※この記事は2026年6月時点の実運用メモです。最新モデルのベンチマーク比較ではなく、自分が画像やスクショをAIに渡して使っている中で感じた役割分担の話です。
最近、画像やスクショをAIに見てもらう場面が増えています。
ブログの見え方を確認する。
画面の違和感を見てもらう。
表やグラフを読んでもらう。
画像の差し替え案を考える。
資料のスクショから要点を抜く。
こういう時、最初は単純に、
「どのAIが画像認識に強いのか」
という見方をしていました。
でも実際に使っていると、少し違う気がしてきました。
画像認識の性能だけでなく、
今、どのAIを日常的に使っているのか。
スクショを投げやすいのはどれか。
返ってきた内容をそのまま作業に戻せるのはどれか。
コスト的に継続できるのはどれか。
このあたりまで含めて考えないと、実運用の判断としてはズレやすい。
自分の場合、今スクショを見てもらう用途は、ほとんどGPTになっています。
以前はClaudeの整理力もかなり便利に感じていました。
ただ、今はコストが重くて、Claudeを常用する感じではなくなっています。
だから今回は、GeminiとClaudeの優劣というより、
GPTを普段のスクショ確認に使い、Geminiを素材拾いや周辺情報の確認に使う。
そのうえで、Claudeは「整理力は強いけれど、今の自分の運用では常用枠ではない」として見ています。
画像認識は「見えているか」だけでは終わらない
画像をAIに渡す時、まず期待するのは、そこに何が写っているかを読んでもらうことです。
文字が読めるか。
表が読めるか。
ボタンやメニューの位置が分かるか。
スクショ内の情報を拾えるか。
画像の中の変なところに気づけるか。
これは、いわゆる画像認識として分かりやすい部分です。
でも、実際に自分がAIに頼みたいのは、そこだけではありません。
たとえばブログ画面のスクショを見せるなら、
「この画像にはヘッダーがあります」
と説明してもらいたいだけではない。
ヘッダーのどこが見づらいのか。
リンクの並びは自然か。
読者が次に押しそうな場所はどこか。
スマホ表示で窮屈に見えないか。
直すなら何を優先するか。
ここまで見てほしい。
画像の中身を読むことと、画像から次の行動を決めることは、少し違います。
ここを分けて考えた方が、AIの使い分けは分かりやすくなります。
今のスクショ確認は、ほとんどGPTで足りている
今の自分の実運用では、スクショ確認はほとんどGPTに寄っています。
理由は単純で、普段の会話の流れにそのまま載せやすいからです。
ブログの表示を見てもらう。
WordPressの設定画面を見てもらう。
AdSenseまわりの表示を確認する。
スマホ表示の違和感を拾ってもらう。
記事の導線や見出しの見え方を相談する。
こういう用途では、スクショを貼って、そのまま会話で続けられることが大事です。
画像を読む性能だけでなく、
前後の会話を踏まえてくれること。
こちらの作業目的を分かっていること。
そのまま次の修正案に落とせること。
このあたりが効いてきます。
たとえば、ただ画像を見て、
「ヘッダーにリンクが5つあります」
と返ってくるだけでは足りません。
それよりも、
「その5つが読者導線として自然か」
「AdSense審査向けに見た時に足りないものがないか」
「スマホで見た時に窮屈になっていないか」
まで見てもらいたい。
今の自分にとっては、そのまま作業相談に戻せるGPTの方が使いやすい場面が多いです。
Geminiは、素材を拾う側で外しにくい
一方で、Geminiを使わないかというと、そうではありません。
Geminiは、素材を拾う側ではかなり便利です。
特に、自分の中ではYouTube要約や検索まわりの印象が強いです。
動画を見る。
周辺情報を拾う。
Google系のサービスとつなげる。
ざっくり全体像をつかむ。
このあたりは、Geminiを外しにくい場面があります。
画像や視覚情報についても、Google側の強さはたぶんあります。
検索。
画像。
動画。
Android。
Workspace。
Google Drive。
YouTube。
このあたりとつながっていること自体が、かなり大きい。
だから、Geminiを単純に「画像認識が弱い」と見るのは違う気がします。
むしろ、Geminiは素材を拾う側、広く見る側、Googleのサービス群の中で自然に使う側に強い。
自分の中では、そういう位置づけです。
ただ、画像やスクショを1枚渡して、
「これを見て、今の自分のブログ運用として何を直すべきか」
まで欲しい時は、普段使っている会話の流れに載せやすいGPTの方に寄りやすい。
ここはモデルの能力だけではなく、作業導線の問題でもあると思います。
Claudeは強いけれど、今は常用枠ではない
Claudeについては、整理力が強いという印象は今でもあります。
見たものを言葉にする。
重要なところを拾う。
こちらの目的に合わせて整理する。
次の作業に落とす。
この流れは、かなりうまいと感じる場面がありました。
特に、文章化や構造化、長めの文脈を扱う場面では便利です。
ただ、今の自分の運用では、Claudeはコストが重いです。
そのため、スクショ確認や日々の相談をClaude中心で回しているわけではありません。
ここを無視して、
「Claudeが一番整理してくれるからClaudeを使えばいい」
と書いてしまうと、実際の運用からズレます。
AI活用は、性能だけでは決まりません。
毎日使えるか。
気軽に投げられるか。
コスト的に続けられるか。
今の作業環境に自然に入るか。
ここまで含めて、ようやく使い分けになります。
強いAIでも、毎回使うには重いなら、日常運用の主役にはしにくい。
これはかなり現実的な話だと思います。
最近はMythosのような、さらに高性能なモデルの話題も出てきています。
ただ、そういう話を見ていても、自分の実感としては「性能が上がればそのまま日常的に使える」とは限らない気がしています。
むしろ、高性能になるほどコストやアクセス条件が重くなり、自分のような個人の作業では簡単に手が届かないこともある。
そうなると、どれが一番強いかよりも、今の自分が無理なく使い続けられる導線はどれか、という見方が大事になります。
同じ画像でも、欲しい答えが違う
ここで大事なのは、同じ画像を渡しても、欲しい答えが毎回同じではないことです。
たとえば、ブログのスクショを見せるとしても、目的はいろいろあります。
文字が読めるか確認したい。
見た目の違和感を拾いたい。
読者導線を考えたい。
スマホ表示の窮屈さを見たい。
記事の印象を知りたい。
修正案を出してほしい。
この全部を「画像認識」と呼んでしまうと、AIの評価がぼやけます。
画像の中に何があるかを読むだけなら、どのAIでも十分な場面は増えています。
でも、その画像を見たうえで、
「自分の今の作業として、次に何を直すか」
まで考えるなら、普段の会話文脈を持っているAIに投げる方が早いことがあります。
自分の場合、それが今はGPTになっています。
一方で、素材を広く拾う時はGeminiが強い。
文章や構造の整理で深く見たい時は、Claudeが強い場面もある。
ただしClaudeは、今の自分にはコスト面で常用しづらい。
このくらいに分けた方が、実運用としては正直です。
Googleは諦めたというより、勝負している場所が違うのかもしれない
一時期、自分の中では、
「画像を見せても別のAIの方が気持ちよく返ってくるなら、Googleはどうするんだろう」
という感覚がありました。
でも、考えてみると、GoogleはGoogleで別の場所を取りに行っているようにも見えます。
検索。
スマホ。
メール。
ドキュメント。
動画。
写真。
日常の補助。
こういう生活や仕事の中にAIを入れていく方向です。
AI単体で、
「この画像をどれだけ深く読めるか」
を競うだけではなく、Googleのサービスの中で自然に使われるAIを目指している。
そう考えると、Geminiを他のAIと同じ土俵だけで見ても、少しズレる気がします。
Geminiは、Googleのサービス群と一緒に広く使う時に強い。
GPTは、今の自分の会話と作業の流れにそのまま載せやすい。
Claudeは、深く整理する力は魅力だけれど、今はコスト的に常用しづらい。
この分け方の方が、自分の使い方には合っています。
自分の使い分けはこうなりそう
今のところ、自分の使い分けはこんな感じです。
GPTに向いていそうなこと。
- スクショを見せて違和感を拾う
- WordPressやブログ画面の確認
- 会話の流れを踏まえた修正相談
- 画像から次の作業に戻す
- 日常的に何度も投げる確認作業
Geminiに向いていそうなこと。
- YouTube要約
- 検索と周辺情報の整理
- Google系サービスと絡む作業
- 広く素材を拾う作業
- ざっくり全体像を見る作業
Claudeに向いていそうなこと。
- 長い文脈の整理
- 資料や文章の構造化
- 深めの検討
- 文章化の補助
- 必要な時だけ使う整理役
もちろん、これは固定ではありません。
モデルの更新で変わる可能性もあります。
料金やプランが変われば、使い分けも変わります。
ただ、現時点の自分の作業では、この分け方が一番しっくりきます。
画像を渡す時は、先に目的を決めた方がいい
今回の話で一番大事なのは、AIの優劣ではなく、画像を渡す前に目的を決めることだと思います。
何が写っているかを知りたいのか。
情報を抜き出したいのか。
違和感を見つけたいのか。
修正案がほしいのか。
ブログ素材にしたいのか。
作業手順に戻したいのか。
ここを決めずに画像を渡すと、AIの返答もぼやけます。
逆に、
「このスクショを見て、読者導線として分かりにくいところを3つ出して」
とか、
「この画像を、ブログで説明できるように要点化して」
のように目的を絞ると、AIの使い分けもしやすくなります。
画像認識の強さは、AIだけで決まるわけではない。
こちらが何を見てほしいのかを渡せるかどうかでも変わる。
そして、どれだけ性能が高くても、日常的に使えないなら実運用には乗りにくい。
ここは、プロンプトというより作業設計の問題に近い気がします。
まとめ
画像をAIに見てもらう時は、単純な性能比較より「今使える導線」で分けた方がよさそうです。
今の自分にとって、スクショ確認の主役はGPTです。
Geminiは、YouTube、検索、Google連携、広い情報収集に強い。
Claudeは、整理力では今でも魅力がありますが、コストが重く、日常運用の中心には置きにくい。
もちろん、これは2026年6月時点の自分の実運用メモです。
今後のモデル更新や料金変更で変わる可能性はあります。
ただ、少なくとも今の自分の使い方では、
何が写っているかを読む。
周辺情報を拾う。
次の行動に落とす。
コスト的に続けられる形にする。
この4つを分けて考えると、AIの使い分けがかなり分かりやすくなりました。
AIを比較する時、つい「どれが一番強いか」で見たくなります。
でも実際の作業では、
どれが今の自分の導線に合っているか。
その方が大事なのだと思います。
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