AI / LLM の判断 · 確認 2026-08-23
AIに1つだけ課金するなら、どれを残す？
目的から順に、必要な能力と道具を切り分けます。
AIのSubscriptionは増やすのが簡単です。
ChatGPT。Claude。Gemini。そこにCoding、Research、翻訳、会議、画像、その他いろいろ。
問題は、契約した瞬間ではなく数か月後に出てきます。
結局、どれを本当に使っているのか。
この記事は「3社のうちどれが最強か」を決めません。
それはP02の役割です。
ここで決めるのは、
1つだけ有料で残すなら、あなたの実際の仕事に一番大きく残るのはどれか。
そして答えが「全部無料でいい」でも問題ありません。
新しく1つ選ぶ人と、すでに3つ持っている人は同じ問題ではない
まだ課金していない
見るべきなのは、日常的なTaskのうち、Freeでは足りないものがあるかです。
有料Planにしかない、または有料で現実的になる機能・usageが、毎週の仕事に必要なら課金理由になります。
すでに複数契約している
こちらは逆です。
「どれを追加するか」ではなく、
どれを失うと実際に困るか
を見ます。
3つとも便利、はあり得ます。
3つとも必要、は別の主張です。
重複したAI Subscriptionは便利なこともあります。
同じドライバーを3本持つ、非常に現代的な方法でもあります。
まず1週間だけ記録する
記憶で判断すると、契約直後の印象や最近見た新機能に引っ張られます。
1週間だけ、実際に使ったTaskを記録します。
| Task | 使ったAI | 頻度 | 他で代替できる？ | なくなると困る？ |
|---|---|---|---|---|
| メール・文章 | ||||
| 調査 | ||||
| ファイル分析 | ||||
| Coding | ||||
| 画像/音声 | ||||
| その他 |
7日で正確なROIは出ません。
でも、ほとんど開いていないSubscriptionを見つけるには十分なことがあります。
1. Frequency — 本当に何回使ったか
週5回使うAIと、月に1回使うAIでは意味が違います。
ただしFrequencyだけでも足りません。
毎日使う文章補助より、月1回の重要なCoding taskの方が価値が高い場合もあります。
なので次にValueを見ます。
2. Value — その仕事はどれだけ重要か
見るのは「AIを使った時間」ではなく、完成した仕事の価値です。
- 顧客へ提出するDocument
- 重要なResearch
- Production code
- 定期的なData analysis
- 毎日のRoutine work
そのTaskが止まるとどれくらい困るか。
これがSubscriptionの意味を決めます。
3. Unique capability — 他で本当に代替できないか
ChatGPT、Claude、Geminiの通常会話はかなり重なる用途があります。
しかし製品全体を見ると差があります。
Research、Coding、Projects、Memory、Files、Google ecosystemなど、実際のworkflowに効く機能が含まれる場合があります。
例えばCodingが中心なら、General chatの微妙な好みより、現在のPlanに必要なCoding Agent accessが含まれるかの方が重要かもしれません。
逆に、独自だと思っていた機能を別の契約済みAIでも十分代替できるなら、重複です。
4. Built-in specialists — 追加AIを買う前に含まれているものを見る
現在のGeneral AIは、ResearchやCodingなどを内部に持っています。
そのため、
General AI + Research AI + Coding AI
を契約する前に、General側にどこまで含まれているか確認します。
External specialistが不要という意味ではありません。
必要なGapが残っているかを確認するという話です。
5. Switching cost — 月額以外に捨てるものがある
乗換には見えにくいCostがあります。
- Memory
- Project / Workspace
- Files
- Custom instructions
- Conversation history
- Integrations
- Team habit
- 自分の操作習慣
特に、長期間使ったProductほどContextが蓄積している場合があります。
別のAIが少し良く見えるだけなら、移行コストを払う意味がないこともあります。
Keep what you already use は消極的な結論ではありません。
差が小さいときは合理的です。
Current Fact Box — 移行できるものを4つに分ける
- Data: Data exportは保存用のCopyを取得する機能です。別Productへ自動復元されるとは限りません。
- Chat: Chat historyのimportはProductごとに異なります。ChatGPTのAccount間移行はFull mergeではなく、Claudeは他社Conversation historyのimportを案内していません。Geminiは対応条件内で他社Chatのimportを案内しています。
- Memory: Memoryのimport / exportはChat historyとは別機能です。ClaudeはMemory移行を案内していますが、会話一覧そのものの移行ではありません。
- Account state: Projects、Files、Custom instructions、Connectors、Billing、Workspace設定や権限は、DataやMemoryを移してもそのまま再現されません。
Exportable is not the same as portable. Data export、Memory migration、Full chat import、Account migrationを同じ意味で扱わないでください。
6. Free replacement — 無料へ戻せないか
現在、主要General AIには無料利用の入口があります。
当然、PlanによってModel、Tool、Context、usage、Specialist accessなどは違います。
でもあなたが有料機能をほとんど使っていないなら、最適化はSwitchではなくFreeへ戻すことかもしれません。
試し方は簡単です。
- 一番使用頻度の低い有料AIを1つ選ぶ
- 次回更新前にFreeへ戻す
- 2〜4週間、困ったTaskだけ記録する
- 本当に必要なら再課金する
再契約できるSoftwareなら、解約は永久の別れではありません。
Google系だけ少し違う見方が必要
Geminiの有料Planは、Google One側のStorageやGoogle ecosystemとBundleになっている場合があります。
その場合、
「Gemini単体を月に何回使うか」
だけでは価値を測れません。
すでにStorage等を必要としているなら差額として考える必要があります。
逆に、AIのためだけに高いBundleへ上げているなら、そのAI機能が本当に使われているか確認します。
これはGeminiを有利にするための加点ではありません。
Bundleを分解して見るというだけです。
どの結論でもいい
1つ新しく契約する
Freeでは足りず、最重要Taskで明確な有料価値がある。
今の1つを残す
乗換差が小さく、Contextやworkflowも蓄積している。
Switchする
別製品が高頻度・高価値Taskを明確に改善し、移行コストを超える。
月ごとにRotateする
特定Project期間だけ必要なAIなら、常時3つ契約しない。
Research月、Coding月など、需要に合わせて入れ替える。
Free tierへ戻す
有料機能をほとんど使っていない。
全部解約する
AIが仕事を完成させるより、試すこと自体が用途になっていた。
十分あり得ます。
General + Specialistを1つ
日常はGeneralで、明確なGapだけSpecialistを足す。
決め方を1枚にすると
- 1週間、実使用を記録
- 高頻度Taskを抽出
- 高価値Taskを抽出
- Unique capabilityを確認
- Built-in specialistの重複を確認
- Switching costを確認
- Freeで代替できるか試す
- 最後に価格を見る
価格を最後にするのは、価格が重要でないからではありません。
何に払っているか分からないまま価格だけ比べても判断できないからです。
結論
1つだけ有料AIを残すなら、Benchmarkで一番強いものではなく、
あなたの高頻度・高価値Taskを最も確実に完成させ、他では代替しにくいもの
を残します。
差が小さいならKeep。
使用頻度が低いならFree。
Project単位ならRotate。
全部重複しているならCancel。
「AIは進化しているから、とりあえず全部契約」はBudget strategyではありません。
What would change our mind?
- General AIに含まれるSpecialist機能が大きく変わる
- Free/Paidのusage limitが変わる
- Memory / Project / Contextのportable性が上がる
- PriceやBundle条件が変わる
- Coding/Research等の独自機能が別Planへ移る
- 1つのAIで複数workflowが実用的に統合される