読み物
最新モデルは
「必要なときだけ」使う
必要な仕事に、必要な能力のAIを自動で割り当てる環境です。
Claude Codeを使っていると、当然ながら、
「どうせなら全部、一番賢いモデルで動かしたい」
と思います。
現在、Claudeの最新・最上位モデルは Fable 5.1 です。
複雑なプログラムの設計や、大量のコードを読みながら原因を突き止めるような仕事では、やはり最新モデルの安心感があります。
しかし問題があります。
全部Fable 5.1で回していると、利用量の消費がかなり激しい。
Anthropic自身も、Fable 5.1を「最も難しい知識労働やコーディング」に向いたモデルとして位置づけています。
つまり逆に考えると、
簡単な仕事まで全部Fable 5.1にやらせる必要はありません。
たとえば、
- ファイル名を変更する
- 決まった形式のCSVを加工する
- 既存プログラムを少し修正する
- ログを確認する
- 定型処理を実行する
こうした仕事なら、Opus 5などでも十分こなせるケースがあります。
そこで、
普段は通常モデルを使い、本当に頭脳が必要な仕事だけFable 5.1を使う
という運用にします。
まず「本当に最新モデルが必要だった仕事」を調べる
とはいえ、
「この仕事はFable 5.1」
「これはOpus 5」
と人間が感覚で決めても、本当に正しいか分かりません。
そこで最初にClaude Code自身に、
過去に自分が行った作業を分析させます。
たとえば、
「これまでこのプロジェクトで行った作業を整理して、Fable 5.1クラスの高度な推論が必要だった作業と、Opus 5程度でも問題なかったと思われる作業に分類してください」
と分析させる。
すると、
「実はほとんどの作業は通常モデルでよかった」
ということも十分あり得ます。
ここで、自分の仕事における
“高性能モデルが必要になる条件”
を一度整理しておきます。
でも、人間が毎回モデルを選ぶのは面倒
ここまでは単純なモデルの使い分けです。
ただし、実際に運用すると別の問題が出ます。
新しい仕事をClaude Codeに依頼するたびに、
「これは簡単だからOpus」
「これは難しそうだからFable」
と人間が判断しなければならない。
そもそも、
その仕事がどれくらいAIの頭脳を必要とするのか、人間には判断しにくい。
簡単そうに見える修正でも、実際には複数のシステムが絡んでいて高度な判断が必要な場合があります。
逆に、大きな依頼に見えても、実際には単純作業の繰り返しかもしれません。
だったら、
モデルを選ぶところまでAIにやらせればいい。
Claude Codeには、モデルを自動で切り替える機能はない
ここで、道具の側の制約を1つ書いておきます。
Claude Codeには、仕事の内容を見てモデルを自動で切り替える機能はありません。
さらに、いったん動き出したセッションの中で、Claude Code自身がモデルを変えることもできません。
Opus 5で始めたセッションに、
「ここからはFable 5.1でお願いします」
と途中で頼んでも、そうはなりません。
人がモデルを選び直すことはできますが、それは結局「人が毎回判断する」ことに戻ってしまいます。
ただし、ひとつだけ抜け道があります。
別のモデルを「サブエージェント」としてなら、呼び出せる。
サブエージェントというのは、作業の途中で別のAIを一時的に呼び、その一部分だけを任せる仕組みです。
呼ばれた側は、任された範囲だけを調べたり考えたりして、結果を呼んだ側へ返します。
つまり、
自分自身を賢くすることはできないが、賢いAIを呼んで聞くことはできる。
できることがこれだけなら、組み方は決まります。
通常モデルのまま動かしておいて、必要なときだけ最新モデルを呼ぶ。
AI自身に「この仕事は難しいか？」を判断させる
そこで考えたのが、次の仕組みです。
基本的にはClaude Codeを通常モデルで動かします。
そして指示を受け取ったら、いきなり作業を始めるのではなく、
最初に仕事の難易度を判定させます。
たとえば、
「この作業は通常モデルで十分か、それとも高度な推論が必要か」
を判断する。
通常モデルで十分なら、そのまま作業。
しかし、
- 複数システムにまたがる設計
- 大規模なリファクタリング
- 原因不明のバグ調査
- 重要なアーキテクチャ判断
- 大量のコードから仕様を推測する
- 複数の解決策を比較して判断する
といった仕事であれば、
最新モデルをサブエージェントとして呼び出します。
※画面の「稲田」は、AIエージェントに付けている名前です。情報システム担当で、 普段は Opus 5 で動いています。
役割分担はこうなる
仕組みとしては非常にシンプルです。
つまり、
通常モデル＝現場担当
Fable 5.1＝難しい案件だけ呼ばれる専門家
という構成です。
すべての社員を天才にする必要はない
会社組織で考えると分かりやすいと思います。
コピーを取る仕事にも、簡単なデータ入力にも、経営戦略にも、 全部同じ超高給の専門家を配置する会社はありません。
普段の仕事は通常の担当者が処理して、
「これは自分では判断できない」
となったときだけ専門家に相談します。
AIエージェントも同じです。
常に一番賢いAIを使う必要はない。
必要な瞬間だけ、一番賢いAIを呼べばいい。
さらに重要なのは、人間が振り分けないこと
この仕組みのポイントは単なる節約ではありません。
人間が毎回、
「どのモデルにしよう？」
と考える必要がなくなることです。
人間はただClaude Codeに仕事を投げる。
あとはClaude Code自身が、
「これは自分でやる」
「これはFableに聞いた方がいい」
と判断する。
つまり、
AIの能力だけでなく、AIを使う判断そのものもAIに任せる。
これがエージェントを組織化していく上で、かなり重要な考え方だと思います。
最終的に目指す形
私が目指しているのは、
一番高性能なモデルを使い続ける環境ではありません。
必要な仕事に、必要な能力のAIを自動で割り当てる環境です。
通常業務は通常モデル。
難しい問題だけ最新モデル。
そして、その振り分けすらAI自身に判断させる。
これなら利用量を抑えながら、
本当に頭脳が必要な場面では最新モデルの能力を使える。
AIを一人の万能社員として使うのではなく、
能力もコストも違うAIを組織として配置する。
Claude Codeを本格的に業務へ組み込んでいくなら、今後はこうした「モデルの使い分け」まで仕組み化していくのが重要になってくると思います。
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