はじめに

GMO即レスAIでは、チャットボットに利用する言語モデルを用途に応じて切り替えることができます。GMO即レスAIは、これまでリリースされてきた各言語モデルの最新版に即対応してきています。
その中でも、代表的な3つの言語モデルであるGemini、ChatGPT、Claudeそれぞれについて比較・検証していきます

この記事の検証結果をご覧いただくと、裏側で動く言語モデルの種類を変えるだけで、回答の質やコンバージョン率（CVR）に大きな差が生まれることがお分かりいただけます。

なお、現在GMO即レスAIが対応している言語モデルの一覧は下記の通りです。

提供元	言語モデル
Google	Gemini系 Gemini 1.5 Pro, Gemini 1.5 Flash, Gemini 1.5 Flash 8B Gemini Pro Gemini 2.0 Flash, Gemini 2.0 Flash Lite Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash, Gemini 2.5 Flash Lite Gemini 3 Pro その他 Google PaLM2
OpenAI	GPT-5系 / 次世代モデル GPT-5.2, GPT-5.1, GPT-5, GPT-5 Mini, GPT-5 Nano, GPT-4.5-preview GPT-4系 GPT-4o, GPT-4o-mini, GPT-4, GPT-4 turbo, GPT-4 Turbo Vision GPT-4o-search preview, GPT-4o-mini-search preview GPT-4.1, GPT-4.1 mini, GPT-4.1 nano GPT-3.5系 GPT-3.5 turbo 16k, GPT-3.5 turbo (ファインチューニング済み) Reasoning (推論) モデル o1 preview, o1, o1 pro, o1 mini o3, o3 mini o4 mini
Anthropic	Claude 3系 Claude 3.5 Sonnet, Claude 3.5 Haiku Claude-3 Opus, Claude-3 Sonnet, Claude-3 Haiku, Claude-3.7 Sonnet Claude 4系 Claude-4.0 Sonnet, Claude-4.0 Opus, Claude 4.1 Opus, Claude 4.5 Sonnet
Microsoft (Azure OpenAI)	GPT-4o(Azure) GPT-3.5 turbo (Azure) GPT-3.5 turbo 16k (Azure)
Groq	Llama系 Groq Llama 3 8B, Groq Llama 3 70B Groq Llama 3.1 8B, Groq Llama 3.1 70B, Groq LLaMA 3.1 405B Groq Llama 3.3 70B Versatile Groq Llama 4 Scout, Groq Llama 4 Maverick その他 Groq Mixtral 8x7B SMoE Groq Gemma 7B Groq GPT OSS 20B, Groq GPT OSS 120B
Sakura	Sakura Cotomi 2 Pro
Sakura Cloud	Sakura Cloud Qwen3-Coder-30B Sakura Cloud Qwen3-Coder-480B Sakura Cloud gpt-oss-120b Sakura Cloud llm-jp-3.1
その他	Plamo 2 Prime

今回の検証では、「連携できるサービスとユースケースを教えてほしい」というまったく同じ質問を投げかけ、異なる言語モデルの世代でどのような違いが生まれるかを比較しました。

回答結果の画像をご覧いただくと分かる通り、
質問文は同一であるにもかかわらず、**得られる回答が明確に異なります。

**新旧の言語モデルのメリット・デメリットにも触れますので、是非最後までご覧ください。

GMO即レスAIの活用によって、業務の自動化や効率化に成功した企業・組織の事例をご紹介しています。自社の課題解決のヒントとしてお役立てください。

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今回の検証について

検証環境： GMO即レスAIチャットボットにて
指示文： 「連携できるサービスにどんなものがあるか、それぞれユースケースも交えて教えてください。」
※すべてのモデルに同一の質問を投げかけています 。
比較対象モデル：

• Google Gemini： 2.0 Flash / 3 Pro (Preview)

• OpenAI ChatGPT： GPT-4 / GPT-5.2

• Anthropic Claude： Haiku 3 / Opus 4.5

設定条件： システムプロンプトやTemperatureはすべてデフォルト設定とし、特定のモデルに有利な調整は一切行っていません。

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Gemini

1. 【Gemini 2.0 Flash】の回答

まずは、軽くて速いモデル「Gemini 2.0 Flash」の回答です。

回答： 「どのようなサービスとの連携にご興味をお持ちでしょうか？
具体的なサービス名や実現したいことを詳しく教えていただけますでしょうか？」

【解説】
一見丁寧な対応に見えますが、これは単なる質問返しに留まっています。
質問者が何を知りたいかをAIが推測しきれず、「もっと情報をください」と追加のヒアリングを要求しています。
急いで情報を知りたい質問者なら詳しく書くのが面倒だと感じ、離脱してしまう可能性があります。これでは問い合わせ対応の削減や迅速な問題解決にはつながらず、チャットボットを設置する目的や意図から遠のいてしまいます。

コミュニケーションのために必要なヒアリングはあっても間違いありませんが、シンプルに回答できそうな質問は、問い合わせ者やお客様をリードしてコンバージョンや問題解決に繋げたいものです。

2. 【Gemini 3 Pro (Preview)】の回答

より高度な推論能力を持つ上位モデル「Gemini 3 Pro (Preview)」に切り替えて、全く同じ質問をしました。

回答： 「LINEやSlackなどの外部アプリとの連携が標準機能として実装されており、簡単にご利用いただけます。」〜

• LINE連携のユースケース： 顧客サポート、キャンペーン案内

• Slack連携のユースケース： 社内ヘルプデスク、社内通知

【解説】
回答の質が劇的に向上しました。
質問者が連携できるサービスを聞いている意図を汲み取り、具体的なサービス名（LINE、Slack）とその利用シーンを先回りして提示しました。生成AIブランドAPIとの連携ができることに加えて外部連携についてのユースケースにも多数触れています。

さらに「ご要望に応じて個別にご相談いただけます」という一文を添えることで、問い合わせへの導線もしっかり確保できています。

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ChatGPT

Geminiの比較に続き、今度は業界のスタンダードで生成AIのブーム先駆けとも言えるChatGPTシリーズでの比較検証を見てみましょう。

ここでは、現在広く使われている「GPT-4o」と、最新モデルGPT-5.2を比較しました。

1. 【GPT-4】の回答

**回答：**文字がぎっしりと詰まった、テキストのみで出力されました。

• 「LINEやSlackとの連携が可能です」

• 「OpenAI社やClaude3といったAIサービスとの連携も可能で...」

• 「Difyというツールを用いることで、Google検索・Wikipedia...」

【解説】 書いている内容は正しく網羅的ですが、見づらいことが質問者にとってネガティブな体験となる可能性があります。
訴求したいはずの重要なキーワードが文章の中に埋もれてしまっており、質問者は自分に関係する情報を探すために、文章全体を読み込まなければなりません。要約せずに全てを列挙してしまう担当者のような印象を受けるのではないでしょうか。これでは、忙しい方は難しそうだと感じて離脱してしまうでしょう。

2. 【GPT-5.2】の回答

最新モデルGPT-5.2の回答です。扱っている情報はGPT-4と同じですが、見せ方が進化しています。

回答： 情報を3つのカテゴリに分類し、見出しと箇条書きで整理されています。

【解説】
質問者にとって、必要な情報はどこかがすぐに判別できる構成になっています。

• とりあえずLINE連携したい方は1番だけ

• 高度な自社システムを組みたいかたは2番、3番に目を通す

複雑な機能を相手の理解度に合わせて整理して提示できるため、質問者に回答精度の高さや提案に対する驚きと利便性を提供します。

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Claude

最後は最も人間らしい文章を書くと評価されてきたClaudeの比較です。
ここでは、Claude Haiku 3と、Claude Opus 4.5を比較しました。

1. 【Claude Haiku 3】の回答

まずは、処理速度とコスト効率を重視した「Haiku 3」の回答です。

**回答：
**類似ツールをスラッシュ区切りで一行にまとめています。外部ツールについて触れていますが、説明は最小限です。

**【解説】
**評価が分かれそうな対応です。実務的かつドライな印象で、 挨拶や前置きを省略し、箇条書きで事実のみを並べています。情報の網羅性は担保されていますが、文脈の補足や提案は省かれているため、すでに何がしたいか決まっている質問者にとっては、ノイズが少なく読みやすい回答と言えます。

2. 【Claude Opus 4.5】の回答

**回答：
**ツール連携だけの話にとどまらず、業務全体の最適化という視点で回答を構成しています。

【解説】
「連携できますか？」という質問に対し、「連携することで、御社の業務はここまで効率化できます」と、未来の働き方の提案が見られます**。**
質問者に様々な使い方の気づきを与えるきっかけを創出しています。

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各モデルの特徴とまとめ

いかがでしょうか。検証結果から見えてきた各AIブランドの得意領域をまとめますので、用途に応じて使い分けるなど、LLM利用時の判断材料としてご活用ください。

AIブランド	Gemini (Google)	ChatGPT (OpenAI)	Claude (Anthropic)
主な特性	即時性と検索連携Google検索基盤を活用し、最新情報の取得と処理スピードに長ける。	論理構成と汎用性 指示への忠実度が高く、複雑なタスクでも安定した解答を出力する。	自然な記述と文脈理解機械的な硬さが少なく、人間らしい滑らかな日本語表現を得意とする。
回答の傾向	簡潔で事実に基づいた、ニュース的・レポート的な表現。	論理的で構造化された、マニュアルやビジネス文書的な表現。	感情の機微を含んだ、エッセイや対話的な柔らかい表現。
得意なタスク	・最新ニュースの要約 ・大量データの高速処理 ・Google関連サービスとの連携	・複雑な推論や計算 ・多言語翻訳・要約 ・構造的なデータ整理	・長文の読解と要約 ・クリエイティブな文章作成 ・顧客対応（角の立たない表現）
チャットボット適性	Q&A・検索代行ユーザーの質問に対し、Web上の最新情報を元に回答する場合に最適。	テクニカルサポート・社内Wiki マニュアルに即した正確な案内や、手順の提示が求められる場面に最適。	接客・カウンセリング ユーザーの感情に寄り添い、ホスピタリティを感じさせる対応が必要な場面に最適。

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新旧言語モデルのメリット・デメリット

言語モデルも最新モデルと旧モデルによって、利用場面ごとにメリット・デメリットがあります。こちらもまとめましたので、モデル選択の参考にしてみてください。

新しい言語モデル

• メリット
  高パフォーマンス：推論精度や応答速度が大幅に向上しており、ストレスのない対話が可能

  自然な対応：人間らしい高度な会話を実現できる
  安全性を確保：セキュリティや使いやすさが最新の基準に対応

• デメリット
  **コストの増加：**高機能な分、利用料金が高くなる場合がある

古い言語モデル

• メリット
  **コストパフォーマンス○：**利用料金が安価に設定されている場合が多く、大量処理に向く

• デメリット
  **性能の限界：**精度や応答速度において、最新モデルに見劣りする場合がある
  **サービス終了リスク：**サポートやアップデートが終了することがある

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おわりに

今回の検証で、チャットボットの回答品質は、裏側で動くAIモデルの能力に依存することがお分かりいただけたかと思います。

GMO即レスAIではコストの最適化と回答精度を保つAIチャットボット設計の導入サポートを提供しており、ご利用背景に応じて活用することが可能です。会話が分岐するシナリオにもプロンプトを組み込めるなど、言語モデルの切り替え以外にも様々な機能がございます。

「チャットボットを導入したけれど、思ったような回答をしてくれない」「お客様からの問い合わせが、結局有人対応に流れてしまう」といったお悩みは、言語モデルを変更する以外にも対策があるかもしれません。 ぜひ一度、貴社の課題をお聞かせください。

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