対話型AIおすすめ比較ガイド｜目的別の選び方・活用方法・法規制まで徹底解説

最近、AIの進化によって、多くの業務や作業の効率化が可能になっています。

中でも、初心者でも利用しやすい「対話型AI」が発展したことにより、文章作成や情報収集、プログラミング、資料作成など、さまざまな作業をAIがサポートしてくれる時代になりました。

しかし、ChatGPTやGemini、Claude、Microsoft Copilotなど多くのサービスが登場したことで、「結局どれを選べばいいの？」と迷っている方も多いのではないでしょうか？

また、料金プランや機能の違いが分かりにくく、「無料版でも十分使えるのか」「ビジネスで利用しても安全なのか」「最新のAIは何ができるのか」といった疑問を抱えている方も多いでしょう。

そこでこの記事では、2026年時点でおすすめの対話型AIを目的別に比較し、それぞれの特徴や意分野などを分かりやすく解説します。

失敗しない選び方やプロンプトエンジニアリングの基本、活用事例、法規制やセキュリティ上の注意点なども紹介していくので、AI選択に迷っている方は最後までお付き合いください。

対話型AIとは何？仕組みと最新トレンドを紹介

対話型AIとは、私たちの質問や指示を理解し、人間と会話するように回答してくれるAIのことです。

近年では文章作成や情報収集だけでなく、画像や音声の解析、プログラミング支援、業務の自動化まで活用の幅が大きく広がっています。

こうした進化を支えているのが、大規模言語モデル（LLM）をはじめとする最新のAI技術です。

この項目では、対話型AIが自然な会話を実現できる仕組みにや、そこにたどり着く歴史について詳しく解説します。

対話型AIを支える大規模言語モデル（LLM）の仕組み

現在、多くの対話型AIが自然な会話を実現できるのは、「LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）」と呼ばれるAI技術が搭載されているためです。

LLMは膨大な文章データを学習し、人間が使う言葉の特徴や文法、知識、文脈を理解することで、まるで人と会話しているかのような自然な文章を生成できます。

LLMはインターネット上のWebサイトや書籍、論文、ニュース記事など、膨大なテキストデータを学習したAIモデルであり、従来のチャットボットのように決められた返答を返すのではなく、入力された内容を理解し、その場に適した文章を新たに生成することが可能です。

このLLMですが、文章の意味を丸暗記しているわけではありません。

大量の文章を学習することで、「次にどの単語が続く可能性が高いか」を高い精度で予測しながら文章を組み立てているのです。

例えば、「今日はとても」という文章が入力された場合、「暑い」「寒い」「楽しい」など複数の候補の中から、前後の文脈に最も適した単語を選び続けることで、自然な文章を生成します。

この予測を高速で繰り返すことで、人間が書いたような文章をリアルタイムで作り出せるのです。

学習データ・推論・トークンの基本

LLMの仕組みを理解するうえで、覚えておきたい用語が「学習データ」「推論」「トークン」の3つです。

学習データとは、AIが知識や言語表現を身につけるために利用した文章や情報を指します。
学習データが豊富であるほど、多様な質問へ対応しやすくなります。

推論とは、ユーザーから質問を受け取ったあと、学習した知識をもとに最適な回答を生成する処理のことです。
現在利用している対話型AIは、この推論を瞬時に行うことで自然な会話を実現しています。

トークンとは、AIが文章を処理する際の最小単位です。
文字数ではなく、単語や記号などを細かく分割した単位で管理されています。
利用できるトークン数が多いほど、一度に長い文章や大量の資料を扱えるため、長文の要約や複雑な会話にも対応しやすくなるのです。

ChatGPT・Gemini・Claudeなどの違いは「AIサービス」と「AIモデル」の違い

対話型AIを比較する際に混同しやすいのが、「AIサービス」と「AIモデル」の違いです。

例えば、ChatGPTはOpenAIが提供する対話型AIサービスであり、その内部ではGPTシリーズのAIモデルが動作しています。
同様に、GeminiはGoogleが提供するサービスとAIモデルの名称であり、ClaudeはAnthropicが開発したAIモデルを活用した対話型AIサービスです。

つまり、私たちが普段利用しているChatGPTやGeminiは「サービス」であり、その回答を生成している頭脳が「AIモデル」と考えると分かりやすいでしょう。

この違いを理解しておくことで、各サービスの特徴や得意分野を比較しやすくなり、自分の目的に合った対話型AIを選びやすくなります。

対話型AIの歴史と現在までの進化

現在の対話型AIは、突然誕生した技術ではありません。
約60年にわたる研究と技術革新を積み重ねることで、人間と自然に会話できるAIへと進化してきました。

対話型AIがどのような歴史を歩んだのかを簡単にまとめると以下のような流れになります。

• チャットボット（ELIZAなど）
• ディープラーニングの発展
• Transformerの登場
• GPTシリーズやGemini・Claudeの誕生
• テキスト中心からマルチモーダルAIへの進化

それぞれ詳しく見ていきましょう。

初期のチャットボット（ELIZAなど）

対話型AIの歴史は、1960年代に開発されたチャットボット「ELIZA（イライザ）」までさかのぼります。
ELIZAは入力された文章の一部を分析し、あらかじめ用意されたルールに従って返答するプログラムでした。

現在の対話型AIと比べると機能は非常に限定的でしたが、「コンピューターと自然な言葉で会話する」という概念を世界に示した画期的な存在です。
その後も多くのチャットボットが登場しましたが、当時は決められたシナリオに沿った受け答えしかできず、柔軟な会話は困難でした。

ディープラーニングの発展

2010年代に入ると、AI技術はディープラーニング（深層学習）の発展によって大きく進化します。
従来は人間が細かくルールを設定していましたが、ディープラーニングでは大量のデータからAI自身が特徴を学習できるようになりました。

この技術革新により、画像認識や音声認識だけでなく、自然言語処理の精度も飛躍的に向上します。
文章の意味や文脈を以前より理解できるようになり、より自然な会話が実現できる土台が整ったのです。

Transformerの登場

2017年には、Googleが発表した「Transformer」というAIモデルが自然言語処理の世界に大きな変革をもたらしました。

Transformerは、文章全体の文脈を効率よく理解できる仕組みを採用しており、それまでの技術よりも長文の理解や自然な文章生成が得意になったのです。
この技術は現在でも多くの対話型AIの基盤となっており、「大規模言語モデル（LLM）」の発展を支える重要な技術として位置付けられています。

GPTシリーズやGemini・Claudeの誕生

Transformerを基盤として登場したのが、上の項目で解説した大規模言語モデル（LLM）です。

このモデルを用いて、OpenAIはGPTシリーズを開発し、対話型AI「ChatGPT」を公開したことで世界的な注目を集めました。
その後、GoogleはGemini、AnthropicはClaudeを発表し、高性能な対話型AIの開発競争が一気に加速します。

現在では、それぞれのサービスが文章作成や情報検索、プログラミング支援、画像解析など独自の強みを持ち、用途に応じて選べる時代になりました。

テキスト中心からマルチモーダルAIへの進化

そして2026年の近年になり、対話型AIはテキストだけを扱う時代から、画像・音声・動画・PDFなど複数の情報を同時に理解できる「マルチモーダルAI」へと進化しています。

例えば、画像を読み取って内容を説明したり、音声で会話したり、資料を分析して要点をまとめたりと、人間とより自然なコミュニケーションが可能になりました。

さらに今後は、AIが複数のアプリやサービスを連携させながら自律的に作業を進める「AIエージェント」の普及も期待されており、対話型AIは今後も大きな進化を続けると考えられています。

対話型AIの最新トレンド

対話型AIは現在も急速な進化を続けており、単に質問へ回答するツールから、人間の仕事や生活を幅広く支援するパートナーへと変化しています。

2026年ではAIの性能向上だけでなく、活用方法や社会への浸透がさらに進む転換点とも言えるでしょう。

この項目では、注目されている最新トレンドを紹介します。

マルチモーダルAIの一般化

これまでの対話型AIはテキストによるやり取りが中心でしたが、現在は画像や音声、動画、PDFなど複数のデータを同時に理解・処理できる「マルチモーダルAI」が主流になりつつあります。

例えば、写真から状況を説明したり、PDFを読み込んで要約したり、音声で会話しながら質問に答えたりと、一つのAIでさまざまな情報を扱えるようになりました。
今後はさらに、リアルタイム動画の解析や複雑なデータ分析など、より高度な活用が広がると期待されています。

AIエージェントによる自律的なタスク実行

近年特に注目されているのがこの「AIエージェント」です。
従来の対話型AIは、人間が質問するたびに回答を返す仕組みでしたが、AIエージェントは目的を理解し、自ら複数の作業を順番に進められる点が特徴となります。

例えば、「来週の出張を手配して」と指示するだけで、交通手段や宿泊先の候補を調べ、スケジュールを整理し、必要な情報をまとめるといった支援が期待できるのです。
今後はビジネスだけでなく、日常生活でも活用の幅が広がるでしょう。

高性能な小型AIモデル（SLM）の普及

AIの性能向上と並行して注目されているのが、小規模言語モデル（SLM：Small Language Model）の発展です。

大規模言語モデル（LLM）は高性能な一方、多くの計算資源を必要とします。
一方、SLMは必要な機能を絞ることで軽量化されており、スマートフォンやノートパソコンなどの端末上でも高速に動作できることが特徴です。

今後は用途に応じて、LLMとSLMを使い分けるケースが増えることでしょう。

AIの安全性・説明可能性への関心が高まる

対話型AIの普及に伴い、回答の正確性や安全性も重要なテーマとなっています。

AIは便利である一方、誤った情報を生成する「ハルシネーション」や、学習データの偏りによるバイアスなどの課題も抱えています。
そのため、AIがどのような根拠で回答を導き出したのかを分かりやすく示す「説明可能なAI（XAI）」への関心が世界的に高まっているのです。

企業がAIを導入する際も、性能だけでなく透明性や信頼性を重視する動きが今後さらに強まるでしょう。

AIとIoT・XR・ロボット技術の融合

対話型AIは、ほかの先端技術との連携も急速に進んでいます。

例えば、スマートホームではAIが家電を音声で操作したり、XR（AR・VR・MR）では仮想空間内で自然に会話できるAIアシスタントが登場したりと、新たな活用方法が広がっています。

また、ロボットと対話型AIを組み合わせることで、受付業務や介護、製造現場など、人と協力して作業を行う場面も増えているのです。

今後はAI単体ではなく、さまざまなデジタル技術と連携することで、より便利で自然なサービスが実現していくと考えられています。

対話型AIおすすめ比較一覧【2026年最新版】

現在はさまざまな対話型AIが登場しており、それぞれ得意分野や料金、利用できる機能が異なります。

そのため、「人気だから」という理由だけで選ぶと、自分の用途に合わず十分に活用できない可能性があるのです。

なので、文章作成に強いAIや最新情報の検索が得意なAI、Microsoft 365との連携に優れたAIやプログラミング支援に特化したAIなど、それぞれの特徴と活用用途とを照らし合わせて選ぶ必要があります。

最新対話型AIの比較表は以下の通りです。

サービス名	おすすめ用途	無料版	有料版（税込目安）	日本語性能	Web検索	ファイル解析	画像・音声対応	外部サービス連携	商用利用	向いている人
ChatGPT	総合利用・文章作成・学習・企画	○	約20ドル/月～	★★★★★	○	◎	◎	◎	○	初心者から上級者まで幅広く利用したい人
Gemini	Googleサービス連携・情報整理	○	約2,900円/月～	★★★★★	◎	◎	◎	◎	○	Gmail・Googleドキュメントをよく使う人
Claude	長文作成・資料分析・要約	○	約20ドル/月～	★★★★★	○	◎	○	○	○	長文の文章作成やPDF分析を行う人
Microsoft Copilot	業務効率化・Microsoft 365	○	Microsoft 365プランによる	★★★★☆	◎	◎	◎	◎	○	Word・Excel・PowerPointを活用する人
Perplexity AI	情報検索・リサーチ	○	約20ドル/月～	★★★★☆	◎	○	○	○	○	最新情報を素早く調べたい人
GitHub Copilot	プログラミング支援	×（試用あり）	約10ドル/月～	★★★★☆	△	○	×	IDE連携	○	エンジニア・プログラマー

それぞれ、目的ごとに整理して詳しく見ていきましょう。

総合力を重視する人におすすめの対話型AI：ChatGPT

幅広い用途で活用したい場合は、ChatGPTがおすすめです。
文章作成や要約、アイデア出し、翻訳、プログラミング支援など、多くの作業を1つのサービスでこなせます。
また、画像やファイルの解析にも対応しており、仕事から日常生活まで幅広く活躍することが可能です。

初心者でも使いやすい操作性に加え、拡張機能や外部サービスとの連携も充実しているため、「まずは1つだけ選びたい」という方には最適なサービスと言えるでしょう。

最新情報の検索におすすめの対話型AI：Perplexity AI

最新ニュースや市場動向、技術情報などを調べる機会が多い方には、Perplexity AIがおすすめです。
検索結果とあわせて情報源を表示するため、回答の根拠を確認しながら情報収集できます。

また、GeminiやChatGPTもWeb検索機能に対応しており、最新情報を取得できるようにはなっています。
ただし、情報の正確性を確認するためにも、重要な内容は公式サイトや一次情報もあわせて確認することが必須です。

文章作成におすすめの対話型AI：ChatGPTまたはClaude

ブログ記事やメール、企画書、レポートなどを作成するなら、ChatGPTとClaudeが特におすすめです。

ChatGPTは幅広いジャンルの文章作成やアイデア出しが得意で、Claudeは自然で読みやすい長文や要約、資料の分析に強みがあります。

文章の見出しやアイディアをChatGPTで生成し、長文の出力をClaudeで生成するといった、用途に応じて使い分けることで、文章作成の効率を大きく向上させられるでしょう。

ビジネス利用におすすめの対話型AI：Microsoft CopilotまたはGemini

業務効率化を目的とする場合は、利用しているオフィスソフトとの連携を重視すると選びやすくなります。

Microsoft 365を利用している企業であればMicrosoft Copilot、Google Workspaceを利用している場合はGeminiがおすすめです。

メール作成や資料作成、会議の要約、データ整理などをAIが支援することで、生産性の向上が期待できます。

---

プログラミングにおすすめの対話型AI：GitHub Copilot

プログラミングやシステム開発では、GitHub Copilotが代表的なサービスです。
コード補完やバグ修正、リファクタリングなどを支援し、開発効率を格段に高めることが可能になります。

また、ChatGPTやClaudeもコード生成やエラー解析、アルゴリズムの提案などに対応しているため、設計からデバッグまで幅広くサポート可能です。

無料で試したい人向けの対話型AI：ほぼすべて無料プランあり

初めて対話型AIを利用する方は、無料プランが用意されているサービスから試すのがおすすめです。
ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity AIなどは無料でも利用できるため、基本的な文章作成や質問応答、情報収集を体験することができます。

まずは複数のサービスを実際に使い比べ、自分にとって使いやすいAIを見つけたうえで、有料プランへの移行を検討すると失敗が少ないでしょう。

このように主要な対話型AIにはそれぞれ得意分野があります。
なので文章作成や情報収集、プログラミング、業務効率化など、自分の目的に合わせて選ぶことが重要なのです。

一方で、どの対話型AIを利用する場合でも、誤情報や情報漏えい、著作権など注意すべき点があります。
次は、安全に対話型AIを活用するために知っておきたいポイントを解説しましょう。

対話型AIを利用する際の注意点とリスク

対話型AIは文章作成や情報収集、業務効率化など、さまざまな場面で活用できる便利なツールです。

その一方で、誤った情報を生成したり、個人情報や機密情報の取り扱いに注意が必要だったりと、利用するうえで知っておきたいリスクも存在します。

ここでは、対話型AIを利用する際に知っておきたい代表的なリスクと、安全に活用するためのポイントについて解説していきます。

対話型AIは誤った情報を生成することがある

対話型AIは膨大なデータをもとに自然な文章を生成できますが、必ずしもすべての回答が正しいとは限りません。
実際には存在しない情報や誤った内容を、あたかも事実であるかのように回答してしまうことがあります。
この現象は「ハルシネーション」と呼ばれ、現在の対話型AIが抱える代表的な課題の一つです。

例を出すと、専門的な内容を出力した際に、実在しない統計データや論文を引用したり、法律や医療、金融などの専門分野で誤った回答を生成したりするケースがあります。
一見すると自然で説得力のある文章であるため、誤りに気付きにくい点にも注意が必要です。

解決策としては、対話型AIの回答は参考情報として活用し、重要な内容については公式サイトや公的機関、一次情報などの信頼できる情報源で確認することで回避できます。
特に、仕事や学術研究、契約書の作成など、正確性が求められる場面では、AIの回答をそのまま採用せず、人による確認を必ず行いましょう。

また、質問の仕方を工夫することで、誤情報のリスクをある程度抑えることも可能です。
例えば、「情報源をあわせて提示してください」「根拠を示してください」「分からない場合は分からないと回答してください」といった条件を加えることで、回答の信頼性を確認しやすくなります。

対話型AIに個人情報や機密情報を入力しない

対話型AIを利用する際は、個人情報や機密情報を安易に入力しないことが重要になります。
氏名や住所、電話番号、メールアドレスのほか、企業の顧客情報や未公開の企画書、契約書の内容などを入力すると、情報漏えいにつながるリスクがあるのです。

現在、多くの対話型AIでは、ユーザーが入力したデータの取り扱いに関する設定が用意されてはいます。
しかし、サービスによって保存期間や利用目的、学習への利用有無などが異なるため、「AIだから安全」と思い込まず、利用規約やプライバシーポリシーを事前に確認する必要があるのです。

解決方法としては、業務で対話型AIを利用する場合に機密情報を匿名化して入力したり、社内で利用ルールを定めたりするなど、適切な情報管理を徹底しましょう。
業向けプランなどでは、入力データをAIの学習に利用しない設定が提供されているサービスもあるため、セキュリティを重視する場合は導入を検討するのもよいでしょう。

「入力しても問題ない情報」と「入力してはいけない情報」をあらかじめ整理しておくことが重要となるのです。

対話型AIの生成物には著作権上の注意が必要

対話型AIが生成した文章や画像は便利ですが、そのまま利用できるとは限りません。
サービスごとに利用規約が異なるほか、生成されたコンテンツの内容によっては、第三者の著作権や商標権などを侵害するおそれがあります。

特に、既存の作品やキャラクター、企業のロゴなどを再現するような指示を与えた場合は注意が必要です。
たとえAIが作成した文章であっても、引用元が適切に示されていなかったり、既存の文章と類似していたりするケースもあるため、そのまま公開するのではなく内容を確認し、必要に応じて修正が必要になります。

解決方法としては、ブログ記事や広告、資料などといった商用利用にあたる場合、利用している対話型AIの利用規約を確認するとともに、最終的な内容は必ず人の目でチェックすることが必須です。
AIはあくまでも文章作成を支援するツールであり、公開するコンテンツの責任は利用者自身にあります。

著作権トラブルを防ぐためにも、AIが生成した内容をそのまま使うのではなく、自分で加筆・修正や事実確認を行い、オリジナリティのあるコンテンツへ仕上げると安心でしょう。

対話型AIの利用規約とデータ学習設定を確認する

対話型AIを利用する前に、利用規約やプライバシーポリシー、データ学習に関する設定を確認する必要があります。
サービスによっては、入力した内容がAIの品質向上を目的として利用される場合があるためです。

多くの対話型AIでは、設定画面から学習への利用をオフにできる機能や、企業向けに入力データを学習へ利用しないプランが提供されています。
個人利用・法人利用を問わず、自分の利用目的に合わせて適切な設定を行うことが大切です。

安心して対話型AIを活用するためにも、初めて利用するサービスでは利用規約やデータの取り扱いを一度確認し、必要に応じてプライバシー設定を見直すようにしましょう。

対話型AIと法規制｜日本・海外の2026年最新動向

対話型AIの普及に伴い、日本だけでなく世界各国でAIに関する法整備やガイドラインの策定が進んでいます。
特に企業でAIを活用する場合は、著作権や個人情報保護、AIが生成したコンテンツの透明性など、さまざまなルールを理解する必要があるのです。

現時点ではAIを包括的に規制する法律は国によって異なりますが、EUではAI Act、日本ではAI事業者向けガイドラインなど、AIの安全な活用を目的とした取り組みが進められています。

この項目では、2026年時点で知っておきたい対話型AIに関する法規制やガイドライン、企業が押さえておきたいポイントについて解説していきます。

対話型AIに関係するEU AI Actの考え方

EU AI Actは、AIをリスクの大きさに応じて規制する世界初の包括的なAI法です。
危険性の高いAIほど厳しいルールが適用される「リスクベースアプローチ」を採用しており、生成AIについても情報開示や透明性の確保などが求められています。

日本企業であってもEU域内でサービスを提供する場合は影響を受ける可能性があるため、法人利用ではEU AI Actの考え方を理解しておく必要があるでしょう。

対話型AIに関する日本のAIガイドライン

日本では、AIを包括的に規制する法律ではなく、政府が策定したAI事業者向けガイドラインを中心に、安全なAI活用が推進されています。
事業者には、透明性や安全性、公平性、プライバシーへの配慮などが求められるのです。

現時点では罰則を伴う法律ではありませんが、企業がAIを導入する際の基本的な指針として、多くの企業が参考にしています。

対話型AIと著作権法の関係

対話型AIが生成した文章や画像は、利用規約だけでなく著作権にも注意が必要です。
AIが既存の作品と酷似したコンテンツを生成する可能性もあるため、そのまま公開・商用利用するのではなく、内容を確認したうえで利用する必要があります。

また、生成AIを利用してコンテンツを作成する場合でも、最終的な公開責任は利用者にあることを理解しておきましょう。

対話型AIによる生成コンテンツの透明性

AIで作成した文章や画像、動画は、人が作成したものと区別が難しくなっています。
そのため近年は、AIによって生成・加工したコンテンツであることを明示する「透明性」を重視しているのです。

特にニュースや広告、SNSなどでは、誤解や偽情報の拡散を防ぐためにも、AIを利用して作成したコンテンツであることを適切に示す姿勢が求められています。

対話型AIを法人利用する際に整備したい社内ルール

企業で対話型AIを活用する場合は、利用ルールを事前に整備しておくことが重要です。
入力してよい情報と禁止する情報を明確にし、機密情報や個人情報の取り扱い、生成コンテンツの確認方法などを社内で共有しておくことで、情報漏えいや著作権トラブルのリスクを軽減できます。

AIは非常に便利なツールですが、安全に活用するためには、技術だけでなく運用ルールもあわせて整備する必要があるでしょう。

対話型AIの未来予測｜2026年以降に起こる変化

今後の対話型AIは、質問に回答するだけのツールから、複数の作業を自律的に進める「実行するAI」へと進化していくと予測されています。

2026年以降に起こる対話型AIの未来予測をまとめると、以下の通りです。

未来ではユーザーの目的を理解し、情報収集や資料作成、スケジュール調整、各種サービスとの連携まで一連の流れを支援するAIエージェントが、より身近な存在になるでしょう。

さらに、利用履歴や好み、仕事の進め方を理解し、一人ひとりに合わせた提案や支援を行う個人専用AIの普及も予想されます。

また、医療や教育、金融、法律といった専門分野では、業界特有の知識やルールを学習した対話型AIが増えていくでしょう。
専門家の判断を完全に代替するのではなく、情報整理や初期対応、分析支援などを担うことで、人間の業務を補助する役割が中心になると考えられます。

こうした変化により、人間にはAIの回答を確認し、目的に応じて修正し、最終的な判断を下す能力がこれまで以上に求められます。
同時に、AIを活用したサービス開発や業務設計、品質管理、AIガバナンスなど、新しい仕事やビジネスも生まれていくでしょう。

対話型AIの進化は、仕事や生活を大きく便利にする可能性を持っている一方で、誤情報やプライバシー、著作権、責任の所在といった課題も残されています。

今後は、AIの性能を追求するだけでなく、人間が最終的な責任を持ちながら、安全かつ適切に活用する姿勢がより重要になるでしょう。

【まとめ】対応型AIは活用用途によって選ぶべきだが商業利用には注意が必要

この記事では、2026年時点でおすすめの対話型AIを目的別に比較し、それぞれの特徴や意分野などを解説しました。

近年の対話型AIは、多種多様な機能を備えていますが、得意とする作業はサービスによって異なります。

「AIをどのような用途で利用したいのか？」「活用方法はどのようなものなのか？」など、目的に沿って選択し、更にアイディア出し→制作表→生成→裏付けといった作業ごとに使い分けることで、より良い内容を作ることにつながるでしょう。

また、対話型AIは業務効率の向上や作業時間の短縮にとても便利な反面、商業利用時には著作権や個人情報といった注意すべき項目も多く存在しています。

企業や個人業務など仕事で利用する際には、利用規約をよく読んで、使用方法をマニュアル化することをオススメします。