カスタマーサポート文面の下書きや問い合わせ分類
  • 営業資料・分析レポートのドラフト作成、自社データを使ったRAG回答
 

まずは、お困りごとからお気軽にご相談ください

モデルの選定はゴールではありません。「現場で定着し、使われ続ける」仕組みづくりが大切です。
「こんな業務に使える？」「社内展開したいけどセキュリティが不安」など、どんな内容でも構いません。お気軽にご相談ください。
Elcamyが最短距離で“本番運用”まで伴走します。
 
サービスの詳細、お問い合わせは下記をご覧ください。

サービス紹介

Dify の構築や、ワークフローの作成は、見た目以上に複雑で思っていたより大変な部分も多いんです。でも、ご安心ください。弊社のサービスで、そんな面倒な作業も丸投げできちゃいます。
「自分たちで全部やるのは時間もないし無理だな」と感じたとき、ぜひお任せください。本当にやりたいことに集中できるよう、しっかりサポートいたします。お気軽にご相談ください！

お問い合わせ

お客様の社内DX、内製化、新規事業開発・事業成長等における課題解決をサポートします。まずはお気軽にご相談ください。
 

採用

ここまでお読みいただき、ありがとうございます。私たちが日々大切にしていること、会社のカルチャーやメンバーの想いを少しでも感じ取っていただけたら嬉しいです。
株式会社Elcamyでは、AI・機械学習・分析に情熱を持ち、新しい価値を一緒に生み出していける仲間を募集中です。テクノロジーの最前線で共に成長し、挑戦する喜びを分かち合える環境がここにはあります。
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