オープンAIのGPT-6アストラ、アンソロピックのフェイブル5.1、グーグルのジェミナイ3.8……今月に入って最新モデルが相次いで登場した。
O3のような推論専用モデルは姿を消しつつある。今では1つのモデルの中で「考える深さ」を選ぶ時代になった。
質問はチャットで、検証は推論で、反復作業はエージェントで……業務別の組み合わせ表が必要だ。
【要約】
▶ 生成AIは大きく推論型と非推論型に分かれる。推論型は数学の問題のように段階を踏んで答えを出し、非推論型は素早く文章を書いたり絵を描いたりする。同じChatGPTの中でもモードが分かれている。
▶ 非生成AIもオフィスで使われている。Excelの売上データから翌月の需要を予測したり、数千件の取引から異常取引を選び出したりするのは、生成AIではなく予測・分類AIの役割だ。
▶ 実務では1つのAIだけを使うより、業務の段階ごとに道具を使い分ける「組み合わせ戦略」が効果的だ。調査はPerplexity、分析はGemini、作成はClaude、発表資料はGammaといった具合だ。
オフィスでAIを使う人は急速に増えている。
問題は、ツールが多すぎることだ。ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot、Perplexity、Grok。名前を挙げるだけでも6つある。いずれも無料版と有料版があり、絵を描くもの、コードを書くもの、100ページのPDFを丸ごと読むものもある。同じ質問を入れても、ツールごとに答えは違う。
「どこに何を使えばいいのか分からない」という声が出るのは当然だ。道具選びを誤って見当違いの答えを受け取る経験が積み重なれば、不信感は強まる。
この記事ではAIを種類別に分け、オフィス業務の状況に合った組み合わせを整理する。
オープンAIは先月3日（現地時間）、GPT-6アストラを公開した。アンソロピックは今月1日にClaude Feeble 5.1を発表し、グーグルは2日にGemini 3.8 Flashを出した。7月21日の3.6、8月13日の3.7に続き、6週間で3つ目のモデルだ。5月には24時間動き続ける秘書「Gemini Spark」を公開した。マイクロソフト365 Copilotは7月9日からGPT-5.6を基盤モデルとして使っている。
3社が掲げるメッセージは同じだ。質問に答えるAIではなく、仕事を代わりにするAIだ。オープンAIはGPT-6アストラがオンラインフォームの入力、CRM記録の修正、予定調整を行うと説明した。アンソロピックはClaudeデスクトップアプリ「Cowork」にブラウザーを内蔵し、ウェブ作業を任せられるようにした。グーグルはGemini SparkがGmail、Docs、Sheetsを横断して下書きを代筆すると説明した。
ツールは増え、名前は変わる。オフィスでは「結局、何を使えばいいのか」という問いが再び浮上する。工具選びを誤って見当違いの答えを受け取る経験が重なれば、不信感は強まる。
◆ AIを選ぶ基準が変わった
1年前までは、AIは2つに分けて選んでいた。素早く答える一般モデルと、時間をかけて段階的に考える推論モデルだ。オープンAIの「o」シリーズは推論モデルの代名詞だった。
この区分は消えつつある。オープンAIは先月26日、o3をChatGPTから引退させた。現在のChatGPTのモデル選択には、GPT-5.6ソル、GPT-5.5インスタント、GPT-5.4シンキングといった名前が並ぶ。同じGPTの中で「インスタント」はすぐに答え、「シンキング」は考えてから答える。アンソロピックもClaudeアプリに「努力調節」機能を入れ、モデルを変えずにどれだけ長く考えるかを選べるようにした。
そのため、今のAIは3層で見るのがより正確だ。
▲チャット層がある。質問すればすぐ答える。メールの下書き、要約、翻訳、表現の整えがここに当たる。速くて安い。
▲推論層がある。同じツールで「考える」モードをオンにする。契約書の条件比較、数字が合っているかの照合、論理の穴探しのように、間違えられない仕事に使う。遅くて高い。
▲エージェント層がある。AIが自らブラウザーを開き、フォームを埋め、ファイルを移す。GPT-6アストラ、Claude Cowork、Gemini Sparkが狙うのがこの層だ。反復作業を丸ごと任せるときに使う。ただしAIが自分のアカウントで実際に行動するため、最も注意が必要だ。
生成AI以外にもAIはある。過去の売上から翌月の需要を予測し、数千件の取引から異常取引を選び出し、顧客問い合わせを自動分類するのは予測・分類AIだ。Excelの予測シートやSalesforceのようなCRMの離脱予測スコアがこうしたAIに当たる。目立たないが、オフィスではすでに使われている。
◆ ツールごとの強み
ChatGPTは汎用性が高い。文章作成、コーディング、画像生成、ファイル分析を1つで処理できる。GPT-6アストラはコンピューター操作性能の評価で、従来モデルより47％速く作業を終えたとオープンAIは説明した。ZapierやMakeのような自動化サービスとの接続幅も最も広い。弱点は長文書だ。文脈が長くなると冒頭を見落とすことがある。
Claudeは文章作成と長文書処理に強い。アンソロピックはOpus 4.8の発表時、モデルが不確かな内容をよりよく指摘し、根拠のない主張を減らしたと説明した。Feeble 5.1は最上位モデルのため、Pro料金プランでは追加クレジットが必要だ。弱点は画像生成がないことだ。
GeminiはGoogle Workspaceと一体だ。Gmail、Drive、Sheetsを行き来する。3.8 Flashは公開初日からGoogleスプレッドシート内で使え、グーグルは金融・法律の専門業務性能が向上したと明らかにした。100万トークンのコンテキストウィンドウで数百ページの文書を丸ごと読める。Gemini Sparkは専用メールアドレスを受け取り、24時間受信箱を監視する。ただしSparkはまだ最上位プラン「AI Ultra」加入者から開放されている。弱点はGoogleの生態系の外では力が落ちることだ。
Microsoft 365 CopilotはWord、Excel、PowerPoint、Outlookの中に組み込まれる。会議録の要約、メールの下書き、Excelの数式作成が強みだ。Microsoft 365を使う会社なら、別のウィンドウを開く必要がない。弱点はコストだ。Microsoft 365のサブスクリプション料金にCopilot料金が上乗せされる。
Perplexityは検索特化だ。答えに出典を付ける。市場調査、競合分析のように事実確認が重要な業務に向いている。長文作成には向かない。
個人向けの月額料金は似ている。ChatGPT Plus、Claude Pro、Gemini AI Proはいずれも月20ドル前後、ウォン換算で2万9000ウォン程度だ。違いは価格ではなく、何に使うかだ。
◆ 業務別の組み合わせ、こう使う
報告書作成。資料調査はPerplexityかGeminiのDeep Researchから始める。出典付きの事実を集める。その資料をClaudeに入れてドラフトを書く。数字と論理は「考える」モードをオンにして再検討させる。表やグラフはChatGPTのファイル分析機能が速い。
メール。Microsoft 365を使っていればCopilotが最も速い。受信メールを要約し、返信の下書きを作り、予定を組む。Google WorkspaceならGeminiが同じ役割を果たす。別ウィンドウを開かない方が、結局は長く使い続けられる。
長文書の確認。数百ページの契約書や規程集から条件を抜き出すときは、ClaudeかGeminiが合う。どちらも長い文書を最後まで読める。このときは必ず「考える」モードをオンにする。一つの条項を見落とせば、損失が大きい。
データ分析。ExcelファイルをChatGPTにアップロードすれば、ピボットテーブルを作り、チャートを描ける。GoogleスプレッドシートならGeminiが数式を書いてくれる。翌月の需要予測のように数字を予測する作業は、生成AIではなくExcelの予測シートやBIツールの予測機能の方が正確だ。予測AIが数字を出し、生成AIがその数字を報告書の文章に変える分業が適している。
会議。会議前の議題整理はChatGPTかClaudeが行う。会議中の録音はClova Noteのような韓国語音声認識ツールが話者を分けて記録する。会議後の要約とToDo整理は、再び生成AIに渡す。
反復作業。毎週同じサイトに入って数字を取り、表にまとめる作業、取引先10社に同じ形式のメールを送る作業は、エージェント層に任せる。GPT-6アストラのエージェント、Claude Cowork、Gemini Sparkがこうした作業を狙っている。ただし最初の数回は人が横で見守るべきだ。
◆ 組み合わせの核心は、仕事を分けることだ
AIをうまく使う人と使えない人の差は、ツールではない。仕事を段階に分けるかどうかにある。
「報告書を書いて」と一度に任せると、どのAIでも結果は薄い。「先月の売上データを分析して」が1段階目だ。「分析結果から原因を3つ整理して」が2段階目だ。「この内容で部長報告用の2ページの報告書を書いて」が3段階目だ。こう分ければ結果は変わる。段階ごとに最適なツールを当てれば、さらに一段上がる。
グーグルコリアが先月27日に公開したPublic Firstの調査も、同じ方向を示している。高度なプロンプトを使った会社員は、基本プロンプトを使った会社員より時間短縮効果が3倍大きかった。同じツールを使っても、どう指示するかで結果が変わる。
エージェントには別の注意点がある。AIが自分のメールやアカウントで実際に行動する。誤った指示を受ければ、誤ったメールが送られる。最初は閲覧権限だけを与え、送信や決済は人が確認する段階を残しておく方が安全だ。社内機密は会社が承認したエンタープライズプランでのみ扱うべきだ。エンタープライズプランは入力データを学習に使わないが、無料版にはその保証がないものが多い。
AIの結果をそのまま使うのも危険だ。生成AIはもっともらしいが誤った内容を作り出す。事実確認は人の役目だ。AIが下書きを作り、人が検証する分業が安全である。
万能ツールはない。今月新モデルが3つ出たが、この原則は変わらない。質問はチャットに、検証は推論に、反復はエージェントに任せる。組み合わせが答えだ。