ChatGPT・Claude・Perplexityの使い分け【運用保守エンジニア版】

「AIツール、結局どれを使えばいいの？」

ChatGPT、Claude、Perplexity——いろいろなAIツールがありますが、それぞれ得意・不得意があります。

私は運用保守エンジニアの仕事の中で、この3つを使い分けています。「どの場面でどれを使うか」が決まってくると、仕事の効率が一気に上がります。

今回は、運用保守エンジニアの視点で、ChatGPT・Claude・Perplexityの使い分けを具体的に解説します。

3つのAIツールの基本的な特徴

まず、それぞれのツールの大まかな特徴を整理します。

ChatGPT

Claude

Perplexity

それぞれ「何が得意か」が違うので、場面に応じて使い分けるのがポイントです。

運用保守の仕事の具体的な場面ごとに、どのツールを使うかを紹介します。

エラーメッセージの意味を調べたり、障害の原因を探したりするときは、Perplexityが便利です。

最新情報をウェブから検索して、情報源と一緒に回答してくれるので、「この情報、どこから来てるの？」という不安がありません。

例：「Windows Server イベントID 4625 頻発 原因」
→ 最新の情報源を参照しながら、考えられる原因を整理してくれる

公式ドキュメントやフォーラムの情報を横断的に調べてくれるので、Google検索を何回も繰り返すより速いです。

大量のログや長いドキュメントを読み込んで分析するときは、Claudeが向いています。

Claudeは長文の処理が得意で、構造的に整理して回答してくれます。

例：「この500行のログを分析して、異常な箇所を時系列で整理して」
→ 長いログでも、丁寧に整理して問題箇所を指摘してくれる

障害発生時のログ分析、設計書のレビュー、長い手順書の要約などに使うと効果的です。

PowerShellやPythonのスクリプトを作るときは、ChatGPTが使いやすいです。

例：「指定フォルダ内のログファイルを、日付ごとにフォルダ分けするPowerShellスクリプトを書いて」
→ 動くスクリプトを生成してくれる

コード生成の場面では、ChatGPTの汎用性の高さが活きます。生成されたコードの説明が欲しいときはClaudeに渡す、という併用もおすすめです。

障害報告書や顧客への説明文を作るときは、ChatGPTまたはClaudeを使います。

私は、まずChatGPTでたたき台を作り、Claudeで整える、という使い方をすることもあります。

「2025年のクラウド運用のトレンド」「最新のセキュリティ動向」など、最新情報を調べるときはPerplexity一択です。

リアルタイム検索ができるので、AIの学習データが古くて最新情報が反映されない、という問題がありません。