比較

数学の問題を撮って解く、という動作はもう珍しくない。ただ、その先に何を求めるかで道具は変わる。解き方を順に追いたいのか、他の科目もまとめて片付けたいのか。PhotomathとStudyXは、入り口が似ていて出口が違う。

情報を貯める道具は、貯めた後に何をするかで意味が変わる。あとで読み返す前提なら、分類を考えずに放り込めるほうが続く。仕事の資料として組み立てるなら、構造を作れるほうが強い。mymindとNotion AIは、この2つの方向の代表だ。

英文を直す道具は、誰の文章を直すかで選び方が変わる。顧客対応の返信を全員同じ品質に揃えたいのか、自分の書いた文章をもう一段良くしたいのか。Saplingは前者、Wordtuneは後者に寄っている。

長い資料を丸ごと読ませたいとき、最初に見るべき数字はコンテキスト長と単価だ。どちらも100万トークン級を掲げるが、料金の作りが違う。DeepSeekは時間帯で単価が変わる二段構え、Kimiは世代ごとにモデルを分けて提供する。

AIエージェントという言葉だけでは、実態がつかみにくい。毎朝の受信箱を片付ける仕事と、競合調査をまとめて資料にする仕事では、必要な仕組みが違う。Lindyは日々の業務を回す側、Manusは成果物を作る側に寄っている。

サイトを作る理由は、公開そのものではなく、その後に何をしたいかで決まる。長く育てる前提なら編集の自由度と拡張性、早く公開して反応を見たいなら初期費用の低さが効く。WixとHostingerは、同じAIでのサイト作成でも、料金の並びがかなり違う。

ナレーションの外注をやめて、自分で音声を作る人が増えた。ただ、必要な音声は案件によって違う。多言語に展開する動画と、英語1本で勝負する研修教材では、道具に求めるものが変わる。Murf AIとWellSaidは、どちらもAI音声を看板にしながら、伸ばしている方向が別だ。

AIが書いた文章かどうかを確かめたい場面は増えたが、確認の目的はばらばらだ。授業で提出物を見る教員と、記事を納品する前にリスクを下げたい編集者では、欲しい機能が違う。GPTZeroとOriginality.aiは、どちらもAI検出を看板にしながら、料金の形も副次機能も別方向に伸びている。

音を文字にする作業は、目的によって重さが変わる。会議の内容を残す文字起こしと、動画に字幕を載せて公開する作業は、似ているようで別物だ。Nottaは前者、Vsubは後者に重心がある。同じ「音声のテキスト化」でも、料金の数え方が違う点に注意したい。

AIにコードを書かせる道具は一気に増えた。ただ、作業の起点は人によって違う。ターミナルから離れたくない人と、エディタから離れたくない人では、選ぶべき道具が変わる。WarpとCursorは、その起点がほぼ正反対にある2つだ。