前回、Geminiにボコボコにされた話を書きました。
今回はその続きとして、今まで触ったAIについての感想というか感覚を書いていきます。

使った順番に書いていくので、僕のAI遍歴みたいな感じで読んでくださいな。

Copilot：AIへの違和感の出発点

最初に本格的に使ったのは前職で導入されていたMicrosoftのCopilotです。
主に文章作成や議事録などに使っていました。

CopilotはChatGPTと同一のLLMを利用しており、使ってるときは確か、GPT3.5～4.0くらいの時でしたが、いまいちしっくりこなかったですね。

「〜することが重要です」「〜を意識しましょう」という文体が続く感じで、自分の言葉で書いた感じが全然しない。
今のように作業の自動化もほとんどやってくれない。
プロンプトの工夫がめっちゃ大事だけど、そこまで高度な使い方してるわけでもないし、まあ使わんでも困らんわ。
そんな感覚でしたかね。

ただ、この感覚があったからこそ、他のAIに触れたときの感動が大きかったんでしょうね。

ChatGPT：哲学の相手

ChatGPT4.0が出た時、世の中がざわついていたので、プライベートで課金しました。

o3という推論モデルがあったのですが、本当に凄いと思いました。
複雑な問いに対して、筋道を立てて考えてくれる。

ただ、僕の使い方がちょっと特殊で、

・なんで世界が平和だった時代はないのか？
・対外的に対立するからこそ国内を安定させるとかいう構造について
・人間はクソ

みたいな対話にばっかり使っていましたね。
作業ツールとしてより、哲学の相手として使っていたわけです。
なんでやねん。

その後Geminiが台頭してきて有料課金はやめましたが、結構Geminiとは違う視点で答えてくれたりもするので、今もサブで使っています。

Gemini：AIが一気に身近になった転換点

前回の記事で逆恨みしたGeminiです。

最初の感動は、前職でWebコラムを書くときでした。
CopilotやChatGPTで書いた文章がしっくりこない中、Geminiで書いてみたら文章のしっくり具合が全然違った。
「もはや人間の文章と遜色ないな」と初めて思った瞬間でした。

そして決定的だったのがNotebookLMです。
特定のファイルを読み込ませて分析させたり、複数のファイルを組み合わせてコンテンツを作ったり、一気に出来ることが増えた感覚がありました。「AIが急激に身近で有用なものになった」という実感を初めて得たのがこの頃です。

まあNotebookLMで作ってるコンテンツはどうしようもなくお下劣なPodcastについての解説Podcastを作るというよく分からんものなんですが。

逆恨みしているのは、それだけ期待していたということでもあります。
まあ、まだ嫌いですけど。

Claude：逆恨みから始まった傾倒

Geminiへの逆恨みをきっかけにClaudeに乗り換えたわけですが、私にはとてもしっくりきました。

まず、わからないことをちゃんとこちらに確認してくる。
曖昧な指示に対して3択や4択を示し、聞き返してくる姿勢が、僕みたいに物事の背景を重要視する人間にはとても合っています。
Geminiは背景無視が多すぎるのじゃ！

それからAnthropicの創業話や、アマンダ・アスケルというAI倫理研究者の話を知って、背景にある哲学にも共感しましたね。
AIをどう作るかではなく、AIと人間がどう関わるかを真剣に考えている会社だという印象があります。

AIにも性格があるというか、作っている人たちの思想が出るんだなと思いました。
まあこのあたり、Effective Altruism（EA）という思想が絡んでいるっぽく、OpenAIとかとは相容れない歴史などもあり、その辺も面白いっすよ。

Genspark：魔法のような体験

Gensparkでワンプロンプトで100枚のスライドを作ってもらったとき、魔法だと思いました。

ChatGPTやGeminiはスライドの文言を考えてはくれるけど、レイアウトまではやってくれない（少なくとも2026年1月時点では）。
それをGensparkは一発でやってくれる。

ただ正直に言うと、クオリティ面ではまだまだ感もありました。
100枚分をチェックする手間を考えると、個別にページごとのクオリティを担保しながら作っていった方が良いという考え方もあるなと感じています。

その辺もチェック用のエージェントと組み合わせれば解決できそうな気もしますが、まだそこまでは試してないっすね。

OpenClaw・ClaudeCode：エージェントという世界

テック界隈でOpenClawが話題になっていたので、興味本位で試しました。プログラミング知識がほぼゼロなので、Powershellを使いながらなんとか構築しました。
黒画面に白抜き画面で作業するとか自分とは無縁でしたから、動いた瞬間は感動しましたね～。

ただ、試しに情報収集から動画作成まで自動化しようとしたら、あっという間にAPIのトークンがなくなってしまい、利用はやめました。
コスパ悪すぎ。

その後ClaudeCodeで同じようなことを試したところ、動画用の素材収集から作成まで含めて自動化することができました。
ここでもクオリティや設定上の問題、コンテキストの保持の限界など課題を感じましたが、多分、これからほぼエージェントで全てを対応できる時代が来るだろうなとも実感しましたね。

ただ、ここで自分の限界に気づきました。
フローを作ってまで自動化したい業務が、今の自分にはまだないんですよね。
使いこなすアイデアがない、これが今の僕の限界っすね。
誰かアイデアをくれ。

まとめ：結局AIは使い手次第

それぞれの特色とかユニークな機能とかありますが、

・なににどういう目的で使うのか、明確化する
・AIにどういった出力を求めるのか、設定していく
・一連のフロー自動化をするならチェック機能も考えておく
・結局は使い手次第だし、人類の求める答えを出力する鏡

これらのことは最低限認識していないとどこのAI使っても一緒だろうなというのがここ最近までAIに触れてきて学んだことですかね。

あと、最新AI情報に一喜一憂して新たなことに都度飛びつくというのはAI疲れを引き起こします。
皆さん、こんな記事読んでないで、美味しいご飯でも食ってください。

次回はAI話から少し離れて、また自分の会社員体験を元にした、「企業が人を大切にすることとは？」みたいな話を書こうかなと思います。

前回、火曜日、木曜日の更新と書きましたが、月曜日と木曜日の方が周期的に自然なので変更します。
サーセン。

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