Name: 必要なAIツールはこれだけ（12分ガイド） (The Only AI Tools You Need (12-Minute Guide))
Uploaded: 2026-01-26T04:36:15.000Z
Duration: 11 min 56 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

I use around 10 AI tools for 90% of my work, and

私の仕事の90%は、およそ10個のAIツールを使っていて、

それぞれが特定の分野で優れています。

But figuring out which tool works best for what task usually takes months of trial and error.

でも、どのツールがどのタスクに最適かを見つけるには、通常、数ヶ月の試行錯誤が必要です。

So I'll share the one thing each tool does better than alternatives, so you walk away with a clear mental model for when to use what.

そこで、各ツールが他よりも優れている点を一つずつご紹介します。そうすれば、いつ何を使うべきか、明確なメンタルモデルを持って帰れるはずです。

I've grouped these tools into four categories across a two part series.

これらのツールは、2部構成のシリーズで4つのカテゴリーに分けました。

すべてをカバーするには、あまりにも多すぎるのです。

This video covers everyday and specialist AI.

この動画では、日常使いと専門的なAIを扱います。

While part two covers the remaining two categories, let's get started kicking things off with everyday AI.

パート2では残りの2つのカテゴリーを扱いますが、まずは日常的なAIから始めましょう。

These are your general purpose chatbots, ChatGPT, Gemini, and Claude.

これらは、ChatGPT、Gemini、Claudeのような、汎用チャットボットです。

And while they seem interchangeable, their motes the specific things they do best have actually become quite distinct, starting with the OG ChatGPT.

そして、それらは同じように使えそうに見えますが、得意とする具体的なタスクは、オリジナルのChatGPTから始まって、かなり明確になってきました。

While Gemini and Claude are arguably just as capable in raw power, ChatGPT still holds the crown in one area.

GeminiやClaudeも同等の能力を持っていると言えますが、ChatGPTは依然として一つの分野でトップの座を維持しています。

最も指示に従順なモデルなのです。

It's in plain English, ChatGPT drops fewer balls when you hand it a complex checklist.

平易な言葉で言うと、ChatGPTは複雑なチェックリストを渡されたときに、ミスをすることが少なくなります。

他のモデルも同じくらい賢いかもしれませんが、

give them a lengthy set of instructions and they'll sometimes skip a step or decide they know better.

長めの指示を与えると、時々ステップを飛ばしたり、自分の方がよく知っていると思い込んだりします。

If you want proof of this, just ask each model to optimize a rough prompt for itself.

その証拠が欲しいなら、各モデルに自分自身のためのプロンプトを最適化するように頼んでみてください。

ChatGPT will generate a noticeably longer and more detailed prompt, because it knows it can handle the complexity.

ChatGPTは、複雑さを処理できることを知っているので、明らかに長く詳細なプロンプトを生成します。

And if you run that optimized ChatGPT prompt through both ChatGPT and Gemini, for example, you'll notice two things.

そして、例えばその最適化されたChatGPTのプロンプトをChatGPTとGeminiの両方で実行すると、二つのことに気づくでしょう。

First, ChatGPT thinks longer because it's actually checking every requirement, and it follows each instruction to the letter.

まず、ChatGPTはすべての要件を実際にチェックしているので、より長く考え、各指示を文字通りに実行します。

Gemini, on the other hand, often takes shortcuts.

一方、Geminiはしばしば近道を選びます。

Pro tip I share the exact prompt optimizer in the Essential Power Prompts template linked below, but

プロンプト最適化ツールは、下記リンクのEssential Power Promptsテンプレートにそのまま記載していますが、

you can test this yourself with something as simple as optimize this prompt for ChatGPT.

ChatGPTのためにこのプロンプトを最適化して、といった簡単なものでもご自身で試すことができます。

ここにモデル番号を入力してください。

こちらが私のラフなプロンプトです。

Diving into a real world example, I gave both ChatGPT and Gemini the same complex prompt, a hiring rubric with a dozen requirements.

実際の例に入りますが、ChatGPTとGeminiの両方に、12個の要件を持つ採用基準という同じ複雑なプロンプトを与えました。

ChatGPTは、そのすべてを完全に満たしました。

Gemini's output looked right at first glance, but

Geminiの出力は、一見すると正しく見えましたが、

when I checked it against my original list, it had quietly dropped a few rules.

元のリストと照らし合わせてみると、いくつかのルールがひっそりと省かれていました。

ChatGPT doesn't decide which instructions matter, it just follows them.

ChatGPTは、どの指示が重要かを判断せず、ただそれに従うだけです。

次に、よりシンプルな例を挙げます。

Sometimes when you explicitly tell Gemini to search the web, it just doesn't.

Geminiに明示的にウェブ検索を指示しても、実行しないことがあります。

Which is wild, since Gemini and Google Search are both Google products, right?

GeminiもGoogle検索もGoogleの製品なのに、これは驚きですね。

Whereas with ChatGPT, when you enable web search, it performs the web search every single time.

一方、ChatGPTではウェブ検索を有効にすると、毎回ウェブ検索を実行します。

I know this is a small example, but it's downstream from ChatGPT's core superpower.

これは小さな例ですが、ChatGPTの核となる超能力に繋がるものです。

Obedience means you can trust the behavior you ask for.

従順さとは、求めた通りの振る舞いを信頼できるということです。

So as a rule of thumb, if the task has a lot of moving parts and getting one wrong breaks the whole thing.

ですから、経験則として、タスクに多くの要素があり、一つでも間違えると全体が台無しになる場合は、

まずはChatGPTから始めましょう。

Next up, Gemini where ChatGPT wins on obedience, Gemini wins on multimodality.

次に、従順さではChatGPTが勝ち、マルチモーダルではGeminiが勝つGeminiについてです。

In plain English, Gemini is able to process a massive amount of mixed media video, audio, images and text natively.

平たく言うと、Geminiは大量の動画、音声、画像、テキストといった様々なメディアをネイティブに処理できます。

Taking a look at this table, we see that only Gemini can handle all four types of media natively.

この表を見ると、ネイティブに4種類のメディアすべてを扱えるのはGeminiだけだとわかります。

It's able to quote unquote, listen to audio and quote unquote watch videos while ChatGPT and Claude use roundabout ways to access that information.

Geminiは、音声を聞いたり、動画を見たりすることができますが、ChatGPTやClaudeは、その情報にアクセスするために遠回しな方法を使っています。

What's more, Gemini's massive 1 million token context window means it can handle large video recordings, hour long audio recordings, full slide decks all together that would literally choke other models.

さらに、Geminiの100万トークンという巨大なコンテキストウィンドウは、他のモデルを圧倒するような、長時間の動画録画、1時間におよぶ音声録画、スライドデッキ全体などを処理できることを意味します。

If you watch my latest Gemini video, you remember the use case where I screen recorded a messy walkthrough of myself completing a task, uploading that video onto Gemini and asking Gemini to turn it into a ready to use SOP with perfect formatting, which is an example of Gemini ingesting video and turning it into text.

私の最新のGeminiの動画を見ていただければ、私がタスクを完了するまでの散らかった画面録画をGeminiにアップロードし、Geminiに完璧なフォーマットで利用可能なSOPに変換するように依頼したユースケースを覚えているでしょう。これは、Geminiが動画を取り込んでテキストに変換する例です。

では、さらに一歩進んでみましょう。

Imagine you just finished a weekly meeting.

週次の会議が終わったところを想像してみてください。

You have a video recording of the call, a 20 slide deck and a and a photo of a messy whiteboard session.

通話の録画、20枚のスライドデッキ、そして散らかったホワイトボードセッションの写真があります。

You can upload all three and ask Gemini to summarize what was discussed, pull out the key decisions and draft the follow up email.

これら3つすべてをアップロードし、Geminiに議論された内容を要約させ、重要な決定事項を抽出し、フォローアップメールを作成するように依頼できます。

Gemini is the only tool that can synthesize all three in one go.

Geminiは、これら3つすべてを一度に統合できる唯一のツールです。

All that said, I have to point out that Gemini's raw reasoning capabilities sometimes feels slightly behind ChatGPT, but

とはいえ、Geminiの生の推論能力は時々ChatGPTに少し劣るように感じますが、

when the task involves video, audio or massive files, the trade off is obviously worth it.

動画、音声、または巨大なファイルを扱うタスクでは、そのトレードオフは明らかに価値があります。

Speaking of matching the right tool to the task, today's sponsor HubSpot put together a free guide called the AI Productivity Stack that covers 50 tools organized by use case.

タスクに合ったツールを選ぶといえば、今日のスポンサーであるHubSpotが、ユースケース別に整理された50のツールを網羅した「AI生産性スタック」という無料ガイドを作成しました。

私が気に入っているのはこの点です。

While this video focuses on my personal favorites, your workflow probably needs something different.

この動画は私の個人的なお気に入りに焦点を当てていますが、あなたのワークフローには何か違うものが必要かもしれません。

Maybe you're in marketing and need SEO specific tools, or you manage a team and want to build automated workflows with reliable AI.

マーケティング担当者でSEOに特化したツールが必要だったり、チームを管理していて信頼できるAIで自動ワークフローを構築したいと思っているかもしれません。

This guide breaks down tools across business functions like research, design and marketing, and

このガイドは、リサーチ、デザイン、マーケティングなどのビジネス機能にわたるツールを分類しており、

for each tool it shows you the best use case, key features, pricing, and

各ツールについて、最適なユースケース、主な機能、価格、そして

ステップバイステップのワークフローを示しています。

What I found most useful is the decision logic at the end of each.

私が最も役立つと感じたのは、各項目の最後にある意思決定ロジックです。

So for example, the research category tells you exactly when to use Perplexity versus Claude versus Humada based on what you're actually trying to do, it's a great way to quickly understand what each tool does well.

例えば、リサーチのカテゴリでは、実際に何をしたいかに基づいて、Perplexity、Claude、Humadaのどれを使うべきかが正確にわかります。各ツールが何を得意としているかを素早く理解するのに役立ちます。

I'll leave a link to this free guide down below.

この無料ガイドへのリンクは下に貼っておきますね。

Thank you HubSpot for sponsoring this video.

この動画をスポンサーしてくださったHubSpotさん、ありがとうございます。

Rounding out the everyday AI category Claude Claude Superpower is producing higher quality first drafts than the other models.

日常的なAIのカテゴリでは、Claudeの「Claude Superpower」が他のモデルよりも高品質な初稿を作成します。

In plain English, that means Claude's first attempt is usually closer to done.

つまり、Claudeの最初の試みが、より完成に近いということです。

このSuperpowerは2つの分野に現れます。

まず、コーディングです。面白い事実があります。

The latest version of Gemini beat the older version of Claude in every single benchmark score, except for the coding one, which is crazy.

Geminiの最新バージョンは、コーディング以外のすべてのベンチマークスコアでClaudeの旧バージョンを上回りましたが、コーディングだけは違ったのです。これは驚きです。

So obviously Anthropic has figured out something related to coding, the others haven't.

明らかにAnthropicはコーディングに関連する何かを理解していますが、他の企業はそうではありません。

And in practice, developers universally agree that Claude writes functional code on the first try more consistently than alternatives.

そして実際、開発者はClaudeが代替案よりも一貫して、最初の試みで機能的なコードを書くことに普遍的に同意しています。

では、実際の例をご紹介します。

I needed to bulk export conversations from a customer service platform, but

あるカスタマーサービスプラットフォームから会話を一括エクスポートする必要があったのですが、

the support team said only developers could do it.

サポートチームからは開発者しかできないと言われました。

I described the problem and Claude not only gave me step by step instructions, but

問題を説明したところ、Claudeはステップバイステップの指示をくれただけでなく、

also wrote a script in Go that worked on the first try.

Go言語のスクリプトも書いてくれて、それが一発で動作したんです。

I don't even know what Go is, nor can I write code.

私はGo言語が何かも知りませんし、コーディングもできません。

Another example I asked all three models to turn a static image into an interactive chart, and

別の例として、3つのモデルすべてに静止画をインタラクティブなチャートに変換するように依頼したところ、

Claude performed the best on the first try.

Claudeが最初の試みで最も良い結果を出しました。

So basically, anything that requires generating working code tends to favor Claude Pro Tip when it comes to diagrams, you can ask Claude to generate mermaid code, which you can then paste directly into tools like Excalidraw to get clean visuals in minutes.

つまり、動作するコードの生成が必要なことは、Claudeが得意とするところです。ヒントですが、図に関しては、ClaudeにMermaidコードを生成するように頼むことができます。それをExcalidrawのようなツールに直接貼り付けると、数分できれいなビジュアルが得られます。

Area 2 Polishing copy beyond Code Claude produces written drafts that sound human and need fewer revisions.

分野2：コーディング以外の文章の推敲。Claudeは人間らしい自然な文章のドラフトを作成し、修正回数を減らします。

When you need to tighten an argument or match a specific voice, Claude just gets it.

引数を絞り込んだり、特定のトーンに合わせたりする必要がある場合、Claudeはそれを的確に理解します。

Put simply, it's exceptionally good at style matching.

つまり、スタイルのマッチングが非常に得意なのです。

Once you share examples of your existing work, it replicates your tone almost perfectly.

既存の作品の例を共有すれば、あなたのトーンをほぼ完璧に再現してくれます。

When I was in corporate, I'd shared previous documents so Claude could replicate that voice across presentations and performance reviews.

会社員だった頃は、プレゼンテーションや業績評価全体でそのトーンを再現できるように、過去の文書を共有していました。

And now as a creator, I feed it my existing YouTube scripts to help refine new drafts.

そして今、クリエイターとして、YouTubeの既存のスクリプトをClaudeに読み込ませて、新しいドラフトの推敲に役立てています。

At this point, you might be wondering how I use all three everyday AI tools together.

さて、この3つのAIツールを毎日どのように組み合わせて使っているのか、疑問に思っているかもしれませんね。

In a nutshell, ChatGPT or Gemini usually handles the beginning of my work ideation research, drafting the outline of a presentation Claude that handles the last mile, turning that rough output into something I'm ready to present or publish.

要するに、ChatGPTやGeminiは通常、私の仕事のアイデア出しやリサーチの初期段階、プレゼンテーションのアウトライン作成を担当し、Claudeが最後の仕上げをして、そのラフな出力を発表したり公開したりできるものに変えてくれます。

Quick note on Grok A lot of people ask why I don't use it.

Grokに関する簡単な注釈です。なぜ使わないのかとよく聞かれます。

Grok's superpower is its direct access to the Twitter x Firehose right?

Grokのスーパーパワーは、TwitterのX Firehoseに直接アクセスできることですよね？

So it's the best option for people who need to analyze breaking news events in real time.

ですので、リアルタイムで速報的なニュースイベントを分析する必要がある人にとって、最良の選択肢となります。

私にはその必要がありませんでした。

And as a rule of thumb, we should never use tools just for the sake of using tools.

そして、経験則として、ツールを使うためだけにツールを使うべきではありません。

We should only add them to our toolkit when they solve an actual problem.

実際に問題を解決する場合にのみ、ツールキットに追加すべきです。

We have Here's a quick recap of the three models and when to use them.

3つのモデルとそれぞれの使い方の簡単なまとめです。

And if you're wondering whether you need all three, the short answer is no.

そして、3つすべてが必要かどうか疑問に思っているなら、答えは「いいえ」です。

Most people should stick with a paid version of ChatGPT and get really good at it.

ほとんどの人は、ChatGPTの有料版を使い続け、それに習熟することが良いでしょう。

But if you can afford multiple subscriptions and your workflow can take advantage of their individual superpowers, mix and match as needed.

しかし、複数のサブスクリプションに加入でき、ワークフローで個々のスーパーパワーを活用できるのであれば、必要に応じて組み合わせましょう。

Fun fact According to this study on open router data models from different labs like ChatGPT and Gemini and expand the pie of AI use cases precisely because they excel at different things onto the second category, specialist AI.

豆知識として、ChatGPTやGeminiのような異なるラボからのオープンルーターデータモデルに関するこの研究によると、AIのユースケースの幅は、まさにそれらが異なる点で優れているため広がり、2番目のカテゴリーであるスペシャリストAIへと展開します。

Before diving in, let's clear up a very common misconception.

始める前に、よくある誤解を一つ解消しましょう。

字幕リスト動画再生

必要なAIツールはこれだけ（12分ガイド） (The Only AI Tools You Need (12-Minute Guide))

specific

entire

massive

context