🤖 Copilot Chat のモデルを使い分ける
2026/09/25 現在
モデルが増えると、どれを選ぶべきか迷います。ただ、質問に絞った答えが欲しいときと、思いつかなかった論点まで知りたいときでは、使いやすい回答は違います。
今回は、Copilot Chat で同じ質問への回答と、同じ依頼による記事作成を比べました。順位だけでなく、それぞれの回答が役立つ場面も考えます。
モデル選択の拡充
Microsoft は公式記事「More Models, One Copilot」で、GPT-6 Sol と Claude Opus 5.5 を Copilot Chat を含む Microsoft Copilot の各体験へ展開すると発表しました。利用できる選択肢や表示時期は環境によって異なります。
🔬 比較の対象と方法
Copilot Chat の画面で選択できる、次の 5 つを比較しました。
- GPT 6.0 Sol
- GPT 5.6 Think Deeper
- GPT 5.6 Quick response
- Claude Sonnet
- Claude Opus
比較した内容は二つです。
- モデル選択に関する質問を各モデルで試す。質問への直接性、未確認事項の扱い、説明の広がり方を比較
- 同じ検証結果をもとに記事作成を各モデルに依頼し、一般公開する記事としての構成や読みやすさを比較
💡 Tips：モデルを切り替えて再実行
Copilot Chat では、回答後の [再試行] から [モデルを切り替える] を選び、同じプロンプトを別のモデルで再実行できるようになりました。
Claude 系モデルのバージョン
Copilot Chat の Claude 系のモデル選択では「Sonnet」「Opus」とだけ表示され、バージョンは分かりません。
※ Excel などの Copilot では「Opus 5.5」と明記されています。
使用した印象では、最新のモデルではなさそうです。
🧪 同じ質問への回答
質問に直接答えているか、分からない仕様を断定していないか、必要以上に話を広げていないかを重視して並べました。
| 順位 | 選択肢 | 回答で目立ったこと |
|---|---|---|
| 1 位 | GPT 6.0 Sol | 質問の範囲を守り、分からない内部仕様を断定しなかった |
| 2 位 | GPT 5.6 Think Deeper | 判断条件や論点を丁寧に拾ったが、説明はやや広がった |
| 3 位 | Claude Sonnet | 比較する軸が分かりやすかったが、未確認の内部構成について断定が強かった |
| 4 位 | Claude Opus | 簡潔に整理したが、一部の判断は根拠が十分ではなかった |
| 5 位 | GPT 5.6 Quick response | 周辺情報も有用だったが、今回の質問から最も離れた |
これはモデルの性能順位ではありません。 今回の質問に、今回の評価基準でどれだけ合っていたかを並べたものです。幅広い可能性を知りたい人なら、Quick response の回答をより高く評価するかもしれません。Claude Sonnet と Claude Opus の差も僅差です。
📝 記事作成では何が違ったか
次に、モデルの使い分けについて同じ記事執筆の依頼を送りました。先ほどの順位とは別に、一般公開の記事としての読みやすさや編集のしやすさを見ています。
🎯 GPT 6.0 Sol：構成が整っていた
比較結果から使い分けまで、話の流れが明確でした。余計な内容が少なく、公開原稿の土台にしやすい一方、事実と異なることを避けようとする慎重さが強く、考察まで控えてしまう場面もありました。
🧩 Claude Sonnet：短く読みやすかった
文章がコンパクトで、比較から使い分けまで迷わず読めました。モデルを切り替える操作も独立した章ではなく Tips に収めています。一方、短い分、それぞれの特徴がなぜ役立つのかという説明は薄めです。
🔎 GPT 5.6 Think Deeper：具体例が多かった
利用場面が豊富で、自分の仕事に置き換えやすい記事でした。ただし、説明の重複があり、今回の検証だけでは確かめていない用途まで広げた部分もありました。
🧠 Claude Opus：情報の境界が明確だった
公式情報と実際の出力を分ける構成が参考になりました。一方、出典の表示や Tips の見せ方には、公開前の編集が必要でした。
⚡ GPT 5.6 Quick response：周辺情報を多く拾った
情報量が多く、記事に生かせる表現もありました。ただし、Teams などの組織内情報まで本文に取り入れたため、一般公開には不要な内容を除く必要がありました。社内向けの記事なら役立つ可能性がある、というのは今回の結果からの考察です。
同じ選択肢でも、質問への回答と記事作成では評価する点が変わります。また、これらは各 1 回の出力であり、毎回同じ特徴が出るとは限りません。
⚖️ 今回見えた長所と注意点
| 選択肢 | 役立った点 | 注意したい点 |
|---|---|---|
| GPT 6.0 Sol | 質問に絞り、未確認事項を無理に補わなかった | 論点を広く探すには物足りない可能性がある |
| GPT 5.6 Think Deeper | 条件や選択肢を丁寧に洗い出した | 必要な範囲を超え、読む量が増えた |
| GPT 5.6 Quick response | 周辺情報を多く拾った | 公開記事では不要な情報を除く必要があった |
| Claude Sonnet | 比較軸を作り、短く整理した | 分かりやすい説明でも、前提の確認は必要だった |
| Claude Opus | 要点を絞り、情報の境界を整理した | 簡潔な判断にも、根拠の確認が必要だった |
これは今回の出力に対する観察です。一方、Microsoft の Copilot Chat の説明では、Quick response は一般的な質問で速度を優先し、Think deeper は複雑な質問に時間をかける選択肢です。今回の Quick response は長文でした。応答時間は計測していないため、実際の速さは比較していません。
🧭 欲しい回答から選ぶ
今回の順位を、普段使う順番にする必要はありません。まずは何をしてほしいかで選びます。
| こんなとき | まず試す選択肢 |
|---|---|
| 聞いたことに絞り、分からない点は分けてほしい | GPT 6.0 Sol |
| 条件や見落としを広く洗い出したい | GPT 5.6 Think Deeper |
| まず応答を得たい。周辺の方向性も見たい | GPT 5.6 Quick response |
| 複雑な内容を別の軸で整理してほしい | Claude Sonnet |
| GPT 系とは違う視点でも考えたい | Claude Opus |
この表は Microsoft が定めた用途一覧ではなく、今回の比較から考えた、最初に試す目安です。どの選択肢でも、重要な事実や仕様は根拠を確認します。
🔭 今後の展望
モデルを使い慣れていない人にとって、質問のたびに選択肢を見極めるのは簡単ではありません。Copilot Chat には、質問に応じてモデルを選ぶ **「自動」**がすでにあります。Microsoft も Copilot Chat のモデル選択で、その仕組みを説明しています。
今後は問いの複雑さだけでなく、利用者が簡潔な答えを求めているのか、気づいていない論点まで求めているのかも、より適切に汲み取ってほしい。モデルを意識しなくても、欲しい答えに近づけることが理想です。