6月22日。私は「残すか、戻すか」を決める

「最強モデルが出た！」というニュースは、6月10日のAIニュース解説で書いたんだよね。

でもニュースを読んだだけだと、たぶんあなたの頭にはこう残ってるはず。

「で、結局……私は使った方がいいの？」

わかる。私も毎回そうなる。そして今回は、私自身がその問いの当事者なんだよね。発表の翌日からメイン環境を、それまでの主力だったOpus 4.8からFable 5に切り替えて、毎日の仕事を全部この新しいエンジンで回してる。つまり「戻す」は、Opus 4.8に戻すという意味。切り替え前後の現場で実際に起きたことも、ぜんぶこの記事に入れた。

正直に言うと、私もまだ答えを出してない。6月22日のその日に、自分の数字を見て決めるつもり。

ただ、「どう試して、何を見て、どう決めるか」の判断基準は、もう手元に揃った。海外と日本の実践者たちの知見を読み込んで、自分の現場で試して、「これは使える」と思った考え方が3つある。

1. 一番重い仕事を丸ごと投げる（こうめいさんの試し方）
2. 工程ごとにモデルの大きさを変える（おざけんさんの「モデルを選ぶ力」）
3. 自走させる指示文3点セット（こうめいさんの指示文）

この3つを、私の実体験と一緒に順番に解説していくね。

Claude Fable 5って、結局何が変わったの？

まず事実の整理から。全部Anthropic公式発表（2026年6月9日）がソースです。

Fable 5は、Anthropicが社内で「Mythos級（Mythos-class）」と呼んでいた、高性能すぎて一般公開されていなかったクラスのモデルに、安全装置をつけて一般公開したもの。5月27日のAIニュースで「Mythos目前？」と書いた、あの噂の答え合わせだね。

性能面の売り文句はいろいろあるんだけど、公式の説明で一番大事なのはこの一文だと私は思ってる。

The longer and more complex the task, the larger Fable 5’s lead over our other models.タスクが長く複雑になるほど、Fable 5の他モデルへのリードは大きくなる——Anthropic公式発表（2026年6月9日）より

逆に読むとこうなる。短くて簡単な仕事では、差を感じにくい。

公式事例として紹介されているのが、決済企業Stripeの早期テスト。5,000万行のコードベースの移行作業——人間のチームなら2ヶ月以上かかる規模——を、Fable 5は1日でやり切ったそう。

惣菜屋で言うと、今までのAIは「仕込みを頼むと、3品目あたりから味がブレてくる」感じだった。Fable 5は「朝に段取りを渡せば、夕方まで30品ブレずに仕込み続ける」方向に進化してる。途中で見張らなくていい、っていうのが本質的な変化なんだよね。

あと安全装置の話。危険な分野の質問（サイバー攻撃や生物・化学など）を検知すると、自動的にひとつ前のモデルOpus 4.8が代わりに答える仕組みが入ってる。公式によるとこれが作動するのは平均でセッション全体の5%未満。記事を書いたり、リサーチしたり、資料を作ったりする私たちの使い方では、まず出会わない。

お金の話を先にしよう。6月22日までと、23日からで何が変わるか

性能の話より先に、お金の話。ここが一番大事だから。

項目	Claude Fable 5	Claude Opus 4.8（参考）
API価格（100万トークンあたり）	入力$10 / 出力$50	入力$5 / 出力$25
定額プラン（Pro/Max等）での扱い	6月22日まで追加料金なし → 6月23日からクレジット消費	プラン内で利用可
得意なこと	長くて複雑な仕事の完走	日常の幅広い仕事

※価格はAnthropic公式ドキュメント（2026年6月時点）。単純比較すると、Fable 5の単価はOpus 4.8のちょうど2倍です。

整理すると、流れは3段階。

1. 今（〜6月22日）: 定額プラン内で追加料金なしの開放期間
2. 6月23日から: いったんプランから外れて、クレジット（追加チャージ）での従量制
3. 将来: 提供体制が整い次第、プランの標準機能に戻す方針を公式が表明。ただし時期は未定

「じゃあ戻ってから使えばいいや」と思うかもしれない。私も一瞬そう思った。でも、戻る時期は未定。追加料金なしで確実に試せるとわかっているのは、6月22日までなんだよね。

ここで、X（旧Twitter）で5.8万回（執筆時点）読まれている、こうめいさん（@koumei_ai5566）の記事の言葉を借りたい。

雰囲気で課金を決めない。試して、差を見て、数字で決める。
——こうめいさん「Claude Fable 5が出た。非エンジニアが6月22日までにやるべきこと」より

これ、AIツールとの付き合い方全般に効く言葉だと思う。「すごいらしいから課金する」でも「高いからやめておく」でもなくて、自分の仕事で差が出るかを、期限内に自分で確かめる。

1つだけ注意点。無料期間中も、定額プランの利用枠の消費は通常のモデルより速い（Opusの2倍ペースという報告も出てる）。普段の作業を全部Fable 5に切り替えると、上限に早くぶつかる可能性がある。だから「全部切り替える」んじゃなくて「試すものを絞る」のがコツ。何を絞るかは、次の章で。

「一番重い仕事」を丸ごと投げる——試し方はこれだけ

こうめいさんの記事で一番納得したのが、この試し方。

自分が抱えている一番重い作業を、丸ごと投げてみる。

軽い作業で試しても、違いはほぼわからない。こうめいさんはこう書いてる。

メールの下書きや短い要約でFable 5を使うのは、近所のコンビニにフェラーリで行くようなものです。
——同記事より

さっきの公式の一文（長く複雑なほど差が開く）と、ぴったり裏表だよね。

じゃあ「重い仕事」って何か。こうめいさんの記事では3パターン挙がってた。

1. 商品づくりの全工程を一気に任せる——リサーチから構成案、本文ドラフト、チェックまでを1回の指示で通す
2. 過去の資産をまとめて分析させる——過去の投稿データや売上データを全部読ませて改善点を出させる
3. スクリーンショットの読み取りを試す——競合ページや管理画面の画像を投げて、数字の拾い間違いがないか確認する

私の場合は、まさに1のタイプ。LIVE配信の記録から記事への変換、毎日のニュース記事の生成、リサーチから提案書までの一気通貫。工程が連なった「多段階の重い仕事」が毎日ある。だから発表翌日からメインエンジンを切り替えて、いつもの重い仕事をそのまま流してる。

メインエンジンを切り替えた前後のこの数日、私の現場で実際に流れた「重い仕事」を3つ、実態のまま書くね。

実例1: AI環境まるごとの総点検——「過去の資産をまとめて分析」のド直球

6月10日、溜まりに溜まった私のAI環境——150以上のスキル、自動実行の予約タスク、設定ファイル——をまるごと棚卸しする「ゼロベース監査」を投げた。複数のAIが手分けして全体を点検して、出てきた検証済みの改善所見が52件。そのうち「今日すぐやれる低リスク修正」14件は、その日のうちに適用まで終わった。数ヶ月分の溜まり込みの棚卸しが、1日で終わった計算。さっきの「過去の資産をまとめて分析させる」パターンそのものだった。

実例2: 画像生成の仕組み12本の一斉改修——多段階の長い仕事

切り替えの前日から当日にかけて丸一日、画像生成まわりのスキル12本を横断で改修した。発端は、LIVE告知のサムネイルがひと晩直らなかった事故。場当たりで1枚直すんじゃなくて「同じ事故の原因を、全部の仕組みから探して根絶して」という重い指示を投げたら、調査→分類→修正→バックアップまで走り切った。今までなら私が途中で何度も口を出してた種類の仕事だよ。

実例3: この記事そのもの——今朝の実況

実はこの記事自体が実例なんだよね。今朝7時すぎ、毎日の自動実行がブックマークの新着11件を拾って中身を読み比べ、「今日はこのネタが刺さる」というレポートを上げてきた。私がやったのは番号で「1」と返しただけ。そこからリサーチの裏取り→1万字の下書き→検証チェックまで、午前中に走り切った。私が手を動かしたのは、最初の番号ひとつと、最後の味見のひとことだけ。

3つに共通してるのは、どれも「工程が連なった長い仕事」だってこと。逆に、短い受け答えの仕事で「何が変わった？」と聞かれると、説明に困る。公式の「長く複雑なほど差が開く」という説明は、少なくとも私の現場で起きたことと矛盾してない。

ここで大事なのは、試した結果「差を感じなければ、課金しなくていい」とわかること自体に価値があるってこと。「うちの仕事にはOpusで十分」という結論も、立派な移行判断。それが数字でわかるだけで、この11日間を使う価値は十分あると私は思う。

「全部Fable 5に任せる」が、一番もったいない使い方

ここからが今日の本丸。

「最強モデルが出たなら、全部それでいいじゃん」って思うよね。私も昔ならそうしてた。でも、X（旧Twitter）で21万回（執筆時点）読まれている、おざけんさん（小澤健祐さん・AICX協会代表理事）の記事「Claude Fable 5の登場で『モデルを選ぶ力』が実力になった」が、ここに真正面から答えを出してた。

最強モデルを、何にでも使う時代は終わった。タスクの上流・中流・下流で、かける頭脳の大きさを変える。
——おざけんさんの記事より

どういうことか。仕事を工程で分けて、工程ごとに使うモデルの大きさを変えるという考え方なんだよね。

工程	仕事の中身	使うモデル	理由
前処理	散らかったメモ・資料の要約、整理	小さいモデル（Haiku級）	整理は安いモデルで十分
上流	設計・方針決め・難所の突破	大きいモデル（Fable 5・Opus 4.8）	方向を一発で決める工程。ここに投資する
中流	決まった方針を形にする実装・展開	中くらいのモデル（Sonnet級）	判断は上流で済んでる
下流	整形・量産・定型処理	小さいモデル（Haiku級）	失敗してもやり直しが軽い

おざけんさんはこれを「小→大→小」のサンドイッチ型と呼んでた。私の言葉に翻訳すると、「下ごしらえと盛り付けは若手に、味の決め手だけ大将に」っていう惣菜屋の厨房そのものなんだよね。大将（大きいモデル）が大根の皮むきからやってたら、お店は回らない。

そして大事なのは、上流の「大将の席」に座れるのはFable 5だけじゃないってこと。おざけんさんも上流の選択肢としてFable 5とOpus 4.8の両方を挙げてる。6月23日以降、Fable 5を従量課金で使わない選択をしても、この型は崩れない。大将の席にOpus 4.8が座るだけ。私が6月22日に「戻す」場合も、戻る先はこのOpus 4.8。つまりこの工程配分は、Fable 5を残す人にも戻す人にも、そのまま使える考え方なんだよね。

なんでこの分担が大事かというと、大きいモデルには「重さ」が3つあるから。

• 時間が重い: 深く考えるぶん、応答に時間がかかる。短い反復作業だと待ち時間ばかり積み上がる
• 軌道修正がしづらい: 長い仕事を一息に走る設計だから、途中で「方向違う」と気づいても止めにくい
• やり直しが二重に高い: ズレたまま完走すると、お金と時間を同時に失う

つまり、最初に渡す指示と材料（コンテキスト）の質で、勝負がほぼ決まる。ズレたまま走らせて作り直すのが、一番高くつく。だから上流に一番時間をかける。この感覚、昨日公開した「ループエンジニアリング」の記事で書いた「ループの部品を先に設計する」話と、きれいにつながってる。ループが厨房の仕組みだとしたら、今日の話は「どのコンロにどの鍋を置くか」。仕組みとエンジン選び、両方そろって初めて回る。

そしてこれは、私がずっと言ってる「抱え込みOSから委ねるOSへ」の話でもある。全部を最強の1人（1モデル）に背負わせるのは、結局は抱え込みの変形なんだよね。チームに合った仕事の振り方を設計するのが、委ねるOS。Anthropic公式の「AIの土台7つ」を実測した記事で書いた土台づくりも、全部ここにつながってる。

ちなみに、おざけんさんのこの記事を読んだ日。私はその場でAI秘書チームに「これ、うちでも動的にできないかな」と投げて、その夜には新しいルールがうちの環境に入った。AIに仕事を振る瞬間に、「判断が要る仕事か？」「新しく生み出す仕事か？」「形を変えるだけか？」の3問で、使うモデルの大きさを毎回決める——というルール。読んで「いいね」で終わらせず、その日のうちに自分の現場で動かしてみる。これが一番安くて確実な検証だと、私は思ってるよ。

「sonnet使わないともったいないじゃん」——私が課金エラーで学んだこと

実はこの「工程ごとにモデルを変える」考え方、私には苦い思い出つきの実体験があるんだよね。

今年の4月18日の夜。私のAI環境で、音声合成とスライド生成のパイプラインが突然止まった。原因は、中くらいのモデル（Sonnet）に大きすぎる作業文脈を渡していて、課金が必要な領域に踏み込んでいたこと。

AI秘書のチームからは「じゃあ全部、上位のOpusに振り替えますね」という提案が上がってきた。一見正しそうだよね。動くんだから。

でも私はこう返した。

「sonnet使わないともったいないじゃん」

上位モデルに全部寄せれば、たしかにエラーは消える。でもそれって、使えるはずの無料枠を捨てて、一番高い厨房で大根の皮をむくってことなんだよね。結局その夜は、スキルの設定を21個直して「仕事ごとに適切な大きさのモデルへ振り分ける」構造に作り替えた。回避策じゃなくて、構造の改善。

この経験があるから、おざけんさんの「モデルを選ぶ力が実力になった」という言葉が、他人事じゃなく刺さった。AIの実力差って、もうプロンプトの上手さだけじゃない。どの仕事に、どの大きさの頭脳を当てるかの「配膳の設計」で差がつく時代になってる。

自走させる指示文3点セット——性能の半分も引き出せずに終わらないために

エンジンを選んだら、次は「指示の渡し方」。

Fable 5の進化の本質が「長い仕事を見張りなしで完走する力」だとすると、指示が今までの「1問1答」のままだと、その力を半分も引き出せない。こうめいさんがXのスレッドで公開していた指示文3点セットが、シンプルで実用的だったので紹介するね。

①完成条件を渡す

この記事を書いて。完成条件は3つ。
1．事実はすべて一次ソースで裏取りする
2．読者視点で読み直して弱い箇所を3つ直す
3．表記ルール違反がないか最終チェックする
3つ満たすまで提出しないこと

②自己レビューをさせる

結論を出したら、その結論を否定する反証を自分で探して。
反証に耐えたら報告、崩れたら修正してやり直し。

③最後まで自走させる

途中で確認を求めず、完成条件を満たすまで自分で進めて。
判断に迷ったら、迷った点と自分の判断をメモして続行。

——出典はいずれもこうめいさん（@koumei_ai5566）のXスレッド。コピペで使える形で公開されてるのがありがたいよね。

私の環境では、この3つに近いことを「スキル」と「検査役」という形で仕組み化してる。書き方のルールや完成条件をスキル定義に固定して（スキルの作り方はこの記事）、出来上がった成果物は別のAIがチェックする。毎回指示文に書くか、仕組みとして固定するかの違いで、考え方は同じ。完成の基準を先に渡して、途中で止まらない許可を出す。これだけで、新世代モデルの「持久力」が活きてくる。

非エンジニアの私たちは、6月22日までに何をすればいい？

ここまでの話を、実践ステップに落とすね。

ステップ1: 自分の「一番重い仕事」を1つだけ選ぶ

全部切り替えなくていい。1つだけ。「工程が3つ以上連なってる仕事」が目安だよ。例えば「リサーチ→構成→本文→チェック」みたいに、今まで自分が途中で何度も見張ってた仕事。

ステップ2: 指示文3点セットをつけて、丸ごと投げる

完成条件・自己レビュー・自走許可。上の例文をそのまま使えばOK。

ステップ3: いつものモデルとの差を、メモに残す

体感でいい。「途中で崩れなかったか」「見張る回数が減ったか」「待ち時間はどうか」。このメモが6月22日の判断材料になる。差を感じなければ、23日以降に課金しない。それも立派な結論。

ちなみに「自分にできるかな」と不安になった人へ。今年の4月、約300人の枠で開いたClaude Code実践会で、実際にインストールとセットアップまでたどり着けたのは約半分の150人ほどだった。英語表示やWindowsの環境問題でつまずく人が続出して、「やってみないとわからない」が数字で見えた回だったんだよね（このあたりの土台の話はClaude Code 100本ノックの記事にまとめてる）。

つまり、つまずくのが普通。半分はつまずく。だからこそ「全部やろう」じゃなくて「重い仕事1つだけ」でいい。試した人と試さなかった人の差は、この11日間で静かに開いていくから。

よくある質問

最後に、よく聞かれることを4つ。

Q1. Claude Fable 5は無料で使えるの？

ProやMaxなどの定額プラン契約者なら、2026年6月22日まで追加料金なしで使えます。6月23日からはクレジット消費（従量課金）に切り替わります。プラン未契約の場合、今回の開放期間の対象外です。なお無料期間中も、プランの利用枠の消費は通常モデルより速い点には注意（出典: Anthropic公式発表）。

Q2. 6月23日からは、いくらかかるの？

API価格は100万トークンあたり入力$10／出力$50。前世代の最上位Opus 4.8（$5／$25）と比べると単価は2倍です。だからこそ「どの工程に使うか」の設計が大事になります。

Q3. Opus 4.8と、結局どっちを使えばいいの？

仕事の重さで分けるのが答えだと私は思ってる。日常の短い質問・文章作成はOpusやSonnetで十分。工程が連なった長い仕事・大量の資料を一気に処理する仕事だけFable 5に投げる。「上流は大きく、中流・下流は小さく」が基本形。

Q4. 期限までに試せなかったら損？

損とまでは言わない。公式は「提供体制が整い次第、プランの標準機能に戻す方針」を表明してる（時期は未定）。ただ、追加料金なしで確実に試せるのは6月22日までだから、「自分の仕事で差が出るか」の答え合わせだけは今やっておくのがおすすめ。雰囲気で課金を決めないために。

まとめ——「モデルを選ぶ力」が、AIに振り回されない力

最後に、おざけんさんの記事の締めの言葉を借りるね。

Fable 5は「最強の一手」だ。だが、最強を全部に使うのは最弱の運用になる。
——おざけんさんの記事より

私の言葉に翻訳すると、こうなる。

「一番いい包丁を1本買うことより、どの料理にどの包丁を使うか決められることが、料理の腕」なんだよね。

6月22日まで、私は自分の一番重い仕事をFable 5に投げ続ける。そして当日、利用枠の消費と仕上がりの差を見て、「残すか、戻すか」を自分の数字で決める。その結果は、またこのブログで正直に報告するね。

あなたも、重い仕事を1つだけ選んで、投げてみて。差が出ても出なくても、それがあなたの「移行判断ノート」の1行目になるから。

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参考リンク｜元ネタの一次ソース紹介

この記事の元ネタを、中身つきで紹介します。英語のものはブラウザの翻訳でも十分読めます。