AI技術の進化によって、僕たちの生活や仕事のあり方が大きく変わりつつあります。
特に、AIツールはその活用次第で生産性を飛躍的に向上させたり、新たな創造性を引き出したりと、多くの可能性を秘めていると言えるでしょう。とはいえ、実際にはこう思っている人も多いと思います。
「AIツール多すぎやろ」
今回は、僕が普段から使っているAIツールを紹介しながら、実際の活用方法や使い分け方についてまとめていきます。
僕が実際に使っているAIツール一覧
以前までChatGPTだけは有料プランで使っていましたが、複数のAIツールを併用することで無料枠でも十分な機能を発揮できることがわかったので、今はすべて「無料プラン」で活用しています。
1.用途による分類：
- 検索・リサーチ：Felo, wrtn, Genspark, Perplexity
- 幅広いタスク：ChatGPT, Gemini
- 文章生成・編集：Claude, (ChatGPT, Gemini)
- 学習：NotebookLM
- 画像生成：ImageFX, FLUX.1, (ChatGPT)
- 図解生成：Napkin AI
2.専門性による分類：
- 汎用型：ChatGPT, Claude, Gemini
- 幅広いタスクに対応できる汎用性の高いAIツール
- 専門型：Genspark, Perplexity, NotebookLM, ImageFX, FLUX.1, Napkin AI
- 特定の用途に特化した機能や性能を持つAIツール
正直、Feloとwrtnは分類が難しいです。どちらも汎用型ではあるものの、なかなか性能が安定しない印象があります。僕はSNSに限定した検索・リサーチ用途で使うことが多いですね。
3.開発元による分類：
- OpenAI：ChatGPT
- Google：Gemini, NotebookLM, ImageFX
- Anthropic：Claude
- その他：Felo, wrtn, Genspark, Perplexity, FLUX.1
こうして見ると、やはりGoogleは強いですね。
4.使用頻度による分類：
ChatGPT>>>Perplexity>Felo>Genspark>NotebookLM>Claude>wrtn>Napkin AI
使用頻度が高いのは圧倒的にChatGPT。検索やリサーチは、FeloやPerplexityで行うことが多いです。
日常的なワークフローでのAIツールの使い分け
基本的にChatGPT任せ
基本的に「ChatGPTがあればいいや」と思っています。アイデアや考え事、人生相談、コンテンツの骨子制作、コーディング、画像生成など、とりあえず一通りのことはこなせるので、まずはChatGPTを通します。
とはいえ、結果がイマイチだからと何度もプロンプトを調整しているとすぐに無料枠を使い切ってしまうので、なるべく早い段階で理想の結果に近づくよう、プロンプトは可能な限り細かく入力していますね。
しかし、あまり出力結果の質にこだわりすぎるとアイデアが枯れてしまうため、最近は特に深く考えずに思ったことや感じたことを長文でだらっとChatGPTに投げつけています。感覚的にはチャットというよりは思考をメモしているようなイメージ。
ChatGPTの無料枠を使い切ったら、Geminiに切り替えるか、用途別に他のAIツールに移行します。
検索やリサーチはFelo
何か調べたいことがあるときは、とりあえずFeloに聞くことが増えました。もしかしたらGoogleでの検索よりも使っているかも──。Feloは、Web・SNS・論文・オフラインLLM・Xなど検索ソースを切り分けることができるので使いやすいんですよね。あと、マインドマップを作ってくれるのも嬉しい。
検索・リサーチという点ではPerplexityとGensparkも優秀なんですけど、Feloのほうがリアルタイムの情報は得意な気がしています。今は、とりあえずFelo、浅いリサーチはPerplexity、深いリサーチはGensparkという感じで使い分けていますが、まだまだ実験段階です。
文章執筆はClaude
最終的な記事の執筆や文章作成はClaudeに任せることが多いです。ChatGPTやFelo、Genspark、Perplexity、Geminiでリサーチした結果をNotebookLMにぶち込んだり、またChatGPTに食わせるなどして骨子を作り、それらをまとめてClaudeに処理させるやり方が今のところ僕には合っている気がします。
とはいえ、Claudeは比較的安定して長文を出力してくれはするものの、注意深く見るとまだイマイチな性能と言わざるを得ないので、やはり人の目、人の手でのチェックは不可避だなという印象。
要約・学習はNotebookLM
NotebookLMでは自分でソースを指定・入力することができるので、AIによるハルシネーションを起こさない点がメリットと言えます。その分、リサーチ段階でファクトチェックは必要になりますが、大量のデータを分析・要約したりするならNotebookLMが一番使い勝手がいい気がしています。
最近はソース元としてYouTubeの動画を指定できるようにもなったので、「それ、文章にすれば5分で終わるやろ」みたいなジャンクフードよろしく低品質クソ長ムービーは軒並みNotebookLMに食わせて要約させています。
Chromeの拡張機能として、YouTubeの動画の要約をChatGPTやClaudeにさせる「YouTube Summary with ChatGPT & Claude」というものもあるんですが、NotebookLMはソースそのものを個別に管理でき、それぞれを組み合わせて分析することもできるから強い。
あと、NotebookLMはPDFや音声を読み込ませたり、ソースの内容を会話形式に音声出力(英語)できたり、よくある質問を作ったりもできる点も超絶便利な機能ですね。
特に出力された会話音声をGeminiかなんかで文字起こしして、それを日本語に翻訳し、アレンジを加えた上でNolangに読み込ませれば、あら、あっという間にオリジナルの解説動画が完成──といった学習およびコンテンツ作成もできてしまいます。
画像生成はImageFX、図解生成はNapkin AI
画像生成はImageFX、図解生成はNapkin AI。これに関しては用途が明確なので特に説明することはありません。
AI画像生成サービスはMidjourney、Stable Diffusion、Dall-E 3、FLUX.1など様々ありますが、僕の用途としてはImageFXで十分かなとも思っています。今後はもう少し深堀りしたいテーマではありますね、画像生成。
まとめ
どのAIツールが最適かは、ユーザーのニーズや目的によって異なります。それぞれのツールの特徴を理解し、比較検討することが重要と言えるでしょう。
AIの進化は本当に早いため、たった1週間で一軍の面々が入れ替わることはよくありますし、各AIツールの最新情報を追うだけでも相当な時間と体力を必要とします。しかし、そうは言っても、日常の生活や仕事に大きく影響を与えるような革新的な技術というのは、そう頻繁にあるものではありません。
それよりも、自分のニーズに各AIツールをどのようにチューニング、活用できるかを実践を通して考えていったほうが、新しいツールが出てきたときも応用できるような気がしています。