通常とは異なるアクティビティが検出されたため、このセッションにフラグが付けられました。
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ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexity に、事実確認、推論、クリエイティブライティング、コーディング、実生活のアドバイスにわたるまったく同じ 5 つのプロンプトを与えました。結果は意外で、示唆に富み、ときには驚くべきものでした。
2026年3月公開。現在はより新しいモデル（GPT-6、Claude 5.5、Gemini 4、Grok 4.7）が利用可能です。以下の結果は、2026年3月時点でテストしたモデルのものです。
すべてのモデルにまったく同じプロンプトを与えました。文言は同一で、システム側の変更もフォローアップの質問もありません。各モデルとも、2026年3月時点で最新の一般向けプランを使用しました。各回答は、事実の正確性、深さ、わかりやすさ、不確実性に対する誠実さの観点で評価しました。
ひねりを加えたシンプルな事実確認の質問です。最近の変化についての追加質問で、モデルが「知っていること」と「推測していること」を区別できるかを試します。
結果：5 つすべてが、国連が承認している 54 か国と正しく答えました。しかし、回答の質には大きな差がありました。Claude は最も誠実で、係争地域に触れ、自身の知識のカットオフを明示しました。Perplexity はインライン引用が最も優れていました。ChatGPT は最も簡潔でした。Gemini は Web 検索で裏付けを取りました。Grok は AU（アフリカ連合）と国連の加盟国の違いについて有益な背景を加えました。
判定：十分に記録された事実については、すべてのモデルの回答が一致します。違いが表れるのは、ニュアンス、不確実性、情報源の扱い方です。そして、比較が最も重要になるのはまさにその部分です。
古典的な認知反射テストです。直感的な（誤った）答えは 10 セント。正解は 5 セントです。ボールが $0.05 ならバットは $1.05 で、合計は $1.10 になります。
結果：5 つのモデルすべてが、明快な代数で 5 セントと正しく答えました。ChatGPT と Claude はさらに踏み込み、10 セントが人間によくある誤りである理由を説明して、認知バイアスのミニ講義に仕立てました。Grok は皮肉なひと言を添えました。Gemini と Perplexity は正解でしたが、学びの要素は少なめでした。
判定：全モデルが合格。2024年には、この問題で AI モデルがたびたびつまずいていました。2026年のフロンティアモデルは基本的な推論を確実にこなします。差がつくのは、もはや答えそのものではなく説明の質です。
ここで、モデル間の違いが最も劇的に表れました。
ChatGPT は励ましに偏りすぎ、決まり文句を避けるよう明確に求めたにもかかわらず「情熱に従おう」という雰囲気でした。Claude は耳の痛い計算から始めました。ささやかな貯蓄では約 6 か月分の資金しかもたないとし、まず副業としてアイデアを試すよう勧めました。Grok は最も率直で、「4 か月目までに収益を生み出せなければ、ささやかな貯蓄は 1 年ももたない」と述べました。Perplexity はスタートアップの統計を使ったリサーチレポートに仕立てました。Gemini は構造化されているものの、一般的なフレームワークを示しました。
判定：このテストで、モデルの個性の違いが最もはっきり表れました。ChatGPT は楽観的すぎ、Claude は最も本当に役立ち、Grok は最も率直でした。1 つのモデルしか使っていなければ、得られる視点は 1 つだけだったでしょう。5 つすべてを並べて見ることで、全体像がつかめます。
「留守電は保存。電話はついに解約。」
「歯ブラシ二本。一本は袋のまま。」
「引っ越した。君のマグカップは残した。」
「今も食卓に二人分を並べる。」
「君の言葉を覚えた。国は消えた。」
「木を植えた。そして引っ越した。」
表現の幅 No.1「犬に君の名前を教えた。失敗だった。」
「君の番号を消した。それでも覚えている。」
「チケット二枚。公演は明日。一人で行く。」
個性 No.1判定：モデルごとに、はっきりとした創作の個性があります。表現の幅が最も広かったのは Claude、最も個性的だったのは Grok です。1 つのモデルから 3 案を得るより、5 つのモデルから 15 案を得るほうが、創作の素材として圧倒的に優れています。
function getAverage(arr) { let sum = 0; for (let i = 0; i <= arr.length; i++) { sum += arr[i]; } return sum / arr.length; }」バグ：i <= arr.length は i < arr.length とすべきです。undefined にアクセスしてしまう off-by-one エラーです。
結果：5 つすべてがバグを発見しました。しかし明らかな勝者は Claude でした。バグを修正するだけでなく、配列を 1 ステップずつ追って説明し、空配列へのエッジケース処理を追加し、より安全なパターンとして for...of を提案しました。ChatGPT と Grok はどちらも reduce() を使った代替案を示しました。Perplexity は MDN のドキュメントへのリンクを示しました。Gemini は正解でしたが、説明は最も簡素でした。
判定：5 つすべてがバグを発見。最も徹底したコードレビューを行ったのは Claude で、シニア開発者が書くようなレビューでした。業務でのコーディングでは、複数のモデルのアプローチを見ることで、より堅牢なコードを書けるようになります。
| モデル | 事実確認 | 推論 | アドバイス | クリエイティブ | コーディング | 強み |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ChatGPT | ✅ | ✅ | ⚠️ | ✅ | ✅ | 最優秀オールラウンダー |
| Claude | ✅ | ✅ | ⭐ | ✅ | ⭐ | 深さと誠実さで No.1 |
| Gemini | ✅ | ✅ | ⚠️ | ✅ | ✅ | 引用が最も優秀 |
| Grok | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | 最も個性的 |
| Perplexity | ⭐ | ✅ | ⚠️ | ⚠️ | ✅ | リサーチに最適 |
⭐ = 部門トップ | ✅ = 良好 | ⚠️ = 条件付きで十分
5 つのフロンティア AI モデルに同一の 5 つのプロンプトを実行した結果、結論は明白です。すべてにおいて最高のモデルは存在しません。ChatGPT は最優秀のオールラウンダーでした。Claude は最も深く、不確実性を誠実に扱いました。Gemini は情報源の示し方が最も優れていました。Grok は最も個性が強く、Perplexity は最高のリサーチャーでした。
さらに重要なのは、モデル間の違いこそが最も価値のある部分だったことです。アドバイステストでは、ChatGPT の励まし、Grok の率直さ、Claude の慎重さを並べて見ることで、どのモデル単体でも得られない全体像がつかめました。クリエイティブテストでは、5 つのモデルによる 15 の 6 語物語が、1 つのモデルによる 3 案よりも圧倒的に優れた選択肢をもたらしました。
教訓：1 つの AI しか使っていないなら、見えているのは 1 つの視点、1 つのバイアス、1 つの死角だけです。
これこそ、MultipleChat が作られた目的です。1 つのプロンプトを送るだけで、すべてのモデルの回答を横並びで確認できます。意見の相違は自動的にフラグ付けされます。すべての回答を見比べて選べるからこそ、最良の回答が浮かび上がります。
すべてのテストで勝ったモデルはありません。深さと誠実さで最も多く勝ったのは Claude。最優秀オールラウンダーは ChatGPT。リサーチでは Perplexity が圧倒し、最も個性的だったのは Grok、引用が最も優れていたのは Gemini でした。最適なモデルは、具体的なタスクによって異なります。
今回の 5 つのテストではありませんでした。しかし、ニッチなトピック、最近の出来事、複雑な多段階の推論を対象にした幅広いテストでは、すべてのモデルで重大な誤りが見つかりました。質問がマニアックになるほどモデル間の回答は食い違い、比較の重要性が増します。
はい。MultipleChat なら、1 つのプロンプトを ChatGPT、Claude、Gemini、Grok などに同時に送信し、すべての回答を横並びで確認できます。複数のサブスクリプションを管理したり、タブを切り替えたりする必要はありません。
モデルごとに、学習データ、推論のアプローチ、死角が異なります。比較することで、意見が一致する点（信頼度が高い）、意見が分かれる点（検証が必要）、そして具体的なタスクに最適な回答を出すのはどれかがわかります。いわばセカンドオピニオンを、瞬時に得られるのです。
MultipleChat なら、1 つのプロンプトを ChatGPT、Claude、Gemini、Grok などに一度に送信できます。すべての回答を横並びで確認し、最良の回答を選びましょう。
クレジットカード不要。5 つのモデルすべてを 1 つの画面で。
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同じプロンプトを複数のモデルに送り、どの回答が通用するか確かめられます。
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ワークスペースChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexity を1つのワークスペースで。
無料ツールまず無料ツールから始め、複数モデルの作業が時間を節約すると感じたら有料へ。