はじめに
ChatGPT・Gemini・Claude といえば、いまや生成AIツールの三大巨頭です。
それぞれに特徴があり、用途に応じて使い分けるべきだと言われることも多いのですが、私は使い分けていません！
3つのモデルすべてを同じプロンプトで活用し、出力を比較・統合するスタイルを採用しています。
こうした“使い分けない使い方”が思いのほか便利で、結果的に3つのモデルが互いを補完するように働いてくれると感じています。
そこで、本記事では一般的な特性の整理を踏まえつつ、私が普段行っている “3モデル協調” の運用方法 を紹介します。
各モデルの一般的な特徴
まずは、比較記事などでよく語られる範囲を整理します。
ChatGPT
- 文章生成が滑らかで、構成力が高い
- コード生成や会話の安定性がある
- 資料作成やアイデア整理が得意
Gemini
- 調査系に強く、事実確認や要約が精度高くまとまる
- Web検索との親和性が高い（Search連携など）
- 長文の分析や情報構造化に向いている
Claude
- 文脈保持力が高く、長いタスクでも破綻しにくい
- 思考整理や設計方針の説明がわかりやすい
- 対話型の推論が自然で、論理的な回答が得やすい
このように、3つのモデルにはそれぞれ得意分野が分かれています。
ここまでは一般論としてさまざまな場所で言及される内容です。
同一プロンプトを“3つに投げる”メリット
次に、私が積極的に活用している手法として、同じプロンプトを3モデルに投げるという運用があります。
これは単純な比較ではなく、以下のような効果が得られます。
- それぞれのモデルが異なる角度から解決策を提示する
- 回答の“差分”から理解が深まる
- 思考の偏りを防げる
- 1つの回答では見落としやすい点に気づける
同じ質問でも観点が重ならないため、複数の専門家に意見を求めているような感覚になります。
出力を“選ぶ”か“組み合わせる”かの判断方法
得られた回答は、次の2通りの使い方ができます。
1）最も優れた回答を選ぶ
たとえば、
- 可読性 → ChatGPT
- 正確性 → Gemini
- 背景説明 → Claude といったように、内容によって優先できるモデルが変わります。
2）複数の回答を組み合わせる
回答の良い部分だけを抽出し、1つにまとめる方法です。
コードの改善案、文章リライト、アーキテクチャ検討など、複数の視点が必要な場面では特に有効です。
生成物に対しても3モデルにレビューしてもらう
上記に加えて、私は作成した資料やコードの“レビュー”を3モデルに依頼するという運用を行っています。
レビュー観点はモデルごとに異なるため、自然と多角的な評価が得られます。
結果的に、幅広くレビューしてもらうことにつながり、自分一人では気づきにくい部分まで確認できます。
一般的なレビューよりも観点が多く、最終成果物の質を上げる助けになります。
まとめ
AIモデルを1つだけ使うのではなく、複数モデルを組み合わせることで得られる相乗効果は大きいです。
- 同じプロンプトを3つに投げる
- 出力を比較し、必要に応じて統合する
- 最終成果物は3つの視点でレビューする
これらを組み合わせると、資料作成や技術調査、開発における精度が高まります。
「複数のAIが互いに補い合うことで、一つひとつの成果物の質が自然と底上げされていく」という感覚が得られるはずです。