Duck AI 対 ChatGPT：プライバシー、モデル、価格の比較

Duck AIはタブを閉じた瞬間にあなたのことを忘れてしまいます。一方、ChatGPTは、あなたが依頼したかどうかに関わらず、ひっそりとあなたのプロフィールを構築しています。どちらも正しい設計であり、異なるプロンプトに合わせて構築されています。

したがって、「どちらが優れているか」という問い自体は誤りです。一方は、プロンプトがAnthropicやOpenAIに届く前にIPアドレスを削除するプロキシです。もう一方はPythonを実行し、スプレッドシートを読み取り、夜通しタスクを処理し続けます。

Duck AIとChatGPTのどちらを選ぶかは、AIツールにどの程度の仕事を任せたいかによって決まります。ちょっとした質問をするためのプライベートな場所が必要ですか？それとも、コンテキストを記憶し、複数のステップにわたってタスクを遂行する自律型AIが必要ですか？多くのチームは結局両方を使用することになりますが、締め切り前にどのプロンプトをどちらに割り当てるかを決めておけば、問題なく機能します。

本記事では、Duck AIとChatGPTを、プライバシー、モデルの選択肢、メモリ、ファイル処理、価格、コード実行の観点から比較し、各ツールの弱点や、第三の選択肢の方が適している場合について解説します。

Duck AIとChatGPTの比較概要

Duck AIはプライバシー対策に優れており、ChatGPTは継続的かつ持続的なワークフローに適しています。この比較記事にたどり着いた読者の多くは通常、その両方を求めており、その相反するニーズこそが、選択を見た目以上に難しくしているのです。

セッションのたびに利用履歴を消去するプライバシー重視のプロキシを選ぶべきか、それとも時間の経過とともに賢くなるが、そのためにログインアカウントが必要なワークスペースを選ぶべきか？

Duck AIとChatGPTの比較概要は以下の通りです：

Duck / AIとは？

Duck AIは、サードパーティのAIモデル向けにDuckDuckGoが提供するプライバシー保護プロキシです。Anthropic、OpenAI、Mistralといったプロバイダーとユーザーの間に位置し、プロンプトがモデルに届く前に、ユーザーのIPアドレスやデバイス識別子を削除します。

選択されたプロバイダーが依然として応答を生成しますが、DuckDuckGoはリクエストのルーティング方法と識別方法を変えています。そのため、これはチャットボットモデルというよりは、チャットインターフェースを備えた匿名化レイヤーに近いものと言えます。

メリット：

デメリット：

価格

Duck AIについて、実際のユーザーはどのような感想を述べているのでしょうか？

Redditユーザーは次のように述べています：

本当に素晴らしい製品ですね。ウェブ検索やチャットのカスタム、端末内ストレージに対応した、比較的プライベートなAIツールを無料で利用できるなんて、まさに特権的です。皆さん、本当に素晴らしいです。

Duck AIは、DuckDuckGoの無料機能として提供されているため、G2やCapterraに単独の掲載はありません。つまり、引用できるベンダー中立の星評価は存在しません。しかし、Redditなどのフォーラムでは、いくつかのコミュニティでの議論が見られます。その一例がr/BetterOfflineのスレッドで、あるRedditorは次のように述べています。「人々がDuckDuckGoを推奨するのは、そのAIがGoogleのAIに勝っているからではなく、AIを完全にオフにできるからです。」

Duck AIの弱点

Duck AIは回答した後、処理を停止します。匿名での質問や、モデルの簡単な比較、アカウントなしでAIを利用したいユーザーに最適です。1回のやり取りを超える内容は、ユーザー自身で手作業でつなぎ合わせる必要があります。別々のチャット間でコンテキストを引き継いだり、スプレッドシートを分析したり、コードを実行したり、回答後にやることがある場合は、他のツールが必要になります。

ChatGPTとは？

ChatGPTはOpenAIが提供するAIワークスペースです。過去の会話を記憶したり、アップロードされたファイルを読み込んだり、サンドボックス内でPythonを実行したり、ウェブを閲覧したり、Workを通じて長めの多段階タスクを処理したりすることができます。ログインすると、履歴、メモリ、プロジェクト、連携ツールがロック解除され、継続的な仕事に役立ちます。

メリット：

デメリット：

価格

ChatGPTについて、実際のユーザーはどのような声を上げているのか？

G2のユーザーは次のように述べています：

私はソフトウェアエンジニアとして、特にJava、Spring Boot、React、およびシステム設計のタスクにおいて、バックエンドおよびフロントエンド開発を効率化するために、毎日ChatGPTを利用しています。これにより、定型コードの生成、問題のデバッグ、馴染みのない概念の解説、技術文書の草案作成などを、はるかに迅速に行うことができます。 私が最も評価しているのは、単なるコードだけでなく、明確な説明付きの具体的な解決策を提供してくれる点です。これにより、開発と学習の両方において非常に価値のあるツールとなっています。生産性の向上と開発時間の短縮を図るため、今では私のワークフローに欠かせない存在となっています。

ChatGPTは、G2で4.6/5、Capterraで4.4/5の評価を得ています。ユーザーからは、文章作成、コード作成、リサーチにおけるその汎用性が高く評価されています。

ChatGPTの限界

ChatGPTの最も強力な継続性機能は、ログイン済みアカウントに依存しており、それがメモリと永続的なコンテキストを得るためのトレードオフとなっています。これは、継続性が必要な多段階の仕事、文書、コード、調査、あるいはセッションをまたいでプロジェクトを推進するエージェントに適しています。デフォルトでDuck AIのような匿名化を望む場合、プライバシー設定の管理を避けたい場合、あるいは保存された個人のコンテキストなしに新しい会話を毎回開始したい場合は、このツールは適していません。 また、6段階の価格体系のため、モデルや利用条件の比較も難しくなっています。

Duck AIとChatGPTの機能比較

6つの評価軸において、Duck AIはプロンプトレベルのプライバシーと複数プロバイダーのモデルへのアクセスで優位に立っています。ChatGPTはメモリ、ファイル処理、コード実行、エージェントの面で優れています。決定的な違いは、その仕事が1回のやり取りを超えて持続するかどうかです。Duck AIは単一の匿名質問に対応するように設計されているのに対し、ChatGPTはセッションをまたいで積み重ねていく仕事を想定して設計されています。

1. プライバシーとデータ取り扱い

Duck AIはプライバシーをインフラとして扱っています。DuckDuckGoは、ユーザーのプロンプトがAnthropic、OpenAI、Mistral、またはTinfoilに届く前に、IPアドレスや個人を特定できるメタデータを削除します。これにより、リクエストはユーザー本人からではなく、DuckDuckGoから送信されたものとして扱われます。 アカウントは不要であり、プロバイダーとの契約により、これらのチャットデータを用いたモデル学習は禁止されています。Duck AIは、タイムゾーン、単位設定、都市レベルの場所情報など、限定的なコンテキスト情報を送信する場合がありますが、DuckDuckGoは匿名化された集計利用データを収集します。

ChatGPTは異なるアプローチをとっています。対応地域ではアカウントなしで基本機能を利用できますが、チャットの保存、メモリの使用、プロジェクトの作成、およびほとんどの高度なツールのロック解除には、依然としてアカウントが必要です。コンシューマー向けプランでは、「すべてのユーザーのためにモデルを改善する」という設定をオフに切り替えない限り、OpenAIはモデルの改善のためにユーザーのチャットを利用する場合があります。この変更は今後のチャットにのみ適用され、過去のチャットやアカウントの削除は別途行う必要があります。

2. モデルの利用可能性と種類

Duck AIの無料プランでは、4つの異なるプロバイダーが提供する6つのモデルを利用できます：Claude 4.5 Haiku（Anthropic）、GPT-5.4 nanoおよびGPT-5.4 mini（OpenAI）、Mistral Small 4（Mistral AI）、gpt-oss-120b、Gemma 4 31B（Tinfoilがホスト）。 有料プランでは、GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.8が追加されます。会話の途中でモデルを切り替えることができるため、同じプロンプトに対して各AIモデルがどのように対応するかをテストできます。

ChatGPTは、OpenAI独自のモデルスタックをさらに深く活用しています。GPT-5.5 Instantは日常的なチャットに対応し、GPT-5.6 Solはより高度な推論タスク向けに、対象となる有料プランで順次提供されています （注：OpenAIはデフォルトのモデルを頻繁に変更しています。現在のデフォルトモデルについてはChatGPTの料金プランをご確認ください）。Sol Proは範囲の最上位に位置します。 TerraとLunaはWorkおよびCodexの一部を支えていますが、標準的なChatGPTの会話ではこれらを選択することはできません。また、Proユーザーは最高レベルの推論能力と最大のコンテキストウィンドウを利用できます。

両者のトレードオフは「幅」と「深さ」のバランスにある。Duck AIでは、1つのインターフェース内で複数のプロバイダーのモデルを比較できる。ChatGPTはOpenAIのモデルファミリーに限定されるが、詳細なリサーチ、データ分析、仕事、Codexといったネイティブツールが追加されている。

3. メモリとコンテキストの連続性

Duck AIには、別々の会話間で記憶が引き継がれる機能はありません。「最近のチャット」や「同期・バックアップ」機能を使えば、以前のスレッドを再開することができ、モデルはそのスレッド内のメッセージから会話を続けることができます。しかし、別のチャットに詳細を持ち越したり、ユーザーの好みを記録したりすることはありません。

コンテキストを引き継ぐ必要がある場合は、以前の会話から関連するテキストを手動で新しい会話に貼り付けます。各セッションのコンテキストウィンドウは、選択したサードパーティ製モデルによって決まります（Claude、GPT、Mistralにはそれぞれ独自のリミットがあります）。

一方、ChatGPTのメモリは2つの層で動作します。1つ目は「Dreaming」と呼ばれるバックグラウンドでの合成プロセスで、会話履歴全体を非同期でスキャンし、パターンを抽出して、ユーザーの現在のプロフィールを書き換えていきます。「これを覚えておく」といった操作をユーザーがクリックする必要はありません。システムが重要な情報を判断し、古いエントリーを自動的に更新します。

2つ目のレイヤーは「プロジェクト」です。これは専用のワークスペースであり、チャットをグループ化したり、参照ファイルをアップロードしたり（Freeプラン：5件、Plusプラン：25件、Proプラン：40件）、そのワークスペース内のすべての会話に適用されるプロジェクトレベルの指示を設定したりできます。プロジェクトはチームメンバーと共有することも可能で、チーム全体が同じコンテキストに基づいて作業を進めることができます。

4. ファイル処理とマルチモーダル機能

Duck AIは、一部のモデルにおいて画像やPDFのアップロードをサポートしています（現在、Claude Haiku 4.5およびGPT-5.4モデルが画像処理をサポートしています）。 ページ数リミットはプランごとに異なり、Freeプランでは15ページ、Plusプランでは35ページ、Proプランでは50ページです。モデルにPDFの要約、特定の詳細情報の抽出、画像の説明を依頼することができます。ただし、スプレッドシートは現在未対応です。なお、チャット履歴はデフォルトでローカルに保存されますが、アップロードされたファイルはデバイス外へ送信されます。これらのファイルは、識別可能なメタデータを含まず、選択されたプロバイダーに送信されます。

ChatGPTは、CSV、XLSX、PDF、DOCX、TXT、画像など、より幅広いフォーマットに対応しています。違いはアップロード後の処理にあります。ChatGPTは、スプレッドシートに対してPythonを実行し、ピボットテーブルの作成、チャートの生成、異常値の検出、クリーン化されたデータセットの出力が可能です。また、詳細な調査では、ファイル分析とリアルタイムのウェブ検索を連携させ、複数の情報源に基づくレポートを作成します。 また、「ChatGPT for Excel」および「ChatGPT for Google スプレッドシート」では、モデルをワークブックに直接組み込み、式を作成したり、シナリオを実行したり、セルをリアルタイムで更新したりすることができます。

5. コード実行とエージェント型ワークフロー

Duck AIは応答としてコードを生成しますが、それ以上の機能はありません。このモデルはPython関数の記述、正規表現の説明、シェルスクリプトの草案作成が可能で、生成されたコードを自分の環境にコピー＆貼り付けして実行できます。サンドボックスや実行レイヤーはなく、ツールが生成した出力に基づいて動作する仕組みもありません。 「このデータセットを分析して結果をチャート化してください」と依頼すると、動作するスクリプトと、自分で開く必要があるPython環境が得られ、それに約4分間の作業時間がかかります。

ChatGPTはネイティブにコードを実行します。サンドボックス化されたPython環境が会話画面内で直接動作するため、チャット内で計算結果の表示、チャートのレンダリング、ファイルのダウンロードが可能です。単一ターンでの実行にとどまらず、Codexはこの機能を本格的なコーディングエージェントへと拡張しています。機能の構築、ファイル横断的なコードのリファクタリング、テストの実行、プルリクエストの送信などが可能です。

OSによって強制されるサンドボックス内で動作し、承認ポリシーを自由に設定できるため、定義された境界内で自律的に動作し、その境界を越えそうになると動作を停止して確認を求めます。

さらに、「ChatGPT Work」は、与えられた成果物に基づき、利用可能なプロジェクトやアプリのコンテキストを活用し、成果物を生成するために必要なステップを順を追って実行します。スケジュールされたタスク機能を使えば、「毎晩問題の優先順位付けを行い、週末のチケットからMondayレポートを生成する」といった定期的なワークフローを、手動でのプロンプトなしに実行させることができます。

Duck AIには、これらに相当する機能は一切ありません。

Duck AIとChatGPTの選び方

アカウントに添付したくないプロンプトにはDuck AIを、処理にメモリや実行能力、あるいはセッション間の継続性が必要な仕事にはChatGPTを選びましょう。プライバシーとコンテキストの永続性の両方が必要な場合は、ツールごとではなくプロンプトごとに判断してください。決定的な要因は、結局のところプロンプトの機密性とセッションの長さであり、どちらのモデルのベンチマークスコアが高いかではありません。

次のような場合はDuck AIを選びましょう：

次のような場合はChatGPTを選びましょう：

次のような場合は、どちらかを唯一のツールとして選択しないでください： チームが日常的にクライアントデータや規制対象データを扱っている場合。一般的なチャットボットは、質問された仕事内容を把握できないため、依然として誰かが手動でコンテキストを貼り付ける必要があります。その貼り付け作業の過程で情報漏洩のリスクが生じます（これについては後述します）。

RedditユーザーはDuck AIとChatGPTについてどう言っているか？

Reddit上でのこれら2つのツールに対する評価は、異例なほど明確に分かれている。Duck AIのユーザーは何よりも「プライバシー」を重視している。一方、ChatGPTのユーザーはそれとは正反対の理由、つまり保存された履歴や「プロジェクト」、蓄積されたコンテキストによって、ツール切り替えに大きなコストを感じる点を挙げている。どちらの陣営も、出力の品質についてはあまり議論していない。

Duck AIに関するRedditユーザーの反応

Redditユーザーのshimoheihei2は次のように書き込んでいます：

Duck AIは、AIモデルのウェブサイトにアカウント登録することなくAIを利用できるサービスです。非常に便利なツールです。

アカウント登録も、初期設定も、質問をする前にサブスクリプションの契約を決める必要もありません。モデル自体が他でも利用可能であっても、プライバシーを最優先するユーザーが繰り返し利用し続ける理由はここにあります。

別のユーザーであるx-15a2は、よりバランスの取れた見解を共有した：

私自身、この機能を時折利用していますが、多くの場合、便利だと感じています。回答にエラーがあることもありますが、チャットモデルを切り替えると正しい回答が得られることがよくあります。

モデルを切り替えることで、素早く別の意見を得ることができ、これは便利です。しかし、Duck AIは追加のフィルタリングを行わずに応答をそのまま出力するため、出力内容を読んで正確かどうかを自分で判断する必要があります。複数のモデルを活用することで、矛盾点をより早く見つけることができますが、最終的な判断は依然としてユーザー自身に委ねられます。

ChatGPTに関するRedditユーザーの反応

RedditユーザーのMaclimes氏は、ChatGPTから離れることが難しいと感じる理由を次のように説明しています：

ChatGPTには、私の記憶やプロジェクトなど、あらゆるデータがすでに保存されています。他のサービスに切り替えるには、私のニーズに合うよう、はるかに優れている必要がありますが、現時点ではそうではありません。もしChatGPTの性能が著しく低下し、他のサービスに切り替える価値が出るような状況になれば、乗り換えるでしょう。

別のRedditユーザーは次のように付け加えた：

このツールは私の指示を極めて忠実に実行し、私のワークフローにうまく適合し、長時間かかるタスクも驚くほど一貫して処理してくれます。前回、一晩中稼働させた際、同じ機能に対して13時間以上も処理を続けていました。

私にとって、利用状況の違いも顕著でした。

これは、継続的な作業においてChatGPTが持つ主な強みを示しています。ChatGPTは詳細な指示に従い、確立されたワークフローを遵守し、単一の応答にとどまらず、複雑なタスクを継続して処理し続けることができます。

編集部のまとめ： 両者の傾向は一貫している。Duck AIのユーザーは「コミットメント不要のアクセス」に価値を置いている。つまり、質問をして答えを得て、痕跡を残さないことだ。一方、ChatGPTのユーザーは「蓄積されたコンテキスト」に価値を置いている。このツールは使い続ければ続けるほど精度が向上し、その相乗効果は他では再現が難しい。 どちらを選ぶかは、個々のプロンプトに対する出力の質の問題ではありません。設計上、ユーザーのことを「忘れる」ツールと、デフォルトでユーザーを「記憶する」ツールのどちらを望むかという問題なのです。

Duck AIとChatGPTの価格比較

Duck AIとChatGPTの価格設定は、直接比較できるものではありません。Duck AIの有料アクセスは、4つの要素からなるプライバシーサブスクリプションの一部として提供されているのに対し、ChatGPTは主にAIの利用量増加、高性能なモデル、追加ツールに対して課金されます。

「プライベート」だからといって、必ずしも機密仕事への利用が承認されているとは限らない

Duck AIは、質問内容ではなく、質問者を匿名化します。クライアント名やスタッフの業績評価が含まれる提案書の場合、IPアドレスがどれほど徹底的に削除されていても、個人や企業を特定することは可能です。また、DuckDuckGoは、アップロードされた画像やファイル内の詳細情報が、処理やモデレーションのために共有される可能性があることも指摘しています。匿名性はプライバシー保護のための手段であり、コンプライアンスの保証ではありません。

Duck AIはプロンプトに関する個人情報を保護します。管理されたChatGPTワークスペースを利用すれば、企業はAIの利用方法を管理できます。いずれの場合も、クライアントデータ、従業員データ、または規制対象のデータをそのまま貼り付けることが許されるわけではありません。

誰も解決しない「プロンプトの選別」問題

多くのチームは、すべてのプロンプトを、その時点で開いているタブに自動的に送信しています。この習慣は、間違ったツールを選んでしまうことよりも、さらに多くの情報漏洩を引き起こす原因となります。

シスコの「2025年データプライバシーベンチマークアンケート」では、12カ国にわたる2,600人のプライバシーおよびセキュリティ専門家を対象にアンケートが行われました。回答者の64％が、生成AIツールへの機密情報の漏洩を懸念していると報告しました。同アンケートでは、回答者の半数近くが、それでも従業員の名前や個人情報をそれらのツールに入力したことがあると認めました。

「知る」ことと「やること」の間には隔たりがある。同じ人々が両方のポジションを担っている。彼らはリスクを理解しつつも、データをそのまま貼り付けてしまう。なぜなら、プロンプトを一つひとつ個別に判断するのは時間がかかり、締め切りが迫っているからだ。

ClickUpが独自に行った調査では、逆の観点からも同様の傾向が確認されました。労働者の約60％が、業務を効率化するために無許可のAIを利用していることを認めています。また、管理職の82％は、無許可のAIサイトを単にブロックしただけでは苦情が出るだろうと予想しています。禁止措置は効果がないのです。AIを貼り付けるその瞬間の個人の判断を信頼するアプローチも、やはり効果がないのです。

だからこそ、AI利用におけるデータガバナンスは、制限ではなく分類から始まるのです。効果的なのは、プロンプトごとに再検討するのではなく、締め切り前に一度だけ決定するルーティングルールです。大規模な組織では、AIガバナンスツールを用いてこれを正式に定めています。共有ドキュメントで、通常はほとんどのチームをカバーできます。例えば、「名前、クライアント情報、未公開の番号、認証情報が含まれるものはすべて『ノーアカウント』ツールに送信する。それ以外は、コンテキストが存在する場所に送信する」といった、極めて簡潔なルールです。

これにより、比較の枠組みが変わってきます。Duck AIとChatGPTは、ほとんどのチームが明文化したことのない「トリアージルール」において、異なるポジションを占めています。これらを直接的なライバルとして扱うと、誤った判断を招きます。実際には、これらはライバルというよりは、ルーティングテーブル上の異なるスロットのような存在なのです。

デューク大学のロビンソン・O・エベレット法学・哲学特別教授であり、『The Battle for Your Brain』の著者であるニタ・ファラハニー氏は、その根底にあるトレードオフを一言で次のように要約した：

精神的なプライバシーは、私たちが利便性と引き換えに手放してしまったものであり、今こそ取り戻さなければならないものです。

Duck AIやChatGPTの代替ツールとしてのClickUp

ClickUp Brainは、タスク、ドキュメント、チャット、連携アプリなど、既存の作業内容に基づいて動作するコンテキストAIです。マルチモデルへのアクセスが可能で、データの保持は一切行われません。これは匿名プロキシでも、何もないクリエイティブなサンドボックスでもありません。その代償となるのが適用範囲です。Brainはワークスペース内の情報に基づいて回答し、その回答を再び仕事へと変換します。つまり、有用性を発揮するためには、情報が充実しているワークスペースが必要となります。

メリット：

デメリット：

ClickUpは、AIに共有作業を理解させ、成果物を作成させ、次のステップを同じシステム内で進める必要があるチームにとって、最も有力な選択肢となります。

AIが質問されたプロジェクトをすでに知っている場合、どのような反応を示すのかをご覧ください：

価格

ClickUpについて、実際のユーザーはどのような感想を述べているのでしょうか？

4大陸に800名以上の従業員を擁するデータ分析企業Decimal Point Analyticsは、すでに業務のすべてをClickUp上で運用していました。しかし、AIに関しては、チーム内の取り組みが依然としてばらばらでした。営業部門はあるLLMを使用し、データチームは別のLLMを使用し、マーケティング部門はさらに別のLLMを使用していたのです。ツール間でコンテキストが引き継がれず、出力結果も、それらが支援するプロジェクトとは全く別の場所に保存されていました。

ClickUp Brainがマルチモデルアクセスを導入して以来、各チームはAIアプリ間をタブを切り替えて移動する必要がなくなりました。営業チームはプレゼン資料を作成し、データチームはインサイトを導き出し、プロジェクトマネージャーはタイムラインを予測します。これらすべてが、実際の業務が行われている同じワークスペース内で行われています。その結果、マーケティングチームの日常業務の処理速度は40％向上しました。

CMOのシュリパッド・ナガルナイク氏は次のように述べています：

当社のマーケティングチームは、リクエスト管理、タスクのレビュー、コンテンツ作成、リサーチ、要約など、日々の仕事をより迅速に完了できるようになりました。これらすべてがClickUp Brain上で行われています。これらすべてのモデルをClickUp Brainという1つの場所に集約できることが、最大のメリットの一つです。複数のツールで個別にLLMリサーチを行うのと、ClickUp内で一括して行うのとでは、その効率に大きな差があります。

ClickUpの限界

ClickUpはワークスペースを第一に考えたツールであるため、今回の比較対象となる他の2つのツールよりもセットアップの手間がかかります。もし、今後10秒以内に1つの質問に対する匿名の回答が欲しいのであれば、Duck AIの方がより迅速に回答を得られ、何も要求されません。一方、プロジェクト管理機能のない汎用的なクリエイティブ・サンドボックスをお探しなら、ChatGPTの方が適したツールです。

AIにチームの活動状況を把握させる必要がある場合、ClickUpはその真価を発揮します。つまり、たまにプロンプトを実行する個人ユーザーよりも、ツールを統合しようとしているチームに適しています。共有タスク、ドキュメント、会話、プロジェクトデータに基づいたAIを活用し、その出力をそのまま実行に移せることを望むチームは、ClickUpを利用することで大きなメリットを得られるでしょう。

Duck AI 対 ChatGPT、それとも ClickUp？

この時点で、Duck AIとChatGPTのどちらを選ぶかは、AIに何を期待するかによって異なります。Duck AIは、プライベートで単発的なプロンプトに最適です。ChatGPTは、記憶力、ファイル、コード、および継続性が求められる作業において強みを発揮します。しかし、チームがすでに仕事を行っている同じワークスペース内でAIを活用する必要がある場合は、ClickUpの方が適しているかもしれません。

ClickUpには、Duck AIのような匿名でアカウント不要のアクセス機能はありません。また、幅広い個人的な調査や自由度の高い実験には、依然としてChatGPTの方が適しています。

しかし、複数のAIモデル、ワークスペースのコンテキスト、データ分析、プレゼン資料、プロトタイプ、そして再現可能なワークフローを1か所で利用したいチームにとって、ClickUpは「答えを得る」ことと「それに基づいて行動する」こととの間のギャップを埋めてくれます。

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Duck AIとChatGPTに関するよくある質問

Duck AIの所有者は誰で、そのモデルは誰が開発しているのか？

Duck AIはDuckDuckGoによって開発・運営されており、2024年6月に「DuckDuckGo AI Chat」としてリリースされました。DuckDuckGoは基盤となるモデルを独自に開発しているわけではありません。むしろ、OpenAIやAnthropicといったさまざまなプロバイダーのモデルの前に立ち、匿名化プロキシとして機能しています。ユーザーのプロンプトは、身元情報が削除された状態でそれらのプロバイダーに送信されます。

どのDuck AIモデルを使うべきか？

まずは、GPT-5.4 nanoやClaude Haikuといった低コストなモデルを日常的な質問に使い、高度なモデルはコーディング、分析、長文作成などに取っておくのがおすすめです。 プロンプトを実行するたびにリミットが消費され、高性能なモデルほど1回のプロンプトあたりの消費量が多くなるため、モデルの選択によって1回のセッションで仕事を続けられる時間が決まります。DuckDuckGoは、モデル選択ガイドでモデルごとのコストと機能の内訳を公開しています。拡張推論機能は、有料プランの最上位モデルに限定されています。

Duck AIには利用リミットがありますか？

はい。Duck AIは無料ですが、1日あたりのリミットがあります。有料会員には1日および1週間のリミットが設定されています。1日のリミットに達した場合、セッションを完了するために1週間分のリミットを利用できます。1日あたりのリミットはUTCの深夜0時に、1週間のリミットはUTCの日曜深夜0時にリセットされ、現在の利用状況はDuck AIの設定画面で確認できます。Pro会員はPlus会員の2倍のリミットが適用されます。

Duck AIは、単にインターフェースが異なるだけのChatGPTなのでしょうか？

いいえ。Duck AIは、ユーザーのプロンプトをサードパーティのモデルに転送する匿名化プロキシであり、そのうちの1つがたまたまOpenAIのモデルであるに過ぎません。 DuckDuckGoはユーザーのIPアドレスや個人を特定できるメタデータを削除するため、Anthropic、OpenAI、Mistral、Azure、Tinfoilへのリクエストは、ユーザー本人からではなくDuckDuckGoから送信されたものとして表示されます。このサービスではGPT-5、4 nano、miniが稼働していますが、これらはChatGPTの主力モデルではなく、ChatGPTのメモリ機能、プロジェクト機能、コード実行機能、エージェント機能などは一切搭載されていません。

ChatGPTが自分のチャット履歴を使って学習するのを防ぐにはどうすればよいでしょうか？

ChatGPTのデータ管理設定で、「全員のためにモデルを改善する」をオフにしてください。この設定は今後の会話にのみ適用されるため、過去の会話の削除やアカウントの削除は別途行う必要があります。ビジネスおよび企業向けワークスペースでは、デフォルトで顧客データがトレーニングから除外されます。そのため、規制対象のチームは、ユーザーごとの切り替えに頼るのではなく、これらのプランを購入しています。

アカウントなしでChatGPTは利用できますか？

はい、対応地域では可能です。ただし、ChatGPTをDuck AIよりも選ぶ価値があるとするすべての要素が失われてしまいます。サインアウト状態で利用すると、基本モデルへのアクセスは可能ですが、履歴の保存、メモリ、プロジェクト、連携アプリは利用できません。OpenAIがサインアウトユーザー向けに別途公開しているデータ制御設定を行わない限り、サインアウト状態でのチャット内容は依然としてトレーニングに使用される可能性があります。

Duck AIとChatGPTを併用することはできますか？

そうですね、ほとんどのチームはそこに落ち着きます。実用的な分け方は、あらかじめ定めておく単一のルールです。つまり、名前、クライアント情報、未公開の数値、または認証情報を含むものはすべてアカウント不要のツールに送り、それ以外はコンテキストが保存されている場所に送る、というものです。

Duck AIとChatGPT、どちらがより正確な回答を提供するのか？

同クラスのモデルにおいては、Duck AIはプロバイダーからの応答をそのまま転送し、独自のフィルタリングや修正を行わないため、両者は同等と言えます。 実際には、Duck AIの無料プランはGPT-5.4 nano、GPT-5.4 mini、Claude 4.5 Haikuといった軽量モデルにリミットが設けられているのに対し、ChatGPTは高度な推論においてより正確です。一方、Claude Opus 4.8などの最先端モデルはProプランでのみ利用可能です。いずれの場合も、情報の検証は利用者自身の責任となります。