ChatGPT・Claude・Geminiで記事構成を作らせたら、どのAIが一番使いやすいのか？
はじめに｜AIに記事構成を頼むなら、どれを使えばいいのか
ChatGPT、Claude、Gemini。
どれも記事作成に使えると言われていますが、実際に使い比べてみると、同じ指示をしても出力の雰囲気がかなり違います。
「どのAIで記事構成を作ればいいのか？」
そう感じている方は少なくないはずです。
今回は、3つのAIに同じJSONプロンプトを投げて、note記事の構成案を作らせてみました。
先に結論を言うと、今回の条件では、
ChatGPT：構成のたたき台を作る
Claude：読みやすく整える
Gemini：見せ方や切り口を足す
という使い分けがよさそうでした。
目的は「最強AI」を決めることではありません。
同じ条件でも出力には差があり、それぞれのAIに向いている作業があります。この記事では、記事構成を作るときに「どのAIをどの工程に使うか」を整理していきます。
今回の実験条件
今回使用したAIは、ChatGPT・Claude・Geminiの3つです。
それぞれに、まったく同じJSONプロンプトを使いました。
記事構成を作らせたテーマは、以下のとおりです。
ChatGPTの回答が浅いときに追加で投げるJSONプロンプト改善テンプレ
評価するときの軸は、5つ設定しました。
形式遵守：指定した出力形式に沿っているか
構成の具体性：本文化しやすいか
読者理解：想定読者の悩みに寄り添っているか
修正しやすさ：編集・調整がしやすいか
note記事としての使いやすさ：実際に記事化できるか
一点、前提として明記しておきます。
これはあくまで、今回の条件で試した結果です。
プロンプトの内容、記事テーマ、評価軸が変われば、出力の印象も変わります。この記事は「絶対的なAIランキング」ではなく、ゴリラAIラボの実験メモとして読んでいただければと思います。
実際に頼んだ内容
今回使ったJSONプロンプトは、かなり細かく条件を指定したものです。
全文を載せると長くなるため、ここでは要点だけ整理します。
note記事の構成を作るよう依頼した
想定読者は「ChatGPTの回答が浅い・一般論っぽいと感じている人」
「もっと具体的にして」と頼んでも改善しない人向けにした
JSONプロンプトは魔法ではなく、改善依頼を整理する道具として扱うよう指定した
出力内容として、タイトル案・想定読者・記事の目的・見出し構成・導入文案・JSONプロンプト例・注意点・まとめ方を指定した
煽り表現や過度な断定は避けるよう指定した
JSONプロンプトを使う利点のひとつは、出力条件を統一しやすいことです。
今回も、3つのAIに同じ条件を渡せたことで、「それぞれのAIが同じお題にどう応えるか」を比べやすくなりました。
ChatGPTの出力｜たたき台としてかなり使いやすい
ChatGPTの出力は、構成がかなり具体的でした。
見出しの例を挙げると、
ChatGPTの回答が浅くなる主な原因
浅い回答を見たときに確認する4つのポイント
JSONで追加指示を書くと、改善点を整理しやすい
追加で投げるJSONプロンプト例
テンプレを使うときの流れ
改善プロンプトで深掘りしやすい追加指示の例
JSONプロンプトを使うときの注意点
という流れで、手順や確認ポイントまでしっかり展開されていました。
おすすめタイトルとして提示されたのは、
ChatGPTの回答が浅いときに追加で投げるJSONプロンプト改善テンプレ
実用的で、検索にも引っかかりやすそうなタイトルです。
構成が細かく、JSONプロンプトの例も実用的に書かれていたので、そのまま本文作成に進みやすい印象でした。
一方で、情報量が多いため、note向けに整理・圧縮する作業は必要になります。
今回の条件では、ChatGPTは記事の骨組みを作るたたき台として向いていると感じました。
骨組み、論点、手順、テンプレ例を広げるのが強いAIという印象です。
Claudeの出力｜コンパクトで初心者向けに整っている
Claudeの出力は、全体をシンプルにまとめた構成でした。
見出しは、
AIの回答が浅くなる原因
JSON形式で追加指示を書くとどう変わるか
実際に使えるJSONプロンプトテンプレ
使ってみてわかったこと・注意点
という流れ。
ChatGPTより項目数は少ないですが、読者がどこを読めばいいかわかりやすい構成でした。
おすすめタイトルは、
「もっと具体的に」が伝わらないときに使う、JSON形式の追加指示テンプレ
でした。
読者が実際に感じている悩みに、そのまま寄せたタイトルです。
「ChatGPTの回答が浅い」という表現も悪くありませんが、「もっと具体的に」が伝わらない、という言い方の方が、自分の経験として思い当たる人は多そうです。
初心者にとっては、Claudeの出力のほうが入りやすいかもしれません。
ただし、具体例の量や展開の細かさはChatGPTより控えめです。記事の骨組みとしては、やや物足りないケースもあると思います。
今回の条件では、Claudeはタイトル・導入・文章の自然さを整える用途に向いていると感じました。
読者目線のタイトル案や、温度感の調整で使いやすいAIという印象です。
Geminiの出力｜noteらしい見せ方と実験メモ感が強い
Geminiの出力は、「記事としての見せ方」の提案が光りました。
タイトル案に、
実験メモ
深掘り
壁打ち
といった言葉が入っていて、note的な雰囲気がありました。
見出しには、
実験メモ：実際にテンプレを使ってみた変化
という提案があり、記事の流れにリアリティを加えやすい構成でした。
また、Before / After の実例比較を入れる提案があったのも特徴的です。
「こういう指示をしたら、こう変わった」という形式は、読者が実感を持ちやすく、実験記事としての説得力が高まります。
まとめとして提示されていた、
出力はゴールではなく土台
という視点も印象的でした。
AIの回答を完成品として扱わず、壁打ちや編集の素材として見る。
この考え方は、ゴリラAIラボのスタンスとも相性がよいです。
一方で、プロンプト例の記述は少し抽象的な部分もあり、記事に使うなら手を入れる必要があります。
今回の条件では、Geminiは記事の切り口や見せ方を足す用途に向いていると感じました。
特に、Before / After や「実験メモ感」を出したいときに使いやすいAIでした。
5つの評価軸で比較
3つのAIの出力を、今回の評価軸でまとめると以下のとおりです。
こうして並べると、どれかが圧倒的に優れているわけではないことがわかります。
形式遵守はどのAIも高水準でした。
差が出たのは、「何に強いか」という方向性です。
3つのAIをランキングで比べるより、役割を分けて使う方が現実的だと感じました。
今回の結論｜記事構成作成では、こう使い分けたい
今回の実験を通じて感じた使い分けは、次のとおりです。
ChatGPT：最初のたたき台を作る
ChatGPTは、骨組み・論点・手順を広げたいときに使いやすいです。
「記事に何を入れるか」を一気に出してもらうには向いています。
ただし、情報量が多くなるので、そのまま使うより整理する前提で使うのがよさそうです。
Claude：読みやすく整える
Claudeは、タイトル・導入・文章の温度感を整える用途に向いています。
特に、初心者向けにやさしく見せたいときや、硬い構成を自然な流れにしたいときに使いやすいです。
Gemini：見せ方や切り口を確認する
Geminiは、実験メモ感やBefore / Afterのような見せ方を足したいときに向いています。
記事を「ただの解説」ではなく、「試してみた記録」に寄せたいときに使いやすいです。
実際に記事化するなら、こんな流れが現実的だと思います。
ChatGPTで構成のたたき台を作る
Claudeで読者目線のタイトルや導入を調整する
Geminiで実験メモ感や見せ方の提案をもらう
3つの素材を組み合わせて、自分で編集する
どのAIをメインにするかよりも、それぞれの強みを工程ごとに当てはめるほうが、記事作成の効率は上がりそうです。
まとめ｜AIを選ぶより、役割を分けた方が使いやすい
今回の実験では、同じJSONプロンプトを投げても、3つのAIで出力の方向性がはっきり違いました。
ChatGPTは、構成の具体性と情報量。
Claudeは、読者目線と文章の自然さ。
Geminiは、見せ方と実験メモ感。
JSONプロンプトは、AIの出力を完全に同じにする道具ではありません。
ただ、同じ条件で比較するための共通ルールとして使えるのは便利でした。
「AIごとの出力の癖を見たい」という場面には、今後も使えそうな手法だと感じています。
どのAIが最強かを決めるよりも、
この作業はどのAIが得意か
を知っておく方が、日常的なAI活用では役立ちそうです。
今後もゴリラAIラボでは、ChatGPT・Claude・Geminiの比較、JSONプロンプト、AI画像生成、note運用の実験を続けていきます。
関連記事は、マガジン「AI×JSONプロンプト実験室」にまとめています。
▶ AI×JSONプロンプト実験室
このnoteでは、ChatGPT・Claude・Geminiの比較、JSONプロンプト、AI画像生成、note運用の実験を続けています。
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