業務で使うAIツール9選はどう使い分けるか

TL;DR

定型分析や大量ファイルの横断処理にはClaude CodeやCodex、開発とスキル管理にはCursor、最新情報の収集や高度分析にはGrokやPerplexityを使い分ける。さらにSupabaseへデータを集約し、Replitで専用ツールを作り、Geminiで図解すれば、調査から成果物作成までを一連の業務として効率化できる。

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こんにちは。です。今回はAIのマックス プラン課金ガチ勢、ま、僕ですね、多分月 30万ぐらい言ってますが、本当に使って いるAIサービスは何なのか、これを9個 お伝えしたいと思います。普段は無料でも できたりとかなるべく一般のビジネス パーソンにマ口を広げようと思って、 あんまりマニアックなツールであったりと か機能を紹介しないんですけども、今回は それを全開してMAックスプランしか使え ない機能もバンバンご紹介しつつ、ま、今 のAIツールを使うとこんなことまで全然 できるのよということを知ってもらうのは 価値があるんじゃないかなと思うので、 実際にどんな風にこのツールを使っていて 、どんなUSケース役立っているのか、 また結構使い分けてるんですけど、なんで 使い分けてるのかみたいなことをが... Read More

Key Insights

• Claude Codeは、ローカルファイル、サブエージェント、再利用可能なスキル、MCP接続を組み合わせ、分析から実行まで進められるエージェント型アプリである。
• 定型レポートは、取得するデータと出力形式をスキルとして定義すれば、X、広告、営業、メールマガジンなどの状況分析と施策立案を一連の処理にできる。
• 多段階リサーチは、複数の担当による並列調査、結果の統合、批判的な確認、事実関係と論理整合性の検証を経て最終レポートを作る手法である。
• 大量ファイルの横断処理は、18人分のインタビューのような長大な資料でも、各フォルダーを個別分析して共通テーマや習得段階へ集約できる。
• 読みたくなる出力形式は、AIによる情報収集を習慣化する重要な条件であり、文体や構成、切り口をスキルとして具体的に定義する必要がある。
• 同じ調査材料は、未来の営業担当者の一日や、消える仕事と生まれる仕事など、視点を変えて再構成すると異なる理解や発見につながる。
• Codexは、指定フォルダーの文書処理、調査、定期レポート、MCP連携に利用でき、フルアクセス設定ではパソコンの構成や不具合の調査にも使われた。
• AIツールの使い分けは、収集、分析、検証、蓄積、ツール化、図解という役割で考え、Grok、Perplexity、Supabase、Replit、Geminiなどを配置する方法である。
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  • AIエージェントで業務を自動化する方法
  • PowerPointで資料を作成する方法
  • AIで実用レベルの資料を作成する方法は？
• 📺 このチャンネル: いけともch

Questions & Answers

Q: 業務で使うAIツール9選はどう使い分けますか？

業務工程ごとに役割を分けて使います。Claude CodeやCodexはローカルファイルの処理と調査、Cursorは開発とスキル管理、Manusはリサーチ効率化、Perplexityは高度分析、GrokはXの最新情報収集、Supabaseはデータ集約、Replitは専用ツール作成、Geminiは図解化に割り当てる構成です。

Q: Claude Codeを非エンジニアの仕事で使う方法は？

日常業務のデータ取得、定型分析、施策立案をスキルとして登録する方法があります。実例では、Xの自分の投稿と競合投稿、コミュニティの登録や投稿、YouTubeの流行、イベントの申込状況を分析し、その結果から次の投稿や企画を検討しています。広告、営業、メールマガジンにも応用できると説明されています。

Q: AIで定期レポートを作る方法は？

確認対象のデータ、分析手順、出力形式を再利用可能なスキルとして定義し、必要な外部データへ接続して実行します。Claude Codeでは予定済みの処理として登録でき、Codexにもオートメーション機能があると説明されています。ただしデスクトップアプリはパソコンが起動している必要があるため、話者は出張が多い事情から手動実行を選んでいます。

Q: 大量のインタビューをAIで分析する方法は？

動画と文字起こしを対象者ごとのフォルダーに保存し、分析観点を指定して全フォルダーを横断処理させます。実例では、1人約1時間、計18人分のインタビューを個別に分析し、価値を5つのテーマへ集約しました。その後、非エンジニア12人に絞り、匿名化して、スライド作成に使える2列のExcel向けデータへ変換しています。

Q: AIの多段階リサーチとは何ですか？

複数のサブエージェントで幅広く並列調査し、結果を統合した後、別の担当に批判や事実確認をさせて最終レポートへまとめる方法です。話者の設定では、活用事例や関連事実を集め、論理整合性まで確認するため、1件に約30分かかる場合があります。速さだけでなく、調査の深さを重視する用途に使われています。

Q: AIが作った調査レポートを読みやすくする方法は？

自分が読みたい文体、構成、視点を具体的に定義し、その指示を再利用可能なスキルにします。話者はビジネスメディアの記事のような読みやすい文章へ整え、Dropboxに保存してスマートフォンで読んでいます。同じ事実でも、未来の一日や仕事の変化といった別の切り口で複数版を作ると、理解を深めやすくなります。

Q: Claude CodeとCodexの違いは何ですか？

両方ともフォルダーを指定し、ファイル処理、調査、レポート作成、外部ツールとの接続を行えるエージェント型アプリです。話者は、サブエージェントやエージェントチームを利用できる点で、現時点ではClaude Codeがやや優勢だと評価しています。一方、Codexでは16本の文書を一括変換したほか、フルアクセス設定でパソコンの不具合調査も行っています。

Q: AIでパソコンの不具合を調べる方法は？

Codexの権限をフルアクセスに設定し、パソコンの構成や設定を確認させる方法が紹介されています。実例では、Windowsキーが反応しない問題について深い設定と最新情報を調べ、ハードウェア、アプリ、キーボード設定のどこに原因があるかを切り分けました。コンピューター全体を操作できる権限なので、利用時には権限範囲を理解する必要があります。

Summary & Key Takeaways

• 第一の分類は、ローカルファイルを扱いながら調査、分析、実行まで進めるエージェント型ツールである。Claude Codeは、スキル、サブエージェント、エージェントチーム、MCP接続を組み合わせ、X、コミュニティ、YouTube、イベントなどの定型分析に利用されている。分析結果から施策を考え、追加調査や文章、画像の作成へ続けられる点が、通常のチャット型AIとの大きな違いになる。

• 第二の分類は、大量資料の変換、開発、情報収集を担うツールである。Claude Codeは18人分のインタビューを横断分析し、テーマの集約やExcel向けデータへの変換に使われた。Codexも指定フォルダー内の16本の文書を読み、登録済みの文章スキルで物語調へ変換できた。Cursorはプログラム開発に加え、複数のスキルを管理し、GitHub経由で同期する用途にも使われている。

• 第三の分類は、専門性の異なるAIと基盤を連携させる構成である。説明欄では、Manusをリサーチ効率化、Perplexityを高度分析、GrokをXの最新情報収集、Supabaseをデータ集約、Replitを専用ツールの自作、Geminiを図解化に使う流れが示されている。各ツールを単独で選ぶのではなく、収集、検証、保存、加工、可視化という役割ごとに配置することが使い分けの中心となる。