Opus 5.5を見て思った。AIが賢くなるほど、人間はAIを選べなくなる

9月22日、Anthropicが「Claude Opus 5.5」を発表しました。

発表によれば、Opus 5.5はOpus 5より性能が向上しながら、典型的なトークン課金の仕事では約40％低コスト。入力は100万トークンあたり5ドルから4ドル、出力は25ドルから20ドルへ下がり、出力速度も30％以上速くなったとされています。

当然、話題になります。

9月25日時点でnoteの「Claude Opus 5.5」関連キーワードには269件の記事があり、急上昇にも入っています。

「Opus 5から何が変わったのか」

「どのモデルが一番賢いのか」

「GPTとClaude、どちらを使うべきか」

新しいAIが出るたびに、こういう比較が始まります。

もちろん、私も気になります。

ただ最近、別のことを考えるようになりました。

AIが賢くなるほど、人間がAIを選ぶのは難しくなるのではないか。

ということです。

AIの種類が少なかった頃は簡単でした。

文章ならこれ。

プログラミングならこれ。

難しい仕事なら一番強いモデル。

そんな選び方でも、それなりに回りました。

ところが現在は違います。

同じ会社のAIだけでも、速いモデル、安いモデル、難しい仕事に強いモデル、長時間の作業に向いたモデルがある。

さらに別会社のAIもある。

そしてモデルは数か月どころか、数週間単位で変わっていく。

こうなると、

「今回はどのAIにしよう？」

と人間が毎回考えていること自体が、新しい仕事になります。

AIによって仕事を減らそうとしているのに、

AIを選ぶ仕事が増えている。

少し変な話です。

町工場では、似たようなことをあまりしません。

溶接をするときに、

「今日は一番性能の高い溶接機を使おう」

とは考えません。

母材は鉄なのか、ステンレスなのか、アルミなのか。

板厚はいくつか。

どんな姿勢で溶接するのか。

どの程度の品質が要求されるのか。

現場なのか、工場なのか。

そうした条件によって、溶接方法や機械、材料を選びます。

つまり、

機械から仕事を選ぶのではなく、仕事から機械を選ぶ。

AIも、そろそろ同じ段階に来ているのではないでしょうか。

私は今、JevというAI活用の仕組みを試しながら、この問題を考えています。

そこで考えているのが「モデルルーティング」です。

難しい言葉に見えますが、やることは単純です。

仕事の内容を見て、

「これは速くて安いAIで十分」

「これは標準的なAIへ」

「これは失敗したときの影響が大きいので、高性能なAIへ」

「これはAIだけで決めず、人間へ戻す」

と振り分ける。

人間が毎回モデル名を見ながら選ぶのではありません。

仕事の性質によって、使うAIが決まる仕組みをつくる。

ここが重要です。

たとえば100件のメールを分類する仕事と、会社の重要な投資判断を考える仕事を、同じAIに任せる必要はありません。

単純な分類なら、速さとコストを重視できる。

通常の分析なら、精度とのバランスを見る。

複雑で、間違ったときの影響が大きい判断なら、より能力の高いモデルを使う。

そして見積、発注、契約、支払いなど、人間が最終責任を持つべき仕事は、最後に人へ戻す。

そう考えると、AI導入で設計すべきものが少し変わります。

「どのAIを導入するか」

ではなく、

「どんな仕事を、どんな条件なら、どこまでAIへ渡すか」

です。

モデル選択は、その後にあります。

もちろん、すぐ全部を自動化すればいいわけでもありません。

どの仕事にどのAIが向いているかは、実際に使わなければ分からない部分があります。

モデルも変わります。

昨日まで最適だった組み合わせが、来月も最適とは限りません。

だから最初は、人間が選ぶ。

結果を記録する。

間違いを見る。

コストを見る。

それから少しずつルールにする。

ここは製造現場の標準化とよく似ています。

熟練者の頭の中にある判断を、いきなり完全自動化するのではない。

まず観察する。

条件を整理する。

標準にできる部分を決める。

例外を残す。

そして最後まで人が見るべきところも決める。

AIも同じだと思います。

Opus 5.5はかなり興味深いモデルです。

性能だけでなく、コスト、速度、文章の分かりやすさまで改善したとAnthropicは説明しています。特に「重要な情報を先に出す」「専門用語を避ける」「書き方のルールに従いやすくする」といった改善は、実務ではベンチマーク以上に効いてくる可能性があります。

私も試してみたいと思っています。

ただ、もっと気になっていることがあります。

次のモデルが出たら、また人間が比較するのか。

その次が出たら、また選び直すのか。

AIが増え続ける世界で、それを人間がずっとやるのでしょうか。

たぶん違う。

これから人間が設計するべきなのは、

「どのAIが一番強いか」ではなく、
「どんな仕事を、どんな基準で、どのAIへ渡すか」

なのだと思います。

AIが賢くなるほど、人間が決めるべきなのはAIの名前ではない。

仕事を渡す基準です。

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