使えるAIツールランキングを開設～AIを楽しむ超簡単な方法

写真；公式HP引用

2026年現在のAI業界は、単なる「チャットツール」を超え、OSレベルで統合された「エージェント」へと進化しています。

最新の動向を踏まえ、ビジネスからクリエイティブまで網羅した、今すぐ使うべきAIツールTOP10をランキング形式で解説します。

使えるAIツール最新ランキング TOP 10
各ツールの詳細解説
目的別：効率化プロンプト（指示文）集
関連銘柄と投資の視点
業務自動化：3つの具体的ステップと手順
業務効率化：最強の「エージェント指示」プロンプト
日本のAIツールを含む比較表（2026年最新版）
日本の注目AIツールの詳細解説
1. 1. ELYZA（イライザ）
2. 2. Sakana AI（サカナAI）
1. エンジニア向け自動化ワークフロー図（ Mermaid形式）

使えるAIツール最新ランキング TOP 10

順位	ツール名	開発会社	主な用途	特徴的な切り口
1	ChatGPT (o3/o1)	OpenAI	万能・思考	「推論の深さ」：論理思考の頂点
2	Claude 3.5/3.7	Anthropic	文章・制作	「人間らしさ」：文脈理解と高い倫理観
3	Gemini 2.0	Google	情報統合	「情報の鮮度」：Google検索/Workspace連携
4	Perplexity	Perplexity AI	検索・調査	「出典の明示」：事実確認特化型エンジン
5	Cursor	Anysphere	プログラミング	「AIネイティブ開発」：IDEそのものがAI
6	Midjourney v7	Midjourney	画像生成	「芸術性」：圧倒的な画力と一貫性
7	Grok-3	xAI	リアルタイム情報	「X（旧Twitter）連携」：最速の時事ニュース
8	Gamma	Gamma Tech	資料作成	「瞬間プレゼン化」：テキストからスライド生成
9	NotebookLM	Google	知識整理	「自分専用の脳」：特定資料のみに基づく回答
10	V0.dev	Vercel	UI制作	「フロントエンド自動化」：指示だけでWeb画面作成

各ツールの詳細解説

1. ChatGPT (o3 / o1 series)

最新Ver: GPT-o3 (2025年末リリース)
開発会社: OpenAI（関連銘柄: Microsoft）
推定ユーザー数: 約3億人 / シェア: 約60% (LLM市場)
特徴: 圧倒的な**「推論能力」**。複雑な数学や論理問題を「考えてから」解くステップ実行が最強。
独自の切り口: 「AIに相談する」のではなく、**「AIにプロジェクトマネジメントをさせる」**のに最適。

2. Claude 3.5 / 3.7 Sonnet

最新Ver: Claude 3.5 Sonnet / 3.7 (Anthropic)
開発会社: Anthropic（関連銘柄: Amazon, Google）
推定ユーザー数: 約5,000万人
特徴: 自然で温かみのある日本語。Artifacts機能により、コードや図解を右画面で即時プレビュー可能。
独自の切り口: 「共感性の高いコピーライティング」。AI臭くない、人の心に刺さる文章を書く能力は随一。

3. Gemini 2.0 Flash / Pro

最新Ver: Gemini 2.0 (2025年冬)
開発会社: Google (Alphabet)
特徴: 圧倒的な**「マルチモーダル性能」**。動画・音声・画像を一度に理解する。
独自の切り口: Google Workspace（Gmail/Drive）との連携。**「昨日の会議の議事録と、届いたメールを要約して」**がシームレスに可能。

4. Cursor

開発会社: Anysphere
特徴: VS CodeをベースにしたAIエディタ。
独自の切り口: プログラミングを「書く」のではなく、**「AIに修正を依頼し続ける」**だけでアプリが完成する。

目的別：効率化プロンプト（指示文）集

① 仕事の効率化：爆速スライド構成案（ChatGPT/Claude推奨）

プロンプト：

「あなたは戦略コンサルタントです。新サービスの『AI導入支援パッケージ』について、役員会議向けのプレゼン構成案を10スライド分作成してください。

各スライドの【タイトル】【キーメッセージ】【入れるべき図解のイメージ】を箇条書きで具体的に提案してください。ターゲットはIT投資に慎重な製造業の役員です。論理的かつベネフィットを強調した構成にしてください。」

② 画像制作：一貫性のあるブランドイメージ（Midjourney推奨）

プロンプト：

/imagine prompt: A futuristic minimalist skincare bottle on a floating stone podium, cinematic lighting, soft neutral tones, hyper-realistic, 8k, shot on 35mm lens, depth of field, high-end commercial photography –ar 16:9 –v 6.0

※–arはアスペクト比、–vはバージョン指定です。

③ プログラミング：Webアプリの機能追加（Cursor/Claude推奨）

プロンプト：

「現在のReactコードに基づいて、ドラッグ＆ドロップでタスクを並び替えられる機能を追加してください。ライブラリは『dnd-kit』を使用し、アクセシビリティに配慮した実装にしてください。修正が必要なファイルを特定し、差分を提示してください。また、状態管理はReact Context APIで行います。」

業務自動化：3つの具体的ステップと手順

AIエージェント時代における、最も効率的なワークフローを解説します。

STEP 1：会議とタスクの自動連携（Notta × ChatGPT）

会議に出席する時間を減らし、決定事項だけを確認する仕組みです。

録音: オンライン会議に「Notta」を参加させ、リアルタイム文字起こしを実行。
構造化: 終了後、NottaのAI要約機能で「決定事項」「ネクストアクション」「期日」を抽出。
自動通知: Zapier（連携ツール）を使い、抽出されたタスクをNotionやSlackに自動投稿。

STEP 2：市場調査とレポートの自動作成（Perplexity × ELYZA）

リサーチ: Perplexityで「2026年の日本の〇〇業界の最新トレンドと競合他社5社」を検索し、出典付きの情報を得る。
執筆: その内容をELYZAに貼り付け、「日本国内のB2B営業担当者がそのまま使える、信頼感のある報告書形式に書き換えて」と指示。
校正: 日本独自の言い回しや敬語の誤りをELYZAで修正し、完成。

STEP 3：プログラミングによる定型業務の自動化（Cursor × Python）

エンジニアでなくても、ブラウザ操作の自動化コード（スクレイピングなど）を作成できます。

実装: GitHub Actionsなどを使い、PCを開かなくてもクラウド上で自動実行させる。

指示: Cursorを開き、「毎日午前9時に、特定の競合サイトの価格情報を取得してGoogleスプレッドシートに追記するPythonスクリプトを書いて」と依頼。

デバッグ: AIが生成したコードを実行し、エラーが出ればそのメッセージを貼り付けるだけでAIが即座に修正。

業務効率化：最強の「エージェント指示」プロンプト

現在のAIには「タスクを分割して考えて」と指示するのが最も効果的です。

プロンプト： 「あなたは私の有能なAI秘書です。以下の【プロジェクト概要】に基づき、今日私が着手すべき『具体的なTODOリスト』を優先度順に作成してください。その際、各タスクを完了させるために必要な『AIへのプロンプト案』も併せて提示してください。

【プロジェクト概要】: 来月の新製品発表会に向けた集客キャンペーンの実施【制約事項】: 予算100万円、ターゲットは20代のガジェット好き、SNS中心。

回答は以下の形式で：

そのままコピペできるプロンプト」

今すぐやるべきこと（優先度：高）

AIを活用した実行手順

2026年現在、AIは「単なるチャット」から「自律的にタスクをこなすエージェント」へと進化しました。特に日本語特有のニュアンスや日本の商習慣に最適化された**「国産AI」**の台頭が目覚ましく、グローバルツールと組み合わせて使うのが現在の正解です。

まずは、日本の主要なAIツールを加えた最新比較表をご覧ください。

日本のAIツールを含む比較表（2026年最新版）

ツール名	カテゴリ	開発会社	推定ユーザー数	特徴・独自の切り口
ELYZA (Llama-3-jp)	LLM・業務支援	ELYZA (KDDIグループ)	数百万(法人中心)	「日本企業の商習慣」に最適化。敬語や社内文書に強い。
Sakana AI (EvoVLM)	研究・マルチモーダル	Sakana AI	非公開(開発者向)	「進化的モデルマージ」。低コストで超高性能な日本語AIを生成。
Notta	議事録・文字起こし	Notta (日本法人有)	500万人超	「会議の完全自動化」。発言録からタスク抽出まで一貫。
Catchy	ライティング	デジタルレシピ	10万人超	「120種超の専用テンプレ」。LP作成や広告文に特化。
TSUZUMI	軽量LLM	NTT	法人限定	「超軽量・高セキュリティ」。オンプレミス環境で動く。

日本の注目AIツールの詳細解説

1. ELYZA（イライザ）

東大発のスタートアップで、現在はKDDIグループ。

特徴: 日本語の読解力が極めて高く、特に**「長文の要約」や「複雑な日本語指示」**において、ChatGPTを凌駕する精度を見せる場面が多いです。
用途: 官公庁や大企業の社内ドキュメント作成、カスタマーサポートの自動化。

2. Sakana AI（サカナAI）

元Googleの研究者が東京で設立した、世界が注目するスタートアップ。

用途: 画像と日本語の高度な組み合わせ（画像内の日本語看板を正確に読むなど）において世界トップクラス。

特徴: 「進化的モデルマージ」という独自技術を使い、異なるAIを掛け合わせて新しい能力を作るのが得意。

エンジニアの業務において、AIを単なる「チャット相手」ではなく「自律的なパイプライン」として組み込むための、より具体的な自動化ワークフローとプロンプトを解説します。

2026年現在のエンジニアリングは、**「AIに書かせて、人間がレビュー・統合する」**スタイルが標準です。

1. エンジニア向け自動化ワークフロー図（ Mermaid形式）

以下の図は、機能開発からテスト、プルリクエスト（PR）作成までの自動化サイクルを示しています。

コードスニペット

graph TD
    A[要件定義/仕様作成] -->|Cursor/Claude| B(コード生成・実装)
    B --> C{ローカル実行}
    C -->|エラー発生| D[AIによる自動デバッグ]
    D --> B
    C -->|成功| E[テストコード自動生成]
    E --> F[GitHubへPush]
    F --> G[AIによるPR説明文の自動生成]
    G --> H[AI Agentによるコードレビュー]
    H -->|指摘あり| B
    H -->|LGTM| I(マージ)

2. シーン別：エンジニア専用「超具体」プロンプト

① レガシーコードの解析とリファクタリング（Cursor / Claude 3.7推奨）

古いコードを、最新の設計パターンやライブラリに移行させる際の指示です。

プロンプト： 「以下の古いコード（PHP/jQuery）を解析し、React + TypeScriptの関数コンポーネントに書き換えてください。 制約事項：

ビジネスロジックを抽出し、UIから分離してカスタムフックに切り出すこと。

型定義（Interface）を厳密に行い、anyは禁止。

テストのしやすさを考慮し、純粋関数として実装すること。

パフォーマンス上の懸念点があれば、コメントで指摘してください。

【コード】（ここに古いコードを貼り付け）」

② ユニットテストの自動網羅（Gemini 2.0 / ChatGPT o3推奨）

エッジケース（境界値）をAIに見つけさせ、テストコードを量産します。

プロンプト： 「添付した関数（authLogic.ts）に対して、Vitestを用いたユニットテストを作成してください。 指示：

正常系だけでなく、異常系（バリデーションエラー、ネットワーク遅延、不正トークン）を網羅すること。

describeとitを使って、仕様書としても読める構成にすること。

モックデータはFaker.jsライブラリを想定して作成してください。

境界値（最大文字数、最小値など）のテストケースを必ず含めてください。」

③ SQL最適化とパフォーマンス改善（Perplexity / ChatGPT推奨）

遅いクエリをAIに診断させます。

プロンプト： 「以下のスロークエリを分析し、PostgreSQLでの実行計画（EXPLAIN ANALYZE）の予測と改善案を提示してください。

どのインデックスが効いていない可能性があるか。

N+1問題が発生している箇所の特定。

インデックスの追加案、またはクエリの書き換え案（JOINの順序など）を提案してください。

【クエリ】 SELECT * FROM orders JOIN users ON orders.user_id = users.id WHERE …」

3. 日本のAIツールを活用した「ドキュメント・知見」の自動化

日本のエンジニア組織において、特にハードルとなる「ドキュメント整備」に日本のAIを活用します。

自動化手順：社内Wiki（Notion/Backlog）の自動更新

Notta（国産）: 開発ミーティング（仕様の議論）を自動録音し、日本語の文脈を汲み取った議事録を作成。
ELYZA（国産）: 議事録の中から「決定した仕様変更点」だけを抽出。
自動化: 抽出された仕様を、エンジニアが読みやすいMarkdown形式の「技術ドキュメント（要件定義書）」として自動出力。

4. 開発効率を最大化するツール設定のコツ

Cursorの .cursorrules を活用: プロジェクトのルートディレクトリに .cursorrules ファイルを作成し、「インデントはスペース2つ」「型安全を最優先」「命名規則はキャメルケース」といった指示を書いておくことで、毎回同じ指示をする手間が省けます。
GitHub Actions × AI: PRが作成された瞬間に、AIが自動でコードレビューを行い、バグの可能性や可読性の低い箇所にコメントを打つパイプラインを構築します（coderabbitai などのツールや、自作のGPTアクションを使用）。

このように、**「人間が0から1を作る」のではなく、「AIに0から8まで作らせ、人間が8から10に仕上げる」**のが、2026年現在の最強のエンジニア自動化フローです。