はじめに
最近の業務でAIを使っていて、こういう場面はないでしょうか。
- ChatGPTに聞いた答えが本当に正しいのか不安で、結局Claudeにも同じ質問を投げる
- Geminiのほうが最新情報に強いから、ニュース系はGemini、コード系はClaude…とタブを切り替える
- 同じ質問を3つのモデルにコピペするだけで5分溶ける
私たちのチームでも全く同じ問題に毎日ぶつかっていたので、ChatGPT・Claude・Gemini・Grokを1つの画面で同時に動かせるツール「MultipleChat」 を作りました。本記事ではその使い方と、複数モデルを並列で使うことで何が変わるのかを共有します。
開発元の人間が書いているので、その点はご了承ください。技術的な話と実例を中心に書きます。
公式サイト: https://multiple.chat
プラットフォーム: https://multiplechat.ai
なぜ「複数モデル同時実行」が必要か
各モデルは得意分野が違います。私たちの社内検証だと、ざっくり以下のような傾向があります。
| タスク | 強いモデル |
|---|---|
| コード生成・リファクタリング | Claude |
| 最新ニュース・検索系 | Gemini / Grok |
| 長文要約・整理 | ChatGPT |
| 数値計算・論理推論 | Claude / ChatGPT |
問題は、どのモデルが「今回」正しいかは、聞いてみるまで分からない ことです。
そして1つのモデルだけに頼ると、そのモデルがハルシネーションを起こした時に検知できません。
複数モデルを並列で走らせる利点はシンプルで、
- 回答のクロスチェックができる — 3つが同じことを言えば信頼度が上がる
- 意見が割れたら、その箇所がそのまま「要確認ポイント」になる
- モデル間で得意分野を補完できる
MultipleChatの基本的な使い方
1. Soloモード
普通にChatGPT、Claude、Gemini、Grokのうち1つを選んでチャットする使い方です。各モデル個別に契約しなくていいので、サブスク料金の節約目的で使う方もいます。
2. Side-by-Sideモード
1つの質問を全モデルに同時投下します。回答が横並びで返ってくるので、差分が一目で分かります。
例: 「2024年と比較して、東京の不動産は今買うべきか」と聞いた場合
- ChatGPT: 「買い」
- Claude: 「賃貸」
- Gemini: 「双方の前提が違うことを指摘」
- Grok: 数値ファクトを提示
3. Collaborateモード（一番面白い使い方）
モデル同士が順番に回答を受け渡して、最終的に1つの統合回答を生成します。
- ChatGPTが初稿を書く → Claudeが論理チェック → Geminiが最新情報を補強 → 最終回答
- というプロンプトチェーンをノーコードで組めます
4. Disagreement Detection
4モデルの回答を解析して、意見が割れている箇所だけハイライト します。
ファクトチェックのチートに近い使い勝手です。
実際の使用例: 技術判断の場面
「PostgreSQL 16のlogical replicationを本番で使うべきか」というクエリを全モデルに投げました。
- ChatGPT: 一般論として安定、ただしレプリケーションラグに注意
- Claude: pgoutputプラグインの制限を具体的に列挙
- Gemini: 16.1での既知の不具合に言及
- Grok: 公式ドキュメントとissue trackerのリンク
→ Disagreement Detectionは「レプリケーションラグの許容範囲」で各モデルが食い違っていることを指摘。
1モデルだけだと拾えない情報が一気に集まります。
料金について
- 無料プランあり (毎日無料メッセージ枠、クレジットカード不要)
- 1サブスクで全モデルアクセス可能 (各モデル個別契約は不要)
ChatGPT Plus + Claude Pro + Gemini Advancedを別々に契約すると月60ドル以上ですが、MultipleChatは1契約でカバーできます。
まとめ
複数モデルを同時に使うと、
- ハルシネーションの検知率が上がる
- モデル間の得意分野を補完できる
- ファクトチェック工程が短縮できる
という体感のメリットがあります。同じ問題を抱えている方は試してみてください。
フィードバックは大歓迎です。コメント欄でもDMでもいただければ次のバージョンで反映します。
公式: https://multiple.chat
プラットフォーム: https://multiplechat.ai