AIツール選びは「銘柄」より「使い方」――Gemini、AntiGravity、Obsidianを辛口評価し、AIエージェント時代の本質を議論
このNoteは、2026年4月14日に公開されたAI仙人の動画に関するものです。
簡潔な要約：
対談では、数多くのAIツールが登場する中で、ユーザーが本当に時間や費用を投じるべきサービスは何かを、実際の利用経験をもとに議論した。
Geminiについては、画像生成やNotebookLM、Google Workspaceとの連携、企業導入などには強みがある一方、長文の論理構造把握や実務上の安定性、他の主要AIに対する明確な比較優位が乏しいとの評価が示された。特に個人利用では、ClaudeやChatGPTを自由に選択できるなら、Geminiを積極的に選ぶ理由は少ないとの見方だった。
コーディング・AIエージェント分野では、AntiGravityは無料で始めやすく、非エンジニアにも比較的親しみやすい一方、Claude Code、Cursor、Codexなどと比較すると積極的に選ぶ理由が弱くなったとした。ただし、現在のAIエージェントは全体的に高性能化しており、初心者にとっては製品間の細かな差よりも、チャットAIだけで終わらず、何らかのAIエージェントを実際に使い始めることの方が重要だと強調した。
Obsidianについても、ツール自体の能力を否定したわけではない。情報を人間が時間をかけて分類・構造化することに対し、AIが大量の未整理データを検索・整理できるようになる中では費用対効果が低下しているとの見方を示した。一方、AIが情報をたどるためのデータ基盤として使うことには価値を認めている。
議論が進むにつれ、テーマは個別ツールの優劣から、AI時代に必要な能力そのものへ移った。結論として、重要なのは特定サービスへの習熟ではなく、目的を言語化する力、AIに質問させる力、音声で大量に情報を渡す力、AIと対話しながら考える力など、ツールが変わっても残る能力を磨くことだとした。
最終的なツール評価では、ChatGPTとClaudeは「使うべき」、Geminiは「あえて使う理由がない」、AIエージェントではClaude Code、Codex、Cursor、AntiGravityなどのいずれかを使うことを推奨。選択に迷う場合はClaude Code、より低価格帯ではCodexが有力との見方が示された。
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詳細な要約：
1.「Geminiを使う人が増えた」――AIツール再評価から始まった議論
対談は、身の回りでGeminiを利用する人が増えているという話題から始まった。聞き手は、一般ユーザーの間ではGeminiの利用者を頻繁に見かける一方、自身が接するAIに詳しい層ではGeminiを中心的に使っている例をあまり見ないと指摘。そこから「Geminiには実際にどのような強みがあるのか」という疑問が提示された。
これに対し、AI仙人はGeminiそのものより、Google系サービスの一部を評価した。画像生成、動画認識・生成のほか、NotebookLMなどには利用価値があるという。
一方、通常のチャットAIとしてのGeminiについては厳しい評価となった。対談ではあえて「嫌いなツール」を取り上げる企画として、GeminiだけでなくAntiGravity、Obsidianなどにも議論を広げていった。
2．Geminiへの最大の不満――「長文を入れられる」と「長文を理解できる」は別
Geminiへの第一の批判として挙げられたのが、長文処理と論理構造の把握だった。
大量の文章を入力して詳細な分析を求めた場合、一部の情報を十分に参照しなかったり、期待するほど網羅的な出力にならなかったりするケースがあるという。単純に大きなコンテキストを入力できることと、その全体を高い精度で理解・統合できることは別問題だ、という指摘である。
対談では、長文処理ではChatGPTやClaudeの方を高く評価。入力をチャット欄に直接貼るか、Markdownファイルとして渡すかという違いについても、Gemini側の根本的な評価を変えるほどの差は感じないとした。
また、ベンチマーク上の高評価と、実際に使った際の体験が一致しないという不満も示された。AIの性能ランキングでは高い数字が出ても、実務では論理構造の弱さ、接続の不安定さ、API利用時の問題などが気になるという。
対談ではこれを、試験で高得点を取っても実践で能力を発揮できない人物になぞらえ、ベンチマーク性能ではなく実務での使いやすさを重視すべきだとの立場を示した。
3．Gemini最大の問題は「比較優位が見つけにくい」
もう一つの論点は、AIサービスは絶対評価ではなく比較によって選ばれるという点だった。
仮に複数サービスへ同額を課金できる場合、それぞれに「この仕事ならこのAI」という明確な理由が必要になる。
対談では、複雑な資料作成や構造化された作業ではClaude系、高度な推論能力を求める場面ではChatGPTという選択肢がある一方、Geminiには通常のチャット利用で「この用途だからGemini」と言える領域が見つけにくいとの評価が示された。
例外として挙げられたのは、NotebookLM、画像生成、動画関連機能などだった。つまりGoogleのAI関連サービス全体を否定しているのではなく、「通常のGeminiチャットに個人がお金を払う理由が弱い」という主張である。
4．企業では評価が逆転――Google Workspaceとの統合がGeminiの強み
一方、企業利用ではGeminiへの評価が大きく変わった。
Google Workspaceを導入している企業では、Geminiを既存環境の中で利用できる。社内データを別のAIサービスへ渡すことへの心理的・制度的抵抗がある企業でも、Google Driveなど既存のGoogle環境と同じ枠組みで扱えることは大きな利点になるという。
さらに、Google Workspaceと連携するノーコード型の仕組みなどを使えば、顧客企業への導入もしやすいとの評価が示された。
したがって、「個人ユーザーが複数AIから自由に選択する場合は優先度が低いが、Google Workspaceを基盤とする企業ではGeminiは非常に有力」という使い分けが対談の結論となった。
NotebookLMについても、YouTube動画などを投入して内容を短時間で把握する用途は便利だと評価された。一方、スライド作成などではClaudeなど別の手段を好むとの意見もあり、Google系サービスを用途ごとに選別している。
5．AntiGravity――無料の入口としては有効、現在は競合が急速に進化
次に議論されたのがAIコーディング／エージェント系のAntiGravityだった。
当初は無料で利用できる点が大きな魅力であり、AIエージェントを初めて試すユーザーには有力な選択肢だったという。また、エンジニア向けツール特有の画面に抵抗がある非エンジニアにとって、比較的入りやすいUIも利点として挙げられた。
しかし、その後Claude Code、Cursor、Codexなどが急速に進化。対談では、AntiGravityについて、エージェント機能の挙動、途中停止、複数エージェント使用時の重さなどを問題点として挙げ、競合に対する優位性が薄れたと評価した。
ただし、ここで重要な修正も加えられた。
現在は基盤モデルそのものが十分に賢くなったため、一般的な用途ならAntiGravity、Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLIなど、どれを選んでも多くの仕事は実現できるという。上級ユーザーには小さな性能差が重要でも、初心者にはそれほど決定的ではないという見方だ。
したがって「Claude Codeを買えないからAIエージェントを使わない」という選択より、無料のAntiGravityでもよいのでエージェント型AIを経験する方が重要だと強調した。
6．ツール比較から「何を作るか」へ――製品名に執着しない
AntiGravityをめぐる議論から、対談の中心テーマは大きく変化した。
「どのAIが最強か」ではなく、「AIで何をするのか」の方が重要だという議論である。
AI製品の順位は短期間で入れ替わる。今日最も優れたサービスが半年後にも首位とは限らない。そのため、一つのツール固有の操作方法だけを極端に習得するより、どのAIでも使える能力を身につけた方が長期的な価値が高いとした。
具体例として、
・音声入力で考えを大量に伝える
・自分が作りたいものを言語化する
・AIから自分へ質問を返させる
・AIとの対話を通じてアイデアを具体化する
・AIを単なる命令実行装置ではなく「一緒に考える相手」として使う
といった技術が挙げられた。
特に、最高性能のClaude Codeを使っていてもAIに一方的に命令するだけの人より、無料のAIエージェントを使いながらAIと対話し、考えを深める習慣を持つ人の方が高い生産性を得られる可能性があるとした。
7.「AIを使うと頭が悪くなるのか」――補助輪ではなくロケットという発想
ここで、AIへの依存が人間の思考能力を低下させるのではないかという疑問が提示された。
AIに考える作業を任せ続ければ、自分自身で考える力が低下し、最終的にはAIを使いこなす能力まで失うのではないか、という懸念である。
これに対し、AI仙人はAIを「自転車の補助輪」と考えること自体が適切ではないと反論した。
AIは一時的な補助装置ではなく、将来も存在し続けることを前提とすれば、むしろ「ジェットロケット」「電卓」などに近い恒常的な能力拡張装置だという。
AIと組めば1000のアウトプットを得られる環境で、AIを使わず人間単独の能力を10から11、12へ高めることだけに固執するのは、電卓が存在する世界で筆算だけを鍛えて電卓と競争するようなものだと説明した。
したがって目指すべきなのは、「AIなしの自分の最大値」ではなく「AI＋自分の最大値」を高めることだという。
ただし、人間が何も考えなくてよいという主張ではない。AIだけでも不十分であり、人間とAIを組み合わせた際の能力を最大化する方向へ学習資源を振り向けるべきだという考えである。
8．メールの敬語やExcel関数――AIが得意な技能を人間が学び続ける必要はあるのか
この考え方は、仕事上の技能にも広げられた。
例えば、メールを丁寧語に書き換える能力、議事録を整える能力、Excelの関数を暗記する能力などは、かつてはビジネスパーソンが習得すべき技能だった。
しかしAIが高精度で代替できるのであれば、それらを一から人間が鍛えることの価値は相対的に下がるという。
その時間を「AIと発想する能力、何をAIにやらせるか考える能力、AIを仕事へ組み込む能力」の習得に使った方がよいと主張した。
対談では、こうしたAI前提の思考様式を「AI脳」のようなものと表現。これは一度プロンプトの書き方を覚えれば身につくものではなく、長期間AIを使い続けることで形成される能力だとした。
9．Obsidian批判の本質――「整理すること」が目的化していないか
続いてObsidianが取り上げられた。
ObsidianはMarkdown形式で情報を保存し、ノート同士をリンクして知識をネットワーク化できるツールであり、対談でも機能そのものは高く評価された。
批判の対象はツールではなく、人間が大量の時間を使って情報を分類・整理・構造化する思想だった。
従来は、集めた情報をNotionやObsidianなどへ整理し、将来参照できる「知的資産」にすることに意味があった。
しかしAIエージェントが大量のファイルや会議履歴、ローデータを直接検索し、必要な情報をその場で構造化できるようになれば、人間が事前に何時間もかけて整理する必要性は低下する。
「1カ月かけて情報を整理する」より、未整理のデータを蓄積しておき、必要になった時点でAIに検索・整理させる方が効率的ではないかという主張である。
この考えは、「そろばんを極めるよりExcel、Excel関数を覚えるよりAIを学ぶ方が費用対効果が高い」という例で説明された。
ただし、Obsidian自体を不要と断定しているわけではない。
AIが情報をたどるためのパスやデータベースとして利用することには高い価値があると評価している。問題視しているのは、整理行為そのものに大量の時間を投じることである。
10．Googleは将来逆転する可能性も――だからこそ特定AIに賭けない
Geminiへの厳しい評価とは別に、Googleという企業の潜在力については高く評価する場面もあった。
GoogleにはDeepMindの研究力があり、検索、YouTube、広告などを通じ、他社が容易には持てない大量のデータを保有している。このため、将来的には現在表に出ているGeminiとは別次元のAIを開発できる可能性があるのではないか、との推測が示された。
ただし、これはあくまで対談者の推測であり、その可能性があるから今からGeminiだけを使い続けるべきだ、という結論にはならなかった。
むしろ、「良いモデルが出てきた時点で乗り換えればいい」という考え方を提示した。
AIツールはテニスラケットのようなもので、ラケットそのものよりプレーする能力が重要だという比喩も用いられた。トップ選手なら道具が多少変わっても短期間で適応できる。それと同様に、ClaudeやChatGPTを使いこなしている人なら、将来Geminiが圧倒的に強くなっても比較的短期間で移行できるという。
そのため、将来どの会社が勝つかを予測して一社に賭けるより、「最も良いAIへ抵抗なく乗り換えられる能力」を身につける方が重要だとした。
11．結局、今使うべきAIは何か――ChatGPT、Claude、そしてAIエージェント
終盤では、それまでの議論を踏まえ、具体的なツール選択を整理した。
ChatGPTについては「使うべき」、Claudeも「使うべき」と評価。一方、Geminiについては、性能が低く使えないという意味ではなく、他に選択肢がある個人にとっては「あえて選ぶ理由が少ない」との結論になった。
さらに重要なのがAIエージェントだった。
候補として、Claude Code、Cursor、Codex、AntiGravityなどが挙げられた。
予算に余裕があり一つ選ぶならClaude Codeを高く評価。ただし利用量によって費用がかさむため、より低い価格帯ではCodexを推した。ChatGPTの有料ユーザーが利用できる点や、価格に対して利用量が多い点も理由として挙げられた。
さらに低コストの選択肢にも言及されたが、最終的には、「どれでもいいからエージェント系AIを使う」ことが最も重要だとまとめられた。
チャット型AIに質問して回答を受け取る段階から、AIがファイルを読み、コードを書き、作業を進めるエージェント型の利用へ踏み込むことが、個々のブランド差以上に大きな変化だという位置づけである。
12．最終結論――「最高のAIを探す人」ではなく「AIと一緒に動ける人」になる
対談は当初、「Geminiのどこが駄目なのか」「AntiGravityやObsidianは使う必要があるのか」という個別ツール批評として始まった。
しかし最終的には、より大きな結論に到達している。
AI業界では製品やモデルの順位が急速に変化するため、特定ツールの操作方法を極端に磨くことだけでは長期的な競争力にならない。
重要なのは「目的を言語化し、AIに十分な情報を与え、AIから質問を引き出し、対話しながら発想を深め、AIエージェントに実際の仕事をさせる能力」である。
GeminiであってもAIを使わないよりはよく、現在の主要AIは一般ユーザーから見れば既に相当に高い水準に達しているとの認識も示された。したがって、細かなモデル差にこだわるあまりAI利用そのものを止めてしまう方が問題だという。
対談を通じた主張を一言で整理すると、「ツールを極めるのではなく、AIを使うことそのものを極める」という考え方になる。
今日の最強ツールを覚えることより、明日別のAIが最強になった時にすぐ乗り換えられる基礎能力を持つことが重要であり、その中核にあるのが「AIと一緒に考える」「AIと自分を組み合わせた最大値を伸ばす」という発想である。
なお、終盤では会議・情報処理系の具体的なツールとしてCirclebackも好意的に取り上げられ、利用者からの反応も良いとの経験談が紹介されている。これは、対談が単純な「AIツール不要論」ではなく、実際に時間を節約し、仕事を前に進めるツールには積極的に価値を認める立場であることを示している。
