AIモデル一覧｜作りたいアプリ・サービス別にわかるAI一覧【場面別まとめ】
AI活用が一般化する中で、「ai モデル 一覧」という検索キーワードを目にする機会が増えています。
しかし実際に調べてみると、
- モデル名ばかりが並んでいて違いがわからない
- 自分が作りたいAIに、どのモデルを使えばいいのかわからない
と感じる方も多いのではないでしょうか。
結論から言うと、AIモデルは性能や知名度で選ぶものではありません。
「どんなAIを作りたいか（場面・業務）」から逆算して選ぶのが最も合理的です。
本記事では、AIを自分で作りたい人・業務にAIを組み込みたい人向けに、場面別で使えるAIモデルを一覧形式で整理します。
AIモデルは「用途・場面」から選ぶのが正解
現在、AIモデルは数百〜数千以上存在すると言われています。
しかし、実務で使われているモデルはそこまで多くありません。
重要なのは次の問いです。
AIで何をしたいのか？
どの業務を楽にしたいのか？
以下では、実務でよくある代表的な場面ごとに、
「この用途ならこのAIモデル」という形で整理していきます。
【比較図①】用途別AIモデル一覧
※以下は、用途別AIモデル比較図の内容です。
| 作りたいAI（アプリ・サービス）例 | 主要モデル | 組み合わせると強いモデル | 主な役割 |
|---|---|---|---|
| 需要予測・売上予測 | 時系列予測モデル（Prophet 等） | XGBoost / LightGBM、LLM | 数値予測＋解釈 |
| 議事録生成 | Whisper | LLM（GPT / Claude） | 音声→文字→要約 |
| 天気予報・環境予測 | 専門予測モデル | LLM | 予測＋説明文 |
| 占い・診断サイト | LLM | 小型LLM、ルール | 文章生成 |
| 英会話アプリ | LLM | 音声認識・音声合成 | 会話・添削 |
| FAQ・チャットボット | LLM | RAG（社内データ） | 問い合わせ対応 |
| 広告文・SNS投稿生成 | LLM | 画像生成AI | 文案量産 |
👉 モデル単体ではなく「組み合わせ」で考えるのが実務の基本です。
LLMと生成AIの違いとは？ChatGPT・Geminiとの関係を初心者向けに解説
経営判断のための需要予測・売上予測
想定される活用シーン
- 売上・来店数の予測
- 在庫・仕入れ判断
- 人員配置や出店計画
向いているAIモデル
- 時系列予測モデル（Prophetなど）
- 機械学習モデル（XGBoost / LightGBM）
- LLM（GPT / Gemini）※補助的に使用
需要予測は、ChatGPTのようなLLMだけで行うものではありません。
数値の予測自体は専門モデルが担当し、**LLMは「経営判断を言語化する役割」**として使われます。
会議・商談の議事録生成
想定される活用シーン
- 会議の自動文字起こし
- 議事録作成
- 要点・TODO抽出
向いているAIモデル
- Whisper（音声→文字）
- GPT / Claude（要約・整理）
議事録生成は、音声認識AI＋言語モデルの組み合わせが定番です。
特に長時間の会議では、長文処理に強いモデルが重宝されます。
天気予報・環境予測の作成
想定される活用シーン
- 天気予報
- 災害リスクの説明
- 環境データの可視化
向いているAIモデル
- 数値予測・専門モデル
- LLM（解説文作成）
天気や災害の予測そのものは専門モデルが担当し、
一般向けにわかりやすく伝える部分をLLMが担う形が主流です。
占いサイト・診断コンテンツの作成
想定される活用シーン
- 占い結果の生成
- 性格診断
- 相性診断
向いているAIモデル
- LLM（GPT / Claude / Gemini）
- 小型LLM（コスト重視の場合）
占いや診断は「正解がない」世界です。
そのため、自然な文章生成が得意なLLMと非常に相性が良い分野と言えます。
英会話アプリ・学習アプリの作成
想定される活用シーン
- 英会話練習
- 添削
- ロールプレイ会話
向いているAIモデル
- LLM（会話生成・添削）
- 音声認識・音声合成AI
英会話アプリでは、正確さよりも会話の自然さ・続けやすさが重要です。
この点でLLMは非常に強みを発揮します。
FAQ・チャットボット（問い合わせ対応）
想定される活用シーン
- 顧客対応
- 社内問い合わせ対応
- マニュアル検索
向いているAIモデル
- LLM（GPT / Claude）
- RAG構成（社内データ連携）
業務AIの中で最も導入が進んでいる分野です。
自社データと組み合わせることで実用性が大きく向上します。
【比較図②】正解がある業務／ない業務でのモデル選択
| 業務の性質 | 例 | 向いているモデル |
|---|---|---|
| 正解がある | 需要予測、天気予測、分類 | 専門モデル |
| 正解がない | 占い、英会話、相談 | LLM |
| 両方ある | レポート作成、経営判断 | 専門モデル＋LLM |
👉 迷ったら「正解があるか？」で切り分けると失敗しにくくなります。
AI導入の進め方｜失敗しない基本ステップ
- AIで解決したい業務を明確にする
- AIと人の役割を分ける
- 小さく導入して改善する
いきなり完璧なAIを作ろうとすると失敗します。
AIは「導入して終わり」ではなく、使いながら育てるものです。
業務に合ったAI設計の考え方
業務AIは、単体のAIモデルで完結することはほとんどありません。
【比較図③】業務AIの基本構成イメージ
入力データ
↓
専門AIモデル（予測・認識）
↓
LLM（文章化・説明）
↓
人の判断
↓
業務アウトプット
このように、AIモデルは部品として組み合わせて使うのが基本です。
まとめ：AIモデル一覧｜作りたいアプリ・サービス別にわかるAI一覧【場面別まとめ】
AIモデルは数多く存在しますが、実務で重要なのは「どのモデルが高性能か」ではありません。
本当に重要なのは、
- どの業務で
- どんな判断・作業を
- どこまでAIに任せたいのか
を整理した上で、場面に合ったAIモデルを選ぶことです。
実際の業務では、1つのAIモデルですべてを解決するケースはほとんどなく、専門モデルとLLMを組み合わせて使う設計が主流になっています。
また、AI導入は「ツール選び」から始めるものではなく、業務全体を俯瞰し、AIが活きる場面を見極めることから始まります。
この整理ができていないと、高性能なAIモデルを導入しても成果につながりません。
まずは自社の業務を振り返り、どの場面でAIを活用できそうかを考えることが、失敗しないAI活用への第一歩です。
株式会社アドメディカル代表。大学卒業後、大手予備校に就職。学生募集に携わる。特にデジタル領域に力を注ぎ、 ホームーページの SEO・MEO対策・LLMO対策、インターネット広告、コンテンツマーケティングを中心に売上拡大。少子化が進む 教育業界で毎年120％売上を伸ばす。独立後は、予備校時代のノウハウと人脈を生かし、富裕層向けの広告プランニング、 SEO・MEO・LLMO・インターネット広告のインハウス（内製）化のサポートを中心に事業展開。一般社団法人AI・IoT普及推進協会マスターコンサルタント。
