asset_id: 02-entry-read / campaign: floor-ceiling-001 / CIL v2.0.1 / content_hash: 91fc67ed1520fa3ccb805777a17bc1eb5f0a7b619abb94ca94e9188f096cbab8

# 上がってくる床は、乗れば足場になる

公開前の人間レビューを前提とするドラフト。未検証の外部事実は仮説または検証項目として扱い、事実として断定しない。

AIは使っている。でも、どれを使っても同じに見える。

その状態の抜け方は簡単で、手元の難しい資料を、安いモデルと高いモデルの両方に渡してみることだ。この記事はその前に、いま何が起きているかを3つだけ説明する。

## 1. 安いモデルの値段が、下がり続けている

OpenAI の GPT-5.6 Luna は、2026-07-30に前世代比80%の値下げで投入された。API単価は input $0.20/1M・output $1.20/1M（2026-08時点・為替150円/$）。典型的な日常タスク（入力2,000・出力500トークン）は、1回約0.15円で済む。

15銭で、要約・下調べ・たたき台の類が買える。この「誰でも使える水準（床）」は、放置していても毎月上がっていく。

## 2. 床は、乗れば足場になる

上がる床を怖がる必要はない。床の上の作業を0.15円で外注して、空いた時間を難しい仕事に使えば、床は足場になる。外注せずに同じ作業を続けると、その部分だけ毎月相対的に沈んでいく。

## 3. 難しい資料は、高いモデルに渡した分だけ効く

GPT-5.6 Sol のような最高性能モデルが差を出すのは、難しい資料・複雑な条件・長い文脈の処理である。ここは「自分の天井」に関わる部分で、差を実感した分だけ、自分の仕事の上限が上がっていく。

## 今日の入口（10分）

1. 手元の難しい資料を1つ選ぶ（論文、判例、仕様書、決算資料など）
2. 同じ質問を GPT-5.6 Luna と GPT-5.6 Sol の両方に渡す
3. 出力を並べて眺める。差がなければ、その仕事は床で足りる。差が出たら、そこが天井側の仕事である

この10分を数回繰り返すと、「何を安いモデルに任せ、何を高いモデルに渡すか」が、感覚ではなく自分の記録で決まっていく。

この先の全体像（床と天井の対比とレベル構造）は「知能接続レベル0–11」へ。入口の選び方は診断のLPで関心から1つ選べる。

## 出典

- OpenAI API 料金ページ: 
- GPT-5.6 の価格性能に関する発表（Luna の前世代比80%値下げ）: 

価格と為替は 2026-08-22 時点の公開情報に基づく。改定後は再計算のこと。

## Campaign locked propositions

- 床は自動で上がる
- 天井は触れた分しか上がらない
- 床は脅威にも足場にもなる
- 同じ30円が、ある人を代替し、別の人を拡張する
- L8は評価と改善ループで陳腐化（腐敗）を検知し、構成を作り直して登り直す最初の段

## 知能接続レベル（CIL v2.0.1 承認済み）

以下の定義は CIL v2.0.1 の正本からコピーしたものであり、本資産で再発明・境界変更・段階追加を行わない。

| レベル | 名称 | 定義 |
|--------|------|------|
| 0 | フロンティア未認知 | その時点の最高性能AIの存在、または現在のAI能力水準を認識していない状態。AIに関する判断が、過去のモデル、限定的な利用経験、二次情報、固定観念に基づいている。 |
| 1 | 接触・差異未認識 | 最高性能モデルを使用した経験はあるが、下位モデルとの実質的な性能差を認識できていない状態。モデル間の差が表面化しにくい、簡単・短時間・低リスクなタスクだけを与えているため、最高性能モデルの固有能力には触れていない。 |
| 2 | 性能差認識・意味未理解 | 最高性能モデルが、推論、指示追従、長文処理、構造化、一貫性などで優れていることを認識しているが、その差が仕事の可能性をどう変えるかまでは理解していない状態。性能差を連続的な改善として捉え、能力境界の移動としては捉えていない。 |

## CTA

難しい資料を両モデルへ