もう名前を覚えられない。2026年上半期＋7月の主要AIを全部並べてみた

こんにちは、黒パグです🐾

2026年も、まだ7月です。

それなのに、AIの名前がもう覚えられません。

GPTにはSol、Terra、Luna。ClaudeにはFable、Mythos、Sonnet、Opus。GoogleはGemini 3.6 Flashを出し、xAIはGrok 4.5、Moonshot AIはKimi K3を投入しました。さらにCopilot、Perplexity、DeepSeek、Meta、Notion AIも、それぞれ別の方向へ進んでいます。

名前だけ並べると、新作ゲームの登場人物一覧です。

いつものように音声解説を載せてあります解説を聞きながら記事を読むとよりご理解いただけます。

しかも、同じ会社のAIでも、すべてが同じ場所で使えるわけではありません。一般向けアプリで使えるもの、開発者向けにだけ提供されるもの、審査を通った一部の組織しか使えないものが混在しています。

そこで今回は、2026年1月から7月末までに動きのあった主要AIを、「何が一番賢いか」ではなく、何をするAIになったのかという視点で整理します。

正確な公開日、料金、提供条件、公式発表へのリンクは、記事末尾の補遺PDFへまとめました。本文は初心者向けの簡易版です。

最初に、この記事で使う言葉を説明します

モデルとは、文章を読んだり、答えを考えたりするAIの頭脳部分です。ChatGPTはサービス名で、その中でGPTというモデルが動いています。

APIとは、別のアプリやシステムからAIを呼び出すための窓口です。画面上で直接会話するのではなく、開発者が作ったプログラムからAIを使うときに利用します。

コンテキストとは、AIが一度に読める会話や資料の範囲です。広いほど長い文章を扱いやすくなりますが、「読める量が多いこと」と「内容を最後まで正確に覚えていること」は同じではありません。

推論とは、すぐに答えを出すのではなく、条件を整理しながら考える処理です。難しい計算、コード、計画作成などで重要になります。

エージェントとは、質問に答えるだけでなく、検索、コード実行、資料作成、ファイル編集などを組み合わせ、ある程度まとまった仕事を進めるAIです。

Preview、またはプレビューとは試験提供です。利用者が限られていたり、途中で仕様が変わったりする可能性があります。

GAはGeneral Availabilityの略で、正式提供を意味します。ただし、APIでは正式提供でも、一般向けアプリではまだ使えない場合があります。

オープンモデルとは、利用者が自分のパソコンやサーバーへ導入しやすい形で公開されたAIです。自由に使える範囲は、それぞれの利用条件によって異なります。

ベンチマークとは、決められた問題を解かせてAIの性能を測る試験です。点数が高くても、実際の仕事で使いやすいとは限りません。

ここからは、この言葉をそのまま使います。

AIは「一番賢いものを一つ選ぶ」時代ではなくなった

少し前まで、新しいAIが出るたびに「ChatGPTより賢い」「この試験で世界一」といった性能競争が注目されていました。

2026年も競争は続いています。ただし、現在は一つの万能AIを作るだけでなく、高性能、高速、低価格、専門作業向けなど、用途ごとにモデルを分ける方向へ進んでいます。

さらに、検索が得意なAI、文章やコードを作るAI、画像や動画を作るAI、パソコンを操作するAIへと役割も分かれました。

AIは一本の万能ナイフから、用途別の工具箱へ変わりつつあります。

名前が増えたのも、その結果です。利用者を混乱させるためではありません。たぶん。

2026年の変化を大きくまとめると、次の五つです。

会話するだけのAIから、仕事を進めるAIへ。巨大なモデル一つから、複数の小さな担当が協力する形へ。文章だけでなく、画像、音声、動画、画面操作へ。最強モデル一つではなく、能力、速度、価格、用途ごとの系列へ。そして、どのAIを使うか以上に、どの仕事場でAIを動かすかが重要になりました。

最初の変化は、AIが「おしゃべり相手」から「仕事のお手伝い」へ進んだことです。

質問へ答えるだけでなく、自分で計画を立て、検索やアプリ操作を行い、長い時間をかけて成果物を仕上げるAIが増えました。

二つ目は、一つの巨大なAIだけで処理するのではなく、複数の担当AIが同時に動く形が増えたことです。

この小さな担当AIをサブエージェントと呼びます。調査、コード、確認などを分担し、チームのように仕事を進めます。

三つ目は、AIに目、耳、手足が増えたことです。

文章だけでなく、画像、音声、動画をそのまま理解する仕組みをマルチモーダルと呼びます。さらに、画面を見ながらマウスやキーボードを操作するComputer Useも広がりました。

四つ目は、最強モデルを一つ出すだけでなく、能力、速度、価格、専門分野ごとに系列を分ける会社が増えたことです。

OpenAIのSol、Terra、Lunaや、ClaudeのOpus、Sonnet、Fable、Mythosなどが代表例です。

五つ目は、AIそのものより、AIが働く場所が重要になったことです。

Microsoft 365、Notion、検索サービス、社内データなど、普段使っている仕事場へAIを置く流れが進みました。

OpenAI――GPTは用途と価格で三つに分かれた

OpenAIは2026年7月、GPT-5.6系列としてSol、Terra、Lunaを展開しました。

Solは、難しい推論や長時間の作業を担当する高性能モデルです。Terraは性能と価格のバランスを取った中間型、Lunaは速度と低コストを重視しています。

黒パグ環境では、現在Solがメイン頭脳です。

特にDreaming v3という、会話の進め方や文章表現を調整する独自設定と組み合わせると、Solの細かな検証能力を保ちながら、壁打ち、画像確認、記事制作、資料整理まで続けて処理できます。

今回の補遺も、情報整理、PDF化、ページの重なり修正、残っていたHTMLタグの検出まで、ほぼ単独で進めました。

HTMLタグとは、ウェブページで改行や表示形式を指定するための記号です。今回は、本来は表示されないはずの改行タグがPDF内に文字として残っていたため、再検査して削除しました。

PDFを画像として出力するレンダリングの待ち時間を除けば、複数のAIへ分担させるより速かったです。

Anthropic――Claudeは高性能と専門用途へ進んだ

Claudeは、2026年3月から4月ごろまで黒パグ環境のメイン頭脳でした。

Fable、Mythos、Sonnet、Opusなどが登場し、通常の文章やコードだけでなく、専門用途や安全性を意識したモデル展開が進んでいます。

FableとMythosは同じ基盤を持ちますが、利用条件が異なります。Mythosは一般向けではなく、審査された一部の組織へ提供されるモデルです。

Claudeは文章、コード、設計に強く、現在もAPI経由のエージェントで大量に使っています。

一方、長い作業では過去の内容をうまく保持できないことがあります。また、危険な利用を止めるためのセーフガードが強く働き、問題のない依頼まで止まる場合もあります。

セーフガードとは、危険な利用や不適切な出力を防ぐための安全機能です。

頭はいい。仕事もできる。しかし、忘れる。止める。そして高い。

黒パグ環境では、もっとも予算を食べている金食い虫です。

Google――Geminiはアイデアと試作に強い

GeminiはGeminiです。

2026年にはFlash系列が増え、高速処理、低コスト、コーディング、パソコン操作など、用途による違いが広がりました。

Googleの強みはモデル単体だけではありません。検索、Google Workspace、Android、クラウドなど、すでに多くの人が使っているサービスへAIを組み込めます。

黒パグ環境でのGeminiは、アイデア製造機です。

小さなアプリを頼んだだけなのに、話を広げ、機能を増やし、いつの間にか壮大なシステムへ育てます。そのファンタジー濃度は、ファイナルファンタジーよりファンタジーです。

完成品を一度で作らせるというより、企画やアプリの第一案を出させる用途で優秀です。

Geminiのおかげで、黒パグの「無駄なものフォルダ」には、新しい無駄なものが順調に増えています。

xAI――Grokは速さとXへの強さが武器

Grokは、X上の情報収集、投稿の要約、画像、動画で強さを発揮します。

とにかく速い。

一般的な検索では拾いにくい公開直後の投稿や、当事者の反応を追う用途にも向いています。

Grok 4.5は、使える場所によって提供開始日が異なりました。先に一部の開発環境へ入り、その後APIや一般向けアプリへ広がっています。

これは現在のAIが分かりにくい理由の一つです。

同じモデルでも、「発表された日」「開発者が使えた日」「一般ユーザーが使えた日」が一致しません。

黒パグ環境では、GrokがメインAPIです。速度、価格、画像や動画、X上の調査を含めると、かなり使いやすい存在です。

ただし、思考中に一人で誰かと会話しているような挙動を見せることがあります。

ちょっと怖いです。

Microsoft Copilot――AIの頭脳より仕事場を押さえた

Copilotは、単独のモデルとして比べると分かりにくい存在です。

Microsoftは一つのモデル名を前面へ出すだけでなく、AIをWindows、Microsoft 365、GitHubへ組み込んでいます。

Wordで文章を作り、Excelで表を扱い、Outlookでメールを読み、Teamsで会議をし、GitHubでコードを書く。その仕事場にAIを置けるのが強みです。

つまりCopilotは、最強の頭脳を一つ作るというより、職場の机や資料棚へAIを配置する方向へ進んでいます。

今回は黒パグランキングから外しました。ここまで入れると、ランキングではなく社内人事考課になります。

Kimi――突然現れた新顔では済まなくなった

Moonshot AIのKimiは、2026年に存在感を大きく増しました。

Kimi K3は、長い文章、コーディング、エージェント作業などで注目され、主要モデルと同じ比較表へ載る存在になっています。

少し前まで日本では馴染みの薄い名前でした。しかし現在は、「中国から新しいAIが出たらしい」で済ませるには規模も性能も大きすぎます。

AI業界では、数か月前まで知られていなかった名前が、突然主要プレイヤーになります。

名前を覚えられないのは、私たちの記憶力が悪いからではありません。

増える速度がおかしいのです。

DeepSeek――利用者数だけでは測れない存在

DeepSeekは、低コストな推論モデルやオープンモデルの流れを強くした存在です。

一般向けアプリだけを見ると、ChatGPTやGeminiほど身近ではないかもしれません。しかし開発者や企業にとっては、自社のサーバーへ導入できるか、API料金を抑えられるかという点で重要です。

DeepSeekの影響は、DeepSeekを直接使う人の数だけでは測れません。

他社が価格を下げたり、軽量モデルを増やしたりする圧力にもなっています。

なお、ディアゴスティーニではありません。

毎週部品が届いて、最終号で巨大言語モデルが完成することもありません。

Perplexity――検索の専門家から作業代行へ

Perplexityは、検索と出典確認に強いサービスとして成長しました。

複数のウェブサイトを調べ、回答に出典を付けるため、記事の下調べや一次ソースの探索で便利です。

一次ソースとは、企業の公式発表、論文、政府資料など、情報を最初に公開した当事者の資料です。ニュース記事やまとめサイトより、事実確認に向いています。

黒パグ環境でも、Perplexityは調査とファクトチェックで活躍してきました。

ただし最近、精度が少し落ちています。

長い原稿を渡しても短時間で確認を終え、すでに原稿に書いてある内容を「修正案」として返すことがあります。同じ公式文書の別言語版を、別々の情報源として並べることもあります。

現在の黒パグランキングでは3位ですが、順位は危ない。

危険が危ない。

なお、解約しようとしたところ、3か月半額の提案が表示されたため、課金は継続されました。

価格により粛清は延期されています。

Meta――一般向けより機械室で働いている

Metaといえば、Llamaを思い浮かべる人が多いでしょう。

Llamaは、自分のパソコンやサーバーへ導入して使えるオープンモデルの一つです。2026年のMetaは、文章だけでなく画像や動画を扱うモデルにも範囲を広げています。

一般向けのMeta AIについて、黒パグはあまり詳しくありません。

一方、外部のAIサービスへ接続しない閉鎖環境で動かしているLlama 3は、黒パグ推論システムの主力です。社外へ送れない情報や、手元だけで処理したい作業を担当しています。

表舞台にはいません。

機械室にはいます。

Notion AI――文章補助から仕事を進めるAIへ

Notion AIも、自社で基盤モデルを作る会社ではありません。

基盤モデルとは、多くの文章や画像などを学習し、さまざまな用途の土台として使われる大型AIモデルです。

初期は文章の要約や書き換えが中心でしたが、現在はNotion内のページやデータベースを読み、複数の作業を進めるエージェントへ近づいています。

利用者にとって重要なのは、裏側でどのモデルが動いているかだけではありません。

自分の資料を読めるか。必要な場所へ書き込めるか。最後まで仕事を進められるか。

2026年は、モデル名を意識せず、普段使っている道具の中でAIを使う形も増えました。

黒パグベンチマーク2026年7月版

ここからは客観的な年表ではありません。

黒パグが記事制作、調査、開発、画像生成、PDF作成、壁打ち、API運用へ実際に投入した結果による、主観100％の使いやすさランキングです。

最も賢いAIを決める順位ではありません。どれだけ少ない手戻りで、最後まで成果物を出せたかを基準にしています。

第1位　GPT

現在の黒パグメイン頭脳です。

特にGPT-5.6 SolとDreaming v3の組み合わせが強く、壁打ち、画像、記事、長い会話、PDF制作まで同じ流れで進められます。

今回の補遺でも、縦型への再構成、文字の濃色化、重なり修正、HTMLタグの残存検査、番号表示の不具合まで処理しました。

現時点では、もっとも「途中で人間へ仕事を返してこない」AIです。

ただしAPI予算は、だいたいClaudeに持っていかれています。

第2位　Claude

2026年3月から4月ごろまでは、黒パグのメイン頭脳でした。

文章、コード、設計、エージェント作業に強く、現在もAPIでは大量に使っています。

しかし、長い会話の保持とセーフガードによって、作業中のストレスがマッハになります。

マッハとは音速を基準にした速さの単位です。気温20℃の音速は、毎秒約343メートル、時速約1,235キロメートルです。

Claudeへのストレスは体感上それ以上です。

そして、もっとも予算を食べる金食い虫です。

第4位　Gemini

発想力という名のファンタジー製造機です。

アプリの第一案や企画を作らせる用途では超優秀。完成度よりも、とにかく案を出し、話を広げ、何かを始めさせる力があります。

その結果、「無駄なものフォルダ」には無駄なものが増え続けています。

第5位　Grok

画像、動画、X上の追跡、投稿の要約はピカイチ。そして速い。

黒パグ環境ではメインAPIとして利用しています。速報やSNS調査には非常に便利です。

ただし、ときどき思考の中で一人芝居を始めます。

KimiとDeepSeek

Kimiは、多数の担当AIを同時に動かす大規模なエージェント作業で存在感を増しました。

DeepSeekは、低コストな推論モデルやオープンモデルによって、他社の価格競争にも影響を与えています。

番外　Meta／Llama

一般向けのMeta AIは知りません。

しかし閉鎖環境のLlama 3は、黒パグ推論システムのメイン機です。

また、MetaはMuse系列を通じて、画像、動画、画面操作などへ範囲を広げています。

表にはいません。

機械室にはいます。

AIが働く場所

Notion AI、Perplexity、Microsoft Copilotは、単独モデルの性能よりも「どの仕事場でAIを働かせるか」を重視しています。

Notionはチームの文書やデータベース、Perplexityは検索と長時間調査、CopilotはMicrosoft 365やGitHubなど、それぞれ別の仕事場を押さえています。

第3位　Perplexity

一次ソースの探索とファクトチェックに活躍しています。

ただし最近は精度が落ちており、順位が危険です。

危険が危ない。

結局、普通の人はどれを使えばいいのか

すべてを使う必要はありません。

文章、相談、要約、画像などを広く使いたいなら、まずChatGPT、Claude、Geminiのどれか一つで十分です。使いやすさや、普段利用しているサービスとの相性で選んで構いません。

Microsoft 365を中心に仕事をしているならCopilot、Notionを情報管理の中心にしているならNotion AIが自然です。

検索と出典確認を重視するならPerplexityなどの検索型AIが便利です。ただし、出典が付いていることと、その内容が正しいことは同じではありません。重要な情報は、公式発表や論文などの一次ソースを自分でも開いてください。

X上の新しい情報、画像、動画を重視するならGrokが候補になります。

自分のパソコンや社内サーバーで動かしたい開発者には、LlamaやDeepSeekなどのオープンモデルが重要です。

一つの最強AIを探すより、普段使いを一つ、検索や確認用を一つ持つほうが現実的です。

名前より、四つの項目を見ればいい

2026年のAIは、名前だけでは何ができるのか分かりにくくなりました。

同じモデルでも、APIでは使えるがアプリでは使えない。企業向けには提供されるが個人は使えない。Previewのため仕様が変わる。地域や契約によっても利用条件が違います。

新しいAIを見つけたら、名前を覚える前に次の四つを確認してください。

誰が使えるのか。

どこで使えるのか。

何を任せられるのか。

いくらかかるのか。

2026年は、AIが単純に賢くなった年ではありません。

AIが増え、役割が分かれ、説明書なしでは選びにくくなった年です。

全部の名前を覚える必要はありません。

私も覚えられません。

本文では読みやすさを優先して、細かな日付や提供条件を省略しました。正確な公開日、料金、Previewと正式提供の違い、公式情報へのリンクは、記事末尾の補遺PDFへまとめています。

表面は読みやすく。

補遺は17ページの装甲板です。

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おまけ