主要なチャット型生成AIツール整理 ～ChatGPTからGemini, Copilot, calude, notebooLM, Perplexity, Grokまで
こんにちわ！
今回は、企業や個人の生成AI活用において最も基本となる「汎用チャット型生成AIツール」について、主要な7つのサービスを機能面から比較・整理するために、次の表を作成してみました。
企業や個人でのAI導入が本格化する中で、「どのツールを選べばいいかわからない」という相談を受けることが増えています。
ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexityなど、多くの選択肢があり、且つ、各ツールごとのモデル（バージョン）も日々アップデートされているため、全体感の把握や正解がわからずという状況にはなりやすいのではないかと思っています。
また、ここ最近の傾向として、各社の生成AIツールの基本性能がかなり高いレベルで拮抗してきています。
以前であれば「このツールだとちょっと精度低いからこっちのルールを」という使い分けが必要でしたが、今ではどのツールを使っても一定水準以上の回答を得られるようになりました。
このような状況では、単純な「性能の良し悪し」だけでツールを選ぶのではなく、より実用的な観点からの判断が重要になってきています。
そこで今回は、各ツールごとの主要な特徴を整理してみました。
まずは汎用型のチャット生成AIの全体像をつかむためにご活用ください。
※ちなみに、あくまでも2025年6月時点のものになりますので、時間がたつごとに変化するという前提でみてください。
調査対象となった7つの主要AIツール
今回比較したのは以下の7つのサービスです：
ChatGPT（OpenAI）
Gemini（Google）
NotebookLM（Google）
Claude（Anthropic）
Copilot（Microsoft）
Perplexity（Perplexity AI）
Grok（xAI）
これらは現在、企業や個人ユーザーに最も広く利用されていると思われる汎用チャット型の生成AIツールです。
主要AIツールの性能差は縮小傾向
自分の体感だと、特に過去半年～1年ほどの間に、主要な生成AIツール間での性能格差が大幅に縮まってきました。
以前は、特定のタスクでは明確に優劣があり、「文章作成ならこのツール」「リサーチならあのツール」といった使い分けが必要でした。しかし現在では、どのツールを選んでも基本的なタスクについては十分な品質の結果を得られるようになっています。
このような状況において、各社は機能拡充による差別化を図っていますが、根本的な性能面での決定的な優位性を持つツールは少なくなってきています。
そのため、組織でのツール選定においては、純粋な「AIの賢さ」以外の要素がより重要な判断基準となってきているのが現状です。
基本機能：AIツールの土台となる対話性能
チャット機能
これは全てのツールで提供されている最も基本的な機能ですが、前述したとおり、ツールごとの特徴に多少の違いはあるものの、その差は縮まってきており、本質的な差はそれほど大きくありません。
例えば、Claudeだと日本語がスムーズみたいな話もあったりしますし、表現にさは確かにありますが、それもプロンプト次第である程度調整は可能になっています。
むしろ、各ツールにおけるモデル（例：4o, o3, o1など）の違いの方が、出力の精度や傾向により大きな影響を与える場合もあります。
どのツールを使うべきかという記事は下記でも記載しておりますので、もしよければご覧ください。
高度な機能：業務効率化の差別化ポイント
Deep Research機能
この機能はこの記事を記載した時点では、NotebookLMを除く6つのサービスで提供されており、従来の単純な質問応答を大きく超えた、本格的な調査・分析機能として注目されています。
Deep Research機能の革新的な点は、「人間の調査プロセスの再現」にあります。従来のAIが一度の処理で回答を生成するのに対し、この機能では「仮説立案→情報収集→分析→追加調査→統合」という人間の研究者が行うプロセスを段階的に実行します。
具体的には、まず与えられたテーマに対して複数の調査観点を設定し、それぞれについて段階的に情報を収集していきます。初期調査で得られた情報をもとに、さらに深掘りすべきポイントを特定し、追加の調査を行う、といったサイクルを自動で繰り返します。
例えば、「競合他社の戦略分析」「業界トレンドの把握」「学術的なリサーチ」などの、従来なら複数の専門スタッフが数日かけて行っていた作業を、数時間で完了できる可能性があるようなクオリティになってきています。
また、情報のソースもセットで表示されることから、情報の確からしさの確認もしやすい特徴があります。
対話型編集機能（キャンバス・ドキュメントAI）
ChatGPT（Canvas）、Gemini（Canvas）、Claude（Artifacts）、Copilot（Pages）、Grok（Grok Studio）で提供されているこの機能は、HTMLベースのデザインやコードを作成する際などに使いやすい機能です。
従来のチャット形式では、「文章を修正してください」と伝えると全文が再生成され、どの部分が変更されたのかわかりにくいという問題がありました。対話型編集機能では、実際のドキュメントエディタのように、特定の箇所を指定して修正を依頼できます。
この対話型編集機能は、単なる文章修正にとどまらず、デザインやコードの制作にも活用できます。
たとえば、WebサイトのHTMLやCSSを生成しながらレイアウトを調整したり、JavaScriptやPythonのコードを書きながら動作を確認・修正する、といった使い方が可能です。
これにより、きれいなデザインを作ってキャプチャをとって資料に入れるであったり、サイトのデザインやソースコードの作成、また実際に動くアプリのデザインやソースコードなども作ることもできます。
カスタムAI（簡易ボット作成）
ChatGPT（GPTs）、Gemini（Gems）、Claude（Projects）、Copilot（Copilot Studio）で提供されているこの機能は、私の過去記事で紹介した「第3段階：カスタムボットの作成・活用」に該当する重要な機能です。
カスタムAI機能の本質は「専門知識の体系化と再利用」にあります。汎用的なAIツールでは毎回同じような指示を与える必要がありますが、カスタムAIでは特定の業務や役割に最適化された専門的なアシスタントを作成できます。
例えば、法務部門であれば「契約書レビュー専用ボット」を作成し、契約書の種類、チェックすべき項目、社内規程との照合方法などを事前に学習させることができます。人事部門であれば「採用面接評価ボット」を作成し、評価基準、質問例、回答の分析方法などを組み込むことができます。
この機能の大きなメリットは「組織知の蓄積と共有」です。ベテラン社員のノウハウをボットに組み込むことで、組織全体でそのノウハウを活用できるようになります。
このカスタムAIである簡易ボットの作成に関しての概要は下記の記事でも記載していますので、もしよければご覧ください。
データ処理能力：実用性を左右する重要な要素
ソース表示機能
こちらは、ChatGPT、Gemini、Claude、Copilot、GrokではDeep Research機能において一部ができ、、Perplexityでは基本機能としてで提供されています。
このソース表示機能の重要性は、「情報の確からしさ」を自身で確認するうえで有効な機能で、生成AIからの回答に、どのサイトの情報をもとに回答をしているのかが表示されます。
大量ソース投入
こちらは、AIに対して多く情報をインプットさせたうえで回答をさせていただくような機能です。例えばChatGPTで会話型の機能を使う場合などに、何か情報をインプットしようと思うと１つずつ添付していく必要がありますが、NotebookLMでは300件という膨大な情報を添付することが可能になっています。
また、大量ソース投入をした際に、その入れた情報に閉じた内容でのやりとりをNotebookLMと行うことができるようになっています。
たとえば、特定の法律関係の資料を大量にインプットして、それに対して質問をしたり、顧客の決算資料を大量にインプットし、そこから概況を聞いていくなどもできるようになります。
マルチモーダル対応
NotebookLMが△評価、その他のツールは○評価となっていますが、この機能はテキストだけではなく、例えば画像、音声、動画など様々な形式の情報を生成AIにインプットし、統合的に分析できる機能です。
これにより、画像を添付して解析したりなどのAIに依頼するタスクの幅が大きく広がります。
ちなみに、NotebookLMではこの記事を記載している時点では、Googleスライド、Googleドキュメント、pdf、テキストデータ、サイトのURL、YoutubeのURL、MP3データなど様々な情報のインプットが可能にはなっていますが、一部画像や動画などのインプットができない状態ではあります。
連携機能：既存業務フローへの組み込みやすさ
オフィスプラットフォーム連携
Copilot（Microsoft 365）、Gemini（Google Workspace）が対応、その他は×という状況ですが、この機能は組織での本格的なAI活用において決定的な要素となります。
企業がメインとする生成AIツールを選ぶ際、もっとも重要な判断基準の一つが「既存のオフィス環境との統合性」です。
現代の多くの企業では、GoogleまたはMicrosoftが提供する統合型のクラウドオフィススイートを業務基盤として活用しています。
Google Workspaceの場合、Gmail、Google Drive、Google Docs/Sheets/Slides、Google Calendar、Google Meetなどが単一のアカウントで統合されており、従業員は一つのIDで全サービスにアクセスできます。
Microsoft 365の場合、Outlook、OneDrive、Word/Excel/PowerPoint、Teams、SharePointなどがMicrosoftアカウントを中心に一体化されています。
このあたりは連携のしやすさとセキュリティの観点で非常に重要な部分であり、詳細は別の記事にして記載していますので、そちらをご覧ください。
各ツールの特徴（概要）
ChatGPT：バランス型の万能選手
全般的にバランスが取れており、GPTsによるカスタマイズ性も高い。
Gemini：Google環境との完全統合
Google Workspaceとの連携により、既存業務フローとの親和性が高い。
NotebookLM：大量資料のリサーチ特化型
300件という圧倒的な資料処理能力で、リサーチ業務に特化。
Claude：高品質文章生成
Artifactsによる対話型編集機能と、文章品質の高さに定評。
Copilot：Microsoft環境での業務最適化
Microsoft 365との深い連携により、日常的なオフィス業務の効率化を実現。
Perplexity：情報検索精度重視
情報源の明示による高い信頼性で、事実確認が重要な業務に適している。
Grok：新興の多機能型
比較的新しいサービスながら、独自の特徴を打ち出している。
メインツールとサブツールの使い分けを
もちろん、組織でAIを活用する際には、メインツールとサブツールをうまく使い分ける設計が求められます。
AIの進化は幅広い分野に及んでおり、各業務に特化したツールは別で併用するのが現実的です。たとえば、動画生成にはRunway、スライド作成にはイルシル、UIデザインとコード生成を同時にこなすならV0など、それぞれの目的に応じて特化型AIを使った方が、圧倒的に早く、且つ高精度で成果が出せるケースが多くあります。
つまり、「社内情報を扱う基盤業務」はCopilotやGeminiで、「創造性・アウトプット重視の専門業務」はRunwayやV0などの専用ツールで――といったように、役割ごとに最適なAIを組み合わせる発想が、これからのAI活用のスタンダードになっていくと考えます。
まとめ
現在の生成AI市場では、主要ツール間の性能差が縮小し、選択基準が「機能性」から「実用性」にシフトしています。特に組織での活用においては、既存の業務環境との統合性が最も重要な判断要素となっています。
セキュリティ面での安心感と業務効率の両立を考えると、日常的に使用しているオフィスツールとの連携が可能なAIを選択することが現実的な解決策と言えるでしょう。
一方で、各AIツールには固有の強みがあるため、基盤となるメインツールを決定した上で、特定の業務には専門特化型のツールを併用するという柔軟なアプローチが、現段階での最適な活用方法だと考えています。
最後に
生成AIの組織活用においては現時点で試行錯誤されている方々、お悩みやご質問があれば、ぜひコメント欄でお聞かせください。各種AIや人材育成の知見をもとに、できる限りお答えします。
AI市場は急速にビジネスや組織のかたちを変えていくと考えています。今後も、この変化をチャンスにするべく、皆で試行錯誤していきましょう。
