投稿者 global-ai-media 
生成AIの選択肢が増える中、独自の立ち位置で注目を集める「Perplexity AI」と、業界のスタンダードである「ChatGPT」。両者は似て非なるツールであり、そのアーキテクチャの違いを理解することが、企業の生産性向上とリスク管理の鍵となります。情報の「鮮度」と「出典」を重視する日本企業の視点から、両者の特性と実務への適用について解説します。
「回答エンジン」と「生成エンジン」の違い
生成AI市場において、OpenAIのChatGPTとPerplexity AIはしばしば比較対象となりますが、技術的なアプローチと解決しようとしている課題は異なります。
ChatGPTは、GPT-4やGPT-4oといった大規模言語モデル（LLM）そのものの能力を最大限に引き出すインターフェースです。その強みは、事前学習データ（Pre-training data）に基づいた高度な推論能力、文脈理解、そして創造的なライティングやコーディングにあります。いわば、膨大な知識を内包した「知恵袋」であり、ゼロから構成案を作ったり、複雑な論理を組み立てたりするタスクを得意とします。
一方、Perplexity AIは「対話型検索エンジン（Answer Engine）」としての性格を強く持ちます。ユーザーの質問に対し、リアルタイムでウェブ検索を行い、その検索結果をLLMに読み込ませて回答を生成します。技術的にはRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）と呼ばれる手法を一般ユーザー向けに洗練させたサービスであり、情報の「鮮度」と「出典の明示」に主眼が置かれています。
日本企業の商習慣における「出典（ソース）」の重要性
日本企業における意思決定や資料作成プロセスでは、情報の正確性とエビデンス（根拠）が厳しく問われます。この点において、Perplexity AIのアプローチは日本の実務と親和性が高いと言えます。
ChatGPTもブラウジング機能を有していますが、基本的には学習済みデータ内の知識を優先する傾向があり、時としてハルシネーション（もっともらしい嘘）を出力するリスクがあります。これに対しPerplexityは、回答の文節ごとに参照元のURLを脚注として提示するため、ユーザーは「この情報がどこから来たのか」を即座に一次情報に当たって確認（裏取り）することができます。
稟議書や調査レポートを作成する際、ファクトチェックの工数を削減できる点は、Perplexityの大きなメリットです。一方で、既存の情報を整理するのではなく、全く新しいアイデアのブレインストーミングや、社内データを前提とした定型文の作成、高度なプログラミング支援においては、推論能力に特化したChatGPTの方に分があります。
セキュリティとデータガバナンスの観点
企業導入において避けて通れないのがセキュリティです。ChatGPT（Team/Enterpriseプラン）もPerplexity（Enterprise Pro）も、入力データを学習に利用しない設定や、SOC2などのセキュリティ基準への準拠を謳っており、エンタープライズレベルでの利用環境は整いつつあります。
しかし、本質的なリスク管理として考慮すべきは「何に依存するか」です。Perplexityは外部ウェブサイトの情報を集約するため、参照先の信頼性までは保証しません。検索上位に表示される不正確な記事を引用して回答を作成するリスクは残ります。したがって、ツールを導入するだけでなく、「AIが提示したソースを必ず人間が確認する」という業務フローの策定が不可欠です。
また、日本国内の著作権法とAI活用の議論が進む中、Perplexityのように「検索結果を要約して提示する」行為が、将来的にメディアとの関係性の中でどのような法的整理になるかについても、法務・知財担当者は注視しておく必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
ChatGPTとPerplexityの比較から見えてくる、日本企業が取るべきAI戦略の要点は以下の通りです。
1. 「検索」と「生成」の使い分けをルール化する
「市場調査やニュースの要約、規制動向の確認」にはPerplexity（またはCopilotなどの検索連動型）、「メールの起案、コード生成、長文の要約、壁打ち」にはChatGPT、といった具合に、タスクの性質に応じてツールを使い分けるリテラシー教育が必要です。万能なツールを一つ導入して終わりではなく、適材適所のポートフォリオを組むことが重要です。
2. 社内版RAG構築の試金石にする
Perplexityの利便性は、企業が自社データを使って構築しようとしている「社内文書検索システム（社内RAG）」の理想形に近いものです。外部情報の検索にPerplexityを活用しつつ、そのUX（ユーザー体験）をベンチマークとして、自社のナレッジベース活用をどう設計するか検討する材料になります。
3. ファクトチェック文化の再徹底
出典が明示されるツールであっても、最終的な責任は人間が負います。「AIがソース付きで回答したから正しい」と盲信するのではなく、提示されたURL先の内容が本当に信頼に足るものかを確認する「目利き力」こそが、これからのビジネスパーソンに求められるスキルとなります。