AIのタブを切り替えるたびに最初からやり直しになる理由
ChatGPT、Claude、Geminiを一緒に使うのは賢い方法に見えます。しかし実際には、繰り返しの準備、切れた文脈、手作業の比較が想像以上に積み重なります。
こんな経験はありませんか？
ChatGPTにプロンプトを入れ、同じ内容をClaudeに貼り付け、さらにGeminiのタブを開く。複数のモデルを比べれば判断しやすくなるので、この流れ自体は自然です。
しかし数日続けると、作業が重く感じられます。情報は増えているのに、仕事の勢いは落ちていきます。原因はAIの性能だけではありません。
今では一つのモデルだけに頼る人は多くありません。文章に強いモデル、調査に強いモデル、コードに強いモデルがあり、複数を使い分けるのは合理的です。
まず気づくのは、同じことを何度も繰り返すことです。同じプロンプトを貼り直し、添付を上げ直し、背景や形式もまた説明します。
複数の回答を比べることには意味があります。ただし、読むだけではなく判断もしなければなりません。どの差が重要なのか、どのモデルがより慎重なのかを毎回見極める必要があります。
現実の仕事は一度の回答で終わりません。条件を足したり、焦点を絞ったり、別の角度から聞き直したりします。しかしツールを切り替えるたびに文脈を作り直す必要があり、作業のリズムが崩れます。
より良いプロンプトが必要だと思うかもしれません。ですが本質は構造の問題です。各AIサービスは別々に作られており、一緒に動く前提では設計されていません。
PromptLatte AIは、その間にある手作業を減らすことに集中しています。1つのプロンプトを複数のログイン済みAIに同時送信し、結果を横並びで表示し、追加質問でも文脈を保ちます。コピー、再説明、手作業の比較が日常業務から減っていきます。
PromptLatte AIは、1つのプロンプトを複数のログイン済みAIツールへ同時に送り、結果を並べて表示し、追加質問でも文脈を保ちます。