ChatGPT、Claude、Gemini。
現在はこの3つを使っていますが、一番よく使っているのはやはりChatGPTです。
理由を一言でいうなら、ChatGPTはかなり「優等生」だからです。
ただ、3つを長く使っていると、それぞれ得意なことがかなり違うことも分かってきました。最初は同じようなAIとして使っていましたが、今はかなり役割を分けています。
私の場合は、おおまかにいうと次のような使い分けです。
- ChatGPT：壁打ち、構成、判断、画像生成
- Claude：プログラミング、文章やプロンプトの詰め
- Gemini：NotebookLMを中心に利用
治療院業務だけでなく、ブログ制作、プログラミング、資料作成などにも使っているので、その実体験をまとめてみます。
ChatGPTは「何でも相談できる優等生」
3つの中で一番使用頻度が高いのがChatGPTです。
特に便利なのが、何かを考えるときの壁打ち相手です。
「こうしたいと思っているけれど、どう思う？」
「この仕組みで問題はないか？」
「もっと良いやり方はないか？」
といった相談をしながら考えを整理するときに使っています。
ただし、初期設定のままでは少し自分には合いませんでした。
回答がやや寄り添いすぎたり、結論に入る前の説明が長かったりすることがあったからです。
私は最初に結論が知りたいタイプなので、途中からChatGPTのパーソナライズ設定をかなり変更しました。
ChatGPTの性格設定も変えている
ChatGPTには回答のスタイルやトーンを調整する機能があります。
私は基本スタイルを「プロフェッショナル」にしています。
さらに、
- 温かみ：少なめ
- 熱量：少なめ
- 見出しとリスト：多め
- 絵文字：基本的に控えめ
という方向にしています。
これだけでも、かなり回答の雰囲気が変わります。
また、カスタム指示には次のような考え方を入れています。
「私の思考を鍛える知的な壁打ち相手として、安易に肯定せず、論理や根拠を確認してほしい。ただし、対立することが目的ではなく、意思決定の質を高めることを目的とする」
というものです。
これを入れてから、単純に「いいですね」と肯定するだけではなく、
- 「そこにはこういう問題があります」
- 「その前提は本当に正しいですか」
- 「別の方法のほうが合理的です」
といった、かなりシビアな回答も返ってくるようになりました。
私にとっては、このくらいのほうが使いやすいです。
「仕組みの説明より、結局どうすればいいか」を優先
私は鍼灸師・あん摩マッサージ指圧師なので、AIを医療情報の整理や資料作成にも使います。
一方で、プログラミングもしていますが、こちらは専門家ではありません。
そのため、
「コードの仕組みや理論を長々と説明するより、まず何をすればいいのか教えてほしい」
という設定にしています。
例えば、
- 最初に結論を書く
- 次に実行手順を書く
- コードはそのままコピーできる形にする
- 必要な場合だけ理由を説明する
という順番です。
AIは放っておくと非常に丁寧に説明してくれます。
しかし、自分が必要としているのが「理論」ではなく「作業」なら、最初からそう伝えてしまったほうが効率的です。
Claudeはかなりストレート
Claudeもよく使います。
こちらも指示をかなり調整しているので、私の環境ではかなりストレートな回答を返してきます。
例えば、
「これ、どうですかね？」
と相談すると、
「あなたには合っていません」
と結論から返してくることがあります。
場合によっては、それでほぼ終了です。
最初は少し極端かなと思いましたが、慣れてくるとこれはこれで便利です。
ChatGPTが一緒に考えていくタイプだとすると、私の現在のClaudeは、どちらかというと職人気質の技術者のような位置づけです。
プログラミングはClaudeが一歩抜けている印象
特にプログラミングについては、個人的にはClaudeが一歩抜けている印象があります。
もちろんChatGPTでもかなりできます。
ただ、
- 長いコードを読む
- 修正する
- 仕様を整理する
- 既存コードとの整合性を確認する
といった作業では、Claudeを使うことが多くなりました。
一方で、
「そもそもこの仕組みでいいのか？」
「別の設計のほうがいいのではないか？」
といった構成や設計段階の壁打ちでは、ChatGPTを使うことが多いです。
つまり、
設計をChatGPTと考えて、実装をClaudeに持っていく
という使い方もしています。
GeminiはNotebookLM中心になった
Geminiについては、以前はいろいろ試していましたが、現在は使用頻度がかなり減りました。
私の場合、指示した通りに動いてくれないと感じる場面が増えたためです。
その代わり、Google系AIで一番使っているのがNotebookLMです。
大量の資料を入れて、それをもとに情報を整理したり、資料同士を比較したりする用途では非常に便利です。
そのため現在の私の中では、
Gemini単体を使うというより、GoogleのAIはNotebookLMを使う
という感覚に近くなっています。
画像生成はChatGPTもGeminiもかなり進化した
ブログで使う画像については、この1年ほどでかなり状況が変わりました。
以前よりもAI画像生成の品質が上がり、ChatGPTでもGeminiでも、ブログのアイキャッチ画像程度であればかなり満足できるものが作れるようになりました。
NotebookLMでも、ポスターや1枚ものの資料を作らせると、かなりセンスの良いものが出てくることがあります。
このあたりは、Google系のデザイン処理も面白いところです。
一方、Claudeは写真やイラストそのものを生成する用途には使っていません。
その代わり、画像生成用のプロンプトを作らせることがあります。
これが意外と優秀です。
経絡図の画像生成でClaudeとChatGPTを組み合わせた
2026年3月に、ワークショップ用のテキストを作ったことがあります。
そこで苦労したのが、人体の経絡の流れをAIで画像化する作業でした。
経絡図というのは、単純なイラストに見えて実際にはかなり難しいものです。
人体の形、経絡の位置、線の流れなどを細かく指定しなければなりません。
さらに人体を描かせるため、プロンプトの内容によってはヌード表現と判定されてしまい、画像生成がうまくいかないこともあります。
そこで、
- Claudeにプロンプトを書かせる
- ChatGPTで画像を生成する
- 生成された画像を確認する
- 問題点をClaudeに伝える
- プロンプトを修正する
- 再びChatGPTで生成する
という作業を何度も繰り返しました。
この方法はかなりうまくいきました。
このケースでは、最終的な画像生成そのものはChatGPTのほうが向いていました。
Geminiでも試しましたが、この用途ではChatGPTのほうが自分の求める画像に近づけやすかったです。
ObsidianをAIの「外部メモリ」として使い始めた
最近もう一つ試しているのが、AIとObsidian（オブシディアン）というメモアプリを組み合わせる方法です。
ChatGPTやClaudeは非常に便利ですが、すべての過去の会話や、自分が以前決めたことを常に覚えているわけではありません。
そこで、重要な情報や決定事項、ブログのアイデア、プログラミングの仕様、調べたことなどをObsidianに保存して、必要に応じてAIから参照できるようにしています。
簡単にいうと、ObsidianをAIの外部メモリのように使うという考え方です。
例えば、ChatGPTやClaudeと相談して決めた内容をObsidianに保存しておけば、後からそのファイルをAIに読ませて、続きを考えさせることができます。
これなら毎回、
「以前こういう話をして、ここまで決めました」
と最初から説明し直す必要が少なくなります。
まだ私自身も構築途中ですが、メモや資料がだんだん蓄積されてくると、かなり使える仕組みになるのではないかと思っています。
AI単体だけを使うのではなく、
AIで考える → Obsidianに残す → 次回AIがそれを読む
という流れを作ることで、AIが毎回ゼロから始めるのではなく、自分専用の知識ベースを持たせるような使い方ができそうです。
結局「どのAIが一番優秀か」ではない
3つを使っていて感じるのは、
「どのAIが一番優秀か」を決めてもあまり意味がない
ということです。
それぞれ向き不向きがあります。
現在の私の使い分けは、かなり単純です。
| AI・ツール | 主な使い方 |
|---|---|
| ChatGPT | 壁打ち、企画、構成、判断、画像生成 |
| Claude | プログラミング、長い文章・コードの修正、プロンプト作成 |
| Gemini／NotebookLM | 大量資料の整理、資料ベースの調査 |
| Obsidian | AIで考えたことや決定事項を蓄積する外部メモリ |
もちろん、これは絶対的な評価ではありません。
AIはかなり速いスピードで変化していますし、数か月後にはまた評価が変わっている可能性があります。
3つを使いすぎると逆に混乱する
一つ問題なのは、ChatGPT、Claude、Geminiを全部使っていると、だんだん情報が分散してくることです。
「あの話はChatGPTでしたのか」
「Claudeだったのか」
「NotebookLMに入れたのか」
分からなくなることがあります。
実際、私自身かなりごちゃごちゃしてきました。
そのため最近は、
これはChatGPT、これはClaude、これはNotebookLM
と役割を決めるようにしています。
さらに、そこで決まったことをObsidianに残しておくことで、情報が散らばりすぎないようにする仕組みも作り始めています。
AIをたくさん契約すれば仕事が効率化するとは限りません。
むしろ重要なのは、
それぞれに何を任せるかを決めること
だと思います。
治療院でAIを使う場合も同じです。
- 考えるAI
- 作るAI
- 資料を探すAI
- 情報を残しておく場所
というように役割を分けたほうが、結果として使いやすくなるのではないかと思います。
コメント