GPT-6「1モデル全任せ」より役割分担が正解

GPT-6系が登場してから、「これ一つで何でもできる」という期待値で使い始めた人は多いはず。ところが実践者の間では早くも「1モデル全任せより役割分担が正解」という結論が出始めている。

GPT-6はLuna・Sol・Astraという3つのモデル構成で提供されている。発表内容を整理すると、それぞれの設計思想はこうだ。

• Luna：情報の収集・整理を得意とする軽量モデル
• Sol：アイデアの具体化・文章生成・立案に強いミッドレンジ
• Astra：複数の変数を渡して優先順位や意思決定を出す高精度モデル

一見「Astraに全部投げれば済む」と思いたくなるが、実際には「何を考えてほしいか」が明確でないまま高精度モデルに渡すと、アウトプットがふわっとしやすい。逆にLunaに複雑な判断を求めると精度が落ちる。モデルの「得意の形」に合わせてタスクを割り当てる方が、各フェーズの精度が安定するというのが、複数の実践者に共通して見える認識だ。

役割分担の実用的な切り口として広まっているのが、手元のタスクを「整理→立案→意思決定」の3フェーズに分解するやり方だ。

具体例として挙げられているのは顧客フィードバックの処理だ。

1. Lunaに50件の顧客の声を渡して「カテゴリ別に整理して要点を箇条書きにまとめて」
2. その出力をSolに渡して「この課題に対する改善案を3つ提案して」
3. 改善案・売上データ・解約率・工数などをまとめてAstraに渡して「優先して取り組むべき順番と理由を出して」

この流れのポイントは「引き継ぎのプロンプト設計」にある。各モデルへの入力の冒頭に「前のステップでこういう整理をした。次はこれを踏まえて〇〇してほしい」と文脈を明示することで、モデルをまたいでも話が断絶しない。

AIには「面倒なとこだけ」渡すのが正解でも触れたように、AIへの入力の「粒度設計」は使いこなしの肝になる。役割分担はその延長線上にある発想だ。

なお、同じ構造はClaude Opus 5.5などほかのモデルでも応用できる。「整理は軽いモデル、判断は重いモデル」という原則自体はGPT-6固有の話ではない。

「どのモデルにどのタスクを渡すか」の判断に迷ったとき、実用的な基準になるのは「このタスクに必要な判断の深さはどのくらいか」という問いだ。

• 情報が多くて整理が大変 → まず軽いモデルで構造化
• 構造化された情報をもとに案を作りたい → ミッドレンジへ
• 複数の制約を比較して優先順位を出したい → 高精度モデルへ

逆に言えば、「判断の深さが不要なタスクに高精度モデルを使う」のはコスト面でも非効率になりやすい。APIコストを下げるeffort設定、知ってる？でも取り上げたように、処理の重さをモデル選択でコントロールする意識は、今後ますます重要になってくる。

また、ChatGPTモデル選びと現場対応、実践者たちの使い方では、現場ごとのモデル選びの事例が整理されている。業種や職種による使い分けパターンを把握しておくと、今回の役割分担の設計に応用しやすい。