私流、ChatGPT・PerplexityAI・NotebookLMの使い分け方
ホワイトカラーにとって、今や生成AIツールは欠かせない存在となりつつあります。しかし、世の中にはさまざまなツールが出回っており、どのツールをどんな場面で使うのが効果的なのか、迷ってしまうことも多いのではないでしょうか？
それぞれのツールには得意領域・不得意領域があり、適切に使い分けることが重要です。この記事では、私が実践しているChatGPT・PerplexityAI・NotebookLMの使い分け方法を紹介したいと思いますので、良かったら是非参考にしてみてください！
1. 3つの生成AIツールに与える役割
私は、3つのツールに「秘書担当」「調査担当」「企画担当」の役割を与えて仕事をしています。
秘書担当: NotebookLM
過去のアイデアや関連資料を記憶し、必要な時に瞬時に取り出してくれるツール。
こちらの記事でも言及されていましたが、NotebookLMは知識の埋め込みと検索に特化したサービスです。私は、NotebookLMには信頼性の高いソースのみを与えるようにしてます（ノイズが入ると情報を引き出す際の質が悪くなるので）。調査担当: PerplexityAI
Web上の膨大な情報の中から、投げかけた質問に回答するためのソースを収集してくれるツール。
元記事のリンクを貼ってくれるので、追加情報を収集したいときに使っています。企画担当: ChatGPT
集められた情報をもとに、新しいアイデアを生み出し、資料にまとめてくれるツール。
ChatGPTには、上記2つのツールにはない「クリエイティビティ」を期待して使っています。
2. 3つの生成AIツールを駆使して情報整理・アイディア出しをする方法（具体例）
具体例として、「自動車業界における生成AI活用アイデアを考える」という取り組みで3つの生成AIツールを使い分けてみたときのやり方を紹介します。
2-1. 資料の準備と整理（NotebookLM）
NotebookLMに、自動車業界の動向資料としてモビリティDX戦略、生成AIが生み出す価値を解説したTech Vision 2024を読み込ませました。そして、NotebookLMとの対話を通して、これらの資料から深堀したい論点を抽出しました。
2-2. 追加調査（PerplexityAI）
深堀したい論点の中で追加調査が必要な項目について、PerplexityAIに調べさせました。
「モビリティDX戦略では新興OEMが開発環境の点で優位、とあるがそれはなぜか？」や「車が様々な外部サービスと連携する際のデータ主権を確保するために、各国ではどのようなデジタルプラットフォームを用意しようとしているか？」など、最初にNotebookLMに読み込ませた2つの資料だけでは得られない情報を補完していきました。
そして、集まったソースの中から信頼のできる情報を選び、再びNotebookLMに読ませます。
2-3. アイディアの生成（ChatGPT）
NotebookLM内に蓄積した調査メモや気づきメモを1つのテキストファイルにまとめ、ChatGPTに提供しました。その上で、「自動車OEMの設計開発部門における生成AI活用」というテーマで、具体的な課題解決策を検討するよう指示しました。
3. まとめ
NotebookLMで資料の整理と分析、PerplexityAIで追加調査、そしてChatGPTでアイデア出しを行うという、それぞれの生成AIツールの強みを活かした連携によって、より具体的で実現性の高いアイデアを創出することができました。
皆さんも是非、試してみてください！
※本記事は、以前私が執筆した以下の記事のリメイク版です
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