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「AIツール多すぎて、結局どれ使えばいいの？」みたいな状態になっていませんか。

私も独立してすぐの頃、ChatGPT・Claude・Gemini・画像生成AI…と気になるツールが増えすぎて、全部試しては中途半端に使う、というのを繰り返していた時期がありました。

で、フリーランスとして1年半ほど実務で使い続けてわかったのは、「全部使う必要はない。仕事の工程ごとに1つ決めて使い倒すのが一番効率がいい」ということです。

この記事では、私が実際にフリーランスの仕事で毎日使っているAIツール7つを、工程別に紹介します。

結論：この7つで仕事が回っている

ざっくり先にまとめると、こんな感じです。

工程 ツール 用途
テキスト生成（汎用） ChatGPT 企画・メール・リサーチ
長文分析・コード Claude 仕様書読み込み・レビュー
Google連携 Gemini スプレッドシート・検索連動
コーディング Claude Code 実装・デバッグ・リファクタ
AIエージェント Dify 繰り返し作業の自動化
デザイン Canva AI SNS画像・プレゼン資料
画像生成 Gemini（Imagen 3） ブログアイキャッチ・素材

1つずつ、「なぜこれを選んだか」と「実際にどう使っているか」を書いていきます。

1. ChatGPT — 何でも屋として毎日使う

一番使用頻度が高いのはやっぱりChatGPT。企画のブレスト、メール文面の下書き、リサーチの壁打ち、議事録の要約。「とりあえず聞いてみる」の相手として最強です。

無料版でも十分使えますが、私はPlusプラン（月額約3,000円・2026年4月時点）を使っています。GPT-5.4が使えるのと、ファイルアップロードやカスタム指示の自由度が上がるのが大きいですね。

→ 関連: ChatGPTのカスタム指示で回答が劇的に変わる話

2. Claude — 長い文書の読み込みが圧倒的

Claudeの一番の強みは、長い文書を読み込ませたときの理解力。仕様書やマニュアルを丸ごと渡して「ここの矛盾を指摘して」みたいな使い方がめちゃくちゃ便利です。

ChatGPTと比べると、Claudeの方が「指示通りに丁寧にやってくれる感」が強い印象。コードレビューや文章の推敲ではClaudeを使うことが多いです。Proプランは月額$20（約3,000円・2026年4月時点）。

→ 関連: ClaudeとChatGPTの違い｜ビジネス活用で選ぶなら

3. Gemini — Google連携が強すぎる

Geminiは正直、単体のチャットとしてはChatGPTやClaudeに劣る場面もあります。でも、Google WorkspaceとつながっているのがGeminiの最大の武器。

スプレッドシートの分析、Gmailの要約、Google検索との連動。Googleのサービスを日常的に使っているなら、Geminiは入れておいて損はないです。無料で使える範囲も広い。

→ 関連: Geminiを仕事で使い倒してわかった5つのこと

4. Claude Code — コーディングの相棒

エンジニアとしての仕事では、Claude Codeが手放せなくなりました。ターミナルから直接使えるAIアシスタントで、コードの実装・デバッグ・リファクタリングを一緒にやってくれます。

「この関数のテスト書いて」「このエラーの原因調べて」みたいな指示を出すだけで、ファイルを読んで・修正して・テストまで自動で回してくれる。プログラミングスクール時代の自分に教えてあげたいツールです。

→ 関連: Claude Codeの使い方｜実案件で使い倒してわかった5つのこと

5. Dify — 繰り返し作業をAIエージェントに任せる

「毎回同じようなプロンプトを打っている作業」があるなら、Difyで自分専用のAIエージェントを作ってしまうのが効率的です。

私の場合、ブログ記事の構成案を作るエージェントや、見積書の下書きを作るエージェントをDifyで構築しています。一度作ると、以降はワンクリックで動くので、時間の節約効果がすごい。

→ 関連: Difyで自分専用AIエージェントを作る5手順

6. Canva AI — デザインはこれ1つで完結

SNSの投稿画像、プレゼン資料、名刺デザイン。フリーランスだとデザインを外注するほどでもない場面が多いんですよね。そういうときにCanva AIがあると、テンプレートを選んでテキストを入れるだけでそれっぽいものができます。

「Magic Design」機能で、テーマを入力するだけでデザイン候補を出してくれるのも便利。無料プランでもかなり使えますが、Pro（月額1,500円程度・2026年4月時点）にすると素材の幅が広がります。

7. Gemini画像生成（Imagen 3）— ブログのアイキャッチに

ブログのアイキャッチ画像やSNS用の素材は、Geminiの画像生成（Imagen 3モデル）で作ることが増えました。Google AIスタジオから無料で使えて、商用利用も可能です。

「フラットなイラスト風で、ティール色をアクセントに」みたいなプロンプトで、ブログのトーンに合った画像を量産できます。

→ 関連: AI画像生成の始め方｜無料ツール比較と使い分け

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選び方のコツ：全部使わなくていい

7つ紹介しましたが、全部いきなり使い始める必要はまったくないです。

おすすめの始め方は、まずChatGPTかClaude、どちらか1つを2週間ほど使い倒すこと。「AIに聞く」という習慣ができたら、自分の仕事に足りない部分を別のツールで補完していく、という順番がいいと思っています。

「デザインが必要ならCanva AI」「コードを書くならClaude Code」「Google連携したいならGemini」。工程ごとに1つずつ試していけば、半年後には自分なりのAIツールセットが出来上がっているはずです。

まとめ

  1. AIツールは「全部使う」のではなく「工程ごとに1つ決める」が効率的
  2. 汎用チャットはChatGPTかClaudeのどちらかをメインに
  3. Google連携ならGemini、コーディングならClaude Code
  4. 繰り返し作業はDifyでエージェント化すると時短効果が大きい
  5. まず1つ使い倒す → 足りないところを別ツールで補完、が正解

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ChatGPTやClaude、Geminiを仕事で使っているけど、なんか毎回「うーん、そうじゃないんだよな…」みたいな回答が返ってくる。そんな経験、ありませんか。

私もフリーランスとして独立してから毎日のようにAIを使っているんですが、最初の半年くらいは正直、AIの回答に満足できないことが多かったんですよね。

で、あるとき気づいたんです。AIが悪いんじゃなくて、指示の出し方（プロンプト）に「型」があるということに。

営業・起業・人材業界を経てエンジニアに転身し、今はAIを使った制作やレクチャーを仕事にしている私が、実務で本当に使っている「プロンプトの型」を5つ紹介します。

この記事を読むと、こんなことができるようになります。

型1：ロール指定 — 「あなたは〇〇の専門家です」

まず一番基本にして一番効果があるのが、AIに「役割」を与えることです。

たとえば「提案書を書いて」とだけ言うのと、「あなたはWeb制作歴10年のディレクターです。中小企業の経営者向けに提案書を書いてください」と言うのでは、回答の具体性がまったく違います。

ざっくりいうと、AIは「誰として答えるか」が決まると、その人が使いそうな語彙・構成・視点に自動で合わせてくれるんですよね。

実務での使い方

私がよく使うのはこんな感じです。

ちなみに、2026年4月時点でこの「ロール指定」が特に効くのはClaude（Claude 4.5/4.6）とChatGPT（GPT-5.2）です。Gemini 3も対応していますが、やや効きが弱い印象があります。

型2：出力形式の指定 — 「表形式で」「箇条書きで」

これ、意外とやっていない人が多いんですが、「どんな形で答えてほしいか」を指定するだけで、使いやすさが全然変わります。

「メリットとデメリットを教えて」だけだと、長い文章でダラダラ返ってくることがありますよね。でも「メリットとデメリットを表形式で、各3つずつ」と指定すると、そのまま資料に貼れるレベルの整理された回答が返ってきます。

よく使う出力形式の指定

型3：ステップ分解 — 「まず〇〇して、次に〇〇して」

複雑なタスクをAIに頼むとき、一発で完璧な回答を求めるとだいたい失敗します。

で、私がやっているのは「思考のステップを分解して指示する」方法です。

たとえば「LPのコピーを書いて」ではなく、こう指示します。

ステップ1: まずターゲットユーザーの悩みを3つ挙げてください
ステップ2: 各悩みに対する解決策を1行で書いてください
ステップ3: ステップ1と2をもとに、ファーストビューのキャッチコピーを3案出してください

こうすると、AIが各ステップで「考えてから」次に進むので、最終的な出力の精度がかなり上がるんですよね。

私がクライアントのLP制作をするときも、いきなり全体を書かせるんじゃなくて、「ペルソナ整理→悩み抽出→構成案→各セクション」とステップを踏ませています。

型4：制約条件 — 「〇〇は使わない」「〇〇を含めて」

AIって、放っておくと「いい感じの一般論」を返しがちなんですよね。

それを防ぐのが「制約条件」です。何を入れて、何を入れないかを明確に指示します。

具体例

制約をつけるとAIの「自由度」が下がるので、かえって狙い通りの回答が返ってきやすくなる。これ、けっこう逆説的なんですが、私の実感としては一番効果が大きい型かもしれません。

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型5：フィードバックループ — 「改善点を3つ挙げて、修正版を出して」

最後の型は「AIに自分の出力を評価させる」方法です。

1回目の回答をもらったあとに、こう聞きます。

上記の回答について、以下の観点で改善点を3つ挙げてください：
1. 読者にとって分かりやすいか
2. 具体性が十分か
3. 冗長な部分はないか

その上で、改善版を出力してください。

これ、やってみると分かるんですが、2回目の出力が明らかに良くなります。AIが「自分で自分を校正する」感じですね。

私はブログ記事の下書き、クライアントへの提案文、レクチャー用の資料…だいたい全部このフィードバックループを最後にかけています。

まとめ：プロンプトの型5つ

  1. ロール指定 — AIに役割を与えて、回答の視点を固定する
  2. 出力形式の指定 — 表・箇条書き・文字数で、そのまま使える形にする
  3. ステップ分解 — 複雑なタスクは段階を踏ませて精度を上げる
  4. 制約条件 — 入れるもの・入れないものを明示して、一般論を防ぐ
  5. フィードバックループ — AIに自己評価させて、2回目で仕上げる

どれも難しいことじゃないんですが、5つ全部を意識するだけで、AIとの仕事のやり方がけっこう変わるはずです。まずは1つ、今日の仕事で試してみてください。

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「生成AIが便利なのはわかったけど、実際の仕事でどう使えばいいの？」みたいな人、けっこう多いんじゃないかなと思っています。

私自身、2023年にフリーランスとして独立してから、ChatGPT・Claude・Geminiを毎日のように使っているんですが、正直なところ最初の半年くらいは「なんとなく触ってるだけ」の状態でした。

で、あるとき気づいたんですよね。AIって「何に使うか」を決めてからじゃないと、ずっと”遊び”で終わるなと。

営業・起業・人材業を経てエンジニアに転身し、今はWeb制作とAIレクチャーをやっている私が、実際に毎日やっている「生成AIルーティン」を5つ紹介します。

この記事を読むと、こんなことがわかります。

結論：AIは「朝・昼・夕」の3回使うだけで仕事が変わる

ざっくりいうと、私の生成AI活用ルーティンはこんな感じです。

1つずつ解説していきます。

ルーティン1：朝イチの情報収集はGeminiに任せる

朝起きてまずやるのが、Geminiでの情報収集です。

Google Workspaceと連携しているので、Gmailの未読をざっと要約してもらったり、前日のカレンダーから「今日やるべきこと」をリストアップしてもらったりしています。

具体的にやっていること

Geminiに「昨日のメールで返信が必要なものを3件以内でまとめて」と頼むと、だいたい1分で優先度付きのリストが返ってきます。以前は朝の30分をメールチェックに使っていたのが、5分で終わるようになりました。

ちなみに、2026年4月時点でGemini 3.1 Proが最新モデルです。Google AI Pro（月額2,900円）で使えますが、無料版のGemini 2.5 Flashでも基本的な情報整理は十分こなせます。

ルーティン2：コーディングはClaudeと一緒に

午前中のメイン作業であるコーディングは、Claude Codeを使っています。

私はWeb制作がメインの仕事なんですが、WordPressのカスタマイズやLP制作のコーディングで、Claudeの長文理解力がめちゃくちゃ助かるんですよね。

Claudeが得意なこと

既存のコードベースを丸ごと読み込んで「この部分を修正して」と頼むと、文脈を理解した上で修正案を出してくれます。Claude Opus 4.6は100万トークンのコンテキストウィンドウを持っているので（2026年4月時点）、大きなプロジェクトでも全体を把握しながら作業できるのが強みです。

35歳でプログラミングスクールに通ってゼロからエンジニアになった私にとって、Claudeは「隣に座っている先輩エンジニア」みたいな存在です。わからないことを聞いても嫌な顔しないですし。

ルーティン3：提案書と文章作成はChatGPTで

午後は、クライアントへの提案書や記事の下書きを作る時間です。ここではChatGPTを使っています。

ChatGPTを選ぶ理由

提案書って、構成を考えるのに時間がかかるじゃないですか。ChatGPTのGPT-5.4（2026年4月時点の最新モデル）は、「この業種のクライアント向けにLP制作の提案書を作って」と伝えると、かなり実用的な骨子を出してくれます。

もちろんそのまま使うわけじゃなくて、自分の経験やクライアントの状況に合わせてカスタマイズします。でも「ゼロから考える」のと「たたき台から育てる」のでは、かかる時間が全然違うんですよね。だいたい提案書1本あたり、2時間かかっていたのが40分くらいになりました。

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ルーティン4：夕方の振り返りで翌日を楽にする

夕方、仕事を終える前にやっているのが「今日の振り返り」です。

Claudeに「今日やったことリスト」を箇条書きで伝えて、「明日の優先タスクを3つ提案して」と頼みます。自分だと「全部やらなきゃ」と思いがちなところを、AIが冷静に優先順位をつけてくれるので助かります。

意外と効果が大きいポイント

この「振り返り→翌日の計画」を毎日やるようになってから、朝の「さて、何からやろう」という迷いがなくなりました。地味ですけど、これがいちばん生産性に効いている気がしています。

ルーティン5：リサーチと壁打ちは3つを使い分ける

これは時間帯を問わず、必要なタイミングで使います。使い分けはこんな感じです。

3つ全部課金する必要はあるか？

正直なところ、3つ全部に課金しています。ChatGPT Plus（月額約3,000円）、Claude Pro（月額約3,000円）、Google AI Pro（月額2,900円）で、合計月9,000円くらいです（2026年4月時点）。

高いと思うかもしれませんが、フリーランスにとって「時間＝売上」なので、1日30分でも節約できれば月に15時間。時給3,000円で計算しても45,000円分の価値があると考えると、十分元は取れている感覚です。

ただ、最初から3つ入れる必要はないと思っていて。まずはChatGPT無料版かGemini無料版で試して、「これは仕事で使える」と実感してから有料プランに移行するのがおすすめです。

まとめ：AIは「道具」じゃなく「仕事仲間」になる

フリーランスの生成AI活用ルーティンをまとめます。

  1. 朝の情報収集はGeminiでメール・スケジュールを一括整理
  2. コーディングはClaudeで長文コンテキストを活かして効率化
  3. 提案書・文章はChatGPTでたたき台を高速生成
  4. 夕方の振り返りで翌日のタスクを自動整理
  5. リサーチは3つを使い分けて得意分野に任せる

大事なのは、AIに「全部やってもらう」んじゃなくて、「自分の仕事のどこに入れるか」を決めることだと思っています。まずは1つでいいので、明日の朝から試してみてください。

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「AIエージェントって最近よく聞くけど、自分で作れるの？」

って思ってる人、けっこう多いんじゃないかなと思っています。

結論からいうと、Difyというツールを使えば、プログラミングなしで自分専用のAIエージェントが作れます。しかも無料プランがあるので、まず試すだけならお金もかかりません。

私自身、エンジニアとして開発をする中で「これ、AIに任せられるな」と思う業務がどんどん増えてきて、Difyでいくつかエージェントを作って使っています。問い合わせ対応の下書き、リサーチの自動化、議事録の要約…みたいな感じですね。

この記事では、Difyを使ってAIエージェントを作る具体的な5手順を、ざっくりわかりやすく解説します。

そもそもDifyって何？

Dify（ディフィ）は、ノーコードでAIアプリやAIエージェントを構築できるプラットフォームです。2026年4月時点で、全世界で100万以上のプロジェクトが稼働しているとされています。

何がすごいかというと、ChatGPT（GPT-4o）やClaude、Geminiなど、好きなAIモデルを選んで組み合わせられるところ。しかもドラッグ&ドロップで処理の流れを設計できるので、コードを1行も書かずにAIアプリが作れるんですよね。

料金（2026年4月時点）

クラウド版の料金はこんな感じです。

まず無料のSandboxで試して、使えそうなら有料にする…という流れが一番無駄がないです。ちなみにセルフホスト版（自分のサーバーに設置）なら完全無料で使えます。

STEP 1：Difyにアカウント登録する

まずはDifyの公式サイト（dify.ai）にアクセスして、アカウントを作ります。Googleアカウントで登録できるので、1分もかかりません。

登録するとダッシュボードが表示されます。ここがエージェント作りのホームベースになります。

STEP 2：「エージェント」タイプでアプリを新規作成

ダッシュボードの「アプリを作成」ボタンを押すと、いくつかのアプリタイプが出てきます。

ここで「エージェント」を選びます。エージェントは、ただ質問に答えるだけじゃなく、Web検索やファイル読み込みなどのツールを自分で判断して使ってくれるタイプのAIです。

ざっくりいうと、チャットボットが「聞かれたことに答える」のに対して、エージェントは「自分で考えて動く」という違いがあります。

STEP 3：AIモデルとプロンプトを設定する

エージェントの設定画面では、まず使うAIモデルを選びます。

次にプロンプト（AIへの指示文）を書きます。ここがエージェントの「性格」と「能力」を決める部分なので、一番大事です。

たとえば「あなたはWeb制作の見積もりアシスタントです。ユーザーが要件を伝えたら、工数と概算費用を出してください」みたいな感じですね。

コツは「役割」「やること」「やらないこと」の3つを明確に書くこと。曖昧な指示だと、AIも曖昧な回答しか返してくれません。

STEP 4：ツールを追加して「できること」を増やす

エージェントの本領はここからです。ツールを追加することで、AIが「自分で検索する」「ファイルを読む」「APIを叩く」といったアクションを取れるようになります。

Difyで使える主なツールはこんな感じです。

私が実際に使っていて便利だなと思うのは「ナレッジベース」です。自分の過去のブログ記事やサービス資料をアップしておくと、それをもとに回答してくれるので、問い合わせ対応がめちゃくちゃ楽になります。

STEP 5：テスト→公開→運用

設定が終わったら、右側のプレビュー画面でテストします。実際に質問を投げてみて、期待通りの回答が返ってくるか確認してください。

うまくいかない場合は、だいたいプロンプトの修正で解決します。「もっと具体的に答えて」「箇条書きで回答して」みたいな追加指示を入れていくイメージですね。

テストがOKなら「公開」ボタンを押すだけ。Web埋め込み用のURLやAPIキーが発行されるので、自社サイトやSlackに組み込めます。

「自分の業務に合ったAIエージェントを一緒に作りたい」という方へ

MJ-Labでは、生成AIの導入から運用までマンツーマンでサポートする生成AIレクチャーを提供しています。Difyの設定からプロンプト設計まで、あなたの業務に合わせて一緒に作れます。

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まとめ

  1. Difyはノーコードで自分専用のAIエージェントが作れるプラットフォーム
  2. 無料プラン（Sandbox）があるので、まず試すのにお金はかからない
  3. 5つの手順：アカウント登録→アプリ作成→モデル&プロンプト設定→ツール追加→テスト&公開
  4. 一番大事なのはプロンプト設計。「役割・やること・やらないこと」を明確に
  5. ナレッジベースを使えば、自社の情報をもとに回答するAIが作れる

AIエージェントって聞くと難しそうに感じるかもしれないですが、Difyを使えば「とりあえず動くもの」は30分くらいで作れます。まずは無料プランで1つ作ってみると、「あ、こういうことか」って体感できると思いますよ。

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ChatGPT、仕事で使ってるけど「なんかイマイチ」って感じること、ないですか。

私もそうでした。ChatGPT Plusに課金しているのに、返ってくる回答がどこか一般的で、結局自分で書き直す——みたいな。

で、あるとき気づいたんですけど、ChatGPTの性能を引き出すのは「プロンプトの書き方」の前に「カスタム指示の設定」なんですよね。

カスタム指示とは？30秒で理解する

カスタム指示は、ChatGPTに「自分はこういう人間で、こういう回答がほしい」と事前に教えておく機能です。

一度設定すると、すべての新しいチャットに自動で適用されます。つまり、毎回「私はフリーランスのエンジニアで……」と説明しなくていい。

設定場所は「Settings → Personalization → Custom Instructions」。無料版でも使えます。

カスタム指示を入れる前と後の違い

具体例で見てもらった方が早いと思います。

たとえば「LP制作の見積もりを作って」と聞いた場合。

カスタム指示なし:
「LP制作の見積もりテンプレートです。以下をご参考にしてください」→ 一般的なテンプレートが出てくる。自分の業務内容と全然合わない。

カスタム指示あり:
「フリーランスのLP制作として、クライアント（中小企業の経営者）向けの見積もり案です。ヒアリング項目・制作範囲・納期を含めています」→ 自分の仕事にフィットした内容が出てくる。

この差は、ChatGPTが「あなたが誰か」を知っているかどうかだけで生まれます。

私が実際に入れているカスタム指示

ここから本題です。フリーランスエンジニアとして実際に使っている設定を公開します。

「あなたについて知っておいてほしいこと」

・フリーランスのWebエンジニア（LP制作・コーディングが主業務）
・ビジネスサイド（営業・起業・経営）を10年以上経験後、エンジニアに転身
・主にBtoBのクライアント対応（中小企業の経営者、マーケ担当者）
・技術スタック: TypeScript, React, Next.js, Tailwind CSS, WordPress
・日本語で作業。技術用語は英語のままでOK

「どのように応答してほしいか」

・結論→理由→具体例の順で回答
・選択肢は3つまで。「他にも〜」は不要
・丁寧すぎる表現は使わない（「ご検討ください」→「どうしますか？」）
・コードには必ずファイルパス・コメント・言語指定を入れる
・間違いは指摘してほしい。お世辞は不要

なぜこの設定にしているか

1行1行に理由があります。いくつかピックアップすると:

「ビジネスサイド10年以上→エンジニア転身」を入れている理由:

これを入れると、提案書やメールの下書きを頼んだとき、「技術仕様の羅列」ではなく「クライアントが知りたいこと」を意識した構成になります。ChatGPTがこちらの背景を知っていると、回答の文脈がガラッと変わるんですよね。

「選択肢は3つまで」を入れている理由:

ChatGPTは放っておくと5個も6個も出してきます。でも、ビジネスの現場で選択肢が4つ以上あると、人は「選べなくなる」。営業時代の経験からこれは確信しています。AIへの指示も同じです。

「間違いは指摘してほしい」を入れている理由:

ChatGPTにはデフォルトで「ユーザーに同意しやすい」バイアスがあります。この1行を入れると、コードレビューを頼んだときに「ここは問題があります」とちゃんと指摘してくれるようになります。

カスタム指示で効果が出やすい仕事3つ

カスタム指示は何にでも効きますが、特に効果が大きいのは以下の3つです。

① メール返信の下書き

BtoBのクライアント対応メールは、毎回「相手は中小企業の経営者で……」と説明するのが面倒。カスタム指示に入れておけば、「このメールに返信して」だけで適切なトーンの返信が出てきます。

② コードレビュー

技術スタックを指定しておくと、「TypeScriptのベストプラクティス」に沿った指摘をしてくれます。一人で仕事をしていると、コードレビューしてくれる同僚がいないので、かなり助かります。

③ 提案書・見積もりのドラフト

「私はこういう仕事をしていて、クライアントはこういう人」を知っているChatGPTが作る提案書のドラフトは、知らないChatGPTが作るものとは別物です。

やりがちな失敗と対策

失敗①: 詰め込みすぎ

カスタム指示には1,500文字の制限があります。最初、趣味や好きな技術書まで入れて、指示が矛盾し始めて回答の質が下がりました。仕事に直接関係する情報だけに絞るのがコツです。

失敗②: 「あなたはプロの〇〇です」系の設定

ネットでよく見る設定ですが、正直あまり効果を感じませんでした。それより「自分が誰か」「どんな回答がほしいか」を具体的に書いた方が、圧倒的に使いやすくなります。

まとめ

  1. カスタム指示は「ChatGPTに自分を知ってもらう」設定。プロンプトの前にまずここを整える
  2. 設定のコツは「仕事に直結する情報だけ」「具体的に」「1,500文字以内」
  3. 特にメール返信・コードレビュー・提案書で効果を実感しやすい
  4. 「プロの〇〇です」より「自分の経歴＋好みの回答スタイル」の方が効く

まずは上の設定をコピペして、自分の仕事内容に書き換えてみてください。10分の設定で、毎日のChatGPTの使い勝手がかなり変わるはずです。

もっと詳しく知りたい方へ

GPTsの業務別設定や1日の実務ワークフローまで含めた完全版は、Noteで公開しています。

MJ-Lab Note →

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「AIで副業って、本当に稼げるの？」

SNSとかで「AI副業で月10万円！」みたいな発信を見ると、ちょっと怪しく感じるじゃないですか。

でも、私自身がAIを使って独立してるので、これは断言できます。稼げます。ただし、楽して稼げるわけではないです。

私のキャリアをざっくり言うと、営業・起業・エンジニアといろんな仕事を経験してきて、2025年9月にMJ-Labとして独立しました。今はAIを活用したWeb制作・動画制作・レクチャー・Note有料記事の販売をやっています。

この記事では、AI副業として現実的に月5万円を目指せる方法を5つ、それぞれの始め方と一緒にまとめました。

AI副業5選｜現実的な収入目安つき

1. AIを使ったWeb制作（月5〜30万円）

個人的に一番おすすめです。LP（ランディングページ）やコーポレートサイトの制作を、AIコーディングツール（CursorやClaude Code）を使って効率化する方法。

従来のWeb制作だと1案件に何週間もかかっていたのが、AIを使うと工数が半分以下になるケースもあります。その分、価格を抑えつつ利益を確保できるんですよね。

始め方としては、まずHTML/CSSの基礎を学んで、Coconalaやランサーズで小さい案件から受注するのが王道です。私が最初の案件を取ったときの話も参考にしてみてください。

2. AI画像生成（月1〜5万円）

ChatGPTやMidjourneyで画像を生成して、ストック素材サイトに販売したり、SNSコンテンツの制作代行をする方法。

正直、ストック素材販売だけで大きく稼ぐのは難しいです。でも、「SNS運用代行の中で画像素材もAIで作ります」というパッケージにすると、単価が上がります。画像生成単体で勝負するより、他のスキルと組み合わせるのがコツです。

3. AI動画制作（月3〜15万円）

2026年はGoogle FlowやVeo 3.1などのAI動画生成ツールが実用レベルになっていて、撮影なしでPR動画を作れるようになりました。

企業のSNS動画、商品紹介動画、採用動画…需要はかなりあります。ただ、完全にAIだけで完結する案件はまだ少なくて、編集スキル（Premiere ProやCapCut）も必要です。「AIで素材を作って、編集で仕上げる」のが現実的な制作フローです。

4. AIライティング（月2〜10万円）

ChatGPTやClaudeを使って記事を書く仕事。ただし、これは注意が必要です。

「AIに丸投げした記事」は品質が低くて、すぐにバレます。AIは下書きと構成出しに使って、自分の経験や知見を加えて仕上げるのがポイント。もう一つの方向として、Note有料記事の販売もあります。自分の専門知識をまとめた記事を、¥500〜¥1,980で販売する形です。

5. AIレクチャー・コンサル（月5〜20万円）

「AIの使い方を教える」という副業。ChatGPTやCanvaの基本的な使い方を教えるだけでも、需要はあります。

特に40〜50代の経営者や個人事業主の方は、「AIに興味はあるけど、何から始めればいいか分からない」という人が多いんですよね。私もMJ-Labでマンツーマンのレクチャーをやっていますが、Claude Codeの使い方のような実践的な内容は特にニーズが高いです。

AI副業で月5万円を目指すロードマップ

月1: 学習期間（0円）

まずはChatGPTの無料版を毎日使ってみてください。プロンプトの書き方に慣れることが第一歩です。並行して、自分がやりたい副業の方向性（Web制作？画像生成？ライティング？）を決めます。

月2: ポートフォリオ作り（0〜5,000円）

実績がないと案件は取れません。まずは架空のクライアント向けに「こんなの作れます」というサンプルを3つくらい作ります。Web制作ならデモサイト、画像生成ならポートフォリオサイト、ライティングならNote記事がそのまま実績になります。

月3: 初案件獲得（月1〜5万円）

Coconala・ランサーズ・クラウドワークスに登録して、最初は相場より少し安めに設定して案件を取ります。「最初の1件」が一番ハードルが高いですが、ここを超えれば実績がつくので、2件目以降はグッと楽になります。

正直、最初の3ヶ月は「月5万円」に届かないかもしれません。でも、AIを使って効率化できるぶん、従来の副業よりは早く収益化できるはずです。焦らずにいきましょう。

AI副業を始めてみたいけど、何からやればいいか分からないという方へ

MJ-Labでは生成AI・Web制作のマンツーマンレクチャーを行っています。副業の始め方から案件獲得まで、一緒に進められます。

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まとめ

  1. AI副業は稼げる。ただし「AIに丸投げ」では稼げない
  2. おすすめはWeb制作（単価が高い）とレクチャー（需要が旺盛）
  3. 画像生成やライティングは、他のスキルと組み合わせると単価が上がる
  4. 最初の3ヶ月は「学習→ポートフォリオ→初案件」のステップで進める
  5. AIで効率化できる分、従来の副業より早く収益化しやすい

「副業やってみたいけど、時間がない」という人こそ、AIの力を借りてみてください。効率化できる部分をAIに任せれば、限られた時間でも成果は出せます。

関連サービス

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「AI画像生成って気になるけど、難しそう…」

そう思っている人、けっこう多いんじゃないかなと思っています。

でも、結論から言うと、2026年の今はめちゃくちゃ簡単に始められます。ChatGPTに「こんな画像作って」と日本語で頼むだけで、それなりのクオリティの画像が出てくる時代なんですよね。

私自身、MJ-LabでWeb制作や動画制作をやる中で、AI画像生成は日常的に使っています。ブログのアイキャッチ、SNS用の素材、クライアントへの提案イメージ…用途は幅広いです。様々なビジネス経験を経て35歳でエンジニアに転身して、そこから生成AIと出会ったんですが、画像生成は「これは仕事が変わるな」と一番感じた分野でした。

この記事では、初心者が今日から始められるAI画像生成ツールを比較して、使い分けのコツをまとめました。

AI画像生成ツール主要5選｜用途別の比較

2026年3月時点で、個人が使えるAI画像生成ツールの主要どころは以下の5つです。

1. ChatGPT（DALL-E統合）

一番手軽です。ChatGPTのチャット画面で「〇〇な画像を作って」と入力するだけ。日本語OKで、追加のアプリも不要。無料版でも画像生成が使えます（回数制限あり）。

2026年3月時点ではGPT-5.4が最新モデル。有料プラン（Plus: 月額$20）だと回数制限が大幅に緩和されます。「とにかく最初の1枚を作ってみたい」なら、まずはここからでOKです。

2. Midjourney

クオリティの高さではトップクラス。特にアート系・広告系・コンセプトビジュアルが得意で、プロのデザイナーや映像関係者にも愛用者が多いです。v7が最新版。

ただ、月額$10〜の有料プランが必須で、Discordベースの操作に最初は戸惑うかもしれません。「クオリティ重視で、ある程度使い慣れたら」という位置づけです。

3. Adobe Firefly

Adobeが提供しているだけあって、著作権リスクが低いのが最大の特徴。学習データにストック素材を使っているので、商用利用での安心感があります。無料枠もあり。

Photoshopとの連携もスムーズなので、デザイン作業の延長で使いたい人には相性がいいです。

4. Canva

デザインツールとしてすでに使っている人なら、追加料金なしでAI画像生成機能が使えます。テンプレートと組み合わせて「SNS投稿用の画像をAIで作る」みたいな使い方が便利。

画像生成AIとしての性能は他に劣りますが、「デザイン＋画像生成」がワンストップでできるのは強みです。

5. Stable Diffusion

オープンソースで、ローカル環境で動かせる画像生成AI。カスタマイズの自由度が一番高いですが、環境構築にある程度の技術知識が必要です。

「自分好みのモデルを使い分けたい」「大量に生成したい」という上級者向け。初心者がいきなり手を出すのはおすすめしません。

比較まとめ

ツール 難易度 費用（2026年3月時点） おすすめ用途
ChatGPT ★☆☆ 無料〜$20/月 まずはここから。日常使い
Midjourney ★★☆ $10〜/月 高品質ビジュアル。広告・アート
Adobe Firefly ★★☆ 無料枠あり 商用利用。著作権安心
Canva ★☆☆ 無料〜¥1,500/月 SNS素材。デザインと一体化
Stable Diffusion ★★★ 無料（PC環境必要） 上級者。カスタマイズ

初心者におすすめの始め方3ステップ

ステップ1: ChatGPTで1枚作ってみる

まずはChatGPTを開いて、「カフェの店内を描いたイラスト、温かみのある色合い」みたいに入力してみてください。30秒くらいで画像が出てきます。「あ、こんな簡単なんだ」という感覚をつかむのが大事です。

ステップ2: プロンプトを工夫する

AI画像生成の品質は、指示（プロンプト）の書き方で大きく変わります。ポイントは以下の3つ。

ざっくり「いい感じに」と頼むより、具体的に指示した方が圧倒的にいい結果が出ます。

ステップ3: 用途に合ったツールに広げる

ChatGPTで感覚をつかんだら、用途に応じて他のツールも試してみてください。「もっとクオリティを上げたい」→ Midjourney、「商用で安心して使いたい」→ Adobe Firefly、「SNSのデザインと一緒に作りたい」→ Canva、という感じで使い分けるのがおすすめです。

ビジネスで使うときの注意点

著作権と商用利用

AI画像生成の著作権まわりは、2026年時点でもまだグレーな部分があります。ただ、実務的には以下を押さえておけば大丈夫です。

「AI生成」とバレる問題

AIが作った画像って、慣れた人には分かるんですよね。特に「手の指がおかしい」「文字がめちゃくちゃ」みたいなのは典型的なAI画像の特徴です。ビジネス用途ではそのまま使わず、Photoshopや Canvaで微調整するのが現実的です。

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まとめ

  1. AI画像生成は2026年、初心者でもChatGPTから簡単に始められる
  2. ツールは用途で使い分ける（日常使い→ChatGPT、高品質→Midjourney、商用安心→Firefly）
  3. プロンプトの書き方で品質が大きく変わる（スタイル・構図・色を指定）
  4. 商用利用は各ツールの規約を確認。有料プランなら基本OK
  5. そのまま使わず、微調整して使うのがビジネスでの現実的な使い方

まずはChatGPTで1枚作ってみてください。「あ、これ使えるかも」という感覚が、一番の学びになるはずです。

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LP制作の依頼を受けたとき、AIを使い始める前と後で、仕事の進め方がかなり変わりました。以前は1本のLPを仕上げるのに2〜3週間かかっていたのが、今は慣れたテーマなら5〜7日で納品できるようになっています。

「でも、AIで作ったものってクオリティ下がらないの？」という疑問はよく聞きます。結論から言うと、下がりません。むしろ上がる部分もあると思っていて。AIはあくまで「道具」なんですよね。ChatGPTが提案したコピーをそのまま使うんじゃなくて、叩き台として使いながら、ビジネス視点で整えていく。その使い方をすれば、1人の制作者が出せるアウトプットの量と質が、まったく別次元になります。

今回は、私が実際にLPを制作するときに使っているAI活用ワークフローを、全ステップ公開します。プログラミングスクールでゼロからエンジニアを目指して、その後フリーランスとして独立してから試行錯誤してきた方法なので、「AIをどう実務に組み込むか」という視点で読んでもらえると参考になると思います。

LP制作×AIの全ワークフロー（概要）

ざっくりいうと、こういう流れです。

  1. ヒアリング内容をChatGPTで整理する
  2. LP構成・コピーをChatGPTで叩き台を作る
  3. 画像・ビジュアルをAIで生成する（Nano Banana 2 / Midjourney V7）
  4. コーディングをAIと一緒に進める（Claude / ChatGPT）
  5. 品質チェック・修正・納品

各ステップを詳しく解説します。

STEP1: ヒアリング内容をChatGPTで整理する

LP制作でよくある失敗のひとつが、「ヒアリングが甘くて後から大幅修正になる」です。これ、AIを使うと防ぎやすくなるんですよね。

やり方はシンプルで、クライアントとの打ち合わせ後に、メモをChatGPTに投げて整理させます。使うプロンプトはこんな感じです。

以下はLP制作のクライアントとの打ち合わせメモです。
[ターゲット・商品の強み・競合との差別化・申込みしてほしい行動・クライアントの懸念点]
の5項目に整理してください。

[打ち合わせメモをここに貼り付け]

これをやるだけで、「あれ、競合との差別化ポイントって何だっけ」みたいな見落としが激減します。整理された内容をクライアントに送ってフィードバックをもらうと、認識のズレも早い段階で修正できます。

STEP2: LP構成・コピーライティング

構成はChatGPTに叩き台を作らせる

LP構成って、慣れていないと何から考えればいいか迷うじゃないですか。AIを使うと一瞬でたたき台が出てくるので、そこを起点に考えられます。使うプロンプトはこんな感じです。

以下の条件のLPを作ります。
・商品/サービス: [サービス内容]
・ターゲット: [ペルソナ]
・強み・差別化: [強みを箇条書き]
・最終的にしてほしい行動: [問い合わせ/申込み等]

AIDA（注意→興味→欲求→行動）の構成で、
LPのセクション構成案を5〜7つ出してください。

出てきた構成を見ながら「ここはこのクライアントの強みと合ってないな」とか「このセクションは不要だな」という判断を加えて、構成を確定させます。

コピーは複数案を出させて組み合わせる

構成が決まったら、各セクションのコピーをChatGPTに書かせます。大事なのは複数案を出させることです。1案だけ出させて「これでいいや」とやると、どうしても平均的なコピーになりがち。3〜5案出させて、いいところを組み合わせるか、自分で書き直す素材として使うのが正解です。

ちなみに、GPT-4oは2026年3月時点でChatGPT無料プランでも制限付きで使えますが、量を出したいならPlus（月額約3,000円）があると快適です。コピーの叩き台出しはかなり頻繁にやるので、個人的にはPlus加入はコスパが良いと感じています。

STEP3: 画像・ビジュアル生成

2026年時点でLP制作によく使う画像生成AI

画像生成AIは選択肢が増えてきていて、用途によって使い分けが重要になっています。私がよく使うのはこの2つです。

大雑把にいうと、「コストを抑えてリアル系画像を作りたい」ならNano Banana 2、「世界観・雰囲気を前面に出したいビジュアル」ならMidjourney V7、という使い分けをしています（2026年3月時点）。

プロンプトの作り方

どちらも英語プロンプトが基本です。ChatGPTに日本語で意図を説明して、英語プロンプトに変換してもらうのが一番速いです。

以下のシーンを画像生成AI用の英語プロンプトに変換してください。
・画像の内容: [説明]
・雰囲気・スタイル: [スタイル]
・用途: LPのヒーローイメージ（横長・ブランドイメージ系）

プロンプト変換をAIに任せることで、「英語で何と書けばいいか分からない」という詰まりポイントがなくなります。

STEP4: コーディング

AIとペアプログラミングする感覚で進める

コーディングはClaudeかChatGPT（GPT-4o）を使います。私の場合はHTML/CSS/JavaScriptの基本は書けるので、「AIに全部書かせる」ではなく、「AIに提案させながら自分で判断する」使い方です。

セクションごとにこんな感じで進めます。

LP制作をしています。
以下の仕様でヒーローセクションのHTMLとCSSを書いてください。
・構成: テキスト＋CTAボタン（左）＋画像（右）の2カラム
・デザイン: 背景色 #0F172A、メインカラー #0D9488
・レスポンシブ: スマホ優先（ブレークポイント: 768px）

AIが書いたコードをそのまま使うんじゃなくて、「ここのスペーシングが違う」「このボタンのホバーエフェクトを変えたい」という調整を自分でやります。この最終調整の部分がAIとの協業で一番大事で、ここをサボると「なんとなくAIっぽい雰囲気」になってしまいます。

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STEP5: 品質チェック・修正・納品

チェックリストもAIに作らせる

納品前のチェックって、自分でやると見落としが多いんですよね。これもAIに手伝ってもらいます。

LPの納品前チェックリストを作ってください。
・確認項目: デザイン整合性・コピーの誤字脱字・レスポンシブ表示・
  表示速度・CTAボタン動作・フォーム動作・メタ情報
・各項目に「確認ポイント」を一言添えてください

出てきたリストをGoogleドキュメントに保存しておけば、毎回使いまわせます。初回だけ少し手間がかかりますが、2本目以降はそのままチェックに使えるので時間が大幅に短縮できます。

修正対応もAIで整理する

クライアントからの修正依頼が来たときも、内容をChatGPTに整理させると漏れが減ります。「このFBのどの部分が実装上難しいか」「代替案をどう提示するか」も相談できるので、クライアントとのやり取りが格段にスムーズになります。

まとめ：AIはLP制作の「速度と質の増幅装置」

AIを使ったLP制作の全工程をまとめると、こうなります。

  1. ヒアリングメモをChatGPTで整理→クライアントと認識を合わせる
  2. 構成・コピーはChatGPTで叩き台を出させて、自分でビジネス視点で調整
  3. ビジュアルはNano Banana 2（無料あり）/ Midjourney V7を用途で使い分け
  4. コーディングはClaudeやChatGPTとペアプログラミング感覚で
  5. 納品前チェックリストもAI生成→毎回使いまわす

大事なのは「AIに全部任せない」ことです。AIはあくまで速度と質を上げる道具で、ビジネス視点での判断とクライアントとのコミュニケーションは人間がやる。この役割分担を意識するだけで、1人でもかなりのアウトプットが出せるようになります。

私自身、プログラミングスクールでゼロからエンジニアを目指した経験から、最初は「AIを使うのはズルいのでは？」と感じていました。でも実際に使ってみると、AIは自分のスキルを増幅させる道具で、使わない理由がないと気づきました。興味があったら、まず1つのステップだけ試してみてください。

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WordPressでサイトを作るとき、どこに一番時間がかかっているかって、人によって違うんですよね。でも私がいろんな案件を受けてきた感覚でいうと、「要件整理」「コピーライティング」「画像選定」あたりが、実はコーディングよりも時間を食っていることが多い。

私はもともとプログラミングスクールでゼロからエンジニアに転身した人間なんですが、今はWordPressサイト制作をフリーランスとして受注する立場で、AIをフル活用しながら案件を回しています。で、実際にAIを組み込んでみて感じたのは、「コーディングを手伝ってもらう」よりも「制作プロセス全体を設計し直す」くらいの発想の転換が必要だということ。

この記事では、WordPressサイト制作の各工程でどのAIツールをどう使うか、という設計・判断の話をします。「ツールの操作手順」ではなく「どのフェーズで何を使うか」という視点で書いています。

AI活用で変わる5つの工程

最初に全体像を整理しておきます。WordPressサイト制作をざっくり工程に分けると、こんな流れになります。

  1. 要件整理・サイト構成案（ChatGPT）
  2. コピーライティング（Claude / ChatGPT）
  3. ビジュアル・画像（Gemini / Midjourney / Canva）
  4. コーディング・カスタマイズ（Claude Code / GitHub Copilot）
  5. 納品後の保守・更新（各AIツール）

それぞれ「AIが何を担うか」と「人間がどこで判断するか」が違います。順番に見ていきます。

工程① 要件整理・サイト構成案（ChatGPT）

最初の打ち合わせって、クライアントから情報を引き出しながら、頭の中でサイトの構成を整理していくフェーズですよね。ここが実は一番属人的で、経験がものを言う部分でもある。

私がやっているのは、クライアントにヒアリングシートを事前に送って、回答をそのままChatGPTに投げて「このビジネスに合ったWordPressサイトの構成案を作って」とお願いするやり方です。

具体的には、こんなプロンプトを使っています。「以下のヒアリング情報をもとに、このビジネスのWordPressサイトに必要なページ構成を提案してください。固定ページ・投稿ページ・カスタム投稿タイプの観点で整理し、各ページの目的と主要コンテンツも書いてください。」

ChatGPTが出してきた構成案は、そのまま使えることはほとんどなくて、「ここは要らない」「このページは2つに分けたほうがいい」という議論のたたき台として使うんですよね。それでも、ゼロから考えるより圧倒的に速い。

ポイントは、ChatGPTに「判断」させるのではなく「素材」を出させること。最終的な構成判断は自分でやる、という役割分担が大事です。

工程② コピーライティング（Claude / ChatGPT）

サービスサイトやLPで一番時間がかかるのが、コピーだと思うんですよ。特にキャッチコピーやサービスの説明文は、クライアントが「これじゃない」と感じたときに何度も修正が入る部分で、ここを効率化できると全体の工数が大きく変わります。

私の場合、ヒアリング情報（ターゲット・サービス内容・競合との違い・クライアントが使っている言葉）を整理してからAIに渡します。渡し方が雑だと出力も雑になるので、「このサービスを〇〇な人に届けたい。強みは△△。競合と違うのは□□。このサービスページのキャッチコピーを5パターン提案してください」くらい具体的に指定します。

ClaudeとChatGPTを両方使っているんですが、使い分けの感覚としては、Claudeのほうが「文章の流れ」が自然で、特に長文のコピーや説明文を書かせるときに質が高い印象があります。ChatGPTはバリエーションを大量に出させたいときや、短いキャッチコピーを量産するときに向いている感じです。

ただ、どちらを使っても最後は自分で読んで「クライアントのトーンと合っているか」を確認するのが必須です。AIが書くコピーは、どこか教科書的になりやすい。そこを人間が修正するのが本来の役割になってきます。

工程③ ビジュアル・画像（Gemini / Midjourney / Canva）

画像選定・制作は、昔はStockフォトを漁って「なんかイメージと違う」を繰り返すことが多かったんですよね。今はAI画像生成を使えるので、かなり変わりました。

私がよく使う組み合わせはこんな感じです。

注意点として、AI画像は著作権の扱いが曖昧な部分がまだあるので、商業利用の場合は各サービスの利用規約を必ず確認してください。Midjourneyは有料プランなら商業利用OK、Geminiはケースバイケースです。

ビジュアル方針（どんな雰囲気にするか）の決定は人間がやって、実際の生成・量産をAIに任せる、というのが今の正解だと思っています。

工程④ コーディング・カスタマイズ（Claude Code / GitHub Copilot）

ここが多くのエンジニアが最初にイメージする「AIとコーディング」のフェーズですよね。ただ、実際に使ってみると、単純なコード補完よりも「設計相談」として使うほうが価値が高いと感じています。

私がよく使う場面はこんな感じです。

Claude Codeは特に、コード全体を読ませながら「ここを修正して」という使い方が強い。ファイルの文脈を理解した上で修正案を出してくれるので、単発のコード生成より一段上の使い方ができます。

GitHub Copilotはエディタに統合されているので、コーディング中にリアルタイムで補完が効くのが強み。2025年から無料プランも追加されていて（月2,000回の補完・50チャット）、まず試してみやすくなっています。「Claude Codeで設計して、Copilotで実装する」という役割分担で使っている人も多いです。

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工程⑤ 納品後の保守・更新（各AIツール）

納品後って、意外とクライアントから「このページに〇〇を追加したい」「この文章を書き直したい」という細かい依頼が来るんですよね。ここもAIを活用できます。

私がやっているのは、クライアントに「更新したい内容をメモ書きで送ってもらえれば、それをもとに文章を整えます」という運用を提案すること。クライアントのメモ書きをClaudeに渡して「このサービスサイトのトンマナに合わせて、以下の情報を追加ページとして整理してください」とやると、ドラフトが出てくる。それを確認・修正してWordPressに反映する。

クライアントの「更新が大変」という負担を下げながら、自分の作業も効率化できるので、保守案件の継続率が上がる感覚があります。

また、ブログ記事の更新が必要なサイトでは、「この情報を記事にしたい」という依頼に対して、ChatGPTでドラフトを作ってから提出するフローを取り入れています。ゼロから書くより圧倒的に速い。

AI活用で実際に変わったこと

私が感じた一番の変化は、「時間のかかり方が変わった」ということです。

以前は、コピーライティングや構成案に時間がかかって、コーディングは比較的スムーズという感覚でした。今は逆で、コピーや構成案はAIのおかげでかなり速くなった。一方で、「AIが出したものをどう評価して、どう修正するか」という判断に時間を使っています。

ざっくりいうと、作業者としての時間が減って、編集者・ディレクターとしての時間が増えたという感じです。

これはスキルの問題でもあって、「AIに何を渡せば良い出力が来るか」を理解していないと、AIを使っても結局やり直しが多くなる。「AIに渡す素材の質を上げる」というスキルが、制作者に求められるようになっていると思っています。

あと、クライアントへの提案の幅が広がったのも実感しています。以前は工数的に難しかったことが、AIのおかげで現実的になってきた。「これくらいの予算でここまでできる」という引き出しが増えました。

まとめ

WorkPressサイト制作にAIを組み込む、というのを改めて整理するとこうなります。

  1. 要件整理・サイト構成: ChatGPTにヒアリング情報を渡して構成案のたたき台を作る
  2. コピーライティング: ClaudeまたはChatGPTにターゲット・強み・トーンを渡してドラフト生成。最終判断は人間
  3. ビジュアル・画像: Gemini・Midjourney・Canvaを用途別に使い分ける。方針決定は人間
  4. コーディング・カスタマイズ: Claude Codeで設計相談・コード生成。GitHub Copilotでリアルタイム補完
  5. 保守・更新: クライアントのメモ書きをAIでドラフト化するフローで継続案件を効率化

どの工程も「AIに任せきり」ではなく「AIと分担する」という発想が大事です。AIが出してきたものを評価して、修正して、クライアントに渡せる品質に持っていくのが制作者の仕事になってきています。

AIを組み込んだWordPress制作、まだ試していない方は、まず「要件整理でChatGPTを使う」だけでも始めてみてほしいです。体感として変わるので。

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「ChatGPTは使ってるんですけど、Claudeってどう違うんですか？」って、レクチャーでよく聞かれるんですよね。

確かに、ChatGPTが先に世に出て、AIの代名詞みたいになってるんで、Claudeを知らない方もまだ多いと思います。私も最初はChatGPT一本で業務してたんですが、ある日Claudeを試してみて「あ、これは別物だ」と感じた記憶があります。

この記事では、ClaudeとChatGPTが具体的に何が違うのか、ビジネス活用の視点から整理します。「どっちを使えばいいか」の判断基準も先に出してしまうので、最後まで読まなくても使えると思います。

ざっくり結論：どちらを使うべきか

結論から言ってしまうと、こんなイメージです。

どちらが「上位互換」というわけではなくて、得意なことが違うんですよね。野球でいうと、先発ピッチャーとリリーフピッチャーみたいな感じです。場面によって使い分けるのが正解です。

基本情報の比較

まず、基本スペックをざっと整理しておきます。

ChatGPT Claude
開発元 OpenAI（米） Anthropic（米）
主なモデル GPT-5.4（2026年3月〜最新） Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.6
無料プラン あり（制限あり） あり（制限あり）
有料プラン Plus: $20/月（約3,300円・税込） Pro: $20/月（約3,000円）
特徴的な機能 画像生成（GPT-4o統合）、Web検索、GPTs 長文処理、コード、Projects機能
コンテキスト長 256K トークン（GPT-5.4） 最大100万トークン（2026年3月〜標準化）

料金はほぼ同じです。どちらも月$20から使えます。消費税の扱いで若干の差はありますが、ざっくり「どちらも月3,000〜3,300円程度」と思っておいていいです。

得意なことの違い

文章品質と「書く力」

ここが一番大きな差だと思っています。Claudeは文章を書くのが本当にうまいんですよね。

ChatGPTも十分すごいんですが、Claudeの文章には「流れ」があります。前の段落で言ったことを次の段落で受けて展開する、みたいな構成力が高いです。ビジネス文書や提案書を書くと、ChatGPTより手直しが少なくて済む感覚があります。

私自身、ブログ記事や提案書の初稿を作る場面ではClaudeをメインに使うようになりました。「なんか文章が固い」「AIっぽさが抜けない」と悩んでいる方は、一度Claudeを試してみることをおすすめします。

長文処理（コンテキスト長）

Claudeは2026年3月から最大100万トークンのコンテキストが標準で使えるようになりました。これは実用上かなり大きい話で、「議事録50回分をまとめて読ませて、プロジェクトの課題を整理して」みたいな規模でも動くようになっています。

ChatGPTも256Kトークンまで対応していますが、Claudeの方が長文を「正確に読んでいる」感じがします。長い文書を渡したときに、後半の内容を「忘れる」ことがChatGPTより少ないです。

コーディング・プログラミング

コードを書く能力については、正直どちらも非常に高いです。ただ、Claude Sonnet 4.6はコーディング系のベンチマークで高い評価を受けていて、複雑なロジックの実装や、バグの原因を説明させる場面では特に強いと感じます。

ChatGPTはPythonや一般的なWebの実装では十分ですし、「コードを書きながらWebで調べる」という動きが必要なときはChatGPT（Web検索付き）の方が便利なことがあります。

情報収集・Web検索

これはChatGPTの方が機能として充実しています。ChatGPTはPlusプラン以上でWeb検索が使えて、「最新の競合サービスを調べて比較表を作って」といった使い方が自然にできます。

Claudeも最近Web検索に対応しましたが、まだChatGPTの方が検索との連携がスムーズです。「調べながら文章にまとめる」という作業はChatGPTの方が向いています。

画像生成

ChatGPTはGPT-4oに画像生成機能が統合されているので、テキストと画像生成を一つの画面で完結できます。「バナーのアイデアを出して、そのままラフ画像を生成して」という使い方ができるのは便利です。

Claudeは画像を「読む（解析する）」ことはできますが、「生成する」機能は2026年3月時点ではありません。画像生成が必要な場面ではChatGPT（GPT-4o）かMidjourneyを使う必要があります。

指示への従い方・安全性

Claudeを開発したAnthropicは、AIの安全性研究を専門にしている会社で、そこがプロダクトに出ているなと感じる場面があります。Claudeは指示に対して「それはやめた方がいいと思うんですが、こういう理由で」と丁寧に反論してくることがあります。

ビジネスの場では、AIが「言われた通りに動く」だけでなく、おかしな方向にいきそうなときに指摘してくれる方が助かるケースもあるんですよね。Claudeはその点で信頼できると感じています。

ビジネス活用シーン別の使い分け

実際の業務に当てはめると、こういう使い分けになります。

提案書・企画書の作成 → Claude

文章の流れと説得力が必要な文書はClaudeの方が仕上がりがいいです。構成から本文まで一気に作れます。

議事録の整理・要約 → Claude

長い議事録テキストを貼り付けて「決定事項・TODO・課題を整理して」という使い方はClaudeが得意です。100万トークンのコンテキストが活きます。

メール文の作成 → どちらでも

短い文章であれば大差ありません。ただ、「謝罪メールのニュアンスを柔らかくして」といった微妙な調整はClaudeの方が自然な仕上がりになることが多いです。

競合・市場調査 → ChatGPT

「〇〇業界の最新トレンドを調べてまとめて」はChatGPTのWeb検索と相性がいいです。Claude単体では最新情報の収集に限界があります。

コード作成・デバッグ → Claude（複雑なもの）/ ChatGPT（シンプルなもの）

複雑な処理の実装やバグ原因の特定はClaude、さっとサンプルコードを出してもらいたい程度ならChatGPTでも十分です。

プレゼン資料のアイデア出し → ChatGPT

「スライドのビジュアルイメージを出して、そのまま画像で見せて」という使い方ができるのはChatGPTです。

SNS投稿文の作成 → どちらでも（文体の好みで選ぶ）

Claudeの方が「読んで自然な日本語」を出してくれる傾向がありますが、ChatGPTもプロンプト次第で品質は出せます。

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両方使うと何が変わるか（私の経験から）

私は営業・起業・エンジニアとさまざまなビジネス経験を経てMJ-Labを始めたんですが、現在は業務の中でClaude・ChatGPT両方を毎日使っています。

最初はChatGPT一本だったんですよね。でも、Claudeを使い始めてから「文章を作る作業」の速度がかなり上がりました。具体的には、ブログ記事の初稿を作るのにかかる時間が体感で30〜40%くらい短くなっています。

一方で、競合サービスを調査したり、新しい情報を収集しながらまとめる作業はChatGPTの方が早い。結果的に「用途で使い分ける」という形が自分の中に定着しました。

コストで言うと、両方のProプランに入ると月$40（約6,000〜6,600円）になります。これを高いと見るかどうかは人によると思いますが、私は「エンジニア一人が1時間働く分のコストで、月に何十時間分かの仕事を速くできるなら安い」と判断しています。

まず片方を使ってみて、限界を感じたらもう一方を試すというアプローチがコスト的にも無理がないと思います。文章を書く仕事が多い方はClaudeから、情報収集が多い方はChatGPTから試してみてください。

まとめ

  1. ChatGPTは情報収集・画像生成・マルチタスクに強い。機能の幅が広い
  2. Claudeは文章品質・長文処理・コーディングに強い。仕上がりの自然さが高い
  3. 料金はどちらも月$20程度でほぼ同じ
  4. 提案書・議事録・長文処理 → Claudeを試す価値がある
  5. 調査・最新情報・画像生成 → ChatGPTが向いている
  6. 予算が許せば両方使うのがベスト。作業の種類で使い分けると生産性が上がる

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