AIツール、シーン別に使い分けるのが2026年の正解

2026年7月時点、業界では「シーン別AI使い分け」が実践者の間でスタンダードになってきています。1年前は「ChatGPTだけ使えればいい」という空気もありましたが、それはもう通用しない。高性能モデルを全タスクに当てはめると、コストが想定外に膨らむという現実が、複数の実践者から指摘されるようになっています。

@shota7180 が指摘しているのはまさにこの点で、「Fable 5相当（現時点の最上位モデル）で全てのタスクをこなそうとすると、どうしてもコストが膨らむ」という話です。これは企業の話だけではなく、個人で複数ツールを使い倒しているような人にとっても同じ構図です。高性能モデルは「ここぞ」という場面に絞り、日常タスクは実務レベルのモデル（Sonnet 5相当）に流す、という設計ができるかどうかが、今「使う側」として問われているスキルと言っていいでしょう。

業界の実践者コミュニティで今月共有されている「シーン別AI早見表」をまとめると、以下のような構成になっています。

• 壁打ち・アイデア出し → ChatGPT（柔軟な対話、文脈の保持が強み）
• ライティング → Claude（文章の自然さ、トーン調整のコントロール性）
• 画像生成 → GPT Image 2（テキスト指示への忠実度が高い）
• 動画生成 → Higgsfield（モーションの品質と操作感で支持を集めている）
• 音声生成 → Fish Audio（日本語を含む多言語に対応、声質のバリエーションが豊富）
• スライド作成 → Manus（構成から視覚化まで一気通貫）
• コーディング → Codex（コード補完・生成の精度）
• 自動化・エージェント → Claude Code（連続タスクの処理に強い）

注目したいのは「動画」「音声」「スライド」がそれぞれ専用ツールに分かれている点です。以前は「画像生成だけ別ツール」という感覚でしたが、今はマルチメディア領域ごとに最適解が異なる状況になっています。AIへの「指示の仕方」が仕事の速さを決める時代でも触れましたが、ツールを選ぶ前に「何をやらせるか」を明確にしておくことが、結果の質を左右します。

単なるツール紹介として消費して終わり、にしてほしくないのがここです。このシーン別リストは「どれを使えばいい？」という疑問への答えでもありますが、もう一段上の見方をすると、「自分のワークフロー上でどのモデルをどこに置くか」を設計する話です。

@shota7180 が「Fable 5とSonnet 5の使い分け」として整理しているのは、まさにそのアーキテクチャの問題です。たとえば「アイデア出しはChatGPT、文章化はClaude、仕上げのビジュアルはGPT Image 2」という流れを自分の中で固めておくと、毎回「何使おう」と迷う時間がなくなる。

コストの観点でいえば、高性能モデルを使う場面は「判断・構成・評価」などの思考負荷が高いタスクに絞り、「フォーマット変換」「要約」「定型文の生成」はより軽量なモデルに流すという分け方が現実的です。LP骨子が1.5時間で出る時代、午後の使い方が変わったのような高速アウトプットを実現するためにも、この設計の有無が効率を大きく変えます。