はじめに：この記事は「実際に毎日使っている側」から書いています

筆者は、AIコーディングツールを使って実際にランディングページや業務自動化ツールを作り、公開・納品しています。具体的には、

• 企業向けのランディングページ（採用LP・サービスLPなど）をAIでコーディングして Vercel に公開
• 公営競技（競馬・競艇）の予想ツール：出走表や結果を自動取得し、AIで着順を予測、的中率・回収率・損益まで記録する仕組み
• X（旧Twitter）の自動投稿スクリプト：API連携（OAuth認証）を自前で実装
• ECサイトの在庫・価格の自動同期ツール
• そして、このブログ自体（Hugo + GitHub Pages）の構築・改修

といったものを、AIに手伝ってもらいながら作ってきました。だからこの記事は「公式サイトの料金表を並べただけ」の比較ではなく、実際に動くものを作る過程で感じた、各ツールの効きどころと限界を中心に書きます。

結論：万能の1位はない。使い方で選ぶ

AIコーディングツールは「どれが一番か」よりも「自分の開発スタイルに合うか」で選ぶのが正解です。先に結論を書くと、2026年初頭の時点では次のように考えると失敗しにくいです。

• すでにVS Codeを使っていて、まず無料で試したい人 → GitHub Copilot（無料枠あり）か Codeium。
• AIを中心に据えたエディタで、コードベース全体を理解させながら書きたい人 → Cursor か Windsurf。
• ターミナルや既存環境のまま、機能やツールを丸ごと任せたい人 → Claude Code（筆者のメイン）。

ひとつ前置きしておくと、これらはどれも「補助」であり、生成されたコードはそのまま信用せず必ず自分で読んで検証する前提のツールです。ここを踏まえたうえで、各ツールの違いを具体的に見ていきます。

なお、かつて人気だったコード補完ツール「Kite」はすでにサービスを終了しており、現在は使えません。古い記事で1位に挙げられていることがありますが、選択肢から外してください。

GitHub Copilot：最初の1本として手堅い

GitHub Copilot は、Microsoft（GitHub）が提供する最も普及しているAIコーディング支援ツールです。VS Code、Visual Studio、JetBrains系IDE、Neovimなど対応エディタが幅広く、普段の開発環境にプラグインを入れるだけで使い始められるのが強みです。

仕組みはエディタ内での「ゴーストテキスト補完」が基本で、書きかけの行や関数の続きをAIが灰色で提案し、Tabで受け入れる流れです。加えてチャットでコードの説明や修正を依頼したり、エージェント的にファイルをまたいで編集させる機能も拡充されています。

無料枠が用意されており、補完やチャットを月あたりの上限の範囲で試せます。本格的に使うなら個人向けの有料プランへ、というのが一般的な流れです。料金やプランごとの利用上限は改定が入りやすいので、契約前に公式サイトで最新料金を確認してください。

向いている人：すでにGitHubやVS Codeを日常的に使っていて、まずは無料で補完の感触を確かめたい人。学習用途の初心者にも入りやすい一本です。

Cursor：コードベースを理解するAIエディタ

Cursor は、VS Codeをベースに作られた「AIファースト」のコードエディタです。プラグインではなくエディタそのものなので、VS Codeの拡張機能や操作感をほぼ引き継ぎつつ、AI機能が中心に統合されています。

特徴は、プロジェクト全体のコードを文脈として読み込ませながら作業できる点です。「この関数を呼んでいる箇所をすべて直して」といった、複数ファイルにまたがる指示に強く、チャットから差分（diff）形式で変更案を提示し、確認してから適用できます。利用するモデルも複数から選べる設計になっています。

無料で試せるプランがあり、より多くのリクエストや高性能モデルを使いたい場合は有料プランに進みます。使用量に応じた課金体系を採用しているため、どこまで無料で何が有料かは公式サイトで最新料金を確認するのが確実です。

向いている人：エディタを乗り換えてでもAI中心の開発に振り切りたい人。中〜大規模のコードベースを抱える実務者ほど恩恵が大きいツールです。

Windsurf：エージェント連携を重視したエディタ

Windsurf も、Cursorと同じくAIを軸にしたコードエディタです（旧称Codeiumの開発元によるエディタ製品）。コンセプトは近いものの、AIがプロジェクトの状況を追いながら能動的に複数ステップの作業を進める「エージェント」的な体験を前面に出しているのが特徴です。

人がAIと一緒に手を動かすモードと、タスクをある程度まとめて任せるモードを行き来できる設計で、「次に何を編集すべきか」をAI側が文脈から判断して提案してくれます。Cursorと迷ったら、両方とも無料枠の範囲で実際に触ってみて、補完の当たり方やUIの好みで決めるのが現実的です。料金は公式サイトで最新料金を確認してください。

向いている人：CursorのようなAIエディタに興味があり、よりエージェント主導の進め方を試したい人。

Codeium / Cody：補完を無料で広く使いたいなら

純粋な「コード補完」を中心に、コストを抑えて導入したい場合の選択肢です。

Codeium は個人利用に寛容な無料枠で知られ、VS CodeやJetBrains、Neovimなど多くのエディタに対応する補完・チャットツールとして広く使われてきました（前述のWindsurfと同じ開発元の系譜にあります）。

Cody（Sourcegraph提供）は、コード検索基盤を持つSourcegraphならではの強みがあり、大きなコードベースの文脈を踏まえた回答や補完を得意とします。既存の大規模リポジトリを扱うチームと相性が良いツールです。

どちらも無料で始められますが、無料枠の範囲やチーム向け機能は変わりやすいので、各公式サイトで確認してください。

向いている人：まずは無料の補完だけでも導入したい個人や、社内の巨大リポジトリを横断検索しながら開発したいチーム。

Claude Code：ターミナルから任せるエージェント型

Claude Code は、Anthropicが提供するコマンドライン型のコーディングエージェントです。エディタに補完を出すのではなく、ターミナル（やエディタ拡張）から「この機能を実装して」「このバグを直して」と指示すると、AIが関連ファイルを読み、変更を加え、必要ならテストまで実行する、という任せ方ができます。

「この集計、どの関数を組み合わせればいいんだっけ」「数式を入れたのにエラーが出る」——Excelを使っていると、こうした手が止まる瞬間が必ず出てきます。そんなとき、ChatGPTを“その場で聞ける相手”として使うと、調べ物にかけていた時間をかなり短縮できます。

この記事では、ChatGPTとExcelを連携させる大げさな仕組みの話ではなく、ブラウザでChatGPTを開いて質問するだけでExcel作業がはかどる、現実的な使い方を紹介します。そのままコピペして使える依頼文も用意したので、手元のExcelで試しながら読んでみてください。

筆者の使い方：私はフリーランスでWeb制作や自動化ツールの開発をしていますが、クライアントから届くCSVデータの整形や、納品物に付ける集計レポートの関数組みでChatGPTをよく使います。特に「この列の条件で絞り込んで別シートに転記するVBA」のような、毎回微妙に条件が違う処理を自分でゼロから書くのは時間がかかるので、ChatGPTにたたき台を出させて手直しするのが一番効率的でした。以下で紹介する使い方は、そうした実務の中で定着したものです。

最初に押さえておきたい前提

ChatGPTは無料プランでも十分Excelの相談に使えます。より新しいモデルや混雑時の優先利用が必要なら有料のPlusプラン（月額20ドル）という選択肢もありますが、関数や数式の相談だけなら無料プランで始めて問題ありません。

一点、よくある誤解を正しておきます。ChatGPTのAPI（プログラムから呼び出す仕組み）は有料で、使った量に応じて課金されます。「APIで連携すれば無料で自動化できる」という説明を見かけることがありますが、それは正確ではありません。この記事で扱うのは、APIを使わず、ブラウザのChatGPTに質問して答えをExcelに反映するという、誰でもすぐできる方法です。これだけでも作業はかなり楽になります。

関数や数式の「作り方」を聞く

一番手軽で効果が大きいのが、やりたいことを日本語で説明して関数を作ってもらう使い方です。関数名を覚えていなくても、目的を伝えれば候補を出してくれます。

たとえば、こんな依頼が使えます。

A列に日付、B列に売上が入っています。今月（当月）の売上合計を出す数式を教えてください。今日の日付は自動で判定したいです。

ChatGPTはSUMIFSとEOMONTHやTODAYを組み合わせた数式を提案してくれます。ポイントは、列の構成と、何を求めたいかを具体的に書くことです。「A列に商品名、B列に単価、C列に数量」のようにレイアウトを伝えるほど、的確な数式が返ってきます。

VLOOKUPやXLOOKUP、INDEX/MATCHのように似た機能で迷ったときも、「この2つの違いと、私のケースではどちらが向くか」と聞けば、自分のデータに即した判断材料が得られます。Microsoft 365の比較的新しい環境ならXLOOKUPやFILTERといった新しい関数も使えるので、「使える関数のバージョン」を伝えるとさらに精度が上がります。

数式のエラー原因を相談する

#REF! や #N/A、#VALUE! といったエラーは、原因がわかれば一瞬ですが、慣れていないと時間を溶かします。ここでChatGPTが役立ちます。

依頼のコツは、今入れている数式とエラー表示をそのまま貼ることです。

このVLOOKUPで #N/A が出ます。原因として考えられるものと、確認すべきポイントを教えてください。 =VLOOKUP(D2,A:B,2,FALSE)

すると、「検索値の前後に空白が入っていないか」「検索範囲の左端列に検索値があるか」「数値と文字列の型が一致しているか」といった、定番のチェックリストを返してくれます。エラーの“あるある”を網羅的に挙げてもらえるので、自分では気づけなかった原因にたどり着きやすくなります。

データ整形のひと手間を任せる

Excelで地味に手間がかかるのが、いわゆる「データのお掃除」です。表記ゆれの統一、不要な空白の除去、姓と名の分割などは、関数やテキスト操作で片付きますが、毎回やり方を考えるのは面倒です。

C列に「東京都 / 東京 / トウキョウ」のような表記ゆれが混在しています。「東京都」に統一したいです。関数を使う方法と、置換機能を使う方法の両方を教えてください。

このように頼むと、SUBSTITUTEやTRIMを使う方法と、検索と置換（Ctrl+H）の手順の両方を提示してくれます。ファイル全体を貼る必要はなく、サンプルとして数行を文章で説明するだけで十分です。実際のデータを大量に貼り付けるより、状況を要約して伝えるほうが安全かつ速いです。

VBA・マクロの「たたき台」を作る

繰り返し作業をマクロで自動化したいけれど、VBAは書いたことがない——そんなときも、ChatGPTにたたき台を作ってもらうと取りかかりやすくなります。

指定フォルダ内の複数のExcelファイルを開いて、各ファイルの1枚目シートを1つのブックにまとめるVBAを書いてください。コードには日本語のコメントもつけてください。

返ってきたコードをVBE（Alt+F11で開くエディタ）に貼って動かしながら、「ここをこう変えたい」と追加で相談していくと、自分の用途に合わせて育てていけます。最初の白紙状態から書き始める心理的ハードルがなくなるのが大きな利点です。

ただし、生成されたVBAは必ずテスト用のコピーで試すこと。元データを上書きするようなマクロを、いきなり本番ファイルで実行するのは避けてください。

ピボットテーブルや集計の「設計」を相談する

ピボットテーブルは、操作そのものより「行・列・値に何を置くか」という設計で悩みがちです。ChatGPTには、その考え方を相談できます。

売上データ（日付・店舗・商品カテゴリ・売上金額）から、店舗ごと・月ごとの売上推移を見たいです。ピボットテーブルの行・列・値に何を置けばよいか教えてください。

集計の意図を伝えると、フィールドの配置案を示してくれます。出てきた案を実際にピボットで組んでみて、「もっとこう見たい」と続けて聞けば、分析の切り口を広げる相談相手になります。

安全に使うための注意点

便利な一方で、守ってほしいことが二つあります。

一つ目は、機密データや個人情報をそのまま貼り付けないこと。顧客の氏名・連絡先、社内の数値、未公開情報などは、ダミーの値に置き換えるか、構造だけを言葉で説明して相談しましょう。実データを渡さなくても、レイアウトと目的を伝えれば十分に役立つ答えが返ってきます。

二つ目は、出てきた数式やコードを必ず自分で検証すること。ChatGPTの回答はもっともらしく見えても、間違いを含むことがあります。関数なら少量のサンプルで結果が合うか確かめ、VBAならコピーで動作確認してから本番に使ってください。「答えをそのまま信じる」のではなく「下書きを賢く出してもらい、自分が最終チェックする」という姿勢が、結果的に一番速く正確です。

まとめ：聞き方が上達すると、Excelはもっと速くなる

ChatGPTをExcelに活かすコツは、難しい連携の仕組みではなく、状況とゴールを具体的に伝える聞き方にあります。列の構成、今入れている数式、やりたいこと——この3点を添えるだけで、返ってくる答えの質は大きく変わります。

まずは今つまずいている一つの数式を、この記事の依頼例を真似て聞いてみてください。質問の上達がそのまま作業時間の短縮につながります。

仕事全般での聞き方をさらに磨きたい人は、ChatGPTで仕事を効率化するプロンプトの考え方や、ChatGPTの仕事での活用例もあわせて読むと、Excel以外の場面でも応用が利くようになります。

先に結論を書きます。AIブログで月5万円は不可能ではありませんが、「誰でも」「すぐに」届く数字ではありません。早くても収益化まで数ヶ月、月5万に乗せるなら半年〜1年スパンで考えるのが現実的です。そしてAIに丸投げした記事ほど評価されにくい、というのが正直なところです。

なぜそう言い切れるかというと、このサイト自体がGoogle AdSenseの審査で「有用性の低いコンテンツ」として一度落ちたからです。AIで量産したテンプレ記事を並べていた時期は、見事に通りませんでした。その失敗から学んだことを、つまずいた場所も含めてこのロードマップに詰め込みます。

まず大前提：AIは「下書き係」であって「執筆者」ではない

ChatGPTやClaudeに「〇〇について2000字で書いて」と投げて、そのまま貼り付けた記事はまず評価されません。同じプロンプトを使えば誰でも同じような文章が出てくるからです。あなたにしか書けない情報がゼロだと、検索エンジンから見て「どこかで読んだ内容の焼き直し」になってしまいます。

AdSenseの審査でこのサイトが落ちた直接の原因も、ここでした。だからこのロードマップでのAIの役割は「構成案を出す」「言い回しを整える」「リサーチの叩き台を作る」までと割り切ります。最終的にあなたの体験・検証・意見を必ず上乗せする。これが大前提です。AIをどの工程で使うかの具体例は、後半のStep2とAIブログの始め方とサーバー選びでも触れます。

Step1：ジャンル選定で7割が決まる

正直に言うと、ジャンル選びを外すとあとから挽回するのがかなり大変です。ここに一番時間をかけてください。選ぶときの判断軸は3つです。

• 自分が継続して語れるか：100記事書いても飽きない、調べるのが苦じゃないテーマか。
• 収益源があるか：そのテーマで紹介できる商品・サービス・広告が存在するか。
• 検索する人がいるか：そもそも誰かが悩んで検索しているテーマか。

このうち一番見落とされがちなのが1つ目です。月5万に届く前にネタが尽きてやめてしまう人が本当に多い。だから「稼げそう」より「続けられそう」を優先したほうが、結果的に近道になります。

避けたほうが無難なのは、健康・医療・お金まわりのいわゆるYMYL領域です。Googleがとくに専門性を厳しく見るジャンルで、個人の新規サイトでは上位表示が難しい。最初は趣味・ツール・ガジェット・特定の手順解説など、自分の実体験を出せる領域から入るのがおすすめです。

Step2：記事設計は「検索した人の悩み」から逆算する

ジャンルが決まったら、いきなり書き始めないでください。まず「読者がどんな言葉で検索して、何を知りたくて、読み終わったあとどうなりたいのか」を1枚のメモに書き出します。ここがブレると、AIに構成を作らせても的外れな記事になります。

私の手順はこうです。

1. 狙うキーワードを決める（例：「〇〇 使い方 初心者」）。
2. 実際にそのキーワードで検索し、上位5記事をざっと読む。何が書かれていて、何が「書かれていないか」をメモする。
3. その「書かれていない部分」＝自分が埋められる価値を中心に構成を組む。
4. ここでようやくAIに「この構成で見出し案と各見出しの要点を出して」と依頼する。
5. AIの出力をベースに、自分の体験・スクショ・つまずいた点・具体的な数字を足していく。

ポイントは2と5です。上位記事の「足りない部分」を埋めにいくこと、そして自分しか書けない一次情報を必ず入れること。AIが出した一般論だけで終わらせないことが、AdSense落選から立て直すうえで一番効きました。サイト全体の作り方はAIブログの始め方とサーバー選びにまとめています。

Step3：収益源は「AdSense」と「アフィリエイト」の2本柱

月5万を目指すなら、収益の柱は基本この2つです。

Google AdSenseは、記事に広告を貼ってクリックや表示で収益が出る仕組みです。まず審査に通す必要があり、ここで「有用性の低いコンテンツ」と判定されると先に進めません。通すコツは、量産より質。中身の薄い記事を10本並べるより、しっかり作った記事が数本あるほうが通りやすい、というのが実感です。AdSenseは1PVあたりの単価が小さいので、収益の土台にはなりますが、これ単体で月5万はかなりのPVが必要になります。

アフィリエイトは、紹介した商品・サービスが成約すると報酬が入る仕組みです。AdSenseより1件あたりの単価が高く、少ないPVでも収益を伸ばしやすいのが利点です。AIブログと相性がいいのは、自分が実際に使っているツールやサービスを正直にレビューする形です。使ってもいないものを「最高です」と書くと、読者にもGoogleにも見抜かれます。

たとえばブログを始める際に必要なレンタルサーバーは、自分が契約したものなら自然に紹介できます。私はXserver公式サイトを使っていますが、料金プランは改定されることがあるので、最新の金額は必ず公式で確認してください。

アフィリエイトはASPに登録して始める

アフィリエイトを始めるには、広告を仲介する「ASP（アフィリエイト・サービス・プロバイダ）」への登録が必要です。記事を書く前に登録して、「自分のジャンルにどんな案件があるか」を先に確認しておくと、書く方向を間違えません。実在する定番ASPは次の3つで、いずれも無料で登録できます。

• A8.net … 案件数が多く、初心者の最初の1社として定番
• もしもアフィリエイト … Amazonや楽天の商品紹介がしやすい
• バリューコマース … 大手企業の案件が比較的多い

注意点として、サイトがほぼ空の状態だと審査に通らないASPもあります。先に数記事の中身を用意してから申し込むとスムーズです。なお報酬額や承認率はASP・案件・時期によって大きく変わるため、登録後に管理画面で最新の条件を必ず自分で確認してください。出回っている平均値より、自分で確かめた一次情報のほうが記事の価値になります。

Step4：PVと収益の現実的な目安

ここが一番気になるところだと思うので、正直に書きます。まず大前提として、収益はジャンル・扱う商品の単価・記事の質で大きく変わるため、「〇PVで必ず〇円」という保証はできません。あくまで感覚値です。

AdSenseだけで考えると、収益の土台が見えてくるのはおおむね月1万PVを超えたあたりからで、月5万円規模をAdSense単体で狙うとなると、かなりまとまったPVが必要になります。だからこそアフィリエイトを併用します。単価の高い案件が月に数件成約するだけで、AdSenseの何倍にもなることがあるからです。

時間軸の目安はこんなイメージです。

• 1〜3ヶ月目：記事を貯める時期。アクセスはほぼ来ません。ここで折れる人が多い。
• 3〜6ヶ月目：検索からの流入が少しずつ出始める。最初の数百円〜数千円が見えてくる。
• 6ヶ月〜1年：当たった記事が伸び、月数千〜数万円のレンジに入ってくる人が出てくる。

繰り返しますが、これは「うまくいった場合」の感覚です。全員がこの通りにはなりません。ただ、少なくとも最初の数ヶ月で収益が出ないのは異常ではなく、むしろ普通だと知っておくだけで、無駄に焦らずに済みます。

Step5：継続のコツ ―― 結局これが一番難しい

月5万に届かない一番の理由は、能力でも才能でもなく「やめてしまうこと」です。アクセスが出ない数ヶ月を越えられるかどうか、ほぼここに尽きます。

私が続けるために効いたことを挙げます。

• 公開後にリライトする前提で書く：一度出した記事も、検索順位を見て見出しや内容を直す。新規記事と同じくらいリライトが効きます。
• 数字を見る日を決める：毎日アナリティクスを開くと、伸びない時期に心が折れます。週1回でも十分です。
• 完璧を目指さない：80点で公開して、あとで直す。100点を狙って公開できないのが一番もったいない。
• AIに頼りすぎた記事を放置しない：薄い記事はサイト全体の評価を下げます。落選後、私は薄い記事を削るか書き直すことで立て直しを図りました。

まとめ

AIブログで月5万を目指すロードマップを整理します。

• AIは下書き係。最後は必ず自分の体験・検証を上乗せする（丸投げ記事は評価されない）。
• ジャンルは「続けられるか」を最優先に選び、YMYLは避ける。
• 記事は上位記事の「足りない部分」を埋め、一次情報を必ず入れる。
• 収益はAdSenseとアフィリエイトの2本柱。アフィリで単価を、AdSenseで土台を。
• PVと収益は保証できない感覚値。最初の数ヶ月は出なくて当たり前。
• 月5万を分けるのは才能ではなく継続。リライト前提で淡々と積む。

このサイトはAdSenseに一度落ちました。その経験から言えるのは、近道を探すほど遠回りになるということです。地味でも、自分にしか書けない記事を積む。それが結局、月5万への一番確実なルートだと思っています。料金など具体的な数字は変わりうるので、契約前に必ず公式の最新情報を確認してください。

「ClaudeとChatGPT、結局どっちを使えばいいの？」

この疑問、AIを使い始めた人なら一度は持つはずです。結論から言うと、長文の作成や分析・コーディングはClaude、画像生成や気軽な壁打ちならChatGPTがおすすめです。

筆者は制作の仕事で両方を毎日使い分けています。ランディングページや自動化ツールを作るときのコーディングはClaude（Claude Code）が中心、アイデア出しや軽い下調べはChatGPT、という具合です。この記事は、その実際の使い分けを踏まえて、料金・文章力・コード生成・画像対応・安全性の5つで比較します。

先に：筆者の実際の使い分け（結論）

以下、それぞれの観点を詳しく見ていきます。無料プランの範囲や得意分野はかなり違うので、自分の用途に当てはめて読んでください。

料金プランを比較｜無料でどこまで使える？

まずは一番気になる料金から。

どちらも月額$20前後（約3,000円）で横並びです。ただし無料プランで使えるモデルの性能や利用上限には差があり、提供されるモデルは時期によって入れ替わります。正確な内容は各公式サイトで確認してください。

無料プランで使えるモデルは、時期によってはClaudeの方が高性能なこともあります。 お金をかけずに試すなら、まず両方の無料プランを実際に触って比べてみるのがおすすめです。

文章力を比較｜ブログ・レポート・メールに強いのは？

AIに文章を書かせたい人は多いはず。ここが最大の違いです。

Claudeが得意なこと

• 長文の作成：1回で5,000文字以上の文章を自然に書ける
• 日本語の自然さ：変な翻訳調にならない
• 要約・分析：PDFやレポートを読み込ませて要点を整理するのが得意

例えば「この企画書の問題点を指摘して」と頼むと、Claudeは論理的に3〜5個のポイントを挙げてくれます。

ChatGPTが得意なこと

• 会話のテンポ：雑談や壁打ちが自然
• 多言語対応：英語↔日本語の翻訳精度が高い
• プラグイン連携：Web検索やファイル分析など拡張機能が豊富

ビジネスメールを書くなら正直どちらでもOK。ただしブログ記事や長文レポートなら、Claudeの方が手直しが少なくて済みます。

コード生成を比較｜プログラミングに使うなら？

プログラミングの補助に使う人も増えています。

ChatGPTはCode Interpreter機能でコードをその場で実行して結果を見せてくれるのが強み。データ分析やグラフ作成に便利です。