生成AIを業務で使う企業が増えています。
ChatGPT、Claude、Gemini、Microsoft Copilot、Perplexity、NotebookLM、DeepSeek、Mistral、Llamaなど、さまざまなLLMや生成AIサービスが登場し、文章作成、調査、資料作成、営業支援、採用業務、社内ナレッジ検索、コーディング、データ分析などに活用されるようになりました。
一方で、実務では次のような悩みも増えています。
・ChatGPTとClaudeは何が違うのか
・GeminiはGoogle Workspaceユーザー以外にも使う意味があるのか
・PerplexityはChatGPTの代わりになるのか
・Microsoft Copilotはどの業務に向いているのか
・NotebookLMは何に使うべきか
・コーディングにはどのLLMがよいのか
・営業、採用、人事、管理部門ではどれを使い分けるべきか
・会社としてどの生成AIを標準ツールにすべきか
・LLMを1つに絞るべきか、複数を使い分けるべきか結論から言うと、LLMは「どれが一番優れているか」だけで選ぶものではありません。
重要なのは、業務ごとに向き・不向きを理解し、目的に応じて使い分けることです。
たとえば、文章作成や壁打ちならChatGPTやClaudeが使いやすい場面があります。
長文資料の読み込みや構造化ならClaudeが向いている場面があります。
Googleドキュメント、Gmail、スプレッドシートなどと連携したいならGeminiが候補になります。
根拠付きの調査や最新情報の把握ならPerplexityが便利です。
Microsoft 365環境でWord、Excel、PowerPoint、Teams、Outlookを日常的に使っているならMicrosoft Copilotが検討対象になります。
社内資料やPDFをもとに深く読み解きたいならNotebookLMが向いています。
コーディングやAI開発では、ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Mistral、Llamaなどを、目的や環境に応じて使い分ける必要があります。
本記事では、主要LLMの特徴、業務別の使い分け、企業導入時の注意点、N2iで支援できることを保存版として整理します。
この記事でわかること
・主要LLMの特徴
・ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、Copilot、NotebookLMの違い
・文章作成、調査、資料作成、営業、採用、コーディングでの使い分け
・企業がLLMを導入するときの選び方
・1つのLLMに絞るべきか、複数使い分けるべきか
・LLM導入時のセキュリティ、運用、社内ルールの注意点
・N2iで支援できることこの記事の要点
LLM選びで重要なのは、「一番賢いAIを選ぶこと」ではありません。
業務ごとに、必要な能力が違うためです。
・文章作成、企画壁打ち、一般的な業務支援：ChatGPT、Claude
・長文資料の読解、構造化、企画書作成：Claude
・Google Workspace連携、Gmail、Docs、Sheets活用：Gemini
・最新情報調査、出典確認、比較調査：Perplexity
・Microsoft 365連携、社内文書、Teams、Outlook：Microsoft Copilot
・社内資料、PDF、複数資料の読み込み：NotebookLM
・コーディング、プロトタイプ開発：ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Mistral、Llama
・自社システムへの組み込み、カスタムAI：API利用、オープンモデル、RAG設計実務では、1つのLLMだけですべてをこなすより、目的に応じて2〜4種類を使い分ける方が効果的です。
ただし、企業利用では、個人が自由に使うだけでは不十分です。
入力してよい情報、使ってよいツール、社外秘情報の扱い、出力確認ルール、社内教育、業務別テンプレート、管理者権限、ログ管理などを整理する必要があります。
まず理解すべきこと：LLMは「検索エンジン」でも「万能社員」でもない
LLMを比較する前に、前提として理解しておきたいことがあります。
LLMは、検索エンジンでも万能社員でもありません。
質問すれば何でも正しく答える存在ではなく、文章を理解し、生成し、要約し、分類し、推論し、作業のたたき台を作るためのツールです。
そのため、LLMを業務で使うときは、次のように考える必要があります。
・正解を聞くものではなく、考える材料を出すもの
・最終判断を任せるものではなく、人の判断を助けるもの
・業務を丸投げするものではなく、作業の初速を上げるもの
・検索結果の代わりではなく、情報整理の補助として使うもの
・人の確認なしに顧客へ出すものではなく、たたき台を作るものこの前提がないままLLMを導入すると、次のような失敗が起こります。
・AIの回答をそのまま信じてしまう
・古い情報や誤った情報を使ってしまう
・社外秘情報を不用意に入力してしまう
・使う人と使わない人の差が広がる
・便利だったが業務改善にはつながらない
・研修をしたが、その後使われないLLM活用で大事なのは、ツール名ではありません。
どの業務で、どの情報を使い、どのような成果物を作り、人がどこで確認するかを設計することです。
主要LLM・生成AIサービスの全体像
まずは、主要なLLM・生成AIサービスを大まかに整理します。
| ツール・モデル | 主な強み | 向いている業務 |
|---|---|---|
| ChatGPT / GPT系 | 汎用性、文章作成、分析、コーディング、業務支援 | 企画、営業、採用、資料作成、コード、データ分析 |
| Claude | 長文読解、構造化、自然な文章、企画書、コーディング | 長文資料、契約書、企画書、提案書、業務整理 |
| Gemini | Google連携、マルチモーダル、Google Workspace活用 | Gmail、Docs、Sheets、Drive、Google業務環境 |
| Perplexity | 検索、出典付き回答、最新情報調査 | 市場調査、競合調査、ニュース、一次情報確認 |
| Microsoft Copilot | Microsoft 365連携 | Word、Excel、PowerPoint、Teams、Outlook |
| NotebookLM | 手元資料の読み込み、根拠付き整理 | 社内資料、PDF、議事録、研修資料、調査資料 |
| DeepSeek | コスト効率、推論、開発者向け活用 | API利用、開発、検証、コーディング支援 |
| Mistral | 欧州系、オープンモデル、企業向けカスタム | 自社環境、カスタムAI、文書処理、エンタープライズ |
| Llama | オープンモデル、自社運用、カスタム性 | オンプレ、社内AI、研究開発、コスト最適化 |
この表だけを見ると、どれも便利そうに見えます。
しかし、実際の業務では「何をしたいか」によって適切な選択肢は変わります。
ChatGPTの特徴と向いている業務
ChatGPTは、最も汎用的に使いやすい生成AIのひとつです。
文章作成、要約、壁打ち、企画、調査補助、コード作成、データ分析、資料構成、営業メール作成など、幅広い業務に使えます。
特に、業務部門の人が最初に使う生成AIとしては、非常に扱いやすいです。
ChatGPTが向いている業務
ChatGPTが向いているのは、次のような業務です。
・営業メール作成
・ブログ記事作成
・提案資料の構成案作成
・採用スカウト文面作成
・面接質問作成
・議事録要約
・企画の壁打ち
・FAQのたたき台作成
・業務フロー整理
・簡単なコード作成
・データ分析の相談ChatGPTの強みは、「何でもそこそこ高いレベルで対応できること」です。
そのため、企業の生成AI導入初期では、まずChatGPTを使って業務の棚卸しやプロンプト作成を進めるのは有効です。
ChatGPTが特に強い場面
ChatGPTは、次のような場面で使いやすいです。
・ゼロから文章のたたき台を作る
・複数案を出す
・アイデアを広げる
・文章のトーンを変える
・営業メールやブログ記事を整える
・コードの相談をする
・資料構成を考える
・データの見方を相談する「まずたたき台がほしい」「何から考えればよいか分からない」という場面に向いています。
ChatGPTの注意点
一方で、注意点もあります。
・回答が自然すぎて、誤りに気づきにくい
・最新情報は必ず確認が必要
・専門的な判断をそのまま任せるべきではない
・社外秘情報や個人情報の入力ルールが必要
・業務で使うにはプロンプトやテンプレート設計が必要ChatGPTは便利ですが、万能ではありません。
特に、法務、医療、金融、労務、契約、セキュリティなどの高リスク領域では、必ず専門家や担当者の確認が必要です。
Claudeの特徴と向いている業務
Claudeは、長文読解、文章の自然さ、構造化、企画書作成、コーディング支援に強みがあります。
特に、長い資料を読み込ませて整理したり、重めの企画書や提案書を作成したりする場面で使いやすいです。
Claudeが向いている業務
Claudeが向いているのは、次のような業務です。
・長文資料の要約
・企画書作成
・提案書作成
・契約書や規程の読み込み
・議事録から論点整理
・業務フロー整理
・プロダクト要件整理
・コーディング支援
・Claude Codeを使った開発支援
・読み物的な文章作成Claudeは、文章の構成や自然さに優れているため、企画書や提案書のように「読み物としての流れ」が重要な資料に向いています。
Claudeが特に強い場面
Claudeが強いのは、次のような場面です。
・長い資料を読み込んで整理する
・複雑な背景を踏まえて文章化する
・企画書を一貫した流れで作る
・抽象的な話を構造化する
・長文のトーンを整える
・仕様や要件を整理する
・コードベースを理解する特に、社内資料、議事録、提案メモ、ヒアリングメモなどを読み込ませて、企画書や提案資料に変換する用途では有力です。
Claudeの注意点
Claudeにも注意点があります。
・最新情報調査は別途検索が必要
・数値や固有名詞は確認が必要
・長文が得意でも、入力資料の品質が悪いと出力も弱くなる
・会社として使う場合は情報管理ルールが必要
・Claude Codeは開発者レビュー前提で使うべきClaudeは長文を扱いやすいですが、入力する資料が曖昧だと、きれいに見えるが中身の薄い文章になることもあります。
業務で使う場合は、入力資料、目的、出力形式を明確にすることが重要です。
Geminiの特徴と向いている業務
Geminiは、Googleが提供する生成AIです。
Google Workspaceとの連携や、Googleの各種サービスとの相性を考えると、Gmail、Googleドキュメント、スプレッドシート、Google Driveを日常的に使っている企業では候補になります。
Geminiが向いている業務
Geminiが向いているのは、次のような業務です。
・Gmailの文章作成、要約
・Google Docsでの文書作成
・Google Sheetsでの整理、分析補助
・Google Drive内の資料活用
・Google Meetの議事録整理
・Google環境での業務支援
・マルチモーダルな情報整理Google Workspaceを社内基盤として使っている企業では、日常業務に組み込みやすい点が強みです。
Geminiが特に強い場面
Geminiは、Googleサービスとの接続性を活かした使い方が向いています。
・Gmail上でメール文面を作る
・Google Docsで文章を整える
・Google Sheetsの内容を整理する
・Drive上の資料を活用する
・Google環境で業務を完結させる「Google Workspace上で完結したい」企業に向いています。
Geminiの注意点
注意点は次の通りです。
・Google Workspaceの利用状況によって価値が変わる
・単体LLMとしてだけで比較すると用途によって向き不向きがある
・社内データ連携の権限設計が重要
・回答の正確性は人が確認する必要があるGoogle Workspaceを使っていない企業にとっては、Geminiの連携メリットを十分に活かしにくい場合があります。
逆に、Google環境で業務を進めている企業には、非常に自然に導入しやすい選択肢です。
Perplexityの特徴と向いている業務
Perplexityは、検索や調査に強い生成AIサービスです。
ChatGPTやClaudeが「文章生成・思考支援」に強いのに対し、Perplexityは「情報を探す」「出典を確認する」「比較する」場面で使いやすいです。
Perplexityが向いている業務
Perplexityが向いているのは、次のような業務です。
・市場調査
・競合調査
・ニュース確認
・最新情報の確認
・制度変更の確認
・技術トレンド調査
・業界動向調査
・一次情報の探索特に、最新情報や外部情報を調べる場面では便利です。
Perplexityが特に強い場面
Perplexityは、次のような場面で使いやすいです。
・この会社の最新ニュースを調べたい
・競合サービスを比較したい
・最新のAIツール情報を確認したい
・制度や法律の変更点を確認したい
・市場動向をざっくり把握したい
・参考リンクを集めたい検索結果と生成AIの要約を組み合わせて使えるため、調査の初速を上げられます。
Perplexityの注意点
Perplexityを使うときの注意点は次の通りです。
・出典を必ず確認する
・要約だけで判断しない
・一次情報に当たる
・古い情報が混ざることがある
・調査結果をそのまま記事や提案書に使わないPerplexityは調査に便利ですが、調査の最終確認は人が行う必要があります。
特に、法律、医療、金融、価格、補助金、行政制度などは、必ず公式情報を確認すべきです。
Microsoft Copilotの特徴と向いている業務
Microsoft Copilotは、Microsoft 365環境での業務支援に向いています。
Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teamsなどを日常的に使っている企業では、既存業務の中に生成AIを組み込みやすい点が強みです。
Microsoft Copilotが向いている業務
Microsoft Copilotが向いているのは、次のような業務です。
・Word文書作成
・Excel集計、分析補助
・PowerPoint資料作成
・Outlookメール作成
・Teams会議内容の整理
・社内文書の検索
・Microsoft 365環境での業務支援Microsoft 365を全社導入している企業では、ユーザー教育や管理面でも導入しやすい場合があります。
Microsoft Copilotが特に強い場面
Microsoft Copilotは、次のような場面に向いています。
・会議後にTeamsの内容を整理する
・Word文書を整える
・PowerPointのたたき台を作る
・Excelのデータを見ながら分析する
・Outlookでメールを作る
・社内文書を参照して作業する日常業務がMicrosoft 365中心の企業では、操作の流れに自然に組み込める点がメリットです。
Microsoft Copilotの注意点
注意点は次の通りです。
・Microsoft 365の利用状況によって価値が変わる
・権限設定が重要
・社内ファイルが整理されていないと効果が出にくい
・期待値を上げすぎると不満が出やすい
・業務ごとの使い方設計が必要CopilotはMicrosoft 365の中で使えることが強みですが、社内ファイルが乱れている場合や、権限設計が曖昧な場合は、期待通りの効果が出にくくなります。
NotebookLMの特徴と向いている業務
NotebookLMは、手元の資料やソースをもとに情報を整理する用途に向いています。
ChatGPTやClaudeのような汎用チャットというより、資料を読み込ませて、その資料をもとに整理・要約・質問回答する使い方が中心です。
NotebookLMが向いている業務
NotebookLMが向いているのは、次のような業務です。
・社内資料の読み込み
・PDFの要約
・研修資料の整理
・会議資料の理解
・複数資料の比較
・調査メモの整理
・マニュアル理解
・参考資料にもとづくQ&A社内資料や調査資料を使った学習、整理、比較に向いています。
NotebookLMが特に強い場面
NotebookLMは、次のような場面で便利です。
・大量のPDFを読み込ませたい
・手元資料だけを根拠に質問したい
・研修資料を理解したい
・複数資料の論点を整理したい
・レポート作成前に資料を把握したい特に、資料ベースで回答してほしいときに便利です。
NotebookLMの注意点
注意点は次の通りです。
・読み込ませる資料の品質に依存する
・資料外の最新情報調査には向かない
・出力内容は人が確認する必要がある
・社外秘資料を扱う場合は利用ルールが必要NotebookLMは、資料を読み解く力を高めるツールとして使うのが現実的です。
DeepSeek・Mistral・Llamaの特徴と向いている業務
DeepSeek、Mistral、Llamaは、ChatGPTやClaudeのように一般ユーザー向けサービスとして使うだけでなく、API利用、自社システム組み込み、コスト最適化、カスタムAI、オンプレミス・プライベート環境での活用を検討する際に候補になります。
DeepSeekが向いている場面
DeepSeekは、コスト効率や開発者向け利用で注目されることが多いモデルです。
・APIコストを抑えたい
・推論モデルを試したい
・開発者向けに検証したい
・コーディングやエージェント用途を試したい
・複数モデル比較の候補にしたいただし、企業利用では、セキュリティ、データ管理、利用規約、提供元、運用体制を慎重に確認する必要があります。
Mistralが向いている場面
Mistralは、欧州系のAI企業として、オープンモデルや企業向けカスタム用途で検討されることがあります。
・欧州系モデルを検討したい
・自社向けにカスタムしたい
・API利用やモデル選定を比較したい
・文書処理や企業向けAIを検討したい
・オープンモデル活用を検討したいエンタープライズ用途や規制対応を重視する企業では、候補になることがあります。
Llamaが向いている場面
Llamaは、Metaが提供するオープンモデル群です。
・自社環境でモデルを動かしたい
・オープンモデルを検証したい
・研究開発で使いたい
・モデルをカスタマイズしたい
・オンプレミスや閉域環境を検討したい社外APIにデータを出したくない場合や、自社専用のAI基盤を作りたい場合に検討されることがあります。
ただし、運用には技術力、インフラ、モデル評価、セキュリティ管理が必要です。
業務別：LLMの使い分け
ここからは、業務別にどのLLMを使うとよいかを整理します。
文章作成・ブログ記事作成
おすすめ候補です。
・ChatGPT
・Claude文章作成では、ChatGPTとClaudeが使いやすいです。
ChatGPTは、幅広いトーンの文章やSEO記事、メール文、SNS文面などを作るのに向いています。
Claudeは、長めの読み物、企画書、提案書、自然な文章の流れを作るのに向いています。
使い分けるなら、次のようになります。
・短めのメール、ブログ構成、複数案出し：ChatGPT
・長文記事、提案書、企画書、読み物：Claude
・最終的な校正：両方で比較調査・競合比較
おすすめ候補です。
・Perplexity
・ChatGPT
・Gemini調査では、まずPerplexityで出典付き情報を確認し、その後ChatGPTやClaudeで整理する使い方が便利です。
・最新情報の収集：Perplexity
・調査結果の整理：ChatGPT、Claude
・Google関連情報やGoogle Workspace周辺：Gemini調査では、必ず一次情報や公式情報を確認することが重要です。
提案書・企画書作成
おすすめ候補です。
・Claude
・ChatGPT提案書や企画書では、Claudeが向いている場面が多いです。
理由は、長文の構造化やストーリー性のある文章作成に強いためです。
一方で、ChatGPTは、構成案、見出し案、表現のバリエーション出しに向いています。
使い分けるなら、次の流れがよいです。
1. ChatGPTで構成案を複数出す
2. Claudeで長文の企画書にする
3. ChatGPTで営業向けに表現を整える
4. 人が最終確認する営業業務
おすすめ候補です。
・ChatGPT
・Claude
・Microsoft Copilot
・Gemini営業業務では、どの環境を使っているかによって選択が変わります。
・営業メール作成：ChatGPT、Claude、Copilot
・商談メモ要約：ChatGPT、Claude、Copilot
・提案資料構成：Claude、ChatGPT
・Teams会議整理：Copilot
・Gmail中心の営業：Gemini
・顧客調査：Perplexity営業では、ひとつのLLMだけでなく、調査、文章作成、社内共有で使い分けると効果的です。
採用・人事業務
おすすめ候補です。
・ChatGPT
・Claude
・Gemini
・Copilot
・NotebookLM採用・人事では、文章作成と情報整理が多いため、LLMと相性が良いです。
・求人票作成：ChatGPT、Claude
・スカウト文面作成：ChatGPT
・職務経歴書要約：Claude、ChatGPT
・面接質問作成：ChatGPT、Claude
・評価コメント整形：Claude、ChatGPT
・社内規程読み込み：NotebookLM、Claude
・Microsoft 365環境での人事文書：Copilotただし、採用判断や人事評価をAIに任せるべきではありません。
AIは、情報整理や文章のたたき台作成に使い、最終判断は人が行うべきです。
社内ナレッジ検索・マニュアル活用
おすすめ候補です。
・NotebookLM
・Claude
・Gemini
・Copilot
・RAG構築社内資料をもとに回答させたい場合は、NotebookLMやRAG構築が候補になります。
単発で資料を読み込ませるならNotebookLMやClaudeが使いやすいです。
本格的に社内ナレッジ検索を行うなら、RAGを構築する方がよい場合があります。
・少量資料を読み込む：NotebookLM、Claude
・Google Drive中心：Gemini
・Microsoft 365中心：Copilot
・社内全体のナレッジ検索：RAG構築コーディング・開発
おすすめ候補です。
・ChatGPT
・Claude
・Gemini
・DeepSeek
・Mistral
・Llamaコーディングでは、モデル選びだけでなく、開発環境との連携が重要です。
・複雑な設計相談：ChatGPT、Claude
・長いコードベースの理解：Claude
・プロトタイプ作成：ChatGPT、Claude、Gemini
・APIコストを意識した開発：DeepSeek、Mistralなども比較
・自社環境で動かしたい：Llama、Mistralコーディングでは、AIが生成したコードをそのまま本番投入するのは避けるべきです。
必ずレビュー、テスト、セキュリティ確認を行う必要があります。
データ分析
おすすめ候補です。
・ChatGPT
・Gemini
・Copilotデータ分析では、Excelやスプレッドシートとの連携が重要です。
・Excel中心：Microsoft Copilot
・Google Sheets中心：Gemini
・CSVや分析方針の相談：ChatGPT
・分析結果の説明文作成：ChatGPT、Claude分析では、AIの出力だけでなく、元データの品質、集計条件、前処理、指標定義を確認することが重要です。
企業導入時の考え方
LLMを企業導入する際は、個人利用とは違う観点が必要です。
1. 何の業務で使うかを決める
まず、対象業務を決めます。
・営業
・採用
・人事
・法務
・カスタマーサポート
・開発
・経営企画
・管理部門業務によって、選ぶべきLLMや運用ルールが変わります。
2. 入力してよい情報を決める
企業利用では、情報管理が重要です。
・個人情報
・顧客情報
・契約情報
・営業機密
・社内資料
・ソースコード
・財務情報これらをどこまで入力してよいか、明確なルールが必要です。
3. 出力確認ルールを決める
AIの出力は、人が確認する必要があります。
・顧客に送る前に確認する
・契約、法律、労務は専門家が確認する
・数値や固有名詞は確認する
・採用判断や評価判断は人が行う
・コードはレビューする4. 業務別テンプレートを作る
LLM活用を定着させるには、プロンプトを個人任せにしないことが重要です。
・営業メール作成テンプレート
・商談メモ要約テンプレート
・求人票作成テンプレート
・スカウト文面作成テンプレート
・議事録要約テンプレート
・提案資料構成テンプレート
・FAQ作成テンプレート業務別テンプレートを用意すると、活用のばらつきを減らせます。
5. 研修と実務活用をセットにする
生成AI研修は、単発で終わると定着しにくいです。
重要なのは、研修後に実務で使うテーマを決めることです。
・研修で基本を学ぶ
・自社業務に置き換える
・小さなテーマで試す
・現場からフィードバックを集める
・業務テンプレートを整える
・必要に応じてAIエージェントやRAGを開発する使い分け早見表
| 業務 | 第一候補 | 補助候補 |
| 文章作成 | ChatGPT | Claude |
| 長文企画書 | Claude | ChatGPT |
| 営業メール | ChatGPT | Claude / Copilot |
| 提案資料構成 | Claude | ChatGPT |
| 最新情報調査 | Perplexity | ChatGPT |
| 競合比較 | Perplexity | Claude |
| Google業務 | Gemini | NotebookLM |
| Microsoft業務 | Copilot | ChatGPT |
| 社内資料読解 | NotebookLM | Claude |
| 採用スカウト | ChatGPT | Claude |
| 職務経歴書要約 | Claude | ChatGPT |
| コーディング | Claude / ChatGPT | Gemini / DeepSeek |
| 自社AI開発 | API利用 | Mistral / Llama / DeepSeek |
| RAG構築 | 専用設計 | 各種LLM API |
目的別おすすめ構成
まず個人で使い始めたい場合
・ChatGPT
・Claude
・Perplexityこの3つがあれば、文章作成、長文整理、調査の基本はかなりカバーできます。
営業部門で使いたい場合
・ChatGPT
・Claude
・Perplexity
・CopilotまたはGemini営業メール、商談メモ、提案資料、顧客調査を分けて使います。
Microsoft 365中心ならCopilot、Google Workspace中心ならGeminiを組み合わせます。
採用・人事で使いたい場合
・ChatGPT
・Claude
・NotebookLM
・CopilotまたはGemini求人票、スカウト文面、職務経歴書要約、面接質問、評価コメント整理に使えます。
開発チームで使いたい場合
・ChatGPT
・Claude
・Gemini
・DeepSeek
・Mistral
・Llama開発では、精度、コスト、セキュリティ、開発環境、API利用を踏まえて比較します。
全社導入したい場合
全社導入では、いきなり1つに絞るよりも、用途別に整理する方が現実的です。
・標準チャットAI：ChatGPTまたはClaude
・調査用：Perplexity
・資料読解用：NotebookLM
・Microsoft環境：Copilot
・Google環境：Gemini
・開発用：Claude / ChatGPT / 各種APIどれか1つだけ選ぶなら？
どうしても1つだけ選ぶなら、会社の利用環境で決めるのが現実的です。
・汎用的に使いたい：ChatGPT
・長文資料や企画書が多い：Claude
・Google Workspace中心：Gemini
・Microsoft 365中心：Copilot
・調査が中心：Perplexity
・社内資料を読み込みたい：NotebookLMただし、業務で本格活用するなら、1つに絞りすぎない方がよいです。
N2iで支援できること
N2iでは、企業向けに生成AI・LLMの選定、研修、業務活用設計、AIエージェント開発、RAG構築、プロトタイプ開発を支援しています。
具体的には、以下のような支援が可能です。
・LLM比較、選定支援
・ChatGPT、Claude、Gemini、Copilotの使い分け設計
・生成AI研修
・営業部門向けAI活用研修
・採用、人事向けAI活用研修
・業務別プロンプトテンプレート作成
・AIエージェントPoC開発
・社内ナレッジ検索、RAG構築
・AIアプリのプロトタイプ開発
・Claude Code研修
・AI活用ガイドライン作成N2iは、単に「どのLLMがよいか」を比較するだけではなく、企業の業務内容に合わせて、どの部署で、どのツールを、どのように使うべきかを整理できます。
「ChatGPTとClaudeの違いを社内で整理したい」
「営業や採用で生成AIを使い分けたい」
「Microsoft CopilotやGeminiを入れたが活用が進んでいない」
「社内資料をもとにAIエージェントを作りたい」
「LLMを使った業務改善アプリを開発したい」
といった段階から相談できます。
よくある質問
ChatGPTとClaudeはどちらがよいですか？
用途によります。
汎用的な業務支援、メール作成、壁打ち、コード相談ならChatGPTが使いやすいです。
長文資料、企画書、提案書、構造化された文章作成ならClaudeが向いている場面があります。
実務では、どちらか一方ではなく、両方を使い分けるのがおすすめです。
PerplexityはChatGPTの代わりになりますか？
完全な代わりではありません。
Perplexityは、検索や出典付き調査に向いています。
一方で、文章作成、企画の壁打ち、業務テンプレート作成では、ChatGPTやClaudeの方が使いやすい場面があります。
調査はPerplexity、文章化はChatGPTやClaudeという使い分けが現実的です。
Geminiはどんな企業に向いていますか？
Google Workspaceを日常的に使っている企業に向いています。
Gmail、Google Docs、Google Sheets、Google Driveなどと組み合わせて使う場合に価値が出やすいです。
Microsoft Copilotは導入すべきですか？
Microsoft 365を全社で使っている企業では検討価値があります。
Word、Excel、PowerPoint、Teams、Outlookと連携できるため、日常業務の中に組み込みやすいです。
ただし、ファイル整理や権限設計、利用ルールが整っていないと効果が出にくい場合があります。
NotebookLMは何に使うべきですか？
NotebookLMは、手元資料やPDFを読み込ませて、要約、質問回答、比較、論点整理を行う用途に向いています。
社内資料、研修資料、会議資料、調査資料、マニュアルの読み込みに便利です。
会社ではLLMを1つに統一すべきですか？
必ずしも1つに統一する必要はありません。
むしろ、業務ごとに使い分ける方が効果的な場合があります。
ただし、利用ルール、入力情報の制限、出力確認ルール、管理者権限は整理すべきです。
まとめ
LLMは、どれが一番優れているかだけで選ぶものではありません。
重要なのは、業務ごとに必要な能力を見極め、適切に使い分けることです。
ChatGPTは汎用的な業務支援や文章作成に向いています。
Claudeは長文資料、企画書、提案書、構造化に向いています。
GeminiはGoogle Workspaceとの連携に強みがあります。
Perplexityは最新情報調査や出典付き調査に向いています。
Microsoft CopilotはMicrosoft 365環境での日常業務支援に向いています。
NotebookLMは手元資料やPDFをもとにした情報整理に向いています。
DeepSeek、Mistral、Llamaは、API利用、自社AI開発、コスト最適化、カスタムAI、オンプレミス環境などで検討対象になります。
企業でLLMを活用する際は、ツールを入れるだけではなく、業務別の使い方、社内ルール、テンプレート、研修、PoC、必要に応じたAIエージェント開発まで設計することが重要です。
LLM比較・生成AI活用のご相談はお気軽に！
「ChatGPT、Claude、Geminiの違いを社内で整理したい」
「業務ごとにどのLLMを使うべきか相談したい」
「生成AI研修を実務活用につなげたい」
「営業、採用、人事、開発部門でAI活用を進めたい」
「社内資料をもとにAIエージェントやRAGを作りたい」
このような課題があれば、ぜひN2iにご相談ください。
N2iでは、企業向けに生成AI・LLMの選定、活用設計、研修、業務別テンプレート作成、AIエージェント開発、RAG構築、プロトタイプ開発まで支援しています。
まずは、自社の業務において、どのLLMをどのように使い分けるべきかを整理するところからご相談いただけます。
