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2026年3月にAnthropicがClaudeのメモリ機能を無料プランにも開放し、6月にはOpenAIが「Dreaming」でChatGPTのメモリアーキテクチャを刷新した。両者の公式発表を比較しながら、公式メモリ機能が得意なこと・苦手なことを整理し、Notion/Obsidianのようなナレッジ基盤とどう役割分担すべきかを、実際の使い分け基準とともに解説する。

ChatGPT・Claude・Perplexity・Gemini Notebookは、どれも「AIに質問して答えをもらう」という見た目は同じでも、情報源の扱い方がまったく違う。Gemini Notebookが「ソース固定型RAG」と呼べる理由と、実際の使い分けの判断基準を整理する。

「生成AIで勉強すると知識が定着しない」という指摘を、リオデジャネイロ連邦大学の実証研究の数字とともに検証し、具体的な対策を紹介します。

ソレイユ総研の13回にわたる講義資料シリーズを、複数の生成AIと複数の作業者で作れるように支援したプロジェクトの全体像をまとめる。情報格差の解消からDB設計、技術的な落とし穴、チーム構成への配慮、Geminiからの方針転換まで、5本のスポーク記事で扱った内容を1つの物語として結び、顧客の感想も交えて振り返る。Notion wiki納入クラスタのハブ記事。

ChatGPTとClaudeを併用しながら複数人で13回にわたる講義資料シリーズを作った実務プロジェクトで直面した「LLM間の情報格差」という問題と、情報格納のハブにNotionを選んだ理由を、実際の判断基準とともに解説する。Notion wiki納入クラスタの課題編。

「どのサービスを使うか」「APIでどのモデルを選ぶか」「今の作業に合うツールは何か」「有料プランに入るべきか」。LLMをめぐる4つの疑問それぞれに対応する記事への入り口となるハブ記事。

ChatGPT・Claude・Geminiの有料プランを料金・機能面で比較し、「普段使っている仕事道具」「よく扱う作業の種類」「予算感」の3軸でどれに入るべきかを整理する。

ChatGPT・Claude・Gemini・Copilotの基本ポジションと料金を、個人で契約先を選ぶ視点から比較する。法人導入比較記事が多い中、「自分で月20ドル前後を払うならどれか」という個人ユーザー向けの判断軸を示す。