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＜📝本記事のターゲット層＞
- 各社のAI関連サービス名を整理したい人
- AI比較記事を書く前の棚卸しをしたい人
- 企業導入や開発基盤の候補を一覧化したい担当者
🔷主要AIサービス・ソリューション一覧：OpenAI、Anthropic、Google、GitHub、Microsoftの製品群を整理
生成AIサービスを比較しようとすると、最初に困るのが「名前が多すぎる」問題です。
ChatGPT、Claude、Gemini、GitHub Copilot、Microsoft Copilotのような有名な名前だけでなく、OpenAI Platform、Claude API、Vertex AI、Gemini Enterprise Agent Platform、GitHub Models、Microsoft Foundry、Copilot Studioなど、開発者向け・企業向けの基盤も出てきます。
さらに、同じ「Copilot」という名前でも、GitHub CopilotとMicrosoft 365 Copilotでは役割が違います。同じ「エージェント」でも、開発者がコードで組み込むもの、クラウド上で運用するもの、業務アプリに配置するものがあります。
そこでこの記事では、OpenAI、Anthropic、Google、GitHub、MicrosoftのAIサービス・ソリューションを会社別に棚卸しし、そのあと役割別に並べ直します。
「AIサービス一覧」「生成AIサービス 比較」「AIソリューション一覧」を整理したい人向けに、比較記事を書く前の土台として使える形にまとめます。
🔹1. なぜサービス一覧が必要なのか
AIサービス比較では、いきなり優劣を決めるよりも、まず「各社が何を出しているのか」を棚卸しすることが大切です。
理由は、サービス名だけでは役割が分からないことが多いためです。
たとえば、次のような混乱が起きやすくなります。
- ChatGPTとOpenAI Platformは、同じOpenAIでも利用者と用途が違う
- ClaudeとClaude Codeは、同じClaude系でもチャット利用と開発支援で役割が違う
- Geminiは、個人向けアプリ、Workspace、Google Cloudの文脈で出てくる
- GitHub Copilotは、チャット、IDE支援、cloud agent、モデル選択まで広がっている
- Microsoft CopilotとMicrosoft 365 Copilot、Copilot Studioは、それぞれ使う場所が違う
つまり、会社別に並べるだけでは不十分です。
まず会社別にサービスを棚卸しし、そのあと「チャット」「コーディング」「API / Platform」「エージェント」「企業管理」のような役割別に並べ直すと理解しやすくなります。
以下の図は、会社別一覧から役割別分類へ整理する流れを示したものです。
AIサービスは会社別に棚卸しし、役割別に並べ直すと理解しやすい
図の通り、最初は会社別にサービス名を集めます。
そのあと、チャット、開発、API、エージェント、企業利用というカテゴリに並べ直します。この順番にすると、「名前は似ているけれど役割が違うもの」と「会社は違うけれど同じ役割で比較できるもの」が見えやすくなります。
🔹2. OpenAIとAnthropicのサービス群
まずは、OpenAIとAnthropicです。
どちらも汎用AIアプリ、開発者向けAPI、コーディング支援、外部ツール連携を持っています。ただし、OpenAIはChatGPTとOpenAI Platform、AnthropicはClaudeとMCP周辺というように、入口と強みが少し違います。
▸OpenAI：ChatGPTとOpenAI Platformを中心に整理する
OpenAIのサービス群は、ChatGPT側と開発者向けPlatform側に分けると整理しやすいです。
| 分類 | 主なサービス・機能 | 見るポイント |
|---|---|---|
| 汎用AIアプリ | ChatGPT | 文章作成、調査、ファイル分析、音声、画像生成などの入口 |
| カスタムAI | GPTs | 用途別のカスタムAIを作る仕組み |
| 作業整理 | Projects | 会話、ファイル、指示をプロジェクト単位でまとめる |
| 編集支援 | Canvas | 文章やコードを横に置いて編集する作業画面 |
| 調査 | Deep Research | Webや接続先情報を使った深い調査 |
| 画像・音声 | Image Generation、Voice | 画像生成、音声会話、音声入出力 |
| コーディング | Codex、Codex CLI、Codex SDK | ソフトウェア開発向けの coding agent |
| アプリ連携 | Apps / Connectors | ChatGPTから外部アプリや社内情報へ接続 |
| 開発基盤 | OpenAI Platform | API、モデル、ツール、評価、開発者向け機能 |
| エージェント | Responses API、Agents SDK、Agent Builder | ツール利用や複数ステップのエージェント構築 |
OpenAIの特徴は、ChatGPTで使える機能と、OpenAI Platformで開発者が組み込める機能の両方があることです。
たとえば、個人やチームはChatGPT上でProjects、Canvas、Deep Research、Voice、Image Generationを使えます。一方で開発者はOpenAI Platformから、テキスト、画像、音声、構造化出力、ツール利用、エージェント構築などをアプリに組み込めます。
Codexは、ソフトウェア開発向けのcoding agentとして位置づけられています。IDE、CLI、Web、モバイル、CI/CDなど複数のインターフェースから利用できる方向で案内されています。
また、ChatGPTのApps / Connectorsは名称や提供範囲が変わりやすい領域です。2026年6月22日時点では、Deep Researchで利用できるconnectorsや、Businessプラン向けのapp templatesなど、プランや地域によって使える範囲が異なるため、導入前に公式ヘルプを確認しましょう。
▸Anthropic：Claude、Claude Code、MCPを中心に整理する
Anthropicのサービス群は、Claude本体、開発者向けAPI、コーディング支援、MCP連携に分けると見やすくなります。
| 分類 | 主なサービス・機能 | 見るポイント |
|---|---|---|
| 汎用AIアプリ | Claude | 文章作成、分析、要約、推論、コーディング支援 |
| 開発者向けAPI | Claude API、Messages API | アプリケーションからClaudeを呼び出す基盤 |
| コーディング | Claude Code | ターミナルや開発環境でClaudeを使う開発支援 |
| ツール利用 | Tool use | Claudeが外部ツール呼び出しを選択する仕組み |
| 外部連携 | MCP connector | Messages APIからRemote MCP serverへ接続 |
| プロトコル | Model Context Protocol | AIアプリと外部ツール・データソースを接続する標準 |
| 操作支援 | Computer Use | Claudeが画面を見てデスクトップ環境を操作するbeta機能 |
Anthropicの特徴は、ClaudeとMCP周辺の連携思想です。
Claude Codeは、MCPを通じてissue tracker、監視ダッシュボード、データベース、APIなどと接続できます。毎回チャットに情報を貼り付けるのではなく、Claudeが必要なツールやデータソースへアクセスできる形を作る考え方です。
MCP connectorは、Claude APIのMessages APIからリモートMCPサーバーへ接続するための機能です。2026年6月22日時点では、公式ドキュメント上でbeta headerが必要な機能として案内されています。
Computer Useもbeta機能として案内されています。スクリーンショットを見て、デスクトップ環境を操作するための機能ですが、実運用ではセキュリティ、権限、監査、誤操作対策を必ず確認する必要があります。
🔹3. Google、GitHub、Microsoftのサービス群
次に、Google、GitHub、Microsoftです。
この3社は、クラウド、開発ワークフロー、業務アプリとの結びつきが強いため、単体のチャットAIとして見るよりも、既存の作業環境にどう入るかを見ると整理しやすくなります。
▸Google：Gemini、Workspace、Google Cloud、Agent Platform
Googleのサービス群は、Geminiアプリ、Workspace連携、開発者向けクラウド、エージェント基盤に分けられます。
| 分類 | 主なサービス・機能 | 見るポイント |
|---|---|---|
| 汎用AIアプリ | Gemini、Gemini Live | チャット、音声、日常作業支援 |
| 業務アプリ連携 | Google Workspace with Gemini | Gmail、Docs、Meet、SheetsなどでGeminiを使う |
| 開発支援 | Gemini Code Assist | コーディング支援、IDEやクラウド開発との連携 |
| 開発基盤 | Vertex AI、Gemini API | モデル利用、評価、デプロイ、開発者向け基盤 |
| エージェント基盤 | Gemini Enterprise Agent Platform | 企業向けAIエージェントの構築、デプロイ、管理 |
| SDK / Framework | Agent Development Kit | AIエージェントを構築、デバッグ、デプロイするOSSフレームワーク |
| 実行基盤 | Agent Engine、Agent Runtime | エージェント実行、セッション、ログ、監視 |
| プロトコル | A2A | エージェント間連携のためのプロトコル |
Googleの特徴は、Geminiを個人向けアプリ、Workspace、Google Cloud、Agent Platformへ広げている点です。
Google Workspaceでは、Gemini app、NotebookLM、Gmail、Docs、MeetなどでAI機能を使えるプランが案内されています。企業利用では管理者がGemini appの利用を制御する必要があります。
Gemini Enterprise Agent Platformは、企業向けAIエージェントやモデルベースのソリューションを構築、デプロイ、ガバナンス、最適化する統合プラットフォームとして説明されています。Agent Development Kitは、個人向けアシスタントからミッションクリティカルな業務ワークフローまで扱うエージェント開発フレームワークとして案内されています。
▸GitHub：Copilotを中心に開発ワークフローへ入る
GitHubのサービス群は、開発者の作業場所にAIを組み込むものとして整理できます。
| 分類 | 主なサービス・機能 | 見るポイント |
|---|---|---|
| 開発者向けAI | GitHub Copilot | IDE、エディタ、GitHub上での開発支援 |
| チャット | Copilot Chat | コードやリポジトリに関する対話 |
| IDE支援 | Agent Mode | IDE内で編集やコマンド提案を行うエージェント的機能 |
| クラウド作業 | Copilot cloud agent | IssueやChatから依頼を受け、ブランチ変更やPR作成へ進む |
| モデル利用 | GitHub Models | 複数AIモデルの比較、試用、開発への組み込み |
| アプリ作成 | GitHub Spark | 自然言語でAI機能付きアプリを作成、共有、デプロイ |
| 外部連携 | GitHub MCP | GitHub Copilotを外部システムとつなぐ文脈 |
GitHub Copilotは、単なるコード補完ツールではなく、Copilot Chat、Agent Mode、Copilot cloud agent、モデル選択、MCP、Sparkなどへ広がっています。
Copilot cloud agentは、IDE内のagent modeとは別物です。GitHub Actionsベースの環境で、IssueやCopilot Chatから依頼された開発タスクを進め、リポジトリを調査し、計画を作り、ブランチに変更し、必要に応じてPull Requestを開く機能として説明されています。
GitHub Sparkは、GitHub Modelsと統合されており、自然言語でAI機能付きのアプリを作る方向の機能です。利用条件はCopilot Pro+やCopilot Enterpriseなど、プランによって変わるため確認が必要です。
▸Microsoft：Copilot、Microsoft 365、Foundry、Copilot Studio
Microsoftのサービス群は、業務アプリ、開発基盤、エージェント構築、モデルカタログに分けると整理できます。
| 分類 | 主なサービス・機能 | 見るポイント |
|---|---|---|
| 汎用AIアプリ | Microsoft Copilot | 一般利用者向けのAIアシスタント |
| 業務アプリ連携 | Microsoft 365 Copilot | Word、Excel、PowerPoint、Teams、Outlookなどとの統合 |
| ローコードエージェント | Copilot Studio | エージェントやエージェントフローを作るローコード基盤 |
| 開発基盤 | Microsoft Foundry | Azure上の企業AI運用、モデル構築、アプリ開発基盤 |
| エージェント運用 | Foundry Agent Service | AIエージェントを構築、デプロイ、スケールするマネージド基盤 |
| SDK / Framework | Microsoft Agent Framework | .NET / Pythonでエージェントやマルチエージェントを構築 |
| モデル | Phi、MAI、Foundry Models | Microsoftモデルや多数のパートナーモデルを含むモデルカタログ |
| 開発連携 | GitHub Copilot連携 | GitHub、Azure、Microsoft開発環境との連携 |
Microsoftの特徴は、Microsoft 365、Azure、Power Platform、GitHubを含む広い業務・開発環境にAIを配置できることです。
Copilot Studioは、エージェントやagent flowsを作るグラフィカルなローコードツールとして説明されています。事前構築済みまたはカスタムコネクタでデータソースへ接続し、Microsoft TeamsやWebサイトなどのチャネルで利用できます。
Microsoft Foundryは、企業AI運用、モデル構築、アプリケーション開発のための統合Azureプラットフォームです。Foundry Modelsには、OpenAI、Metaなどを含む多数のモデルに加えて、MicrosoftモデルとしてPhiやMAIなども含まれる文脈があります。
🔹4. 役割別に並べ直す
会社別に棚卸ししたら、次は役割別に並べ直します。
この工程を挟むと、同じ役割のサービス同士を比較しやすくなります。
以下の表では、主要サービスを「チャット」「開発」「API / Platform」「エージェント」「企業利用」に分けて整理します。
| 役割 | 主なサービス |
|---|---|
| チャット / 汎用AI | ChatGPT、Claude、Gemini、Microsoft Copilot |
| コーディング / 開発支援 | Codex、Claude Code、Gemini Code Assist、GitHub Copilot、Copilot Chat |
| API / Platform | OpenAI Platform、Claude API、Vertex AI、Gemini API、GitHub Models、Microsoft Foundry |
| エージェント | Agents SDK、Agent Builder、MCP connector、ADK、Agent Engine、A2A、Copilot cloud agent、Foundry Agent Service、Copilot Studio |
| 企業利用 / 管理 | ChatGPT Business / Enterprise、Claude Team / Enterprise、Google Workspace with Gemini、GitHub Copilot Business / Enterprise、Microsoft 365 Copilot、Entra ID、Power Platform |
以下の図は、主要AIサービスを用途カテゴリごとに分類したものです。
主要AIサービスの役割別マップ
図の通り、同じ会社でも複数の役割を持つサービスがあります。
OpenAIならChatGPTはチャット、OpenAI PlatformはAPI / Platform、Agents SDKはエージェント、Codexはコーディングです。MicrosoftならMicrosoft 365 Copilotは業務利用、Copilot Studioはエージェント作成、Foundryは開発基盤です。
▸用途別に見ると候補が絞りやすい
目的が決まっている場合は、会社名から入るよりも役割から入る方が早いです。
たとえば、以下のように考えると整理しやすくなります。
| 目的 | まず見るカテゴリ |
|---|---|
| 日常的に文章作成や調査をしたい | チャット / 汎用AI |
| 開発者の実装やレビューを支援したい | コーディング / 開発支援 |
| 自社アプリにAIを組み込みたい | API / Platform |
| 複数ステップの作業をAIに任せたい | エージェント |
| 企業の権限や監査と合わせて導入したい | 企業利用 / 管理 |
社内向けに一覧を作る場合は、会社別表と役割別表の両方を用意するのがおすすめです。
会社別表では「各社が何を持っているか」が分かります。役割別表では「同じ用途で何を比較すべきか」が分かります。
✅5. まとめ：サービス名ではなく役割まで確認する
主要AIサービスを比較するときは、名前だけで判断しないことが大切です。
同じ会社のサービスでも、チャット、コーディング、API、エージェント、企業管理では役割が違います。同じ「Copilot」という名前でも、GitHub Copilot、Microsoft Copilot、Microsoft 365 Copilot、Copilot Studioでは使う場所が違います。
この記事で整理したポイントは次の通りです。
- OpenAIは、ChatGPT、Codex、OpenAI Platform、Agents SDKを中心に見る
- Anthropicは、Claude、Claude Code、Claude API、MCP connector、Computer Useを整理する
- Googleは、Gemini、Workspace連携、Gemini Code Assist、Vertex AI、Gemini Enterprise Agent Platform、ADK、A2Aを見る
- GitHubは、GitHub Copilot、Copilot Chat、Agent Mode、Copilot cloud agent、GitHub Models、GitHub Sparkを見る
- Microsoftは、Microsoft Copilot、Microsoft 365 Copilot、Copilot Studio、Foundry、Foundry Agent Service、Agent Framework、Phi / MAIを確認する
一覧を作るときは、まず会社別に棚卸しし、そのあと役割別に並べ直しましょう。
そのうえで、提供プラン、対象地域、GA / Preview表記、管理者設定、データ利用条件、監査ログ、権限管理を公式ページで確認すると、実務で使える比較表になります。
AIサービスは変化が速いので、一覧は一度作って終わりではありません。確認日を明記し、定期的に更新する前提で扱うのがおすすめです。
🔹参考URL
本記事では、2026年6月22日時点で確認できる公式情報を参考にしています。各サービスの名称、料金、提供状況、プレビュー表記は変わる可能性があるため、導入前には最新の公式ページを確認してください。
- Projects in ChatGPT
- ChatGPT release notes
- ChatGPT Enterprise and Edu - Models & Limits
- OpenAI Platform documentation
- Codex - OpenAI Developers
- OpenAI Agents SDK
- Anthropic Claude Docs
- Claude Code MCP
- MCP connector
- Computer use tool
- Gemini Enterprise Agent Platform
- Agent Development Kit
- Google Workspace with Gemini
- GitHub Copilot features
- GitHub Copilot cloud agent
- GitHub Spark
- Microsoft Foundry
- Microsoft Foundry Models overview
- Microsoft Copilot Studio
- Microsoft Agent Framework
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