AI を乗り換えても、前提は1か所に。使い分けで迷わない3つのコツ

AI は、数か月ごとに新しいモデルが出ます。先日も、CLUBS のチームの1人が「Kimi の精度が良かった」と、Kimi Work を試していました。

良い AI が出たら、使い分ければいい。ただ、乗り換えるたびに困るのが前提です。ChatGPT に話した決めごとは、Kimi は知りません。AI ごとに前提を説明し直していると、試すだけで疲れてしまいます。

AI を使い分けても迷わないための、3つのコツを紹介します。

コツ1前提は AI の中でなく、外の1か所に置く

前提を AI のメモリーや設定にだけ置くと、その AI の中に閉じ込められます。乗り換えると、ゼロからです。

前提の元は、AI の外の1か所に置きます。

• 置くもの：決めたこと、その理由、いま進めている仕事
• 置き場所：チームで見られる場所（共有のドキュメントなど）
• AI には、そこから写すか、読んでもらう

元が1つなら、どの AI に頼んでも、同じ前提から始められます。

最近の AI には、作業フォルダごと新しい AI に引っ越せるものもあります。ただ、ファイルを丸ごと写さなくても、決めたこととその理由だけ持ち運べば、続きから始められます。

コツ2新しい AI は、同じ仕事・同じ頼み方で比べる

「精度が良い」は、仕事によって変わります。いつもの AI と新しい AI に、同じ仕事を、同じ頼み方で頼んで比べます。

• 実際の仕事から1つ選ぶ（要約・表づくり・下書きなど）
• 前提も頼み方も、そろえて渡す
• 結果を見て、「この仕事はこちら」と使い分けを決める

前提が1か所にあれば、そろえて渡すのもかんたんです。

コツ3つなぐ前に、データの扱いを確認する

新しい AI に仕事のファイルや道具をつなぐ前に、入れたデータがどこに置かれ、学習に使われるかを確認します（オプトアウト）。会社に AI の決まりがあれば、それに沿っているかも見ます。

ファイルを書き換えられる AI なら、作業してよいフォルダだけを渡しておくと安心です。

CLUBS は、決めたことと理由を、仕事ごとに残しておく場所です。MCP という決まった方法で AI とつながるので、Claude からも、ChatGPT からも、Kimi Work からも、同じ前提を読んでもらえます。

新しい AI を試すときも、最初に「CLUBS の案件を読んで」と頼むだけ。説明し直さずに、すぐ比べられます。

1 メモして会話の終わりに「CLUBS にメモして」と頼むだけ。

2 決める届いたメモを見て、1ボタンで決めたことにする。

3 読んで次の日、別の AI でも「CLUBS を読んで」から。説明し直さずに済む。

4 判断を速く決めたことと根拠がそろうので、迷っていたことも早く決まる。