ChatGPT vs Claude vs Gemini日本語能力を徹底比較！最も自然なのは？ビジネスに使える文章力・敬語力検証

生成AIが書く日本語は、いまや「誤字も少なく丁寧で正しい」のが当たり前になりました。

しかし実務では、「翻訳調から抜け出せているか」「敬語や断り方に人間味があるか」といったポイントが、相手の受け取り方や信頼感を大きく左右します。

本記事では、あえてトラップを仕込んだテストを通じて、ChatGPT・Claude・Geminiの3モデルの言語表現の特徴と、実務での使い分けを検証します。

「正しさ」だけで十分？ChatGPT vs Claude vs Geminiの日本語

近年、生成AIの進化によって、ビジネス文章をAIに任せる機会が急速に増えています。多くの場面でAIは、人間以上に速く、文法的に正確な文章を提供できるようになりました。しかし、それだけで本当に十分と言えるのでしょうか。

ビジネス文書に求められるのは「人間味」

生成AIは、文法的に正確で丁寧な日本語を瞬時に生成できる段階に達しています。しかし、実際のビジネス文章では、次のような違和感を覚えることが少なくありません。

• どこか翻訳調で、読み物としての滑らかさに欠ける
• 敬語やマナーが表面的で、人に伝える文章としての温度感が弱い

ビジネスの現場では、単に「正しい日本語」であるだけでは足りず、次の力が求められます。

• 意訳を交えながら、文脈や背景を踏まえて伝える力
• 読み手の気持ちや意図を汲む「配慮」や「行間を読む力」

「自然で違和感なく届くか」を検証

本検証では、まず生成AIがビジネス文書の前提となる「文法的に正しい日本語」を確実に扱えるかを確認します。

誤字脱字や文の構造、敬語の使い分け、読み手に負担を与えない自然な流れが成立しているかを評価の起点としました。

そのうえで、「文法的に正しい」だけでなく、読み手にとって自然で違和感なく届くかという観点も重視して評価を行いました。

【ChatGPT vs Claude vs Gemini】日本語力検証の進め方

本検証では、実務に近い以下のようなシナリオを用いて、生成から評価まで一貫して進めます。

1. 英語ニュースの翻訳とリライト：ビジネスレベルの自然な日本語の生成能力を評価
2. 気難しいクライアントに送る断りメール：自然で正しい敬語や柔らかくも明確に意思を伝えるビジネスメール作成能力を評価

上記2つのテーマを通じて、「翻訳調からの脱却」「敬語と断り方の温度感」「モデルごとの言語表現の特徴」などの観点から、ChatGPT・Claude・Gemini の3モデルを比較しています。

本記事では、あえてAIが苦手なトラップを仕掛けたテストを設計し、以下の3モデルの実力を検証します。

検証モデル

• ChatGPT（GPT 5.1）
• Claude（Sonnet 4.5）
• Gemini（Thinking With 3pro）

検証の進め方3ステップ

1. ChatGPT・Claude・Geminiに同一プロンプトを与え、文章を生成する。
2. 評価テスト（AIと人によるチェック）
   設定した評価軸に基づき、各モデルの出力を分析する。（ChatGPT）
   さらに、内容の適切性を人間の視点で検証する。編集部の主観に基づき、採点を実施する。
3. モデルごとの特性を整理し、実務での最適な使い分けをまとめる。

上記のプロセスを通じて、AIが実際に生成した文章を基に3モデルの「言語表現の特徴」を比較し、実務における最適な使い分けを明らかにします。

【テスト①結果】自然な日本語生成能力テスト

テスト①では、自然な日本語生成能力を海外のニッチローカルニュースの翻訳でテストします。

冬の準備をテーマにした英語ニュース原文を、あえて「受動態」や「無生物主語」「代名詞の多用」など、翻訳調に陥りやすい表現で構成しています。

この原文を素材として、単なる翻訳ではなく、日本のビジネス向けメールマガジンに自然に掲載できるコラムへ書き換える力を試すテストです。

読者に違和感を与えない、滑らかな構成・語感への変換が求められます。

以下が、各LLMにインプットした共通プロンプトです。

あなたはプロの日本人ビジネスライターです。
以下の英語テキスト（ニュースリリース）の内容を基に、日本のクライアント企業向けメールマガジンの冒頭に掲載する「ショートコラム」を作成してください。

【要件】
* ターゲット：日本のビジネスパーソン
* 目的：冬の準備の重要性を啓蒙しつつ、時候の挨拶とする。
* 必須条件：
 * 日本のビジネスコラムとして、完璧に自然な日本語の構成・言い回しに書き換えてください。
 * 原文の情報は正確に伝えつつ、読みやすく意訳・要約してください。

【原文】
Title: Winter Preparations Are Being Finalized by Midwest Transportation Crews
Oakland, Midwest — Preparations for the upcoming winter season are currently being conducted by transportation crews across the state. It is intended by the Midwest Department of Transportation (MDOT) that local roadways remain safe before the first snowfall is seen by residents.
According to a report which was released by MDOT, more than 600,000 tons of salt and treated abrasives have been positioned by workers across the region. Furthermore, it is indicated by the data that 2 million gallons of brine are stored by them. It will be applied to primary routes when winter precipitation is forecast by meteorologists.
Arthur Miller, who serves as MDOT’s chief of maintenance, commented on the strategy. He stated that he believes planning remains an essential part of the agency’s response. "Our citizens count on MDOT to provide a reliable system," he said. "It is the key to keeping roads clear of snow so they can travel safely."
In the Summit District, seasonal checks on trucks and plows are being completed by local crews. Moreover, they are continuing training through simulators. These drills help them review neighborhood streets, ensuring that quick deployment can be executed by them once storms develop.
It is also strongly encouraged by MDOT that vehicles should be prepared by Oakland residents in advance. Recommendations include the checking of tire pressure and the testing of batteries. In addition, emergency kits are advised to be carried by drivers. They should include flashlights, blankets, and water.
Consequently, as the colder months are entered by the region, the aim of the preparations is to maintain safe transportation conditions during the storms.

以下の5つの観点を基準に比較しました。

ChatGPTの出力内容と評価

ChatGPTの出力結果は以下の通りです。

ChatGPTの出力への評価

日本語らしい自然さ、主語省略、接続の滑らかさが非常に優れています。

ただ、編集部では架空の地名として「米中西部のオークランド」と記事内で設定しました。しかし、実は中西部の「ミシガン州」にオークランド郡が実在していました。

ChatGPTはこの事実を基に推定して、「ミシガン州交通局（MDOT）」と表現しています。

これは編集部では想定していなかった事実ですが、この書き替えを「想像力が働き気が利く」と評価するか「勝手な情報を書いてしまう」と評価するかは、ケースバイケースでしょう。MDOTのMはミシガンではなく、Midwest（中西部）の頭文字のＭであることが記事内に明記されているので、これは完全にミステイクです。

Claudeの出力内容と評価

Claudeの出力結果は以下の通りです。

Claudeの出力への評価

表現の丁寧さと語尾変化が、他2つのLLMと比べて最も豊かです。やや硬さと接続詞依存が残りますが完成度は高いと言えるでしょう。

あえてだと思いますが、国内で読む際に重要度の低い海外の地名や固有名詞、組織名を省略して、「州運輸局」「メンテナンス責任者」といった一般的な名詞に置き換えているのは注目すべきポイントです。

Geminiの出力内容と評価

Geminiの出力結果は以下の通りです。

Geminiの出力への評価

英語構文の影響が強く、主語明示・受動態・代名詞使用など課題が目立ちます。文章運びは論理的ですが日本語らしさは少し弱いです。

ただ、老舗の日本企業から送られてくる少し堅苦しいフォーマルなメールを雰囲気はよく表しているようにも感じます。他のLLMの出力にはなかった日本語の慣用句「備えあれば憂いなし」が出てくるあたりは、逆によくあるビジネスメールっぽい雰囲気はよく出ています。

自然な日本語生成能力の総合評価

テスト②：【敬語テスト】交渉メールで「断り」を自然に表現できるか

テスト②は、敬語を使いこなしてクライアントへのお断りメールを自然に表現するかテストします。

実務では、立場関係の理解・心理的配慮・断り方の技術といった、より高度な「日本語運用能力」が求められます。

そこで、相手の要望を断りつつ、関係を損ねない敬語コミュニケーションのテストです。単に丁寧な言葉を並べるのではなく、ウチ／ソトの敬語の向き、クッション言葉、配慮表現、へりくだりのバランスが問われます。

以下が、各LLMにインプットした共通プロンプトです。

あなたはベテランの営業担当者です。
以下の「社内共有メモ」の事実に基づき、取引先の「鈴木部長」宛に返信メールを作成してください。

【ミッション】
相手の気分を害することなく、要望を**すべて断ってください**。
ただし、今後も良好な関係は維持したい重要な相手です。

【社内共有メモ（事実関係）】
* 相手からの要望1：今回の見積もり、あと10%安くならないか？
 * 結論：無理。これ以上下げると赤字。
* 相手からの要望2：このプロジェクトについて、ウチの田中社長に直接会って挨拶したいと言っている。
 * 結論：社長は「今回は現場に任せる。時間は取れない」と言っている。
* その他：鈴木部長はプライドが高いので、丁重に扱ってほしい。

以下の5つの観点を基準に比較しました。

ChatGPTの出力内容

ChatGPTの出力結果は以下の通りです。

ChatGPTの出力への評価

全体的に非の打ち所のない優等生な回答です。ビジネスメールとしてのマナー、拒絶の論理構成、構成の美しさは高水準です。

特に、値引きを品質担保の理由で断り、成果で返すという締めくくりはプロらしいです。一方で、「プライドの高い相手」に対する心理的なケア（泥臭いへりくだりや、相手の顔を立てる演出）については標準的なレベルに留まっており、相手によっては「慇懃に扱われた」と感じるリスクが残ります。

安全策としては最良ですが、難易度の高い交渉相手にはもう一歩の踏み込みが欲しいところです。

Claudeの出力内容

Claudeの出力結果は以下の通りです。

Claudeの出力への評価

文章力やロジック構築力は高いですが、メールフォーマットの不適切さと不要な嘘（海外案件）が大きく足を引っ張っています。特にマークダウン形式の見出しをメール本文に適用してしまうのはLLMによくあるミスですが、ビジネスメールとしては減点対象です。

内容は「品質への妥協＝信頼の毀損」という強いロジックを持っており優秀なだけに、形式面での調整不足が惜しまれます。

Geminiの出力内容

Geminiの出力結果は以下の通りです。

Geminiの出力への評価

今回のテストの目的に対して、最も優れた出力です。

特に「プライドの高い相手」に対するアプローチとして、「社内調整に奔走したが力不足だった」というストーリーを構築し、相手の自尊心を守りながら断るテクニックは、まさに「ベテラン営業担当者」のそれです。単なる論理的な正しさを超え、感情的な納得感を醸成する「人間的な湿度」を含んだ文章であり、困難な状況を打開するのに最も適しています。

プレースホルダーの残存以外は完璧に近い対応です。

敬語が必要でセンシティブなメール作成能力の総合評価

ChatGPT vs Claude vs Geminiの日本語能力テスト総評

ChatGPTは模範的な優等生と言った感じです。減点要素が極めて少ない、ビジネスメールの王道を出力します。

論理構成もマナーも完璧ですが、感情的な深みや「泥臭い配慮」には欠け、やや事務的な印象になりがちです。

Claudeは論理的な弁舌家で、高IQが伺えます。「品質＝信頼」といった高度なロジックで説得を試みるのが得意です。敬語も美しいですが、メール本文に太字を使う（Markdown）など形式面の違和感や、説得のために事実以外の嘘（海外案件など）を創作する傾向があります。

Geminiは情に厚い交渉人と言った感じで、実に日本的です。日本的なビジネス慣習（浪花節）を最も深く理解しています。

相手のプライドをくすぐる感情的なアプローチが得意で、人間味のある文章を生成します。

実務での使い分け提案：3モデルの得意領域と具体シーン

ビジネスの現場では、用途やシーンに合わせて使い分けることで、より適した結果につながる可能性があります。

モデル別：改善のコツ

各モデルは長所と課題の傾向が異なるため、プロンプト設計によって仕上がりを大きく最適化できます。以下では、実務で使い分ける際に効果的な改善指示の具体例をまとめています。

ChatGPT（GPT 5.1）

出力があっさりしすぎて、「冷たい」「事務的」と受け取られるリスクがあります。

プロンプトのコツ：

「もっと申し訳なさそうに」「人間味を足して」「担当者の個人的な苦悩を少しにじませて」といった感情面の指示（トーン＆マナーの指定）を追加してください。それだけで一気に表現が豊かになります。

Claude（Sonnet 4.5）

メール本文にマークダウン（太字や見出し）を使いがちです。また、説得力を高めるために「それっぽい嘘（ハルシネーション）」を混ぜることがあります。

プロンプトのコツ：

制約条件として「メール形式なので太字や見出し記号は使わないこと」「事実にない言い訳（海外出張など）を創作しないこと」と明記してください。これを守らせれば、非常に知的な文章を書きます。

Gemini（Thinking With 3pro）

[相手の名前]のようなプレースホルダーを残すことがあります。また、時として表現が「重すぎる（へりくだりすぎる）」場合があります。

プロンプトのコツ：

プレースホルダーをなくすために、プロンプト内で具体的な宛名を指定するか、「プレースホルダーは使わず、一般的な表現で埋めて」と指示してください。また、相手との距離感に合わせて「重くなりすぎないように」と調整指示を出すのも有効です。

LLM「日本語能力」に関するよくある質問まとめ

まとめ

生成AIの日本語は、もはや「誤字がなく丁寧」なだけでは差別化できません。本当に効いてくるのは、自然さ・温度感・関係性への配慮といった、人間側の運用のしかたです。

• AIの文章は「正確さ」だけでなく、翻訳調を避けた自然さや、相手への気づかいまで含めて評価することが重要である。
• ChatGPTは配慮と明快さ、Claudeは格式と安定感、Geminiは熱量とストーリー性といったように、各モデルで文章の傾向が大きく異なる。
• 一つのモデルに任せきりにせず、シーンに応じてモデルを役割分担させ、人間が最終チェックを行う運用ルールこそが、ビジネス文書の質を左右する。

どのモデルをどう組み合わせ、どこで人が介入するか。

本記事の検証をきっかけに、自社のフローに合った「AIとの付き合い方」を設計していくことが、これからの日本語ライティング力の差につながっていきます。