生成AIはどれも似ているように見えますが、実際に同じ仕事を頼んでみると、性格の違いがかなりハッキリ出ます。
今回は、
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ChatGPT
-
Copilot
-
Gemini
この3つに、まったく同じ依頼を出してみました。
同じ依頼内容
今回お願いしたのは、よくある実務シーンです。
依頼内容
以下のExcelデータを要約してください
Excelデータ
2025年度 業務改善プロジェクト 実施記録
・4月：手作業による集計業務が多く、月次報告に平均6時間かかっていることが判明
・5月：Excel関数の見直しを実施。一部業務で作業時間が約20％削減
・6月：マクロ（VBA）導入を検討するも、属人化リスクが指摘され見送り
・7月：業務フローの簡略化を実施。確認工程を1つ削減
・8月：自動化ツール導入を再検討。Copilot・ChatGPTの検証を開始
・9月：Copilot導入により、定型レポート作成時間が6時間→2時間に短縮
・10月：一方で、複雑な集計や例外処理は人手対応が必要と判明
・11月：作業時間は全体で約40％削減。ただし品質チェック工程は依然必要
・12月：今後はAIと人の役割分担を明確にする方針を決定
この同じ内容を、3つのAIにまったく同じ文章で投げました。
結果比較
ChatGPT：文章が丁寧
本データは、2024年度に実施された業務改善プロジェクトの経過をまとめたものです。 当初は手作業による集計業務が多く、月次報告に多くの時間を要していましたが、 Excel関数の見直しや業務フローの簡略化により、段階的に作業時間の削減が進められました。 特に9月以降はCopilotの導入によって定型業務の効率化が進み、 全体として約40％の作業時間削減を達成しています。 一方で、複雑な集計や品質確認については、引き続き人の判断が必要であることも明らかになりました。
ChatGPTの特徴は、
-
背景をきちんと説明する
-
流れを文章として整理する
-
読み物として自然
という点です。
報告書・ブログ・説明資料向き
「なぜそうなったのか」「どういう経緯か」を文章で伝えたいときに非常に強いです。
Copilot：実務向け
・月次報告作成に6時間かかっていたが、改善により2時間に短縮 ・Excel関数見直し、業務フロー簡略化を段階的に実施 ・Copilot導入により定型業務の効率化が進展 ・全体作業時間は約40％削減 ・複雑な処理・品質チェックは引き続き人手対応が必要
Copilotは、
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余計な説明をしない
-
数字と結果を重視
-
箇条書き中心
という、完全に実務寄りの出力でした。
- 上司への口頭説明
- 会議用メモ
- 社内報告資料の下書き
には、かなり使いやすいです。
一方で、
-
背景説明
-
ストーリー性
は少なめなので、そのまま社外向け文章にするには調整が必要だと感じました。
Gemini：表現が柔らかい
本プロジェクトでは、業務の負担を軽減するためにさまざまな取り組みが行われました。 初期段階では手作業が多く時間を要していましたが、 Excelの工夫やツールの活用によって、少しずつ改善が進んでいきました。 特にCopilotの導入後は、日常業務がスムーズになり、 作業時間の大幅な短縮につながっています。 今後は、人とAIが協力しながら業務を進めていくことが重要だと考えられます。
Geminiは、
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表現がやわらかい
-
ポジティブ
-
読み手に配慮した言い回し
が特徴的でした。
- 社内向けの共有文章
- チーム内の振り返り
- 雰囲気を重視した文章
に向いています。
数字や事実は少しぼかされるので、厳密な報告には不向きですが、人に読ませる文章としては好印象です。
まとめ
同じ「要約してください」という依頼でも、
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ChatGPT
-
Copilot
-
Gemini
では、アウトプットの性格がはっきり違うことが分かりました。
簡単にまとめると、
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ChatGPT：丁寧・論理的・説明向き
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Copilot：簡潔・数字重視・実務向き
-
Gemini：柔らかい・共感重視・読みやすい
どれが優れている、という話ではありません。
用途に合っているかどうかがすべてです。
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報告書・ブログ → ChatGPT
-
日常業務・時短 → Copilot
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社内共有・文章表現 → Gemini
このように使い分けることで、生成AIは「便利なおもちゃ」ではなく、本当に使える仕事道具になります。
全部を1つで済ませようとせず、「この仕事は誰に頼むか」を選ぶ。
それが、生成AIと上手く付き合う一番のコツだと感じました。
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