業務系SE が Perplexity で実際に試した3つの調べ物

2本目で予告した「Perplexity」を、改めて整理します

2本目の記事「いろいろ使って迷っていた業務系SEが、ようやく決めた4つのAIの役割分担」の最後で、こう書きました。

Perplexity の使い方は別記事で改めて整理する予定です。

その別記事が、今回です。Claude / ChatGPT / Microsoft Copilot / Gemini の4つから少し離れた位置にいる Perplexity を、業務系SE の視点で実際に試した3つの調べ物を通して紹介します。

私自身は 無料プランで利用しています。有料プラン（Pro）の機能差には触れますが、本記事は無料プランの体験談がベースです。

Perplexity は「検索 × AI」のハイブリッド

Perplexity の立ち位置を、ひとことで言うと「検索エンジンの代わりに、出典付きで答えてくれる AI」です。

Claude や ChatGPT が「話しかけて考えてもらう相棒」だとすると、Perplexity は「質問に対して、出典付きで答えを返してくれる調べ物用 AI」というイメージです。

なので、ふんわり相談したいときは Claude や ChatGPT のほうが向きますし、事実ベースで最新情報を確認したいときは Perplexity のほうが向きます。

実際に試した3つの調べ物

ここからが本題です。業務系SE がよく直面する3つの調べ物を、実際に Perplexity（無料プラン）で試してみました。

1. AIサービスの料金プラン比較

最初に試したのは、自分自身のブログとも関係のある質問です。

2026年5月時点での ChatGPT Plus、Claude Pro、Gemini Advanced の月額料金と主な機能差を、分かりやすく表形式で教えてください。

返ってきた答えは、いきなり比較表でした。実際の回答から要点だけを抜き出すと、こんな形です。

項目	ChatGPT Plus	Claude Pro	Gemini Advanced
月額料金	約 $20	約 $20	約 ¥2,900
長文処理	数十万トークン	数十万〜数百万	100万トークン級
画像生成	高品質（DALL-E系）	限定的	高品質（Imagen系）
得意領域	画像生成・汎用	長文・思考整理	Google連携・最新情報

実際の回答では、これに加えて利用可能モデル、検索連動、ファイル操作、企業向け機能まで、1枚の表で並ぶボリュームで返ってきました。さらに注目したのは、表の下にあった一文です。

表中の料金は個人向け月額の代表例で、為替や地域・年払い割引・プロモーションにより変動します。

「変動する」と最初から添えてくれるのは、業務で資料を作る側からするとありがたい姿勢です。Claude や ChatGPT は同じ質問でも表は作れますが、「2026年5月時点」と時間軸を明示する精度は Perplexity が一歩上、という印象でした。

2. ソフトウェアのサポート期限調査

次に試したのは、業務系SE の典型的な調べ物です。

Oracle Database 19c と SQL Server 2019 のサポート終了時期を、公式情報を引用して教えてください。

返ってきた答えは、こんな形でした。

直接回答：Oracle Database 19c の公式サポート終了日は「Premier サポートが 2029-12-31、Extended サポートが 2032-12-31」です。Microsoft SQL Server 2019 の公式サポート終了日は「メインストリーム終了が 2025-02-28、延長サポート終了が 2030-01-08」です。

「直接回答：」で結論を先出ししてくれるのは、業務系SE にとって扱いやすい形でした。上司や顧客に共有するときも、結論→出典→補足の順でそのまま使えます。

3. 製品の最新機能と業務活用事例

最後に試したのは、社内で AI 導入の話が出たときに役立ちそうな調べ物です。

2026年に Microsoft Copilot に追加された主な新機能と、企業での活用事例を教えてください。

返ってきたのは、新機能9個、活用事例6個、導入時のポイントまで含めたかなり情報量の多い回答でした。「Agent モード」「Work IQ」など、自分が追えていなかった機能まで網羅されています。

ただ、ここは長所と短所が表裏一体でした。情報量は十分ですが、1回の回答で全部詰め込まれるので、要点を読み取るのに少し集中が必要です。

私は、こういう俯瞰系の質問では「まず Perplexity でざっくり全体を掴む → 気になる項目を再質問」の二段構えで使っています。

試して見えた、Perplexity の3つの強み

3つの調べ物を通して、Perplexity の特徴がはっきり見えました。

強み1：出典付きで答えてくれる

回答の各文に参照番号と出典リンクが付くので、業務で使うときの1次ソース確認につなげやすいです。検索エンジンを別タブで開く手間が一段減ります。

強み2：時間軸を明示してくれる

「2026年5月時点」「2026年上半期」のように、いつの情報かを回答の中で添えてくれます。AI ツールの料金や仕様のように頻繁に変わる情報を扱うとき、これがあるかどうかで信頼度がだいぶ変わります。

強み3：確証がないことは「カテゴリ」で返す

これは記事の最後でも触れますが、Perplexity は実在を確証できないものは、断定せずカテゴリ表現で返す癖があります。「〜のような本」と言い切らない、この誠実さは、業務で使うときに地味に効きます。

使う前に知っておきたい注意点

便利な Perplexity ですが、業務で使うときに気をつけている点もあります。

• 1次ソースの確認は必須: 出典リンクが付くからこそ、リンク先の公式ページまで自分で開いて裏取りする習慣は崩したくないです
• 詳細すぎる出力: 俯瞰系の質問だと情報量が多めなので、要点を絞った再質問で削っていくのが私のスタイル
• 無料プランの上限: 無料でも普通に使えますが、**Pro 機能（高度な推論モード）**は1日数回まで。ヘビーに使う日は途中で上限に達することがあります

ちなみに、おすすめの参考書も Perplexity に聞いてみた

最後に、メタな小ネタです。記事を書くにあたって、業務でAIを使う社会人におすすめの本を1冊だけ教えてくださいと Perplexity に聞いてみました。

1回目の答えは、こうでした。

『ビジネスで使える生成AIプロンプト設計』のような、実務向けのプロンプト実践書がおすすめです。

「〜のような」という言い回しに気づいて、念のため実在する本で改めて聞き直したところ、2回目はこう答えました。

『生成AIのプロンプトエンジニアリング』James Phoenix, Mike Taylor（著）、オライリー・ジャパン

「確証がないときはカテゴリで返し、追加質問で実在の本を答える」。この振る舞いは、まさに「強み3」で書いた通りでした。鵜呑みにせず、もう1回聞き直すことで、Perplexity はちゃんと実在の答えを返してくれる、ということです。

紹介された『生成AIのプロンプトエンジニアリング』は、プロンプト設計の原則、ハルシネーション対策、業務での評価・運用方法までを体系的に扱うオライリーの技術書。**3本目の記事「業務系SE が AI を使うときに踏みがちな3つの落とし穴」**で書いた「鵜呑みにしない」とも繋がる、業務系SE のぽんも気になっている1冊です。

まとめ：Perplexity の立ち位置

Perplexity を実際に試してみて、5つの AI の立ち位置が、自分の中でようやく整理できました。

• Claude: 腰を据えて考える相棒（文章・思考整理）
• ChatGPT: 守備範囲が広い万能型（画像生成・幅広い相談）
• Microsoft Copilot: M365 に住んでいる秘書（Excel・Outlook・社内資料）
• Gemini: Google と一緒に動く期待株（Workspace・最新情報）
• Perplexity: 検索 × AI のハイブリッド（事実確認・出典付きの調べ物）

それぞれ、得意なシーンが違う5人のメンバーだと思って付き合うのが、いまの私の距離感です。

完璧に使いこなさなくていいので、半歩先で困らないように、シーンに合わせて使い分けていきましょう。

— ぽん