2025年は”AIエージェント年”現在の優秀なLLMは？
2025年のLLM活用まとめ：Gemini・Claude・OpenAIをどう使い分けるか
大規模言語モデル（LLM）が爆発的に進化し、個人から企業まで、あらゆる場面で活用が広がっています。特に2025年現在、「Gemini」「Claude」「OpenAI」の最新モデルが“賢者”と称されるほどの高水準な性能を実現し、検索ツールも「Genspark」「Perplexity AI」「Felo AI」などが注目を集めています。本記事では、それぞれのLLMや検索エンジンの特徴を整理しながら、どのように使い分けると生産性が最大化するのかを解説します。
1. LLMの進化が変える知的活動
ここ数年で、LLMは膨大な知識と高度な推論力を武器に、雑談・要約・翻訳・コーディング支援・UI/UX検討など、多岐にわたるタスクをこなせるようになりました。なかでも2025年時点での最上位モデルは、
より的確な文脈理解
指示追従能力の高さ
マルチモーダル対応（画像・音声・動画）
といった要素を兼ね備えているため、多角的なアプローチや創造的なアイデア提案が期待できます。
しかし、高性能モデルほど月額料金や利用制限が厳しい傾向にあります。そこで重要になるのが、「どのシーンで、どのモデルを使うか」を見極めること。以下では、代表的なモデルと検索ツールを紹介しながら、最適な使い分けのポイントを探ります。
2. OpenAI系モデル：GPT-4シリーズの現状
(1) GPT-4 “ハイグレード”モデル
概要: 多くのユーザーから“現時点で最上位クラス”と評価されるモデル。膨大なパラメータ数を活かし、複雑な質問や深い考察にも対応できる。
強み:
論理構造のある文章をまとめるのが得意
コード生成やデバッグの補助ができる
さまざまな分野の知識ベースが充実
弱み:
応答に時間がかかることがある
ライトユーザーにはオーバースペック気味
(2) GPT-4 “スタンダード”モデル
概要: ハイグレード版より安価または制限付きで、日常的なタスクに十分な性能を発揮する。
強み:
応答速度がやや速い
会話のテンポを重視する場面に向いている
弱み:
一部の高度な推論ではハイグレード版に劣る
長いコンテキストを扱う際に性能が低下する場合がある
活用のヒント
深いアイデア出しや高度な計画立案: ハイグレード版が圧倒的に便利。
短い会話や日常的問い合わせ: スタンダード版で十分なケースが多い。
並列処理: 複数の質問を一気に投げて、後からまとめて回答を見る場合には、少し応答が遅くても構わないのでハイグレード版が有効。
3. Claude系モデル：3.5世代の強み
(1) Claude 3.5 “Sonnet”
概要: 高い言語操作能力が評価されるモデル。複雑な文章構成や翻訳、要約などで非常に滑らかな出力を行う。
強み:
日本語の表現校正やリライトが得意
Mermaidなどによる図表作成やフロントエンドのコード生成をサクッと対応
指示追従性が高く、UIの設計検討にも強い
弱み:
超大規模な論理推論ではOpenAI系の最上位モデルにやや劣る
処理が複雑になるほど回答時間が長くなるケースあり
活用のヒント
ライティングや翻訳作業: 繊細な表現調整や日本語の自然さを求める作業に最適。
画面設計や図表生成: 簡単なReactコードや構成図の作成を一括で頼みたいときに使える。
アイデアの絞り込み: 大きなテーマに対する広範囲の議論よりも、具体的な完成品に向けた微調整で力を発揮。
4. Google Gemini系モデル：速度×高知能
(1) Gemini 1.5 “ベーシック”モデル
概要: 1.5系はやや旧世代で、誤情報（ハルシネーション）が多いという声がある。
強み:
軽量で応答が早い場合も
簡単な問い合わせ程度ならカバー可能
弱み:
推論の誤りが増えやすく、信頼性に欠ける
(2) Gemini 2.0 “Experimental Advanced”
概要: 最新の実験的アーキテクチャを採用し、高速かつ高い推論能力を兼ね備えるモデル。
強み:
応答スピードと知能のバランスが優秀
マルチリンガル対応に強みがある
弱み:
一部機能がまだ実験段階で安定性に不安が残る
月額コストが比較的高い
活用のヒント
アイデアブレスト: スピード重視で多様な案を出したい場面に向く。
グローバルリサーチ: 多言語データを扱う場合に真価を発揮。
比較検討: 他のモデルとの回答を見比べ、相違点や新しい視点を探すときに役立つ。
5. 検索エンジン連携：Genspark・Perplexity AI・Felo AI
LLMに質問するだけでなく、ウェブ検索と組み合わせることで、最新の情報や外部コンテンツを踏まえた回答が得られます。従来は検索エンジン汚染による誤情報が課題でしたが、新世代の検索ツールでは独自のアルゴリズムで精度を高めています。
(1) Genspark
強み:
高速かつ多分野にわたる検索精度
LLMとの連携を前提としたUI設計
弱み:
一部の専門分野では情報が不足する
トピックによっては英語リソースへの依存が高い
(2) Perplexity AI
強み:
信頼度の高いソースを優先して表示
まとめ表示が分かりやすい
弱み:
一部機能は有料プラン前提で、無料枠だと制限がかかる
(3) Felo AI
強み:
ニッチな領域の検索にも強く、専門家向けの情報を拾いやすい
最新トレンドやSNS情報をリアルタイムに近い形で提供
弱み:
UIのクセがあり、慣れが必要
高負荷時には検索速度が落ちることがある
6. 実践的な使い分けの例
深い戦略立案や大規模プロジェクトの計画
Gemini 2.0 (Experimental Advanced) や GPT-4ハイグレードのような“賢者”を起点に深い議論を展開。
補完情報を得る際には Perplexity AI や Felo AI を利用して最新の研究やベストプラクティスを検索。
日常的な文章校正や翻訳・コード補助
Claude 3.5 (Sonnet) で、自然な文書に仕上げる。
コード生成やUI設計アイデアは Sonnet に任せ、仕上げ段階で GPT-4スタンダード版に追加検証を依頼。
高速なアイデアブレストやマルチ言語リサーチ
Gemini 2.0 (Experimental Advanced) を使い、多数の案を一気に生成。
Genspark でキーワード検索しながら、専門分野のトレンド情報も並行取得。
大規模並列タスク
GPT-4ハイグレードに一括で質問文を投げておき、順次回答をまとめる。
特定のトピックごとにクラウドストレージへ結果を集約し、後日分析。
7. まとめ：複数モデル＋検索ツールの活用が鍵
2025年現在のLLM市場は、驚くほど高機能なモデルが次々と登場し、いわゆる“アホの子”と呼ばれる旧世代モデルの必要性は大幅に減りました。一方で、トップモデル同士でも得意不得意が分かれ、料金体系やレスポンス速度も異なります。
そのため、「大賢者クラス」を1つは契約しつつ、作業内容やリソースに応じて他のモデルや検索ツールを使い分ける」 というやり方が生産性とコストパフォーマンスの両面でベストといえます。
OpenAI系: 深い推論や包括的なコード生成に強い。並列作業にも向く。
Claude系: 精巧な文章校正やUI設計図・図表作成に力を発揮。
Gemini系: 多言語対応や高速ブレインストーミングに優れる。
Genspark / Perplexity AI / Felo AI: LLMの知識を補完し、常に最新情報を検索で取得するための心強い相棒。
今後もアップデートや新モデルが続々登場し、ますます進化するLLMをどう使いこなすかが、個人・企業問わず大きな競争力となっていくでしょう。自分の目的や作業スタイルに合わせて最適解を探り、複数ツールを併用することで、より効率的かつ創造的な成果を得られるはずです。