どの生成AIツールをどう使う？ - ならずものになろう

ちょっとマニアックな話。

2025年は生成AIが割と多くの人にリーチした年で、エージェント型AIも普及すると言われた年である。

そういう中で、単純なChatだけではなく、色々な機能を持つAIサービスが増えている。

この機能の使い分けがどうやって使い分けるか難しくなってきている。問いを投げかければ答えが返ってくるというレベルを超えて、例えばスライド作成したり一貫した資料を出力したりと色々な機能がある。

最近は何でもかんでもNotebookLMという感じになってきているけど、実際問題、スライドのデザインやレイアウトの調整という意味では、FeloのLiveDocの方が使いやすかったりするし、調査能力ということであればGensparkが強かったりする。

だから、もう少し違いが広まっても良いよなと思っているところ。

そこで、今回の記事では、NotebookLMが流行っていることもあるので、それに類する機能を各種AIについて紹介してみようと思う。

とりあえず、自分が課金していて理解できるものはこの辺り。

Microsoft Copilot - Office 365統合型AIアシスタント
Felo LiveDoc - マルチエージェント協働ワークスペース
Claude Projects - 文脈管理型プロジェクトAI
ChatGPT Projects - 汎用タスク統合管理
NotebookLM - ソース限定型RAGツール
Genspark - マルチAIエージェント検索プラットフォーム

とりあえず結論から

以下、Gensparkに聞いてみた結果である。Gensparkはメモリ機能があるので以下の出力は自分のような高校教員向けの紹介のされ方になっている。

📊 実務における使い分け戦略（教育現場向け）

Felo LiveDocが最適な場面

✅ 複数資料の統合編集：学習指導案、研究発表資料の作成 ✅ 情報源の明示が必要：探究学習での生徒の成果物制作支援 ✅ ビジュアル重視の作業：情報を視覚的に配置しながら思考整理

Claude Projectsが最適な場面

✅ 長期ライティングプロジェクト：論文執筆、カリキュラム開発 ✅ 文体の一貫性維持：生徒の作文添削（個別の文体を記憶） ✅ 深い文脈理解が必要：複雑な教育理論の議論

ChatGPT Projectsが最適な場面

✅ 汎用的なタスク管理：授業準備、学級運営の長期プロジェクト ✅ 多様なファイル形式の扱い：画像・PDF・テキストの混在資料 ✅ Canvas連携：文書の構造的編集

NotebookLMが最適な場面

✅ 信頼性重視の調査：教育政策の分析、学術論文レビュー ✅ 音声要約：多忙な教員向けの資料読み上げ、ディスレクシア対応 ✅ 生徒の探究学習支援：根拠に基づく主張の構築訓練

Gensparkが最適な場面

✅ リサーチ→資料作成の完全自動化：教材研究、学会発表準備 ✅ 最新AIモデルの比較使用：タスクごとに最適なモデル選択 ✅ スライド自動生成：研修資料、保護者会プレゼン

Copilotが最適な場面

✅ 日常業務の効率化：成績処理（Excel）、保護者への連絡文作成（Word）、会議記録（Teams） ✅ 組織内情報の活用：過去の学年便りを参照して新しい便りを作成 ✅ リアルタイム支援：授業中のTeams会議で自動字幕・要約

自分も普段使っているのでよく分かるけど、だいたいこんな感じ。

一応、白状してしまうとCopilotがあまり好きじゃないので、Copilotについてはあまりよく分からない（勝手にOffice 365に居座られていることにイライラしており、だんだんOffice 365を使わなくなっている自分もいる）。

こうして整理してみると意外とChatGPTが実はChat以外のこういう拡張機能は手薄なのと（ただ、Codexが強かったりするので劣っているというわけでもない）、NotebookLM以外の方がスライド作成が得意だったりするし、NotebookLMの得意分野はスライド作成だけではないということも分かる。

ちなみにFeloに聞くと以下のような回答になっている。※Copilotはシンプルに忘れた。

Felo LiveDoc: AIエージェントと共にリアルタイムでプロジェクトを進めたい、多様な情報を一つの視覚的なキャンバスで統合・管理したい場合に最適です。

Claude: 長文の作成、深堀りした分析、プロフェッショナルなコミュニケーションを重視する場合に向いています。

ChatGPT: 創造的なコンテンツ生成、幅広い情報探索、コード生成など、汎用的なAIアシスタントを求める場合に強力な味方となります。

NotebookLM: 膨大な資料の整理、要約、特定の情報源からの洞察抽出に特化したい場合に有効です。

Genspark: 情報収集から資料作成まで、複数のAIタスクを一つのツールで完結させたい場合に便利です。