室谷代表取締役LMArenaが新しいエージェント型モデルルーター「Max」を発表しました。これ、単なる新モデルの話じゃなくて、モデルの「選び方」そのものを変える発表なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師そうなんですよ。Maxは、LMArenaが2026年10月12日に発表したエージェント型のモデルルーターで、タスクごとに最適なモデルを自動で選び、フロンティア級の性能を37%低いコストで実現するとしています。
室谷代表取締役モデルルーターというのは、複数のAIモデルの中からタスクに合ったものを裏側で自動選択する仕組みです。ユーザーが「どのモデルを使うか」を自分で選ばなくていい。
テキトー教師DotAI 認定講師しかも今回はチャットだけでなく、マルチターンで長期にわたるエージェントタスクに拡張したのがポイントです。
Maxとは？LMArenaが発表したエージェント型モデルルーターの正体
まとめ
Maxとは？LMArenaが発表したエージェント型モデルルーターの正体
- MaxはLMArenaの「Agent Arena」で集めた250万件超の実世界エージェントセッションを学習データにしている
- タスクの種類・複雑さ・コストを考慮してモデルを動的に選択する
- 対象カテゴリはCode、Chat、Workの3つ
- LMArenaは元祖MaxとMultimodal Maxでチャットベースとマルチモーダルのルーティングを研究してきた
- 今回はその研究をエージェント領域に広げた位置づけ
- 背景としてLMArenaは直近4カ月で60種類以上のエージェントモデルをテストしている
- 性能とコストの間に明確なトレードオフがあり、モデルごとにchat・code・workで得意不得意が分かれることを確認した
- 「1つの最強モデルを選ぶ」だけでは性能かコストのどちらかを犠牲にしがちだった
- 単に新しいモデルが出たという話ではなく、モデルをどう組み合わせて使うかという運用レイヤーの発表
室谷代表取締役まず正体を整理したいんですけど、MaxはLMArenaの「Agent Arena」で集めた250万件超の実世界エージェントセッションを学習データにしているんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師はい。タスクの種類・複雑さ・コストを考慮してモデルを動的に選択します。
対象カテゴリはCode、Chat、Workの3つです。
対象カテゴリはCode、Chat、Workの3つです。
室谷代表取締役LMArenaはこれまで、元祖MaxとMultimodal Maxでチャットベースとマルチモーダルのルーティングを研究してきた。今回はその研究をエージェント領域に広げた位置づけです。
テキトー教師DotAI 認定講師背景として、LMArenaは直近4カ月で60種類以上のエージェントモデルをテストしています。そこで性能とコストの間に明確なトレードオフがあり、モデルごとにchat・code・workで得意不得意が分かれることを確認したわけです。
室谷代表取締役だから「1つの最強モデルを選ぶ」だけでは、性能かコストのどちらかを犠牲にしがちだった。そこにルーターという解を出してきたわけです。
テキトー教師DotAI 認定講師単に新しいモデルが出たという話じゃないんですよ。モデルをどう組み合わせて使うかという、運用レイヤーの発表なんです。
Maxでできること――Code・Chat・Workで何が変わるのか
カテゴリ別ルーティング内訳
Code
- Astra（Medium）: 67%
Chat
- Astra（Max）: 49%
- Fable 5.1（Max）: 42%
室谷代表取締役で、実際に何が変わるのか。LMArenaの公式ブログによると、MaxはCode・Chat・Workの3カテゴリすべてで性能とコストのパレートフロンティアを押し上げたとされています。
テキトー教師DotAI 認定講師特にゲインが大きいのはChatとWorkだと書かれていますね。
室谷代表取締役ルーティングの内訳も面白いんですよ。Codeセッションの67%はAstra（Medium）に振り分けられる。
一方でChatはAstra（Max）が49%、Fable 5.1（Max）が42%。WorkはFable 5.1（Max）が49%、Astra（Medium）が43%と、カテゴリごとに傾向がはっきり分かれています。
一方でChatはAstra（Max）が49%、Fable 5.1（Max）が42%。WorkはFable 5.1（Max）が49%、Astra（Medium）が43%と、カテゴリごとに傾向がはっきり分かれています。
テキトー教師DotAI 認定講師ここがまさに「タスクごとに最適なモデルが違う」という証拠ですよね。
室谷代表取締役特にうまいなと思ったのが、コストがかかりそうなコーディングセッションのうち、安価なAstra（Medium）でも成功しそうなものをMaxが見極めて、選択的にそちらへ振り分けて節約を最大化するという点です。
テキトー教師DotAI 認定講師全部を安いモデルに投げるんじゃなくて、成功しそうなものだけを選んで投げる。ここが精度とコストの両立の肝ですね。
室谷代表取締役MYUUUでも複数モデルを使い分ける運用をやっていますけど、人間が毎回判断するのは正直しんどいんですよ。それをルーターが学習ベースでやってくれるなら、実務の負担はかなり変わります。
Maxの使い方・始め方――Agent Modeでの試し方とAPI早期アクセス
Maxの始め方と出力の受け取り方
- 01Agent Modeに切り替えArenaのトップ左のドロップダウンでデフォルトの「Battle Mode」から「Agent Mode」に切り替えるか、Agent Modeのページに直接アクセスする
- 02Maxに直接アクセス期間限定提供で、最も賢いバリアントであるMax（Fable 5.1 + Astra）に直接アクセスできる
- 03内蔵ツールで一括実行AIが自律的に計画を立て、Web検索・画像生成・bashサンドボックス・ファイル操作などの内蔵ツールを使い多段階ワークフローを一括実行。ファイルをアップロードして作業させることも可能
- 04出力を受け取る（リポジトリ未接続）セッションのワークスペースにファイルが保存され、ワークスペースパネルからzipでダウンロードできる
- 05出力を受け取る（リポジトリ接続）アシスタントがリポジトリのコピー上で直接作業し、作業ブランチにコミットしてプルリクエストを開く。Diffタブで確認してマージする
室谷代表取締役使い方も整理しておきましょう。まずはAgent Modeで、期間限定で直接試せます。
テキトー教師DotAI 認定講師Agent Modeは、従来のチャットのように複雑な作業を多数のプロンプトに分割するのではなく、AIが自律的に計画を立てて、内蔵ツールを使って多段階ワークフローを一括実行するモードです。
室谷代表取締役内蔵ツールにはWeb検索、画像生成、bashサンドボックス、ファイル操作などがある。ファイルをアップロードして作業させることもできます。
テキトー教師DotAI 認定講師開始方法は、Arenaのトップ左のドロップダウンでデフォルトの「Battle Mode」から「Agent Mode」に切り替えるか、Agent Modeのページに直接アクセスする形です。
室谷代表取締役今回の期間限定提供では、最も賢いバリアントであるMax（Fable 5.1 + Astra）に直接アクセスできるとされています。
テキトー教師DotAI 認定講師出力の受け取り方も整理しておくと、GitHubリポジトリを接続していない場合はセッションのワークスペースにファイルが保存され、ワークスペースパネルからzipでダウンロードできます。
室谷代表取締役リポジトリを接続している場合は、アシスタントがリポジトリのコピー上で直接作業して、作業ブランチにコミットしてプルリクエストを開く。Diffタブで確認してマージする流れです。
テキトー教師DotAI 認定講師注意点として、プルリクエストがマージまたはクローズされると、そのセッションからはもうGitHubにプッシュできなくなります。マージ前に作業をプッシュしておくか、新しくセッションを始める必要があります。
室谷代表取締役API版は将来リリース予定で、早期アクセスはフォームで受け付けています。待ちたい人は登録しておくといいですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師フォームでは利用者像や「フロンティア級の知能を半分のコストで使いたいか」「フロンティアを超える知能を使いたいか」といった希望、支払い意思なども聞かれます。
Maxの料金・提供範囲――日本から使えるのか、いつから使えるのか
室谷代表取締役ここは誤解がないようにしたいんですけど、MaxはAgent Modeで期間限定の直接提供中です。
テキトー教師DotAI 認定講師はい。API版は将来リリース予定で、現時点では早期アクセスのフォーム受付という段階です。
室谷代表取締役料金については、公式に示されているのはタスクあたりの中央値コストです。ライブテストでは、中央値で1タスクあたり3.27ドル、Fable 5.1（Max）比で37.5%低いコストだったとされています。
テキトー教師DotAI 認定講師月額いくら、といったサブスクリプション型の料金体系は、今回の発表資料では明らかにされていません。
室谷代表取締役日本から使えるかどうかについても、今回のソースでは地域ごとの提供範囲は明記されていません。Agent Mode自体はWebからアクセスする形なので、まずはAgent Modeのページを開いてMaxを選べるか確認するのが早いと思います。
テキトー教師DotAI 認定講師提供範囲や期間の詳細は現時点では明らかにされていないので、続報を待つ形ですね。
室谷代表取締役あと見落としがちな注記があって。Max Routerは2026年9月17日以前に収集されたデータで学習していて、Opus 5.5のリリース前のデータだという点です。
テキトー教師DotAI 認定講師つまり、その後に登場したモデルの情報は学習に入っていない。ここは評価を見るときに押さえておきたい前提です。
なぜ37%のコスト削減を実現できたのか――250万セッションが支えるルーティングの仕組み
室谷代表取締役で、なぜ37%も削減できるのか。鍵は250万件超の実セッションから学んだルーティングです。
テキトー教師DotAI 認定講師整理するとこうです。
- 学習データ: Agent Arenaの250万件超の実世界エージェントセッション
- 判断材料: タスクの種類・複雑さ・コスト
- 対象: Code・Chat・Workの3カテゴリ
- 特徴: 安価なAstra（Medium）でも成功しそうな高コストのコーディングセッションを識別し、選択的に振り分けて節約を最大化
室谷代表取締役ポイントは「安いモデルに全部投げる」ではないことです。成功しそうなセッションだけを選んで投げるから、性能を落とさずにコストが下がる。
テキトー教師DotAI 認定講師しかもMaxのルーティング手法は、任意のモデル組み合わせに拡張できるように設計されているとされています。
室谷代表取締役実際、Fable 5とKimi K3という別の組み合わせのテストでは、タスクあたり中央値1.06ドルで+10.7%のネット改善、Fable 5（High）を0.6ポイント上回りつつコストを54%削減したとされています。
テキトー教師DotAI 認定講師同じアプローチが別のモデル組み合わせでも性能とコストのフロンティアを改善できる。これが「新モデルが出てもフロンティアを維持できる」という主張の根拠ですね。
室谷代表取締役モデルはどんどん入れ替わるので、ルーター側が特定のモデルに依存しない設計なのは実務的に大きいです。
性能とコストの両取りは本当か――Fable 5.1・GPT 6 Astraとの比較で見えた実力
室谷代表取締役では実力の数字を見ていきましょう。ライブテストでMaxはAgent Arenaで1位、スコアは+14.7%、テスト期間中のタスクあたり中央値コストは3.27ドルでした。
テキトー教師DotAI 認定講師テスト時点の公開モデル1位だったFable 5.1（Max）を0.3%上回りつつ、コストは37.5%低いという結果です。
室谷代表取締役ここで注意したいのが、Maxは単一モデルではなくFable 5.1とGPT 6 Astraの間をルーティングしているという点です。
テキトー教師DotAI 認定講師公式ブログでは、Fable 5.1、Astra medium、Astra maxの間をルーティングすることで、これらのモデルを直接選ぶよりも低いコストで強い結果を出していると説明されています。
室谷代表取締役つまり「Maxというモデルが強い」というより「Maxという選び方が強い」。そういう見方ですね。
テキトー教師DotAI 認定講師ただし、これはLMArenaのAgent Arena上での評価です。実際の業務での結果はタスク次第なので、そこは冷静に見たいところです。
室谷代表取締役あと、Agent Modeではオーケストレーターのモデルが明かされない設計になっています。タスク完了とワークフローの継続性に集中させるためで、公平な評価のためだと説明されています。
テキトー教師DotAI 認定講師セッション中にモデルが切り替わることもあると。応答が失敗してセッションが壊れそうな場合に、継続のために自動で別モデルに切り替わることがあるためです。
室谷代表取締役複数モデルをまたいで動く前提の設計だからこそですね。モデルを自分で選び分ける時代から、ルーターに任せる時代へ。
この流れは、ChatGPTとClaudeを徹底比較【2026年最新】：料金・性能・プログラミング・使い分けを完全解説のような使い分けの議論とも地続きだと思います。
この流れは、ChatGPTとClaudeを徹底比較【2026年最新】：料金・性能・プログラミング・使い分けを完全解説のような使い分けの議論とも地続きだと思います。
テキトー教師DotAI 認定講師講座でも「どのモデルをどのタスクに使うか」は毎回質問が出るテーマなんですよ。受講生さんが一番悩むところですから、ルーターの進化は追いかけたいですね。
よくある質問
室谷代表取締役最後に、よく聞かれそうな点を整理しておきます。
テキトー教師DotAI 認定講師まず「Maxはいつから使えるのか」。Agent Modeで期間限定の直接提供中で、API版は将来リリース予定、早期アクセスはフォーム受付中です。
室谷代表取締役「Maxの料金はいくらか」。公式に示されているのはタスクあたりの中央値コストで、ライブテストでは3.27ドルでした。
月額などの料金体系は今回の資料では明らかにされていません。
月額などの料金体系は今回の資料では明らかにされていません。
テキトー教師DotAI 認定講師「日本から使えるのか」。地域ごとの提供範囲は今回のソースでは明記されていません。
Agent Modeのページから確認する形になります。
Agent Modeのページから確認する形になります。
室谷代表取締役「どのモデルが使われるのか」。Agent Modeではオーケストレーターのモデルは明かされない設計です。
テキトー教師DotAI 認定講師「どんなタスクに向くのか」。Agent Modeは、Webサイト構築、製品ローンチの計画、深いリサーチなど、複数ステップで文脈を保ち続ける必要がある複雑なタスクに向いています。
逆に単純な検索や知識クエリには、Battle ModeやSide-by-Side、Directのほうが適していると案内されています。
逆に単純な検索や知識クエリには、Battle ModeやSide-by-Side、Directのほうが適していると案内されています。
室谷代表取締役まずは期間限定のうちに、自分の一番面倒なタスクをMaxに投げてみる。それが一番早い検証だと思います。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。ルーターという発想が、自分のワークフローにどう効くか。
そこを体感しておく価値は十分あります。
そこを体感しておく価値は十分あります。
