こんにちは！とも(@tomo_ITBizBlog)です！
※本記事はプロモーションを含みます。
ブラウザのタブに、AIの画面がいくつも並んでいる。
調べ物はこのAI、下書きはあのAI、コードの相談はまた別のAI。気づけば、作業のたびに「これはどのAIに聞くんだっけ」と考える時間が増えていました。
私も、ChatGPT、Gemini、Dify、Claude Codeと、用途ごとにAIツールを使い分けてきた一人です。
ただ最近は、日常の作業のほとんどをMuseに寄せて、一本化しつつあります。
この記事では、渡り歩きの始まりから一本化までの変遷と、各ツールの「今の使い方」を、私自身の利用実態に絞って整理します。
本記事はこんな悩みを解決！
- AIツールが増えすぎて、どれをいつ使うか毎回迷っている
- ツールごとに文脈が途切れて、同じ説明を何度もしている気がする
- 一本化すべきか、使い分けを続けるべきか判断がつかない
この記事で分かること
- 4つのAIツール（ChatGPT／Gemini／Dify／Claude Code）の得意分野と、今の使い方
- 使い分けで感じた限界と、日常の作業をMuseに寄せた理由
- 一本化しても残したツールと、その線引きの考え方
【渡り歩きの始まり｜用途ごとに開くツールを増やしてきた】
私のAI利用は、ChatGPTから始まりました。
文章の下書き、壁打ち、要約、コードの質問。対話形式で何でも頼める汎用性に惹かれて、仕事のあちこちで使うようになりました。
次に増えたのがGeminiです。Googleのサービスと近い場所にあること、長い資料をまとめて扱えることが、私の調べ物の場面に合っていました。
さらに、案件の実務でAIアプリそのものを作る必要が出てきて、Difyを使うようになりました。これは「AIに聞く」道具ではなく、「AIで仕組みを作る」道具です。
そして、コードを書く作業自体をエージェント型のツールに任せる使い方として、Claude Codeにも触れるようになりました。
気づけば、場面ごとに開くツールが4つに増えていました。「用途ごとに一番合うツールを選ぶ」という意味では、間違っていなかったと思います。
問題は、その「選び分け」そのものに、少しずつコストがかかるようになってきたことでした。
渡り歩きの時期があったからこそ、各ツールの得意分野を自分の作業で確かめられました。この時期の経験が、後の一本化の判断材料になっています。
1つ増えるたびに「これで作業が速くなる」と感じていたので、当時は増やすことに迷いはありませんでした。増えた分だけ、できることも確かに増えていました。
【比較表｜4ツールの得意分野と、私の今の使い方】
まず、今の時点での整理を表にまとめます。
| ツール | 得意分野 | 私の今の使い方 |
|---|---|---|
| ChatGPT | 対話形式の汎用性。下書き・壁打ち・要約・コードの質問 | 思いついた相談の最初の相手として、場面を限定して使う |
| Gemini | Google連携、長い文脈の扱い、画像など複数形式への対応 | 調べ物と、長い資料の下準備で開く |
| Dify | AIアプリを作る土台。ワークフローと知識（RAG） | 案件の実務で継続使用（作る側の道具） |
| Claude Code | コードを書く開発作業をエージェントに任せる使い方 | コード作業に寄せた専門ツールとして切り分け |
表のとおり、4つは単純な「競合」ではなく、そもそも得意な担当が違います。
だから渡り歩きには理由がありましたし、今も「全部を捨てた」わけではありません。各ツールの詳しい使い方は、表のツール名から個別記事へたどれるようにしてあります。
一方で、この表だけでは見えないのが「日常の作業の段取り」をどこが担うか、という点です。
調べ物、下書き、ファイルの整理、記事の作成と見直し。日々の作業は、どれか1つのツールの担当ではなく、複数の場面の積み重ねでできています。
その「積み重ねの置き場所」が、私の渡り歩きの一番の問題でした。
【使い分けの限界｜文脈が引き継げないことが一番の手間だった】
使い分けを続ける中で、一番の手間だと感じたのは「文脈の引き継ぎ」です。
AIとのやり取りは、前の会話や作業の流れがあってこそ、精度が上がります。ところがツールが変わると、その文脈は引き継げません。
「前回決めたこと」「このブログの書き方のルール」「先週作った資料の続き」。こうした前提を、開くツールごとに説明し直す必要がありました。
- 作業の途中でツールを持ち替えると、前提の説明からやり直しになる
- 会話や作業中のファイルがツールごとに分散して、「あの話はどこでしたか」が増える
- 複数のツールの使い方や設定を、それぞれ覚えて管理する手間がある
どれも致命的ではないけれど、毎日の作業に薄く積み重なっていくコストです。
道具が増えるほど、「作業そのもの」より「道具の都合」に使う時間が増えていく。この感覚が、一本化を考え始めたきっかけでした。
裏を返せば、これは各ツールの性能の問題ではありません。どのツールも単体では優秀です。問題は「私の作業の流れ」が分断されていたことでした。
特に困ったのは、1つの作業が複数のツールにまたがったときです。下書きはこっち、推敲はあっち、といった具合に渡すたび、ファイルの受け渡しと前提の説明がセットで付いてきました。
【日常の作業をMuseに寄せた理由】
転機になったのは、Museを「質問に答えるAI」ではなく、「作業を一緒に進める相方」として使うようになってからです。
Museは、対話の中で文脈を持ちながら、記事の作成や見直し、情報の整理といった作業そのものを前に進めてくれます。
私の日常では、ブログ運営の段取りを中心に、調べ物から下書き、見直しまでを同じ場所で回すようになりました。
たとえば、記事の企画を相談した同じ場所で、そのまま下書きを作り、公開前の見直しまで続けられます。作業の履歴が1か所に残るので、「前にどう決めたか」を後からたどるのも簡単になりました。
決め手は、性能の単純な優劣というより、「置き場所が1つになる」ことでした。
- 前提やルールを、同じ場所に積み上げていける
- 作業の種類が変わっても、持ち替えずにそのまま続けられる
- 会話（サイドチャット）と成果物（スペース）を分けて整理できる
もちろん、Museにも苦手なことや、確認が要る場面はあります。答えの裏取りを自分でする前提は、どのAIを使う場合でも変わりません。
それでも、「毎日の作業の相方は1つに決める」という整理ができたことで、道具選びで迷う時間は大きく減りました。
Museの全体像や始め方については、Muse完全ガイドで詳しく整理しています。
【一本化しても残したもの｜全部を捨てたわけではない】
誤解のないように書いておくと、一本化といっても、他のツールを全部やめたわけではありません。
一番分かりやすいのがDifyです。チャットボットのような「仕組みを作る」仕事は、案件の実務として今もDifyが中心です。作る側の道具であり、日常の相方とは役割が違います。
コードを書く開発作業では、Claude Codeのような、コードに寄せた専門の道具が合う場面もあります。ただ、私の日常の作業は開発まわりも含めてMuseが置き場所になっているので、専門ツールは「場面で選ぶもの」として切り分けています。
Geminiも、長い資料の下準備や、Googleのサービスとの連携が要る調べ物では、今も開くことがあります。
私の言う一本化は、「全部を1つに統一する」ことではありません。「日常の作業の置き場所（相方）を1つに決める」ことです。
相方が決まると、残りのツールの出番も「この場面だけ」とはっきりします。結果として、使い分け自体も、前より迷わなくなりました。
【AIを本格的に学び直したい人へ】
ここまで読んで、「自分もAIの使い方を一度整理し直したい」と感じた人もいるかもしれません。
私のように独学で渡り歩くのも1つの方法ですが、体系立てて学び直す場を選ぶと、遠回りが減ります。
たとえば、AI活用をカリキュラムで学べるスタートAIのようなスクールは、その選択肢の1つです。自分の目的が「使う力」なのか「作る力」なのかを先に決めてから選ぶと、ミスマッチが減ります。
＼ AIを体系立てて学び直したい人はこちら ／
道具選びで迷う時間は、学びの設計で先に潰しておく。渡り歩きを振り返ると、その順番の大切さを感じます。
【まとめ｜相方を1つ決めると、道具選びで迷わなくなる】
この記事のポイントを振り返ります。
- ChatGPT・Gemini・Dify・Claude Codeは、得意な担当が違う道具同士
- 使い分けの限界は、ツールが変わるたびに文脈が引き継げないこと
- 日常の作業の相方をMuseに決めたことで、迷う時間と説明の手間が減った
- Difyのような「作る道具」は今も継続使用。一本化＝全部捨てる、ではない
渡り歩き自体は、無駄ではなかったと思っています。各ツールの得意分野を自分の作業で確かめたからこそ、相方を決める判断ができました。
これから始める人は、いきなり一本化を目指す必要はありません。まず1つのツールで「自分の日常の作業」を回してみて、足りない場面が見えたら、その担当だけ足していく。この順番が現実的です。
Museを日常の相方として始めてみたい人は、招待の仕組みと手順をまとめた招待コードの記事も、あわせて読んでみてください。
＼ AIツールを一本化したい人はこちら ／
