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生成AIツールの選び方と使い分け

項目番号 133

ディレクション実務で使われる対話型の生成AIは、ChatGPT（OpenAI）、Claude（Anthropic）、Gemini（Google）が中心です。いずれも文章生成・要約・整理・壁打ちができ、カタログスペックの比較にはあまり意味がありません。

実務で差がつくのは、「どちらが賢いか」ではなく 「どの工程に、どちらを割り当てるか」 を決めているかどうかです。たとえば、初期の要件整理や壁打ちを一方で行い、そこで整理した論点をもう一方に渡して提案書や見積もりのたたき台を出す、という工程分業です。

この記事にモデル名やバージョンは書きません。 数か月単位で変わるためです。最新の比較は、DiSAのnoteや各社の公式ドキュメントを参照してください。

生成AIの導入でつまずく最大の原因は、ツール選定そのものではなく、使い方が人によってバラバラで、成果が再現しないことです。

「Aさんが使うといい提案書が出るのに、Bさんが使うと当たり障りのない文章になる」。この差はツールの性能ではなく、渡している情報と、任せている工程の切り方から生まれます。工程ごとの割り当てをチームで決めておくと、誰がやっても同じ品質に近づきます。

もうひとつ、対外的な責任を伴うアウトプット（提案書・見積もり・契約に関わる文言）は、必ず人が最終確認するという線引きが要ります。速さを取りにいって、この線を曖昧にすると事故ります。

たたき台はAI、判断は人：AIは項目の洗い出しと初稿の生成が得意です。一方で、工数を甘めに見積もる、実績にない事例を書いてしまうといった癖があります。「高速でたたき台を作らせて、判断は人が持つ」が現実的な線引きです。
丸ごと渡さない：ヒアリングの録音や資料を全部投げれば精度が上がる、というものではありません。情報量を増やすほど論点はぼやけます。人がいったん論点を整理してから渡すひと手間が、最終品質を大きく左右します。
自社の型を持たせる：要件に対してそれらしい文章を返すだけならどのツールでもできます。「その会社が提案する意味」までにじませるには、自社の強み・実績・営業方針・単価表といったコンテキストを事前に持たせる設計が要ります。詳しくはプロンプトとコンテキスト設計。
入れてはいけない情報を決める：クライアントの未公開情報、個人情報、パスワードやAPIキーは入力しません。学習に使われるかどうかはプラン・設定によって変わるため、「設定を信じて入れる」ではなく「入れない情報を先に決める」のが安全です。071 情報セキュリティ・個人情報の取り扱いと合わせて読んでください。

比較記事を読むより、手持ちの1案件を、いつものやり方とAIを使ったやり方の両方で最後までやってみるほうが早く分かります。どの工程で時間が浮いて、どの工程で手戻りが増えたかが、自分の実務の粒度で見えます。

そのうえで、うまくいった渡し方を、その場限りにせず文章として残すこと。これがチームの資産になります（プロンプトとコンテキスト設計）。