複数モデル（LLM）の使い分け設計とは？｜MCP入門 4.2｜GPT-4・Claude・Geminiをタスクごとに最適活用

4.2 複数モデル（Multi-LLM）の使い分け

現代の生成AI活用では、OpenAIのGPT-4やAnthropicのClaude、GoogleのGemini、MetaのLLaMAなど、 多様な大規模言語モデル（LLM）が利用可能になっています。それぞれのモデルは性能・速度・コスト・得意領域が異なるため、 状況に応じた使い分け、すなわちMulti-LLM設計が重要になります。

このセクションでは、複数のモデルを目的別・役割別に使い分けるためのMCP（Model Context Protocol）設計と、 分離・切り替え・連携の方法について、実装レベルで詳しく解説します。

なぜMulti-LLMが必要なのか？

• コスト最適化： GPT-4は高性能だが高価 → GPT-3.5やClaudeで十分な場面もある
• 応答速度： モデルによってレスポンスの速さが異なる（ユーザー体験に影響）
• 特化能力： モデルごとに文体・論理性・暗黙知への強さが異なる
• APIの安定性： 各社APIの信頼性・制限にも差がある

MCPによる役割分担設計

MCPを活用することで、「どの文脈」「どのタスク」「どのユーザー状態」に応じて どのモデルを選ぶかという制御をルール化・構造化することが可能です。

例：

{
  "task": "日報フィードバック生成",
  "preferred_model": "GPT-3.5"
}

設計パターン1：タスクベーススイッチング

タスクの種類に応じてモデルを切り替える構成です。

• GPT-4：要約・推論・深い分析
• GPT-3.5：テンプレート返信や定型文生成など軽量な処理
• Claude：丁寧な自然言語処理や長文処理

設計パターン2：ユーザー属性ベース切替

ユーザーの契約プラン・業種・使用頻度などに応じて、使用するモデルを変える方式。 例：エンタープライズ契約者にはGPT-4、一般ユーザーにはGPT-3.5。

設計パターン3：フォールバック＆ヘルスチェック

API障害や遅延などが発生した場合に、自動的に代替モデルへ切り替える設計です。 MCPは状態モニタリングと選択ロジックを記述するハブとして活用できます。

{
  "fallback": ["GPT-4", "Claude", "GPT-3.5"],
  "preferred": "GPT-4"
}

設計パターン4：モデル連携型ワークフロー

複数モデルをパイプライン的に接続して段階的に処理する方式。 例：Claudeで要約 → GPT-4で意思決定 → Geminiでユーザー向け通知文を生成。

テンプレートとスロットの最適化

モデルごとにプロンプト形式や制約が異なるため、MCPテンプレートをモデル別に最適化することが重要です。 LangChainやSemantic Kernelでは、こうしたモデル分離設計を支援するモジュールが提供されています。

複数LLMの併用は、生成AIの品質・速度・コスト・信頼性のバランスを最適化する鍵です。 MCPをルーターとして機能させることで、複雑な分岐や切替処理を柔軟かつ明示的に設計できます。

次は、一人のユーザーが複数の会話やプロジェクトを同時に持つようなケースにおいて、 どのようにセッションを分離・復元し、文脈を切り替えるかという設計について見ていきましょう。 → 4.3 マルチセッションとユーザー管理へ進む