【2026年版】徹底比較！生成AI 7選

「生成AI」や「LLM」という言葉を耳にする機会は増えましたが、その違いや使い分けまで理解できている方は多くありません。

本記事では、生成AI・LLMの基本から仕組み、活用法や課題までを整理したうえで、主要なLLMを比較します。
”ChatGPTやGemini、NotebookLM”など、実務で使われているツールの特徴や得意分野をわかりやすく解説します。

それぞれの違いを知ることで、自分の目的に合ったAIを選びやすくなります。
生成AIをこれから活用したい方は、ぜひ参考にしてください。

目次

• 生成AIとは？
• LLM（大規模言語モデル）とは
• 生成AIとLLMの違い
• LLMの仕組み
• LLMの活用法
• LLM・生成AIの課題
• LLMの種類（比較表）
• ChatGPT
• Perplexity
• NotebookLM
• Gemini
• Claude
• Claude Code
• Cursor
• まとめ

生成AI（Generative AI）とは、機械学習技術を応用したAIシステムの一種で、文章・画像・音声・動画など、新しいコンテンツを自動的に生成する人工知能技術の一種です。

大量のデータを学習することで、次に来る言葉や自然な表現を予測し、まるで人が考えたかのようなアウトプットを生み出します。
単なる自動化ではなく、アイデア出しや創作、仕事の質とスピードを高める存在として、さまざまな分野で活用が広がっています。

LLMは、Large Language Modelの略で、膨大な量のテキストデータをディープラーニングで学習した自然言語処理モデルです。
この学習によって、文の前後関係や意味の繋がりを理解し、人間に近い自然な言語生成や応答が可能になっています。

LLMは、文脈を踏まえて「次に来る可能性が高い言葉」を予測する仕組みをもっており、会話だけでなく、文章作成、要約、翻訳、アイディア出しなどの幅広いタスクで高い性能を発揮します。

生成AIとLLMの違いは、指す範囲と役割にあります。

生成AIとは、文章・画像・音声・動画・コードなど、新しいコンテンツを生み出すAI全体の総称です。
一方でLLMは、その生成AIの中でも言語（文章）の理解と生成を担う基盤技術を指します。

つまり、生成AIという大きな枠組みの中で文章の理解や対話、文章生成を支えている中核技術がLLMであり、多くの言語系AIはこのLLMを中心に構築されています。

LLMは、ディープラーニングとトランスフォーマーアーキテクチャを基盤として、 「トークン化」「ベクトル化」「学習」「デコード」のステップで動作します。
それぞれのステップについて、詳しく見ていきましょう！

LLMは、文章を生成するだけでなく、業務のさまざまな場面で活用されています。
ここでは、LLMがどのような業務に利用できるのかを、代表的な活用カテゴリごとに整理して紹介します。

LLM・生成AIは、社会や仕事の在り方を大きく変える可能性を持つ一方で、いくつかの重要な課題も抱えています。

事実とは異なる情報をもっともらしく生成してしまうことがあり、結果の正確性を人が確認する姿勢が欠かせません。
また、学習データに由来する偏りや、判断の根拠が見えにくいといった特性も理解しておく必要があります。

さらに、著作権や個人情報など、法的・倫理的な配慮も重要な論点です。
だからこそ、生成AIの特性を正しく理解し、人が責任を持って活用していくことが求められています

LLMと一口に言っても、その特徴や用途はモデルごとに異なります。
ここでは、代表的なLLMの種類について、それぞれの特性や違いを紹介します

サービス名	提供会社	LLMの種類	主な強み	得意な用途
ChatGPT	OpenAI	GPT-5系	汎用性・推論・対話	文章作成、思考整理、業務全般
Perplexity	Perplexity AI	複数LLM（GPT / Claude 等）	出典付き検索・調査	リサーチ、情報収集、事実確認
NotebookLM	Google	Gemini系（資料理解特化）	長文資料の要約・統合	論文、社内資料、文書整理
Gemini	Google	Gemini 2.x	Google連携・マルチモーダル	検索、画像生成、Workspace連携
Claude	Anthropic	Claude Sonnet / Opus	思考の深さ・長文理解	企画、要約、深い文章理解
Claude Code	Anthropic	Claude Sonnet 系	巨大コード理解・CLI操作	コード解析、リファクタリング、開発自動化
Cursor	Anysphere	GPT / Claude / Gemini（選択式）	エディタ一体型AI	プログラミング、実装、修正

引用元：ChatGPT

引用元：Perplexity

引用元：NotebookLM

引用元：Gimini

引用元：Claude

引用元：Claude Code

引用元：Cursor

今回は、生成AIやLLMの基本的な仕組みから、活用方法、代表的なLLMの特徴までを整理して解説しました。
生成AIやLLMは万能な存在ではありませんが、特性を理解して使えば、業務や学習を強力に支援するツールになります。

重要なのは、「生成AIとは何か」を知るだけでなく、どのLLMがどんな用途に向いているのかを把握することです。
用途や目的に応じて適切なモデルを選ぶことで、精度や効率、安全性の面でも大きな差が生まれます。

本記事で紹介した仕組みや比較ポイントを参考に、自分の課題や業務に合ったLLMを見つけてみてください。
基礎を押さえたうえで活用すれば、生成AIは日々の仕事を支える心強いパートナーになるはずです。

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