AI記事作成ツール6選を同じプロンプトで比較｜自分に合う生成AIの選び方
#試シンで記事作ってみた #1
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ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、Felo、Manus。
記事作成に使えるAIが増えてきて、
「結局、どれを使えばいいの？」
と迷うことはないでしょうか。
私も今回、機能表を見比べるだけでは違いが分かりにくいと感じました。
そこでこの記事では、6つのAIにできるだけ同じ条件・同じプロンプトを渡し、リサーチ、記事構成、本文作成、リライト、記事完成までの進め方という5つの作業を実際に試しました。
先に結論を言うと、
「どのAIが一番賢いか」で選ぶより、
「記事作成のどこを任せたいか」で選ぶ方が分かりやすい
と感じています。
なお、今回行ったのは同じプロンプトを使った出力比較です。
利用モデルやプラン、検索モードなどを完全にそろえた厳密な性能ベンチマークではありません。
そのためこの記事では、「このAIが絶対1位」と順位をつけるのではなく、今回の条件でどんな違いが見えたのかを中心に紹介します。
まず6つのAIを便宜上3タイプに分けて考える
6つのAIをすべて同じ土俵で比べると、かえって分かりにくくなります。
今回比較したAIは、大きく3つに分けて考えると整理しやすくなりました。
総合型
ChatGPT、Claude、Geminiです。
文章作成だけではなく、アイデア整理、リサーチ、構成、本文、リライトなど、記事制作の幅広い工程を手伝ってもらいやすいAIです。
検索・リサーチ型
Perplexity、Feloです。
検索や情報整理を中心に使いやすく、「まず情報を集めたい」というときに候補になります。
実行型AIエージェント
Manusです。
質問に回答するだけではなく、調査や資料作成など、複数の作業をまとめて進める方向に強みを持つAIです。
このように分けてみると、
「ChatGPTとPerplexityならどちらが上？」
と単純に比べるのが、少し不自然だと分かります。
そもそも得意とする役割が違うからです。
6AIの料金と主な特徴を比較
記事作成用途で選ぶときに確認しておきたい内容を整理します。
代表的な個人向け有料プランを見ると、ChatGPT Plusは月額20ドル、Claude Proは月払いで20ドル、Google AI Proは月額19.99ドルです。
Perplexity Proは月額20ドル、Felo SearchのProfessional Versionは月額14.99ドル。Manus Proは月額20ドルからとなっています。
※2026年9月2日時点で公式情報を確認。料金や機能は変更される可能性があるため、契約前には各公式サイトで最新情報を確認してください。
ただ、料金や機能だけを見ても、実際に記事作成でどう違うのかまでは分かりません。
そこで、ここからは同じ作業を6AIに依頼して試してみます。
6つのAIを同じプロンプトで試してみた
今回試したのは、記事作成で実際に使いそうな5つの作業です。
リサーチ → 記事構成 → 本文作成 → リライト → 記事完成までの進め方
という流れで比較しました。
文章が自然かどうかだけではありません。
指示を守っているか、不要な情報を追加していないか、情報源を確認しやすいかといった部分も見ています。
テスト①｜リサーチ・情報収集
最初は、
「2026年時点で、AIをWebライティング・記事作成に活用するときに重要なポイント」
について調査してもらいました。
今回の条件では、ChatGPTはGoogle、文化庁、個人情報保護委員会、OpenAIなどの一次情報を中心に整理し、「確認できる事実」と「実務上の提案」を分けていました。
Claudeは、Google公式情報とSEO事業者などによる分析・解説を分け、「これは公式見解ではなく事業者側の分析」と注意を添えていた点が印象に残りました。
Perplexityは、回答内から情報源を追いやすく、調査の入口として使いやすい印象です。
一方で、引用が付いているからといって、その情報が必ず一次情報とは限りません。
引用の有無と、情報の正しさは別に確認する必要があります。
今回の条件で感じた違い
ChatGPT：公式・一次情報を使った整理がしやすい
Claude：情報の確度について注意書きを入れる
Perplexity：引用元を追いやすい
Manus：公的情報を含めた詳細な調査まで広げる
Gemini・Felo：情報整理には使えるが、根拠の確認は別途必要
リサーチでは、情報量より「元の情報まで確認できるか」を重視した方が安心です。
テスト②｜記事構成
次は、
「AIを使ったnote記事の作り方」
という同じテーマから、見出し構成を作ってもらいました。
条件として、
H2・H3を使用
初心者向け
1見出し1テーマ
本文は書かない
4,000〜5,000字想定
などを指定しています。
ChatGPTは、
テーマ整理 → 構成 → 本文 → 人による確認
という記事制作の流れを軸にしながら、「AIっぽくない記事にするために人が加えるもの」まで独立した章として設計しました。
Claudeは比較的シンプル。
初心者でも追いやすい構成にまとまっています。
Manusはかなり細かく工程を分ける傾向がありました。
これは詳細な記事には便利ですが、短めの記事なら人が削る作業も必要そうです。
今回の条件で感じた違い
ChatGPTはバランス型。
Claudeはシンプル。
Manusは詳細設計型。
という違いが分かりやすく出ました。
テスト③｜本文作成
本文作成では、
「AIにいきなり本文を書かせない」
という同じ見出しについて書いてもらいました。
700〜900字、です・ます調、初心者向け、不要な体験談を作らないなど、細かく条件を指定しています。
ここで面白かったのは、文章の自然さだけでなく「指示をどこまで守るか」に違いが出たことです。
ChatGPTは指定された内容だけを使い、本文としてまとめました。
Claudeも読みやすくまとまっています。
Geminiは本文に見出しタイトルを付けるなど、指定した出力形式から少し広がる部分がありました。
Perplexityは、本文だけを求めたテストでも引用を追加しています。
Manusは文字量をしっかり出す一方で、見出しなどを加えるケースがありました。
つまり、文章が読みやすいかと、こちらの指示どおりに出力するかは別々に確認した方がいいです。
テスト④｜リライト
次は同じ原文を渡して、
元の意味を変えない
新しい事実を追加しない
重複を減らす
短い段落にする
大げさにしない
という条件でリライトしました。
ChatGPTは比較的保守的でした。
原文の意味を残しながら、繰り返しを減らし、段落を分けています。
Claudeも読みやすかったのですが、
「ぐっと効率化できます」
「任せられる部分は意外と多いものです」
など、原文より少しニュアンスを足した箇所がありました。
Geminiは、
「大きく短縮できます」
「禁物です」
など、元より表現が強くなっています。
Feloは簡潔ですが、段落を短くする条件に対して一つの段落にまとめています。
Manusは原文にない情報を増やさず、比較的保守的でした。
ここから分かったのは、
「文章をうまくする」と「元の意味を守る」は同じではない
ということです。
特に自分の体験談や意見をリライトするときは、勝手に意味を強くされていないか確認した方がいいでしょう。
テスト⑤｜記事完成までの進め方
最後は少し違うテストです。
いきなり本文を書かせず、
「この記事を公開できる状態まで、何をどの順番で進めるか」
を6AIに設計してもらいました。
今回の指示では、
記事テーマ
読者
検索キーワード
調査
比較条件
記事構成
本文
画像
ファクトチェック
公開前確認
という観点から整理するよう指定しました。
ChatGPTは、検索ニーズ確認、比較条件、同条件テスト、構成、本文、画像、事実確認まで比較的細かく設計しました。
特に、料金・モデル・利用制限など変化が速い情報は公開前にも再確認するという工程まで含んでいます。
Claudeは10工程をシンプルに整理。
Manusはかなり詳細な制作工程まで設計しました。
一方で、AIによっては途中の工程と「次にすること」の指定がうまくつながらないケースもありました。
ここで一番差を感じたこと
6AIとも「記事作成の計画」は作れます。
ただし、
どこまで具体的に設計するか
途中で指示がブレないか
最後に「次にすること」を具体的に示せるか
には違いがありました。
6AIは結局どんな人に向いている？
ここまで試した結果、
「どのAIが総合1位か」ではなく、目的から選ぶ
方が分かりやすいと感じました。
記事制作全般を幅広く手伝ってほしい
まず候補になるのは、ChatGPT・Claude・Geminiです。
構成、本文、リライトなど、複数の工程を一つのAIで進めたいなら総合型が使いやすいでしょう。
今回の条件では、ChatGPTは各工程へ比較的バランスよく対応しました。Claudeは、文章や構成をシンプルにまとめたい場合に候補になります。Geminiは、Google系サービスを普段から使っている人なら、サービス連携も含めて検討できます。
検索・情報収集を重視したい
候補になるのは、Perplexity・Feloです。
特にPerplexityは、回答から引用元へ移動しやすいので、
「記事を書く前に根拠を集める」工程で使いやすいと感じました。
複数工程をまとめて進めたい
候補は、Manusです。
文章を書くことだけではなく、調査や成果物作成などを含めて複数工程をまとめて進めたい場合に向いています。
その一方で、文章だけをシンプルに書いてほしいという場合には、少し機能が大きすぎることもありそうです。
最初から6つ全部契約する必要はない
今回6AIを試しましたが、6つ全部を有料契約する必要はないと思っています。
初心者なら、まずは総合型を1つ。
たとえば、ChatGPT・Claude・Geminiから1つをメインにします。
そのあと、「もっとリサーチを強くしたい」と感じたらPerplexityやFelo。
「複数の作業をまとめて進めたい」となったらManus。
というように追加していけば十分です。
メインAI1つ＋不足する工程を別AIで補うくらいが、管理もしやすいと思います。
AIで記事を書くときは最後に人が確認する
どのAIを使う場合でも、公開前の確認は人が行う必要があります。
特に、
料金
日付
サービス内容
固有名詞
引用
URL
などは、AIの回答をそのまま使わず、元情報まで確認した方が安心です。
AIは記事制作をかなり助けてくれます。
ただし、
公開する責任までAIへ渡せるわけではありません。
6AIを比較して、別の問題に気づいた
6つのAIを比較していて、もう一つ気づいたことがあります。
それは、
「使うAIが決まっても、次に何をすればいいかは残る」
ということです。
たとえばChatGPTを使うと決めても、読者をいつ整理するのか、どこまでリサーチするのか、いつ構成を作るのかは自分で決めなければなりません。
本文が完成したあとにも、事実確認、画像、公開前チェック、Xでの告知などの作業が残ります。
6AIを比較したことで、「どのAIを使うか」と「AIを使って記事を完成させること」は別の問題だと感じました。
そこで記事制作そのものを仕組みにした
そこで作ったのが、記事制作システム「試シン」です。
試シンは、AIに一度の指示で記事を丸ごと書かせるためのものではありません。
記事制作を、
企画 → 調査 → 構成 → 本文 → 画像 → 公開前確認 → 公開 → X運用
という流れで進めながら、現在の状態や次にすることを確認できるようにしています。
実は、今回の6AI比較記事も試シンを使って制作しました。
比較するAIを決めるだけでなく、料金・機能の確認、比較条件、同じプロンプトでのテスト、記事構成、本文、画像、公開前確認という順番で進めています。
試シンが記事を自動的に完成させるというより、
「記事完成までに必要な作業を整理して、次にすることを分かりやすくする」
という使い方に近いです。
試シンの詳しい仕組みはこちら
「AIは使えるけれど、毎回どの順番で記事を作ればいいか迷う」
「構成の次に何をすればいいのか分からなくなる」
そんな部分まで含めて記事制作を進めたい方はこちらで詳しく紹介しています。
▶ ChatGPTでnote記事を完成まで進める｜AI記事制作システム「試シン」を公開
最後に｜AIは「一番」より「どこで使うか」で選ぶ
今回は、ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、Felo、Manusの6つを、「記事作成」という用途で比較しました。
今回の条件では、総合型としてChatGPT・Claude・Gemini、検索・リサーチ型としてPerplexity・Felo、複数工程を進める実行型AIエージェントとしてManusと整理すると、違いが見えやすくなりました。
5つの作業を試して感じたのは、
「どのAIが一番か」より、「記事作成のどこを任せたいか」で選ぶ方が分かりやすい
ということです。
初心者なら、まず総合型を1つ使ってみる。そのうえで、「もっとリサーチを強くしたい」「複数の工程をまとめて進めたい」と感じたときに、別のAIを追加するくらいでも十分だと思います。
そして今回の比較を通して、AIを選ぶことと、AIを使って記事を完成させることは別の問題だとも気づきました。
AIに何を聞くかだけでなく、記事制作そのものを順番に進められるようにする。
今は、その部分も「試シン」を使いながら検証しています。
この比較が、自分に合うAIを選ぶ参考になればうれしいです。
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