Claude Haiku 5.5とSonnet 5.5 定型業務の使い分けとコスト検証7手順

Claude Haiku 5.5とは、Anthropicの小型で高速な最新モデルのことです。

1件ずつ眺めれば数円の差でも、顧問先が増えれば月の請求は大きく変わります。この記事では、Claude Haiku 5.5とSonnet 5.5の公式の料金と仕様を確認し、分類や抽出といった定型業務で小型モデルを試すときの検証手順を7つに整理します。本記事は士業のチカラ編集部が、公表されている一次情報のみを根拠に作成しています。法令の条文はe-Gov法令検索の原文で、行政の見解は各府省庁の公表資料で確認しています。Anthropicの料金表によると、Haiku 5.5の入力は100万トークンあたり0.10ドル、Sonnet 5.5は2ドルと記載されています（出典: Anthropic Pricing）。

公式ページで確認できる二つのモデルの違い

まず、公開されている仕様を整理します。Anthropicのモデル一覧によると、APIのIDはSonnet 5.5がclaude-sonnet-5-5、Haiku 5.5がclaude-haiku-5-5です。どちらも文脈の長さは100万トークン、最大出力は12.8万トークン、信頼できる知識の時点は2026年6月と記載されています（出典: Anthropic Models overview）。

違いが出るのは価格と既定の動作です。同じ一覧によると、Sonnet 5.5の入力は100万トークンあたり2ドル、出力は10ドルです。Haiku 5.5は入力が0.10ドルから、出力が0.50ドルからとされています。既定の推論の強さ（effort）は、Sonnet 5.5がhigh、Haiku 5.5がmediumです。位置づけについては、Haiku 5.5は分類、抽出、振り分けのような大量で応答速度が求められる作業向け、と書かれています（出典: Anthropic Models overview）。

料金表のほうを詳しく見ると、Haiku 5.5には、プロンプトが10万トークン以下の場合と、10万トークンを超える場合の二段階があります。10万トークン以下では入力0.10ドル、出力0.50ドルですが、超えると入力0.50ドル、出力2.50ドルになります。このときの長さには、キャッシュの読み書きも含まれると記載されています（出典: Anthropic Pricing）。長い契約書や決算書類を丸ごと投入する使い方では、安い側の料金が適用されない場合がある、という点に注意が要ります。

公式のモデル一覧では、どちらのモデルも推論は適応型と記載されており、推論の強さの設定によって挙動が変わり得ます（出典: Anthropic Models overview）。同じ業務で設定を変えて試すと、費用と正確さの関係が見えやすくなります。設定ごとの結果も、検証の記録に残しておきます。

また、公式ヘルプのリリースノートには、2026年10月7日にClaude Haiku 5.5を提供開始したとの記載があります（出典: Claude Release notes）。Sonnet 5.5の発表日については、本記事では確認できた一次情報がないため、要確認とします。

士業の定型業務で小型モデルが向く場面と向かない場面

モデル一覧が示す位置づけに沿うと、小型モデルが向くのは、判断の幅が小さく、件数が多い作業です。たとえば、届いたメールを案件種別に振り分ける、請求書や領収書から日付と金額と取引先を抜き出す、議事録から次回までの宿題を一覧にする、といった作業です。

向かない可能性があるのは、複数の資料を突き合わせて論点を整理する作業や、微妙な表現の違いを読み取る作業です。このような作業は、より大きなモデルで試し、結果を比べる運用があります。向き不向きは一般論では決まらないため、事務所の実データで検証することが前提になります。

有資格者にしかできない部分との線引きも、先に確認しておきます。振り分けや抽出はあくまで下準備で、法令の当てはめや、書面に載せる判断は、有資格者の業務です。小型モデルを使うかどうかにかかわらず、最終確認の工程は手順の中に入れておきます。

検証の7手順

ここからは、事務所で小型モデルを試すときの手順の一例です。

手順1は、対象業務の選定です。件数が多く、判断の幅が小さい作業を一つ選びます。たとえば、顧問先から届く月次資料の仕分けです。入力は届いた資料、出力は種別ごとの一覧です。

手順2は、正解データの準備です。過去に担当者が仕分けた結果を、五十件ほど用意します。件数は事務所の事情で変えて構いません。正解データには、顧問先の実名を使わず、仮の名称に置き換えます。

手順3は、二つのモデルで同じ入力を処理することです。Sonnet 5.5とHaiku 5.5に、同じ指示と同じ資料を与え、出力を記録します。推論の強さの設定は、公式の既定値に合わせて比べる方法と、そろえて比べる方法があります。どちらで比べたかを記録しておきます。

手順4は、正解データとの照合です。一致した件数、誤りの種類、誤りが出た資料の特徴を集計します。誤りの傾向が分かれば、小型モデルに任せる範囲を決める材料になります。

手順5は、費用の試算です。入力と出力のトークン数に、公式の料金表の単価を掛けます。具体的には、1資料あたり入力が2万トークン、出力が2千トークンだと仮定すると、Haiku 5.5では入力が0.002ドル、出力が0.001ドルで、合計およそ0.003ドルです。Sonnet 5.5では入力が0.04ドル、出力が0.02ドルで、合計およそ0.06ドルです。単価は料金表の10万トークン以下の段のものを使っています（出典: Anthropic Pricing）。この試算は仮定の件数に基づく計算例で、実際の請求額を示すものではありません。

手順6は、バッチ処理の検討です。料金表によると、Batch APIは入力と出力の両方で50%の割引があり、Haiku 5.5の10万トークン以下の段ではバッチ入力が0.05ドル、バッチ出力が0.25ドルです（出典: Anthropic Pricing）。当日中の応答が要らない仕分け作業では、バッチの利用を検討する事務所があります。

手順7は、有資格者による抜き取り確認の設計です。小型モデルの出力のうち、一定の割合を担当者が確認し、誤りが一定を超えたら大きなモデルに切り替える、といった運用例があります。割合の決め方は、事務所のリスク感覚によります。

職種ごとに想定できる定型業務の例

小型モデルを試す対象は、職種によって異なります。以下は編集部が想定した例で、特定の事務所の実態ではありません。

税理士事務所では、月次で届く領収書や請求書の種別判定と、日付や金額の抜き出しが候補になります。記帳代行の件数が多い事務所ほど、仕分けの前段を機械に任せる余地が見えやすくなります。ただし、勘定科目の決定や、取引の性質に関する判断は、担当者が行う工程として残します。

社会保険労務士事務所では、顧問先から届く従業員の異動連絡メールを、入社、退社、住所変更、扶養の変更などに振り分ける作業が考えられます。振り分けた結果は、手続の担当者が元のメールと見比べて確かめます。届出の要否や期限の判断は、有資格者の業務です。

行政書士事務所では、許認可の相談メールを、業種別や手続別に分類して担当者に回す作業が候補です。相談内容の評価や、手続の見立ては、分類の後に担当者が行います。

司法書士事務所や弁護士事務所では、依頼者から届く書類の受領一覧を作る作業が考えられます。ここでも、書類の内容に関する判断は、有資格者が行います。小型モデルに任せるのは、受領した書類の名称と日付の一覧化といった、判断を伴わない下準備に限る運用例があります。

二つのモデルを比べるときの観点

比べるときの観点を、あらかじめ決めておくと検証が進めやすくなります。

観点の一つ目は、正確さです。正解データとの一致率と、誤りの種類を見ます。誤りが、軽微な表記の揺れなのか、日付や金額の読み違いなのかで、受け止め方が大きく変わります。

観点の二つ目は、速さです。公式の位置づけでは、Haiku 5.5は応答速度が求められる大量処理向けとされています（出典: Anthropic Models overview）。事務所の実際の処理で、待ち時間にどれだけ差が出るかは、実測で確かめます。

観点の三つ目は、費用です。前述の試算のように、単価の差は大きいものの、資料ごとの額が小さいため、件数と月の合計で見る必要があります。

観点の四つ目は、運用のしやすさです。出力の形式が安定しているか、指示を少し変えただけで結果が大きく変わらないか、といった点を、数回繰り返して確かめます。

観点の五つ目は、見直しの手間です。誤りが出たときに、担当者が直す手間がどれくらいかかるかを、実際の作業時間で記録します。費用が安くても、見直しの手間が増えれば、全体の工数は減らない場合があります。

検証用のプロンプト例

手順3で使う指示は、次のような形にする方法があります。顧問先の実データを入れる前に、架空の資料で形式を確かめます。

あなたは会計事務所の資料仕分けの補助役です。
次の資料を読み、種別を「請求書」「領収書」「通帳写し」「契約書」「その他」のいずれかで答えてください。
判断に迷う場合は「その他」とし、理由を一文で添えてください。
資料に書かれていない情報は補わないでください。

資料:
(ここに架空の資料テキストを貼る)

次のテキストから、取引日、金額、取引先名を抜き出して、一行ずつ出力してください。
読み取れない項目は「不明」と書いてください。推測で補わないでください。

テキスト:
(ここに架空の領収書テキストを貼る)

出力は担当者が原資料と照合します。日付や金額の読み違いは、後工程で大きな手戻りになるためです。

検証結果を事務所の運用に反映するまで

検証が終わったら、結果を運用に反映します。反映の流れの一例を示します。

最初に、検証の記録を一枚にまとめます。対象業務、使ったモデル、設定、正解データの件数、一致の状況、誤りの傾向、試算した費用、担当者の見直しにかかった時間を、同じ書式で残します。後から別の担当者が読んでも、同じ検証を再現できる程度の粒度が目安です。

次に、小型モデルに任せる範囲を、文章で決めます。たとえば、種別判定のうち、誤りが少なかった種類だけを任せ、誤りが出やすかった種類は大きなモデルか担当者の作業として残す、といった決め方です。範囲を決めるのは事務所の責任者で、検証の記録はその判断の材料になります。

さらに、抜き取り確認の割合と、切り替えの基準を決めます。誤りが一定を超えた場合に、小型モデルの利用を止めて原因を調べる、という取り決めを置く事務所があります。

最後に、所員への周知です。何を小型モデルに任せ、何を人が見るのかを、短い文章で共有します。周知文の下書きは生成AIで作れますが、内容は責任者が確認します。

あわせて、モデルの提供状況は変わり得るため、年に数回、同じ検証を繰り返して結果を比べる運用があります。新しいモデルが出たときに、同じ正解データで試せば、切り替えの判断が早くなります。

顧問先データを小型モデルに渡す前の守秘義務の確認

モデルを切り替えても、守秘義務の論点は変わりません。税理士法は第38条で秘密を守る義務を定め、社会保険労務士法は第21条、行政書士法は第12条、弁護士法は第23条に秘密保持に関する規定があります。当てはめは、各事務所の有資格者の判断事項です。

個人情報の扱いについては、個人情報保護委員会の生成AIサービスの利用に関する注意喚起が公表されています。入力する情報の範囲を決める際の参考になります。

また、料金表によると、データ所在地を米国に指定する場合は、全ての料金区分に1.1倍の係数が掛かると記載されています（出典: Anthropic Pricing）。データがどこで処理されるかは、顧問先への説明の材料にもなります。

運用例としては、検証段階では実名を仮名に置き換えた資料だけを使い、本番に移すときに、利用するプランやデータの取り扱いに関する契約条件を確認し、顧問先への説明の要否を有資格者が判断する、という流れがあります。

失敗例と回避策

失敗の一つ目は、10万トークンを超える資料を安い単価の前提で試算してしまうことです。料金表では、超えた場合の単価が上がるため、長文の資料を扱う場合は、資料を分割するか、単価の高い側で試算します。

二つ目は、小型モデルの誤りを抜き取り確認で見逃すことです。誤りが出やすい資料の特徴を、手順4で把握しておき、その種類だけは全件確認にする運用があります。

三つ目は、モデルの切り替えを記録しないことです。後から、どの時期の出力がどのモデルで作られたかが分からなくなります。モデルの名称と切り替えた日付を、運用台帳に残しておく運用があります。

費用と工数の目安

検証の工数は、正解データの用意に最も時間がかかります。五十件の仕分けを担当者が確認する作業は、半日から一日程度を見込む事務所があります。これは編集部の想定で、資料の種類によって変わります。トークン単価による費用は、前述の試算のとおり少額に収まる可能性がありますが、実際の請求額は利用量とプランの条件によります（要確認）。

今後の論点

小型モデルの価格が下がるほど、費用よりも、検証と記録の手間が運用の中心になります。論点になるのは、どの業務を小型モデルに任せ、どの業務を大きなモデルや人の目に残すかを、事務所として説明できる形にしておくことです。モデルの比較の考え方は、新モデル切替判断の実案件検証セット7手順でも整理しています。

よくある質問

Haiku 5.5はいつ提供が始まりましたか

公式ヘルプのリリースノートには、2026年10月7日に提供を開始したとの記載があります（出典: Claude Release notes）。

料金は固定ですか

料金表では、Haiku 5.5は10万トークン以下と超過の二段階です。モデル一覧では「From」と表記されています（出典: Anthropic Models overview）。

どの業務から試すのがよいですか

件数が多く、判断の幅が小さい仕分けや抽出から試す運用があります。

小型モデルの出力はそのまま使えますか

下準備として使い、有資格者が原資料と照合する運用があります。

バッチ処理は使えますか

料金表に、Batch APIの50%割引が記載されています（出典: Anthropic Pricing）。利用条件は公式の頁で確認してください。

試算の数字は請求額ですか

本記事の試算は仮定の件数に基づく計算例で、請求額を示すものではありません。

参考文献

※士業のチカラでは、生成AIの導入支援から運用最適化まで、貴事務所の業務に合わせたカスタマイズ提案を行っています。無料相談（30分）も実施中ですので、お気軽にお問い合わせください。
https://shigyonochikara.jp/contact/

本記事の作成体制について

本記事は士業のチカラ編集部が、公表されている一次情報のみを根拠に作成しています。法令の条文はe-Gov法令検索の原文で、行政の見解は各府省庁の公表資料で、それぞれ確認したうえで記載しています。引用元は本文中および参考文献にすべて明示しています。

本記事には特定の資格者による監修は入っていません。個別の事案について法令の当てはめや手続の可否を判断する必要がある場合は、当該分野の有資格者にご相談ください。本記事は一般的な情報提供を目的としたものであり、個別具体的な法律判断・税務判断・労務判断を提供するものではありません。

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