AIツールは何がいい？“ツール探し”より“何を成し遂げるか”から逆算しよう

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AIの選択で迷いがちなポイントは「どの生成AIが最強か？」という発想です。

結論から言えば、“ツール名”より“何ができるか（目的→要件）”で選ぶのが最短ルート。

 

この記事では、その視点で主要ツールの特徴と使い分けを整理し、

最後に実践テンプレを記載しました。

ご参考にどうぞ。

結論：ツール名ではなく「達成したい成果」から選ぶ

• まず目的を言語化

（例：既存VBAのPython移植、営業資料の時短、ブログ量産、社内手順のFAQ化 など）

 

• 次に要件を決める

（例：長文処理・コード読解・MS連携・社内規程順守・チーム共有・価格感）

 

• 最後にツールを当てる

（例：プログラミング重視→Cursor/Claude、MSアプリ運用→Copilot、汎用＆カスタム→ChatGPT）

 

私の基本推しは、ChatGPTとCopilotの二刀流。

理由はシンプルです。

 

まずはChatGPT。

カスタムGPTsで、自分好みにカスタマイズできる。

 

一方、Copilot。

業務で使用していて、Microsoftアプリ（Teams/Outlook/Excel/PowerPoint/Windows）

と連携が抜群だからです。

 

選び方手順：目的 → 成果物 → 要件 → ツール

1. 目的：何をどれだけ改善したい？（例：手順書生成を70%短縮）
2. 成果物：最終アウトプットの形式（pptx、xlsx、jpg、Markdown、コード、FAQボット）
3. 要件：長文・コード・連携・権限・共同編集・ログ管理・コスト
4. ツール選定：下の各ツール特徴と判断マトリクスで当てはめる

主要ツールの特徴と得意分野

ChatGPT（汎用／深いカスタマイズ）

• カスタムGPTで役割・口調・出力形式・参照資料をプリセット可能。
• 設定次第で“RAG的”な使い方（手持ち資料を根拠に回答させる）ができる。
• 長文生成・要約・企画・スライド原稿・コード雛形など汎用タスクの総合力が高い。
• ブログやLP作成のテンプレ運用、社内手順Botのたたき台作りに向く。

 

Microsoft Copilot（MS製品と業務連携に最適）

• Teams／Outlook／Excel／PowerPoint／Windowsと自然につながる。
• 会議メモ要約、メール下書き、Excelのフォーミュラ提案、PPT素案作りが強い。
• 組織アカウントでの運用や管理ポリシーと親和性が高い。
• 既存のMicrosoft環境を主軸にするなら第一候補。

 

Claude（長文読解・コード理解に強い）

• 長い仕様書・議事録・コードベースの要約／比較／レビューが得意。
• 自然文での指示理解が高く、要件定義→骨子作りの初期段階で効率を上げやすい。

Cursor（AIペアプロ／既存コード移植・保守向け）

• エディタ一体型のAIペアプログラミング体験。
• プロジェクト文脈を把握し、リファクタや移植（例：VBA→Python）に向く。
• 日常の改修・テストケース作成・ドキュメント化を継続的に時短できる。

（補足）Perplexity／Geminiなど

• リサーチ志向ならPerplexity（出典付き検索→下書き生成）。
• Google Workspace中心ならGeminiも相性が良い。

具体活用パターン（3選）

1. カスタムChatGPTで「社内手順Bot」
   ・社内の手順書／FAQ／規程PDFを投入 → カスタム指示で回答ルール定義 → “RAG的”回答で属人化を低減。
   ・出力形式（チェックリスト／SOP／PPT下書き）を固定し、再利用性UP。
2. Copilot×Microsoft 365で「日常業務の時短」
   ・Teams会議の要点抽出 → Outlookの返信素案 → Excel集計の式提案 → PowerPointドラフト化までを一本化。
   ・組織内でログ／権限／コンプラを扱いやすい。
3. Cursor／Claudeで「既存資産の現状に合うようにコーディング」
   ・VBA／VB.NET → Python変換の方針策定、段階移行、ユニットテスト生成。
   ・長文コードレビューやリファクタ方針をClaudeで固め、実装はCursorで回す。

判断マトリクス（最短で当てる早見表）

プロンプトの型（そのまま使える雛形）

• 目的→制約→出力形式：
  目的：XXをYY%短縮／制約：対象はA/B/Cのみ・日本語・丁寧／出力：見出し+箇条書き+コードブロック

 

• 評価→改善：
  現状案を添付→評価観点（可読性、再利用性、実行時間、セキュリティ）→改善前後を対比表で

 

• 役割指示：
  「あなたは〇〇の専門家。対象読者は△△。失敗例→改善例→チェックリストの順で出力」

セキュリティ／運用上の注意

• 機密情報は原則入力しない（社内規程を優先）。必要なら匿名化・要約・抜粋。

 

• 生成物の事実確認・法令確認は人間の最終責任でダブルチェック。

 

• チーム運用はプロンプト・ファイル構成・命名規則を標準化して再現性を担保。

 

よくある誤解

• 「万能な一択がある」→ タスクで最適解は変わる。複数併用が普通。

 

• 「カスタムGPTは検索が弱い」→ 手元資料で“RAG的”に強化すれば精度と再現性が上がる。

 

• 「開発は生成AI一本でOK」→ 設計・テスト・レビュー体制とセットで回して効果が出る。

 

まとめ：私のおすすめは「ChatGPT × Copilot」

• ChatGPT：自分仕様にチューニングして、資料連携で“RAG的”運用。企画〜文章〜コードまで汎用に強い。

 

• Copilot：Microsoftアプリと職場の実務を面で時短。会議・メール・資料・表計算の日常を丸ごと支援。

 

• 開発寄りならCursor／Claudeを併用して、コード移植と長文レビューを高速化。

 

 

私は、個人でChatGPTの有料版(Pro)と、仕事ではCopilot(Microsoft 365)を使用しています。

 

ChatGPTでは、自分好みのカスタムGPTsを作成して、対話を楽しみながら使っています。

画像加工、記事草案作成やLP作成など今までの作業時間が半分くらいになりました。

 

Copilotは、業務で使用。コード移植やSQL文の生成、整形などに利用し成果物を作成しています。

特にSQL文の整形などはとても重宝しています。

 

他に気になるツールはあるのですが、まずは上記の二つで

AIに使われないよう使い倒したいと思います。

 

 

 

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用途別の「プロンプト雛形集（PPT/Excel/コード）」や「カスタムGPT設計シート」も用意できます。

必要なら声をかけてください。

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