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title: Claude Codeのモデル選択とeffort設定｜3モデルの使い分け基準
description: Claude Codeのモデル選択は、/modelでOpus・Sonnet・Haikuを切り替え、/effortで思考深度をlow・medium・highに調整するのが基本です。タスク別の設定マトリクス、ultrathinkの使い方、チームで再現できる運用ルールの作り方まで解説します。
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# Claude Codeのモデル選択とeffort設定｜3モデルの使い分け基準

- 2026年3月17日
- 最終更新: 2026年10月20日

![](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/generated/kv_claude-code-model-effort-selection.jpg)

この記事の結論

Claude Codeは「どのモデルで、どれだけ考えさせるか」を自分で決められるツールです。モデル選択とeffort設定は、出力品質とトークン消費を同時に決める運用設計の話であり、個人の勘ではなくチームのルールとして仕組み化すべき領域です。

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**Claude Codeは「どのモデルで、どれだけ考えさせるか」を自分で決められるツールです。モデル選択とeffort設定は、出力品質とトークン消費を同時に決める運用設計の話であり、個人の勘ではなくチームのルールとして仕組み化すべき領域です。**

本記事は2026年8月時点の情報です。記事中の「Opus」「Sonnet」「Haiku」は、現行世代であるClaude Opus 5（`claude-opus-5`）／Claude Sonnet 5（`claude-sonnet-5`）／Claude Haiku 4.5（`claude-haiku-4-5-20251001`）を指します。

「簡単なリファクタに最上位モデルを使い続けていて、気づけばトークン消費が想定を大きく超えていた」「逆に難しい設計判断を軽量モデルに任せて、的外れな回答に振り回された」「そもそもチームの誰がどのモデルを使っているのか、把握できていない」——Claude Codeを使い込むほど、こうした声が出てきます。

Claude Codeのモデル選択とは、`/model`コマンドでOpus・Sonnet・Haikuを切り替え、`/effort`コマンドで思考深度をlow・medium・highの3段階に調整することで、タスクの複雑さに品質とコストを合わせる運用のことです。さらに指示文に「ultrathink」を含めれば拡張思考が発動し、同じモデルでもより深い推論を引き出せます。  
 本記事は、Claude Codeの実践シリーズの一部です。HubSpot完全ガイド関連記事として、AIツールを個人の道具で終わらせず、チームで再現できる業務の仕組みに変えるという視点から解説します。

## この記事でわかること

Claude Codeのモデルと思考深度を「タスクの複雑さ」という一本の軸で整理し、誰が使っても同じ判断になる運用ルールに落とし込む方法をまとめます。個人の使い方の最適化だけでなく、開発チーム全体で出力品質を揃える視点で解説します。

- **`/model`で選べる3モデルの性能差と適材適所** — Opus・Sonnet・Haikuは上位互換の関係ではなく、推論能力・応答速度・トークン消費のトレードオフです。どの軸を優先するかでタスクごとに選び分けます。
- **`/effort`の3段階が出力品質に与える影響** — `/effort`はモデルの思考深度（reasoning effort）を制御するコマンドで、lowは速度とコスト、highは分析の深さに振ります。
- **ultrathinkキーワードによる拡張思考の活用法** — 通常の指示文の中に「ultrathink」を含めるだけで、思考トークンの上限が引き上げられます。設計判断や根本原因の調査で効果を発揮します。
- **タスク別の最適設定マトリクスと段階的エスカレーション** — 常に最上位設定で走らせるのではなく、低い設定から始めて足りなければ上げる進め方を型にします。
- **チームで同じ判断ができるようにする仕組み化** — 設定の永続化とカスタムコマンドへの埋め込みで、新しいメンバーでも品質が再現できる状態をつくります。

**対象読者**: Claude Codeのトークン消費を最適化したいエンジニア、タスクに応じたモデル選択の判断基準をチームに共有したい開発リーダーの方に向けて書いています。最後まで読むと、自社のタスク種別ごとにモデルとeffortの標準設定を定義し、その日の作業内容に応じて迷わず切り替えられるようになります。

## Claude Codeのモデル選択が「コスト管理」ではなく「設計」である理由

モデル選択の話は、ともするとトークン消費をどう抑えるかという節約の議論になりがちです。ただ、私たちが実務で見ているのは、むしろ「タスクの難易度を言語化できていない組織ほど、モデル選択で迷い続ける」という構図です。ここではまず、この設定を何の設計として捉えるべきかを整理します。

### 現場で起きているのは「設定がExcel的な属人管理になっている」状態

Claude Codeのモデル設定は、放っておくと個人の頭の中だけに存在します。常にOpusで走らせる人、デフォルトのまま使い続ける人、重い処理のときだけ切り替える人——同じチームにこれらが混在すると、同じリポジトリに対する出力品質がメンバーごとにばらつきます。

これは、営業のパイプライン管理をスプレッドシートで各自が持っている状態とよく似ています。手元では回っているように見えても、誰かが抜けた瞬間に基準が失われ、新しく入った人は何が正解かわかりません。モデル選択は個人の好みではなく、チームで共有する設計情報として扱うことが出発点になります。

### 判断軸は「複雑さ」と「やり直しコスト」の2つ

どのモデルを使うかを決めるとき、私たちは2つの軸で考えることをおすすめしています。ひとつはタスクの複雑さ、もうひとつは間違えたときのやり直しコストです。

| 判断軸 | 低い場合 | 高い場合 |
| --- | --- | --- |
| タスクの複雑さ | 手順が決まっている定型作業 | 選択肢が複数あり、トレードオフの比較が必要 |
| やり直しコスト | すぐ気づけて、修正も軽い | 後工程に波及し、設計をやり直すことになる |
| 想定される設定 | 軽量モデル・低effortで速度優先 | 上位モデル・高effortで見落とし防止を優先 |

複雑さが低くてもやり直しコストが高いタスク——例えば本番環境の設定ファイル変更などは、作業自体は単純でも慎重に扱うべき領域です。この2軸で見ておくと、「単純だから軽量モデルでいい」という短絡を避けられます。軸が言語化されていると、メンバー同士で「このタスクはどちらに当たるか」を対話しながら設定を決められるようになる点も、チーム運用では利点になります。

### 機能単体ではなく、開発フロー全体のどこに置くかで考える

モデル選択は、それ単体で完結する設定ではありません。設計・実装・レビュー・動作確認という開発フローのどのフェーズにいるかによって、必要な思考の深さは変わります。フェーズの切り替わりとモデルの切り替わりを一致させることが、運用の基本形になります。この考え方は記事後半の「実務での運用パターン」で具体化します。

## /modelコマンドと/effortコマンドの基本

まずは2つのコマンドが何をするものかを正確に押さえます。似た役割に見えますが、`/model`は使う頭脳そのものを変え、`/effort`は同じ頭脳にどれだけ考えさせるかを変えるものです。この違いを理解しておくと、組み合わせの意味が明確になります。

### /modelコマンドとは

`/model`は、Claude Codeが使用するAIモデルを切り替えるコマンドです。Claude Codeはデフォルトでその時点の推奨モデル（通常はSonnet）を使用しますが、タスクの複雑さに応じて手動で切り替えることで、より高品質な出力やトークン消費の抑制につなげられます。

```
/model claude-sonnet-5
/model claude-opus-5
/model claude-haiku-4-5-20251001
```

`/model`とだけ入力すると利用可能なモデル一覧が表示されるので、そこから選択するだけでも切り替えられます。モデル名を正確に覚えておく必要はありません。

### /effortコマンドとは

`/effort`は、モデルの思考深度（reasoning effort）を制御するコマンドです。同じモデルでも、effortを高く設定すると内部での推論ステップが増え、より深い分析や正確な判断が可能になります。反対にeffortを低くすると、応答速度が向上しトークン消費が抑えられます。

```
/effort low
/effort medium
/effort high
```

`/effort`はエイリアスとして数値指定もできます。3段階の言葉で覚えておけば、日常の運用には十分です。

上の画面は、本記事で扱う`/model`と`/effort`のコマンド、そして各モデルを指定する書式をターミナル上に並べたものです。先頭行は`claude --version`の実行結果で、コマンドの入力形式そのものを確認できます。

以下の画像は、ターミナル画面です。/model・/effort・各モデル指定コマンドを並べたもの。

![ターミナル画面。/model・/effort・各モデル指定コマンドを並べたもの](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/cc_DD-7_1.png)

### Shift+Tabで呼び出すfastモード

`Shift+Tab`を押すと、入力欄に「fast」モードのトグルが表示されます。これはeffort lowに近い挙動で、短い応答を素早く返す設定です。簡単な質問や確認作業のときに、コマンドを打たずに切り替えられるのが利点です。

ただし、fastモードは思考を浅くする方向の設定なので、条件分岐の多い判断や複数ファイルをまたぐ調査には向きません。「答えが1行で返ってくるはずの問いかどうか」を目安に使い分けていただくといいでしょう。

## Opus・Sonnet・Haikuの性能比較と適材適所

3つのモデルは、上位・下位の関係というより、何を優先するかの違いで整理すると理解しやすくなります。ここでは特性の比較表と、それぞれが力を発揮するタスクを具体的に見ていきます。

### 3モデルの特性比較

| 特性 | Opus | Sonnet | Haiku |
| --- | --- | --- | --- |
| 推論能力 | 非常に高い | 高い | 標準 |
| コーディング品質 | 非常に高い | 高い | 標準 |
| 応答速度 | 遅い | 中程度 | 速い |
| トークン消費 | 多い | 中程度 | 少ない |
| コンテキスト理解 | 非常に深い | 深い | 基本的 |
| 最適な用途 | 設計・レビュー・複雑な実装 | 日常的なコーディング全般 | 定型作業・簡単な質問 |

この表で注目していただきたいのは、応答速度とトークン消費が推論能力と逆相関している点です。つまり「とりあえず一番賢いものを使う」という運用は、待ち時間とトークン消費の両方を常に大きく支払い続けることを意味します。

### 各モデルが力を発揮するタスク

**Opusが向くタスク**

- アーキテクチャ設計や技術選定の相談
- 大規模リファクタリングの計画策定
- 複数ファイルにまたがるバグの原因調査
- セキュリティレビューやパフォーマンス分析
- ドキュメントの構成設計

**Sonnetが向くタスク**

- 日常的なコーディング（新機能の実装、バグ修正）
- テストコードの作成
- コードレビュー
- 設定ファイルの編集
- 中程度の複雑さのリファクタリング

**Haikuが向くタスク**

- ファイル名の一括変更
- 簡単な正規表現の生成
- コマンドの構文確認
- 短い質問への回答
- フォーマット整形

### ただし、モデル選択が効かないケースもあります

正直に申し上げると、モデルを上げれば解決するとは限らない領域があります。指示が曖昧なとき、前提となるコードベースの情報が渡っていないとき、そもそも要件が固まっていないときは、Opusに切り替えても出力の的外れさはあまり改善しません。

こうしたケースで効くのは、モデル選択ではなく前提情報の整備です。プロジェクトの方針をドキュメントとして渡す、対象ファイルを明示する、制約条件を先に書く——この作業を飛ばしたままモデルだけ上げるのは、トークンを多く使って同じ迷い方をさせることになりがちです。設定を触る前に、指示の解像度を疑っていただくのが先です。

## effortレベルの使い分けと限界

`/effort`はモデルほど目に見えて挙動が変わらないため、なんとなくデフォルトのまま使われがちな設定です。ただ、深い分析が必要な場面とそうでない場面で明確に効きが違うので、3段階それぞれの性格を押さえておく価値があります。

### effort low — 事実確認と単純操作に

思考ステップを最小限に抑え、素早く回答します。モデルの「直感的な」応答に近い状態です。

**適切な場面**

- 「このコマンドの構文は？」のような事実確認
- 「このファイルの中身を表示して」のような単純な操作
- Yes/Noで答えられる質問

**注意点**: 複雑な条件分岐や多段階の推論が必要なタスクでは、精度が低下する可能性があります。lowで返ってきた答えに違和感があったら、設定を上げて聞き直すのが安全です。

### effort medium — 日常的な開発作業の標準

デフォルトの思考深度です。日常的な開発作業に十分な推論能力を発揮します。

**適切な場面**

- 一般的なコーディング作業
- コードレビュー
- エラーの原因調査と修正

日々の実装作業の大半はここで足ります。後述する段階的エスカレーションでも、mediumを出発点に置くことを推奨しています。

### effort high — 見落としが許されない分析に

最大限の推論ステップを使い、深い分析を行います。

**適切な場面**

- 複雑なアルゴリズムの設計
- セキュリティ脆弱性の調査
- パフォーマンスボトルネックの特定
- 大規模な設計判断

### effortを上げても意味が薄い場面

一方で、highにしても得られるものが少ない場面もあります。出力の形式が完全に決まっている作業（フォーマット整形、定型的な置換）や、判断の余地がない事実の取得は、思考ステップを増やしても答えが変わりません。待ち時間とトークン消費だけが増えることになります。

「この問いには、比較検討すべき選択肢があるか」を自問していただくと判断しやすくなります。選択肢がないタスクにhighは不要です。

## ultrathinkによる拡張思考の引き出し方

`/effort`はClaude Code側の設定として思考深度を変えるものですが、拡張思考はプロンプト側から促す方法です。設定とプロンプトの両方から思考深度をコントロールできることを知っておくと、打ち手が増えます。

### ultrathinkの使い方

Claude Codeでは、プロンプトに「ultrathink」というキーワードを含めることで、モデルの拡張思考（extended thinking）を明示的に促すことができます。使い方は、通常の指示文の中に「ultrathink」を含めるだけです。

```
このアプリケーションのエラーハンドリング戦略をultrathinkで設計して。
現在の課題: APIエラー、DB接続エラー、バリデーションエラーが
それぞれ別の方法で処理されており、一貫性がない。
```

ポイントは、キーワードだけを置くのではなく、現状の課題を具体的に添えている点です。深く考えさせる指示ほど、考える材料を渡す必要があります。

### ultrathinkが効果を発揮する場面

| 場面 | 効果 |
| --- | --- |
| 設計判断 | 複数の選択肢を比較し、トレードオフを明示した上で最適解を提案 |
| バグ調査 | 表面的な原因だけでなく、根本原因まで掘り下げた分析 |
| リファクタリング計画 | 影響範囲を網羅的に洗い出し、段階的な実行計画を策定 |
| コードレビュー | セキュリティ、パフォーマンス、保守性の全観点からの深いレビュー |

### 類似キーワードと思考の深さ

Claude Codeは以下のキーワードでも拡張思考が発動します。こうした取り組みの詳細は、[経営データの可視化](https://start-link.jp/service/claude-code/business-intelligence)や[コンテンツマーケティングの支援](https://start-link.jp/service/claude-code/content-marketing)のページでもご紹介しています。

| キーワード | 思考の深さ |
| --- | --- |
| `think` | 標準的な拡張思考 |
| `think hard` | より深い思考 |
| `think harder` | さらに深い思考 |
| `ultrathink` | 最大限の思考深度 |
| `megathink` | ultrathinkと同等 |

段階的にキーワードを強くすることで、思考トークンの上限が引き上げられ、より長く深い推論が行われます。ただし、キーワードを強くしただけで答えの質が上がるわけではありません。前提情報が不足していれば、長く考えた末に的外れな結論にたどり着くこともあります。拡張思考は材料を渡してから使うものと捉えていただくのが実践的です。

## タスク別・最適設定マトリクス

ここまでの内容を、実務で参照できる一枚の表にまとめます。この表をそのまま使うというより、自社のタスク種別に置き換えて編集していただく叩き台としてお使いください。

### 推奨設定の一覧

| タスク | 推奨モデル | 推奨effort | ultrathink | 理由 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| アーキテクチャ設計 | Opus | high | 使用推奨 | 多角的な設計判断が必要 |
| 新機能の実装 | Sonnet | medium | 必要に応じて | 標準的な開発作業 |
| バグ修正（単純） | Sonnet | medium | 不要 | 原因が明確なケース |
| バグ修正（複雑） | Opus | high | 使用推奨 | 根本原因の特定が必要 |
| テストコード作成 | Sonnet | medium | 不要 | パターンが定型的 |
| コードレビュー | Opus | high | 使用推奨 | 多観点からの分析が必要 |
| ファイル操作（一括変更） | Sonnet | low | 不要 | 機械的な作業 |
| コマンド構文の確認 | Haiku | low | 不要 | 単純な事実確認 |
| ドキュメント作成 | Sonnet | medium | 不要 | 構造化された出力 |
| セキュリティ監査 | Opus | high | 使用推奨 | 見落とし防止が重要 |
| パフォーマンス最適化 | Opus | high | 使用推奨 | ボトルネック分析が必要 |
| 設定ファイル編集 | Haiku | low | 不要 | 定型的な変更 |

### この表を自社向けに作り替える

企業様によって最適な形は異なります。扱っているプロダクトの性質、コードベースの規模、チームの習熟度によって、同じ「バグ修正」でも必要な思考深度は変わるためです。

作り替えるときは、次の3列を自社の言葉で埋めていただくのが早道です。

| 列 | 埋め方 |
| --- | --- |
| タスク名 | 自社のチケット種別やラベルの名前をそのまま使う |
| 推奨設定 | 直近で実際にうまくいった設定を記録して採用する |
| 理由 | 「なぜその設定か」を一文で書く。新メンバーへの教材になる |

理由の列を省略しないことが、要点になります。設定値だけの表は「そう決まっているから」で終わりますが、理由まで書かれた表は判断基準そのものが共有され、表に載っていないタスクが出てきたときにも応用が効きます。

### ただし、表は完成させてから運用するものではありません

最初から全タスクを網羅した表を作ろうとすると、作業が止まります。まずは頻度の高い3〜5タスクだけ決めて運用を始め、迷ったケースが出るたびに1行ずつ追加していく進め方をおすすめします。使いながら育てるほうが、実態に合った表になります。

## 実務での運用パターン

設定の知識があっても、実際の作業の中でいつ切り替えるかが決まっていなければ使われません。ここでは、私たち自身が日々の開発で取り入れている3つの運用パターンを紹介します。

### パターン1: 作業開始時にその日のモードを決める

1日の中でモデルを細かく切り替えるより、その日の作業の性質でベースラインを決めておくほうが現実的です。

1. その日のタスクの複雑さを確認する
2. 設計・レビュー中心の日 → `/model claude-opus-5` + `/effort high`
3. 実装・修正中心の日 → Sonnet（デフォルト）のまま `/effort medium`
4. 大量のファイル整理や定型作業の日 → `/effort low`

ベースラインを決めた上で、タスクの切り替わりに応じて都度変更するのが実践的です。毎回ゼロから考えるのではなく、「今日はこのモード」という初期値があるだけで判断の負荷が下がります。

### パターン2: 低い設定から始めて段階的に上げる

最初からhighで始めると、簡単なタスクでも不必要に長い思考時間がかかります。効率的なのは、低いeffortから始めて、必要に応じて上げるアプローチです。

|  | 進め方 | 起きること |
| --- | --- | --- |
| **Before** | 最初からOpus × high × ultrathinkで全タスクを実行 | 簡単な質問にも長い待ち時間が発生し、トークン消費が過大になる |
| **After** | Sonnet × mediumで開始し、必要に応じて段階的に上げる | 多くのタスクが標準設定で完了し、上げる判断も根拠を持てる |

Afterの具体的な手順は次の4段階です。

1. まずSonnet × mediumで作業を始める
2. 出力の品質が不足したら `/effort high` に変更する
3. それでも不十分なら `/model claude-opus-5` に切り替える
4. 特に複雑な判断が必要な箇所でultrathinkを追加する

この順序には意味があります。effortを先に上げるのは、モデル切り替えより変更の影響が小さく、どこで品質が足りなくなったのかを切り分けやすいためです。

### パターン3: フェーズごとにモデルを分ける

一つのセッション内でも、作業フェーズに応じてモデルを切り替えるのが効果的です。設計・実装・確認は求められる思考の質が異なるためです。

```
# 1. 設計レビュー（Opus × high）
/model claude-opus-5
/effort high
「この設計のセキュリティリスクをultrathinkで分析して」

# 2. 実装（Sonnet × medium）
/model claude-sonnet-5
/effort medium
「レビュー結果を踏まえて、認証ミドルウェアを実装して」

# 3. 動作確認（Sonnet × low）
/effort low
「テストを実行して結果を見せて」
```

このパターンの利点は、フェーズの切り替えとモデルの切り替えが対応するため、「今どの段階の作業をしているか」が設定を見ればわかることです。セッションの途中から参加したメンバーにも状況が伝わります。

### AIに任せる判断・人が持つべき判断

3つのパターンに共通する前提として、どこまでをAIの判断に委ねるかの線引きを持っておくことが大切です。

| AIに任せられる | 人が判断する |
| --- | --- |
| 指定した観点でのコード分析 | どの観点でレビューすべきかの選定 |
| 複数案のトレードオフ整理 | 最終的にどの案を採用するか |
| 影響範囲の洗い出し | 変更を実行に移すかどうかの承認 |
| 定型的なファイル操作の実行 | 本番環境に関わる変更の可否 |

モデルをOpusに上げてもultrathinkを付けても、この右側の列は人の仕事として残ります。設定を上げることは、人の判断の材料を厚くする行為であって、判断そのものを肩代わりさせることではありません。

## チームで再現できる状態にする仕組み化

ここまでの内容を個人のノウハウで終わらせず、誰が使っても同じ品質が出る状態にする方法を扱います。属人化を防ぐという観点では、設定の共有と自動化がポイントになってきます。

### 設定を永続化して初期値を揃える

effortの設定はセッション単位のため、新しいセッションを開始するとデフォルトに戻ります。毎回手動で設定する運用は、忘れる人や気づかない人が出てきます。設定を永続化したい場合は、`settings.json`ファイルの`preferences`セクションで指定できます。

チームで同じ初期値を使いたい場合、この設定をリポジトリで共有しておけば、新しく参加したメンバーも最初から想定どおりの設定で作業を始められます。人に説明して覚えてもらうのではなく、環境側で担保する発想です。

この発想は、私たちがHubSpotの導入支援で繰り返しお伝えしている考え方と同じです。営業の入力漏れを「気をつけてください」と伝えるのではなく、ワークフローや必須項目の設定で仕組みとして防ぐ——Claude Codeの運用でも、人の注意力ではなく環境と設定の側で品質を担保する設計が有効です。

### カスタムコマンドに思考深度を埋め込む

[カスタムコマンド](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/claude-code-practice/claude-code-custom-commands)のプロンプト内にultrathinkキーワードを埋め込んでおけば、コマンド実行時に自動的に深い思考が発動します。コードレビューやセキュリティ監査のコマンドに組み込むのが効果的です。

これは仕組み化の典型例です。「セキュリティ監査のときはultrathinkを付けてください」とルールを文書化しても、忘れる人や知らない人が出ます。コマンドの中に組み込んでしまえば、誰が実行しても同じ思考深度が担保されます。

**ルールで守らせるのではなく、実行するだけで守られる形にする**のが、再現性のある運用の作り方です。

### /compactや/resumeとの組み合わせ

- **`/compact`** ── 長いセッションでコンテキストが肥大化した場合、要約した上で適切なモデルに切り替えることで、コンテキスト管理とモデル性能の両方を最適化できます
- **`/resume`** ── 前回のセッションを再開する際にも、再開するタスクの内容に合わせてモデルを変更するパターンが有効です

詳しくは[セッション管理ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/claude-code-practice/claude-code-session-management)を参照してください。モデル選択は単独の設定ではなく、セッション管理・コンテキスト管理と組み合わせて初めて運用として機能します。

### まずは小さく始める

いきなり全タスクの標準設定を定義しようとすると、決め事が多すぎて運用が始まりません。まずは頻度が高く、かつ設定の違いが品質に効きやすい「コードレビュー」の1タスクだけ標準を決めて、カスタムコマンド化するところから始めていただくのが現実的です。

1つ回り始めると、次にどのタスクを型にすべきかが自然と見えてきます。そこから段階的に広げていく進め方が、結果的に定着しやすいと感じています。

## よくある質問

### モデルを頻繁に切り替えると会話コンテキストは失われますか

いいえ、失われません。`/model`でモデルを切り替えても、それまでの会話履歴やファイルのコンテキストは維持されます。同じセッション内で自由にモデルを切り替えて問題ありません。そのため、設計フェーズはOpus、実装フェーズはSonnetというように、文脈を引き継いだままフェーズごとに使い分けられます。

### effortの設定はセッションをまたいで保持されますか

いいえ、effortの設定はセッション単位です。新しいセッションを開始すると、デフォルトの設定にリセットされます。毎回のセッション開始時に、タスクに応じたeffortを設定してください。設定を永続化したい場合は、`settings.json`ファイルの`preferences`セクションで指定できます。

### ultrathinkとeffort highの違いは何ですか

`/effort high`はClaude Code側の設定として思考深度を最大にするパラメータで、ultrathinkはプロンプト内のキーワードとしてモデルの拡張思考を明示的に促すトリガーです。役割の異なる2つの経路から思考深度に働きかけるものと考えていただくとわかりやすいです。最大の品質が必要な場面では、`/effort high`を設定した上でプロンプトにultrathinkを含めるのが効果的です。

### Maxプランでないとモデルの切り替えはできませんか

利用可能なモデルはプランによって異なります。Proプランでは主にSonnetが利用でき、MaxプランではOpus、Sonnet、Haikuの全モデルにアクセスできます。APIキーを使用している場合は、契約しているモデルに応じて切り替え可能です。プランの制約でOpusが使えない場合でも、`/effort`とultrathinkによる思考深度の調整は活用できます。

### 常に最上位モデルを使うのはなぜ避けたほうがいいのですか

品質面で損をするからではなく、待ち時間とトークン消費を常に最大で支払い続けることになるためです。加えて、簡単な確認作業でも長い分析が返ってくると、本当に深く考えてほしい場面との区別がつかなくなります。設定にメリハリをつけることは、出力の重みを読み手が判断できるようにする意味もあります。

## まとめ

Claude Codeのモデル選択とeffort設定は、トークンを節約するための小技ではなく、タスクの難易度を言語化してチームで共有するための設計作業です。本記事の要点を整理します。

- `/model`は使うモデルそのものを、`/effort`は同じモデルの思考深度を切り替えるコマンドで、役割が異なります
- Opusは設計・レビュー・複雑な分析に、Sonnetは日常的な開発全般に、Haikuは定型作業や簡単な確認に向いています
- 判断軸は「タスクの複雑さ」と「やり直しコスト」の2つで、単純でも影響の大きい作業は慎重な設定が必要です
- 常に最上位設定で走らせるのではなく、Sonnet × mediumを出発点に段階的に上げる進め方が効率的です
- 指示が曖昧なままモデルを上げても品質は上がりません。前提情報の整備が先です
- 設定の永続化とカスタムコマンドへの埋め込みで、ルールを覚えてもらう運用から、実行すれば守られる仕組みへ変えられます

**最初の一歩**として、次の3ステップをおすすめします。

1. 直近1週間で自分がClaude Codeに依頼したタスクを5つ書き出し、複雑さとやり直しコストで分類する
2. その中で最も頻度が高いタスク1つについて、推奨モデル・effort・ultrathinkの有無と「その理由」を一文で決める
3. 決めた設定をカスタムコマンドに落とし込み、チームのリポジトリで共有する

企業様によって最適な形は異なりますので、本記事のマトリクスはそのまま使うのではなく、自社のタスク種別に置き換えて育てていただければと思います。まずは1タスクから型にして、段階的に広げていく進め方が定着しやすいです。

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### 今枝 / Imaeda

 株式会社StartLink 代表取締役。累計150社以上のHubSpotプロジェクト支援実績を持ち、Claude CodeやHubSpotを軸にしたAI活用支援・経営基盤AXのコンサルティング事業を展開。  
 HubSpotのトップパートナー企業や大手人材グループにて、エンタープライズCRM戦略策定・AI戦略ディレクションを経験した後、StartLinkを創業。現在はCRM×AIエージェントによる経営管理支援を専門とする。

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    },
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      "text" : "品質面で損をするからではなく、待ち時間とトークン消費を常に最大で支払い続けることになるためです。加えて、簡単な確認作業でも長い分析が返ってくると、本当に深く考えてほしい場面との区別がつかなくなります。設定にメリハリをつけることは、出力の重みを読み手が判断できるようにする意味もあります。"
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  "description" : "「AI × HubSpot」をコンセプトに掲げるHubSpotゴールドパートナー（Gold Solutions Partner、2026年4月認定）。HubSpotマーケットプレイスに自社アプリ（Sync for freee / Notion / Money Forward / Chatwork）を公開するアプリ開発企業であり、HubSpot/Salesforce知見とAI活用を組み合わせたCRM構築・移行・最適化・AIエージェント/PoC支援まで一貫して提供する。",
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  "description" : "HubSpotとマネーフォワード クラウドを連携。取引情報から見積書・請求書を自動作成し、取引先・品目の同期や継続請求に対応するHubSpot連携アプリ。",
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  "featureList" : [ "ワークフローアクション「Chatworkに通知」（取引・会社・コンタクト・チケット対応）", "送信先ルームIDとメッセージ本文にHubSpotのプロパティを差し込み", "取引・会社・コンタクトとChatworkルームの紐付け（全プラン無制限）", "CRMカードにルームの最新100件のメッセージを表示（Professionalプラン以上）", "CRMカードからChatworkへメッセージを送信（Professionalプラン以上）", "紐付けたルームの新着メッセージをHubSpotのノートへ自動記録（Enterpriseプラン限定）", "引用や装飾を、HubSpotのノートでも読みやすい見た目のまま記録", "OAuth接続とAPIトークン接続（SAML/SSO環境向け）に対応" ],
  "installUrl" : "https://ecosystem.hubspot.com/marketplace/listing/sync-for-chatwork-bystartlink",
  "name" : "Sync for Chatwork",
  "offers" : [ {
    "@type" : "Offer",
    "description" : "通知 月10件まで・ルーム紐付け無制限",
    "name" : "Free",
    "price" : "0",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "通知無制限・CRMカードで最新100件の表示とメッセージ送信",
    "name" : "Professional",
    "price" : "3000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "Professionalの全機能＋メッセージ同期（30分ごと）",
    "name" : "Enterprise",
    "price" : "10000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  } ],
  "operatingSystem" : "Web",
  "url" : "https://start-link.jp/sync/chatwork"
}
```