Haiku 5.5登場で、Claude 5.5シリーズが出そろった。Opus・Sonnet・Haikuをどう使い分ける？
実際の開発で考える、3モデルの役割分担と速度・コスト・品質の最適化
2026年10月7日、AnthropicからClaude Haiku 5.5がリリースされました。
9月22日のOpus 5.5、9月28日のSonnet 5.5に続き、これでClaude 5.5シリーズの3モデルが出そろったことになります。
前回の記事では、Opus 5.5とSonnet 5.5を使って同じWebアプリケーションを開発し、それぞれの特徴や役割分担について考察しました。
今回は新たに登場したHaiku 5.5でも、同じ仕様のWebアプリケーションを開発してみました。
気になるのは、軽量モデルでどこまで開発できるのか。そして、開発時間やコストは本当に抑えられるのか。
実際の検証結果をもとに、3モデルの使い分けを考えてみます。
Haiku 5.5でWebアプリを開発してみた
今回も、問い合わせ管理システム「Inquiry Flow」を開発対象にしました。
Next.js、TypeScript、MUI、Prisma、SQLiteなどを使ったWebアプリケーションで、問い合わせの登録・編集・削除・検索・履歴管理・ダッシュボードなどを実装するものです。
最初に仕様書や開発ルールを与え、Claude Codeで初期実装を進めました。
結果は、なかなか興味深いものでした。
計測項目Haiku 5.5初期実装の計測時間約23分自動テスト50件成功人間への技術的介入0件自力で解決したコード関連の問題5件APIリクエスト53回ツール呼び出し104回
DBの設計からAPI、画面の実装、テストコードの作成まで進め、途中で発生した型エラーやLintエラーなども自分で修正しています。
個人的に評価したいのは、単にCRUD機能を実装しただけではないことです。
更新時の競合を防ぐ楽観ロックや、変更履歴をトランザクションで保存する仕組みまで実装されていました。
人間が技術的な助言をしなくても、ここまで進められたのは十分評価できると思います。
ただし、ブラウザでの画面操作やスマートフォン表示は未検証です。また、依存パッケージに13件の脆弱性が報告されており、こちらも未対応です。
50件のテストが成功したからといって、そのまま本番公開できる品質というわけではありません。
なお、今回の計測は初期実装までで、追加機能の開発は含んでいません。
Opus・Sonnet・Haikuを実測結果で比較する
では、前回のOpus・Sonnetと比較するとどうでしょうか。
比較項目Opus 5.5Sonnet 5.5Haiku 5.5実装時間約27分約11分約23分自動テスト103件53件50件ブラウザ検証22項目―未実施技術的介入―0件0件
※前回の計測結果との暫定比較です。実行環境や検証範囲が完全に一致していることは確認できていません。「―」は今回の比較資料では確認できない項目です。
今回、最も短時間で初期実装を進められたのはSonnet 5.5でした。
Haiku 5.5はSonnetの約2.1倍の時間がかかり、Opusに近い結果です。
ここで面白いのは、AnthropicがHaiku 5.5を高速なモデルとして位置づけていることです。
しかし、モデルの応答が速いことと、開発全体が早く終わることは同じではありません。
AI駆動開発では、コードを書くだけでなく、仕様の理解、ファイルの読み取り、コマンドの実行、テスト、問題の修正など、さまざまな工程があります。
これらをどれだけ効率よく進められるかによって、最終的な所要時間は変わります。
また、テスト件数にも差がありました。
ただし、テストは各モデルが作成したものなので、件数だけで品質の優劣は判断できません。
今回の結果からは、Haikuにも十分な初期実装能力がある一方、複数工程をまたぐ開発ではSonnetの効率がよい可能性が見えてきました。
Haikuは安い。でも、開発全体のコストはどうなのか？
今回、特に比較したかったのがドルコストです。
Haiku 5.5は、3モデルの中で最もトークン単価が安く設定されています。
では、実際の開発で使用したトークン数をAPI料金に換算すると、どうなるのでしょうか。
※2026年10月10日時点のAnthropic公式料金による参考試算です。実際の支払額ではありません。Haikuはプロンプト長100K以下と100K超で料金が変わるため、全リクエストに各料金帯を一律適用した場合の範囲を示しています。
数字だけを見ると、Haikuは非常に安く感じます。
ただ、もうひとつ注目したい結果があります。
今回のHaikuは、Sonnetの約4.1倍のトークンを消費していました。
※キャッシュ読込・書込を含む合計です。総トークン数は、そのまま課金額や処理効率を意味するものではありません。
Haikuは単価が安いものの、今回の実験では多くのトークンを使っています。
さらに、Haiku 5.5はプロンプト長が100Kトークンを超えると料金が上がる仕組みです。実際のAPI料金を確定するには、リクエストごとの利用量を確認する必要があります。
ここで感じたのは、「安いモデルを使うこと」と「安く開発を完了させること」は違うということです。
もちろん、Haikuに向いている短い処理や定型作業では、単価の安さが大きなメリットになります。
しかし、複雑な開発を丸ごと任せる場合には、モデルの単価だけでなく、作業時間、トークン消費量、生成物の品質、そして人間による確認・修正の負荷まで含めて考える必要がありそうです。
私なら、3モデルをこう使い分ける
今回の検証で、Haiku 5.5が想像以上に幅広い実装を進められることが分かりました。
では、すべてをHaikuに任せるのかというと、現時点ではそう考えていません。
私自身、普段からAIを活用してWebシステムやSaaSを開発していますが、開発工程によってAIに求める能力は異なります。
今回の結果を踏まえると、次のような使い分けがよさそうです。
Opus 5.5
要件定義、複雑な設計、技術判断、重要なレビュー
Sonnet 5.5
メインの実装、テスト作成、エラー修正、機能追加
Haiku 5.5
小規模な修正、定型処理、調査・要約、補助的な実装
例えば、Opusで設計を整理し、Sonnetで実装を進める。その途中で発生する単純な修正や調査をHaikuに任せる。
このような組み合わせです。
Anthropic自身も、Haiku 5.5を繰り返し処理やサブエージェントでの利用に適したモデルとして紹介しています。
私としても、Haikuの価値は単独でアプリケーションを最初から最後まで開発させることだけではなく、必要な処理を切り出して、効率よく任せられることにあると考えています。
もちろん、これは現時点の私の運用方針です。
Haikuに大きな機能を任せた方がよいケースもあれば、最初からOpusで実装した方が効率的なケースもあるでしょう。
大切なのは、モデルごとに仕事を固定することではなく、実際の結果を見ながら使い分けを調整していくことだと思います。
AI駆動開発は、モデルを選ぶところから始まる
今回、Haiku 5.5でもWebアプリケーションの初期実装を進められたことは、大きな収穫でした。
一方で、今回の計測ではSonnetの方が短時間で完了しており、モデルの単価だけでは開発全体の効率を判断できないことも見えてきました。
今後は、初期実装だけでなく、機能追加や仕様変更への対応力も比較してみたいと思います。
AI駆動開発に、ひとつの正解はありません。
何を作るのか。どの程度の品質が必要なのか。そして、どこまでAIに任せるのか。
その条件に合わせてモデルを選び、必要に応じて組み合わせる。
3つのClaude 5.5シリーズが出そろったことで、AI駆動開発の選択肢はさらに広がったと感じています。
参考資料
※検証結果は個人の開発環境での実測に基づくものです。
