汎用AIで十分な場面
日々の多くの作業では、ChatGPTやClaudeが適切であり、Tatsulokは過剰になります：
- 公開知識をもとにしたブレストや下書き
- 自分で検証できる単発の質問
- すでに開いている単一の文書の要約
- コーディングの補助や一般的な調査
違いが現れるところ
差が出るのは、文書が機密で、チームで共有され、答えが検証可能でなければならないときです。
回答が出典を示す
汎用AI（ChatGPT、Claude）
出典がない、または特定の文書や行までたどるのが難しいことが多い。
Tatsulok
すべての回答が該当の元資料と行にリンクします。
チームで共有するライブラリ
汎用AI（ChatGPT、Claude）
有料のチームプランは共有プロジェクトとファイルを備えるが、ライブラリというよりチャット中心の構成。
Tatsulok
永続的で構造化されたチームライブラリが中核。チャットへの添付ではありません。
アクセス制御とガバナンス
汎用AI（ChatGPT、Claude）
チーム向けの文書単位のアクセス制御は限定的。
Tatsulok
アイテム単位のアクセス制御と共有が標準装備。
自社の文書に基づく
汎用AI（ChatGPT、Claude）
一般知識は強力だが、根拠は貼り付けた内容に依存する。
Tatsulok
公開モデルではなく、デフォルトで自社の文書に基づきます。
高リスク業務の検証に対応
汎用AI（ChatGPT、Claude）
デューデリ、法務、コンプライアンス業務では検証が難しい。
Tatsulok
出典優先の設計で、説明責任を果たせる答えのために作られています。
自社の文書とモデル学習
汎用AI（ChatGPT、Claude）
選択するプランや設定によります。
Tatsulok
自社の文書が公開モデルの学習に使われることはありません。
非公開の出典付きライブラリが必要な場面
Tatsulokは、汎用AIが苦しくなるまさにその場面で価値を発揮します：
- 出典が必要なデューデリジェンスやコンプライアンスの質問への回答
- アクセス制御付きで、全員が同じものを使うチームライブラリ
- 公開モデルの学習に決して使われるべきでない機密文書
- 「この情報の出どころは？」に常に答えられる必要のある業務