品質はほぼ同じ、コストは数十倍差｜Notion公式の「実戦成績表」で見えたAIモデルの賢い選び方

直也三原

6 日前

読了時間: 3分

※本記事の事例は、実際の支援内容をもとに企業名を仮名にして紹介しています。

「賢いモデル」を選ぶほど、正解なのか

AIのモデル選び。なんとなく「一番賢そうなもの」「一番新しいもの」を選んでいませんか。

実はその選び方だと、必要ないところで利用料が膨らんでいるかもしれません。Notionの公式が、その判断材料になる興味深い仕組みを公開しています。

2026年9月15日公開のNotion 3.7で紹介された「Knowledge Board」は、実際の業務で各AIモデルがどれだけ仕事をやり遂げられるかを、Notion自身が計測して公開している成績表です。

匿名化した本物の依頼を各モデルに均等に振り分け、品質・コスト・速さを採点しています。内部の審査を通過した15のモデルが対象です。

興味深いのは結果です。品質はどのモデルも94〜98%と僅差。一方で1件あたりのコストは0.02〜0.87ドル（1ドル150円で換算すると、約3円〜約130円）と、数十倍の開きがありました。

注意点も正直にお伝えします。高性能なプレミアムモデルは、クレジット（AIの利用量に応じた利用枠の仕組み）を消費します。

またNotionは、小さなモデルは「プロンプトインジェクション」（ページに紛れ込んだ怪しい命令に、AIが従ってしまう攻撃）に弱い可能性があると案内しています。

外部の情報を読ませる仕事では、少し注意して選びたいところです。

逆に、まだAIを1〜2つの用途でしか使っていない段階なら、Autoのままで十分です。

比較は、使い始めてからで間に合います。

弊社では以前から、「性能ランキング」ではなく「用途への有用性」でモデルを選ぶことを徹底しています。軽量なモデルは速さと低コストが武器の反復作業向き、強力なモデルは精度が必要な仕事向き、と分けて運用してきました。

あるコンサルティング会社の支援では、1,000件を超える名刺データの整理をAIに任せました。こうした件数の多い作業こそ、1件あたり数円の差が大きく積み上がります。品質がほぼ変わらないなら、速くて安いモデルを選ぶ理由がはっきりしているのです。

Knowledge Boardは、この「用途で選び分ける」という考え方を、Notion公式が実データで後押ししてくれた形だと感じています。

AIの賢さは進化し続けますが、「どの仕事に、どのモデルを充てるか」の設計は、私たち側が持てる勘所です。

「うちの業務だと、どこからAIを整えるのがいいんだろう」と感じたら、自社の課題や改善の優先順位を気軽に整理できる診断をご用意しています。結果はメールでお届けします。

静岡を拠点に、オンラインで全国の中小企業のNotion構築・伴走支援を行っています。

株式会社NOMORE 【Notion事務局】