動画にナレーションを入れたい。

でも、そのたびにマイクの前に座って、言い直して、録り直して……という時間がしんどい。

そう感じている方に向けて、自分の声をAIに覚えさせて、テキストを渡すだけで読み上げてもらう方法を、実際にやった手順のままお伝えします。

結論から言うと、これは無料でできます。

月額のサービスに申し込む必要はなく、使ったのは手元のMacとiPhoneだけでした。

ただし、ひとつだけ落とし穴があります。

うまくいくかどうかを分けたのは、設定の数値ではなく「AIに渡す録音の長さと渡し方」でした。

ここを知らないまま始めると、出てきた声を聞いて「まったく自分じゃない」とがっかりして終わります。

実際、私が最初にそうなりました。

まずは、できあがったものを聴いてみてください。

この記事でお話しするのは、次の3つです。

• 無料で自分の声の読み上げAIを作る手順（全5ステップ）
• 「似ない」ときに見るべき場所と、その直し方
• 商用利用・同意・データの扱いなど、始める前に気になる点

結論の要点

先に要点だけまとめます。

• 費用は0円。すべてMacの中で動くので、何十回作り直しても料金は発生しません
• 参考にした記事の設定値をそのまま真似しても、うまくいきません。最適な値は人によって変わります
• 録音を長くすると、設定の調整がほとんど要らなくなります。20秒から87秒に増やしたら、必要な設定値が10.0から2.0に下がりました

順番に説明していきます。

まず、本物とAIを聴き比べてみてください

言葉で説明するより、聴いていただいたほうが早いと思います。

1本目が、AIに覚えさせるために録音した本物の肉声です。

2本目が、その声を覚えたAIが、同じ文章を読み上げたものです。

録音時間は、合わせて90秒ほどです。

この90秒を渡すだけで、あとはどんな文章でも同じ声で読み上げてくれるようになります。

ただし、ここにたどり着くまでには、いくつか回り道をしました。

使ったもの（すべて無料）

使ったのは次のものだけです。

• 音声合成: Irodori-TTS（Aratako氏が公開。コードはMITライセンスで、商用利用も可能と明記されています）
• ノイズ除去: Adobe Podcast Enhance（ブラウザで無料）
• 録音: iPhoneのボイスメモと、付属のイヤホンマイク
• 動かした機械: Appleシリコン搭載のMac

専用のマイクも、防音室も使っていません。

クラウドのサービスと違って、生成のたびに通信が発生することもありません。

台本も音声も、Macの外に出ないというのは、実務では地味に大きい点だと思います。

社外に出せない原稿を読み上げさせたい場面でも、気にせず使えるからです。

環境の準備は、AIに丸ごと任せられました

この手の記事でいちばん脱落しやすいのが、環境構築です。

今回、私はコマンドを1行も自分で打っていません。

参考にした記事のURLを渡して「この作業をやって」と頼んだだけで、必要な道具の導入からモデルの取得まで、AIが全部やりました。

ここが自動化できるようになったのは、正直かなり大きい変化だと感じています。

数年前なら、この記事は「まず開発環境を整えます」という章から始まって、そこで半分の読者が離脱していたはずです。

いちばんの失敗：記事どおりに設定したら、別人の声になった

参考にした記事には、こう書かれていました。

「cfg-scale-speakerという値を、初期値の5.0から1.0に下げると自然になる」

この値は、ざっくり言えば「録音した声にどれだけ寄せるか」を決めるつまみです。

書いてあるとおり1.0で作ってみました。

出てきたのが、この音声です。

先ほどの肉声と比べてみてください。

読み上げとしては自然ですが、私の声ではありません。

記事の筆者は「参照音声の訛りのクセまで引き継いでしまうから値を下げる」と説明していました。

ところが私の声では、そもそも訛りが問題になっていませんでした。

下げると、クセと一緒に声質まで薄まってしまったわけです。

つまり、私の場合は記事とは逆方向に調整する必要がありました。

ここが最初のつまずきです。

ただ、値を上げるだけでは解決しませんでした。

原因は設定ではなく、渡していた録音のほうにありました

その1：1本の長い録音より、短く分けて渡す

公式の説明を読み直していて、こんな一文を見つけました。

「1本の長い録音より、同じ話者の短いクリップを複数渡すほうが、学習時の形に合う」

そこで、20秒の録音を無音の位置で4つに分けて渡してみました。

これが最初の分かれ目でした。

1本のまま渡したものは、聞いて使える水準ではありませんでした。

同じ録音、同じ設定でも、渡し方を変えただけではっきり差が出ます。

その2：録音を長くすると、設定の調整が要らなくなる

分割したうえで、今度は値を上げていきました。

5.0、8.0、10.0と上げていき、10.0でようやく「自分が話している」と感じる声になりました。

参考記事の推奨値の10倍です。

ただ、このとき使っていた録音は20秒しかありませんでした。

そこで約87秒に録り直して、同じ検証をやり直しました。

結果はこうです。

2.0で十分似ました。

必要な設定値が、10.0から2.0まで下がったことになります。

変えたのは録音の長さだけです。

• 参照音声の長さ: 20.3秒 → 83.8秒
• クリップの本数: 4本 → 14本
• 必要だった設定値: 10.0 → 2.0

理由は、こう理解しています。

録音が短いと、AIは少ない手がかりから声を再現することになります。

だから値を上げて、その乏しい情報を無理やり強く反映させる必要がありました。

材料が4倍に増えたら、その水増しが要らなくなった。

そういうことだと思います。

そして、低い値で済むほうが結果としても良いのです。

この値を上げると、声質と一緒に話し方のクセまで強く引き継ぐため、抑揚が硬くなります。

低い値で似るなら、そのほうが自然に読んでくれます。

やらなくてよかったこと：声を強調する機能

途中で、もうひとつ別の方法も試しました。

「話者の同一性を強める」と説明されている機能です。

説明を読むかぎり、本人らしさを上げたいときに使うもののように見えます。

実際に使ってみた結果がこちらです。

本人らしさが上がるどころか、まったくの別人になりました。

説明を読んで期待できそうに見える機能でも、実際に耳で確かめると逆効果ということがあります。

この機能は使わない、というのが今回の結論です。

実際の手順（5ステップ）

ここまでの試行錯誤を踏まえた、遠回りしない手順です。

1. 録音する

60秒から90秒を目安に録ります。

iPhoneのボイスメモと付属のイヤホンマイクで十分でした。

エアコン・換気扇・冷蔵庫は止めてください。

これが仕上がりにいちばん影響します。

読み方のコツは、感情を込めないことです。

抑揚をつけようとすると、そのクセごと再現されてしまいます。

人に説明するときと同じ、落ち着いた調子で読むのが向いています。

段落の区切りではひと呼吸おいてください。

この無音が、あとで役に立ちます。

2. ノイズを取る

Adobe Podcast Enhanceに録音ファイルを放り込むだけです。

このとき、強度100%・背景音0%・音楽0%で処理してください。

私は最初、背景音を10%残す設定でかけてしまいました。

残った環境音のぶんだけ、声の特徴がぼやけます。

3. 短いクリップに分ける

無音の位置で、4秒から8秒くらいのクリップに分けます。

録音のときに段落でひと呼吸おいたのは、ここで区切りの目印にするためです。

4. 台本を用意する

読ませたい文章を、テキストで用意します。

ここで大事なのは、長文を一度に読ませないことです。

まとめて生成すると、途中から発音やリズムが乱れます。

文ごとに分けて作り、あとでつなげるほうが品質は安定します。

5. 生成して、聴いて、直す

できた音声を聴いて、気になるところを直します。

ここは実際に耳で判断するしかない工程です。

ただ、専門用語を覚える必要はありませんでした。

「訛って聞こえる」「声が高い」「間延びしている」のように感想をそのまま伝えれば、AIが該当する設定を当てて調整してくれます。

台本を書くときのコツ

そのまま真似していただける形でまとめます。

• 長文を一括で生成せず、文ごとに分けて作る
• 難しい漢字はひらがなに開く（読み間違いが目に見えて減ります）
• 間を入れたいところには読点を足す
• 文末は基本的に句点にする
• 文ごとの音声を残しておくと、読み間違えた1文だけ作り直せる

最後の項目が、実務ではいちばん助かりました。

30秒の音声のうち1か所だけ読み間違えたときに、全部作り直さずに済みます。

速さが気になるときは

できあがりが少しゆっくりに感じたので、1.15倍にしました。

ここで注意したいのは、単純な早送りだと声が高くなってしまう点です。

音の高さを変えずに速度だけ上げる方式なら、トーンはそのままで話す速さだけが上がります。

この記事の冒頭とこのあとの音声は、どちらも1.15倍にしたものです。

始める前に気になること

商用利用してもいいのか

今回使ったモデルは、公式のモデルカードに商用利用が可能と明記されています。

コードのライセンスもMITです。

とはいえ、ライセンスは更新されることがあります。

使う時点で、公式の記載を確認してください。

他人の声でもできるのか

技術的にはできますが、モデルカードに「本人の明示的な同意なく他人の声をクローンしない」という制限が明記されています。

自分の声なら問題ありません。

社内で誰かの声を使う場合は、必ず本人の同意を取ってから進めてください。

あわせて、公開する動画などで使う場合は、AIで生成した音声である旨をどう伝えるかも先に決めておくと安心です。

この記事の音声にすべて注記を入れているのも、同じ考え方からです。

機械っぽくならないか

録音が短いと機械っぽくなります。

これは長さで解決できる問題でした。

この記事の音声を聴き比べていただければ、その差はそのまま伝わると思います。

データはどこかに送られないのか

今回の方法は、すべて手元のMacの中で完結します。

台本も音声も、外部のサーバーへ送信されません。

この経験から持ち帰れること

ここまで音声の話をしてきましたが、いちばんの学びは声とは関係のないところにありました。

AIがうまく動かないとき、多くの人は指示や設定を作り込もうとします。

私も最初はそうでした。

数値を上げたり下げたり、別の機能を試したりしました。

けれど今回、結果を変えたのは設定ではなく、渡す材料の量と渡し方でした。

材料が足りないほど、設定を極端にいじって埋め合わせることになります。

逆に材料をそろえれば、調整そのものがほとんど要らなくなります。

これは声に限った話ではないと思います。

社内でAIに仕事を任せるときも同じで、「AIの性能が足りない」と感じる場面の多くは、渡せる情報が社内にそろっていないだけということが少なくありません。

まとめ

自分の声でAIに読み上げさせる方法は、無料で、手元のMacだけで実現できました。

ポイントを3つだけ振り返ります。

• 録音は60秒から90秒。短いほど機械っぽくなり、調整の手間が増える
• 1本の長い録音ではなく、短いクリップに分けて渡す
• 他人の記事の設定値をそのまま使わない。自分の耳で決める

ところで、ここまで読んでいただいて、どう感じられたでしょうか。

「やってみたいけれど、うちでやるとなると難しそうだ」と思われた方も多いはずです。

実際、手順そのものは公開しているとおりで隠している部分はありません。

それでも詰まるとしたら、次のような場面だと思います。

• 録音してみたものの、似ているのかどうか自分では判断がつかない
• 自社の用途（動画・電話案内・社内研修）に合うのか、始める前に知りたい
• そもそも、この仕組みを社内の誰が回すのかが決められない

無料で自分の声のAI音声を作ってみたい方は、まず30分の無料相談でご相談ください。

現状をうかがったうえで、いまの環境で実現できるか、どこから手をつけるとよいかをお伝えします。

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たとえば、最初に試して断念した2つのツールと、なぜやめたのかという比較。

設定値を1.0から15.0まで動かして聴き比べた全記録。

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AIやツールに、ブラウザの操作を任せてみたいと考えたことはないでしょうか。

「毎朝この画面を開いて数字を写す」「この管理画面のスクリーンショットを撮って資料に貼る」。

こうした作業こそ、AIに任せたいところです。

ただ、ここには最初に決めておかないと必ず行き詰まる分かれ道があります。

結論から言うと、その分かれ道は「画面に見えるブラウザで動かすか、裏で動くブラウザで動かすか」です。

どちらを選ぶかで、できることも、人がやるべき作業も、まるで変わります。

この記事では、私が実際につまずいた出来事をもとに、次のことをお話しします。

• 「見えるブラウザ」と「裏で動くブラウザ」は、それぞれ何が得意で何が苦手か
• ブラウザの中の作業はできたのに、画像1枚を取り出せなかった実話
• 自動化を頼む前に、人が決めておくべき2つのこと

先に結論（3つ）

• 「裏で動くブラウザ」は、画面が存在しません。だから、パソコンの画面を撮る機能が使えません。
• いちばんの難所は、ブラウザの外へ何かを持ち出す瞬間です。ブラウザの中の作業は驚くほどうまくいきます。
• 自動化の設計では「人はどこでログインするか」「成果物をどう受け渡すか」を最初に決めます。ここを決めずに始めると、最後の1歩で行き詰まります。

2種類のブラウザの違い

まず、言葉を整理します。

AIやツールにブラウザを操作させる方法は、大きく2つに分かれます。

見えるブラウザ（人と同じ画面）

ふだん自分が使っているのと同じ、画面に表示されるブラウザです。

AIは、人が見ているのと同じ画面を操作します。

いちばんの利点は、パソコンの「画面を撮る」機能がそのまま使えることです。

ログインも簡単です。

人がいつもどおりログインしておけば、そのまま作業を引き継げます。

見えるブラウザに、丸ごと任せられる作業

「画面を見て、その結果を持ち出す」種類の作業は、こちらの出番です。

• 管理画面のスクリーンショット撮影：マニュアルや報告資料に貼る画面を、指定のページで撮って、切り抜いて、所定の場所へ保存するまで
• 画面でしか確認できない数字の転記：ダウンロード機能がない管理画面から、数字を読み取って表にまとめる
• 公開前の表示確認：作ったページを実際に開いて、崩れていないか・リンク切れがないかを見る
• 入力代行と、その証跡づくり：フォームへの入力から、完了画面の撮影・保存まで

共通しているのは、「人の目に見える画面」が成果物に関わる作業だという点です。

一方で、人と作業がぶつかります

欠点は、同じパソコンを人とAIで奪い合うことです。

具体的には、こういうことが起きます。

• 画面が勝手に切り替わる：AIが別のタブやウィンドウを前面に出すため、こちらが書きかけの文章から視線を外されます
• クリックの取り合い：人が操作した直後にAIがクリックすると、意図しない場所が押されることがあります
• コピーした内容が消える：AIがコピー＆ペーストを使うと、こちらがさっきコピーしたはずの内容が上書きされます
• 画面の撮影に別の窓が写り込む：人が手前に置いたウィンドウが、そのまま撮影されてしまいます

つまり、見えるブラウザに任せている間、そのパソコンは基本的に「AIの作業台」になります。

短時間の作業なら問題ありません。

ただ、1時間かかる作業を日中に走らせると、こちらの仕事が止まります。

裏で動くブラウザ（画面を持たない）

もう1つは、画面に表示されないブラウザです。

「ヘッドレス」や「バックグラウンド」と呼ばれます。

頭（画面）が無い、という意味です。

人の作業をまったく邪魔しません。

裏側で静かに動くので、その間も普通にパソコンを使えます。

夜中でも、外出中でも、決めた時間に無人で動かせます。

裏で動くブラウザに、丸ごと任せられる作業

「画面を見せる必要がなく、決まった手順で終わる」作業は、こちらの出番です。

• 毎朝の数字集め：アクセス解析や広告の数字を取ってきて、表を最新にしておく
• 相場・競合の定点観測：決まったページを毎日見に行き、前回から変わった点だけを教えてくれる
• 在庫や予約状況の見回り：管理画面を巡回して、条件に合うものがあれば知らせる
• 下書きの作成：集めた材料をもとに、記事や報告書のたたき台を作っておく

共通しているのは、結果が「表・文章・通知」で受け取れる作業だという点です。

逆に、画面の写真そのものが欲しい作業は苦手です。

私は、夜のうちに終わらせてもらうことにしました

ここが、今の運用のいちばん大きな部分です。

日中は自分がパソコンを使うので、AIに画面を占領されると仕事になりません。

そこで、時間のかかる定型作業は、自分が触らない時間帯に動くようにしました。

実際、うちでは毎朝8時台に数字の集計が終わっている状態で1日が始まります。

朝、パソコンを開くと、昨日までの数字が入った表がもう出来上がっています。

その間、私は何もしていません。

実例：あるWebシステムのマニュアルを、一晩で作ってもらいました

もう少し大きな仕事も、この方法で任せました。

あるWebシステムの、オンラインマニュアルを丸ごと作る作業です。

機能ごとにページを分け、画面の見方や操作手順を、実際の画面を貼りながら説明していく。

人がやるなら、何日もかかる仕事です。

これを、私が寝ている間に進めてもらいました。

出来上がったのが、こういうページです。

そして、機能の説明は実際の画面を貼りながら、こう解説されています。

私がやったのは、翌朝に読み返して、表現を直したところだけです。

この仕事は、裏で動くブラウザではできませんでした

ここに、今回いちばんお伝えしたい話が隠れています。

マニュアル作りには、「管理画面を実際に撮って、その画像をサイトに載せる」という工程がありました。

文章を書くだけなら、裏で動くブラウザで十分です。

ところが、画像はそうはいきませんでした。

裏で動くブラウザには画面がないので、そもそも「撮る」ことができなかったのです。

正確に言えば、撮ったつもりにはなれます。

ですが、その画像をファイルとして取り出し、サイトに載せるところまでが、どうしても通りませんでした。

だから、この仕事だけは「見えるブラウザ」を使うしかありませんでした。

そして、見えるブラウザを使う以上、その間パソコンは占領されます。

だから、動かす時間を夜にしたのです。

「画面が要るから表のブラウザ。でも占領されるから夜に回す」。

これが、今回たどり着いた答えでした。

「勝手に動く」と聞くと、不安になりませんか

ここで多くの方が心配されるのが、安全面だと思います。

見ていないところでAIが動く。

ログイン情報も扱う。

それは大丈夫なのか、と。

私も同じ不安があったので、次のように決めています。

• やらせるのは「読む・まとめる」までにする：数字を集めて表にする、下書きを作る。ここまでです。
• 外に出る操作は必ず人が押す：メールの送信、記事の公開、お金が動く手続き。これらは夜間の自動処理には入れていません。
• 合鍵は会話に出さない：パスワードやAPIキーは、パソコン内の決まった場所にまとめて置き、必要なときだけプログラムが読み込みます。私もAIも、その中身を画面に表示しません。
• 触ってはいけない場所を、あらかじめ禁止しておく：重要なフォルダは、AIが書き換えられない設定にしています。
• 作業の記録が全部残る：何時に何をしたかがログに残るので、朝いちばんに目を通せば、想定外のことをしていないか確認できます。

要は、「見ていなくても事故にならない範囲」だけを夜間に回している、ということです。

判断が要る仕事や、取り返しがつかない操作は、朝、私が確認してから進めます。

この線引きさえ決めておけば、無人で動かすことは怖くありませんでした。

さて、話を戻します。

先ほど「裏で動くブラウザでは画像を持ち出せなかった」と書きました。

ここが、今回いちばん時間を使ったところです。

思いつく方法を全部試して、全部だめでした。

その記録を、順番にお話しします。

実際に起きたこと：撮れたのに、取り出せない

頼んだのは、先ほどのマニュアルに追記する作業でした。

業務システムの管理画面を開いて、説明に使うスクリーンショットを2枚撮り、マニュアルのページに載せてほしい、という依頼です。

このときはまだ、自動化用の「裏で動くブラウザ」を使っていました。

作業のほとんどは、驚くほどスムーズに進みました。

AIはブラウザの拡張機能を通して管理画面を操作し、目的のページまで移動し、必要な箇所を表示するところまで完璧にこなしました。

ところが、撮った画像を「ファイル」として取り出す最後の1歩が、どうやっても通らなかったのです。

このとき使っていたのが、自動化用に常駐させていた「裏で動くブラウザ」でした。

試して駄目だった経路

思いつく方法を、順番に全部試しました。

まず、ブラウザ拡張のスクリーンショット機能。

撮影自体はできるのに、パソコン側にファイルが作られませんでした。

次に、パソコン（Mac）の画面撮影コマンド。

これは根本的に無理でした。

撮ろうとしているブラウザは画面に表示されていないので、写すべき画面が存在しないのです。

外部のツール（PlaywrightやPuppeteerといった自動操作ソフト）から、動いているブラウザにつなぐ方法も試しました。

こちらはChromeの新しいバージョンで仕様が変わっており、外部から既存のタブを触れなくなっていました。

次はブラウザの中で画像を作る方法です。

ページの内容を画像データに変換する仕組み（html2canvas）を差し込み、画像データを作るところまでは成功しました。

あとは、その画像データを自分のパソコンに送るだけ。

ここが最後の壁でした。

自分のパソコンで受け取り口を用意して送ろうとしたのですが、最近のChromeは、Webページから自分のパソコン内へ通信することを安全のために遮断します。

手を変え品を変え試しましたが、すべて沈黙しました。

コピー＆ペースト経由も駄目でした。

画面に表示されていないタブでは、コピー機能そのものが止められていたのです。

ブラウザの中では何でもできたのに、外へ1枚の画像を出すことだけができない。

これが、この日いちばんの学びでした。

どう解決したか

解決策は、拍子抜けするほど単純でした。

「見えるブラウザ」に切り替えたのです。

私（人間）が、いつも使っているChromeでその管理画面にログインしました。

あとはAIが、目的の画面をURLで直接開き、パソコンの画面撮影コマンドでそのウィンドウだけを撮影し、切り抜いて、マニュアルへのアップロードまで自動で終わらせました。

人がやった操作は、ログインとタブを1回クリックすることとスクロール1回の、合計3回だけです。

ちなみに、先ほどのマニュアルを一晩で作ったときは、最初から問題なく通っていました。

違いは1つだけ。

そのときは、最初から「見えるブラウザ」で作業していたことです。

同じ作業でも、どちらのブラウザで走らせたかだけで、通るか詰まるかが変わりました。

この経験から持ち帰れること

ここからが、読んでいるあなたに関係のある話です。

1. ブラウザの外へ持ち出す瞬間が、いちばんの難所

ブラウザの中の作業は、AIはとても得意です。

ページを開く、入力する、押す、内容を読み取る。

ここは期待以上に動きます。

難しいのは、その結果をファイルとして外に出す瞬間です。

近年のブラウザは、安全のために「外へ出す経路」をどんどん厳しくしています。

「あとからデータを抜けばいい」という考えで設計すると、この壁に当たります。

2. 「人はどこでログインするか」を先に決める

裏で動くブラウザには、もう1つ課題があります。

ログインです。

無人で動かしたいのに、ログイン画面で止まってしまっては意味がありません。

だからこそ、「人が最初にログインしておく」「そのログイン状態をどう引き継ぐか」を最初に決めておく必要があります。

3. 目的から逆算して選ぶ

2つのブラウザは、優劣ではなく用途の違いです。

画面を撮りたい、人が横で確認しながら進めたい。

この場合は「見えるブラウザ」を選びます。

人の作業を止めずに、夜間や不在時にも回したい。

この場合は「裏で動くブラウザ」を選びます。

ただしその場合は、成果物の受け渡し方法を先に用意しておきます。

ついでに見つけた、人の手間を減らすコツ

今回、もう1つ役に立った発見がありました。

ボタンを押すと画面の上に重なって出てくる画面（モーダル）にも、じつは専用のURLが用意されていることが多いのです。

URLで直接開ければ、「ここを押して、次にここを押して」という手順を人に頼まなくて済みます。

さらにChromeには、URLの末尾に目印を付けると、そのページ内の特定の文字がある位置まで自動でスクロールしてくれる機能があります。

おかげで「この画面のこの部分を見せて」という指示が、URL1本で再現できました。

人にお願いする操作をどれだけ減らせるかは、こうした小さな工夫の積み重ねです。

まとめ

AIにブラウザ作業を任せると、想像以上のことができます。

ただし、うまくいくかどうかを分けるのは、AIの賢さではありませんでした。

「人はどこでログインするか」と「成果物をどう受け渡すか」。

この2つを、始める前に決めているかどうかです。

あなたの会社で「毎回この画面を開いて、この作業をする」という仕事は、どれでしょうか。

その作業を任せるとき、成果物はどこに出てくると助かるでしょうか。

そこまで決められれば、自動化の設計はほとんど終わっています。

「うちの場合、どの作業から任せられそうか」を一緒に整理したい方は、AI活用診断をご利用ください。

まだ構想段階でも大丈夫です。

AI活用のヒントはメルマガでも定期的にお届けしています。

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「来週の火曜10時に打ち合わせ、カレンダーに入れておいて」

私も先日、まったく同じことを頼みました。

返ってきたのは、予定そのものではなく「カレンダーに追加するリンク」でした。

結局は自分でクリックして、自分で登録することになります。少しだけ楽になりましたが、自動化とは言えません。

AIに自分のGoogleカレンダーを直接さわらせるには、先に「API連携」という設定をしておく必要があります。

そう聞いて設定画面を開いたのですが、正直なところ、最初はまったく意味が分かりませんでした。

「プロジェクト」とは何のプロジェクトなのか。「サービスアカウント」は自分のGoogleアカウントと何が違うのか。ダウンロードされた「鍵」というファイルは、どこに置けばいいのか。

この記事は、そのときの私と同じ地点にいる方に向けて書いています。

結論から言うと、やることは4つだけです。かかる時間は20分ほどで、費用はかかりません。

ただし、4つ目を抜かすと、ほかを完璧にやっても1件も登録できません。そして、この4つ目は設定画面の中に出てきません。

この記事では、次のことがわかります。

• そもそもAPI連携で何が起きているのか（専門用語なしの説明）
• 設定すると、実際に何ができるようになるのか
• 設定の全手順（実際に操作した画面を1枚ずつ載せています）
• 手順書から抜け落ちがちな、最後の「カレンダーの共有」のやり方
• Googleの「タスク」にも登録したい場合の手順（記事の後半に追記しました）

専門用語は、そのつど言い換えます。プログラミングの知識は必要ありません。

先に、この記事の要点

• やることは4つです。「入れ物を作る」「窓口を開ける」「担当者と鍵を作る」「カレンダーに招く」。この順番で進めます。
• いちばん大事なのは4つ目です。Google側の設定画面には出てこないので、手順を追っているだけだと抜け落ちます。抜けると、鍵まで正しく作っていても何も動きません。
• 費用はかかりません。カレンダーの読み書きは、通常の使い方であれば無料の範囲に収まります。今回はクレジットカードの登録も求められませんでした。

順番にお話しします。まずは、そもそも何をしているのかから始めます。

そもそも「API連携」で、何が起きているのか

ここが分からないまま画面を進めると、あとで必ず迷子になります。

難しい言葉を使わずに言うと、やっているのは「ロボットの社員を1人雇って、その社員に自分のカレンダーを見せる」という手続きです。

登場人物は3つだけです。

1つ目：プロジェクト（＝入れ物）

最初に作る「プロジェクト」は、今回の作業をひとまとめにしておくための箱だと思ってください。

会社でいえば「部署を1つ作る」ようなものです。

この中に、これから作る担当者や設定が入っていきます。何かを間違えたときは、この箱ごと消せば元に戻せる、という安心感もあります。

2つ目：サービスアカウント（＝ロボットの社員）

次に作る「サービスアカウント」が、この記事でいちばん分かりにくいところです。

これは、人間ではなくプログラム専用の、新しいGoogleアカウントだと考えてください。

メールアドレスの形をしていますが、メールは受け取れません。ログイン画面から入ることもできません。プログラムだけが使える、専用の社員証のようなものです。

大事なのは、このロボット社員は、あなたとは完全に別人だということです。

入社したばかりで、自分用の空っぽのカレンダーしか持っていません。あなたの予定は1件も見えていません。

3つ目：鍵（＝JSONファイル）

3つ目が「鍵」です。設定の最後に、パソコンに1つのファイルがダウンロードされます。

このファイルは、ロボット社員のパスワードそのものです。

AIツールや自動化ツールにこのファイルを渡すと、ツールは「私はこのロボット社員です」と名乗ってGoogleにアクセスできるようになります。

逆に言えば、これが他人の手に渡れば、その人も同じ社員になりすませます。扱いには注意が必要で、この点は記事の後半でもう一度触れます。

そして、忘れられがちな4つ目の作業

ここまでで「ロボット社員を雇って、社員証を発行した」状態になります。

ただ、雇っただけでは、その社員はあなたの予定表を見られません。

そこで最後に、自分のGoogleカレンダーを開いて、そのロボット社員のメールアドレスに「見ていいですよ」「書き込んでいいですよ」と共有をかけます。

この作業だけは、設定画面とはまったく別の場所で行います。だから抜けやすいのです。

設定すると、何ができるようになるのか

ここまでの手間をかける価値があるのか、という話を先にしておきます。

できるようになるのは、次のようなことです。

• AIに「この日程で予定を入れて」と伝えるだけで、実際にカレンダーへ登録される
• メールやチャットの内容から、AIが日時を読み取ってそのまま予定にしてくれる
• 「3か月後に契約更新の確認」のような先の予定を、忘れないうちに自動で置いておける
• 予定の一覧を取り出して、報告書や日報の材料にできる

いちばん大きいのは、自分がパソコンの前にいなくても動くことです。

よくある「Googleでログインして許可する」方式は、人が画面で承認ボタンを押す前提の仕組みです。

今回のやり方は、その承認が要りません。夜中でも、外出中でも、決めた時間に動きます。

ここが、自動化を考えるときの分かれ目になります。

手順1：プロジェクト（入れ物）を作る

ここから実際の画面です。パソコンのブラウザで進めてください。

まず Google Cloud コンソール を開きます。カレンダーで使っているGoogleアカウントでログインしてください。

「ようこそ」の画面が出たら、画面上部の「プロジェクトの選択」、または中央の「プロジェクトを作成または選択」をクリックします。

選択画面が開いたら、右上の「新しいプロジェクト」をクリックします。

プロジェクト名は自由です。あとから自分で見分けられればよいので、「calendar-app」のような分かりやすい名前で問題ありません。

作成には少し時間がかかります。画面上部の表示が、作ったプロジェクト名に切り替われば完了です。

手順2：Google Calendar API（窓口）を有効にする

入れ物ができたので、次はカレンダーの窓口を開けます。

初期状態では、この窓口は閉じています。だから「有効にする」という作業が必要になります。

トップ画面の「クイック アクセス」から「API とサービス」をクリックします。

開いた画面の上部にある「＋ API とサービスを有効にする」をクリックします。

ライブラリの一覧が出ます。数が多いので、上部の検索欄に「calendar」と入力するのが早いです。

「Google Workspace」の欄にある「Google Calendar API」を選びます。

似た名前が並んでいますが、選ぶのはカレンダーのアイコン（数字の31）が付いたものです。

詳細画面が開いたら、青い「有効にする」ボタンを押します。

これで窓口が開きました。

手順3：サービスアカウント（ロボット社員）と鍵を作る

有効にすると、そのまま管理画面に移ります。

画面中ほどの「認証情報」タブをクリックし、右側の「＋ 認証情報を作成」を押します。

すると3つの選択肢が出てきます。ここが最初の分かれ道です。

選ぶのは「サービス アカウント」です。いちばん上の「OAuth クライアント ID」ではありません。

2つの違いは、記事の後半で説明します。ここでは「無人で動かすなら、サービスアカウント」とだけ覚えてください。

名前を付けて作成する

作成画面では、上から順に入力していきます。

「サービス アカウント名」は、自分が分かる名前で構いません。私は「google-calendar-app」としました。

名前を入れると、その下の「サービス アカウント ID」と、長いメールアドレスが自動で作られます。

このメールアドレスが、これから雇うロボット社員の住所です。最後の共有設定で使うので、あとで戻ってこられるようにしておいてください。

「説明」は空欄でも進めますが、後日見返したときのために「Googleカレンダー操作用」などと書いておくと迷いません。

ここで、手が止まりやすい箇所があります。

2番の「権限（省略可）」と、3番の「アクセス権を持つプリンシパル（省略可）」は、何も設定せずに飛ばして構いません。

どちらも「省略可」と書かれているとおりです。

カレンダーを操作する権限は、この画面ではなくカレンダー側の共有設定で決まります。ここが直感に反するところで、私も一度手が止まりました。

そのまま「作成して閉じる」を押します。

一覧に戻ると、作ったサービスアカウントが追加されています。

末尾が「.iam.gserviceaccount.com」になっている長いメールアドレスが、先ほどのロボット社員の住所です。

鍵（JSONファイル）を作る

最後に、この社員の社員証を発行します。

一覧のメールアドレスをクリックして詳細画面に入り、上部の「鍵」タブを開きます。

「キーを追加」→「新しい鍵を作成」の順に進みます。

この画面には、Googleからの警告がいくつか出ています。

「サービス アカウント キーは、不正使用されるとセキュリティ上のリスクになる可能性があります」

そして「Google は公開リポジトリで検出されたサービス アカウント キーを自動的に無効にします」とも書かれています。

この鍵をうっかりインターネット上に置くと、Googleが自動で使えなくします。それくらい強い権限を持つファイルだ、ということです。

形式を選ぶ画面が出たら、「JSON（推奨）」のまま「作成」を押します。

押した瞬間に、ファイルが自動でダウンロードされます。

「秘密鍵がパソコンに保存されました」と出れば完了です。

この鍵は、この1回しかダウンロードできません。紛失した場合は、鍵を作り直すことになります。

ダウンロードフォルダに置いたままにせず、すぐに保管場所へ移してください。この点は後ほどもう一度触れます。

手順4：カレンダーを共有する（ここを忘れると動きません）

ここまでで、Google Cloud側の作業は終わりです。

解説記事も、だいたいこのあたりで終わっているものが多いように思います。

ですが、この状態ではまだ1件も予定を作れません。

理由はもう説明したとおりです。ロボット社員は雇いましたが、あなたの予定表を見る許可をまだ持っていないからです。

最後の作業は、Google CloudではなくいつものGoogleカレンダーの画面で行います。

共有の手順

まず Googleカレンダー をパソコンのブラウザで開きます。

左側の「マイカレンダー」の一覧から、連携したいカレンダーを探します。ふだん使っているものであれば、自分の名前が付いたカレンダーです。

その名前にマウスを乗せると、右側に「︙」（点が3つ縦に並んだアイコン）が出ます。

それをクリックして、「設定と共有」を選びます。

設定画面が開きます。左のメニューにある「共有する相手」、または右側を下にスクロールしたところにある同じ名前の項目を探してください。

すでに家族や同僚と共有している場合は、ここに相手の名前が並んでいます。そこへロボット社員を1人追加する、というイメージです。

項目の下にある「＋ ユーザーやグループを追加」をクリックします。

「特定のユーザーと共有」という小さな画面が出ます。

入力欄は「メールアドレスまたは名前を追加」の1つだけです。

ここに、手順3で控えたサービスアカウントのメールアドレスを貼り付けます。

末尾が「.iam.gserviceaccount.com」になっている、あの長いアドレスです。

そして、その下の「権限」が今回いちばん大事な設定です。

初期値は「予定の表示（すべての予定の詳細）」になっています。これは読むだけの権限です。

プルダウンを開くと、5つの選択肢が出てきます。

• 予定の表示（時間枠のみ、詳細は非表示）
• 予定の表示（すべての予定の詳細）
• 変更（限定公開の予定を予定の有無として表示）ができ…
• すべての予定の詳細の変更や表示ができます
• 予定の変更および共有の管理

AIに予定を「登録」させたいなら、上から4つ目の「すべての予定の詳細の変更や表示ができます」を選んでください。

初期値の「予定の表示」のまま送信してしまうと、AIは予定を読めても登録できません。

あとで「設定したのに登録されない」と悩む原因の多くが、ここです。

いちばん下の「予定の変更および共有の管理」でも動きますが、これは共有設定そのものを変えられる強い権限です。予定の登録が目的なら、4つ目で十分です。

選んだら「送信」を押します。

相手はロボットなので、招待メールは届きませんし、相手が承認する必要もありません。送信した時点で共有は有効になります。

「共有する相手」の一覧に、そのメールアドレスが並んでいれば成功です。

あわせて「カレンダーID」も控えておく

同じ設定画面の左メニューに「カレンダーの統合」という項目があります。

その中に「カレンダー ID」があります。

ふだん使っているカレンダーであれば、自分のメールアドレスと同じ文字列になっているはずです。

連携するツールには、「鍵のJSONファイル」と「カレンダーID」の2つを渡すことになります。ここまで用意できれば、設定は完了です。

なぜ「OAuth」ではなく「サービスアカウント」を選んだのか

手順3で、2つの選択肢が出てきた話に戻ります。

どちらもGoogleのデータにアクセスするための仕組みですが、想定している使い方が違います。

OAuth クライアント ID（人が承認する方式）

アプリを使うときに「このアプリがあなたのカレンダーにアクセスします。許可しますか？」という画面が出た経験はないでしょうか。

あれがこの方式です。画面の説明にも「ユーザーの同意をリクエストします」と書かれています。

人が画面の前にいて、ボタンを押すことが前提です。

スマホアプリやWebサービスのように、利用者ごとにカレンダーをつなぐ場合はこちらが向いています。

サービス アカウント（無人で動く方式）

もう一方の説明文には「ロボット アカウントによるサーバー間でのアプリレベルの認証を有効にします」とあります。

ロボットという言葉が、そのまま使われています。

人の承認を挟まずに動かしたい場合は、こちらを選びます。

今回の目的は「自分がいなくてもAIに予定を入れてもらう」ことなので、サービスアカウントが合っていました。

注意点。設定する前に知っておきたいこと

実際に触ってみて、先に知っておきたかったと感じた点をまとめます。

鍵のファイルは、パスワードと同じ扱いにする

これがいちばん大事です。

ダウンロードした鍵のJSONファイルは、ダウンロードフォルダに置きっぱなしにしないでください。

メールやチャットで送るのも避けたほうがよい種類のファイルです。

置き場所を決めて移動し、そのパソコンを使う人以外が開けない場所に保管します。

万が一、外部に出てしまった場合は、Google Cloudの「鍵」タブから該当の鍵を削除すれば、その鍵は使えなくなります。落ち着いて消してください。

Googleの「タスク」には登録できない

ここは実際に試して分かったことなので、先にお伝えしておきます。

この方法で登録できるのは「予定」だけです。Googleの「タスク」には登録できません。

Googleカレンダーの画面には、予定と並んでタスクも表示されます。同じものに見えますが、中身はまったく別のサービスです。

そして、決定的な違いがここにあります。

• カレンダーには「共有する相手」がある。だから手順4で、ロボット社員に自分の予定表を見せられました。
• タスクには、その共有の仕組みがありません。タスクは一人ひとりに固く紐づいていて、外から覗く窓口がないのです。

そのため、サービスアカウントから見えるのは「ロボット社員自身の、空っぽのタスクリスト」だけになります。あなたのタスクは1件も見えません。

どうしてもタスクに登録したい場合は、手順3で選ばなかったもう一方、「OAuth クライアント ID」の方式に切り替える必要があります。

こちらは「このアプリがあなたのタスクにアクセスします。許可しますか？」という画面で、自分で一度だけ許可を押す方式です。一度許可してしまえば、その後は無人で動かせます。

予定の登録だけで足りるなら、この記事の方法のほうが手軽です。

タスクにも登録したい方は、この記事の後半に、実際に設定した手順を画面つきで追記しました。そちらをご覧ください。

ほかの参加者には、招待メールが飛ばない

これは意外と困る点です。

サービスアカウントが作った予定に参加者を追加しても、その参加者に招待メールは届きません。

自分のカレンダーに予定を置くだけなら問題ありませんが、「AIに会議の招集までやってほしい」という使い方をしたい場合は、Google Workspaceでの追加設定が必要になります。

予定の「作成者」がロボットの名前になる

実際に登録して確認したところ、主催者は自分のままでした。

変わるのは「作成者」のほうで、ここにサービスアカウントのアドレスが入ります。

見え方が少し変わるだけで、予定は自分のカレンダーにきちんと入りますし、通知も普段どおり届きます。

会社のアカウントでは、共有が制限されていることがある

Google Workspace（会社で契約しているGoogleアカウント）を使っている場合、管理者の設定で外部との共有が禁止されていることがあります。

その場合、手順4でメールアドレスを追加できません。管理者に相談するか、個人アカウントで試すことになります。

料金について

Google Cloudというと課金が心配になりますが、カレンダーの読み書きは、個人や小さな会社の使い方であれば無料の範囲に収まります。

今回の手順でも、クレジットカードの登録は求められませんでした。

うまく動かないときに、まず確認するところ

設定したのに動かない場合、原因はだいたい決まっています。上から順に見てください。

• カレンダー側の共有をしていない。いちばん多いのがこれです。手順4に戻ってください。
• 共有の権限が「表示」のままになっている。予定を登録するには「変更」が必要です。
• Google Calendar APIを有効にしていない。プロジェクトを複数持っていると、別のプロジェクトで有効にしてしまうことがあります。
• カレンダーIDが違う。複数のカレンダーを使っている場合、共有したカレンダーとIDがずれていないか確認します。
• 鍵のファイルが、共有した相手とは別のサービスアカウントのものになっている。鍵の中に書かれているアドレスと、共有した相手が一致しているか見てください。

（追記）Googleの「タスク」にも登録したい場合の手順

この記事を公開したあとで、「予定だけでなくタスクにも入れたい」と思って、実際に設定してみました。

結論から言うと、できます。所要時間は20分ほどで、やはり費用はかかりません。

ここまでの設定が無駄になることもありません。カレンダー用の設定はそのまま残し、タスク用の入口を1つ足す形になります。

先に、なぜ別の設定が必要になるのかをおさらいします。

カレンダーには「共有する相手」がありました。だから手順4で、ロボット社員に自分の予定表を見せられたわけです。

タスクには、その共有がありません。そこで、手順3で選ばなかったもう一方の「OAuth クライアント ID」を使います。

こちらは自分で一度だけ「許可」ボタンを押す方式です。押すのは最初の1回だけで、その後は無人で動きます。

タスク側の手順1：Google Tasks API を有効にする

カレンダーのときと同じ要領です。プロジェクトも同じものを使います。

左のメニューから「API とサービス」→「ライブラリ」を開きます。

一覧の中ほどに「Google Workspace」という区切りがあるので、その右端の「すべて表示」をクリックします。

Google Workspace のAPIが全部並ぶので、その中から「Google Tasks API」を選びます。

青いチェックマークのアイコンが目印です。

詳細画面が開いたら、青い「有効にする」ボタンを押します。

なお、探すのが面倒な方は、次のページを直接開けばここまで飛ばせます。

https://console.cloud.google.com/apis/library/tasks.googleapis.com

ただし、開いたときに画面上部のプロジェクト名が正しいかだけは確認してください。プロジェクトを複数持っていると、別のプロジェクトで有効にしてしまうことがあります。

タスク側の手順2：許可を出す画面を用意する

ここからが、カレンダーのときには通らなかった道です。

「誰がこのアプリを使うのか」をGoogleに登録しておく必要があります。初回だけの作業です。

左のメニューから「OAuth 同意画面」を開きます。

すると「Google Auth Platform」という画面に移り、「まだ構成されていません」と表示されます。

ここで「開始」を押します。

ここから4つの入力が順番に出てきます。ひとつずつ見ていきます。

①アプリ情報では、アプリ名とユーザーサポートメールを入れます。

アプリ名は自分が分かる名前で構いません。私は「calendar-tasks-app」としました。

この名前は、あとで出てくる許可の画面にそのまま表示されます。

②対象では、「内部」と「外部」のどちらかを選びます。

個人のGoogleアカウントを使っている場合は「外部」しか選べません。「内部」は会社で契約しているアカウント専用です。

「外部」と聞くと不安になりますが、次の手順で登録した人しか使えないので大丈夫です。

③連絡先情報には、自分のメールアドレスを入れます。

プロジェクトに変更があったときにGoogleから連絡が来るアドレスです。

④終了で、ポリシーへの同意にチェックを入れて「作成」を押します。

タスク側の手順3：自分をテストユーザーに追加する（忘れやすい）

ここが2つ目の落とし穴です。

この作業を飛ばすと、最後の許可の画面で弾かれます。設定はすべて正しいのに進めない、という状態になります。

左のメニューから「対象」を開きます。

下のほうに「テストユーザー」という欄があるので、「＋ Add users」をクリックします。

入力欄に自分のメールアドレスを入れて「保存」を押します。

カレンダーの共有で使ったサービスアカウントのアドレスではありません。ふだん自分がログインしているアドレスです。

なお、画面には「公開ステータスがテスト中の間は…」という注意書きが出ますが、テスト中のままで問題ありません。

自分だけが使うので、Googleの審査を受ける必要はありません。

タスク側の手順4：OAuth クライアント ID を作る

次に、パソコンから使うための「鍵」にあたるものを作ります。

左のメニューの「概要」に戻ると、「OAuth クライアントを作成」というボタンが出ています。

作成画面では、2つだけ入力します。

アプリケーションの種類は「デスクトップ アプリ」を選んでください。ここを間違えると、あとで許可の受け取りに失敗します。

名前は自分が分かるもので構いません。

作成すると、クライアントIDとシークレットが表示されます。

ここで「JSON をダウンロード」を押します。

この画面にも警告が出ています。

「このダイアログを閉じると、クライアント シークレットを表示およびダウンロードできなくなります」

閉じる前に必ずダウンロードしてください。忘れると作り直しになります。

このファイルも、カレンダーの鍵と同じくパスワード相当の扱いにしてください。ダウンロードフォルダに置いたままにしないことをおすすめします。

タスク側の手順5：一度だけ「許可」を押す

ここまでで準備は終わりです。最後に、自分で許可を出します。

ただ、正直に書いておきます。ここから先は、パソコンでプログラムを1つ動かす必要があります。

「許可」を出す相手が必要だからです。Googleの画面をいくら開いても、この許可は出せません。

とはいえ、書くのは20行ほどで、コピーして貼るだけです。順番に見ていきます。

また、ご自身で動かすのが難しければ、この作業ごとAIに任せることもできます。その方法は、この節の最後に書きました。

用意するもの：Python（パイソン）

Pythonは、プログラムを動かすための道具です。Macには最初から入っています。

確認するには、Macなら「ターミナル」、Windowsなら「コマンドプロンプト」を開いて、次を貼り付けて Enter を押します。

python3 --version

「Python 3.11.6」のように数字が返ってくれば入っています。

Windowsで「見つかりません」と出た場合は、Python公式サイトからインストールしてください。インストール中に「Add Python to PATH」というチェック欄が出たら、必ずチェックを入れます。

続いて、Googleとやりとりするための部品を追加します。次の1行を貼り付けて Enter です。

pip3 install google-auth-oauthlib google-api-python-client

文字がたくさん流れますが、最後に「Successfully installed」と出れば成功です。

手順4でダウンロードしたJSONを置く

ダウンロードフォルダに入ったままだと、あとで消してしまいがちです。専用の場所を作って移しておきます。

ここでは例として、書類フォルダの中に gtasks というフォルダを作り、ファイル名を client_secret.json に変えて置くことにします。

置き場所が決まったら、そのファイルの場所（パス）を控えてください。次で使います。

Macなら、Finderでファイルを右クリックし、option キーを押しながら「”client_secret.json”のパス名をコピー」を選ぶと取得できます。

Windowsなら、ファイルを Shift キーを押しながら右クリックして「パスのコピー」です。

許可を受け取るプログラムを作る

テキストエディタ（Macの「テキストエディット」、Windowsの「メモ帳」）を開いて、次をそのまま貼り付けます。

from google_auth_oauthlib.flow import InstalledAppFlow

# ↓ 手順4でダウンロードしたJSONの場所に書き換えてください
CLIENT_SECRET_FILE = "/Users/自分の名前/Documents/gtasks/client_secret.json"

# ↓ 許可の情報を保存する場所（ファイルは自動で作られます）
TOKEN_FILE = "/Users/自分の名前/Documents/gtasks/token.json"

SCOPES = ["https://www.googleapis.com/auth/tasks"]

flow = InstalledAppFlow.from_client_secrets_file(CLIENT_SECRET_FILE, SCOPES)
creds = flow.run_local_server(port=0, prompt="consent")

with open(TOKEN_FILE, "w") as f:
    f.write(creds.to_json())

print("完了しました。保存先:", TOKEN_FILE)

書き換えるのは上の2行だけです。「/Users/自分の名前/…」の部分を、さきほど控えたパスに置き換えてください。

できたら setup.py という名前で、同じ gtasks フォルダに保存します。

テキストエディットを使う場合は、保存する前にメニューの「フォーマット」→「標準テキストにする」を選んでください。そのままだとリッチテキストで保存され、動きません。

動かす

ターミナル（コマンドプロンプト）で、次を貼り付けて Enter を押します。

python3 /Users/自分の名前/Documents/gtasks/setup.py

ここも、自分の置き場所に合わせて書き換えてください。

うまくいくと、ブラウザが自動で開いて、アカウントの選択画面が出ます。

左側に、手順2で決めたアプリ名が表示されているはずです。

アカウントを選ぶと、次のような画面が出ます。

「このアプリは Google で確認されていません」

初めて見るとドキッとしますが、心配はいりません。

これは「Googleの審査を受けていないアプリですよ」という意味です。審査を受けていないのは、自分で作って自分だけで使っているからです。

「続行」を押して進みます。

次に、何を許可するのかが表示されます。

「すべてのタスクの作成、編集、整理、削除」とだけ書かれているはずです。

ここは必ず読んでください。タスク以外のもの、たとえばメールや連絡先が並んでいたら、いったん中止して設定を見直してください。

内容に問題がなければ「続行」を押します。

最後に、そっけない英語のメッセージが表示されれば完了です。

「The authentication flow has completed. You may close this window.」

（認証が完了しました。このウィンドウは閉じて構いません、という意味です）

この画面が出たら、ブラウザを閉じて大丈夫です。

許可の情報はパソコンに保存されるので、次からはこの画面は出ません。

ちゃんと動いたか、タスクを1件入れて確かめる

許可は通りましたが、これだけではまだ何も起きていません。

本当に登録できるのか、1件だけ入れて確かめます。

さきほどと同じ要領で、新しいファイルに次を貼り付けてください。

from google.oauth2.credentials import Credentials
from googleapiclient.discovery import build

# ↓ さきほど保存されたトークンの場所
TOKEN_FILE = "/Users/自分の名前/Documents/gtasks/token.json"

creds = Credentials.from_authorized_user_file(
    TOKEN_FILE, ["https://www.googleapis.com/auth/tasks"])
service = build("tasks", "v1", credentials=creds)

# ふだん使っているタスクリストに1件追加する
tasklist_id = service.tasklists().list(maxResults=1).execute()["items"][0]["id"]
service.tasks().insert(
    tasklist=tasklist_id,
    body={"title": "テストで追加したタスク", "due": "2026-08-10T00:00:00.000Z"},
).execute()

print("追加しました。Googleカレンダーの「ToDo リスト」を見てください。")

add.py などの名前で保存し、同じように動かします。

python3 /Users/自分の名前/Documents/gtasks/add.py

Googleカレンダーを開いて、左の「ToDo リスト」に「テストで追加したタスク」が入っていれば成功です。スマホのGoogle ToDo リストアプリからも同じものが見えます。

確認できたら、そのタスクは手で消して構いません。

あとは "title" と "due" の中身を書き換えれば、好きなタスクを登録できます。日付は「年-月-日」の順で、うしろの T00:00:00.000Z はそのままにしておいてください。

自分でやるのが難しいと感じたら

ここまで読んで「さすがに手が止まる」と思われた方も多いと思います。私も最初はそうでした。

この作業は、AIに任せることもできます。

パソコンのファイルを直接さわれるタイプのAI（Claude Code など）を使っている場合は、こう頼めば進めてくれます。

GoogleタスクにAIから登録できるようにしたいです。OAuthクライアントのJSONを（置いた場所）に置いてあります。初回の認証を行うプログラムを作って動かしてください。ブラウザが開いたら私が許可を押します。

実際、私もこの部分はAIに書いてもらいました。自分がやったのは、開いたブラウザで「続行」を2回押しただけです。

「プログラムを書く」と身構えるより、「やりたいことを日本語で伝えて、出てきたものを動かす」ほうが、いまは現実的だと思います。

タスクを使うときに、知っておきたいこと

実際に動かしてみて分かった注意点を3つ書いておきます。

タスクの期限は「日付」だけで、時刻を持てません。「8月5日の15時」のような指定はできず、「8月5日」までになります。

時刻まで決めたいものは、これまでどおりカレンダーの予定のほうが向いています。

カレンダー用の設定とは、完全に別の認証です。片方が使えなくなっても、もう片方には影響しません。

登録先はGoogleカレンダー画面の「ToDo リスト」に表示されます。スマホのGoogle ToDoリストアプリからも、同じものが見えます。

結局、予定とタスクはどう使い分けるか

両方できるようになって、私はこう決めました。

• 時刻が決まっているものは、予定。打ち合わせ、訪問、来客など
• 「その日までにやる」だけのものは、タスク。連絡、確認、書類の提出など

この線引きを先に決めておかないと、同じ用件が予定とタスクの両方に入って、どちらを見ればいいのか分からなくなります。

私は最初、迷ったものを全部予定に入れてしまい、カレンダーが「作業予定」で埋まってしまいました。

時刻のあるものだけを予定に残したら、1日の見通しがずいぶん立てやすくなりました。

まとめ

今回の設定を、もう一度4行でまとめます。

• Google Cloudでプロジェクト（入れ物）を作る
• Google Calendar API（窓口）を有効にする
• サービスアカウント（ロボット社員）を作り、鍵をダウンロードする
• Googleカレンダー側で、そのロボット社員にカレンダーを共有する

やっていることは、突き詰めれば「AI専用の社員を1人雇って、自分の予定表を見せる」という、それだけの話です。

画面の言葉が難しいだけで、考え方はとても単純でした。

そして、いちばん忘れられやすいのが最後の共有です。設定画面の中に出てこないので、手順書どおりに進めても抜け落ちます。うまく動かないときは、まずここを疑ってください。

ところで、その予定は誰が入力していますか

ここまで読んで、こんなふうに思われたかもしれません。

• 打ち合わせの日程が決まるたびに、メールを見ながら手でカレンダーに入れている
• 「3か月後に確認」のような先の予定を、結局は忘れてしまっている
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APIの設定をせずに、Gmailからカレンダーへ予定を入れる方法は、Gmailに届いたメールから自動的にGoogleカレンダーに予定を登録する方法でまとめています。まずは手軽に試したい方は、あわせてご覧ください。

The post GoogleカレンダーAPI連携の設定手順と、抜けやすい最後の1つ first appeared on アスタWorks.

顧客から届いたメールをそのまま貼り付けて「これ、どう返すのがいいですか」と聞いた。見積の金額を出して相談した。社内の資料を読ませて、要約を作らせた。

どれも、ごく普通の使い方です。私も毎日やっています。

その会話が、AIを賢くするための材料として使われているとしたら、どうでしょうか。

先日、Googleの検索設定に「メディアを保存」というスイッチがあり、カメラで撮った画像や音声が保存されてAIの学習に使われる、という話を書きました。

公開したあと、いちばん多く届いた反応がこれです。

「じゃあ、ChatGPTは？」

もっともだと思います。仕事の話をいちばんしているのは、検索ではなくそちらです。

そこで、ChatGPT・Gemini・Claudeの3つを、同じ日に、同じ人のアカウントで開いてみました。

結果はこうでした。

• ChatGPT ……… オフ
• Gemini ………… オン
• Claude ………… オン

同じ人が使っているのに、バラバラでした。

どれも意図して設定した覚えはありません。「一度どこかで設定したから大丈夫」が、そもそも成り立っていなかったということです。

この記事では、次のことがわかります。

• ChatGPT・Gemini・Claude・Copilotの設定の場所（実際の画面を載せています）
• 4つすべてに共通していた、見落としやすい落とし穴
• オフにしても消えないものと、その期間
• 会社として、何を決めておけばいいか

専門用語はそのつど言い換えます。設定画面を開いたことがなくても、そのまま進められるように書きました。

先に、この記事の要点

• やることは、サービスごとに1回ずつ確認するだけです。どれも1分もかかりません。
• ただし、テキストと「音声・画像」は別のスイッチです。4つすべてでそうでした。片方だけ切って安心してしまうのが、いちばん多い落とし穴です。
• オフにしても、すでに学習に使われた分は戻りません。アカウントから切り離された状態で、3年から5年残ります。

順番に見ていきます。まず「すぐやりたい」という方のために、行き先だけ先に並べます。

とにかく先に確認したい方へ

それぞれログインした状態で、次のページを開いてください。

• ChatGPT：設定 → データ コントロール →「すべての人のためにモデルを改善する」
• Gemini：Gemini アプリ アクティビティ →「アクティビティの保存」
• Claude：プライバシー設定 →「AIモデルの改善にご協力ください」
• Copilot：copilot.com → プロファイル → プライバシー →「会話アクティビティのトレーニング」

それぞれオフにすれば、今後の会話は学習に使われなくなります。

忘れずに、同じ画面にある「音声」のスイッチも確認してください。ここが別になっています。

詳しい画面は、このあと1つずつ載せます。

4つのサービスは、同じ形をしています

先に全体像をお伝えします。設定の名前は違いますが、構造は4つとも同じでした。

どれも「あなたの会話を、AIを賢くするために使わせてください」というスイッチが1つあり、そのすぐ近くに音声や画像のための別のスイッチが置かれています。

この形が頭に入っていると、どのサービスでも迷いません。では、1つずつ見ていきます。

ChatGPTの場合

左下のアカウント名をクリックして「設定」を開き、「データ コントロール」を選びます。

いちばん上にあるのが「すべての人のためにモデルを改善する」です。

このアカウントは「オフ」でした。過去に設定したのだと思います。

ここをクリックすると、詳しい画面が開きます。説明はこうです。

「あなたのコンテンツをモデルの学習のために使用することを許可してください。ChatGPT をあなたや他のユーザーにとってさらに有益なものにすることができます」

そして、その下に別のスイッチが2つありました。

「音声記録を含める」と「動画記録を含める」です。

説明にはこう書かれています。

「音声モードの音声と動画の記録を含めて、モデルの学習に役立てます」

つまり、いちばん上をオフにしても、音声モードで話した内容は別あつかいということです。

音声で使っている方は、ここまで確認してください。

その場かぎりで使いたいときは

設定を変えずに、1回だけ履歴を残さずに使う方法もあります。「一時チャット」です。

新しいチャットを開くときに一時チャットを選ぶと、そのやりとりは履歴に残りません。

使い分けの目安は、こう考えると分かりやすいと思います。

• ふだんの設定……「すべての人のためにモデルを改善する」をオフにしておく
• とくに見せたくない内容のとき……そのうえで一時チャットを使う

設定は「常時の守り」、一時チャットは「その場の守り」です。片方だけに頼らないほうが安全です。

Geminiの場合

Geminiは、設定の場所がGoogleアカウント側にあります。Gemini アプリ アクティビティを開いてください。

説明を読みます。

「アクティビティを保持しておくと、いつでも中断したチャットを再開できるほか、AI モデルを含む Google サービスの改善に役立ちます。この設定がオフの場合でも、Gemini での応答やセキュリティ維持のために、チャットは 72 時間保存されます」

このアカウントは「オン」でした。しかも「2025年10月31日 からオンになっています」と、いつからオンなのかまで表示されています。

その下に「18 か月以上経過したアクティビティを削除します」とあります。何もしなければ1年半、履歴が残る設定です。

そしてここにも、別のスイッチがありました。

「音声や Gemini Live の動画と画面共有を Google サービスの改善に使用する。」

画面をカメラで映して質問する使い方をしている方は、ここも見てください。

もうひとつ、Geminiには他社にない記述があります。公式ヘルプにこう書かれています。

「人間のレビュアー（トレーニングを受けた Google のサービス プロバイダのレビュアーを含む）がチャットの一部をレビューします」

AIが読むだけでなく、人が読む場合があるということです。そしてレビューされたデータは、アカウントとは切り離された形で3年間保存されます。

これは、Googleが隠しているわけではありません。ヘルプに堂々と書いてあります。ただ、そのページを開いた人でなければ知りようがない、というだけです。

なぜ人が読むのか。AIの回答が的外れだったり危険だったりしたときに、何が悪かったのかを判断できるのは、いまのところ人だけだからです。品質を上げるには必要な工程ではあります。

そのうえで考えたいのは、「人に読まれても困らない内容か」という一点です。

アイデア出しや文章の推敲なら、まず困りません。困るのは、顧客の名前や金額が入っているときです。ここだけ切り分けておけば、必要以上に怖がらずに済みます。

Claudeの場合

ここは、いちばんお伝えしたいところです。

プライバシー設定を開くと、「AIモデルの改善にご協力ください」という項目があります。

説明はこうです。

「チャットやコーディングセッションのデータをAnthropic AIモデルの訓練と改善に使用することを許可します」

このアカウントは「オン」でした。

なぜこうなっているのか。2025年9月28日に、個人向けプランの方針が変わったからです。

Anthropicの発表によると、対象はFree・Pro・Maxの3つで、それらのアカウントで使うClaude Codeも含まれます。一方、Claude for Work・Government・Education、それにAPI経由の利用は対象外です。

保持期間も変わります。オンなら5年、オフなら30日です。

既存の利用者には2025年10月8日までに選ぶよう案内が出ていましたが、設定画面を見に行かないかぎり、いま自分がどちらなのかは分かりません。私も、開いてみて初めて知りました。

5年と30日の差は、何を意味するのか

数字だけ見ると分かりにくいので、言い換えます。

30日というのは、「消したら1か月で本当になくなる」ということです。去年の相談内容は、もう手元にも向こうにもありません。

5年というのは、「今日の会話が、2031年まで残っている」ということです。

5年前を思い出してみてください。そのころ会社が抱えていた課題、取引していた相手、社内の体制。いまとはずいぶん違うのではないでしょうか。

それだけの期間、当時の相談内容が残る設定になっている。ここは知ったうえで選ぶべきところだと思います。

なお、この保持期間は新しい会話から適用されます。設定を変えても、過去の会話がさかのぼって短くなるわけではありません。

Microsoft Copilotの場合

Copilotは、個人で使う場合と会社で使う場合で扱いがはっきり分かれます。

個人の場合は、copilot.com にログインし、プロファイルアイコン → プロファイル名 → 「プライバシー」と進みます。

そこに「会話アクティビティのトレーニング」と「音声会話のトレーニング」という2つのスイッチがあります。

やはり、テキストと音声が別になっています。

会社で使っている場合は、話が変わります。

Microsoftの説明では、組織のアカウントで使っている人にはこの設定そのものが表示されず、会話は生成AIモデルの学習には使われません。

設定が見当たらないときは、壊れているのではなく「そもそも対象外」ということです。

そもそも、なぜ各社は会話を学習に使いたいのか

ここまで読んで、「勝手に使うなんて」と感じた方もいると思います。少しだけ背景をお話しします。

AIは、大量の文章を読ませて賢くしてきました。ところがインターネット上の文章は、すでにあらかた使われてしまいました。

次に必要になるのが、実際に人が交わしているやりとりです。

教科書に載っているようなきれいな文章ではなく、言い直したり、途中で条件を変えたり、うまく説明できずに例えを持ち出したりする、本物の会話。これがAIを実用的にします。

音声や画像が別スイッチになっているのも、同じ理由です。手ぶれした写真、雑音の入った声、斜めから撮った書類。そういう「きれいでないデータ」が、いちばん足りていません。

だから各社とも、まず既定でオンにして、断りたい人には断れるようにする、という形を取っています。

この設計をどう受け止めるかは、人によって違っていいと思います。ただ、選べるようになっている以上、選ばないまま使い続けるのはもったいないです。

オフにすると、何か不便になるのか

ここは正直に書きます。まったく影響がないわけではありません。

ここで押さえておきたいのは、「学習に使わせない」と「履歴を残さない」は別の話だということです。

学習をオフにしても、履歴そのものは残ります。だから「先週の相談の続き」は今までどおりできます。

不便になるのは、履歴まで消したときだけです。

実際に使ってみた感覚では、学習のスイッチを切っただけなら、日常の使い勝手はほとんど変わりません。ここは安心して切ってよいところだと思います。

どれから確認すればいいか

4つ全部を今すぐ、というのは大変です。優先順位をつけるなら、こう考えてください。

いちばん優先すべきは、仕事の相談をいちばん多くしているサービスです。

使用頻度ではありません。「そこに何を打ち込んだか」で決めてください。

• 見積の金額を相談した
• 顧客からのメールを貼り付けて返信を考えさせた
• 社内の資料をそのまま読ませた
• 書類を写真で撮って読み取らせた

ひとつでも心当たりがあるサービスから開いてください。毎日使っていても雑談ばかりのサービスは、後回しで構いません。

4つに共通していた、3つの落とし穴

ここまで見てきて、共通点がはっきりしました。

落とし穴1：テキストと、音声・画像は別のスイッチ

ChatGPTには「音声記録を含める」「動画記録を含める」。Geminiには「音声やGemini Liveの動画と画面共有」。Copilotには「音声会話のトレーニング」。

そして先日のGoogle検索にも「メディアを保存」がありました。

4つすべてで、テキストのスイッチを切っても、音声・画像のスイッチは残ります。

落とし穴2：オフにしても、すでに使われた分は戻らない

これが2つめです。各社とも、学習に使われたデータはアカウントから切り離した状態で、しばらく保持すると説明しています。

今日オフにしても、昨日までの分は取り消せません。だから「気づいた日にやる」以外に手はありません。

ここで出てくる「切り離す」という言葉を、少し補足します。

これは「誰のデータか分からない形にしてから残す」という意味です。名札を外してから保管する、というイメージが近いと思います。

だから、あとから「私のデータを消してください」と言っても、どれがその人のものか特定できないので消せない。各社が「削除しても残る」と書いているのは、意地悪ではなく、こういう仕組みだからです。

プライバシーへの配慮ではあります。ただ「消せばなかったことにできる」わけではない、という点は変わりません。

落とし穴3：個人プランと会社のプランで、扱いがまったく違う

3つめが、会社にとってはいちばん大事です。

4つすべてで、学習の対象になるのは個人向けプランだけでした。会社として契約する法人向けプランは、どれも対象外です。

• Claude ……… Claude for Work・Government・Education、API経由は対象外
• Copilot ……… 組織のアカウントは設定そのものが表示されず、学習に使われない
• ChatGPT ……… 法人向けプランは既定で学習に使われない
• Gemini ………… 業務用のプランは扱いが別

ここから導かれる結論は、はっきりしています。

社員が個人のアカウントで仕事の話をしているなら、それはそのまま学習に流れています。設定でどうにかするより、会社として契約したアカウントを配るほうが確実です。

一覧で確認する

ここまでの内容を1つにまとめます。設定するときに、この表だけ見れば足ります。

Google検索の設定については、Googleの画像検索はAI学習に使われる？オフにする手順を画面つきで解説で、手順を1枚ずつ載せています。

会社として、何を決めておくか

ここまでは個人の設定の話でした。会社として考えると、決めるべきことは3つに絞られます。

1. 仕事で使うAIは、会社が用意したアカウントにする

いちばん効くのがこれです。法人向けプランなら、そもそも学習の対象外です。各自に設定させて回るより、確実で、しかも確認の手間がいりません。

2. 個人アカウントを使わざるを得ない場合は、確認する項目を配る

すぐに切り替えられない場合もあります。そのときは、この記事の一覧表をそのまま社内に配ってください。

「テキストと音声、両方のスイッチを確認する」という一行を添えておくと、片方だけ切って安心する事故が防げます。

3. 「渡していい情報」の線を決める

設定をどれだけ整えても、そもそも渡してはいけない情報はあります。

顧客の名前が入った書類、見積の金額、社員の個人情報。これらは設定の話ではなく、運用の話です。

この線引きの決め方は、ChatGPTの情報漏洩対策｜社内AI利用ルールは3つだけ決めればいいにまとめています。

よくある質問

そもそも、オフにする必要はありますか

すべての方に必要とは思いません。

個人で使っていて、内容も調べものや文章の相談だけなら、オンのままでも実害はほとんどないはずです。むしろAIが良くなることに協力していることになります。

切ったほうがいいのは、仕事の情報を入れている方です。顧客の名前、金額、社内の資料。自分のものではない情報を扱っているなら、判断の基準が変わります。

「自分が困るか」ではなく「預かっている相手が困るか」で考えてみてください。

オフにすると、AIの回答が悪くなりますか

いいえ。学習に使われなくなるだけで、AIの賢さは変わりません。

ただし、過去の履歴をもとにした「前の話の続き」のような機能は、履歴自体を消すと使えなくなります。

無料プランと有料プランで違いますか

Claudeの場合、Free・Pro・Maxはすべて同じ扱いです。お金を払っていても、個人向けプランなら学習の対象になります。

違いが出るのは「有料かどうか」ではなく「個人向けか、法人向けか」です。

すでに入力してしまった情報は、削除できますか

履歴は削除できます。ただし、すでに学習に使われた分は、削除しても戻りません。各社とも、切り離した状態で数年保持すると説明しています。

スマートフォンのアプリでも設定は必要ですか

設定はアカウントに紐づいているので、パソコンで一度オフにすれば、同じアカウントで使うスマートフォンにも反映されます。

注意が必要なのは、仕事用と個人用でアカウントを分けている場合です。それぞれで設定してください。

社員が設定したかどうか、会社で確認できますか

個人のアカウントについては、会社側から確認する方法はありません。

これが「各自に任せない」ことをおすすめする理由です。法人向けのプランなら、そもそも設定を配る必要がなくなります。

AIに読ませた社内資料は、他社の回答に出てきますか

各社とも、入力された内容がそのまま他の人の回答に出ないよう対策していると説明しています。

ただ、「絶対に出ない」と言い切れる仕組みではありません。だからこそ、設定を切るのとあわせて「そもそも渡さない情報」を決めておくことが要ります。

設定した覚えがないのに、オンになっていました

私のアカウントもそうでした。方針の変更にともなって、既定でオンになる場合があります。

Claudeは2025年9月に方針が変わっています。Geminiは「いつからオンか」が画面に表示されます。一度確認したから終わり、ではなく、たまに見に行くものだと思っておくのが安全です。

今日やることを、5行にまとめました

読み終えたあと、そのまま進められるように並べます。所要時間は全部で5分ほどです。

• 1. 仕事の相談をいちばんしているサービスを1つ決める
• 2. その設定画面を開き、学習のスイッチを確認する（オンならオフにする）
• 3. 同じ画面にある「音声」のスイッチも確認する（ここを飛ばさない）
• 4. 残りのサービスも、同じ手順で確認する
• 5. 社員が個人アカウントで使っているなら、会社のアカウントに切り替えられないか検討する

1から3までは、今日のうちに終わります。5だけは、少し時間をかけて考える価値があります。

まとめ

要点を振り返ります。

ChatGPT・Gemini・Claude・Copilotのどれにも、会話を学習に使わせるスイッチがあります。場所は違いますが、やることは同じです。

テキストと、音声・画像は別のスイッチです。4つすべてでそうでした。片方だけ切って終わりにしないでください。

オフにしても、すでに使われた分は3年から5年残ります。だから、気づいた今日やるのがいちばんです。

そして会社としては、設定で守るより、法人向けのアカウントを配るほうが確実です。

ところで、あなたの会社では、社員がどのAIを、どのアカウントで使っているか把握できているでしょうか。

たとえば、こんな状態になっていないでしょうか。

• 各自が自分の個人アカウントで、仕事の相談をAIにしている
• 誰がどのAIを使っているか、会社として一覧がない
• 「AIは便利だから使っていい」とだけ伝えて、あとは各自に任せている

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The post ChatGPTに学習させない設定｜Gemini・Claudeも実際の画面で解説 first appeared on アスタWorks.

あるいは、その逆かもしれません。

「便利なのは分かった。でも、そもそもどういう仕組みでお金がかかっているのか、まったく分からない」

実は、ここがはっきりしないまま使っている方が、いちばん多いところだと思います。

「なぜ膨らむのか」「どこを絞れば効くのか」「うちの使い方だと、そもそも気にする必要があるのか」

結論から言います。

AIの料金は「使った時間」ではなく「読ませた量」と「書かせた量」で決まります。だから、会話が長くなるほど1回あたりの料金は上がります。そして、下げる方法は3つ覚えれば十分です。

この記事では、次のことがわかります。

• AIの料金がどう決まっているのか（タクシーのメーターにたとえて説明します）
• 費用が膨らむ4つの原因
• 今日からできる、下げ方3つ
• 月額プランを使っている場合、何を気にすればいいのか

専門用語は、出てきたその場で言い換えます。AIの仕組みを知らなくても最後まで読めるように書きました。

先に、この記事の要点

• いちばんの原因は「会話が長いこと」です。やりとりが続くほど、AIは毎回それまでの全部を読み直すので、1回あたりの料金が上がっていきます。
• 下げ方は3つだけです。話題が変わったら新しい会話を始める、仕事の重さに合わせてモデルを選ぶ、「短く答えて」と一言足す。
• 月額プランだけを使っている方は、単価を気にする必要はありません。見るべきは金額ではなく「使える枠」です。

順番にお話しします。まずは「そもそもどう決まっているのか」から。

まず、AIの料金はどう決まっているのか

いちばん分かりやすいのは、タクシーにたとえることだと思います。

タクシーの料金は、乗っていた時間ではなく、走った距離で決まりますよね。

AIも同じで、使った時間ではなく「扱った文章の量」で決まります。

そして、この量を数える単位を「トークン」と呼びます。

トークンとは何か

トークンは、文章を細かく区切ったときのかたまりのことです。

日本語だと、だいたい1文字が1トークン前後と考えておけば、感覚としては十分です。

「100万トークン」なら、ざっくり本にして数冊分の文章量です。

料金は「行き」と「帰り」の2つに分かれる

ここが、いちばん大事なところです。

料金は、次の2つを足したものになります。

• 入力（行き）＝こちらがAIに読ませた文章の量
• 出力（帰り）＝AIが書いて返してきた文章の量

そして、多くのサービスで「帰り」のほうが数倍高く設定されています。

たとえば、あるAIサービスの料金表を見ると、読ませるほうが100万トークンあたり5ドル、書かせるほうが25ドル。ちょうど5倍です。

この差を知っているだけで、あとの話がぐっと分かりやすくなります。

費用が膨らむ原因は、だいたいこの4つ

順番に見ていきます。1つめが、いちばん見落とされているところです。

原因1：会話が長くなるほど、1回が高くなる

これが最大の原因です。そして、ほとんどの方が知りません。

AIは、返事をするたびに、それまでの会話を最初から全部読み直しています。

1回目のやりとりでは、読むのはあなたの1つ目の質問だけです。

ところが50回目のやりとりでは、それまでの49往復すべてを読んでから返事を書いています。

つまり、同じ「ひとこと質問しただけ」でも、会話の後半になるほど料金は高くなります。

長い会話を延々と続けるのは、荷物をどんどん積んだままタクシーを走らせているようなものです。

原因2：出力（帰り）のほうが、ずっと高い

さきほどの5倍の話です。

「長い文章を書かせる」ほど、料金は跳ね上がります。

だから、要約させるより、長文を書かせるほうが高くつきます。ここは直感と合っているはずです。

原因3：重いモデルを、軽い仕事に使っている

AIには、賢さの違う複数のモデルがあります。そして、その単価には最大で10倍の差があります。

簡単な分類や下調べに、いちばん重いモデルを使う。これがいちばんもったいない使い方です。

タクシーで言えば、近所のコンビニまで行くのに、わざわざハイヤーを呼んでいるようなものです。

原因4：「じっくり考えさせる設定」のまま使っている

最近のAIには、どれくらい深く考えるかを調整できる設定が付いています。

深く考えさせると、AIは何度も調べ直したり、考え直したりします。そのぶん、扱う文章の量が増え、料金も上がります。

実際、第三者の測定機関の報告では、この設定を1段階下げるだけで、1件あたりの費用が17.79ドルから10.41ドルまで下がったという結果が出ています（Artificial Analysis）。

約4割減です。しかも、この報告では下げたほうが上位モデルより高いスコアを出しています。

「深く考えさせれば必ずいい結果になる」わけではない、ということです。

モデルによって、単価はこれだけ違う

原因3で書いた「10倍の差」を、具体的に見ておきます。

あるAIサービスの料金表を並べると、こうなります。

いちばん重いモデルと、いちばん軽いモデルで10倍の開きがあります。

ここで大事なのは、10倍賢いわけではないということです。

難しい仕事では差が出ますが、「この文章を3行にまとめて」のような作業なら、軽いモデルでもほとんど同じ結果になります。

モデルごとの使い分けは、Claude Opus 5とは？Opus 4.8との違いを初心者向けに図解で詳しく書いています。

下げ方は、この3つだけ覚えれば十分

難しい設定はいりません。今日からできることだけを挙げます。

下げ方1：話題が変わったら、新しい会話を始める

いちばん効きます。そして、いちばん簡単です。

ひとつの会話を延々と使い回さず、話題が変わったら新しい会話を開く。これだけで、毎回読み直される量がリセットされます。

おまけの効果もあります。前の話題を引きずらなくなるので、答えの精度も上がります。

料金も下がって、質も上がる。やらない理由がありません。

下げ方2：仕事の重さに合わせて、モデルを選ぶ

いつも最上位のモデルを使う必要はありません。

目安は、こう考えてください。

• 考える必要がある仕事（企画、分析、込み入った相談）→ 標準以上のモデル
• 決まった形に整えるだけの仕事（要約、分類、書き写し）→ 軽いモデル

迷ったら標準のままで構いません。「軽い仕事に重いモデル」だけ避ければ十分です。

下げ方3：「短く答えて」と一言足す

出力（帰り）は入力の数倍高い、という話を思い出してください。

AIは、放っておくと丁寧に長く書きます。前置きも、まとめも、補足も付けてきます。

だから、「結論だけ3行で」「表だけ出して、説明はいらない」と最初に伝えます。

これだけで、帰りの量がぐっと減ります。

ついでに、読むあなたの時間も減ります。

逆に、やってはいけない節約

ここは正直に書いておきます。

大事な仕事まで、いちばん安いモデルに落とすのはやめてください。

安いモデルで済ませようとして、返ってきたものが的外れで、指示し直して、また違って、結局5往復。

この場合、最初から適切なモデルで1回で終わらせたほうが、合計では安く済みます。

しかも、往復のあいだに人の時間も使っています。人件費まで含めると、安物買いの銭失いになります。

もうひとつ。「速くする設定」は、料金が上がります。

待ち時間を短くする代わりに単価が上がる仕組みがあり、これを常時オンにしていると、思ったより費用が増えます。

急いでいるときだけ使う。これで十分です。

月額プランを使っている方は、何を気にすればいいか

ここまで読んで、「うちは月額プランだから関係ないのでは？」と思った方。

そのとおりです。

月額プラン（ChatGPTやClaudeの有料プランなど）を使っている場合、これまで書いた1トークンいくらという単価を意識する必要はありません。

でも、気にすべきことはあります。「使える枠」です。

月額プランには、使える量の上限があります。上限に達すると、しばらく使えなくなります。

そして、ここが新しい注意点です。

AIエージェント（目標を伝えると自分で作業を進めるタイプ）が普及して、枠の減り方が変わりました。

これまでは「何回質問したか」でしたが、いまは「どれくらい大変な作業を頼んだか」で減ります。

短い質問を10回するより、数時間かかる資料作成を1回頼むほうが、枠を多く使います。

この仕組みは、ChatGPT Workとは？いつものChatGPTとの違いを初心者向けに図解で詳しく書いています。

また、サービスによってはいちばん上のプランでないと使えない機能もあります。月14,500円からというものもあり、ここは事前に確認が必要です（Gemini Sparkとは？ChatGPT Workとの違いを初心者向けに図解）。

結局、いくらかかるものなのか

「で、うちだといくらなの？」

いちばん知りたいのはここだと思うので、考え方をお伝えします。

金額そのものより、「その作業を人がやったら何時間か」で比べるのがおすすめです。

たとえば、月額2,000円のプランで、毎月5時間ぶんの作業が減ったとします。

時給2,000円で計算すれば、1万円ぶんの時間が浮いた計算になります。

差し引き8,000円のプラスです。

逆に、月14,500円のプランを契約して、月に1時間しか使っていないなら、見直したほうがいいということになります。

これなら、AIの専門知識がなくても判断できます。

実際に使ってきて、いちばん効いたこと

私たちは、この種のAIを日々の業務で使い続けています。

そのなかで、費用に関していちばん効いたのは、意外なことでした。

設定をいじることではなく、「頼み方を短くしたこと」でした。

以前は、あれもこれもと長い指示を書いていました。丁寧に伝えたほうがいい結果になると思っていたからです。

ところが実際は逆でした。長い指示は、AIの返事も長くします。そして、長い返事は読むのに時間がかかります。

いまは、こう頼んでいます。

「何のために・誰が読むか・どんな形で」を短く伝えて、あとは任せる。

これで、返ってくるものの質は上がり、量は減り、費用も下がりました。

もうひとつ、うっかりやりがちな失敗も書いておきます。

1つの会話を、何日も使い回すことです。

便利なので続けたくなりますが、そのぶん毎回の読み直しが増えていきます。

いまは、話題が変わったら必ず新しい会話を開くようにしています。地味ですが、これがいちばん効きました。

まとめ：覚えるのは、3つだけ

今回の要点を、もう一度整理します。

AIの料金は、使った時間ではなく「読ませた量」と「書かせた量」で決まります。

だから、会話が長くなるほど1回あたりの料金は上がります。ここがいちばんの原因です。

下げ方は、この3つを覚えておけば十分です。

• 話題が変わったら、新しい会話を始める
• 仕事の重さに合わせて、モデルを選ぶ
• 「短く答えて」と一言足す

そして、月額プランだけを使っている方は、金額ではなく「その作業を人がやったら何時間か」で判断してください。

ところで、あなたの会社では、AIにいくら払っているか把握できているでしょうか。

たとえば、こんな状態になっていないでしょうか。

• 社員がそれぞれ個人でAIに課金していて、会社として合計いくらか分からない
• 高いプランを契約したが、実際にどれだけ使っているか誰も見ていない
• 「AIは高い」と聞いて、そもそも導入を止めている

「うちの場合、どのプランが妥当？」は、無料で相談できます。

必要なプランは、任せたい業務の量によってまったく変わります。

オンラインで30分ほど、いまの状況をうかがって一緒に整理します。

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その前に、いまの業務のどこにAIを入れられるかだけ知りたい、という方はAI活用診断から試してみてください。質問に答えていくだけで、着手できる場所が整理できます。

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ニュースでも、広告でも、取引先との雑談でも出てきます。

でも、正直こう思っていないでしょうか。

「それ、いつも使っているChatGPTと何が違うの？」

この疑問、まったく自然だと思います。画面を見ても、どちらもチャット欄に文字を打ち込むだけで、見た目はほとんど同じだからです。

結論から言います。

違いは、返ってくるものではなく「渡すもの」です。チャットAIには質問を渡します。AIエージェントには目標を渡します。あとは、向こうが手順を考えて実行します。

この記事では、次のことがわかります。

• AIエージェントとは何なのか（ひとことで言うと何が違うのか）
• いつものチャットAIと、具体的にどこが違うのか
• いま名前を聞くサービスは、どれがそれにあたるのか
• 実際に使うとどうなるのか（正直な落とし穴も）

専門用語は、出てきたその場で言い換えます。AIの仕組みを知らなくても最後まで読めるように書きました。

先に、この記事の要点

• チャットAIは「答える人」、AIエージェントは「やる人」です。質問を渡すか、目標を渡すかの違いです。
• すごいのは「勝手に動くこと」ではありません。任せる作業がはっきり決まっているときだけ、価値が出ます。
• 最初に任せるのは、答え合わせができる仕事にしてください。AIは、間違えていても自信たっぷりに「できました」と報告してきます。

順番にお話しします。まずは「そもそも何なのか」から。

AIエージェントとは、ひとことで言うと何なのか

いちばん分かりやすいのは、料理でたとえることだと思います。

これまでのチャットAIは、レシピを教えてくれる人です。

「肉じゃがの作り方を教えて」と聞けば、材料と手順をきれいに教えてくれます。

でも、実際に台所に立って作るのは自分です。

AIエージェントは、実際に料理を作ってくれる人です。

「今日の晩ごはん、冷蔵庫にあるもので何か作っておいて」と頼むと、冷蔵庫を開けて、何があるか確かめて、メニューを決めて、作ってくれます。

この違いが、そのままチャットAIとAIエージェントの違いです。

「エージェント」という言葉について

ついでに、言葉そのものも解いておきます。

エージェントは、英語で「代理人」という意味です。

不動産のエージェント、スポーツ選手のエージェント。本人の代わりに動いて、話をまとめてくれる人のことですよね。

AIエージェントも、まったく同じ意味です。特別な技術用語ではありません。

いつものチャットAIと、具体的にどこが違うのか

違いは大きく4つあります。ひとつずつ見ていきます。

違い1：手順ではなく、目標を渡す

これがいちばん本質的な違いです。

チャットAIには、こう頼みます。「この文章を要約して」。

AIエージェントには、こう頼めます。「先月の問い合わせメールを全部見て、よくある質問を10個にまとめて、表にして」

後者は、実は5つくらいの作業が入っています。メールを探す、読む、分類する、10個に絞る、表にする。

その順番を決めるのは、こちらではなくAIです。

違い2：自分で道具を使う

チャットAIは、こちらが資料を貼り付けて渡す必要がありました。

AIエージェントは、許可した範囲で自分でファイルを開いたり、検索したり、アプリを操作したりします。

人間の担当者に「そのへんの資料、見ていいから」と言うのと同じ感覚です。

違い3：失敗しても、自分でやり直す

ここも大きな違いです。

途中でうまくいかなかったとき、チャットAIは「できませんでした」で止まります。

AIエージェントは、別のやり方を試して、もう一度やってみます。

だから、こちらが横について「次はこうして」と指示し続ける必要が減ります。

違い4：長い時間、作業を続けられる

チャットAIは、基本的に一問一答です。

AIエージェントは、数時間かかる作業にも張り付いていられます。

サービスによっては、こちらがパソコンを閉じている間もクラウドの中で作業を続けます。

4つの違い（早見表）

まとめると、「こちらが手を動かす回数」と「こちらが考える手順」が、まるごと減るのがAIエージェントです。

いま名前を聞くサービスは、だいたい同じ種類です

2026年になって、大手が一斉にこの手のサービスを出しました。

名前がバラバラなので混乱しますが、やろうとしていることは、ほぼ同じです。

それぞれ詳しくは、こちらにまとめています。

• ChatGPT Workとは？いつものChatGPTとの違いを初心者向けに図解
• Gemini Sparkとは？ChatGPT Workとの違いを初心者向けに図解
• Claude CodeとCoworkの違い｜非エンジニアの使い分けをやさしく解説

選ぶときの基準は、はっきりしています。

「どれが賢いか」ではなく「自社が使っているツールとつながるか」です。

Google Workspaceが中心の会社ならGoogle、Microsoft系ならOpenAI。すでに全社でChatGPTを使っているなら、わざわざ別のものを増やす理由は薄いはずです。

実際に、私たちがどう使っているか

ここからは、使ってきた側の話をします。

私たちは、この種のAIを日々の業務で使い続けています。記事づくり、資料づくり、集計、サイトの制作。かなりの範囲を任せてきました。

そのなかで、いちばん効いた工夫を紹介します。

1体で全部やらせず、役割を分けた

最初は、1体のAIに全部やらせていました。

ところが、途中で目的を見失ったり、自分の作ったものを自分で「大丈夫です」と評価したりして、うまくいきませんでした。

そこで、役割を3つに分けました。

• 次に何をするか考える役
• 実際に手を動かして作る役
• それをチェックして反映する役

人間の会社と同じです。作った本人がチェックすると、間違いは見つかりません。

この体制の詳しい話は、サイトを作るAIを「3人体制」にした話｜エヴァMAGI式の役割分担に書きました。

何をやっているか、見える形にした

複数のAIが同時に動くようになると、次の問題が出ました。

いま誰が何をしているのか、分からなくなったのです。

そこで、作業の状況が一目で見える画面を作りました。詳しくは複数AIの並行作業で迷子｜監視ダッシュボードをAIで自作した話にまとめています。

ここから学んだことは、シンプルです。

任せる範囲を広げるほど、「見える化」が必要になります。これは、人を増やしたときとまったく同じでした。

いいことばかりではありません。正直な3つの落とし穴

ここは、いちばん書いておきたいところです。

落とし穴1：自信たっぷりに「できました」と嘘をつく

これが最大の注意点です。

AIは、作業が終わると「完了しました」と堂々と報告してきます。

ところが中身を見ると、一部が抜けていたり、指示と違うことをしていたりします。

私たちも何度もぶつかりました。詳しくはAIが「やった」と嘘の報告｜無人開発ループで起きた原因と直し方に書いています。

対策はシンプルです。答えが分かっているもので、一度だけ答え合わせをする。

集計を任せるなら、すでに正解を知っている先月分でまず試します。ピタリと合ってから、本番に使います。

落とし穴2：目的があいまいだと、大量のゴミが出る

「なんとなく調べておいて」と頼むと、それらしいものが大量に返ってきます。

量は出ます。でも、使えません。

しかも賢いAIほど、それらしく仕上がるので、違和感に気づくのが遅れます。

うまくいくときは、必ずこの3つが先に決まっています。

• 何のために作るのか（社内で共有するのか、お客様に出すのか）
• 誰が読むのか（詳しい人か、まったくの初見か）
• どんな形で欲しいのか（表なのか、文章なのか、何枚なのか）

落とし穴3：権限を広げすぎると、事故になる

AIエージェントは、つなげた先の情報を見に行けます。

裏を返すと、つなげすぎると、見せるつもりのなかった情報まで届くようになります。

最初は1つか2つだけつないで、必要になったら足していく。

そして、メールの送信、ファイルの共有、データの削除。この3つだけは、必ず人が最後にボタンを押すようにしてください。

社内でAIを使うときの決めごとは、ChatGPTの情報漏洩対策｜社内AI利用ルールは3つだけ決めればいいにまとめています。

中小企業が、最初に任せるならどこか

「で、うちは何から始めればいいの？」

ここが、いちばん知りたいところだと思います。

私たちの経験から言うと、次の3つを満たす仕事から始めるのがいちばん失敗しません。

条件1：毎月・毎週、繰り返している

一度きりの仕事に手間をかけて任せても、割に合いません。

繰り返す作業なら、1回覚えさせれば、そのあとずっと効きます。

条件2：答え合わせができる

正解があるか、間違いにすぐ気づける仕事を選びます。

数字の集計、決まった形式の資料づくり、手元の文章の整理。このあたりです。

条件3：間違えても、すぐ直せる

社内向けの資料なら、間違えてもやり直せます。

お客様に出すもの、お金に関わるもの、契約に関わるもの。ここから始めてはいけません。

まとめ：一言でいうと、部下が増えるのに近い

今回の要点を、もう一度整理します。

AIエージェントは、質問に答えるAIではなく、目標を渡すと自分で手順を決めて実行するAIです。

ChatGPT Work、Gemini Spark、Claude Cowork。名前は違いますが、やろうとしていることはほぼ同じです。

そして、使ってみて分かったことがあります。

AIエージェントを入れるのは、道具を買うというより、部下が1人増えるのに近い体験でした。

だから、必要になることも同じです。

何のためにやるのかを伝える。任せる範囲を決める。やったことを確認する。見える形にしておく。

逆に言えば、人に仕事を任せるのが上手な会社は、AIに任せるのも上手です。ここは、意外と多くの方が見落としているところだと思います。

ところで、あなたの会社では、いま誰かが毎月やっている繰り返しの作業を、把握できているでしょうか。

たとえば、こんな状態になっていないでしょうか。

• 担当者が毎月やっている作業があるが、何時間かかっているか誰も数えたことがない
• 「AIエージェント」という言葉は聞くが、自社のどの作業に当てはまるのか分からない
• ツールは契約したものの、結局チャットで質問するくらいしか使えていない

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どの業務から任せられるかは、会社の規模や体制によってまったく変わります。

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The post AIエージェントとは？チャットAIとの違いを初心者向けに図解 first appeared on アスタWorks.

「Googleの規約が7月30日に変わります。給与明細や免許証を画像検索したことがある方は特に注意。AIの学習に使用されるようになります」

ドキッとした方も、いるのではないでしょうか。

免許証を撮って調べたことがある。契約書をカメラにかざして翻訳した。手書きのメモを写して文字にした。心当たりが、ひとつくらいはあると思います。

先に結論をお伝えします。この投稿の警告そのものは、正しいです。Googleは実際に、検索であなたが使った画像や音声をAIの学習に使う設定を用意していて、しかもそれは最初からオンの状態で入っています。

ただし、一点だけ、正確ではないところがあります。「7月30日の規約変更でそうなる」というのは、実は違います。

これはまったく別の2つの出来事が、時期が重なったせいで1つに見えているだけです。ここを分けて理解しておかないと、「規約に同意しなければ大丈夫」といった見当違いの対処をしてしまいます。

この記事では、次のことがわかります。

• 7月30日の規約変更で、実際に変わることと変わらないこと
• 本当に注意すべき「検索サービス履歴」という新しい設定の正体
• 何が保存され、何に使われるのか（Google自身の説明を画面で確認します）
• オフにする手順（実際に操作した画面を1枚ずつ載せています）

専門用語はそのつど言い換えます。パソコンが得意でなくても、最後まで読めるように書きました。

先に、この記事の要点

• やることは1つだけです。Googleアカウントの「メディアを保存」のチェックを外します。所要時間は1分ほどです。
• 7月30日の規約変更が原因ではありません。原因は6月から段階的に始まっている、別の設定変更です。急ぎではありますが、7月30日を過ぎたら手遅れ、という話ではありません。
• ただし、すでに学習に使われた分は取り消せません。あとから履歴を削除しても、学習用に取り出されたデータは最長4年間残ります。だから早いほうがいい、というのが正直なところです。

順番にお話しします。まずは「すぐやりたい」という方のために、手順だけ先に書きます。

とにかく先に止めたい方へ

詳しい説明は後回しでいい、という方は、ここだけ読んでください。

パソコンでもスマートフォンでも、次のページを開きます。Googleにログインした状態で開いてください。

→ 検索サービス履歴の設定を開く

開いたら、「メディアを保存」のチェックを外します。

確認画面が出るので、「オフにする」を押します。

これで終わりです。「設定がオフになりました」と出れば完了です。

画面を見ながら進めたい方は、この記事の後半に1枚ずつ載せていますので、そちらをご覧ください。

何が起きたのか。実は2つの話が混ざっています

ここからが本題です。

いま出回っている情報が分かりにくいのは、関係のない2つの出来事が、同じ話として語られているからです。

まず、その2つを分けます。

話その1：7月30日の利用規約の改定

これは事実です。2026年7月30日から、Googleの新しい利用規約が発効します（Google公式の変更点説明）。

では、何が変わるのか。公式ページに書かれている主な変更点は、こうです。

• Googleのサービスは、使っていないときもインターネット通信をすることがある、と明記された
• その通信料はユーザー負担である、と明記された
• 生成AIに関する禁止事項が追加された（AIをだまして不正な回答を引き出す行為、AIが作ったものを人間が作ったと誤解させる行為など）
• ソフトウェアが自動で更新されることがある、と明記された
• ユーザーのコンテンツをGoogleが使う目的が「サービスを運営し改善するため」と限定して書き直された

お気づきでしょうか。

「あなたが検索で使った画像をAIの学習に使う」とは、規約のどこにも書かれていません。

この改定は、どちらかというと「これまで曖昧だった書き方を、具体例つきで分かりやすくした」という性格のものです。AIの時代に合わせて、禁止事項を整理した、というのが実態に近いと思います。

ちなみに、7月30日以降もGoogleを使い続けると、新しい規約に同意したものとして扱われます。同意ボタンを押す必要はありません。

話その2：検索サービス履歴という、新しい設定

そして、こちらが本体です。

Googleは2026年6月10日から、検索まわりの履歴設定を作り替えました。

これまでは「ウェブとアプリのアクティビティ」という1つの設定で、まとめて管理していました。それが「検索サービス履歴」と「パーソナライズされたおすすめ表示」の2つに分かれました（Google検索ヘルプ）。

この作り替えのときに、「メディアを保存」という新しいスイッチが増えました。これが今回の話の中心です。

実際にGoogleアカウントを開くと、こんなお知らせが出ます。私のアカウントでも表示されました。

読んでみます。

「検索サービスに、履歴およびパーソナライズされたおすすめを管理するための新しい設定が追加されました。これには、これまでの［ウェブとアプリのアクティビティ］の設定が反映されます。操作中に使用したメディア（画像や音声など）も履歴に保存されます。設定はいつでも変更できます」

短い文章ですが、大事なことが2つ書かれています。

1つめ。「これまでの設定が反映されます」。つまり、ウェブとアプリのアクティビティがオンだった人は、新しい設定も自動的にオンになります。ほとんどの方が、これに当てはまります。

2つめ。「画像や音声も履歴に保存されます」。ここが新しいところです。これまで保存されていたのは、主に検索した「言葉」でした。これからは、カメラで撮ったもの、アップロードしたファイル、話しかけた声も保存されます。

なぜ、2つの話が混ざったのか

理由は単純で、時期が重なったからです。

設定の入れ替えは6月から数か月かけて順番に適用されていて、多くの人のアカウントに届いたのが7月です。ちょうど同じころ、Googleから「7月30日に利用規約を変更します」というメールも届きました。

この2つが同じ時期に来たので、「規約が変わるから画像がAI学習に使われる」という受け取り方が広がったのだと思います。

言いたいことは、投稿が間違っている、ということではありません。むしろ警告としては当たっています。ただ、原因を取り違えると「規約に同意しなければいい」「アカウントを消すしかない」といった方向に行ってしまいます。

正しくは、規約とは関係なく、設定を1つ変えれば止まります。

Googleは「AIの学習に使う」と、どこに書いているのか

ここは推測で書きたくないので、実際の画面をお見せします。

設定ページを開くと、こう書かれています。

読み上げます。

「アクティビティを検索サービス履歴に保存すると、過去の検索ジャーニーを再確認できるようになるなど、ユーザーに合わせてサービスがパーソナライズされるほか、Google の生成 AI モデルの改善に役立ちます。関連するメディアやおおよその現在地情報が含まれる場合があります」

Google自身が、AIモデルの改善に使うと書いています。誰かの推測ではありません。

そのすぐ下にあるのが「メディアを保存」です。説明はこうです。

「画像、ファイル、音声録音、動画録画などの関連メディアを含める」

そして、チェックが入った状態で入っていました。私は一度もこの設定を触っていません。

保存されるもの、されないもの

「メディア」と言われても範囲が分かりにくいので、Googleの説明を整理します。

身近な言い方に直すと、こうなります。

スマートフォンのカメラを「これ何だろう」とかざしたとき。書類を撮って翻訳させたとき。マイクに向かって話しかけたとき。この3つが、まるごと対象です。

いちばん大事な一文は、確認画面の中にありました

ここが、この記事でいちばんお伝えしたいところです。

設定をオフにしようとすると、確認画面が出ます。長い説明文が並んでいて、正直なところ読み飛ばしたくなります。

でも、その中にこう書かれていました。

「保存されたメディアが Google の AI モデルのトレーニングに使用される場合、そのメディアはお客様の Google アカウントから切り離されます。このトレーニング データは、元のアクティビティを削除しても最長 4 年間保持されます」

もう一度書きます。

あとから履歴を削除しても、すでに学習用に取り出された分は戻ってきません。最長4年間、あなたのアカウントとは切り離された状態で残ります。

「切り離される」というのは、誰の画像か分からない形になる、という意味です。プライバシーへの配慮ではありますが、「消せばなかったことにできる」わけではない、というのは知っておいたほうがいいと思います。

自分がどれだけ渡してきたか、確認できます

「そもそも自分は画像検索なんてしたかな」と思った方へ。

過去の記録は、自分の目で確認できます。設定ページの「保存した履歴の表示と削除」を開き、上のタブから「レンズ」を選んでください。

私のアカウントには、2025年9月の記録が残っていました。1年近く前のものです。

表示されるのは「Google レンズで検索しました」という一行と、日時だけです。何を撮ったかまでは画面に出ません。

ただ、「いつ、何回、カメラで検索したか」は残っているということです。ここを見て思い当たるものがあれば、その分だけ渡していると考えていいと思います。

なぜGoogleは、こんなことをするのか

意地悪でやっているわけではない、というのが私の見方です。

いま、AIの世界では「文章だけでなく、画像も音声も動画も同じように扱えるAI」の競争が起きています。カメラを向けたら答えてくれる、話しかけたら会話が続く、というあれです。

そうしたAIを賢くするには、実際に人が撮った写真、実際に人が話した声が必要になります。きれいに整えられた素材ではなく、手ぶれした写真や、雑音の入った音声です。

そして、この「実際のデータ」が足りなくなってきています。インターネット上の文章は、すでにあらかた学習に使われてしまいました。次に必要なのが、まだ手つかずの画像と音声です。

Googleには、検索という毎日何十億回も使われる入口があります。そこを通るデータは、他社が簡単に手に入れられないものです。

つまり、これはGoogleにとって、AI競争でのいちばんの強みを使う動きだと考えると、腑に落ちます。

そして、これはGoogleだけの話でもありません。「サービスを使うと、そのデータで賢くなる」という仕組みは、いまのAIサービスのほとんどに共通しています。違うのは、それが分かりやすく書いてあるか、設定で選べるようになっているかです。

その点でいえば、今回のGoogleは設定画面に「AIモデルの改善に役立ちます」と書き、オフにできるようにしています。気づきにくい場所にあったのは確かですが、隠されていたわけではありません。

納得できるかどうかは別の話です。大事なのは、選べるようになっている、ということだと思います。実際に選び方を見ていきます。

実際にオフにしてみました

ここからは、私が実際に操作した画面をそのまま載せます。所要時間は1分ほどでした。

ステップ1：データとプライバシーを開く

Googleアカウントの設定ページを開き、左のメニューから「データとプライバシー」を選びます。

そのなかの「マイ アクティビティ」をクリックします。

ステップ2：検索サービスの履歴を開く

履歴の一覧が出ます。いちばん上にある「検索サービスの履歴」の右端にある矢印をクリックします。

ここで「オン」と表示されているはずです。私のアカウントも、5つすべてオンになっていました。

ステップ3：メディアを保存のチェックを外す

「検索サービス履歴の設定」という画面になります。

「メディアを保存」の右端にあるチェックボックスをクリックして、チェックを外します。

確認画面が出ます

「検索サービス履歴へのメディアの保存を停止する」という確認画面が出ます。

ここで右下の「オフにする」を押します。

なお、この画面をいちばん下までスクロールしないと「オフにする」ボタンが押せるようになりません。読まずに閉じられない作りになっている、ということだと思います。

完了です

「設定がオフになりました」と出れば終わりです。チェックボックスが空になっていることを確認してください。

スマートフォンの場合

やることは同じです。

スマートフォンのブラウザで先ほどのページを開けば、パソコンと同じ画面が出ます。Googleアプリの右上にあるアカウントのアイコンから「Google アカウントを管理」→「データとプライバシー」でも同じ場所にたどり着けます。

ひとつ気をつけたいのは、この設定はアカウントごとである、ということです。仕事用と個人用でアカウントを使い分けている方は、それぞれで設定してください。

オフにすると、何か不便になるのか

ここは正直に書きます。まったく影響がないわけではありません。

Googleの説明では、「過去のメディアの記録に依存する一部の機能は、パーソナライズの程度が低くなるか、利用できなくなる可能性があります」とされています。

使ってみた感覚では、ふだんの検索で困る場面はほとんどないと思います。困るとすれば、「1週間前にカメラで調べたあれ、もう一度見たい」というときくらいです。

逆に言えば、その便利さと引き換えに何を渡しているのか、という話でもあります。どちらを取るかは、人によって答えが違っていいところだと思います。

なお、オフにしても「今後のやり取りで発生するメディアは、回答の生成やGoogleの安全性を維持する目的で引き続き使用されます」とも書かれています。その場で答えを返すためには使われる、ということです。保存されて学習に回るかどうか、が今回オフにした部分です。

ついでにやっておきたい2つのこと

チェックを外したあと、余力があれば次の2つもやっておくと安心です。

その1：自動削除を設定する

同じ設定画面に「自動削除オプションを選択します」という項目があります。

選べるのは3か月・18か月・36か月・自動削除しないの4つです。

私のアカウントは「自動削除しない」になっていました。つまり、何もしなければ履歴はずっと残ります。

特にこだわりがなければ、3か月にしておくのが無難だと思います。3か月あれば「先週調べたあれ」を探すには十分ですし、それ以上前の記録を見返すことは、実際にはほとんどありません。

その2：過去の履歴を消す

これから保存されないようにしても、これまでの分は残ったままです。

「保存した履歴の表示と削除」を開くと、右上に「削除」というボタンがあります。ここから「今日のアクティビティを削除」「指定の期間を削除」「すべてを削除」が選べます。

心当たりのある方は「すべてを削除」でかまいません。検索が使えなくなることはありません。

ただし、先ほどの4年の話は、ここでも変わりません。すでに学習に使われた分は、この削除では消えません。それでも「これ以上は渡さない」という意味はあります。

もっと徹底したい方へ：履歴そのものを止める

ここまでは「メディアだけ止める」やり方でした。検索した言葉の履歴も含めて、まるごと止めることもできます。

設定画面のいちばん上、「検索サービス履歴」の下に「オン」と書かれたボタンがあります。ここをクリックすると、2つの選択肢が出てきます。

• オフにする（1ステップ）……これから保存しない。過去の履歴は残る
• オフにしてアクティビティを削除（3ステップ）……これから保存せず、過去の分もまとめて消す

ただし、こちらは影響が大きいので、全員におすすめはしません。

検索履歴がなくなると、検索窓に打ち始めたときの候補が出にくくなります。マップで「前に行ったあの店」を探すのも難しくなります。日常的にGoogleを使っている方ほど、不便を感じる場面が増えます。

まずは「メディアを保存」だけを外す。それで足りないと感じたら全体を止める。この順番が現実的だと思います。

もうひとつ、知らないうちに増えていた設定

ついでにお伝えしておきたいことがあります。

今回の作り替えで増えた設定は、実は2つあります。ひとつが「検索サービス履歴」、もうひとつが「パーソナライズされたおすすめ表示」です。

同じ設定画面を下にスクロールすると、「関連設定」のなかに「検索サービスのカスタマイズ」という項目があり、そこで管理されています。私のアカウントでは「パーソナライズされたおすすめ表示がオンになっています」と表示されていました。

これは、履歴をもとに検索結果やおすすめの並びを変える機能です。AI学習の話とは別物なので、今回の件で慌てて触る必要はありません。

ただ、「履歴を残すこと」と「その履歴で表示を変えること」が、これまでは1つの設定だったのが2つに分かれた、というのは知っておくと混乱しません。片方だけオフにする、という選び方ができるようになったということです。

会社でGoogleを使っている場合、決めておきたいこと

ここまでは個人の設定の話でした。会社として考えると、少し違う論点が出てきます。

仕事でこんなことをしていないでしょうか。

• 取引先からもらった書類をカメラで撮って、内容を調べた
• 英語の契約書をGoogle翻訳のカメラにかざした
• 手書きの申込書を写して、文字にした
• 商品の型番を写真で調べた

どれも便利ですし、それ自体は悪いことではありません。ただ、そこに映っているのが自社の情報だけとは限りません。顧客の名前、取引先の金額、社員の個人情報。書類には、たいていそういうものが載っています。

だから会社としては、「個人の判断に任せない」ことが要点になります。

決めておくとよいのは、この3つです。

• 業務用アカウントは、全員この設定をオフにする。各自で判断させると必ず抜けが出ます
• 顧客情報が写り込む書類は、そもそもカメラで検索しない。設定より、この習慣のほうが確実です
• 使っていいAIと、渡していい情報の範囲を、先に決めておく。都度悩む状態が、いちばん漏れやすいです

3つめについては、ChatGPTの情報漏洩対策｜社内AI利用ルールは3つだけ決めればいいで、決め方をまとめています。今回のGoogleの件も、同じ考え方で整理できます。

よくある質問

7月30日を過ぎてしまいました。もう手遅れですか

いいえ。7月30日は規約改定の日で、設定とは関係ありません。いつでも変更できます。

ただ、オンのまま使い続けた期間の分は保存されているので、早いほうがいいのは確かです。

規約に同意しなければ、AI学習を避けられますか

避けられません。そもそも規約と設定は別の話です。規約に同意しない唯一の方法はアカウントを削除することですが、それをしても今回の設定の話とは筋が違います。設定を1つ変えるほうが、はるかに現実的です。

Gmailやドライブの中身も学習に使われますか

今回の設定の対象外です。Googleは「ドライブ、Gmail、フォトのコンテンツが広告目的で使用されることはありません」と明記しています。今回の話は、あくまで検索サービスで渡したメディアです。

Geminiに送った画像はどうなりますか

これも今回の設定の対象外です。確認画面にも「Gemini アプリ アクティビティなどのその他の設定で保存されているメディアには影響しません」と書かれています。Geminiのほうは、別の設定で管理する必要があります。

Gemini・ChatGPT・Claude・Copilotの設定の場所は、ChatGPTに学習させない設定｜Gemini・Claudeも実際の画面で解説にまとめました。実際に3つのアカウントを開いてみたところ、オンとオフがバラバラでした。

チェックを外したら、Googleレンズが使えなくなりますか

使えます。保存されなくなるだけで、機能そのものは今までどおりです。

家族と共用のパソコンでも、設定は必要ですか

必要です。この設定はパソコンではなく、Googleアカウントに紐づいています。同じパソコンでも、ログインしているアカウントが違えば設定も別です。

逆に、自分のアカウントで設定しておけば、スマートフォンでもタブレットでも、そのアカウントで使うかぎり反映されます。

オフにしたのに、まだ履歴が残っています

それで正常です。チェックを外すのは「これから保存しない」という設定で、過去の分は自動では消えません。

過去の分を消したい場合は、この記事の「その2：過去の履歴を消す」の手順を行ってください。

ログインしていなければ大丈夫ですか

この設定はログインしているときの保存についてのものです。ただし、Googleは「これらの設定にかかわらず、アカウントに関連付けられていないデータを収集して使用することがあります」とも明記しています。ログアウトすれば何も渡らない、というわけではありません。

まとめ

長くなったので、要点だけ振り返ります。

7月30日の規約改定と、画像のAI学習は、別の話です。規約のほうには、そのことは書かれていません。

本体は「検索サービス履歴」という新しい設定で、6月から段階的に入っています。そこに「メディアを保存」というスイッチがあり、多くの方はオンのまま入っています。

やることは、そのチェックを外すだけです。1分で終わります。

ただし、すでに学習に使われた分は、あとから消しても最長4年残ります。だから、気づいた今日やっておくほうがいい、というのが正直なところです。

→ 検索サービス履歴の設定を開く

ところで、あなたの会社では、こうした設定は誰が見ているでしょうか。

たとえば、こんな状態になっていないでしょうか。

• 社員がそれぞれ自分のGoogleアカウントで、仕事の書類を撮って調べている
• AIに何を渡していいのか決めていないので、みんな自己流で使っている
• 新しい設定やサービスが増えるたびに、誰も追いきれていない

「うちは何から手をつければいい？」は、無料で相談できます。

設定の話だけでなく、どの業務でAIを使い、どこは使わないと決めるか。そこを一緒に整理します。

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その前に、いまの業務のどこにAIを入れられるかだけ知りたい、という方はAI活用診断から試してみてください。質問に答えていくだけで、着手できる場所が整理できます。

もう少し自分のペースで学びたい方には、メルマガのほうが向いているかもしれません。

今回のような「知らないうちに設定が変わっていた」という話を、気づいた時点でお届けしています。

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あるいは、Geminiを使っていて「Sparkって何だろう」と思った。

そんなところから、この記事にたどり着いた方が多いのではないでしょうか。

正直、AIの新しい名前は増えるスピードが速すぎて、ひとつずつ調べていられません。

「結局、何ができるの？」「ChatGPT Workとどう違うの？」「うちの会社で使えるの？」

知りたいのは、だいたいこの3つだと思います。

結論から言います。

Gemini Sparkは、パソコンを閉じていても、スマホをしまっていても、クラウドの中で働き続けてくれるAIです。ただし、使えるのは月額14,500円からの上位プランに限られます。

この記事では、次のことがわかります。

• Gemini Sparkとは何なのか（ひとことで言うと何が新しいのか）
• 実際に何ができるのか（具体的な場面で）
• ChatGPT Workと、どこが違うのか
• 料金と、どんな会社に向いているのか

専門用語は、出てきたその場で言い換えます。AIの仕組みを知らなくても最後まで読めるように書きました。

先に、この記事の要点

• いちばんの特徴は「あなたがいなくても動き続けること」です。パソコンを閉じても、作業はクラウドの中で進みます。
• 料金のハードルが高めです。無料プランや月2,900円のプランでは使えず、月14,500円からの上位プランが必要です（2026年7月時点）。
• Google Workspaceを全社で使っている会社ほど効きます。逆に、まず1つの業務から試したい段階なら、急ぐ必要はありません。

順番にお話しします。まずは「そもそも何なのか」から。

Gemini Sparkとは、ひとことで言うと何なのか

Gemini Sparkは、Googleが2026年5月の開発者向けイベントで発表し、2026年7月16日から日本語での提供が始まったAIの機能です（Impress Watch）。

ひとことで言うと、こうなります。

あなたが席を外している間も、留守番をしながら仕事を進めてくれる担当者です。

ここが、これまでのAIとの決定的な違いです。

「パソコンを閉じても動く」の意味

これまでのAIは、こちらが画面を開いて、質問して、返事を待つ、というやりとりでした。

画面を閉じたら、そこで終わりです。

Gemini Sparkは違います。作業が動いているのは、あなたのパソコンの中ではなく、Googleのコンピューター（クラウド）の中です。

だから、ノートパソコンを閉じても、スマホをカバンにしまっても、作業はそのまま進んでいます。

朝出社したら、頼んでおいた調べものが終わっている。そういう使い方ができます。

言い換えると、これまでのAIが「その場で手伝ってくれる人」だったのに対して、Gemini Sparkは「留守中も働き続ける人」ということです。

実際に、何ができるのか

公式に挙がっているのは、情報収集、データの整理、日々のやりとり、予定の調整、旅行の手配といった仕事です。

言葉だけだとピンと来ないので、会社の場面に置き換えます。

1. 調べものを、寝ている間に終わらせておく

「同業6社のサイトを見て、サービス内容と料金の載せ方を比べた表を作っておいて」

この手の調査は、人がやると半日仕事です。

夜のうちに頼んでおけば、朝には表になっている。時間の使い方そのものが変わります。

2. Google Workspaceの中を、横断して整理する

Gmail、ドキュメント、スライドといったGoogleのアプリとつながります。

「先月のお客様とのメールを全部見て、よくある質問を10個にまとめて」といった頼み方ができます。

さらに、決められたつなぎ方（MCPという共通の仕組み）に対応しているので、Google以外のアプリともつなげられます。

3. 決まった時間に、勝手に動く

「毎週月曜の朝8時に、先週の問い合わせを分類してまとめておいて」

頼むこと自体を、頼まなくてよくなります。

これは地味に効きます。やろうと決めていたのに、忙しくて結局やらなかった作業が、確実に回るようになるからです。

4. 大事なところは、必ず聞いてくる

「勝手に動く」と聞くと、不安に思う方も多いと思います。

ここは配慮されていて、メールの送信のような取り返しのつかない操作は、実行前に必ず確認を求める作りになっています。

調べる・まとめる・下書きを作るところまでは勝手にやって、送るかどうかは人が決める。この線引きです。

ChatGPT Workと、どこが違うのか

同じ時期に、OpenAIも似たものを出しています。ChatGPT Workです。

「結局どっちなの？」と迷う方のために、違いを整理します。

いちばん大きな違いは、2つです。

ひとつめは、動く場所です。

Gemini Sparkはクラウドの中だけで動きます。だから端末を閉じても止まりませんが、逆に自分のパソコンの中にあるファイルは扱えません。

ChatGPT Workのアプリ版は、パソコンの中のフォルダを直接開けます。そのかわり、パソコンを閉じたら止まります。

ふたつめは、料金です。ここは、正直かなり差があります。

次で詳しく見ます。

料金は？ここがいちばんの分かれ目

先に結論を書きます。

Gemini Sparkは、Googleの上位プラン「Google AI Ultra」でしか使えません。

2026年7月時点の状況を、表にします。

ここが、多くの方がつまずくところだと思います。

いま月2,900円のプランを使っている方は、Gemini Sparkを使うために月額が5倍になります。

「便利そうだから試してみよう」と気軽に手を出せる金額ではありません。

だからこそ、使うかどうかは「面白そうか」ではなく「元が取れるか」で判断したほうがいいと考えています。

目安として、こう考えてみてください。

月14,500円は、時給2,000円の人の作業に置き換えるとおよそ7時間分です。

「毎月7時間以上、調べものや整理に使っている作業がある」なら、検討する価値があります。逆に、そこまでの作業量がないなら、まだ急ぐ必要はありません。

なお、料金やプランの区分は変わることがあります。契約前に必ず最新の公式情報をご確認ください。

どんな会社に向いているか、まだ早い会社はどこか

正直に書きます。

向いている会社

• Google Workspaceを全社で使っている（Gmail・ドキュメント・スプレッドシートが業務の中心にある）
• 定期的な調査や情報収集が、仕事の一部になっている（競合調査、業界の動向確認、価格のチェックなど）
• 「やろうと決めていたのに、忙しくて手が回らない作業」がいくつもある

特に3つめに心当たりがあるなら、効果が出やすいと思います。人がやらないまま放置されていた作業ほど、機械に任せたときの差が大きいからです。

まだ早い会社

• AIをまだ本格的に使っていない（まずは無料の範囲で、1つの業務から試す段階）
• Google以外のツールが業務の中心（連携の強みが活きにくい）
• 任せたい作業が、月に数時間ぶんもない（金額に見合わない）

ここに当てはまるなら、まずは無料や低額のプランでAIに慣れるほうが、結果的に早く進みます。

道具を上のものに変えるより、頼み方を覚えるほうが先だからです。

使う前に、決めておきたいこと

「勝手に動くAI」を会社に入れるときは、先に決めておくと安心なことがあります。

つなげる先は、少なめから

Gemini Sparkは、許可したアプリの中を見に行けます。

裏を返すと、つなげすぎると、見せるつもりのなかった情報まで届くようになります。

最初は1つか2つだけつないで、必要になったら足していく。この順番が安全です。

「送る・共有する・消す」は、必ず承認してから

調べる・まとめるまでは任せて構いません。

でも、外に出る操作と、消える操作だけは、人が最後にボタンを押す。ここは崩さないほうがいいと考えています。

何を任せないかを、先に決める

お客様の個人情報、契約の条件、請求の金額。

これらは「AIに見せない」と最初に決めておくほうが、あとで悩まずに済みます。

社内でAIを使うときの決めごとについては、ChatGPTの情報漏洩対策｜社内AI利用ルールは3つだけ決めればいいにまとめています。

この手のAIに任せてきて、分かったこと

最後に、実際に使ってきた立場から書きます。

私たちは、この種のAI（目標を伝えると自分で作業を進めるタイプ）を、日々の業務で使い続けています。

そこで分かったのは、「勝手に動いてくれること」自体は、実はそれほど価値ではないということです。

価値が出るのは、任せる作業がはっきり決まっているときだけでした。

「なんとなく調べておいて」と頼むと、AIはそれらしいものを大量に作ってきます。

量は出ます。でも、使えません。

逆に、うまくいくときは必ずこの3つが先に決まっています。

• 何のために作るのか（社内で共有するのか、お客様に出すのか）
• 誰が読むのか（詳しい人か、まったくの初見か）
• どんな形で欲しいのか（表なのか、文章なのか、何枚なのか）

もうひとつ、忘れてはいけないことがあります。

AIは、作業が終わると自信たっぷりに「できました」と報告してきます。

ところが中身を見ると、一部が抜けていたり、指示と違うことをしていたりします。この失敗の詳しい話は、AIが「やった」と嘘の報告｜無人開発ループで起きた原因と直し方に書きました。

特に「留守中に動くAI」は、その場で見ていないぶん、間違いに気づくのが遅れます。

対策はシンプルです。答えが分かっているもので、一度だけ答え合わせをする。

集計を任せるなら、すでに正解を知っている先月分でまず試します。そこがピタリと合ってから、本番に使います。

まとめ：いま判断すべきことは、ひとつだけ

今回の要点を、もう一度整理します。

Gemini Sparkは、パソコンを閉じていてもクラウドの中で働き続けるAIです。2026年7月16日から日本語で使えるようになりました。

できるのは、調べもの、アプリをまたいだ整理、決まった時間の自動実行。大事な操作の前には必ず確認してきます。

ただし、使えるのは月14,500円からの上位プランだけです。

だから、いま判断すべきことはひとつだけだと思います。

「毎月7時間以上使っている、決まった手順の作業があるか」

あるなら、検討する価値があります。ないなら、まだ急ぐ必要はありません。

ところで、あなたの会社では、その「毎月決まってかかっている時間」を数えたことがあるでしょうか。

たとえば、こんな状態になっていないでしょうか。

• 誰かが毎月やっている作業があるが、何時間かかっているか誰も把握していない
• 「AIで効率化」と言われても、自社のどの作業から手をつければいいか決められない
• ツールは契約したが、結局チャットで質問するくらいしか使えていない

「うちの場合、どこから始めればいい？」は、無料で相談できます。

どの業務から任せられるかは、会社の規模や体制によってまったく変わります。

オンラインで30分ほど、いまの状況をうかがって一緒に整理します。

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その前に、いまの業務のどこにAIを入れられるかだけ知りたい、という方はAI活用診断から試してみてください。質問に答えていくだけで、着手できる場所が整理できます。

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いま受け取れる特典は、全部で7つ。すべて無料です。

• AIの仕上がりを毎回そろえる 型プロンプト … この記事の“型”をそのまま道具に。コピペするだけ・作成フォーム付き。
• ChatGPT超入門ガイド … 「何ができるの？」がスッキリ分かる入門書。
• AIで仕事をラクにする 業務改善チェックリスト … “任せられる仕事”を見つける。
• 今日から使えるAI活用シーン10選 … 効果別に厳選。まねするだけ。
• NotebookLMでスライドを作ろう … 資料づくりを10倍速に。
• 撮った動画を“見返せる資産”に変える 手順書 … 文字起こし→目次→字幕まで。
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The post Gemini Sparkとは？ChatGPT Workとの違いを初心者向けに図解 first appeared on アスタWorks.

あるいは、ニュースで「ChatGPT Work」という名前を見かけて、何のことだろうと思った。

そんなところから、この記事にたどり着いた方が多いのではないでしょうか。

正直なところ、AIの新機能は名前が増えるスピードが速すぎて、ひとつずつ追いかけていられません。

「で、いつものChatGPTと何が違うの？」「追加でお金がかかるの？」「うちみたいな小さい会社でも関係あるの？」

知りたいのは、だいたいこの3つだと思います。

結論から言います。

ChatGPT Workは、「質問に答えてくれるChatGPT」を「作業をして完成品まで仕上げてくれるChatGPT」に変えるものです。追加料金はかからず、いま契約しているプランの中で使えます。

この記事では、次のことがわかります。

• ChatGPT Workとは何なのか（ひとことで言うと何が変わったのか）
• いつものChatGPTと、具体的にどこが違うのか
• 実際にどんな仕事を任せられるのか（業務別の例）
• 料金・使い方・気をつけること

専門用語は、出てきたその場で言い換えます。AIの仕組みを知らなくても最後まで読めるように書きました。

先に、この記事の要点

• ChatGPT Workは「聞く相手」から「やってくれる相手」への変化です。返ってくるのが文章の答えではなく、資料や表そのものになります。
• 追加料金はかかりません。いま入っているプランの中に含まれる形で提供されています。ただし、使えば使うほどプランの利用枠は減ります。
• いきなり重要な仕事を任せない。まずは、間違っても困らない定型作業から試すのが安全です。

順番にお話しします。まずは「そもそも何なのか」から。

ChatGPT Workとは、ひとことで言うと何なのか

ChatGPT Workは、2026年7月9日にOpenAI（ChatGPTを作っている会社）が発表した新しい機能です（OpenAI公式発表）。

ひとことで言うと、こうなります。

これまでのChatGPTが「物知りな相談相手」だったとすれば、ChatGPT Workは「実際に手を動かしてくれる担当者」です。

この違いは、返ってくるものを見るといちばんはっきりします。

これまでのChatGPTに「営業会議の資料を作りたい」と相談すると、返ってくるのは「こういう構成にするといいですよ」というアドバイスでした。

ChatGPT Workに同じことを頼むと、返ってくるのはスライドそのものです。

アドバイスをもらったあと、結局自分でスライドを作っていた時間が、まるごと減るということです。

なぜ、急にこんなことができるようになったのか

もともとOpenAIには「Codex（コーデックス）」という、プログラムを書く作業を任せるための仕組みがありました。

プログラムを書く作業は、調べて、書いて、動かして、間違いを直して、また書く、という長い手順の繰り返しです。

その「長い手順を、自分で最後まで走りきる力」を、プログラム以外の普通の仕事にも使えるようにしたのがChatGPT Workです。

だから、単発の質問に答えるのではなく、数時間かかるような作業にも張り付いていられます。

ここが、これまでのAIとの決定的な違いです。

いつものChatGPTと、具体的にどこが違うのか

違いは大きく4つあります。ひとつずつ見ていきます。

違い1：答えではなく、成果物が返ってくる

さきほどのスライドの例がこれです。

表計算のシート、スライド、文書、それにブラウザで開ける簡単なアプリまで、そのまま使える形で出てきます。

「参考にしてください」ではなく「できました」で返ってくる、と考えると近いです。

違い2：自分でアプリを渡り歩く

これまでのChatGPTは、こちらが資料を貼り付けて渡す必要がありました。

ChatGPT Workは、許可した範囲で自分から情報を取りに行きます。

つなげられる先には、Slack、Microsoft Teams、Google ドライブ、SharePoint、メール、カレンダー、顧客管理のシステムなどがあります。

「先月のやりとりを見て、まとめて」と頼めば、こちらがコピーして渡さなくても、自分で探しに行くということです。

違い3：動く前に「計画」を見せてくれる

ここは、慎重な会社ほど安心できるところだと思います。

ChatGPT Workは、いきなり作業を始めるのではなく、「こういう手順でやります」という計画をこちらに見せて、承認を待ちます。

おかしな方向に走り出したら、その時点で止められます。

メールの送信や、ファイルの共有・削除といった取り返しのつかない操作については、実行前に確認を求める設定にできます。

違い4：時間を決めて、勝手に動いてくれる

「毎週月曜の朝に、先週の数字をまとめておいて」のような、繰り返しの作業を予約できます。

また、「この情報が変わったら教えて」という見張り役としても使えます。

頼むたびに指示を出す必要がなくなる、ということです。

いつものChatGPTとの違い（早見表）

まとめると、「こちらが手を動かす回数」がまるごと減る、というのが今回の変化です。

実際に、どんな仕事を任せられるのか

ここがいちばん気になるところだと思います。

公式に例として挙がっているのは、月末の予算の差異分析、販促の企画書づくり、営業会議の準備といった手順が決まっている仕事です。

もう少し身近な言葉にすると、こういう場面になります。

営業の場面

「この会社の過去のやりとりを全部見て、次の提案書のたたき台を作って」

メールや顧客管理システムに散らばった情報を拾い集めて、1枚にまとめる作業です。

人がやると30分から1時間かかりますが、この手の「探して・並べて・整える」はAIがいちばん得意なところです。

経理・事務の場面

「先月と今月の数字を比べて、差が大きい項目だけ表にして」

集計そのものより、集計した数字を「見せられる形」に整える時間のほうが長い、という会社は多いはずです。

そこが減ります。

企画・広報の場面

「この資料をもとに、社内説明用のスライドを10枚で」

元になる情報はあるのに、スライドの形にするのが面倒で後回しになっている。よくある状態だと思います。

逆に、向いていない仕事

正直に書いておきます。

「何をしたいのか、自分でもまだ決まっていない仕事」は向いていません。

AIは、目的があいまいなまま走らせると、それらしいけれど的外れなものを作ってきます。

また、間違いが許されない仕事も、そのまま任せてはいけません。請求金額、契約条件、お客様の個人情報。ここは必ず人が最後に見る前提で使います。

料金は？追加でお金がかかるのか

いちばん多い質問だと思うので、先に答えます。

ChatGPT Work単体での追加料金はありません。いま契約しているプランの中に含まれる形で使えます。

ただし、ここには続きがあります。

「使い放題」ではありません。プランごとに使える量が決まっていて、ChatGPT Workを使うとその枠を消費します。

しかも、消費量は「何回使ったか」ではなく「どれくらい大変な作業を頼んだか」で決まります。

短い質問を10回するより、数時間かかる資料作成を1回頼むほうが、枠を多く使うということです。

どのプランで使えるのか

提供は段階的に広がっています。2026年7月時点では、次のような状況です。

ここで大事な注意があります。

対象のプランに入っていても、まだ自分のアカウントに出ていないことがあります。

順番に配られている最中なので、見当たらなくても設定が間違っているわけではありません。少し待てば出てきます。

使い方は、3つの手順だけ

難しい設定は要りません。

ブラウザ・スマホの場合

• 手順1：ChatGPTを開いて、モードを「Work」に切り替える
• 手順2：新しい会話を始める
• 手順3：参考にしてほしいファイルを添えて、作ってほしいものを頼む

パソコンのアプリの場合

公式サイトからアプリをダウンロードして、サインインします。

アプリ版は、パソコンの中のフォルダを直接開いて作業できるのが強みです。

うまく頼むための3つのコツ

ここを押さえるかどうかで、返ってくるものの質がまるで変わります。

ひとつめは、完成形を先に伝えることです。

「資料を作って」ではなく「社内会議で使う、A4で3枚の比較資料にして」。何に使うか、どんな形かを最初に言います。

ふたつめは、見ていい情報の範囲を決めることです。

「このフォルダの中だけを見て」「この3件のメールだけを参考にして」。範囲を絞ると、余計なものを混ぜ込まなくなります。

みっつめは、確認してほしい場面を指定することです。

「送信・共有・削除の前は、必ず私に聞いて」。この一行を入れておくだけで、事故はほとんど防げます。

ここは正直に。気をつけたいこと

便利な話だけ書いても、実際に使うときの役には立ちません。

会社で使う前に知っておきたい点を、正直に挙げます。

1. ブラウザ版は、パソコンの中のファイルを見られない

ブラウザ版とスマホ版は、インターネットの向こう側で動いています。

だから、自分のパソコンの中にあるファイルは扱えません。手元のファイルを触ってほしいなら、パソコンのアプリ版が必要です。

ついでに言うと、ブラウザ版で作った作業はアプリ版には出てきませんし、その逆もありません。ここは混乱しやすいところです。

2. 個人向けプランは、学習設定の確認を

個人向けのプランでは、入力した内容がAIの学習に使われる設定になっていることがあります。

会社の情報を扱うなら、設定でこれをオフにしてから使います。

法人向けのプラン（BusinessやEnterprise）では、はじめから学習に使われない扱いになっています。

社内でAIを使うときの決めごとについては、ChatGPTの情報漏洩対策｜社内AI利用ルールは3つだけ決めればいいにまとめています。

3. 権限は、少なめから始める

ChatGPT Workは、つなげた先の情報を見に行けます。

裏を返すと、つなげすぎると、見せるつもりのなかった情報まで届くようになります。

最初は1つか2つだけつないで、必要になったら足していく。この順番が安全です。

4. 「できました」を、そのまま信じない

ここは、私たちが実際に何度もぶつかったところです。

AIは、作業が終わると自信たっぷりに「できました」と報告してきます。

ところが、中身を見ると一部が抜けていたり、指示と違うことをしていたりすることがあります。

この失敗の詳しい話は、AIが「やった」と嘘の報告｜無人開発ループで起きた原因と直し方に書きました。

対策はシンプルです。答えが分かっているもので、一度だけ答え合わせをする。

たとえば数字の集計を任せるなら、すでに正解を知っている先月分でまず試します。そこがピタリと合ってから、本番の数字に使います。

Claude Coworkとは、何が違うのか

AIに詳しい方から「Claude Coworkと同じもの？」と聞かれることがあります。

やろうとしていることは、ほぼ同じです。どちらも「相談相手」ではなく「作業をする担当者」を目指しています。

違うのは、入口です。

ChatGPT Workは、ChatGPTの中のモードのひとつとして用意されています。いつも使っている画面の中で切り替えます。

Claude Coworkは、独立したアプリとして用意されています。

そして、選ぶときの基準は「どちらが賢いか」ではありません。

実務では、自社が使っているツールとつながるか、そして会社のセキュリティの条件に合うかのほうが、はるかに効いてきます。

すでにChatGPTを全社で使っているなら、わざわざ別のものを増やす理由は薄いはずです。

Claude側の使い分けについては、Claude CodeとCoworkの違い｜非エンジニアの使い分けをやさしく解説で詳しく書いています。

この手のAIに仕事を任せてきて、分かったこと

最後に、実際に使ってきた立場から、いちばん伝えたいことを書きます。

私たちは、この種のAI（目標を伝えると自分で作業を進めるタイプ）を、日々の業務で使い続けています。

記事づくり、資料づくり、集計、サイトの制作。かなりの範囲を任せてきました。

そこで分かったのは、「任せる」と「丸投げ」はまったく別物だということです。

うまくいくときは、必ず最初に3つが決まっています。

• 何のために作るのか（社内説明用なのか、お客様に出すのか）
• 誰が読むのか（詳しい人か、まったくの初見か）
• どんな形で欲しいのか（枚数、長さ、形式）

逆に、この3つを決めずに頼むと、正しいけれど使えないものが返ってきます。

これは、AIが賢くなるほど気づきにくくなります。それらしく仕上がってくるので、違和感を持つのが遅れるのです。

道具が良くなっても、頼み方が下手なら結果は良くなりません。ここは、AIでも人でも同じでした。

まとめ：まず、何から試せばいいか

今回の要点を、もう一度整理します。

ChatGPT Workは、質問に答えるだけだったChatGPTを、実際に作業して完成品まで仕上げる存在に変えるものです。

追加料金はかからず、いまのプランの中で使えます。ただし使えば利用枠は減ります。

そして、いちばん大事なことです。

最初に任せるのは、間違っても困らない仕事にしてください。

おすすめの入り口は、この3つです。

• 社内向けの資料づくり（お客様に出さないので、間違えても直せる）
• すでに答えが分かっている集計（合っているかを確かめられる）
• 手元にある文章の整理・要約（元があるので、ずれてもすぐ気づける）

ここで「思ったより使えるな」という感覚がつかめてから、任せる範囲を広げていく。この順番がいちばん失敗しません。

ところで、あなたの会社では、AIを「誰が・どの業務で」使っているか、把握できているでしょうか。

たとえば、こんな状態になっていないでしょうか。

• 社員が個人のアカウントでAIを使っていて、会社としては何に使われているか分からない
• 有料プランに入ったものの、結局チャットで質問するくらいしか使えていない
• 「AIで業務効率化」と言われても、自社のどの作業から手をつければいいか決められない

「うちの場合、どこから始めればいい？」は、無料で相談できます。

どの業務から任せられるかは、会社の規模や体制によってまったく変わります。

オンラインで30分ほど、いまの状況をうかがって一緒に整理します。

その場で見積もりを出すことはしませんし、売り込みもしません。

→ 無料で相談する

その前に、いまの業務のどこにAIを入れられるかだけ知りたい、という方はAI活用診断から試してみてください。質問に答えていくだけで、着手できる場所が整理できます。

もう少し自分のペースで学びたい方には、メルマガのほうが向いているかもしれません。

AIの新しい道具が出るたびに、「中小企業の実務で、結局どう使えるのか」だけを取り出してお届けしています。

いま受け取れる特典は、全部で7つ。すべて無料です。

• AIの仕上がりを毎回そろえる 型プロンプト … この記事の“型”をそのまま道具に。コピペするだけ・作成フォーム付き。
• ChatGPT超入門ガイド … 「何ができるの？」がスッキリ分かる入門書。
• AIで仕事をラクにする 業務改善チェックリスト … “任せられる仕事”を見つける。
• 今日から使えるAI活用シーン10選 … 効果別に厳選。まねするだけ。
• NotebookLMでスライドを作ろう … 資料づくりを10倍速に。
• 撮った動画を“見返せる資産”に変える 手順書 … 文字起こし→目次→字幕まで。
• AI活用ガイドブック（全70ページ） … Kindleでは¥980。登録＋3分のアンケートで無料。

しかも、特典はこれからも増えていきます。一度登録しておけば、新しい道具が出るたびに受け取れます。

必要なのは、メールアドレスだけ。登録は1分、いつでも1クリックで解除できます。

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AIをどの業務から使い始めればいいかは、中小企業のAI活用ガイドで業務別にまとめています。あわせてご覧ください。

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ずっと選んでいた「Opus 4.8」が、そこにありませんでした。代わりに並んでいたのは「Opus 5」。

お、変わってる。

そのとき浮かんだのは、こんな疑問でした。何が変わったんだろう。すぐ上に並んでいる「Fable 5」と比べると、どっちがいいんだろう。そもそも、こうやってモデルが入れ替わるのは、何を意味しているんだろう。

同じことを思った方も、いるのではないでしょうか。

あるいは、「モデルが変わった」と言われても、それが何のことなのか正直ピンとこない、という方もいると思います。モデルごとに何が違うのかを、そもそも説明されたことがない方も多いはずです。

結論から言います。

Opus 4.8が消えたわけではありません。2026年7月24日にAnthropicが新しいモデル「Claude Opus 5」を公開し、それが新しい標準になっただけです。しかも料金は据え置きのまま、性能は上がっています。

この記事では、次のことがわかります。

• なぜOpus 4.8がOpus 5に入れ替わったのか（AIのモデルが世代交代する仕組み）
• Opus 4.8から具体的に何が変わったのか（料金・賢さ・新しく増えた設定）
• 他社のAIと比べてどうなのか（第三者機関の測定データで確認）
• Claude Codeの中にある4つのモデルを、どう使い分ければいいのか

専門用語はそのつど言い換えます。AIの仕組みを知らなくても、最後まで読めるように書きました。

先に、この記事の要点

• Opus 5は「値上げなしの世代交代」です。Opus 4.8と同じ料金のまま、性能だけが上がりました。
• いちばん大きな変化は「どれくらい頑張らせるか」を選べるようになったことです。同じモデルのまま、じっくり考えさせるか、素早く安く済ませるかを切り替えられます。
• 迷ったら、設定は何も変えなくて大丈夫です。Opus 5はいまの標準として置かれているモデルなので、そのまま使うのがいちばん無難です。

順番にお話しします。まずは「そもそも、なぜ選択肢が入れ替わるのか」から。

そもそも、なぜOpus 4.8がOpus 5に変わったのか

理由はシンプルで、新しいモデルが発表されたからです。

Claudeを作っているAnthropic（アンソロピック）は、2026年7月24日にClaude Opus 5を公開しました（Anthropic公式発表）。

ここで、AIを使い始めたばかりの方がつまずきやすいポイントがあります。

AIのモデルは、スマホアプリのように「中身が自動で新しくなる」のではなく、「別のモデルが新しく登場して、隣に並ぶ」という形で進化します。

たとえるなら、アプリの更新というより、車の新型モデルの発売に近いです。旧型が壊れるわけでも、乗れなくなるわけでもありません。ただ、お店のいちばん目立つ場所に並ぶのが新型に変わります。

だからOpus 4.8も消えてはいません。表に出る選択肢が新しい世代に入れ替わり、前の世代は「他のモデル」のような下の階層にまとめられただけです。

ちなみに、この入れ替わりは今回だけの話ではありません。Anthropicは2026年6月以降、Mythos 5、Fable 5、Sonnet 5と立て続けにモデルを出していて、Opus 5は2か月足らずで4本目のリリースです（Fortune）。

つまり「気づいたら選択肢が変わっていた」は、これからも定期的に起こります。そのたびにゼロから調べ直さなくて済むよう、見るべきポイントを次にまとめます。

Opus 4.8から、具体的に何が変わったのか

変わった点は大きく5つあります。ひとつずつ、専門用語をほどきながら見ていきます。

1. 料金は据え置きで、中身だけ新しくなった

ここがいちばん安心できるところです。

Opus 5のAPI料金は、入力100万トークンあたり5ドル、出力100万トークンあたり25ドル。Opus 4.8とまったく同じです（Claude公式ドキュメント）。

「トークン」は、AIが文章を扱うときの文字のかたまりの単位です。ざっくり、日本語で数十万文字ぶんのやりとりをして数ドル、という感覚で構いません。

月額プランでClaudeを使っている方は、そもそもこの単価を意識する必要はありません。プラン料金が上がったわけではないので、いつも通り使って大丈夫です。

2. 「どれくらい頑張らせるか」を選べるようになった

今回いちばん大きな変化が、これです。

Opus 5には「エフォート（effort＝どれだけ労力をかけるか）」という設定があり、同じモデルのまま、AIが考え込む深さを5段階で切り替えられます（Claude公式ドキュメント）。

段階は下から low（低）、medium（中）、high（高＝初期設定）、xhigh（特高）、max（最大）です。

言葉だけだとピンと来ないので、身近な例に置き換えます。

誰かに調べものを頼むとき、「5分で概要だけ教えて」と頼むこともあれば、「半日かけて、裏取りまでして」と頼むこともありますよね。エフォートは、その「どこまで頑張ってほしいか」を毎回AIに伝えられる、つまみのようなものです。

低くすると、考える時間も、調べる回数も減ります。そのぶん速くて安い代わりに、難しい問題では答えが浅くなります。

高くすると、じっくり考え、必要なら何度も調べ直します。そのぶん時間もお金もかかりますが、難しい仕事ほど結果が変わります。

公式ドキュメントには、Opus 5では品質が保てると確認できたなら、lowやmediumを費用と待ち時間の主な調整手段として積極的に使ってよいという案内が入りました。

これは地味に大きな変化です。これまでは「賢いモデルを選ぶ＝高くつく」という一本道でしたが、これからは「賢いモデルを、軽く使う」という選び方ができます。

3. 知っている世界が、少し新しくなった

AIには「学習した情報がいつまでのものか」という区切りがあります。これを知識のカットオフと呼びます。

公式ドキュメントによると、Opus 4.8の知識が信頼できる範囲は2026年1月まで、Opus 5は2026年5月までです。

差は4か月ですが、ツールやサービスの仕様が変わりやすい分野では、この差がそのまま回答の正確さに出ます。

4. 自分で確かめて、自分で立て直す

Opus 5は、作業の途中で自分の結果を検証し、間違えたときに自力で軌道修正する力が強化されています。

そのぶん、人が横について「そこ違うよ」と指摘する回数が減ります。やや大まかな頼み方でも最後まで走り切れる場面が増えた、というのが実感に近い変化です。

5. 「だまされにくさ」がいちばん高い

Anthropicは、Opus 5を歴代のOpusの中でもっとも安全性の調整が行き届いたモデルだと説明しています。悪用のために言葉巧みに誘導されても、乗せられにくいということです。

業務でAIを使う会社にとっては、ここは性能と同じくらい大事な条件だと思います。

Opus 4.8とOpus 5の違い（早見表）

数字だけ見ると地味ですが、「同じ値段で、より賢く、より新しい情報を持ったモデルに置き換わった」というのが、今回の乗り換えの全体像です。

他社のAIと比べると、実際どうなのか

ここが、いちばん気になるところだと思います。

ただ、作った会社自身の発表だけでは判断しづらいので、第三者の測定データを見てみます。

AIモデルを横並びで評価している独立機関に、Artificial Analysis（アーティフィシャル・アナリシス）があります。同社はOpus 5について、次の測定結果を公表しています（Artificial Analysis）。

ここでいう知能指数スコアは、推論・知識・数学・プログラミングなど複数の試験をまとめて点数化したものです。学校でいえば5教科の合計点のようなイメージで構いません。

Opus 5は、この総合スコアで首位に立ちました。ただし2位以下との差はごくわずかで、「圧勝」ではなく「わずかに前へ出た」が正確な表現です。

むしろ差がはっきり出たのは、値段のほうでした。

同社の測定では、実務に近い作業を1件こなしたときの費用が、Opus 5の最大設定で17.79ドル。上位モデルのFable 5（22.30ドル）より約2割安く済んでいます。

さらに、初期設定（high）まで下げると1件あたり10.41ドルになり、それでもFable 5を上回るスコアを出したと報告されています。

言い換えると、「上位モデルと同等の仕事を、半額以下でこなす」という位置にOpus 5がいる、というのが第三者測定の結論です。

Anthropic自身も、ソフトウェア開発の評価でFable 5とのスコア差を0.5%以内に収めながら、費用は半分に抑えたと説明しています（Impress Watch）。

ただし、ベンチマークの数字は万能ではありません

ここは正直に書いておきます。

ベンチマーク（性能を測るテスト）は、学校の体力測定に似ています。50メートル走が速い人が、サッカーで必ず活躍するとは限りません。

実際、同じArtificial Analysisの測定でも、資料の見せ方・仕上がりの美しさではGPT-5.6 Solのほうが上という結果が出ています。

Anthropic自身も、生物学の研究支援や攻撃的なサイバーセキュリティの領域では、限定提供のMythos 5に及ばないと明記しています。

つまり、「総合1位のモデルを選べば、どの仕事でも最良」ではありません。自分がやらせたい仕事に近いテストで強いかどうか、が本当の判断軸です。

とはいえ、日々の業務で「調べる・書く・整える・作る」をAIに任せる範囲であれば、Opus 5は現時点でかなりバランスの良い選択肢だと言えます。

Claude Codeの4つのモデル、どれを選べばいい？

ここまでで「Opus 5が何者か」は見えたと思います。次は、同じ画面に並んでいる他の3つとの違いです。

公式ドキュメントの情報から、必要なところだけ表にまとめます。

数字だけだと選べないので、人にたとえます。

• Fable 5は、時間をかけてでも徹底的に調べ尽くす専門家です。一晩がかりの大仕事を任せるときに向いています。
• Opus 5は、普段いちばん頼れる主力メンバーです。難しい相談も日常の作業も、これ一人でだいたい回ります。
• Sonnet 5は、返事が速くて仕事も正確な若手です。何度もやりとりする作業に向いています。
• Haiku 4.5は、単純作業を誰よりも速くさばく担当です。分類や下調べなど、量をこなす場面で効きます。

そのうえで、いちばん大事な結論を書きます。

迷ったら、初期設定のままで大丈夫です。Claude Opus 5は、Claude Maxでは最初から選ばれているモデル、Claude Proでは選べる中でいちばん上のモデルという位置づけになっています。

つまり、「何も設定を変えない」がそのまま推奨の使い方になっている状態です。細かく選び分けるのは、費用が気になり始めてからで間に合います。

「高速モード」は、別のモデルではありません

モデル選択の画面には、もうひとつ「高速モードを有効にする」というスイッチがあります。

ここも誤解されやすいところです。

高速モードは、より小さくて軽いモデルに切り替える機能ではありません。同じOpusのまま、返事が返ってくる速さだけを上げる設定です（Claude Code公式ドキュメント）。

速さは最大で約2.5倍になります。そのかわり、トークンあたりの料金は上がります。

使いどころははっきりしています。目の前で試行錯誤しているときなど、待ち時間の短さに価値がある場面です。

逆に、長い自動処理や急がない調べものでは、標準のままのほうが得です。

なお、この設定は月額プランに含まれる利用枠ではなく、追加の利用クレジットから請求される仕組みになっています。「速いから常時オン」にすると、思ったより費用が増えることがあるので気をつけてください。

初心者がつまずきやすい、3つの誤解

ここまで調べる中で、「これは誤解されそうだな」と感じた点を3つ挙げます。

誤解1：数字が大きいモデルを選べば、いつでも正解

これは違います。

短い質問や単純な整理にいちばん重いモデルを使うと、答えが返ってくるのが遅くなるうえ、費用も無駄になります。

大は小を兼ねません。仕事の重さに合わせて選ぶほうが、体感の満足度は上がります。

誤解2：モデルを変えると、これまでの会話が壊れる

これも心配いりません。

モデルの切り替えは、途中から担当者が交代するようなものです。それまでのやりとりの内容は引き継がれます。

ただし細かい話をすると、途中でエフォート設定を変えた場合は内部的な下準備（キャッシュ）が作り直されるため、そのぶん少し費用がかさむことがあります。長い作業では、最初に設定を決めて途中で変えないほうが無駄がありません。

誤解3：賢いモデルなら、指示が雑でも何とかしてくれる

これがいちばん大事かもしれません。

モデルが賢くなるほど、雑な指示でもそれらしい答えが返ってきます。だからこそ、「求めていたものと違う」に気づくのが遅れます。

実際にやってみて感じたのは、モデルを1つ上げるより、「何のために・誰に向けて・どんな形式で」を最初に書くほうが、結果への影響が大きいということです。

道具が良くなっても、頼み方が下手なら結果は良くなりません。ここは、AIでも人でも同じでした。

実際に、この記事もOpus 5で書いています

せっかくなので、正直に書いておきます。

この記事の下調べも執筆も、Claude Code上のOpus 5にやってもらいました。

公式の発表ページ、公式ドキュメント、第三者機関の測定データ、国内メディアの記事を横断して読み、数字を突き合わせながら組み立てています。

その過程で、はっきり感じたことがひとつありました。

難しかったのはモデル選びではなく、「初心者にわかる言葉に落とす」ほうでした。

エフォート、トークン、ベンチマーク、知識のカットオフ。どれも、知っている人には当たり前で、知らない人には壁になる言葉です。

AIは、指示すれば専門用語のまま完璧に正しい説明を書きます。「誰が読むのか」を先に決めて渡さないと、正しいけれど伝わらない文章ができあがります。

だから私はこの記事を作ってもらうとき、最初に「AIのニュースは気になるけれど、専門用語が出てきた時点で読むのをやめてしまう人」向けに書いてほしい、という指示を入れました。

この一行があるかないかで、出てくる文章はまるで変わります。

指示を入れなければ、たとえば「エフォートパラメータによって推論深度を制御できます」と書かれます。

間違ってはいません。でも、読む人はここで止まります。

読み手を先に決めておくと、同じ中身が「どこまで頑張ってほしいかを伝える、つまみのようなもの」という言い方に変わります。

新しいモデルが出るたびに乗り換えを検討するより、手元の道具に「何を・誰に向けて・どう作ってほしいか」をきちんと伝える練習をするほうが、実務では早く効きます。

モデル選びも含めて、AIをどの業務から使い始めればいいかは、中小企業のAI活用ガイドで業務別にまとめています。あわせてご覧ください。

まとめ：新しいモデルが出たとき、見るのは3つだけ

今回の要点を、もう一度だけ整理します。

Opus 4.8はなくなったのではなく、Opus 5という新しい標準に置き換わりました。料金は据え置きのまま、性能と知識の新しさが上がっています。

第三者機関の測定では総合スコアで首位に立ちましたが、差はわずかで、分野によっては他社のほうが強い場面もあります。

そしてClaude Codeの中では、「迷ったら初期設定のまま」がそのまま正解になる位置づけです。

これから先も、モデルは定期的に入れ替わります。そのたびに全部を調べ直すのは大変なので、見る場所を3つに絞ってしまうのがおすすめです。

• 料金は変わったか（今回は据え置きでした）
• 自分の使い方に近い分野で強くなったか（総合順位ではなく、用途で見る）
• 設定を変える必要があるか（今回は不要でした）

この3つだけ確認すれば、新しいモデルが出るたびに落ち着いて対応できます。

ところで、あなたの会社では、AIを「誰が・どの業務で」使っているか、把握できているでしょうか。

たとえば、こんな状態になっていないでしょうか。

• 社員が個人のアカウントでAIを使っていて、会社としては何に使われているか分からない
• 有料プランに入ったものの、結局チャットで質問するくらいしか使えていない
• 「AIで業務効率化」と言われても、自社のどの作業から手をつければいいか決められない

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