Claude が Microsoft 365 に統合。Word・Excel・PowerPoint でクロスアプリ連携が実現

インフラSI業務で3つの主要LLMを並用してきた著者が、ベンチマークではなく実務体感に基づいた使い分けを紹介。Claude は複雑なコーディング・IaC に強く、Gemini は調査・文面調整に優れ安価、ChatGPT は汎用70点の器用屋。今後、固定タスクで継続的に検証していく方針を示す。

営業の日常タスク（提案書構成・値引き交渉・コスト計算・顧客心理分析）を Opus・Sonnet・Haiku・Fable の 4 モデルで比較検証。提案書構成では Opus と Fable が推論の深さで上回るが、顧客心理分析ではモデル間に大きな差がなく、数字タスクでは Haiku に特有の癖が判明。「迷ったら Opus」ではなく、タスク性質に応じて使い分けることの重要性を実例で示唆。

ChatGPT（Business Plan）と Claude（Team Plan）で月額費用がかかるため、使用していないアカウントを特定する必要がある。Enterprise版にアップグレードせずに、ChatGPT の Usage から Messages sent でソート、Claude の Spend Report をメンバーリストと突き合わせることで非アクティブユーザーを識別できる。確認前に利用者に確認し、数か月単位で集計期間を広げることが重要。

複数の大規模言語モデルを運用する際、性能ベンチマークで比較するより、タスクの型（長コンテキスト処理・発散的生成・収束的編集）で固定的に割り振る方が実務効率が高い。Gemini は要約・調査、ChatGPT はアイデア出し、Claude は下書き編集に各々特化させることで、運用コストを削減できる。