こんにちは、ヒロです。
ChatGPTやClaudeを日本語で使っていて「なんか微妙な日本語だな」と感じたことはありませんか？実は、AIには得意な言語と苦手な言語があります。その理由を知ると、AIの使い方が変わります。
AIが最も得意な言語は英語
現在の主要なAIモデルは、英語のデータを最も多く学習しています。インターネット上のテキストの約60%が英語と言われており、学習データの量と質の面で英語が圧倒的に有利です。
日本語の精度が低い理由
日本語は学習データの量が英語より少ないこと、さらに日本語自体の複雑さ（ひらがな・カタカナ・漢字・縦書き横書き・敬語）がAIの学習を難しくしています。
また、日本語は文脈や行間を読む文化が強く、同じ文章でも意図が複数取れる場合があり、AIが正確に解釈しにくいケースがあります。
2026年8月時点、主要AIの日本語対応はどこまで進んだか
営業の仕事でAIを毎日使う中で感じるのは、この1年で日本語の精度が明確に上がったことです。ChatGPTは現行のGPT-5.6ファミリー（Sol・Terra・Luna）になってから、敬語の使い分けや商談メールの言い回しがかなり自然になりました。
ClaudeもSonnet 5・Opus 5・Haiku 4.5・Fable 5という現行モデル群になり、長文の日本語資料を要約させても文脈のズレが減った実感があります。
GeminiもGoogle AI Pro（旧Advanced）でGemini 3.1 Proが使えるようになり、以前より違和感の少ない日本語が返ってくるようになりました。
中国語やスペイン語のように学習データが多い言語も同様に精度が高く、逆に話者数の少ないマイナー言語はまだ精度が大きく下がる傾向があります。AI開発各社が日本語特化の追加学習に力を入れているため、この差は今後さらに縮まっていくと見られています。
実際に日本語と英語を比べてみた
私が実際にやっているのは、取引先向けの提案文をまず日本語で書かせて、次に「英語でも同じ内容を教えて」と聞いて両方を見比べる方法です。専門的な内容ほど、英語の回答の方が具体的で情報量が多いと感じることが今でもあります。
先日、業界の最新動向についてAIに聞いたところ、日本語での回答は一般論にとどまったのに対し、英語で同じ質問をすると、海外の事例や数値を交えた具体的な回答が返ってきました。専門情報は英語の方が母数が多いため、こういう差が今でも出やすいと感じています。
一方で、日常的な相談や雑談レベルの質問であれば、日本語でも十分に自然な回答が返ってくるようになりました。用途によって使い分けるのが、今のところ一番賢いやり方だと感じています。
仕事での活用時の注意点
日本語でのやり取りが多い業務では、AIの回答をそのまま使わず、必ず人の目でニュアンスを確認することが大切です。特に敬語のレベルや、取引先ごとの言い回しの好みは、AI任せにせず自分で最終チェックするようにしています。
特に注意しているのは固有名詞と数字です。日本語の資料をAIに要約させると、稀に会社名や金額の桁がずれて出力されることがあるため、提出前には必ず元の資料と突き合わせて確認するようにしています。
複数のAIを使い分けるという選択肢
1つのAIだけに頼るのではなく、日本語が得意なAI・英語の情報量が多いAIを場面ごとに使い分ける人も増えています。私自身も、資料作成にはClaude、リサーチには英語での質問も試すChatGPTと用途で使い分けるようにしてから、無駄な聞き直しが減りました。
複数のAIをまとめて比較・活用したい方は、Doraverseで複数AIを使い分けた体験も参考にしてみてください。1つのアプリで複数のAIの回答を見比べられると、言語による得意不得意の差もより実感しやすくなります。
よくある質問
Q. なぜ言語によって精度が違う？
A. 学習データの量と、日本語特有の文法・敬語の複雑さが影響しています。
Q. 日本語特化のAIはある？
A. 国内企業を中心に開発が進んでおり、今後さらに選択肢が増える見込みです。
Q. 日本語と英語、どちらで質問すべき？
A. 専門的で込み入った内容は英語で、日常的な相談は日本語で、と使い分けるのがおすすめです。
まとめ
AIの言語ごとの精度差は、学習データの量と言語構造の複雑さから生まれています。この1年で日本語の精度は確実に上がっていますが、専門的な内容では今も英語の方が情報量が多い場面があります。用途に応じて言語やAIを使い分けることが、今のところ一番賢い付き合い方だと感じています。