MLエンジニアとして7種類のAIツールを実務で使い比べた

2024年から2026年にかけて、僕はMLエンジニア・副業ライター・学習者という3つの立場でAIツールを使ってきました。Claude、ChatGPT、Gemini、Perplexity、Copilot、Notion AI、Cursorの7本を、それぞれ数ヶ月以上使い込んだ正直な評価をまとめます。

結論から言うと、用途別に使い分けるのが正解です。万能なツールは存在せず、得意領域がはっきり分かれています。

Claude：文章生成と長文理解が群を抜いて優秀

僕が一番使っているのはClaudeです。文章生成のクオリティが他のツールより明らかに高く、長文の文脈理解能力が突出しています。記事執筆、要約、構造化のタスクではClaude一択です。

特にCloud Sonnet・Opus系のモデルは、ニュアンスのある日本語を生成できます。「自然な日本語」という基準で他社製品と比較すると、その差が一番はっきり出ます。

欠点は、画像生成ができないこと（外部生成）と、検索機能がやや弱いことです。ただ、文章中心の作業ならこれ一本で完結します。

ChatGPT：機能の豊富さと拡張性で2番手

ChatGPTは機能の豊富さが魅力です。GPTs（カスタムGPT）、コードインタープリター、画像生成、音声会話など、できることが多岐にわたります。

文章のクオリティはClaudeに一歩譲る印象ですが、コードインタープリターでデータ分析する用途では、ChatGPTのほうが便利な場面が多いです。CSV読み込み、グラフ生成、機械学習の試行錯誤を、対話だけで完結させられます。

Gemini：Google検索との連携が強力

Geminiの強みはGoogleエコシステムとの連携です。Gmail、Google Docs、Google Driveとの連携が深く、Google Workspaceユーザーには便利な機能が揃っています。

文章生成のクオリティはClaudeやChatGPTと比べると一段下に感じますが、Google検索の最新情報を引用する能力は他にない強みです。最新情報のリサーチと文書化を一気に進めたいときに使っています。

無料枠が大きいのも魅力です。GmailやGoogle Docsを日常使いしている人にとっては、追加コストゼロで使い始められるメリットがあります。

Perplexity：リサーチ専用ならこれがベスト

Perplexityは検索型AIとして、リサーチ作業に特化しています。質問すると、複数のWebソースから根拠を引用して回答してくれるので、ファクトチェックが容易です。

僕は技術記事を書くときの下調べに、よくPerplexityを使います。Claudeで生成した記事のファクトチェックと、最新の数値データの収集には、これが一番速いです。

欠点は、長文生成や複雑な指示には弱いこと。あくまで「検索の高度版」として使うのが正解です。

Cursor・Copilot・Notion AI：それぞれの専用領域で輝く

残り3つのツールは、それぞれ得意領域がはっきりしています。CursorはAIネイティブのコードエディタで、コード生成・編集の体験が圧倒的に優れています。GitHub CopilotはVSCodeでの補完強化に向いていて、Notion AIは社内ドキュメント整備に向いています。

これらは「文章生成」「対話AI」というカテゴリではなく、特定のワークフローに組み込まれた専用ツールとして評価すべきです。それぞれの得意分野では、汎用AIを上回るパフォーマンスを発揮します。

まとめ：併用が前提の時代に入った