「結局、どのAIが一番いいの？」— Perplexityが出した1つの答え - ニュース

「ChatGPTとClaude、どっちがいいの？」「Geminiってどうなの？」
AIの話をするたびに聞かれるこの質問。
正直、毎回「用途による」としか答えられなかった。
でもPerplexityが、この問いに対するひとつの"解"を出してきた。

ニュース（事実）

Perplexity AIが2月26日、新プラットフォーム「Perplexity Computer」を提供開始した。
19のAIモデルを搭載し、タスクの種類に応じて最適なモデルを自動で選んで実行するマルチエージェントプラットフォーム。
400以上のアプリとの連携にも対応し、Maxプランユーザー向けに提供が始まっている。

これはつまり「どのAIが一番か」ではなく「全部使い分ける」という新しい答えだ。

3行まとめ

本質: AIは「1つを選ぶ」時代から「適材適所で使い分ける」時代に移行した
構造: 19モデルを"指揮者"が自動選択し、1つのプロンプトで結果を返す仕組み
これから: 「どのAIがいいか」の議論は「どのオーケストレーターがいいか」に変わる可能性がある

初心者向け：まずここだけ読めばOK
今日のゴール → 「AIは1つに絞らなくていい」という考え方を知ること。
最初の一歩 → 下の「AIモデルの役割分担」だけ見れば全体像がわかる。
後回しでいい話 → 各モデルの技術的な違い。

用語の整理

用語	ざっくり説明
マルチエージェント	複数のAIがそれぞれ別の仕事を担当し、協力して1つの成果を出す仕組み
オーケストレーション	どのAIにどの仕事を振るかを自動で判断・指揮すること

詳細

1. 「全員同じスキルのチームは作らない」

Perplexity CEOのAravind Srinivas氏は、Computerの設計思想をこう語る。
「チームを作るとき、全員に同じスキルは求めない。」

これが、Perplexity Computerの核心。
1つの万能AIを追求するのではなく、得意分野の違う19のAIをチームとして束ねるアプローチを選んだ。

2. AIモデルの役割分担

Perplexity Computerに搭載された19モデルの中から、主要な役割分担を整理する。

役割	担当モデル	得意なこと
司令塔・推論	Claude Opus 4.6	全体の指揮、コーディング、複雑な判断
深いリサーチ	Gemini	大量情報の調査・分析
画像生成	Nano Banana	高品質な画像の生成
動画生成	Veo 3.1	動画コンテンツの作成
軽量タスク	Grok	素早い応答が求められる簡単な処理
長文処理	ChatGPT 5.2	長い文脈の記憶と検索

ユーザーが1つのプロンプトを入力すると、Computerが自動でタスクを分解。
リサーチはGeminiに、コーディングはClaudeに、画像生成はNano Bananaに——と振り分けて、結果を統合して返す。

3. OpenClawとの違い

同じ「AIエージェント」カテゴリのOpenClawはPC上でローカルに動作し、画面操作まで行う。
一方、Perplexity Computerはクラウドベースで動作し、「Slackで仕事を依頼する感覚」に近い。
セットアップの手間が少なく、ターミナルやAPIキーの設定が不要な点が非エンジニアにとっての大きなメリット。

4. どう活かしていく？

会社員 → 「調べ物→資料作成→プレゼン画像生成」を1プロンプトで完結できる。
副業・フリーランス → クライアント向けリサーチ＋ドキュメント作成＋画像生成のワンストップ化。
経営者 → 複数のAIサブスクを個別に契約する必要がなくなる可能性がある。

今日の1アクション

まずは「自分が普段AIに頼んでいる作業」を3つ書き出してみてほしい。
調べ物、文章作成、画像生成——それぞれ別のAIを使っているなら、Perplexity Computerのようなオーケストレーション型ツールがフィットするかもしれない。
Maxプラン（月額$200）の投資判断は、その3つの作業にかかっている時間から逆算するのがおすすめ。

出典

画像の引用

画像は Fortune から引用

筆者コメント

これ、僕が一番聞かれる質問「で、どのAIが一番いいの？」の答えなんですよね。
ずっと「用途による」としか言えなかったけど、Perplexityが「じゃあ全部使えばいいじゃん」と返してきた。
実際に使ってみないとわからない部分も多いけど、「AIは1つに絞らなくていい」という発想の転換は、今後のスタンダードになりそうな予感がしてる。