Claudeは複雑な分析、ChatGPTは事務作業？AIの専門家が教える使い分けを僕のブログ運営と比較してみた！

またまた気になるAIニュースを見つけちゃいました！

今回のテーマは、「Claude、ChatGPT、Geminiって、どうやって使い分ければいいの？」という話なんですよ。

ChatGPTだけでもいろいろできるようになったのに、今度はClaudeだのGeminiだの、次から次へと新しいAIが出てくるじゃないですか。

しかも、それぞれに有料プランまである。

いやいや！全部契約していたら、AIを使う前にお財布が悲鳴を上げちゃうよ！（笑）

そんな中、2026年11月7日、Forbes JAPANに「複雑な分析はClaudeで事務はChatGPT、専門家が教える『AI使い分け』の極意」という記事が掲載されてました。

この記事を書いたのは、AIを仕事で活用しているジャーナリストのRachel Wellsさん。

記事では、企業がAIにどれくらいお金を使っているのか、どんな仕事をClaudeに任せ、どんな作業をChatGPTに頼むべきなのかが紹介されています。

しかも、読み進めていたら驚く数字まで出てきたんです。

企業が導入したAIの約95％が、十分な成果につながっていない！？

えええっ！？

あれだけ世界中でAI、AIって騒いでいるのに、そんなことになっているの？

ということで今回は、元記事に登場する専門用語をわかりやすく説明しながら、僕が普段やっているブログ記事作成やWordPressツール開発と比べてみるね！

ClaudeとChatGPTは何が違う？そもそも使い分ける必要があるの？

まず、今回の記事で紹介されていたAIを比較しちゃおう！

AI	主な特徴
ChatGPT	会話、文章作成、調査、資料作成、プログラミングなど幅広い作業
Claude	長い資料の整理、文章作成、分析、プログラミングなど
Gemini	文章作成、分析、プログラミング、Googleのサービスと連携した作業など
Grok	会話、情報収集、分析など

こうして見ると、どれも似たようなことができるんですよね。

文章を書くこともできるし、プログラムを作ることもできる。

じゃあ、何が違うんだよ！（笑）

実は今回のForbesの記事では、作業の種類によってAIを使い分けるという考え方が紹介されているんです。

例えば、たくさんの資料を読み込んで詳しく分析する仕事と、メールの文章を整えるだけの仕事。

同じAIを使うにしても、必要な能力や作業量は違いますよね。

だから、高性能なAIを何でもかんでも使うのではなく、仕事に合ったものを選ぼうという話なんです。

でも、ChatGPTでも複雑な分析はできるじゃん！

ここで、ちょっと気になったことがあるんですよ。

元記事のタイトルには「複雑な分析はClaudeで事務はChatGPT」と書かれているんです。

これだけ読むと、

「えっ！ ChatGPTは簡単な仕事しかできないの？」

なんて思っちゃいませんか？

でも、そんなわけないじゃん！（笑）

ChatGPTでも長いPDFを分析できるし、プログラムも作れるぞ。

Claudeだって簡単なメールの文章や事務作業なんかもできちゃいます。

今回の記事で紹介されているのは、筆者が自分の仕事で実践している使い分けなんでよね。

Claudeは難しい作業しかできない、ChatGPTは簡単な作業しかできない、という意味じゃないよ。

ここを勘違いすると、AIの使い方をかえって難しくなっちゃうからね。

アクセンチュアがClaudeの利用費を月29ドルに制限？何が起きたの？

今回のニュースで最初に登場するのが、アクセンチュアという会社です。

アクセンチュアは、企業の経営やシステム開発などを支援している世界的なコンサルティング会社。

当然、社員も仕事でAIを活用しています。

ところが2026年10月、あるニュースが話題になったんです。

それが、社員1人当たりのClaude利用費について、月29ドルという基準が設けられたという話。

日本円では、報道時の換算で約4,580円です。

おおっ！

世界的な大企業でも、AIの利用料金を気にしているんですね。

月29ドルを超えたら使えなくなるの？

ここは、元記事の中でも重要な部分。

最初の報道では、アクセンチュアがClaudeの利用費を月29ドルに制限したように紹介されました。

でも、その後アクセンチュアの広報担当者が説明しています。

実際には、29ドルは社員が絶対に超えてはいけない利用上限ではなく、会社の費用負担を管理するための金額だったんです。

簡単に言うと、こんな仕組みです。

会社が共通の予算で負担するのは、1人当たり月29ドルまで。

それを超える分については、追加費用を負担する仕事やプロジェクトを明確にする。

つまり、

「仕事で必要なら使っていいけど、そのお金はどの案件から出すの？」

という話なんですね。

なるほど〜！

これなら、単純に「社員はClaudeを月29ドルしか使えない」という話とは、ずいぶん違いますよね。

月500〜1,000ドル使う社員もいた！

さらに驚いたのが、AIをたくさん使う社員の利用額です。

関連報道によると、アクセンチュアには月500〜1,000ドル相当のClaude利用費が発生していた社員もいたんです。

日本円にすると、報道時の換算で約8万〜16万円ほど。

いやいやいや！

AIだけで月16万円って、何やってんだよ！（笑）

……と思ったら、仕事でプログラムを作ったり、テストしたりしている社員もいたそうです。

特にClaude Codeというプログラミング支援ツールを使って、顧客向けの開発を進めているケースが紹介されていました。

そうなると、使う情報量も多くなりますよね。

僕たちがChatGPTの月額プランで会話するのとは、料金の仕組みも使い方も違うんです。

企業がAIを本格的に利用すると、こうした費用管理も必要になるというわけですね。

AIに使ったお金は回収できている？ROIって何？

ここで、元記事に何度も登場する言葉。

それが「ROI」です。

いきなりアルファベット3文字を出されても、わからんよ！（笑）

ということで、簡単に説明しちゃいます。

ROIとは、使ったお金に対して、どれくらいの成果が得られたかを考える指標なんです。

例えば、AIに毎月3,000円を払っているとします。

そのAIを使うことで、今まで3時間かかっていた作業が1時間で終わるようになった。

さらに、作ったツールを販売したり、仕事の成果につなげたりできた。

こうなれば、お金を払う意味がありますよね。

反対に、毎月料金を払っているのに、ほとんど使っていなかったとしたら？

そりゃ、もったいないじゃん！（笑）

ただし、時間が短縮できたことと、実際に売上や利益が増えたことは別。

企業がROIを計算するときには、使ったお金と実際の事業成果を比べるんです。

僕の場合はどうなの？

ここで僕の使い方と比べてみちゃおう！

僕は普段、ChatGPTを使ってブログ記事を書いたり、WordPressのプラグインを作ったりしているんです。

例えば、こんな作業ですね。

韓国のニュースを調べて、日本語のブログ記事にまとめる
記事のタイトルや見出し、スラッグを考える
WordPressで動くツールの仕様書を作る
HTMLやCSS、PHP、JavaScriptを使ったツールを開発する
うまく動かなかった部分を調べて修正する
教材やマニュアルの文章を作る

こういうことを、ChatGPTと会話しながら進めているんです。

しかも、ただ文章を作るだけじゃないんです。

WordPressで使う内部リンクツールや、記事装飾ツール、メルマガ配信ツールなど、実際に使うものまで作っているんですよ。

これって、元記事で紹介されていた「AIを仕事に活用する」という話そのものじゃないですか！

もちろん、僕が使った時間や売上を全部計算しているわけではありませんよ。

でも、AIを使って何を作ったのか、完成したものが実際に使えるのかは確認できます。

月額料金を払っているだけじゃなく、ちゃんと何かができあがっている。

僕の場合は、まずそこが大きな違いですね。

AIを導入した企業の95％が失敗？MITの調査で何がわかったの？

今回のニュースで一番驚いたのが数字。

約95％！

元記事では、MITに関連する調査として、企業の生成AI導入の多くが成果につながっていないと紹介されてるんです。

いや〜、95％ですよ。

100社あったら95社。

これだけAIが話題になっているのに、本当なの？

そこで元の調査も確認してみました。

MITの調査は、どんな企業を調べたの？

この数字のもとになっているのは、MITのProject NANDAによる2025年の報告書です。

調査では、企業の生成AI導入について、次のような情報を集めています。

調査内容	規模
公表されたAI導入事例の調査	300件以上
企業・組織へのインタビュー	52組織
経営層などへのアンケート	153人
調査期間	2025年1〜6月

報告書では、企業がAIを試験的に導入しても、実際の事業成果につながるケースが少ないことが指摘されてるんです。

「95％失敗」はAIが使い物にならないという意味じゃない！

ここは勘違いしないでほしいところ。

この95％という数字は、世界中の人がChatGPTを使っても95％失敗するという意味じゃないんだよね。

調査の中心は、企業が生成AIを業務に組み込んだとき、測定できる事業成果を生み出せているかという話なんです。

例えば、会社が大金を使ってAIシステムを導入したとします。

でも、実際の仕事のやり方は今までと変わらない。

社員も使いこなせず、結局、売上や利益の改善につながらなかった。

そんなケースが問題になっているんですね。

この調査は予備的な研究結果として発表されたもので、すべての企業やAI利用を代表する数字じゃないんです。

それでも、AIを導入するだけでは成果につながらないという問題が見えてくる。

高いAIを契約しただけで満足していたら意味がないじゃん！

これを読んで、僕が思い浮かべたのがノウハウコレクター時代です。

昔の僕は、アフィリエイトの教材をいろいろ購入していたんですよ。

「これなら稼げるかもしれない！」

なんて思いながら、新しい教材を買うわけです。

ところが、実際に開いてみたら、

「むずッ！」

となって、全部読まずに、また別のわかりやすそうな教材を探し始めちゃう（笑）。

いや〜、そんなことを繰り返していたんですよね。

これって、今回の企業のAI導入とちょっと似ていませんか？

高いお金を払って、立派なものを手に入れる。

でも、それを実際の行動につなげられない。

買っただけじゃ、何も始まらないんだよね。

AIだって同じで、契約して満足していたら、そりゃ成果なんて出るわけないじゃん！（笑）

AIイベントで約400人に質問！成果が出ていると答えたのは十数人？

今回の記事には、さらに興味深い出来事が紹介されていました。

2026年10月14日、イギリスのロンドンで「Workforce 2030」というイベントが開催されたんです。

主催したのは、企業向けの人材育成などを行っているMultiverseという会社。

会場には400人以上の企業関係者が集まりました。

この参加者たちは、合計で300万人以上の英国の労働者を代表する企業・組織の関係者だったんです。

そこで、Multiverseの創業者ユアン・ブレア氏が参加者に質問しました。

「AIから投資に見合う成果が出ている人は？」

すると、手を挙げた人は、ほんの十数人ほどだったとForbesの記者は報告しています。

えええっ！？

400人以上も集まっているのに！？

AIを導入している会社は多い。でも仕事が変わっていない！

Multiverseの公式イベント報告でも、企業がAIツールを購入している一方、仕事の進め方そのものを変えられていないことが問題として挙げられているんです。

つまり、AIを導入することと、AIを使って仕事を改善することは違うんですね。

例えば、会社が全社員にChatGPTを使えるようにしたとします。

でも、社員が何に使えばいいかわからない。

メールを少し書き直すだけで、普段の仕事はほとんど変わらない。

これでは、会社がお金を払っただけになっちゃいます。

ちなみに、イベントに参加した400人以上を対象とした挙手は、正式な全国調査ではありません。

でも、AIを導入している企業でも、成果を実感できている人が少ないという問題を示す場面だったんですね。

Claudeはどんな仕事に向いている？専門家が挙げた4つの使い道

AIはどうやって使い分ければいいんだろ？

まず、記事の筆者がClaudeに向いていると紹介していた作業を見てみると。

① 複雑なプログラミングやエラー修正

Claudeを活用する例として紹介されていたのが、複雑なプログラミングや技術的な分析なんです。

例えば、大きなプログラムの構造を調べたり、原因がわかりにくい不具合を修正したりする作業ですね。

こうした作業では、たくさんのコードを読みながら、全体の関係を考える必要があるんです。

② 大量のPDFやExcelデータの分析

次に紹介されていたのが、大きなPDFやスプレッドシートの分析です。

スプレッドシートというのは、Excelのような表計算ファイルのことね。

例えば、何百ページもある資料を読み込んで、共通点や問題点を調べる仕事です。

人間が全部読むのは大変ですもんね。

そんな作業にAIを使うというわけです。

③ 売上や経営の数字を使った分析

さらに、企業の売上や利益、今後の収支を予測する作業も紹介されていました。

元記事では「財務モデリング」という専門用語が使われています。

なんだか難しそうだよね（笑）。

でも、簡単に言えば、数字を使って今後のお金の動きを考えることなんです。

例えば、売上が10％増えた場合、利益はどうなるのか。

人件費が増えたらどうなるのか。

そうした条件を変えながら分析する仕事ですね。

④ Claude Projectsで長く続く仕事を管理

最後が「Claude Projects」です。

これは、仕事に必要な資料や指示などをまとめて管理し、継続的な作業を進めやすくする機能。

例えば、同じ会社の資料を何度も使いながら、長期的な企画を進めるような仕事ですね。

ただし、これらの作業はClaudeでしかできないわけじゃないんです。

ChatGPTやGeminiでも、利用する機能やモデルによって対応できます。

今回の専門家は、Claudeを使うことで追加料金に見合う成果が得られる作業に利用しようと提案しているんです。

ChatGPTはどんな仕事に向いている？専門家が挙げた3つの使い道

続いて、ChatGPTです。

元記事の筆者は、普段の仕事の中でChatGPTを活用する例を紹介しています。

① メールや予定などを連携機能で調べる

まず、メールやスケジュールなどの情報をまとめて調べる使い方です。

例えば、メールサービスとChatGPTを連携させることで、過去のやり取りを探したり、今後必要な対応を確認したりできます。

元記事では、Outlookのメールをわざわざ開いて探す代わりに、ChatGPTから必要な情報を検索する例が紹介されていました。

あ〜、なるほど！

これなら、過去のメールを1通ずつ探す手間を減らせますよね。

② アイデア出しや文章の整理

そして、ChatGPTが活躍する例として紹介されていたのが、アイデア出しです。

例えば、ブログ記事のタイトルを考えたり、文章の構成を整理したりする作業ですね。

これ、まさに僕が普段やっていることじゃないですか！（笑）

「この記事のタイトル、もっと面白くならない？」

「この文章、なんかAIっぽいんだよね」

「もうちょっと読者さんが楽しめるようにして！」

こんな具合に、ChatGPTとあれこれ相談しながら記事を作っているんです。

しかも、最初から完成した文章を一発で出してもらうわけじゃないんです。

何度も会話して、気に入らない部分を直していくんですよね。

③ Excelやスケジュール管理ツールの作成

元記事では、表計算ファイルや予定表、進捗管理ツールなどの作成にもChatGPTを使っていると紹介されていました。

例えば、毎月の売上を記録する表。

仕事の予定を管理するカレンダー。

進捗を確認するチェック表。

こうしたものを、ChatGPTに作ってもらうというわけです。

これも便利そうですよね。

でも、僕の場合は、もうちょっと違った使い方をしているんです。

僕の場合はChatGPTがメイン！ブログ記事もWordPressツールも作っちゃう！

ここからは、今回の専門家の使い分けと、僕自身の使い方を比べてみましょう。

まず、僕の中心になっているのはChatGPTです。

ブログ記事の相談も、ツールの仕様を考えるのも、実際にプログラムを作るのも、ChatGPTを使っています。

しかも、作っているのは簡単な計算表だけじゃないんです。

WordPressのプラグインまで作っている！

例えば、僕が開発してきたツールには、こんなものがあります。

つながる内部リンクAIちいちゃん Ultimate

WordPressの記事同士をつなぐためのツールです。

関連記事を探したり、内部リンクを挿入したり、よく使うURLを管理したりできます。

AIちいちゃんパレット Pro

WordPressの記事を装飾するためのツールです。

見出しやマーカーなどを、好みのデザインへ着せ替えできるようにしています。

AIちいちゃんクローゼットメルマガ

WordPressでメルマガを作成し、デザインを整えたり、配信したりするためのツールです。

さらに、ニュースを収集して記事の下書きを作る「AIちいちゃん自動投稿 Ultimate」の開発にも取り組んでいます。

こういうツールって、単に文章を作ってもらうだけでは完成しないんですよ。

仕様を考えて、プログラムを書いて、WordPressへ入れて、実際に動かしてみる。

そして、動かなかったら修正する。

そんなことを何度も繰り返しているんです。

これ、元記事でいうところの「複雑なプログラミング」に入るんじゃないの？（笑）

でも、僕はChatGPTで進めているんですよね。

だから、今回の記事を読んで「難しいプログラミングなら絶対Claudeを使わなきゃ！」とは思わなかったんです。

Geminiも使っている！でも役割は決めつけていない

僕はChatGPTだけでなく、GoogleのGeminiも使っています。

例えば、文章をまとめてもらったり、ChatGPTが作った内容を別のAIの視点で見直してもらったりすることがあります。

さらに、WordPressツールではOpenAIやGeminiのAPIを利用する設計にも取り組んでいるんです。

APIというのは、自分で作ったプログラムからAIの機能を呼び出すための仕組みです。

難しく聞こえるかもしれませんが、簡単に言えば、

「WordPressのツールの中からAIに仕事をお願いするための接続口」

みたいなものですね。

僕が試しているのは、こうしたAIを自分のツールに組み込む方法なんです。

だから、ChatGPTとGeminiを必ず役割で分けているわけじゃないんだよね。

同じ作業を両方に試して、結果を比べることもあるんですよ。

じゃあClaudeも契約したほうがいいの？

今回の記事を読んで、ちょっと気になるのがここですよね。

Claudeが複雑な作業に向いているなら、僕も契約したほうがいいのかな？

でも、今の僕はChatGPTでブログ記事を書き、WordPressのツールも作っています。

Geminiも使える。

それなのに、さらにClaudeまで契約したら？

いやいや！またツールコレクターに逆戻りじゃん！（笑）

昔は新しい教材を見るたびに、次から次へと購入していたんですよ。

それなのに今度は、AIを次々と契約するようになったら……。

やってること、昔と変わらないじゃないですか！（笑）

今使っているAIで困っていない作業なら、無理に増やす必要もありませんよね。

逆に、ChatGPTで何度も失敗する作業が出てきたら、そのときClaudeを試して比較するのは面白そうですけどね。

AIを使い分けるときの9つの判断基準！高校生でもわかるように説明

今回のForbesの記事では、AIを選ぶときの判断基準として、9つのポイントが紹介されてました。

ただ、元記事では専門用語が多いんですよ。

ということで、もっとわかりやすく整理してみよう！

専門家が挙げた判断基準	簡単に言うと
複雑な推論や大きな文脈が必要か	難しい仕事？大量の資料を読む？
成果物をどこで使うか	自分用？会社用？公開する？
どんなリスクがあるか	間違えたら困る仕事？
社内向けか顧客向けか	自分たちだけが使う？お客さんに渡す？
安いツールでも対応できるか	高いAIを使わなくてもできる？
人間による確認が必要か	AIの答えをそのまま使っていい？
どれくらい時間が節約できるか	作業がどれくらい早くなる？
成果物の品質が上がるか	前よりいいものができる？
お金や顧客価値につながるか	売上やお客さんの満足につながる？

こうして見ると、そんなに難しいことじゃないですよね。

例えば、ブログ記事のタイトルを10個考えてもらうだけなら、普段使っているChatGPTで十分だし。

でも、大量の資料から複雑な分析を行う仕事なら、複数のAIを比較してみる価値があるかもね。

お客さんへ販売するツールを作るなら、AIが作ったものを実際に動かして確認する必要があるし。

そうそう！

これ、僕もWordPressのツール開発で何度も経験しているんですよ。

AIが「完成しました！」と言っても、WordPressへ入れて動かしてみないとわからないんです。

「完成したって言ったじゃん！動かねえぞ！」

なんてこともあるわけですよ（笑）。

だから、AIの種類だけでなく、最後にちゃんと使えるものが完成したのかを確認することも必要なんですね。

AIの使い分けを僕の作業に当てはめるとどうなる？

そんで、今回の専門家の考え方を、僕の普段の作業に当てはめてみちゃおう！

僕がやっている作業	現在の使い方	Claudeを試すなら
ブログ記事のタイトル作成	ChatGPT	特に困った場合に比較
ニュース記事の執筆	ChatGPT	大量資料の整理結果を比較
文章の書き直し	ChatGPT・Gemini	別の文体や構成を比較
WordPressプラグイン開発	ChatGPT	複雑な不具合修正で比較
プログラムの仕様書作成	ChatGPT	大規模仕様の整合性確認
PDFや資料の分析	ChatGPT	長い資料で分析結果を比較
AIを組み込んだツール開発	OpenAI・Gemini API	対応機能や料金を比較

こうして見ると、僕の場合はすでにChatGPTをかなり幅広く使っているんですよね。

元記事では、Claudeを複雑な仕事に、ChatGPTを日常業務に使い分ける方法が紹介されていました。

でも、僕はChatGPTで両方やっているんです。

これが面白いところですよね。

AIの専門家が紹介する使い分けと、実際に使っている人の使い方は、必ずしも同じじゃないんです。

しかも、AIは次々と進化してるじゃん。

今まで苦手だった作業ができるようになることもあるし、新しい機能が追加されることもある。

だから、最初から「このAIはこれ専用」と決めつけるより、実際に試してみたほうが早い場合もあるんですよ。

AIを何個も契約する前に、同じ仕事を比較してみよう！

今回の記事で、専門家が最後に提案していたのが、AIの比較テストです。

数週間ほど実際の仕事で使ってみて、どのAIが最も役立つのかを確かめるという方法なんです。

例えば、ブログ運営ならこんな比較ができます。

同じ記事をChatGPTとGeminiに書かせてみる

まず、同じニュース資料をChatGPTとGeminiに渡してみます。

そして、同じ条件で記事を書いてもらうんです。

比較するのは、例えばこんなところ。

元記事の重要な情報を落としていないか
文章が自然で読みやすいか
勝手に事実を追加していないか
タイトルや見出しが魅力的か
修正の手間がどれくらいかかったか

これなら、実際のブログ運営に合ったAIがどちらなのか比較できますよね。

単に「Claudeが一番すごい！」「ChatGPTが最強！」なんて評判だけで決めるより、ずっとわかりやすいんです。

WordPressのツール開発でも同じ！

そして、プログラム開発の場合。

例えば、同じ仕様書を複数のAIに渡してみます。

作ってもらったプログラムをWordPressへ入れて、実際に動作確認するんです。

そのときに比べるのは、

完成までに何回修正したのか。

エラーがどれくらい出たのか。

既存機能が壊れていないか。

そして、最終的にちゃんと使えるツールになったのか。

こういうところですよね。

どんなに高性能なAIでも、完成したツールが動かなかったら困るじゃん！（笑）

反対に、安いAIでも問題なく完成するなら、それで十分な場合もあります。

AIを使いすぎてお金がかかる！そんなときはどうする？

元記事では、AIをたくさん使う人が利用料金を抑える難しさについても語られていました。

筆者自身、調査やプログラミングなどでAIを使い、新しく上限を設定しても数日で達してしまうことがあるそうです。

また、2026年6月にはUberのエンジニアがClaudeの年間予算を数か月で使い切ったと報じられたことも紹介されています。

企業がAIを本格的に使うと、想像以上にお金がかかる場合があるんですね。

月額料金とAPIの従量課金は違う！

ここで、ひとつ知っておきたいことは、ChatGPTなどの月額プランと、APIの従量課金の違いです。

月額プランは、決められた料金でサービスを利用する仕組みです。

ただし、プランごとに利用上限があります。

一方、APIでは、使ったモデルや処理した情報量に応じて料金が発生することがあります。

例えば、自分で作ったWordPressツールからAIへ大量の記事生成を依頼した場合。

その利用量に応じて費用が発生するんです。

つまり、

ChatGPTの月額料金を払っているから、APIも使い放題！

……というわけじゃないんですよね。

これは、僕のようにWordPressのAIツールを作っている人にとっても重要なところです。

安いAIを使えば必ず得するわけでもない

料金が安いAIを使えばいいのか？

これも、そう単純な話じゃないんですよね。

例えば、安いAIでプログラムを作ってもらったとします。

ところが、何度修正しても動かない。

その結果、修正のやり取りが増えて、時間もお金も余計にかかってしまった。

そんなことになったら、安く済ませたつもりが、かえって高くついちゃいますよね。

反対に、少し料金が高くても、一度で問題なく完成するなら、そのほうが安上がりになる場合もあります。

だから今回の専門家も、単純な料金だけでなく、完成したものの品質や、節約できた時間まで考えようと提案しているんです。

僕ならClaude、ChatGPT、Geminiをどう使い分ける？

じゃあ、僕自身はどうするのか？

今のところ、ChatGPTを中心にして、Geminiを比較や別の作業に使う方法が合っているんですよね。

なぜなら、すでにChatGPTでブログの記事も書いているし、WordPressツールも作っているからです。

そのたびに別のAIへ移動して、最初から説明し直すのも面倒じゃないですか。

特に、長く開発しているWordPressのツールでは、これまで何を作ってきたのか、どこを修正したのかという情報も大切なんです。

その流れを引き継ぎながら作業できるのは便利ですよね。

Geminiに同じ文章を見てもらうと、ChatGPTとは違った提案が出てくることもあります。

だから、別の視点が欲しいときにはGeminiを試す。

そして、もし今後Claudeが必要になるような複雑な作業に出会ったら、そのとき実際に比較してみる。

そんな使い方でいいんじゃない？

そういえば、昔の僕はツールを集めるのが目的になっていた（笑）

ここで、ふと思い出しちゃいました。

昔の僕は、ノウハウコレクターだったんですよ。

新しいアフィリエイト教材を見つけるたびに、ついつい欲しくなってしまう。

「これなら今度こそ！」

なんて期待して購入するんです。

ところが、教材を開いたら難しくて、また次の教材を探し始めちゃう（笑）。

そして今度は、AIの時代です。

ChatGPT、Claude、Gemini、Grok……。

次から次へと登場してくるんですよ。

いや〜、危ない危ない！

今度はAIコレクターになっちゃうところだった！（笑）

でも、今回は昔とちょっと違います。

ChatGPTを使って、ブログの記事を書いて、WordPressのツールを作って、実際に使っているんです。

新しいものを集めるだけじゃなく、ちゃんと使うところまで進んでいる。

だから今のところ、AIを増やすことより、今使っているAIで何を作るかのほうが面白いんですよね。

まとめ｜ClaudeかChatGPTかより、実際に何ができたのかが大事じゃない？

今回はAI専門家によるClaudeとChatGPTの使い分けについて紹介してみました！

元記事では、Claudeを複雑な分析やプログラミングに、ChatGPTをアイデア出しや事務作業に活用する方法が紹介されていました。

そして、企業によるAI利用の費用問題。

アクセンチュアの月29ドルという予算の話や、MIT関連調査で報告された約95％という数字まで登場しました。

さらに、イギリスのAIイベントでは、約400人の参加者のうち、AIによる成果を実感していると手を挙げた人が十数人ほどだったという話もありました。

いや〜、企業が大金をかけても、なかなか成果につながらないんですね。

でも、僕の場合はどうかというと、ChatGPTでブログ記事を書いて、WordPressツールを開発して、Geminiでも文章を比較しているんです。

だから、必ずしも「複雑な仕事ならClaude、簡単な仕事ならChatGPT」という使い方にはなっていません。

ChatGPTでWordPressのプラグインまで作っちゃってるんだから！（笑）

もちろん、新しいAIを試すのも面白いですよね。

でも、今の僕にとっては、AIを何個契約しているかより、実際にどんなものを作れたかのほうが気になります。

そうそう！

昔の僕は、教材を買って満足するノウハウコレクターだったんですよ。

でも今度は、AIを集めて満足するだけじゃ、ちょっともったいないじゃないですか。

「Claudeも契約した！ Geminiも契約した！ ChatGPTも契約した！」

……で、何も作っていなかったら、

「いや、使えよ！（笑）」

って話になっちゃうもんね。

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参考記事・出典

※本記事は2026年11月8日時点の情報です。各AIの得意分野は元記事筆者の活用例であり、全モデルに共通する性能順位ではありません。

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