ChatGPT Search vs Genspark徹底検証！情報収集能力とソースの信頼性をガチ比較

「ChatGPTに調べ物を頼んだけど、この情報、本当に正しいんだっけ…」。

「出典が不明で、結局自分でググり直してしまった」。

多くのビジネスパーソンが日常的にChatGPTを活用する一方で、このような小さなストレスを感じた経験はないでしょうか。

便利な会話形式の裏側で、情報の信頼性や、その後の資料作成といった「もう一歩先」の作業に課題が残っているのも事実です。

もし、単に質問に答えるだけでなく、ゴールを伝えるだけでAIが自律的にリサーチを行い、出典付きの「完成されたレポート」を提出し、さらにはプレゼン資料や分析シートまで作成してくれるとしたら、あなたの仕事はどう変わるでしょうか。

この記事では、多くの人が使い慣れた「ChatGPT Search」と、次世代のAIワークスペースとして注目を集める「Genspark」を徹底比較。

情報収集の精度や信頼性はもちろん、その先の「仕事の進め方」までをどう変えるのか、具体的な機能とユースケースを交えながら、ガチで検証していきます。

AIによる情報収集の”常識”が、今日、変わるかもしれません。

根本的なコンセプトの違い：「チャットボット」 vs 「AIワークスペース」

ChatGPT SearchとGensparkは、一見すると同じ「AIに質問して答えを得るツール」に見えるかもしれません。しかし、その根底にある思想と目指すゴールは全く異なります。この違いを理解することが、両者を正しく評価する第一歩です。

ChatGPT Search：会話形式で手軽に答えを得る「相談相手」

ChatGPT Searchは、その名の通り「会話（チャット）」を起点としたAIアシスタントです。ユーザーが質問を投げかけると、Web上の情報を参照しながら、自然な対話形式で答えを返してくれます。その本質は、優秀な相談相手や壁打ちパートナーと言えるでしょう。

主な特徴は以下の通りです。

• 手軽さ：普段の会話と同じように、気軽に質問できる。
• 対話による深掘り：得られた回答に対して追加の質問を重ねることで、少しずつ理解を深めていける。
• 要約・翻訳：Webページの内容を要約させたり、多言語の情報を翻訳させたりといったタスクが得意。

しかし、その役割はあくまで「情報提供」や「アイデア出し」のサポートにとどまります。最終的な情報の取捨選択、整理、そして資料への落とし込みは、ユーザー自身が行う必要があります。

Genspark：ゴールを伝えると「完成物」を返す「自律型エージェント」

一方、Gensparkは「AIワークスペース」というコンセプトを掲げています。ユーザーがGensparkに伝えるのは、単なる質問ではなく「達成したいゴール」です。例えば、「競合A社とB社の最新動向を比較したレポートを作成して」といった具体的な業務指示です。

この指示に対し、Gensparkは自律的に働く複数のAIエージェントを起動させ、多角的なリサーチを並列実行。最終的に、単なるテキストの回答ではなく、「Sparkpage」と呼ばれる編集済みのレポートページという「完成物」に近い形でアウトプットを提出します。

Gensparkは、ユーザーの「作業を代行する」ことを目指しており、その守備範囲はリサーチに留まりません。スライド作成、データ分析、文章作成など、80以上のAIツールを統合したプラットフォームとして、仕事のプロセスそのものを自動化する「実行役」を担います。

比較表で一目瞭然！コンセプトの違い

このように、ChatGPT Searchが「調べる」プロセスを効率化するツールであるのに対し、Gensparkは「調べて、まとめて、形にする」という一連のワークフローそのものを変革しようとしている点が、最大の違いです。

情報収集能力とソースの信頼性を徹底比較

ビジネスシーンでAIを情報収集に活用する際、最も重要になるのが「情報の精度」と「ソースの信頼性」です。ここでは、ChatGPT SearchとGensparkがどのように情報を収集し、どのような形でアウトプットを生成するのかを比較し、その実力差を検証します。

ChatGPT Searchの情報源と限界

ChatGPTのブラウジング機能は、ユーザーの質問に応じてBing検索などを利用してWebをクロールし、関連情報を収集します。非常に便利ですが、いくつかの課題も指摘されています。

• 単一的な検索プロセス：基本的に1つの検索クエリに対して直線的に情報を探しにいくため、情報の網羅性や多角的な視点が不足することがあります。
• 出典の曖昧さ：回答にソースへのリンクが付与されるようになりましたが、どの部分がどのソースから引用されたのかが不明確な場合があります。そのため、情報の正確性をユーザーが一つ一つ確認（ファクトチェック）する必要が生じます。
• 情報の“ハルシネーション”：AIが事実に基づかない情報を生成してしまう「幻覚」のリスクは依然として存在し、特に複雑なトピックでは注意が必要です。

ChatGPTは手軽な反面、ビジネスの重要な意思決定に使うには、ユーザー側での慎重な検証作業が不可欠と言えます。

Gensparkの「AI Parallel Search」：複数エージェントによる多角的リサーチ

Gensparkの最大の特徴が、「Super Agent」と呼ばれる仕組みによる複数AIエージェントの並列リサーチです。1つの指示に対し、ニュース、論文、ブログ、SNSなど、それぞれ専門分野を持つ複数のエージェントが同時に動き出します。

このアプローチには、明確なメリットがあります。

• 網羅性と客観性：異なるソースから情報を収集し、それらをクロスチェックすることで、偏りの少ない網羅的な情報を得られます。広告やスポンサー枠に影響されない、中立的な情報収集を目指している点もポイントです。
• 徹底した出典明記：Gensparkが生成する「Sparkpage」では、どの記述がどのURLから引用されたものかが明確に紐付けられています。これにより、ユーザーは気になった情報のソースをワンクリックで確認でき、ファクトチェックの負担が劇的に軽減されます。

生成されるアウトプットの質：「テキスト回答」と「Sparkpage」の違い

最終的なアウトプットの質にも、両者のコンセプトの違いが明確に表れます。

ChatGPT Searchの回答は、あくまで会話の中の「テキスト」です。これをレポートや資料に活用するには、ユーザーが内容をコピー＆ペーストし、見出しを付け、構成を整え、デザインを調整するといった編集作業が必須です。

一方、Gensparkの「Sparkpage」は、それ自体が一つの完成されたWebページのような形式で生成されます。

• 目次、見出し、箇条書きが自動で構造化されている
• 比較表やグラフが適切に挿入されている
• 関連する画像や動画が埋め込まれている
• 全ての情報に出典リンクが付与されている

もはやこれは「検索結果」というより「AIが作成したミニレポート」です。URLでチームに共有したり、一部を修正してそのまま提案資料に転用したりと、リサーチ後の作業にシームレスに繋げられるよう設計されています。この「調べて終わり」ではない体験こそ、Gensparkが多くのナレッジワーカーから支持される理由です。

「調べる」の先へ：Genspark HubとMicrosoft連携がもたらす革命

Gensparkの真価は、単発のリサーチ能力だけではありません。プロジェクト全体の文脈を記憶し、日々の業務フローに溶け込むことで、私たちの働き方を根本から変えるポテンシャルを秘めています。

ChatGPTの弱点：忘れっぽいコンテキストと“タブ地獄”

ChatGPTを使ったことがある人なら、「前の会話の内容、覚えててくれたらな…」と感じたことがあるでしょう。チャットの履歴は残りますが、新しいチャットを始めればコンテキストはリセットされます。複数のプロジェクトを並行して進めていると、関連するチャットを探し出すだけでも一苦労です。結果として、ブラウザには無数のChatGPTのタブと参考資料のタブが開き、いわゆる“タブ地獄”に陥りがちです。

Genspark Hub：プロジェクト単位で“全部覚えている”永続的メモリー

この課題を解決するのが、Gensparkの「Genspark Hub」機能です。これは、単なるチャット履歴とは一線を画す、プロジェクト専用のワークスペースです。

• プロジェクトごとの専用スペース：例えば「2026年度マーケティング戦略」というHubを作成すると、そのプロジェクトに関する全ての会話、生成されたSparkpage、アップロードした関連資料がそのHub内に集約されます。
• 永続的なAIメモリー：Hub内の情報をAIがすべて記憶します。これにより、「前回の会議の決定事項を踏まえて、新しい提案スライドの骨子を作って」といった指示が可能になります。毎回ゼロからコンテキストを説明し直す必要がなくなるのです。
• 時間と共に賢くなる：プロジェクトが進むにつれてAIの理解が深まり、チーム特有の用語やスタイル、意思決定の傾向を学習していきます。まるで、プロジェクト専属の優秀なアシスタントが育っていくような感覚です。

これは、会話ごとに記憶が途切れるChatGPTとの決定的な違いであり、Gensparkが単なるツールではなく「パートナー」と成り得る理由です。

仕事のフローを変えるMicrosoft 365ネイティブ統合

2025年11月、GensparkはMicrosoftとの戦略的提携を発表し、そのステージをさらに引き上げました。これにより、Gensparkは「ブラウザ上で使うAIツール」から、「普段の仕事の場所に溶け込むAIエージェント」へと進化します。

具体的には、多くの企業で利用されているOutlook、Teams、Word、ExcelといったMicrosoft 365アプリ内で、直接Gensparkのエージェントを呼び出せるようになります。例えば、

• Outlookで受信した問い合わせメールに対し、Gensparkが関連情報をHubから探して返信文案を作成する。
• Excelでデータを見ながら、Gensparkにグラフ作成やデータ分析を指示する。
• Teamsの会議中に、Gensparkが議事録をリアルタイムで生成し、決定事項をHubに記録する。

このように、アプリを切り替えることなく、今まさに行っている作業の文脈でAIの力を借りられるようになります。これは、仕事の生産性を飛躍的に向上させる大きな一歩と言えるでしょう。

結局どっちが“買い”？料金とコスパ、最適なユーザー像を分析

ここまでGensparkの優れた機能を見てきましたが、最終的に気になるのは「で、結局どっちを使えばいいの？」という点でしょう。ここでは2025年12月時点の料金プランと、それに基づいたコストパフォーマンス、そしてそれぞれにおすすめのユーザー像を整理します。

料金プランと利用可能なAIモデルの比較

まず、両者の代表的な有料プランを比較してみましょう。

• ChatGPT Plus：月額$20。GPT-4oなどの最新モデルへのアクセスが可能です。
• Genspark Plus：月額$24.99（年払いなら実質月額約$19.99）。大きな特徴は、特定のAIモデルに縛られない「マルチモデル環境」である点です。

Gensparkに課金するということは、OpenAIのGPT-5.1、AnthropicのClaude Opus 4.5、GoogleのGemini 3 Pro、さらには動画生成AIのSora 2など、業界トップクラスの最新鋭モデルをまとめて利用できる環境を手に入れることを意味します。個別に各社のサービスを契約することなく、最適なモデルをタスクに応じて使い分けられるのは、非常に大きなアドバンテージです。

コスパで考えるGenspark Plusプランの価値

月額料金だけ見るとGenspark Plusの方が少しだけ高価ですが、その価値は料金差以上にあると考えられます。

GensparkのPlusプランでは、月10,000クレジットが付与されます。これは高度なリサーチや生成タスクに使用するものですが、特筆すべきは、2026年12月31日までのプロモーションとして、GPT-5.1やOpus 4.5といったトップモデルとのチャットが無制限（クレジット消費なし）で利用できる点です。

つまり、日常的なチャットや壁打ちは最新モデルで無制限に行いつつ、ここぞという時の高度なリサーチやレポート生成のためにクレジットを使う、という賢い使い方が可能です。

ChatGPT、Claude、Geminiなどを複数契約している人にとっては、Gensparkに一本化することで、管理の手間とトータルコストを大幅に削減できる可能性があります。

あなたに合うのはどっち？目的別おすすめユーザー像

以上の比較を踏まえ、どちらのツールがあなたに合っているか考えてみましょう。

ChatGPT Searchがおすすめな人

• 日常的な疑問を手軽に解決したい人
• アイデアの壁打ち相手や文章の要約・校正が主な目的の人
• コストを最優先し、月額$20の範囲でAIアシスタントを使いたい人

Gensparkがおすすめな人

• リサーチや情報収集、資料作成に多くの時間を費やしているビジネスパーソン
• 情報の信頼性や出典の明確さを重視する人
• 複数のAIツールを契約していて、一つにまとめたいと考えている人
• チームで共有できるAIアシスタントを探しているフリーランスや中小企業
• プロジェクト管理と情報集約を効率化したい人

もしあなたが後者に当てはまるなら、Gensparkはあなたの働き方を劇的に変えるゲームチェンジャーになるかもしれません。

まとめ：検索の次へ、仕事の“実行役”を手に入れる時代

今回は、ChatGPT SearchとGensparkを比較検証しました。その違いをまとめると以下のようになります。

• コンセプト：ChatGPTは「相談相手」のチャットボット、Gensparkは「実行役」のAIワークスペース。
• 情報収集：Gensparkは複数エージェントによる並列リサーチと明確な出典表示で、より信頼性が高い。
• アウトプット：Gensparkは編集済みの「Sparkpage」を生成し、リサーチ後の作業を大幅に削減する。
• 拡張性：Genspark Hubによる永続的な記憶と、Microsoft 365連携により、実際の業務フローに深く統合される。

もはや私たちは、AIに単に「検索」をさせるのではなく、リサーチから資料作成までの一連のタスクを「実行」させる時代に突入しています。

Gensparkが提供する未来の働き方に少しでも興味が湧いたなら、まずはGensparkのFreeプランから試してみてはいかがでしょうか。1日100クレジットの範囲内でも、その圧倒的な情報収集能力とSparkpageの完成度の高さを十分に体感できるはずです。

さらに詳しい使い方や各機能の深掘りについては、別記事の「Genspark(ジェンスパーク)とは？使い方から料金、評判まで完全網羅【AI検索の決定版】」という完全ガイド記事で徹底的に解説していますので、ぜひそちらもご覧ください。あなたのAI活用が、次のステージへ進むきっかけとなれば幸いです。