Claude Fable 5を使ってみて感じたこれからのAIの使い方

6月 10, 2026

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AnthropicからClaudeの最新モデル「Claude Fable 5」が公開されました。実際に使ってみた結論を言うと、性能は間違いなくトップクラスです。しかし、料金があまりにも高い。

だからこそ、これからのAI活用では「いかにトークン数（＝料金）を抑えながらAIエージェントを使いこなすか」が重要になると感じました。

具体的には、タスクの工程ごとにモデルを切り分ける「サブエージェント活用」が鍵になると感じました。

なぜそう言えるのか、理由を書いていきます。

実際にFable 5を使ってみたところ、ちょっとしたゲーム開発をするだけで日本円にしておよそ2万円かかりました。少ないサンプルですが1タスクで2万円かかりました。

資料作成のような比較的軽いタスクでも、4,000円から5,000円ほどかかります。しかも、出力のクオリティはまだ完璧とは言えません。修正を何度も重ねることを考えると、コストは倍程度に膨らみ、1タスクあたり1万円から5万円かかる計算になります。これは日常的に使うにはあまりにも高すぎる水準です。

OpusやSonnetといった他のモデルと比較しても、Fable 5が非常に優秀であることは間違いありません。

しかし「優秀だから全部Fableに任せたい」という発想でいると、コストはあっという間に跳ね上がります。Maxプランに加入していても割高に感じるレベルであり、今後は有料プランに入っていようが、Fableの利用が追加課金になっていくみたいです。

優秀なモデルを「ここぞ」という場面に限定して投入する判断力が求められます。

これはFable 5に限った話ではありません。今後、とんでもなく賢いけれど、とんでもなく高いモデルは次々と登場してくるはずです。

つまり「モデルを切り分けて使う」という考え方は、一時しのぎのテクニックではなく、AIエージェント時代の基本スキルになっていくと思います。

具体的な方法

では、どうやってモデルを切り分けるのか。Claude Codeを使っている場合は、サブエージェントによる「エージェントチーム」という考え方が使えます。

ポイントは、1つのタスクを工程に分解し、工程ごとに最適なモデルを割り当てることです。その時のメインエージェントはOpus 4.8で良いと思う。

ステップ1: 情報収集・タスク分解 → Sonnet

最初の情報収集や情報整理、作業ステップの設計といった下準備は、Sonnetのような軽量で安価なモデルに任せます。「どのモデルでタスクを分解し、分解されたタスクをどのモデルで実行するか」をまずAIと相談しながら設計するイメージです。

ステップ2: 実務の実行 → Fable 5

デザインの作成、資料の仕上げ、プログラムのコーディングといった「実務の中核部分」にこそ、最高性能のFable 5を投入します。高いモデルは、最も価値を生む工程だけに使うのが原則です。

ステップ3: 検証・チェック → Opus 4.8

成果物が一度完成したら、Opus 4.8で入念に検証・チェックを行います。

この流れを取ることで、トークン数を最小限に抑えながら、最大限の成果物を出すことができます。

Claude Fable 5は確かに優秀ですが、1タスク数万円というコストを前にすると、「全部を最高のモデルに任せる」使い方は現実的ではありません。

これからのAI活用は、工程ごとにモデルを切り分け、安いモデルで設計し、高いモデルで実行し、検証用のモデルで仕上げるという「エージェントチーム」の発想が標準になっていくはずです。

賢くて高いモデルはこれからも増えていきます。この考え方を頭の片隅に置いておくだけで、AI活用のコストパフォーマンスは大きく変わるのではないでしょうか。

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