ビーオンウェブ代表の大木です。 今日は、私が日々の業務で使っているAIツールについてお話しします。結論から言うと、いま私は ジャイロ総合コンサルティングが提供する「Ai助（アイスケ）」しか使っていません。ChatGPTもGeminiも、有料プランはすべて解約しました。 「いやいや、それは言い過ぎでしょう」と思われるかもしれません。3年間、複数のAIを使い分けてきた人間が、なぜ一つに絞ったのか。その経緯と理由を、できるだけ正直にお伝えします。

中小企業のAI活用｜ChatGPT・Claude・Geminiを一本化した「Ai助」を使い続ける理由

ビーオンウェブ代表の大木です。

今日は、私が日々の業務で使っているAIツールについてお話しします。結論から言うと、いま私はジャイロ総合コンサルティングが提供する「Ai助（アイスケ）」しか使っていません。ChatGPTもGeminiも、有料プランはすべて解約しました。

「いやいや、それは言い過ぎでしょう」と思われるかもしれません。3年間、複数のAIを使い分けてきた人間が、なぜ一つに絞ったのか。その経緯と理由を、できるだけ正直にお伝えします。

3年間、AIを使い倒してきた前提の話

AIが一般に使えるようになった初期の頃——もう3年ほど前になるでしょうか。私はかなり早い段階からChatGPTを業務に取り入れていましたし、Stable Diffusionで画像を生成してブログに使うようなこともしていました。

Web制作の仕事をしている以上、新しい技術を自分の手で触って確かめるのは当然のことです。ただ正直に言えば、当時の試行錯誤にはかなりの時間を費やしました。プロンプトを何度も書き直し、出力を検証し、「この用途にはこのAI」「あの作業にはあのAI」と使い分けのルールを自分なりに作っていく日々です。

Ai助に一本化した3つの理由

理由1：ChatGPT・Claude・Geminiが一つに収まっている

これが最大の決め手。

それまでの私の使い分けはこうです。調べ物はGemini、文章作成はClaude、汎用的な相談はChatGPT。用途によって画面を切り替え、それぞれにログインし、別々の会話履歴を管理していました。

Ai助では、これら3つのAIモデルが一つの画面に統合されています。さらに「ミックス」という自動選定モードを選べば、こちらの指示内容に応じてAi助側が最適なモデルを判断してくれます。

心理学でいう「決定疲労」（デシジョン・ファティーグ）という概念があります。人は一日に下せる判断の量に限りがあり、小さな選択の積み重ねが集中力を奪っていくというものです（Baumeister et al., 1998）。「どのAIを開くか」という判断が一つ減るだけで、本来の仕事に使える認知資源が確保できる。これは地味ですが、日常的に効いてきます。

理由2：コストが一本化される

3つのAIにバラバラに課金していたものが、Ai助一つの課金で賄えるようになりました。

中小企業にとって、月額数千円のサブスクリプションも積み重なれば無視できない金額です。ChatGPTのPlusプラン、ClaudeのPro、GeminiのAdvanced——それぞれに課金していた頃に比べると、コストの見通しが格段にシンプルになりました。

理由3：中小企業のビジネス用途に特化している

ここが、私が最も「助かっている」と感じているポイントです。

ChatGPTやClaudeのような汎用AIは、世界中のあらゆるユーザーに向けて設計されています。そのため、ビジネスの相談をしても、返ってくるのはどうしても「最大公約数的な答え」になりがちです。具体的なアクションに落とし込むには、かなり詳細なプロンプトを自分で設計する必要がありました。まあ、それが楽しかったりもするんですが。

Ai助は最初から中小企業の経営者向けにチューニングされているため、複雑なプロンプトを書かなくても、こちらの意図を汲んだ回答が返ってきます。戦略の壁打ち、企画書のたたき台、契約書のチェックポイント——いずれも「仕事でそのまま使える水準」の回答が出てくるので、プロンプトの調整に時間を取られることが大幅に減りました。

使いこなすうえでの注意点（正直に書きます）

良いことばかり書いてもアレなので、私自身がつまずいた点も正直にお伝えします。

複雑なプロンプトは逆効果になることがある

汎用AIを長く使ってきた方ほど注意が必要かもしれません。私もそうだったのですが、つい癖で条件分岐や長大な前提条件を詰め込んだプロンプトを書いてしまうことがあります。

しかしAi助の場合、すでに中小企業向けの文脈が組み込まれているため、過度に複雑なプロンプトを入れるとかえって回答がブレることがあるんですよね。

シンプルに「何をしたいか」を伝えるほうが、良い結果になることが多いです。

ハルシネーション（AIの嘘）はゼロではない

Ai助はハルシネーション——AIがもっともらしい嘘をつく現象——が汎用AIに比べて少ないと感じています。ただし「ゼロではない」という点は強調しておきます。

むしろ怖いのは、精度が高いがゆえにチェックが甘くなることです。心理学では「自動化バイアス」（Automation Bias）と呼ばれる現象で、信頼しているシステムの出力をそのまま受け入れてしまう傾向を指します（Parasuraman & Manzey, 2010）。

私自身、「Ai助の回答だから大丈夫だろう」と油断して、事実確認を怠ったことがありました。どんなに優秀なAIでも、最終確認は人間の仕事です。ここは自戒を込めてお伝えしておきます。

障害時のリスクヘッジになる

一つ補足として良い点を挙げると、Ai助は複数のAIを内包しているため、特定のAIモデルに障害が起きても他のモデルに即座に切り替えられるという利点があります。業務でAIに依存する度合いが高い方にとっては、これは実質的なBCP（事業継続計画）対策にもなります。

まとめ：一人社長の「実務の相棒」として

私のような一人社長——戦略も企画も実行も自分でやるような人間にとって、Ai助は単なるツールではなく、実務のパートナーに近い存在です。

もちろん、万能ではありません。チェックは必要ですし、AIに任せきりにしてはいけない領域もあります。ただ、「中小企業の現場で本当に使える水準」という点では、私が3年間さまざまなAIを試してきた中で、現時点での最適解だと考えています。

Ai助の良い点はまだまだあるので、また回を改めて書いていこうと思います。

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それでは、良いビジネスライフをお過ごしください。

ビーオンウェブ 大木