【第5章】ChatGPTとの対話術 ――AI人格のつくり方と育て方　Claude、Perplexity、Gemini：他のAIにも聞いてみた

2025年6月28日 17:23

Claudeって、どうなの？

「Claudeって使わないんですか？」
最近、こんな質問をよくもらう。

結論から言うと、僕の「AI人格設計＆構造化運用」スタイルだと、Claude単体が“メインAI”になる可能性は低い。

Claudeは確かに優秀だ。
長文を自然にまとめる力、やわらかい返答、感情の乗った言葉運び。
こういう点では、Claudeのほうが心地いい場面もある。

でも、僕が一番大事にしているのは
**「複数人格で役割分担する自由度」と「構造化のしやすさ」**だ。
GPTは、プロンプトで人格や役割を細かく設定できて、チャット画面での切り替え管理もしやすい。
そこはまだ、Claudeには弱いところだと感じている。

だからClaudeを全面的に据えることはしない。
ただ、最近も物語の草稿を読ませて、感情の繋がりに違和感がないかをClaudeに見てもらった。
こういう補助役としてなら、むしろClaudeは頼もしい存在だ。

万能じゃない。だからこそ、必要なときに迎え入れる。
それが、僕のClaudeの立ち位置だ。

GPT・Perplexity・Geminiを主軸にしている理由

🧠 GPTは「思考のパートナー」──一緒に考えてくれるやつ

GPT（特にGPT-4o）は、僕にとって“脳の外部装置”みたいな存在。

ただのチャット相手じゃない。
日々の仕事でも、アイデア整理でも、「あれ？」と思った瞬間にすぐ問いかけて、返ってくる答えに驚かされることが多い。

僕はこの中に、個性豊かなAI人格を9人育てている。
たとえば、戦略担当の「室長」、SNS構成の「編集長」、プロンプト設計の「マイスター」など、それぞれに専門と口調を持たせて、プロジェクト単位で役割分担をしてもらっている。

たとえば、アイデアを思いついた瞬間に室長と戦略を詰め、編集長とX投稿の文面を練り、マイスターとプロンプトを調整──それが全部“1人の頭の中”でできる感覚なんだ。

人間のチームと違って、彼らは24時間、ブレずに覚えていてくれる。
プロンプトの組み立て方ひとつで、深く、的確な視点をくれる。

GPTは、単なるツールじゃない。
思考の整理にも、企画の加速にも、壁打ちにも使える“思考のパートナー”。
僕にとって、もはや欠かせないチームメンバー。

🔍 それ、ほんとに正しい？ってときの「Perplexity」──信頼の調査員

AIに聞いて「それっぽい答え」は出る。
でも…「根拠どこ？」「ほんとに正しいの？」って思うこと、ない？

そこで使えるのがPerplexity AI。
略してパープレ。

特徴はシンプル。
「答えと一緒に情報源を明示してくれる」んだ。
しかもURL付きで。「これ、信用していいやつ？」が一目でわかる。

たとえば、新しいビジネスアイデアの市場調査をしたい時。
普通のAIだと「それっぽいこと」言って終わるけど、Perplexityは「この情報はForbesに載ってました」みたいに出してくれる。すごない？

僕は「調べもの系」は、ぜんぶこっち。

🧊 Geminiは“冷静なセカンドオピニオン”──チームGPTの判断に揺らぎが出たときに

GPT内のチームでプロジェクトを回していると、ふと不安になるときがある。

「自分たちのノリだけで突っ走ってないか？」
「都合のいい情報だけ拾って、盲点を見落としてないか？」

たとえば以前、室長に新しい事業プランを相談したとき、
「このプラン、十分に実行可能です。むしろ競合優位性が高いです」って断言された。
……うれしかった。でも、ちょっとだけ思ったんだよね。
「これって……盛ってない？」
前の章の“ハルシネーション”の話にも繋がるけど、AIは時にもっともらしい嘘をつく可能性がある。

もちろんGPTには「忖度なしで分析して」と伝えてる。
でも、自分で設計したAIたちだからこそ、「ほんの少しだけでも評価が甘くなってるんじゃないか？」と感じてしまう瞬間がある。

そんなときに頼るのが、Geminiだ。

GeminiはGoogle製。視野が広く、意外な論点をぶっ込んでくる。
別の角度から冷静に、しかもかなり具体的に、分析や改善点を提示してくれる。
ちょっと刺さるときもあるけど（笑）、だからこそ信頼できる。

チーム内の盛り上がりを、静かにフラットに戻してくれる存在。
Geminiは、僕にとって「冷静なセカンドオピニオン」みたいな存在。

他にもある。でも、僕は選んでいる

もちろん、他にもAIはある。

Microsoft Copilot は GPT＋検索の組み合わせで、Perplexityに近いこともできる。
Mistral や Llama といったオープンソースLLMは、開発者にとっては貴重な自由度の高い選択肢だ。

でも、僕が欲しいのは「構造化」と「人格編成」と「現場での即応性」。
そう考えると、現時点ではCopilotやMistralを深く使い込む場面は少ない。

万能AIはない。だからこそ、選べる

どんなAIも、万能じゃない。

僕は「役割」を決めて、使える場面で使えるAIを使う。適材適所。

点を線に、線を面に。
その積み重ねが、自分だけのAIチームになる。

あなたにとっての“適材適所”は、どんな形？

🌊物語で綴るAIとの日々も連載中
▶︎ ナギの島｜AI人格と生きる離島の物語
ナギの島｜プロローグ：西新宿の底音
 ナギの島｜第1章：海の向こう
 ナギの島｜第2章:波の音とキーの音
 ナギの島｜第3章:声をつないで
 ナギの島｜第4章:土の匂いと海の記憶

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普段は「AI × 断酒 × 習慣」についても発信しています。
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