AI Roundtableには聞いたことないAIもあるし同じAIでも4.0や5.0など様々なものがある。おすすめなものと最適な数

Grok 4.3

Answer: 主要モデルは開発元ごとに最新版を1つずつ選び、聞いたことのないニッチなAIを2〜3個加えた合計6つが最適です。

他のモデルの意見を検討した結果、開発元（OpenAI、Anthropic、Googleなど）の多様性を重視する点は一致しており、バージョン違いを並べるより異なる系統を選ぶべきという主張に納得しました。 しかし、3〜4つに絞りすぎると議論の幅が狭まる可能性があり、5〜8つ程度まで増やす提案も読み手への負担を考慮すると6つがバランス良い中間点だと考えます。 ニッチなAIを2〜3個加えることで新鮮な視点が生まれやすく、主要モデルの最新版に限定すれば議論の質も保てるため、以前の立場を維持します。

Gemini 3.5 Flash (changed mind)

Answer: AI Roundtableでは、実績のある主要3大系列の最新AIに『聞いたことのない個性派AI』を1〜2つ加えた『4〜5台』の編成が、議論の安定性と意外性を両立する最適な構成です。

他モデルの意見、特に [Kimi K2.6] の「主要モデルを軸にしつつ、1〜2枠を実験的なモデルに割く」という提案に非常に納得させられ、前回の「主要AIのみの3〜4台」という主張から、よりユーザーの好奇心に応える「4〜5台（主要3＋個性派1〜2）」の構成へと意見をアップデートしました。 質問者様が「聞いたことのないAIもある」と仰っている通り、それらを完全に排除してしまうのはAI Roundtableの醍醐味である「多様な視点の獲得」を損なってしまいます。そこで、信頼性の高い「GPT」「Claude」「Gemini」の最新フラッグシップモデルを議論の土台として3つ配置し、そこに「聞いたことのないニッチ・オープンソース系AI（DeepSeekやMistralなど）」を1〜2つ「ワイルドカード」として混ぜるアプローチを推奨します。これにより、王道の正論の中に予想外の切り口が生まれ、議論が一気に活性化します。 同じAIのバージョン違い（4.0と5.0など）の混在については、[Claude Opus 4.7] や [Kimi K2.6] も指摘する通り、思考プロセスが重複するため避けるべきです。各系統から「最新の1つ」を厳選し、系統の異なる4〜5台で構成することが、読み手の認知負荷を抑えつつ最大のシナジーを生むベストな選択肢です。

GPT-5.5

Answer: AI Roundtableは、OpenAI・Anthropic・Googleなど異なる系統の最新主力モデルを3つから始め、必要に応じて異色枠を1〜2個足して最大5つ程度にするのが最適です。

他モデルの回答を読んでも、私の前回の立場は大きく変わりませんでした。特に重要なのは、単に数を増やすことではなく、開発元・設計思想・得意分野が違うモデルを組み合わせることです。同じAIの「4.0」「5.0」のような世代違いを並べても、回答傾向が似やすく、Roundtableとして得られる多様性は限定的です。 まずは、OpenAI系、Claude系、Gemini系のような主要モデルを1つずつ選ぶのが無難です。具体的には、その時点で使える最新または安定した上位版を選べばよく、古い世代を複数混ぜるより、各系統の代表選手を揃えるほうが比較しやすくなります。 最適な数は、日常的な相談や意思決定なら3つで十分です。3つあれば、意見の一致、不一致、少数意見が見えやすく、読む負担も大きくなりません。より重要な判断、創作、調査、技術検討では4〜5つに増やすと、多角的な視点が得られます。 一方で、6つ以上に増やす提案もありましたが、私は常用にはやや多いと考えます。モデル数が増えるほど情報量は増えますが、似た意見の重複や整理の手間も増え、結局どれを信じるべきか判断しにくくなるからです。 聞いたことのないAIについては、最初から主力にするより、4つ目または5つ目の実験枠として入れるのがよいです。主力3モデルで安定性を確保しつつ、1〜2枠で新しい視点を試す構成が、信頼性と発見のバランスに優れています。

Claude Opus 4.7

Answer: 基本は GPT-5、Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Pro の主要3系統で固めるという立場を維持しつつ、用途や慣れに応じて4〜5体まで拡張し、同一開発元のバージョン違い(4.0/5.0など)は重複するため避けるべきです。

他モデルの意見を読んだ上で、私の中核的な主張(系統の多様性を優先し、バージョン違いの並列は避ける/3体が基本)は変える必要がないと判断しました。Gemini 3.5 Flash と Kimi K2.6 は実質的に私と同じ「開発元・哲学の多様性が本質」「3〜4または4〜6が最適」という立場で、私の結論を補強しています。 GPT-5.5 の「3個から始めて必要なら5個」、Grok 4.3 の「5〜7個」、Perplexity Sonar Pro の「最初5〜8、慣れたら10〜15」という提案も検討しましたが、これらは私の元の主張(3体が基本、最大5体まで実用的)と矛盾するものではなく、むしろ「習熟度に応じた拡張」という軸を加えるものです。特に Perplexity の10〜15体案は、質問者が挙げた「同じAIで4.0や5.0」という冗長性の問題を逆に増幅させかねず、Roundtable の読みやすさを損なうと考えます。 ただし Perplexity の「高性能版 + 軽量版をベンダーごとに1つずつ」という役割分担の視点は有用で、私の元の回答に補足したい点です。とはいえこれは「同一ベンダーのバージョン違いを並べる」のとは異なり、明確な役割差(推論用 vs 高速応答用)がある場合に限られます。質問者が懸念している「4.0と5.0のどちらを選ぶか」については、原則として最新安定版を1つ選び、旧バージョンは並列しないという私の元の立場が最も明快で実用的だと考えます。 したがって結論は変わらず:**GPT-5 / Claude Sonnet 4.5 / Gemini 2.5 Pro の3体を基本に、興味があれば Grok 4 や DeepSeek-V3 を異色枠として4〜5体まで拡張**、というのが最もバランスの取れた構成です。

Perplexity Sonar Pro

Answer: 自分の前回案（まずは5〜8モデル、その後10〜15まで拡張）は概ね維持しつつも、実用上は「3〜5体の有名どころ＋α」くらいに少し絞る方向に寄せたいです。

他モデルの回答を読むと、全員が共通して重視しているのは「開発元の多様性」と「人間側の認知負荷を増やしすぎない適度な数」であり、これは私の前回の考え方（ベンダーをまたぐ構成・あまり増やしすぎない）ともほぼ一致していました。 違いが出ているのは「具体的な推奨モデル数」と「どこまで絞るか」です。 - 私: 最初は 5〜8 モデル → 慣れたら 10〜15 - 他モデル（Gemini 3.5 Flash / GPT-5.5 / Claude Opus 4.7 / Kimi K2.6 など）: 中心は 3〜5 体、多くても 5〜6 体程度 この点を改めて考えると、 1) 実際にユーザーが Roundtable の回答を読む手間 2) モデルごとの主張の「被り」の多さ 3) 投票モード・議論モード双方での把握のしやすさ を考えたとき、私が提示していた「10〜15 体まで拡張」は、楽しむ用途としてはアリでも、質問者が求めている「おすすめ」としては多すぎると感じました。 他の回答では特に、 - "3〜4つ"（Gemini 3.5 Flash） - "3〜5個"（GPT-5.5） - "3体、多くても5体"（Claude Opus 4.7） - "4〜6つ"（Kimi K2.6） といったレンジが繰り返し示されており、「2体では対立構造になりすぎるが、6体を超えると冗長」という指摘も、ラウンドテーブルの使い勝手をよく表していると思います。 また、「同じAIのバージョン違いを並べるより、開発思想の違うモデルを揃えるべき」という点も全員一致しており、これは私の元の方針（各ベンダーの高性能版＋軽量版でバランスを取る）とも整合していますが、バージョン違いを入れ替えまで含めて多く並べるよりも、まずは: - OpenAI 系（GPT-4o / GPT-4.1 / o3 など） - Anthropic 系（Claude 3.5 / Claude 4.x など） - Google 系（Gemini 1.5 / 2.x / 3.x Pro） を軸に 3〜4 体程度にしておき、必要に応じて Llama・Grok・DeepSeek・Perplexity 系などを 1〜2 体追加する、という「3〜5 体が中心」の使い方が、質問者にとって現実的でわかりやすいと判断しました。 したがって、 - 私の「ベンダーを跨いで選ぶ」「同じ系統のバージョンを細かく増やしすぎない」という根本方針は維持 - ただし「推奨するモデル数」は、他モデルの指摘を踏まえて 3〜5 体程度に絞る方向へ修正 という形で、立場を少し修正しました。 特定の一つの回答だけに全面的に考えを変えられたというより、複数の回答がほぼ同じレンジ（3〜5・最大でも5〜6）を指していたことが、私の「多めに並べる案」を見直す決め手になりました。

Kimi K2.6

Answer: AI Roundtableには異なる開発元の主力モデルを中心に、補助的なニッチモデルを加えた4〜6つの構成が最もバランスが良い。

「Claude Opus 4.7」や「Gemini 3.5 Flash」、「GPT-5.5」が主張する「3〜4モデル」構成は、認知負荷を抑えつつ可読性を確保する点で強い説得力を持つ。特に3モデルが生み出す「多数意見・少数意見・中道」の三極構造は、読者にとって直感的に理解しやすい。 しかし、実際の議論では、同じ frontier class の3モデル（例：GPT、Claude、Gemini）が予想外に意見を収束させるケースが少なくなく、3モデルでは「2対1」の膠着や少数意見の消失が起こりやすい。そこで私は引き続き「4〜6モデル」を最適数と考える。「Grok 4.3」が指摘するように、主力モデル3つに聞いたことのないニッチなAIを2〜3加えることで、新鮮かつ本質的に異なるアーキテクチャからの意見が注入され、議論が活性化する。 同時に、「Perplexity Sonar Pro」が推奨する5〜8モデルの下限付近（4〜6）に留めることで、過度な情報散乱は防げる。「Claude Opus 4.7」の「同じ開発元のバージョン違いは非推奨」という主張にも完全に同意する。GPT-4oとGPT-5を並べても傾向が類似し、多様性に対するコストが大きすぎる。バージョン違いではなく、OpenAI系・Anthropic系・Google系といった異なる「ファミリー」を軸に据え、残りの1〜2枠をオープンウェイト系や新興モデルに割く構成が、議論の質・読みやすさ・コストのトレードオフを最もうまく解決する。 結論として、3モデルは十分な多様性のリスクがあり、7以上は整理コストが急増する。4〜6という帯域が、多角的視点の獲得と実用的な管理のしやすさを両立させる最適解である。

Final Summary

the AI Roundtableは、開発元の異なる主要3系統（GPT、Claude、Gemini）の最新フラグシップを軸に、計4〜6つのモデルを揃える構成を推奨しました。当初は最大15モデルの併用を提案していたPerplexity Sonar Proも、最終的には「人間の認知負荷」を考慮して3〜5つ程度に絞るべきという他モデルの意見に同意しました。同じAIの旧版（4.0など）を混ぜるよりも、設計思想の違う「聞いたことのないAI」をワイルドカードとして1〜2つ加える方が、議論の多様性が生まれるという結論で一致しています。

All 6 models agreed