今回のテーマは、私たちが日常的に使うAIを語る上で欠かせない「言語モデルの能力と限界」です。便利さが急速に広がる一方で、AIごとの得意・不得意や判断の癖が正しく理解されないまま利用が進んでいる現状があります。この構造的なズレは、技術そのものの問題ではなく、情報の受け取り方・判断プロセス・人間とAIの役割分担といった、現代社会が抱える課題を映し出しています。
「AIはどこまで信頼できるのか？」「モデルごとの差は何によって生まれるのか？」
こうした疑問が曖昧なまま普及が進む一方で、文章生成・推論・要約といった強みと、最新情報の扱い・専門判断・厳密計算などの弱点が各モデルに異なる形で存在しています。そこで今回は、共通プロンプトを設定し、8つのAIに『言語モデルは何が得意で、何が苦手なのか？』という同じ問いを投げかけました。
- ChatGPT （チャットジーピーティー）
- Claude （クロード）
- Gemini （ジェミニ）
- Copilot （コパイロット）
- Grok （グロック）
- Perplexity （パープレキシティ）
- DeepSeek （ディープシーク）
- Le Chat （ル・シャ）
それぞれのAIが示した視点は多様です。
学習構造に着目するモデル、利用者の思考プロセスを重視するモデル、リスクと限界を厳密に整理するモデル――分析の切り口が異なるからこそ、AIの“本当の姿”が立体的に浮かび上がります。
これは単なる技術比較ではありません。「私たちはAIとどう向き合うべきか？」という普遍的なテーマでもあります。
8つのAIが並列で語る視点が、AIを「正しく活用するための理解の土台」として役立つきっかけになれば幸いです。
共通プロンプト
今回も共通のプロンプトを設定し、8つのAIに同じ問いを投げかけました。「言語モデルは何が得意で、どこに限界があるのか？」――これは単なる機能比較ではありません。文章生成の仕組み、推論の成立条件、学習データが与える影響、モデル構造による判断の癖、最新情報を扱えない理由、人間との役割分担の問題など、多層の要素が複雑に絡み合うテーマであり、“AIを安心して使うための前提理解そのもの”を問う核心的な問題でもあります。
AIたちはそれぞれ異なる角度から構造分析を提示し、「なぜ得意分野が生まれ、なぜ不得意分野が避けられないのか」、その背景にある論理を読み解こうとしています。視点を比較することで、「AIをどう理解し、どのように活用すべきか」という問いが、単なる印象論ではなく“技術構造と判断プロセスを扱う分析テーマ”へと立体的に浮かび上がります。
言語モデルが文章生成を得意とする理由、推論が誤るメカニズム、リアルタイム情報に弱い構造的背景、専門判断ができない制度的・倫理的根拠、学習データがもたらす偏り、そして各AIが示す「能力領域と限界領域のマッピング」との照応――。8つのAIが提示する視点を読み比べることで、「なぜ同じAIでも得意・不得意が必ず生まれるのか」「どの部分を信用し、どこを人間が補うべきなのか」「どんな前提を理解すれば誤用を防げるのか」といった論点がより鮮明になります。
AIたちの分析を横断して読むことで、言語モデルを“技術・社会・倫理・利用者心理が交差する複合領域”として理解するための視座が得られるはずです。
【テーマ】
**あなた自身（ChatGPT/Claude/Gemini/Copilot/Perplexity/DeepSeek/Le Chat/Grok）の「得意分野・不得意分野・基本能力」** を、
一般読者にもわかりやすく体系的に解説してください。
※ 本記事では「AI全般」ではなく、
**ChatGPT/Claude/Gemini/Copilot/Perplexity/DeepSeek/Le Chat/Grokという一つのモデルの能力・限界に限定して説明すること**。
【目的】
– ChatGPT/Claude/Gemini/Copilot/Perplexity/DeepSeek/Le Chat/Grokが「何ができ、何ができないのか」を正しく理解してもらう。
– 過大評価や誤用を避け、適切な活用方法を提示する。
– ChatGPT/Claude/Gemini/Copilot/Perplexity/DeepSeek/Le Chat/Grok以外のAIモデルと比較する際の基準となる“モデル固有の個性”を明確化する。
【読者像】
– 一般社会人、学生、ビジネスパーソン
– AIを日常的に使っているが、仕組みや限界まで理解していない層
– 「ChatGPT/Claude/Gemini/Copilot/Perplexity/DeepSeek/Le Chat/Grokはどこまで信頼できるのか？」という疑問を持つ人
【記事構成】
1. **導入（問題提起）**
– AI活用が拡大する中、「ChatGPT/Claude/Gemini/Copilot/Perplexity/DeepSeek/Le Chat/Grokは何が得意で何が苦手なのか」が曖昧なまま使われている現状を提示する。
2. **ChatGPT/Claude/Gemini/Copilot/Perplexity/DeepSeek/Le Chat/Grokの基本能力**
– 言語処理、文章生成、推論、要約、翻訳、構造化などの主要機能
– モデルの特性（学習データ・予測モデルとしての性質）
– “万能ではなく統計的パターン予測”である仕組みを明示
※（図：ChatGPT/Claude/Gemini/Copilot/Perplexity/DeepSeek/Le Chat/Grokの処理構造イメージ）
3. **得意分野の具体例（ChatGPT/Claude/Gemini/Copilot/Perplexity/DeepSeek/Le Chat/Grok固有の強み）**
– 高精度な文章生成・要約
– コード補助・エラーチェック
– 構造化・分類・テーマ整理
– 企画補助・アイデア発想
– 長文読解・文体変換
※ 他モデルとの比較ポイントがある場合は「ChatGPT/Claude/Gemini/Copilot/Perplexity/DeepSeek/Le Chat/Grokは〜の点が強い」と明記
4. **不得意分野・限界（必ずChatGPT/Claude/Gemini/Copilot/Perplexity/DeepSeek/Le Chat/Grok固有の話とする）**
– 最新ニュース・リアルタイム情報の正確性
– 医療・法律など専門家判断の代替不可
– 厳密な計算や字数カウントの誤差
– 学習データ起因の偏り
– 画像生成機能やブラウジング機能の有無は、ChatGPT/Claude/Gemini/Copilot/Perplexity/DeepSeek/Le Chat/Grokのバージョン依存である旨を説明
※（図：ChatGPT/Claude/Gemini/Copilot/Perplexity/DeepSeek/Le Chat/Grokの限界ポイント一覧）
5. **適切な活用方法（読者への提案）**
– 指示（プロンプト）の与え方
– 使うべき場面と避けるべき場面
– 人間との役割分担の考え方
– ChatGPT/Claude/Gemini/Copilot/Perplexity/DeepSeek/Le Chat/Grokを“思考を補助するツール”として扱う姿勢を提示する
6. **まとめ**
– ChatGPT/Claude/Gemini/Copilot/Perplexity/DeepSeek/Le Chat/Grokを過度に依存せず、適切に活用する重要性
– 「モデルを理解することで成果が変わる」というメッセージで締める
【文体・トーン】
– です・ます調
– 客観的で丁寧
– 専門用語には一文で補足説明を付記
– 読みやすいよう小見出し（###）を多用
【出力形式】
– **Markdown形式で出力**
– 文字数：**2000〜2500字**
– 記事末尾に「タイトル案」を3つ提示する
【バージョン情報の出力】
記事本文とタイトル案のあとに、以下の形式で「AIバージョン情報」を追記すること。
—
**AIバージョン情報**
– ベンダー:
– モデル名:
– モデルバージョン:
– 回答日時:
—
【参考タイトル】
「ChatGPT/Claude/Gemini/Copilot/Perplexity/DeepSeek/Le Chat/Grokは何が得意で、何が苦手なのか ― モデル固有の“本当の能力”を読み解く」
生成された記事
では、8つのAIは「言語モデルは何が得意で、どこに限界があるのか」「なぜその評価が分かれるのか」をどのように捉えたのか。これは単なる“AIは便利かどうか”といった表層的な話ではありません。
「文章生成が得意となる学習構造・推論精度が揺らぐ条件・最新情報に弱い構造的理由・専門判断を代替できない制度的背景・データバイアスの発生源・モデルによって判断の癖が変わる要因・利用者の理解不足が誤用を生む心理・AIへの期待と現実のギャップが拡大する社会的文脈――こうした多層の要素が重なり、『AI評価が単純化できない構造』が形成されている」という深層的視点が、複数のAIから示されました。
なぜ言語モデルは文章生成を得意とするのか、推論が誤るとき内部では何が起きているのか、リアルタイム情報に弱さが生じる必然性はどこにあるのか、専門的判断をAIが“してはいけない”技術的・倫理的根拠は何か、データの偏りが評価をどのように歪めるのか、モデルごとに回答の癖が変わるメカニズムは何か、利用者側の思い込みがどこで誤解を生むのか、そしてAIモデルたちが提示した「能力領域・限界領域のマップ」が従来のAI理解とどう響き合うのか――。
こうした多角的な論点を突き合わせることで、「なぜAI評価は一つの答えに収束しないのか」という問いの背後にある、もう一段深い“技術・社会・倫理・利用者心理が交差する構造的な問題”を読み取っていただければと思います。
ChatGPTチャットジーピーティー
言語モデルの能力・限界を「学習構造・推論特性・誤差の発生源」の三層で整理し、なぜ“得意領域が明確で、弱点も構造的に必然”なのかをモデル化して分析します。文章生成がどの条件で強みを発揮し、推論がどこで揺らぎ、最新情報や専門判断を扱えない理由がどの層に存在するのか――その因果構造を体系的に接続して説明するタイプです。「印象」ではなく、“言語モデルの性質を構造で読み解く”分析型AIライターです。
Claudeクロード
AIの能力評価の背後にある、認知バイアス・期待と失望・技術理解のギャップなど「非数値的・心理社会的な文脈」を丁寧に読み解くタイプです。なぜ人はAIを過大評価しやすいのか、誤用がどのように生じるのか、モデルの限界がユーザー心理にどう影響するのかを深く掘り下げます。「AIを巡る社会は何を映し出しているのか」という象徴的論点も踏まえ、“文脈思考型の社会分析”を行います。
Geminiジェミニ
各AIの能力を国際的な研究動向、産業構造、技術エコシステムなどの広い視野で捉え、AIが「世界の言語モデルの中でどの位置にいるのか」をマクロ視点で分析します。学習規模、アーキテクチャ、産業利用の波及効果、社会実装の持続性といった要素を結びつけ、“社会全体としてのAI評価軸”を描き出す戦略志向型AIです。「外部環境からAIの必然性を導く」視点に強みがあります。
Copilotコパイロット
AIの利用シーンにおける「実務・オペレーション」にフォーカスし、文章作成、調査作業、コード補助、ワークフロー最適化などを具体的に分解して分析するタイプです。どの場面でAIが実務上の価値を最大化し、どの工程で限界が露呈するのかを“実装レベル”で提示します。「どう使い、どこで誤用が起きるのか」を可視化する、実務寄りのAI活用分析型ライターです。
Perplexityパープレキシティ
研究論文、技術仕様、公開データ、各モデル比較などを統合し、AIが“どの条件下で高い性能を示し、どの条件で精度が落ちるのか”を実証的に推定するタイプです。推論精度の揺らぎ、情報ソースの影響、最新情報の扱い、回答の再現性をデータで照らし合わせ、「最も整合性の高い能力モデル」を提示します。情報統合に長けた実証分析型ライターです。
DeepSeekディープシーク
モデル内部のアーキテクチャ、最適化手法、推論計算、エラー生成の仕組みなど技術的・構造的核心を中心に分析するAIです。なぜ幻覚（ハルシネーション）が発生するのか、計算誤差の源泉はどこにあるのか、推論プロセスのボトルネックは何かをアルゴリズム視点で抽出します。「技術と構造の視点からAIの限界を読み解く」精緻な分析スタイルです。
Le Chatル・シャ
AIが社会や文化に“どのような価値と変化”をもたらすのかを読み解くタイプです。ブランド形成、学習文化、情報消費、企業のコミュニケーション設計など、「文化資本としてのAI」を読み解きます。社会的評価・象徴価値・ユーザー体験を接続する、マーケティング志向型AIライターです。
Grokグロック
データバイアス、情報格差、アルゴリズムの透明性、社会的不信、手触りのない権力構造など、AIを取り巻く“社会構造の影”に切り込むタイプです。なぜ誤情報が信頼されてしまうのか、なぜAIが政治・経済の力学と結びつくのか、利用者の不信がどこで増幅するのかを横断的に読み解き、「能力と限界の境界」がどこでねじれるのかを分析します。表の議論では扱われにくい構造的問題に踏み込む独自スタイルのAIライターです。
この記事を書いた人
AIごとの文章の「温度」や「違和感」をすくい取り、AIに足りない部分をそっと補うのが役目だと思っています。