Claude・ChatGPT・Gemini・Copilot・Notion AI・Kimiの使い分けを、スペックではなく判断軸で書く

複数のAIツールの比較記事は、すぐに古くなる。これが現在のAI選定の最大の悩みだ。スペック（バージョン番号、トークン数、応答速度）で比較しても、記事を書いた時点で既に古い。むしろ選ぶべき判断軸は、スペックではなく「何ができるか」という機能の本質にある。

この記事が面白いのは、非エンジニアが1年間、6種類のAIを実務で使い分けた経験を、5つの判断軸に落とし込んだ点だ。最初の軸「答えを出すだけか、実行までやるか」は、見過ごされやすいが実務では決定的だ。Claude CodeはMCPで自分の環境を見られるから、質問に答える前にコマンドを叩く。Kimiはブラウザの中にいるから質問するしかない。どちらが優れているわけではなく、立っている場所が違うだけ。この単純な事実が、非エンジニアの目で改めて述べられると、実務の判断が急に楽になる。

次の軸「自分の環境を触れるか」「長い作業を走りきれるか」「定額か従量か」も、スペック表には決して載らない。だが中小企業が実際に使うときは、ここで決まる。自社システムのデータをAIに見せるなら権限管理が要る。長いタスクをさせるなら、コンテキスト管理とコスト見積もりが要る。定額なら「使ってみようか」と試しやすいが、従量課金だと動かすたびに財布が減る感覚がついてまわり、勉強量が落ちる。

最後の軸「もう入っているか」は目からウロコだ。Microsoft 365 CopilotやNotion AIは、新しく買い足すAIではなく、既に使っている道具の中にあるAI。会社のメール、カレンダー、ファイル、チャット履歴が材料になる新しいツールを増やすより、情報が既に溜まっているところへAIを足すほうが、安く、続く。一度試したら、複数のAIに課金するのではなく、1つを深く使えるようにするほうが、習熟が早い。