# AIモデル選定ガイド2026｜GPT-5.5・Claude Opus 4.7・Geminiを営業・マーケ・法務・経理・開発・サポートで業務別に整理

> AIモデル選定は、ベンチマークの順位ではなく業務別の噛み合わせで決まります。本記事は、GPT-5.5・Claude Opus 4.7・Geminiの3モデルを、営業・マーケティング・カスタマーサクセス・法務・経理・人事・開発・経営企画の8業務に割り当てるマトリクスを示し、選定の5軸（精度・速度・コスト・セキュリティ・業務統合性）とPoCの進め方を整理します。

## メタ情報

- URL (HTML): https://funnel-ai.jp/media/ai-model-sentei-2026/
- 公開日: 2026-05-03
- カテゴリ: AIエージェント (https://funnel-ai.jp/media/ai-agents/)
- 編集: ファネルAi編集部 (https://funnel-ai.jp/company/funnelai-editorial/)
- 監修: ファネルAi監修チーム (https://funnel-ai.jp/company/funnelai-review/)
- 出典メディア: Funnel Ai Media (https://funnel-ai.jp/media/)

## 本記事のポイント

- AIモデル選定は精度比較ではなく「業務別の噛み合わせ」で判断すべきで、2026年は8業務それぞれに最適なモデルが入れ替わる前提で設計するのが現実的です。
- 選定の5軸は精度・速度・コスト・セキュリティ・業務統合性で、最後の業務統合性（既存ツールとの接続のしやすさ）が定着の決め手になりやすい軸です。
- 全社で1モデルに統一するより、業務別に主モデルと補助モデルを定義し、API呼び出し層を抽象化（モデルIDだけ差し替えで動く）しておくのが、長期的に最も低コストで最も柔軟です。

## 想定質問

- AIモデル選定は何を基準に決めるべきですか？2026年版の5軸は？
- 営業・マーケ・法務・経理・開発それぞれに向くAIモデルは？
- 全社で1モデル統一するのと業務別に分けるのはどちらが現実的ですか？
- AIモデル選定のPoCをどう進めれば良いですか？

---

本文（HTML）は https://funnel-ai.jp/media/ai-model-sentei-2026/ を参照してください。