生成AIは、1つのAIではありません。
モデルという「頭脳の種類」が複数あり、選ぶモデルで結果が変わります。
副業・業務で大事なのは、難しい理屈ではなく、目的で使い分けることです。
| 変わる点 | 意味 | 現場での影響 |
|---|---|---|
| ① 精度 | 回答の正確さ/筋の良さ | 企画・文章・設計の質が変わる |
| ② 速度 | 返答の速さ | 量産や業務フローで効く |
| ③ コスト | 使うほど費用が増える | APIや大量生成で重要 |
| ④ 得意分野 | 文章/要約/コード/推論など | 目的に合うと爆速になる |
よくある失敗はこれです。
結論：大事なのは“適材適所”。
| 目的 | 重視する軸 | 使い分けの発想 |
|---|---|---|
| 企画・構成・戦略 | 精度・推論 | 高品質モデルで一発で決める |
| 下書き量産 | 速度・コスト | 軽いモデルで回して、最後に整える |
| 要約・整形 | 速度 | 安定した短い出力で回す |
| コード/自動化 | 正確さ・検証 | 失敗すると手戻りなので精度重視 |
2段階運用
これで、コストと品質を両立しやすいです。
結論：迷ったら「手戻りが大きい工程」だけ高品質モデルに寄せる。
設計用（高品質モデル向け）
目的：この記事/成果物の設計を作る。
出力：見出し構成、読者の悩み、判断軸、結論、内部リンク導線。
条件：曖昧表現を避け、再現可能な型に落とす。
量産用（軽いモデル向け）
目的：設計に沿って本文パーツを作る。
出力：指定見出しごとに本文、箇条書き、表。
条件：出力形式を崩さない。無駄な前置きを入れない。
