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2026-01-27

Qwenのモデルを実務で比較検証｜MaxやCoderなど5種の違いと選び方

Suguru Nakazawa

✍️そもそもQwen3は何が進化したのか？
✅複雑な「モデル名・数字」の読み方ガイド
⭐YoomはAIのモデルを使い分けた自動化フローを作成できます
🤔【検証】実際に4つのモデルを使ってみた
🖊️目的別：あなたにおすすめのモデルはこれ
📉まとめ
💡Yoomでできること

Alibaba Cloudが提供する大規模言語モデル「Qwen3」シリーズは、その卓越した日本語処理能力とコストパフォーマンスの高さで、多くのビジネスパーソンや開発者から注目を集めています。
しかし、モデルのラインナップが豊富になるにつれて、「種類が多すぎて、どれを選べば良いのか分からない」「『235B-A22B』のような複雑な数字の意味が理解できない」といった戸惑いの声も少なくありません。

そこで本記事では、一見難解に見えるQwen3シリーズの命名規則やスペックの読み方を分かりやすく紐解き、複雑な専門用語なしで解説します。
また、実際に4つの主要モデルをWebブラウザ上で動作させ、それぞれの実力を検証しました。
あなたのビジネス課題を解決する「最強のモデル」を見つけるためのガイドとしてご活用ください。

✍️そもそもQwen3は何が進化したのか？

Qwen3シリーズが前世代から飛躍的に進化した最大のポイントは、「MoE（Mixture of Experts：混合エキスパート）」技術を全面的かつ高度に採用した点にあります。
従来のAIモデルは、一つの巨大なニューラルネットワーク全体を使ってすべての質問に答えていました。
これは、簡単な計算をするのにも百科事典のすべてのページをめくるようなもので、計算コストがかさむ原因となっていました。

対してQwen3が採用するMoEアーキテクチャは、モデルの中に「数学の専門家」「プログラミングの専門家」「文章作成の専門家」といった多数のエキスパート（専門家ネットワーク）を内包しています。
そして、ユーザーからの質問内容に応じて、必要なエキスパートだけを瞬時に呼び出して回答を生成します。
これにより、全体としては「巨大な脳みそ（多くのパラメータ）」を持ちながら、実際には「少数の脳細胞だけを使う（軽量）」という効率的な動作が可能になりました。
結果として、トップクラスの賢さと、軽量モデル並みの爆速レスポンスを両立することに成功しています。

✅複雑な「モデル名・数字」の読み方ガイド

Qwen3のモデルリストに並ぶ「Qwen3-235B-A22B-2507」のような英数字の羅列は、一見すると暗号のように見えますが、実は非常に合理的なルールで命名されています。
これらの意味を知るだけで、そのモデルが「どれくらい賢いのか」「どれくらい重いのか」を一目で判断できるようになります。
ここでは主要な3つのカテゴリに分けて解説します。

1. フラッグシップ（Qwen3-Max / Qwen2.5-Max）

「Max」という名前がついているモデルは、技術的な詳細（パラメータ数など）は非公開ですが、その時点でのAlibaba Cloudの技術の粋を集めた最高性能モデルであることを示しています。
複雑な推論、長文の記述、高度な文脈理解など、あらゆるタスクにおいて最高の品質を提供します。
APIを利用する企業や開発者で、「コストや速度よりも、とにかく一番精度が良いものを使いたい」「失敗が許されない重要な判断を任せたい」という場合は、迷わずこのMaxモデルを選択するのが正解です。

2. MoEモデル（数字の意味：TotalB-AxxB）

「Qwen3-235B-A22B-2507」のような表記は、MoEモデルのスペックを表しています。
「235B」は「Total Parameters（総パラメータ数）」で、モデル全体が持っている知識量の総和（2350億個）を示します。
一方、「A22B」は「Active Parameters（アクティブパラメータ数）」で、1回の回答生成につき実際に使用されるパラメータ数（220億個）を指します。
つまり、「200Bクラスの圧倒的な知識量」を持ちながら、「20Bクラスの軽快な動作」で動くことを意味します。
末尾の数字（例：2507）はバージョン情報で、リリース年月などを示しています。
ハイスペックなPC環境を持つ個人ユーザーなどが、ローカルで動かす際に重視する指標です。

3. 特化型モデル（Next / VL / Coder）

汎用的な性能よりも、特定の能力を尖らせたモデル群です。

Qwen3-Next：
次世代のアーキテクチャを採用し、何よりも「生成速度」と「スループット（1秒間に生成できる文字の数）」に特化しています。
チャットボットなどリアルタイム性が命の場面に適しています。
Qwen3-VL (Vision Language)：
テキストだけでなく画像の理解能力を強化しており、図表の解析やOCR（文字認識）タスクに特化しています。
Qwen3-Coder：
膨大なプログラムコードを学習しており、コーディング支援やバグ修正においてMaxモデルをも凌ぐ実用性を発揮します。
Qwen3-Omni：
音声・映像・テキストをリアルタイムかつ双方向に処理できる「対話」のスペシャリストです。
カメラやマイクを通じたユーザーとのやり取りにおいて、人間と変わらない反応速度と感情表現を実現しており、AIオペレーターや同時通訳アプリの開発に革命をもたらします。

これらは用途が明確な場合に選ぶべきスペシャリストたちです。

⭐YoomはAIのモデルを使い分けた自動化フローを作成できます

👉

Yoomとは？ノーコードで業務自動化につながる！

ノーコードツールのYoomは、AIやSaaSツールを簡単に連携できます。
例えば、QwenやChatGPTなどを、ご利用中のSaaSアプリと連携することで、業務フローをすぐに自動化できます。
自動化フローごとにモデルの使い分けもできるため、ぜひ試してみてください。

Googleフォームの回答をChatGPT要約し、Notionでレコードを更新する

試してみる

■概要
Googleフォームで集めたアンケート回答や問い合わせ内容の確認、そしてNotionへの転記作業に手間を感じていませんか。
特に、長文の回答が増えると内容の把握や要約に時間がかかり、本来の業務を圧迫することもあります。
このワークフローを活用すれば、フォームに送信された回答をChatGPTが自動で要約し、その結果をNotionのデータベースへ自動で更新できるため、一連の情報集約と管理を効率化します。
■このテンプレートをおすすめする方
Googleフォームで収集した情報をNotionで管理しており、転記や要約作業に時間を費やしている方
ChatGPTを活用して、顧客からのフィードバックや問い合わせ内容の把握を効率化したいと考えている方
手作業による情報集約の漏れやミスを防ぎ、より迅速な情報共有の仕組みを構築したい方
■このテンプレートを使うメリット
フォームへの回答受信からChatGPTによる要約、Notionへの更新までが自動化されるため、情報集約にかかる時間を短縮できます。
手作業による転記ミスや要約内容のばらつきを防ぎ、常に一定の品質で情報をNotionに蓄積することが可能になります。
■フローボットの流れ
はじめに、Notion、ChatGPT、GoogleフォームをYoomと連携します。
次に、トリガーでGoogleフォームの「フォームに回答が送信されたら」というアクションを設定します。
続いて、オペレーションでChatGPTの「テキストを生成」アクションを設定して、フォームの回答内容を要約するよう指示します。
最後に、オペレーションでNotionの「レコードを更新する」アクションを設定し、ChatGPTが生成した要約をNotionの指定のレコードに反映させます。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
「テキストを生成」では、トリガーで取得したGoogleフォームの回答内容を変数として埋め込む設定ができます。
「レコードを更新する」では、前のステップで生成した要約結果を変数として活用し、任意のデータベースの特定の項目に反映させることが可能です。
■注意事項
Notion、ChatGPT、GoogleフォームをそれぞれYoomと連携させる必要があります。
ChatGPT（OpenAI）のアクションを実行するには、OpenAIのAPI有料プランの契約が必要です。（APIが使用されたときに支払いができる状態）
https://openai.com/ja-JP/api/pricing/
ChatGPTのAPI利用はOpenAI社が有料で提供しており、API疎通時のトークンにより従量課金される仕組みとなっています。そのため、API使用時にお支払いが行える状況でない場合エラーが発生しますのでご注意ください。
Googleフォームをトリガーとして使用した際の回答内容を取得する方法はこちらを参照ください。

詳細を見る  試してみる

Slackでメッセージが投稿されたら、AIでデータを抽出してGoogleドキュメントに自動で書類を作成する

試してみる

■概要
Slackに投稿される重要な情報を見逃したり、その情報を手作業で書類にまとめるのに手間を感じていませんか？特に、Slackでのコミュニケーションが活発なチームでは、必要な情報を探し出し、Googleドキュメントなどに転記する作業は時間もかかり、ミスの原因にもなりがちです。このワークフローを活用すれば、Slackの特定チャンネルへのメッセージ投稿をきっかけに、AIが自動でデータを抽出し、Googleドキュメントに書類を自動作成するため、こうした課題をスムーズに解消できます。
■このテンプレートをおすすめする方
Slackの情報を手作業でGoogleドキュメントに転記し、書類作成している方
AIを活用して、Slackからの情報収集や書類作成業務を効率化したいと考えている方
定型的な書類作成業務を自動化し、より重要な業務に集中したいビジネスパーソンの方
■このテンプレートを使うメリット
Slackへのメッセージ投稿をトリガーに、AIによるデータ抽出とGoogleドキュメントへの書類作成が自動化され、手作業の時間を削減できます。
手作業による情報の転記ミスや抽出漏れ、書類作成時の記載ミスといったヒューマンエラーのリスク軽減に繋がります。
■フローボットの流れ
はじめに、SlackとGoogleドキュメントをYoomと連携します。
次に、トリガーでSlackを選択し、「メッセージがチャンネルに投稿されたら」というアクションで、監視したいチャンネルを設定します。
オペレーションで、YoomのAI機能「テキストからデータを抽出する」アクションを設定し、Slackのメッセージ内容から必要な情報を抽出するよう指示します。
次に、オペレーションでGoogleドキュメントの「新しいドキュメントを作成する」アクションを設定し、任意のフォルダに新しいドキュメントを作成します。
最後に、オペレーションでGoogleドキュメントの「文末にテキストを追加」アクションを設定し、AIが抽出したデータや固定のテキストをドキュメントに追加します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
AI機能「テキストからデータを抽出する」アクションでは、Slackのメッセージからどのような内容を抽出するかを具体的に設定することが可能です。例えば、特定のキーワードやパターンに合致する情報を抽出するように細かく指定できます。
Googleドキュメントの「文末にテキストを追加」アクションでは、固定のテキストだけでなく、AIが抽出した動的なデータ（例えば、顧客名や案件名など）を組み合わせてドキュメントに追加するよう柔軟に設定できます。
■注意事項
Slack、GoogleドキュメントのそれぞれとYoomを連携してください。
トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。

詳細を見る  試してみる

🤔【検証】実際に4つのモデルを使ってみた

スペック上の違いだけでなく、実際の使い勝手がどう異なるのかを確かめるため、ビジネスで特に利用頻度が高いMax・Coder・Next・VLの4つのモデルをWebブラウザ上で切り替えながら使用し、検証を行いました。

検証1：「Qwen3-Max」に企画書作成を丸投げする

シリーズ最高の知能を持つMaxモデルには、構成力と日本語の表現力が問われる、企画書作成のタスクを依頼しました。

【検証プロンプト】

新規事業として、企業向けに「AI導入研修サービス」を立ち上げたいと考えています。ターゲットはDXが進んでいない中小企業の経営層です。サービスの魅力が伝わるような企画書の構成案を作成してください。具体的なカリキュラム案と、導入によるメリットを説得力のある文章で記述してください。

生成結果

上記のプロンプトで生成された結果は以下になります。

検証結果

Qwen3-Maxモデルの回答は圧巻でした。
単に項目を羅列するだけでなく、顧客の課題を明確にし、そこから顧客が求める内容で企画書を作成しました。
特筆すべきは、企画書作成のポイントをまとめてくれた点です。
「経営者向けに「技術説明」ではなく「経営課題解決」に焦点」など、どのように作成すれば、より顧客に刺さる企画書になるかを、わかりやすくポイントにまとめています。
これらのポイントを参考にすれば、経験が浅いメンバーでも本格的な企画書へブラッシュアップすることも可能です。
AIがたたき台を作成し、それを人間の視点でさらに磨き上げることを前提とするシーンでは、かなり優秀なパートナーになります。

検証2：「Qwen3-Coder」でExcel用のOffice Scriptsを書いてもらう

プログラミングに特化したCoderモデルの実力を、Office Scriptsの作成でテストしました。

【検証プロンプト】

Web版Excelで顧客リストを管理しています。A列に会社名、B列に担当者名が入っています。A列の会社名が重複している行を見つけたら、その行全体を赤色で塗りつぶす「Office Scripts（TypeScript）」のコードを書いてください。コードには、初心者が後で修正できるように日本語でコメントを入れてください。

生成結果

上記のプロンプトで生成された結果が以下になります。

検証結果

実際にMicrosoft Excelで上記のコードを試してみました。

コードの生成能力だけでなく、人間への配慮が感じられる結果になりました。
生成されたコードが正確に機能したのはもちろんですが、特筆すべきはコードを実行するときの注意点を記載している点です。
非エンジニアがAIで生成したコードを利用する場合、基本的な知識がないため、簡単なミスで上手くいかないことがあります。
例えば、「顧客リストが「A列（会社名）」「B列（担当者名）」になっている前提で動作します」というポイントが最初に書かれているため、A列をナンバリングに使っていれば、エラーが起きることが事前にわかります。
ただコードを生成するだけでなく、こうした人間への配慮が感じられる点から、Qwenの能力の高さを感じました。

検証3：「Qwen3-Next」でアイデア出しの「爆速」体験

速度に特化したNextモデルの真価を測るため、質よりも量とスピードが求められるブレインストーミングを行いました。
【検証プロンプト】

20代向けの節約系ブログを運営しようと思います。読者が思わずクリックしたくなるような、キャッチーな記事タイトルの案を30個出してください。ジャンルは「食費」「ポイ活」「固定費削減」をまんべんなく混ぜてください。

生成結果

上記のプロンプトで生成された結果が以下になります。

検証結果

正確な日本語を高速で処理できており、これまでの検証で見せた人間への配慮も感じられました。
プロンプトを送信後、流れるように結果が表示され、文章も自然な日本語になっています。
これだけでも十分に実用的なレベルです。
さらに注目すべきは、ただタイトルを一覧で表示するだけでなく、タイトルを作成するための本質的なポイントを解説している点です。
例えば、「数字を使う：「12,000円」「5,000pt」「3ヶ月」→ 具体的で信頼感UP」といった内容があり、生成されたタイトルを自身でブラッシュアップすることもできます。
こうしたプラスαの配慮があり、爆速で結果を生成してくれるため、時間と質を重視したいときに最適なモデルと言えます。

検証4：「Qwen3-VL」でWebサイトのグラフを解析

視覚情報処理に特化したVLモデルを使い、売上グラフを解析させるテストを行いました。

【検証用グラフ】

【検証プロンプト】

添付した画像のグラフを見て、1月から6月の製品別の売上をグラフの目盛りから読み取り、表にまとめてください。

生成結果

上記のプロンプトで生成された結果が以下になります。

全体の表は以下になります。

また、グラフ作成に利用したデータは以下です。

検証結果

グラフの読み取り性能は、まだ不完全ということがわかりました。

今回添付したグラフは、1目盛りが200なので、正確な数値を見極めるのは、人間の目でも難しいです。
それはQwenにとっても同じようで、視覚情報の処理に強いとされるQwen3-VL-32Bモデルでも、基本的に50きざみの値でしか出力されず、実際のデータから80ほどズレることもありました。
一方で、月別の売上合計は、ほぼ正確に読み取れており、製品別の売上高を合計した値と一致します。
そのため、製品別の売上高は、グラフの内容よりも月別の売上高に引っ張られてしまった可能性があります。
計算自体に理論の破綻はないですが、画像の内容を読み取る性能は、更なる改良を期待したい状況です。

🖊️目的別：あなたにおすすめのモデルはこれ

検証結果を踏まえ、ユーザーの目的別に最適なモデルを整理しました。
迷った際はこの基準で選んでみてください。

Qwen3-Max

推奨シーン：
重要なビジネス文書の作成、複雑な論理的推論、小説や記事の執筆、契約書の確認。
理由：
シリーズ最高の知能と、日本語の細かいニュアンスを理解する能力を持っています。
速度やコストよりも「品質」を最優先したい場合は、迷わずこれを選んでください。

Qwen3-Next

推奨シーン：
チャットボット、アイデア出し（ブレインストーミング）、簡単な翻訳、要約、日常会話。
理由：
「80B-A3B」のような軽量設計で、70Bクラスに匹敵する性能を爆速で利用できます。
とにかくレスポンスが早く、コストパフォーマンスも高いため、普段使いに最適です。

Qwen3-VL

推奨シーン：
手書き文字のデータ化、請求書やレシートの読み取り、グラフや図表の解説、画像検索。
理由：
テキストだけでなく「目」を使うタスクに特化しています。
まだ発展途上ではあるもののスクリーンショットや写真をそのまま理解できるため、入力の手間を削減できます。

Qwen3-Coder

推奨シーン：
Office Scripts作成、Pythonスクリプト作成、WEB開発、コードのバグ修正。
理由：
プログラミング言語の知識においてはMaxモデルをも凌駕する場合があります。
エンジニアだけでなく、業務効率化ツールを作りたい非エンジニアにも強力な味方です。

Qwen3-Omni

推奨シーン：
カスタマーサポート（電話対応）、リアルタイム通訳、視覚障がい者の支援ツール、英会話の練習相手。
理由：
「読む・書く」ではなく「聞く・話す・見る」能力が求められる場面で唯一無二の選択肢です。
人間のようなテンポと抑揚で会話ができるため、温かみのあるコミュニケーションサービスを構築したいときにおすすめです。

📉まとめ

Qwen3シリーズは、単に頭が良いAIというだけでなく、ユーザーの利用シーンに合わせて「賢さ」「速さ」「視覚」「専門性」を最適化したモデルを選べる点が大きな魅力です。</span>
複雑なモデル名も、その意味を知れば、自分の目的に合った最強のツールを選ぶための重要な指標となります。

まずは手軽なWeb版で、Maxモデルの賢さやNextモデルの速さを体感してみてください。
それぞれのモデルが得意な仕事を理解した上で、適材適所に配置することができれば、あなたの業務生産性は劇的に向上するはずです。
AIに使われるのではなく、AIの特性を理解して使いこなす第一歩を、Qwen3から始めてみてはいかがでしょうか。

💡Yoomでできること

記事の前半で触れたように、<span class="mark-yellow">YoomではQwen3シリーズをはじめ、多様なAIモデルを使い分ける業務フローを、非エンジニアでも簡単に構築できます。
メールやウェブ会議の情報をもとにAIで文章を生成したり、AIで生成したテキストや画像を共有したりする作業を手作業で行っている方は、ぜひYoomによる自動化を検討してみてください。
面倒な手作業を自動化して、さらに多くの時間を重要な業務に割くことで、より高品質な結果を生み出せるはずです。
👉今すぐYoomに登録する