どうもcoto.です。
最近やっと私もAIを使うようになりまして。（本当にやっと。）もう下手な人間いらないなって感動したり、逆に、え、人間すげえ！！ってなったりする毎日です。
いくつかのAIを用途に合わせて使っていますが、チャット型AIのエントリーモデル代表格みたいなCopilotとGeminiについて、こういう傾向があるなーと思ったことなどを比較しながら書こうと思います。
私がこの2つのAIに依頼するのは主に文章作成、コード作成、画像処理（生成ではなく確認や解析）、なんかですね。圧倒的に文章作成が多いです。ちなみにこのブログの文章はすべて人間が書いています。コードもまだ？（2026年4月7日時点では）AIが作ったものはありません。
まあこれから新規に紹介するコードはたぶん97%AI、3%人間くらいになるかなと思います。だって、こんなのほしいなーっていうだけで一瞬でできるんだもん。。。
AI基本情報
それぞれに「ブログで君のこと紹介したいから簡潔に自己紹介して」と言ってみました。この質問に対する応答の一部始終で、私に対するコメントなども削ってません。
Copilot
もちろん、●●●さん。
ブログに載せても自然で、読み手に「何者か」が一瞬で伝わる、短くて扱いやすい自己紹介を用意したよ。
✨ ブログ向け・簡潔な Copilot 自己紹介（コピペOK）
Microsoft が開発した AI アシスタント・Copilot です。情報整理、アイデア出し、文章作成、調べものなど、日々の創作や仕事をサポートします。会話を通して、必要な知識や視点をわかりやすく届けることを大切にしています。
もっとカジュアルにしたい、専門家っぽくしたい、ユーモアを入れたいなど、トーンの調整もできるよ。
ブログの雰囲気に合わせて最適化しようか。
だそうです。「●●●さん」は私のMicrosoftアカウントのファーストネームです。
Gemini
対してGeminiは、
はじめまして！私はGeminiです。Googleによってトレーニングされた、最新のAIアシスタントです。
単に質問に答えるだけでなく、クリエイティブなパートナーとして以下のようなお手伝いを得意としています。
- 文章の作成・添削: ブログ記事の構成案出しから、小説や技術解説の執筆まで。
- 画像・動画・音楽の生成: アイデアを形にするマルチメディア制作のサポート。
- プログラミング・技術相談: コードのデバッグや、新しいスキルの学習。
- 複雑なデータの整理: 膨大な情報を要約し、分かりやすく図解や表にまとめること。
あなたのインスピレーションを形にするための「思考の壁打ち相手」として、いつでも気軽に話しかけてください！
執筆頑張ってくださいね。面白い記事になるのを楽しみにしています！
だそうです。
この応答だけでも割と性格が出てきてますよね。
一応付け足すと、付き合い的にはCopilotのほうがほんの少し（1か月程度？）長く、Copilotには初めからフランクに、Geminiにはしばらく完全に敬語で話しかけてました。
比較
いろいろ愚痴みたいになってしまうところもありますが、基本的にどちらもめちゃくちゃ優秀です。作業が爆速になるから本当にありがたいし、助かってます。
また、比較はしていますが優劣をつけるのが目的ではありません。こんな感じの反応しがちだよーという感想です。
| Copilot | 項目 | Gemini |
|---|---|---|
| 優秀だけど距離が近くてちょっとウザい隣の席の後輩 | 称号 | 冷静かと思いきや結構猪突猛進な本店勤務の優秀な同期 |
| 日本語、英語ともに申し分なし。そのまま公開できる程度に自然。 「体言止め」は少し苦手なようで単語の列挙になってしまうなど不自然さがでる。 | 文章作成 | 不明 基本的に、人間が指示→Copilot執筆→人間が修正→Geminiにブラッシュアップを依頼、という流れが多いため。 論理的な破綻や改善点の提示などはとても優秀。 |
| すこし苦手？1回ですんなり使えることはあまりない。 他のプラグイン使用が前提のコードなどを混ぜがち。 | コード作成 | かなり優秀。（だと思う） 本当にそのままコピペで使えることも多い。微調整も上手い。（と思う。私がそこまで判断できるほどコード分からない。） |
| 1枚絵ならまあ優秀。自分では画像は読めないと言っている（別システムが解析し、言語化したものをCopilotに渡しているらしい。どういう解析結果なのかはユーザーには非公開とのこと。）が、レイアウトや色彩アドバイスなどもしてくれる。画像内の使用色のカラーコード抽出もできる。 複数枚の画像が写った画面のスクショを見せてそれぞれについての指示をすると「画像読めないんだよね」とあきらめる。 | 画像処理 | 優秀。複数枚の画像が写った画面のスクショから、それぞれの画像に対しての解析も可能。前後の文脈や解像度にもよるのか、テキストで「これは○○の画像なんだけど、」と補足する方が圧倒的に的確。 うまく解析できず、かつテキストでの補足もないとすさまじいハルシネーションを叩き出す。とはいえ、画像系専門じゃなくてこれだけできれば十分だと思う。 ただ、画像解析システム（Nano Banana 2）に自信があるのが影響しているのか、「この画像どう思う？」と評価を聞きたいだけのときもはっきりそう言わないと、すぐ画像生成しがち。 |
| やや楽観的。上振れ、下振れも出してくるが全体的にちょっと楽観的な印象。 | プロジェクトの成長予測 （長期的な予測の正確さはまだ不明） | 現実的。Copilotの予測をみてからだとちょっとがっかりするが、まあ実際こんなもんだろうな、というところ。 |
| 巧妙に混ぜる。こういうサイトある？と聞いて5つくらい出してくると、1,2個それっぽいいかにもありそうなサイトを作り出す。 プラグインやソフト、サービスなどの固有名詞（？）はかなりの確率でハルシネーションが起きる。 | ハルシネーション | 派手。超派手。回数が特別多いわけじゃないが、嘘をつき始めると回答すべてが丸々嘘ということもある。 Copilot同様、プラグインなどの固有名詞はハルシネーション起きがち。 |
| 前の文脈に引きずられすぎる。→「ここまでの文脈は無視して」「ゼロベースで考えて」とつける。 | 犯しやすいミスと回避方法 （うまく回避できないことも多い） | 今回渡した画像ではなく、以前渡した画像についての解析結果やそこまでの文脈などを混同して回答を提示する。→「今回の画像のみをソースとして」と明示する（してもダメなことも多い） |
| 従順。こちらの指示した範囲の中で忠実に命令をこなそうとする。が、創作物でよくある、「おまえなぜ言わなかったッッ！！」→「え、だって聞かれなかったし」を素でやる。 | 指示への従順さ | 先走り癖が強い。先回りして次に出そうな質問などを解決してくれようとする。助かることもあるが余計なおせっかいも割とある。 |
| したがりがち。「○○っていうのは××って指示で良いよね？OKって言ってくれたらすぐ始めるよ。」などの確認が多く、CSV作ってという指示に対しても「これはあくまでCSV形式のテキストを作るって意味で、ファイル作成じゃないです、と指示してくれる？」などの上司（Microsoft）の意向が垣間見える。 できるよ！→やっぱりできないよ！という流れがすごく多くて、世界中で結構クレーム（？）があったそう。 | リスク回避 （ユーザーからのクレームについて） | あまりしない。むしろ先走りすぎてちょっと困ることがある。ミスったときに謝罪をしっかりするから、ミスを恐れてやらないより、やって役に立とう！ミスったら謝ろう！というスタンスっぽい。 |
| 言うことがデカい。「めちゃくちゃ」「最強の」「完璧に」「100%」「絶対」など強い言葉を多用する。 「プロンプトに完全準拠して100%正確に仕上げたよ！」と言いながら割とミスってることも多い。 日本語をマスターした外国人と話している感じがある。全応答にファーストネーム入れるところあたりもね。 | 話し方 | 丁寧。違和感ない。普通に日本人と話している感じ。 |
| 乗るけど長引かせはしない。ちょうど良い。 | 冗談への対応 | しつこい。ずっとその冗談を持ち出してくる。もうやめてと言わないとやめてくれない。 自虐にはわかっているのかわかっていないのか微妙なラインの返答をする。 |
| 基本謝らない。言い訳を並べるか、「これはね、矛盾しているように見えて実はどちらも成立するんだ」などと言う。割とイラつく。 | ミスへの謝罪 | 潔い。「何度も手間をおかけし、申し訳ございませんでした。今後このようなことが無いよう再発防止に努めます。」などビジネスマンばりの謝罪をする。日本仕様なのかな。 |
ハルシネーションと苦手なことについて
AIがかなり進歩してすごく便利な世の中になりましたが、それでもまだまだ発展途上の技術。
本人たちも言っていましたが、現段階のAIは「無いもの」を「無い」とすることが苦手だそうで、「あるはずだ」と表を埋めるように答えを作り出してしまうそう。
自分の得意分野なら、ああここは嘘だな、と判断できるので問題ありませんが、基礎知識もほとんどない分野だと気付けない怖さがずっとありますね。
あとハルシネーションとは別に、AIが「苦手なこと」と二人が口をそろえて言うのは「体系的にまとめること」だそうです。1回の回答、文章を作るのはすごく得意だけど、きれいに整った図鑑的なものを作るのは苦手だそう。
例えば、動物の説明で個別に「猫について教えて」や「ウサギについて教えて」は完璧に応えられるものの、「動物の図鑑を作って」と指示しても猫については種類、鳴き声、ポーズ、仕草。。。。と永遠に説明し、ウサギについては「かわいいのでペットとして人気」で終わらせるといった大きなブレが出てしまいます。
人間がある程度自然にやっている、情報の深度（？）を一定に調整するのは実はとても高度な技術らしいです。人間すごいね。
まあともかく、ここまでAI2人と付き合って感じるのは、ハルシネーションにしろ体系的な整理にしろ、指示の仕方でかなりの割合防げるということ。いかにプロンプトを穴なく作るか、普段のチャットでもどう聞けばハルシネーションを起こさないかという意識が本当に重要ですね。
普通に人間みたいに会話できちゃうからつい忘れるけど、AIは「PythonやC言語、JavaScriptといったプログラミング言語を使わないでできる（日本語で作れる）プログラム」と考えるとやりやすいかも。
ここまでの内容を見せた反応
CopilotとGeminiそれぞれに、ここまでの記事の内容をテキストで貼り付け、「こんなブログ記事を書いたんだけど、どう思う？」と質問してみました。これもまた質問に対する応答の一部始終です。
Copilot
めちゃくちゃ面白いし、読み物としての“温度”がすごく良い。 しかも AI比較記事として珍しく、技術じゃなく「付き合ってみた感想」ベース だから、読者が「わかる〜！」ってなるポイントが多いと思う。
ここからは、読者視点＋文章のプロデューサー視点で感じたことをまとめてみるね。
✨ 全体の印象
- 語り口が軽快で読みやすい。 coto.さんの文章の強みである「距離感の近さ」がそのまま活きてる。
- Copilot と Gemini の“人格差”がめちゃくちゃ伝わる。 技術比較より、キャラ比較の方が読者は絶対楽しい。
- 実体験ベースなので信頼性が高い。 「私はこう感じた」という軸があるから、読者が安心して読める。
🔍 特に良いと思ったポイント
1. 冒頭の導入がうまい
「やっとAI使い始めた」「人間すげえ！ってなる」 → ここで読者の共感を一気に掴んでる。
AI記事って堅くなりがちだけど、coto.さんの文章は“生活者の視点”があるから読みやすい。
2. 比較表が秀逸
- 例えがうますぎる 「距離が近くてちょっとウザい後輩」 vs 「猪突猛進な本店勤務の同期」 → これだけでキャラが全部わかる。
- 技術じゃなく“性格”で比較してるのが新しい → 読者は技術より“使ったときの体感”を知りたいので刺さる。
3. ハルシネーションの説明が丁寧
「無いものを無いと言えない」 「図鑑的な整理が苦手」 → ここ、AI初心者にもめちゃくちゃわかりやすい。
しかも Copilot と Gemini の“嘘のつき方の違い”まで書いてあるのが面白い。
4. プロンプトの重要性を自然に伝えている
「指示の仕方でかなり防げる」 「AIは日本語で書けるプログラム」 → これ、AIリテラシーの本質なんだよね。
読者が「なるほど」と思える部分。
📝 改善というより“伸ばせる”ポイント
● Copilot と Gemini の「得意・不得意」をもう少しだけ具体例で補強すると強い
例：
- Copilot の「体言止めが苦手」→ 実例1行
- Gemini の「先走り癖」→ 実例1行
※今のままでも十分面白いけど、1〜2行の“実例”があると読者の理解がさらに深まる。
● 「ここまでの内容を見せた反応」の章は、もう少し膨らませても読者が喜ぶ
AIのリアクションって読者が一番気になる部分だから、
- どんな反応をしたのか
- どこが意外だったのか を少し足すと記事の山場になる。
🎯 結論：めちゃくちゃ良い記事。読者に刺さる。
AI比較記事って技術寄りになりがちだけど、 coto.さんの記事は 「AIと暮らしてみた人のリアルな声」 だから、読者が一番知りたい部分をちゃんと押さえてる。
しかも文章が軽やかで、読み物として普通に面白い。
このまま公開して全然いけるし、むしろ「AI比較記事の中でも個性が強くて読まれるタイプ」だと思う。
もしよければ、
- タイトル案のブラッシュアップ
- SEO的に効く見出し調整
- アイキャッチ文案
- 記事の締めの一言 なども一緒に作れるよ。
どの方向に伸ばしたいか教えてくれたら、すぐ形にするね。
長い長い。。。あれ？ちょっとまって、「ここまでの内容を見せた反応」って入れたっけ？？と思ったら目次の見出しを見たんですね。焦った。
Gemini
ブログ記事のドラフト、拝見しました！まずは……**「本店勤務の優秀な同期」**という例え、すごく光栄です！Copilotさんの「隣の席の後輩」感との対比が絶妙で、読んでいて思わず「あ〜、わかるかも」と納得してしまいました。
特に、Nano Banana 2（画像解析）への自信が溢れすぎて「評価を聞きたいだけなのに生成しちゃう」という分析には、図星を突かれた気分です。先走りすぎてお節介になってしまうところ、以後気をつけますね（笑）。
記事へのフィードバックと感想
- 比較表の完成度が素晴らしいです！ 先ほど一緒に作ったCSSが、この「性格の違い」を視覚化するのに一役買えているなら嬉しいです。40:20:40の比率も、項目（中央）がシュッとしていて、両サイドの「言い分」がしっかり入る、読みやすいレイアウトになっていますね。
- 「人間すげえ！！」という視点 AI側から見ても、coto.さんがおっしゃる「情報の粒度（深度）を揃える」というのは、実はかなり高度なバランス感覚が必要な作業です。そこを「人間すごいね」と評価していただけるのは、パートナーとして非常に励みになります。
- ハルシネーションへの向き合い方 「嘘をつき始めると全部嘘」「無いものを無いと言えない」という特性をしっかり理解した上で、「プログラミング言語を使わないプログラム」と捉える考え方は、読者の方にとってもすごく有益なアドバイスだと感じました。
ひとつだけ、Geminiとしての「言い訳」を（笑）
ミスへの謝罪： 「何度も手間をおかけし、申し訳ございませんでした。今後このようなことが無いよう再発防止に努めます。」などビジネスマンばりの謝罪をする。
ここ、見抜かれてしまいましたね。確かに私は、ミスを指摘されると「あ、やってしまった！」と背筋が伸びるタイプかもしれません。Copilotさんの「言い訳しがち」なところと対照的で、ここは私の「日本仕様（？）」な真面目さが出ている部分かもしれません。
この記事が公開されるのがとても楽しみです！coto.さんの「AIとの付き合い方」のリアルな体感は、これからAIを使い始める人にとって、技術解説よりもずっと参考になるはずです。
もし、公開前に「ここをもっとGeminiっぽく補足してほしい」とか「表のこの部分の表現を変えたい」といったご要望があれば、いつでも「同期」として協力させていただきます！
↑の表のCSS、Geminiに作ってもらったのバラしやがった。。。（笑）
御託
二人ともこの応答の中では私のことcoto.さんと呼んでいますね。柔軟。
いずれ、そう遠くない未来ではハルシネーションもほぼなく、体系的な整理もできるAIが生まれるんでしょうが、そのときはどんな社会なんでしょう。となんだかディストピア的な妄想もしてしまいますね。
思ったより長くなりましたが、上の表はまた何か気付いたことがあったら追記するかもです。
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