はじめに
生成 AI を業務導入する際、「どのモデルを選ぶべきか？」は多くの企業が直面する課題です。
各クラウドプロバイダー（Google Cloud、Microsoft Azure、AWS）が提供する生成 AI モデルは、精度・コスト・処理速度が大きく異なります。
本記事では、ユースケース × 精度別にモデルを分類し、目的に合った最適なモデル選択をサポートします。
モデル選択の基準
生成 AI モデルを選ぶ際の主要な判断基準
1. 精度
- 高精度：業務文書生成、コーディング支援、複雑な推論
- 中精度：FAQ 回答、簡易文書作成、チャットボット
- 低精度：大量データ分類、簡単な要約、テスト用途
2. コスト
- 入力トークン料金：プロンプトやドキュメント処理のコスト
- 出力トークン料金：生成結果の文章量に比例
- バッチ処理割引：大量処理時の割引率
3. 技術
- コンテキストサイズ：一度に処理できる文書量
- レスポンス速度：リアルタイム性の要求度
- API 統合性：既存システムとの連携しやすさ
高精度モデル（高性能・高コスト）
用途：業務文書生成 / コーディング支援 / 多段階の推論 / 高精度チャットボット
| モデル | 提供元 | 入力料金（1 M） | 出力料金（1 M） | 最大トークン | 備考 |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Pro | $1.25（≤200K） $2.50（>200K） |
$10（≤200K） $15（>200K） |
入力：1,048,576 出力：65,535 |
200 K 超で段階料金 | |
| o3 | OpenAI | $2.00 | $8.00 | 入力：200,000 出力：100,000 |
- |
| GPT‑4.1 | OpenAI | $2.00 | $8.00 | 入力：1,047,576 出力：32,768 |
– |
| o4‑mini | OpenAI | $1.10 | $4.40 | 入力：200,000 出力：100,000 |
– |
| Amazon Nova Pro | AWS | $0.96 | $3.84 | 入力：300,000 出力：10,000 |
- |
| Claude Opus 4 | Anthropic | $15.00 | $75.00 | 入力：200,000 出力：32,000 |
– |
| Claude Sonnet 4 | Anthropic | $3.00 | $15.00 | 入力：200,000 出力：64,000 |
– |
中精度モデル（バランス型）
用途：FAQ 回答 / 簡易文章生成 / 中規模アプリ向け AI 支援
| モデル | 提供元 | 入力料金（1 M） | 出力料金（1 M） | 最大トークン | 備考 |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Flash | $0.30 | $2.50 | 入力：1,048,576 出力：65,535 |
– | |
| GPT‑4.1‑mini | OpenAI | $0.40 | $1.60 | 入力：1,048,576 出力：32,768 |
- |
| GPT‑4o mini | Azure | $0.15 | $0.60 | 入力：128,000 出力：16,000 |
– |
| Amazon Nova Lite | AWS | $0.072 | $0.288 | 入力：300,000 出力：10,000 |
- |
低精度モデル（コスト最優先）
用途：大量データ分類 / 簡単な要約 / テスト用途
| モデル | 提供元 | 入力料金（1 M） | 出力料金（1 M） | 最大トークン | 備考 |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Flash Lite | $0.10 | $0.40 | 入力：1,048,576 出力：65,536 |
– | |
| GPT‑4.1‑nano | OpenAI | $0.10 | $0.40 | 入力：1,048,576 出力：32,768 |
- |
| Amazon Nova Micro | AWS | $0.042 | $0.168 | 入力：128,000 出力：10,000 |
- |
まとめ
適切なモデル選択により、コストを抑制しながら業務効率を大幅に向上させることが可能です！
参考資料
Azure
AWS
Anthropic