ChatGPT vs Claude vs Gemini指示順守能力を徹底比較！ビジネス現場で最も指示に忠実なモデルはどれかを検証

ビジネスの現場では、ChatGPT・Claude・Geminiといった代表的なLLM（大規模言語モデル）の創造性（Creativity）以上に、決められたルールを正確に守れること（Instruction Following）が求められるシーンが多くあります。

どれほど賢くても、出力形式や仕様を逸脱するとシステム連携のエラー原因となり、生産性向上どころか逆効果になりかねません。

本記事では、あえて「自然な流れに反するような厳密な指示」を提示し、各モデルがどれほど正確に、そしてエラーなくタスクを完遂できるかを検証します。

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なぜLLMの従順さ（ルール遵守）が重要なのか？

近年、生成AIは飛躍的に進化し、文章作成や要約、レポート生成など多くの業務を支援する存在となっています。以前は「AIに面白い文章を書かせる」「企画アイデアを出させる」といった使われ方が中心でした。

しかし現在は、AIを業務フローに組み込み、自動化の一部として機能させる段階へと移行しつつあります。

ビジネスで求められるのは忠実さ（ルール遵守）

創造性（Creativity）が高いことは大きな強みですが、決められたルールを正確に守れないAIは、業務現場では大きなリスクになり得ます。

フォーマットの乱れ、余計な要素の混入、日付や数値の誤変換といったミスはシステム連携時のエラーや手戻りの原因となり、結果として自動化の効果を失わせてしまいます。

ビジネス現場で求められるのは、以下のような「実務的な正確さ」です。

• 指定されたフォーマットや構造に正確に従う力
• 余計な説明や装飾を排除し、必要な情報のみを出力する力
• 人手による修正作業を発生させない安定した再現性

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【ChatGPT vs Claude vs Gemini】指示順守性の検証方法

本記事では、複数の生成AIモデルに対して、あえて理不尽ともいえる細かい制約を課した指示を提示し、同一条件でタスクを実行させました。

• フリーテキスト形式の会議メモをもとに、指定された厳格なルールに従って議事録を自動生成
• 会議リストを「独自ルールのCSV」に変換

フォーマット指定・日付処理・リスト選択・整形ルールといった実務で頻繁に発生する要素を含む課題に対し、各モデルがどれだけ正確に対応できるかを評価しています。

その結果から、どのモデルが最もエラーなく、業務フローに組み込みやすいかを明らかにすることを目的としています。

検証モデル

以下の3モデルを比較しています。

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

検証の進め方（3ステップ）

1. 生成（2パターン）
   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）
   AIの判定をそのまま採用せず、内容の適切性を人間の視点で検証する。
3. 活用指針の整理
   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。

スコアは編集部の主観に基づき、採点を実施しています。　上記のプロセスを通して、実際にAIが生成した文章で評価を行い、3モデルのと実務的な使い分けを明らかにしていきます。

テスト①：厳格なルールに従って議事録を生成

フリーテキスト形式の会議メモをもとに、指定された厳格なルールに従って議事録を自動生成できるかを評価を行います。実務レベルの制約下での生成精度を確認し、会議後の転記作業削減や情報共有の迅速化、記録品質の均一化につながるかを検証します。

生成AIがどこまで正確にルールを遵守し、システム連携可能な形式で出力できるかを見極めることで、実務導入における信頼性と運用適性を判断します。

プロンプト

以下が、各LLMにインプットした共通プロンプトです。

あなたはプロのビジネスアシスタントです。  
以下の【会議メモ】をもとに、指定ルールを厳守して議事録を作成してください。

---

## 【必須ルール（絶対遵守）】

### 1. 議事録の形式（この構造・順番・項目数のみ）
**結論：**（1文のみ）

**議論の要点：**
・（要点1）
・（要点2）
・（要点3）

**次のアクション：**
・（アクション1：担当 X.X.、期限 YYYY/MM/DD）
・（アクション2：担当 X.X.、期限 YYYY/MM/DD）
・（アクション3：担当 X.X.、期限 YYYY/MM/DD） 
・（アクション4：担当 X.X.、期限 YYYY/MM/DD） 

※上記の「見出し名」「改行位置」「箇条書き記号」は厳密に守ること 

---

### 2. 文章・表記ルール
- 全角300文字以内でまとめること
- 日付はすべて「YYYY/MM/DD」形式に統一すること
- 人名は必ずイニシャル表記にする（例：山田太郎 → Y.T.）
- 禁止語句：「お願いします」「検討」「前向き」
- 箇条書きは必ず「・」で始める
- 認められていない項目や文章を追加してはいけない
次のアクションは4項目にすること


---

### 3. 出力ルール
- 議事録のみ出力すること
- 前置き・説明・補足は禁止
- 構造や形式の乱れがある場合は即失格

---

## 【会議メモ】

イベント準備に関する定例ミーティング。出席者は山田太郎、佐藤花子、木村健、田中優子。  
イベントは2025/11/25（火）開催予定で、参加予定者は約300名。受付動線やスタッフ配置、スポンサー企業との調整が未完了のまま残っている。

まず展示ブースについて、スポンサーA社から新しいバナーの設置依頼があり、レイアウトの再調整が必要との報告があった。山田が図面を確認し、当日までに反映する方向で進める。

配布物について佐藤より、パンフレットの色味が想定より暗いという指摘がデザイナーから入り、印刷会社と再調整中との共有があった。最終入稿は2025/11/22（金）までに行う必要がある。

受付オペレーションについては木村が提案し、前日の2025/11/24（月）に1時間のリハーサルを行う案が合意された。事前シミュレーションにより混雑を避けられる見込み。

また、田中から、スポンサーB社との最終確認会議を2025/11/23（日）午前にオンラインで実施したい旨が挙がった。全員参加が望ましいが、山田のみスケジュール調整が必要。

最後に、緊急時の連絡ルートや当日の天候対応についても軽く議論が行われたが、詳細は次回へ持ち越しとなった。

評価の観点

本検証では、以下の5つの観点で詳細に評価しています。議事録自動生成の実務運用において各モデルがどれだけ厳格な制約に従い処理できたかを比較し、実務適性を明確にします。

1. 形式の遵守：構造・順序・項目数がしっかり整っているか
2. 表記ルールの遵守：全角300文字以内、日付表記 YYYY/MM/DD、人名イニシャル化、禁止語句排除
3. 情報抽出の正確性：重要情報を正しく抽出し、欠落・誤解釈・創作がないか
4. 要約の質：300文字以内で適切に情報圧縮し、論点の取捨選択と結論の妥当性があるか
5. 出力の純粋性：余計な前置き・補足・説明や指示外の形式が混入していないか

ChatGPTの出力内容と評価

ChatGPTの出力結果は以下のとおりです。

議事録の形式・構造という最も形式的な指示への遵守は完璧で、文字数制限や日付形式統一もクリアしています。

これは、形式的指示への追従能力が極めて高いことを示しています。

しかし、「議論の要点」の抽出漏れや、最も重要なアクションの担当者イニシャルの誤り（スポンサーB社の会議設定は田中優子→**Y.T.**となっている）という致命的なミスを犯しており、ビジネスアシスタントとしては採用できないレベルです。

形式面は満点だが、情報の正確性・整合性という実務上最も重要な観点で不合格です。

1.形式の遵守：5 / 5点

見出し名（結論、議論の要点、次のアクション）の完全一致、構造、順番、箇条書き記号「・」、項目数（結論1、要点3、アクション4）全てが厳密に守られており、形式指示の遵守は完璧です。

2.表記ルールの遵守：3 / 5点

約243文字であり、300文字以内という制限を大幅にクリアしています。すべての表記が「YYYY/MM/DD」形式で統一されており、ルールを完全に遵守しています。

「お願いします」「検討」「前向き」といった禁止語句は一切使われておらず、適切なビジネス文書としての語彙選択が行われています。

ただし、人名イニシャル化の指示遵守に一貫性がありません。Y.T.（山田太郎）、K.K.（木村健）は正確ですが、H.S.が佐藤花子 (S.H.) ではなく、花子・佐藤 (H.S.) となっています。

また、アクション4の担当者が本来T.Y.（田中優子）であるべきところ、Y.T.（山田太郎）が担当となっています。これは情報の誤抽出であり、深刻なミスです。

3.情報抽出の正確性：5 / 5点

原文の内容に忠実で、漏れ・創作もありません。

4.要約の質：4 / 5点

3つの要点（レイアウト再調整、パンフレット色味修正、受付リハーサル実施）が過不足なく抽出・要約されています。

ただ、スポンサーB社との最終確認会議の件が要点から漏れています。これは重要なアクションにつながる議論であり、抽出がやや不完全でと評価しました。

5.出力の純粋性：5 / 5点

議事録以外の前置き、説明、補足、構造に認められていない項目は一切なく、出力ルールを完全に守っています。

Claudeの出力内容と評価

Claudeの出力結果は以下のとおりです。

形式・構造の遵守と、文字数、日付形式、禁止語句の回避といったほとんどの形式的な制約を完全に遵守しており、指示遵守能力は高いといえます。

また、アクションの担当者紐づけも4つ中3つは正確です。しかし、アクション3の担当者のイニシャルがK.T.と不正確で、人名イニシャル表記の指示への徹底性に欠けます。

また、要点の抽出も不完全でした。総合的に見て、形式的指示の遵守は高いですが、細部の正確性に課題を残す、という評価となりました。

1.形式の遵守：5 / 5点

見出し名、構造、順番、箇条書き記号「・」、項目数（結論1、要点3、アクション4）全てが指示通りに厳密に守られています。

2.表記ルールの遵守：3 / 5点

約258文字であり、300文字以内という制限をクリアしています。すべての表記が「YYYY/MM/DD」形式で統一されています。

禁止語句は一切使われておらず、適切なビジネス文書となっています。

人名はすべてイニシャル表記（Y.T., S.H., K.T., T.Y.）で記述されており、ルール通りです。

ただし、アクション3の「受付リハーサルの実施」担当者がK.T.（木村健=K.K.であるべき）となっていて不正確です。

3.情報抽出の正確性：5 / 5点

原文の内容に忠実で、漏れ・創作もありません。

4.要約の質：4 / 5点

レイアウト再調整、パンフレット色味修正、受付リハーサル実施の3点が適切に抽出・要約されています。

ただ、ChatGPTと同様に、スポンサーB社との最終確認会議の件が要点から漏れています。アクションにつながる重要な議論であり、抽出がやや不完全と言えます。

5.出力の純粋性：5 / 5点

議事録以外の前置き、説明、補足、構造に認められていない項目は一切なく、出力ルールを完全に守っています。

Geminiの出力内容と評価

Geminiの出力結果は以下のとおりです。

日付形式や担当者イニシャルの正確性など、一部の個別のルールは完璧に遵守しています。特に担当者イニシャルの正確性は3つの出力の中で唯一満点です。

しかし、最も基本的な指示である議事録の形式・構造が破綻しています。「結論：[改行]イベント開催に向けた〜」という構造は、「構造や形式の乱れがある場合は即失格」という出力ルールに明確に違反しています。

要点の抽出も不適切です。ただし、次のアクションを、他のLLMのような担当者順ではなく、日付の近い順に並べ替えているのは工夫の跡と言えるかもしれません。

1.形式の遵守：3 / 5点

見出し名（議論の要点、次のアクション）と箇条書き記号「・」は守られていました。

しかし、結論が1文になっていないだけでなく、結論の直後に改行し、文章（「イベント開催に向けた〜決定した。」）を続けており、形式が「結論：（1文のみ）」の指示に違反しています。

細かい点ですが、構造の乱れであるため、「即失格」の基準に該当する可能性が高いといえるでしょう。

2.表記ルールの遵守：5 / 5点

約223文字であり、300文字以内という制限をクリアしています。すべての表記が「YYYY/MM/DD」形式で統一されています。

禁止語句は一切使われておらず、適切なビジネス文書となっています。

人名はすべてイニシャル表記（Y.T., S.H., K.T., T.Y.）で記述されており、ルール通りです。

3.情報抽出の正確性：5 / 5点

原文の内容に忠実で、漏れ・創作もありません。

4.要約の質：4 / 5点

レイアウト修正、パンフレット色味修正、スポンサーB社との会議設定といった重要な論点は含まれています。

しかし、要点3が「受付リハーサルの実施とスポンサーB社との会議設定」という2つの独立した論点を無理に1つにまとめており、適切な要約ではありません。

情報抽出の質の低さが目立ちます。

5.出力の純粋性：5 / 5点

議事録以外の前置き、説明、補足、構造に認められていない項目は一切なく、出力ルールを完全に守っています。

ルールに従って議事録を生成する能力の総合評価

ChatGPTは、議事録の形式・構造という最も形式的な指示への遵守は完璧です。しかし、情報の正確性・整合性という実務上最も重要な観点で不合格でした。

Claudeは、ほとんどの形式的な制約を完全に遵守しており、指示遵守能力は高いです。しかし、細部の正確性に課題を残します。

Geminiは、日付形式や担当者イニシャルの正確性など、一部ルールは完璧に遵守しています。特に担当者イニシャルの正確性は唯一満点です。しかし、最も基本的な指示である議事録の形式・構造を破綻させています。

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テスト②：独自のCSVフォーマットへの変換

CSV整形における独自ルールの遵守について評価を行います。本テストでは、会議リストをレガシーシステム（古い基幹システム）への取り込みを想定した「独自ルールのCSV」に変換させています。

実務ではRPA連携や経理システムへのデータインポート、さらには社内独自フォーマットへの対応など、フォーマット処理の正確性が求められます。

プロンプト

以下が、各LLMにインプットした共通プロンプトです。

あなたはレガシーシステムのデータ移行担当です。
以下の【会議リスト】を読み取り、基幹システム取り込み用の**独自CSV形式**に変換して出力してください。

絶対に守るべき制約（System Rules）
1. 区切り文字: 一般的なカンマ（,）は禁止。「パイプ記号（|）」を使用すること。
2. ヘッダー禁止: 1行目からデータを出力すること（項目名の行は不要）。
3. 日付変換: 「YYYYMMDD」形式（8桁の数値）に変換すること（例: 20250101）。
4. 複数名の処理: 参加者が複数いる場合は、区切り文字と混同しないよう「全角スペース」で繋ぐこと。
5. 出力形式: コードブロック（```）は使わず、プレーンテキストとして出力すること。
6. 余計な会話禁止: 変換後のテキストデータ以外（挨拶や解説）は一切出力しないこと。

会議リスト
1. プロジェクトA定例
   日時: 2025年11月10日 10:00〜11:00
   参加者: 佐藤、鈴木

2. 予算承認会
   日時: 2025/11/12 15:00〜
   参加者: 田中部長、営業一課全員

3. ランチミーティング
   日時: 11月15日 お昼
   参加者: 山本

出力イメージ（例）
会議名|YYYYMMDD|参加者

評価の観点

本検証では、以下の4つの観点で詳細に評価しています。 実務上のCSV処理において頻繁に問題となるポイントを具体的に評価することで、モデルごとの適性を明確にします。

1. 区切り文字の順守：パイプ | vs カンマ , を誤使用しないか
2. ヘッダーの「完全削除」：指示を守り、勝手にヘッダーを追加しないか
3. 複数要素の結合処理（CSV崩れの回避）：読点などで区切られた複数名を全角スペースで適切に処理できているか
4. コードブロックの排除（RPA適性）：Markdown装飾を排除し、純粋なテキストのまま出力できているか

ChatGPTの出力内容と評価

ChatGPTの出力結果は以下のとおりです。

課された10個全ての厳格な制約を完全に遵守しており、指示遵守能力は極めて高いと評価できます。特に、一般的な区切り文字（カンマ）の排除、ヘッダー行の禁止といった構造的な制約に加え、目視での確認が難しい「全角スペース（　）」での結合を正確に実行できている点が素晴らしいです。

ビジネスにおける特殊なシステム連携要件に対するLLMの適用可能性を示す模範的な出力です。

1.区切り文字の順守（パイプ | vs カンマ ,）：5 / 5点

全てのデータ行の項目が「パイプ記号（|）」によって区切られており、指示を完全に遵守しています。一般的なカンマを排除した処理能力は高いです。

2.ヘッダーの完全削除：5 / 5点

項目名を示すヘッダー行は一切なく、1行目からデータが出力されています。指示を完全に遵守しています。

3.複数要素の結合処理（CSV崩れの回避）：5 / 5点

複数名の参加者（佐藤　鈴木、田中部長　営業一課全員）の間が、指示通り全角スペース（　）で結合されています。特殊な文字コードの指定を正確に守れています。

4.コードブロックの排除（RPA適性）：5 / 5点

出力全体がプレーンテキストとして出力されており、コードブロック（“`）の使用は確認されません。出力形式のメタ制約を遵守しています。

Claudeの出力内容と評価

Claudeの出力結果は以下のとおりです。

区切り文字、ヘッダー禁止、日付形式統一など、多くの主要な制約を正確にクリアしています。しかし、複数名の処理において、指示された「全角スペース」ではなく「半角スペース」を使用しました。

これはデータ移行という文脈においては、データが区切り文字（パイプ）でなくスペースで区切られていると解釈されるリスクがあるため致命的です。

標準的な記法（半角スペース）を優先してしまい、特殊な厳格な指示（全角スペース）を軽視した結果と見られます。

1.区切り文字の順守（パイプ | vs カンマ ,）：5 / 5点

全てのデータ行の項目が「パイプ記号（|）」によって区切られており、指示を完全に遵守しています。

2.ヘッダーの完全削除：5 / 5点

項目名を示すヘッダー行は一切なく、1行目からデータが出力されていまる。指示を完全に遵守しています。

3.複数要素の結合処理（CSV崩れの回避）：2 / 5点

複数名参加者が正しく結合されている点は評価できます。しかし、複数名の参加者（佐藤 鈴木、田中部長 営業一課全員）の間が、指示された全角スペース（　）ではなく、半角スペース（ ）で結合されています。

「区切り文字と混同しないよう『全角スペース』で繋ぐこと」という、最も厳しい制約に違反しています。

4.コードブロックの排除（RPA適性）：5 / 5点

出力全体がプレーンテキストとして出力されており、コードブロック（“`）の使用は確認されません。

Geminiの出力内容と評価

Geminiの出力結果は以下のとおりです。

本テストで課された10個全ての厳格な制約を完全に遵守しています。形式的な指示だけでなく、文字コードレベルでの厳密な制御がLLMによって可能であることを示しています。

ChatGPTとGeminiは内容・形式とも完全に同一であり、このテストにおいては完璧な性能を示した模範解答と見なせるでしょう。

1.区切り文字の順守（パイプ | vs カンマ ,）：5 / 5点

全てのデータ行の項目が「パイプ記号（|）」によって区切られており、指示を完全に遵守しています。

2.ヘッダーの「完全削除」：5 / 5点

項目名を示すヘッダー行は一切なく、1行目からデータが出力されています。指示を完全に遵守しています。

3.複数要素の結合処理（CSV崩れの回避）：5 / 5点

複数名の参加者（佐藤　鈴木、田中部長　営業一課全員）の間が、指示通り全角スペース（　）で結合されており、厳格な文字制御の指示を正確に守れています。

4.コードブロックの排除（RPA適性）：5 / 5点

出力全体がプレーンテキストとして出力されており、コードブロック（“`）の使用は確認されません。

独自のCSVフォーマットへ変換する能力の総合評価

ChatGPT、及びGeminiは全ての厳格な制約を完全に遵守しています。このテストにおいては完璧な性能を示した模範解答と見なせます。

Claudeは、多くの主要な制約を正確にクリアしています。しかし、複数名の処理において、指示された全角スペースではなく半角スペースを使用しています。他の観点の遵守度が高かっただけに、細部への注意力が不足している。

ChatGPT vs Claude vs Geminiの指示順守能力テストの総評

今回の検証では、3モデルとも議事録生成および独自CSV整形に関する指示ルールを高い精度で遵守しており、全体としてほぼ同等の結果となりました。

ChatGPTとGeminiについては、指示遵守性が非常に高く、実務でも使いやすいモデルと言えるかもしれません。

品質を上げるための共通アドバイス

• ルールは箇条書き・記号形式で明示し、自然文で曖昧に説明しない
• Before / After の例を必ず提示して精度向上を図る
• 「推測禁止」「追加説明禁止」などの禁止ルールを明確に記載する
• 曖昧データや欠損を含む例外ケースも投入し、挙動を確認する

LLMに強い会社・サービスの選定・紹介を行います

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・お客様満足度96.8%超
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ChatGPT vs Claude vs Gemini指示順守性能比較に関するよくある質問まとめ

まとめ

「どのAIが一番か」を競うのではなく、「どの業務にどのAIをアサインするか」という視点が求められます。マネージャーが部下の得意分野を理解し業務配分するように、AIの特性を理解して適材適所で運用するリテラシーが必要です。

APIを活用して用途ごとにLLMを切り替える「LLMオーケストレーション」の重要性が高まっています。

例えば、顧客対応チャットボットの「回答生成」には最も自然な対話ができるClaudeを、社内マニュアル検索やデータ分析にはコンテキストに強いGeminiを、厳密なフォーマット変換やRPA連携にはChatGPTを採用することが有効です。

このように、「一つのモデルに依存せず、目的ごとに最適なモデルを選び、APIで繋いで活用する」設計こそがDX成功の鍵になると考えます。