聞くに聞けないAI活用の超基本──色々試してわかった“最低限の使い方”と特徴まとめ

生成AIは日々アップデートされ、検索や情報の整理・加工など、私たちの日常で利用される場面が増えています。

サイバーエージェントの2026年3月の調査などからも、日常の検索行動における生成AI利用率は年々上昇しており、検索体験そのものが変化しつつあります。

私自身も2025年末に、AIによる検索行動の変化を日本マーケティング・サイエンス学会で発表しました。その中では、認知、探索、比較、購買、共有といったさまざまな行動プロセスにおいて、AIが従来のファネルに並走したり、一部を代替したりする可能性について論じています。

では、日常業務の中で生成AIをどのように使えばよいのでしょうか。

本稿では、生成AIを「検索代替」として活用する方法を中心に解説します。これは検索エンジンを完全に置き換えるのではなく、検索前の論点整理や検索後の情報要約など、「検索前後の補助」として使うイメージです。今回取り上げる生成AIは、ChatGPT・Gemini・Claude・Grokの4つです。まずは、それぞれの生成AIの特徴について簡単に説明します。

4種類の生成AIについて

• ChatGPTとは：
  ChatGPTは、OpenAIが提供する生成AIです。文章作成、要約、調査、企画、壁打ち、表作成、コード生成など、幅広い用途に対応できる汎用性の高さが特徴です。壁打ちや情報抽出する際に最も優れています。
• Geminiとは：
  Geminiは、Googleが提供する生成AIです。Google検索やGoogle Workspaceとの親和性が高く、検索・要約・資料作成・メール・ドキュメント整理などに強みがあります。単純な検索行為だけでなく、Google関連を連携させながら利用するのに適しています。
• Claudeとは：
  Claudeは、Anthropicが提供する生成AIです。長文読解、文章の整理、要約、構成案の作成、丁寧な文章生成などに強みがあります。単に情報を探すというよりも、集めた情報を「読み解く」「比較する」「論点化する」といった使い方に向いています。また資料作成や分析環境を構築するのにも優れています。
• Grokとは：
  Grokは、xAIが提供する生成AIです。大きな特徴は、Xとの連携やリアルタイム性です。X上の投稿などを探す際に優れていると思います。

4種の生成AI：費用感

利用体系は各社さまざまですが、一般ユーザー向けの有料プランは、大きく分けると「月3,000円前後の標準プラン」と「月20,000円前後以上の最上位プラン」の2つの価格帯に分類できます。代表的なプランをまとめると、以下の通りです。

標準プランは、個人が仕事や学習で日常的に利用するには十分な水準です。検索、要約、文章作成、壁打ち、簡単な分析など、多くの用途をカバーできるため、まず有料プランを試してみるのであれば、この価格帯から始めるのが現実的でしょう。一方、最上位プランは、毎日大量の生成AIを利用する人や、開発、データ分析、高度な推論、動画生成など、高負荷な用途を想定したプランです。一般的な検索用途や資料作成、文章作成が中心であれば、最上位プランを選ぶ必要はありません。

また、各社とも今回紹介したプラン以外にも、より安価なライトプランや法人向けの上位プランなど、複数の料金体系を用意しています。自分の利用頻度や目的に合わせて、選んでください。

それぞれの生成AIを利用してみて

今回取り上げる生成AIは、どれも非常に多機能で「どれが一番良い」と一概に決めるのは困難です。目的によって向き・不向きがあるため、本稿では実際に日常的に利用して感じた特徴を「検索」「壁打ち」「画像生成」の3つの視点から整理します。ご自身の使い方の参考にしてみてください。

1.  検索で使ってみて

検索の活用方法は、主に「直接質問（日常検索）」と「Deep Research（深掘り調査）」の2つの方法があります。

① チャットで直接質問する（日常的な検索）

「〇〇について簡単に教えて」「A社とB社の違いを比較して」といったように、検索エンジンで複数ページを見に行く前に、概要を短時間で把握したい日常的な検索に向いています。

② Deep Researchを利用する（深掘り調査レポート）

Deep Researchとは、AIが自らテーマを分解し、複数の情報源からレポート形式で整理してくれる「調査レポート作成」機能です。「検索結果を探す」というより「調査レポートを作る」イメージに近く、まとまった期間や特定テーマの深掘りに非常に有効です。一方、通常のチャットよりも利用回数に厳しい制限がある点には注意が必要です。

比較・検証

著書『マーケターに不可欠なデジタルマーケティングの基本ツール大全』を2026年2月26日に発売し、その1週間後に各AIでレビュー状況を調べてみました。下記のキャプチャの通り、ChatGPTは最新の数値（レビュー）を反映した結果を返したのに対し、ClaudeとGeminiは発売当初の情報のまま、さも最新情報であるかのように回答しました。

この結果からもわかるように、一見すると生成AIは最新情報を調べているように見えても、実際にはタイムラグが生じているケースがあります。また、ニッチな情報や小規模な情報に関しては、正確に取得できない可能性もあるため、一次情報を自分で調べに行きましょう。

2. 壁打ちで使ってみて

生成AIの使い方として、個人的に検索以上に価値を感じやすいのが「壁打ち」です。検索の場合は最終的に一次情報の確認が必要になりますが、壁打ちの場合は「正解」を求めるのではなく、自分の考えを広げる相手や整理する相手、違和感を見つける相手として活用できるためです。特にマーケティングの実務において、企画や提案、記事構成など「答えが一つに決まらない場面」で効果を発揮します。具体的には以下のような問いかけが有効です。

• この企画の弱点を教えて
• 別の切り口を10個出して
• 読者に刺さるタイトル案を考えて
• この文章の論理が通っているか見て
• マーケター視点で追加すべき観点を教えて

このような問いかけにより、自分だけでは気づきにくい視点や、整理しきれていなかった論点を引き出すことができ、思考のスピードと視点の幅を大きく広げられます。

各AIの特徴

筆者が実際に壁打ちで各AIを利用した印象は以下の通りです。

• ChatGPT：汎用性が高く、回答の安定感があります。企画整理、構成案、比較、施策出しなど幅広く使いやすいです。
• Gemini：回答速度が速く、短時間で無難な回答を得やすいです。NotebookLMなどと組み合わせることで、手元の資料をもとにした壁打ちもしやすくなります。
• Claude：文章や考えの深掘りに強く、複雑なテーマの壁打ちや、原稿・企画書の整理に向いています。
• Grok：X上の反応や世の中の空気感を踏まえた視点を得たいときに使いやすいです。

3. 画像生成で使ってみて

検索や壁打ち以外で、最近利用機会が増えているのが「画像生成」です。

以前は画像生成というと、専門的なプロンプトを細かく書く必要がありました。しかし最近は、「この記事のアイキャッチ画像を作って」「この商品の利用シーンを画像化して」と、チャットで会話するように指示するだけで、画像を作成したり、既存の画像を修正したりできるようになってきています。

特にマーケティングや記事制作の現場では、完成品としてそのまま使うというよりも、ラフ案の作成、構図の検討、イメージ共有、企画のたたき台として活用しやすい領域だと思います。

各AIの特徴と印象

少し前まではGeminiが一歩リードしている印象でしたが、直近のアップデートにより、現在では各ツールの実力はかなり拮抗してきています。筆者が実際に使って感じた各サービスの印象は以下の通りです。

• ChatGPT：直近のアップデートで登場したImages 2.0により、画像生成の質が大きく向上したと感じています。ビジュアルの完成度だけでなく、指示の反映力や修正のしやすさも高まり、実務でかなり使いやすくなりました。
• Gemini：Nano Bananaの登場により、画像生成や画像編集がかなり手軽になりました。ChatGPT Images 2.0が登場する前は、個人的にはGeminiが一歩リードしている印象がありました。特に、スピーディーに画像のたたき台を作る場面では強さを感じます。
• Claude：Claude Designの登場により、画像そのものというより、LPやクリエイティブ全体の設計・構成を考える用途で存在感が増してきました。ビジュアル単体を作るというより、デザインの方向性や構成案を整理する際に有効だと思います。

関連した生成AI

今回主に紹介したツール以外にも、検索や壁打ちにフォーカスした生成AI関連ツールはいくつかあります。ここでは、個人的に押さえておくとよいと思うものとして、「Genspark」と「天秤.AI by GMO」の2つを紹介します。

• Genspark
  Gensparkは、検索や調査、資料作成などをまとめて支援するAIワークスペースです。検索用途で見ると、単に質問に答えるだけでなく、調査テーマに沿って情報を集めたり、整理したり、レポートや資料作成につなげたりしやすい点が魅力です。Google検索のようにリンクを探すというよりも、調査からアウトプット作成までを一気通貫で進めるツールとして見ると分かりやすいと思います。
• 天秤.AI by GMO
  天秤.AI by GMOは、GMOが提供する複数AIの比較サービスです。このツールの便利な点は、同じ質問を複数のAIに同時に投げられることです。ChatGPT、Gemini、Claudeなどを個別に開いて同じプロンプトを入力しなくても、一つの画面で回答を比較できます。

検索や壁打ちでは、生成AIごとに回答の切り口や表現、得意不得意が異なります。「天秤.AI by GMO」を使えばその違いを一度に比較できるため、どの回答が最適か、どのAIがそのテーマに強いかを見極めるのに役立ちます。筆者的にはこれをメインで使うというより、複数AIの回答を比較する「補助ツール」として捉えるのがおすすめです。

単純な調査の定型業務であれば「Genspark」だけで事足りるかもしれませんが、他のAIの強みを補完し合う役割を持たせるなら、「天秤.AI by GMO」はおもしろいツールだと思います。ただし、無料だとどちらも制限がありますので、業務や研究などで利用する際は有料版の利用をお勧めします。

生成AIで気を付けること

ここまで生成AIの便利な使い方を紹介してきましたが、実務で利用する際には注意点もあります。特に検索や調査用途では、生成AIの回答をそのまま信じるのではなく、確認しながら使う姿勢が重要です。

正しそうに回答するが、根拠があいまいな場合がある

生成AIは、誤った内容でも自信があるように回答することがあります。文章として自然なため、つい信じてしまいがちです。特に以下のような情報は注意が必要です。

• 数値や統計データ
• 料金や価格
• 法律や制度
• 企業情報
• 最新ニュース
• ランキングやクチコミ

回答をそのまま利用するのではなく、公式サイトや一次情報で確認するようにしましょう。また、分析用途でも注意が必要です。集計や計算はExcelなどの専用ツールの方が適している場合があります。生成AIが出力した数値は必ず検証し、本当に生成AIで行うべき作業かを見極めることが大切です。

リンク先URLが機能していない場合がある

生成AIが提示するURLや参照先は、必ずしも正しいとは限りません。実際にアクセスするとページが存在しなかったり、内容が回答と一致していなかったりすることもあります。そのため、URLが提示された場合は、実際にリンク先を確認する習慣を持ちましょう。

同じ質問でも異なる回答をする

生成AIは、同じ質問でも毎回同じ回答を返すとは限りません。

表現だけでなく、事例や優先順位、結論が変わることもあります。そのため、重要な判断に利用する場合は、複数回質問したり、別の生成AIでも確認したりすることがおすすめです。近年では、同じプロンプトを繰り返すことで回答品質が向上する可能性を示す研究もあります。1回の回答だけで判断せず、複数の視点から検証する姿勢が重要です。

参考
Prompt Engineering Finally Proves That Prompt Repetition Gives Better Answers But Only If You Do So These Ways

一つのチャットで複数のテーマを混ぜると精度が落ちる

一つのチャット内で異なるテーマを扱うと、前の会話内容の影響を受けて回答が不安定になることがあります。たとえば、マーケティングの相談をしていたチャットで、突然企業調査や画像生成の相談をすると、文脈が混ざる場合があります。精度を維持するためにも、テーマごとにチャットを分けるのがおすすめです。

個人情報や機密情報を入力しない

生成AIを利用する際は、個人情報や機密情報の取り扱いに注意しましょう。

• 氏名
• 住所
• 電話番号
• メールアドレス
• 顧客情報
• 取引情報
• 社内資料
• 未公開情報

業務利用の場合は、自社のルールやセキュリティポリシーを確認したうえで利用することが重要です。プログラムコードを修正する際も、管理番号や顧客情報などをそのまま入力しないようにしましょう。

データ共有設定は必要に応じて見直す

生成AIサービスによっては、入力した内容が品質向上やモデル改善に利用される場合があります。業務利用を行う場合は、データ共有設定や学習設定を確認し、必要に応じてオフにしておきましょう。

無料版の取り扱いには特に注意する

無料版は手軽に利用できますが、サービスによって入力データの取り扱いが有料版と異なる場合があります。社内情報や機密情報を扱う可能性がある場合は、利用条件を確認したうえで利用しましょう。

生成AI時代の基礎スキル

生成AIの登場によって、経験が浅い人でも一定水準のアウトプットを短時間で作れるようになりました。ターゲット整理、ペルソナ設計、記事構成、広告文案、分析観点の洗い出しなども、AIを使えば形にすることができます。しかし、AIのアウトプットはあくまで「それらしく見える回答」です。

マーケティングであれば、

• 誰に届けるのか
• どんな課題を解決するのか
• 競合と何が違うのか
• どの指標で成果を測るのか

といった基礎知識がなければ、見た目は整っていても実務では使いにくい提案になりがちです。一方で、基礎力や経験がある人にとって、生成AIは非常に強力な武器になります。AIの回答を評価し、不足している視点を補い、自身の経験と組み合わせて実践的なアウトプットへ発展させられるからです。

生成AIは基礎力を不要にするものではありません。むしろ、基礎力がある人の能力を大きく拡張するツールだと言えるでしょう。生成AI時代に求められるのは、AIを使えることではなく、AIのアウトプットを見極め、問いを立て、実務に落とし込める力です。

2026年6月17日に行われた出版記念セミナーでも 最後に、「1つの分野を極める」から「横断的に使いこなし、基準を判断できる」へという視点をお話しました。

これまでのマーケターは一つを極めていくことが主でしたが、これからは基礎力を磨きながらAIを活用し広く横断的なスキルが必要であり、広く・深い経験とスキルが必要だと思います。

『マーケターに不可欠なデジタルマーケティングの基本ツール大全 市場調査・広告分析・サイト改善』出版記念セミナー「デジマ施策の精度が上がる！ 基本ツールの全体像と実践活用術」にてこれからのスキル像や基礎的なAI活用についても最後お話ししていますのでよろしければご視聴ください。

おわりに

生成AI関連はプロダクトのアップデートが加速しており、もしかしたら2か月後には、もっと違う使い方が主流になっているかもしれません。

ただ、ここで忘れてほしくないことは、生成AIはあくまで手段であるということです。

検索、壁打ち、画像生成、資料作成など、生成AIでできることは日々広がっています。しかし、最終的に重要なのは「どのAIを使うか」ではなく、何を知りたいのか、何を考えたいのか、何を実現したいのかです。

生成AIは、調べるスピードを上げたり、考えを整理したり、アイデアの幅を広げたりするうえで、とても便利なツールです。一方で、正しそうに見える回答を返すこともありますし、情報が古かったり、根拠があいまいだったりすることもあります。だからこそ、生成AIを使ううえでは、回答を鵜呑みにするのではなく、確認する力、問いを立てる力、判断する力が必要になります。

• まずは難しく考えすぎず、検索や壁打ち、要約など、身近な用途から使ってみる。
• そして、慣れてきたらDeep Researchや画像生成、複数AIの比較などにも広げてみる。

その積み重ねが、生成AIを「なんとなく使う」段階から、自分の仕事や学びを前に進めるための伴走パートナーとして使いこなす段階につながっていくのだと思います。