2026.06.03 3つの生成AIを使い倒して気づいた、「どれが最強か」より大事なこと

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今日のテーマは「3つの生成AIを使い倒して気づいた、「どれが最強か」より大事なこと

」です。

あの日、スライド作成に3時間かけていた自分に教えてやりたい

正直に言います。半年前の私は、生成AIに対して「便利らしいけど、結局どれを使えばいいのか分からない」という状態でした。DX推進チームに所属しておきながら、です。

社内では「生成AIを活用して業務効率化を」という号令がかかっていて、私の役割はその旗振り。でも旗を振る本人が、道具の選び方に迷っている。これが現実でした。

そこで腹をくくって、3つのAIツールを本気で業務に使ってみることにしたんです。NotebookLM、Copilot、Genspark。期間はおよそ6ヶ月。ここからは、そのときの率直な感想を書きます。

NotebookLM——「骨子をスライドに変える」だけで理解が深まる体験

最初に驚いたのはNotebookLMでした。きっかけはF部長への提案資料づくり。

普段なら、まずWordで構成を練って、PowerPointを開いて、レイアウトに悩んで、図解をどうするか考えて……気づけば3時間。内容より「見せ方」に時間を吸い取られる、あの感覚。覚えのある方も多いのではないかと思います。

NotebookLMに骨子を投げ込んだら、スライドの叩き台が数分で出てきました。インフォグラフィック風の資料まで生成される。もちろんそのまま使えるわけではないのですが、叩き台があるのとないのとでは、作業のスタート地点がまるで違う。

それ以上に面白かったのは、スライドに変換されたものを眺めることで「あ、この論点が弱いな」「ここの流れ、飛躍してるな」と気づけたことです。頭の中にあるモヤモヤを、視覚的に外に出すことで整理される。アウトプットが苦手な自分にとって、これは思わぬ副産物でした。

Copilot——Officeとの連携が「地味に効く」

次にCopilot。正直、最初は「Officeに付いてくるAI機能でしょ」くらいの認識でした。甘かった。

Copilotが本領を発揮するのは、既存の業務フローの中に自然に溶け込む場面です。Wordで長文レポートを読むとき、要約を頼める。Excelでデータを整理するとき、関数の提案が来る。Teamsの会議後に議事録のドラフトが上がってくる。一つひとつは小さいけれど、積み重なると馬鹿にならない時間短縮になる。

特に感心したのは文章生成の質です。Claudeとの協業が入ったことで、長文の読解力と生成力が明らかに上がっていました。以前のCopilotで「うーん、微妙」と感じていた出力が、かなり実用レベルに達している。Oリーダーに見せたら「これ、自分で書いたの？」と聞かれたほどです。書いてません。

ただし弱点もあります。Copilotは「今ある業務を少し楽にする」ツールであって、「新しい発想を生む」方向には向いていない印象を持ちました。守りのAIと言えばいいのか。業務改善には強いけれど、ゼロからイチの創出には別の道具が要る。

Genspark——「これ一つで何でもできる」に最も近い存在

3つ目のGenspark。これが一番予想を裏切ってきました。

複数のAIモデルを組み合わせて調査ができる。スライドも作れる。壁打ち相手にもなる。議事録の精度が異様に高い。さらにチラシやロゴのデザインまで出してくる。最初は「広く浅いのでは」と疑っていたのですが、使い込むほどに各機能の品質が想像以上だと分かりました。

たとえば、社内イベントの告知チラシ。これまで外注するか、デザインセンスのある若手に無理を言ってお願

いするか、という二択だったものが、Gensparkで叩き台を作って微調整する、という第三の選択肢が生まれた。完成品のクオリティも、社内利用なら十分すぎるレベル。

議事録については、他のツールでも試しましたが、Gensparkが頭一つ抜けていた印象があります。発言者の意図を汲んだ要約になっていて、「ただの文字起こし」とは明らかに違う。会議後にチーム内で共有したとき、参加していなかったメンバーから「これ読めば内容分かる」と言われたのは素直に嬉しかった。

で、結局どれがいいの？——その問い自体が間違いだった

2ヶ月使い倒してたどり着いた結論は、「どのAIが最強か」ではなく「どの業務のどの工程に、どのAIが最適か」を見極めることが本質だ、ということです。

これ、書くと当たり前に見えるんですが、実感として腹落ちするまでには時間がかかりました。人間、つい「一つの正解」を求めたくなる。予算も限られているし、社内に展開するなら一本化した方が楽に決まっている。でも現実は、それぞれ得意分野が違いすぎる。

NotebookLMは「考えを視覚化して整理する」フェーズに強い。Copilotは「既存業務を日常的に底上げする」場面で光る。Gensparkは「調査から制作まで横断的にカバーする」万能選手。一つに絞るのは、包丁一本で全料理を作ろうとするようなものだと思います。できなくはないけれど、最適ではない。

個人の「便利」を組織の「当たり前」にする壁

ここからが、今まさに悩んでいるところです。

自分一人で使う分には、もう十分に便利。業務時間も体感で週に数時間は浮いている。でもDX推進チームとしてのミッションは、これを組織全体に広げること。そしてこの壁が、想像以上に高い。

何が難しいかというと、人によって「困っている業務」が違う。営業部のSさんは提案書作成に時間を取られているし、総務のK主任は社内規程の改訂作業に追われている。経理チームは月次レポートの体裁整えに毎月半日使っている。それぞれに最適なツールと使い方が異なるのに、「はい、これ使ってください」と一律に渡しても響かない。

そこで今、小さく始めることにしました。各部署にまず触ってもらい、フィードバックをもらう。「使えた」「使えなかった」「ここが分からなかった」を正直に教えてもらう。そしてそのフィードバックをもとに、DX推進チームが個別の使い方を一緒に考える。一緒に、というのがポイントです。上から「こう使え」ではなく、横に並んで「こうしたらどうですか」と試す。

まだ劇的な変化は起きていません。でもT課長が先日、自分の判断でGensparkに議事録を任せ始めた。小さいけれど、確かな一歩。こういう自発的な動きが一つずつ増えていけば、景色は変わると信じています。

触ってみてほしい。ただし、一人で抱え込まないでほしい。

もしこの記事を読んでいるあなたが、「生成AIの活用を任されたけど、どこから手をつければいいか分からない」という状態にいるなら。

まず、一つだけ伝えたいことがあります。最初から「業務改革」を目指さなくていい。議事録を取ってもらう。スライドの叩き台を作ってもらう。長い資料を要約してもらう。そのくらいの「小さなアウトプット」から始めて、「お、便利だな」という感覚を自分の中に積み上げるのが先です。

ただ、その次のステップ——個人の便利を組織の仕組みに変えていく段階では、推進する人間の手助けが要る。これは私自身が痛感していることです。ツールの選び方、セキュリティの考え方、費用対効果の説明の仕方。一人で全部やろうとすると、たぶん潰れます。

私たちもまだ道の途中にいて、正解を持っているわけではありません。でも「途中の試行錯誤」を共有することには意味があると思っています。同じ悩みを抱えている方がいたら、答えを渡すのではなく、一緒に考える対話ができれば嬉しいです。

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