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目次
- 1 この記事を書いた理由 — Why This Article Exists
- 2 弱点①:ハルシネーション(嘘)はゼロにはならない — AI Still Lies
- 3 弱点②:情報の鮮度にバラつきがある — Not Always Fresh
- 4 弱点③:クレジット消費が読めない — The Credit Mystery
- 5 弱点④:ローカル情報に弱い — Local Gaps
- 6 弱点⑤:エクスポート・サポートに不安あり — Export & Support Issues
- 7 弱点⑥:情報ソースの偏り — Source Bias
- 8 弱点⑦:個人情報の取り扱い — Privacy Concerns
- 9 じゃあ、使わない方がいいのか? — So, Should You Avoid It?
- 10 まとめ — Know the Risks, Use It Smart
この記事を書いた理由 — Why This Article Exists
Gensparkを推している記事はネット上にいくらでもある。
俺も書いた。
でも 「使ってみたけど微妙だった」「嘘の情報が出てきた」 という声も確実に存在する。
そこに目を瞑ってメリットだけ並べるのは、読者に対して不誠実だと思う。
この記事では、実際にGensparkを使い倒してきた自営業者として、良いところも悪いところも包み隠さず書く。
「Genspark 評判」「Genspark デメリット」で検索してたどり着いた人にこそ、読んでほしい内容だ。
👉 Gensparkの基本機能・料金はこちらで詳しく解説している。
Gensparkとは?使い方・料金・全機能を徹底解説【2026年最新】
弱点①:ハルシネーション(嘘)はゼロにはならない — AI Still Lies
これが最大の弱点であり、AIツール全体に共通する宿命でもある。
Gensparkは70以上のAIモデルを連携させるマルチエージェント構造を採用しており、Agentic Fact Check という複数モデルが互いの出力を検証する仕組みも搭載している。
一般的なAIチャットよりハルシネーションは抑えられている。
だが、ゼロじゃない。
俺が実際に経験した例を挙げる。
「北海道の電気工事に関する条例」を調べた時、Sparkpageに表示された内容の中に 存在しない条例名 が堂々と記載されていた。
出典リンクはあったが、リンク先の内容と微妙にズレていた。
つまり、出典がついていても中身が正確とは限らない。
これは学術論文でも確認されている現象で、LLM(大規模言語モデル)は統計的に「もっともらしい文章」を生成する仕組みである以上、ハルシネーションを完全に排除することは原理的に不可能 だとされている。
対策: Sparkpageの出典リンクを必ずクリックして、元の情報と照合する。特にビジネスで使う数字や法律・制度に関する情報は、公式サイトで最終確認するのを鉄則にしてほしい。
弱点②:情報の鮮度にバラつきがある — Not Always Fresh
Gensparkはリアルタイムで最新の情報を反映すると謳っている。
実際、速報性の高いニュースや最新のプレスリリースを拾ってくることは多い。
しかし、すべてが最新とは限らない。
例えば「2026年の個人事業主向け補助金一覧」を調べた時、Sparkpageに2025年度の情報が混ざっていたことがある。
見出しには「2026年最新」と書いてあるのに、中身は古い。これが一番タチが悪い。
AIが参照するWebソース自体が更新されていなければ、Gensparkがどれだけ優秀でも古い情報をそのまま引っ張ってくる。
当たり前だが見落としがちなポイントだ。
対策: 日付に敏感になること。Sparkpage内の出典リンクの公開日を必ず確認する。特に制度・法律・補助金の情報は、官公庁の公式サイト で最終チェックするクセをつけてほしい。
弱点③:クレジット消費が読めない — The Credit Mystery
Gensparkはクレジット消費制を採用している。
無料プランは1日100〜200クレジット。
Plusプランは月10,000クレジット。
問題は、どの操作がどれだけクレジットを消費するのかが分かりにくい ことだ。
テキストベースの検索なら消費は少ないが、AI Slides生成、画像生成、Super Agentによる自動リサーチなど「重い処理」を走らせると、一気にクレジットが減る。あるレビューでは、1回のSparkpage生成で54クレジットを消費したという報告もある。
無料プランだと、Sparkpage数回+AI Copilotで深掘り数回で、1日の上限にあっさり到達する。
有料プランでも「足りない」と感じる場面は正直ある。
俺がそうだ。
ブログ記事の作成で1日に何度もエージェントを回すと、月の後半でクレジットが心もとなくなる。
対策: 重い処理(スライド生成、画像生成、Deep Research)は本当に必要な時だけ使う。
日常のリサーチはテキスト検索+AI Copilotで済ませ、クレジットを温存する。
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👉 関連記事:自営業者のサブスク地獄から脱出!毎月の固定費を見直して気づいた3つの失敗
弱点④:ローカル情報に弱い — Local Gaps
北海道を飛び回る俺にとって、これは切実な弱点だ。
「帯広の◯◯通り沿いの個人経営の居酒屋」みたいな 超ローカルな情報は拾いきれない ことがある。
Web上に情報がない店、GoogleマップやSNSにしか載っていない店は、Sparkpageに出てこない。
大手チェーンや食べログに掲載されている店は網羅的に出るが、本当の地元の名店ほどAIの守備範囲外 になる。
これはGensparkだけの弱点ではなく、Perplexityでも同じだ。
AI検索全体の限界と言っていい。
対策: ローカル情報の最終確認は、自分の足と舌に頼るしかない。
AIで全体像を掴んだ上で、地元の人に直接聞く。
このハイブリッドが今のところ最強だ。
👉 関連記事:【実質半額で外食!?】北海道出張族が語る、ファンくる活用術
弱点⑤:エクスポート・サポートに不安あり — Export & Support Issues
海外のRedditやTrustpilotでは、以下のような声が確認できる。
エクスポートの不具合
AI Slidesで作成したスライドをPDF/PPTXに書き出そうとしたらエラーが出た、レイアウトが崩れた、という報告が複数ある。
サポートの遅さ
返金リクエストを送っても返答がない、メールが読まれていないのではないか、というRedditの投稿もある。
課金トラブル
日本のYahoo!知恵袋では「月額だと思ったら年額で一括請求された」という相談も見つかった。
俺自身はエクスポートで致命的なトラブルに遭ったことはないが、スライドの細かいレイアウト調整は手動で修正が必要な場面がある。
対策: 課金する前に料金体系(月額/年額)を必ず確認すること。
エクスポートしたファイルは必ず中身をチェックしてからクライアントや同僚に送ること。
重要なファイルはGenspark内だけに保管せず、ローカルにもバックアップを取ること。
弱点⑥:情報ソースの偏り — Source Bias
Gensparkは複数のAIモデルが情報を集約してSparkpageを生成するが、参照するWebソースに偏りが出る ことがある。
例えば、あるテーマでSparkpageを生成した時、同じ情報源から繰り返し引用されていて、異なる視点の情報がほとんど含まれていなかった。
つまり「多角的に見えて、実は偏っている」というケースだ。
特に賛否が分かれるテーマ(政治、健康、投資など)では、片方の意見だけが強調される可能性がある。
対策: Sparkpageの出典リンクを確認し、同じドメインばかりから引用されていないか をチェックする。
重要な判断をする時は、Perplexityなど別のAI検索でも同じ質問をぶつけてクロスチェックするのが安全だ。
弱点⑦:個人情報の取り扱い — Privacy Concerns
Gensparkはクラウド型AIサービスだ。
入力したプロンプトがAIの学習に利用される可能性がある。
設定画面で「AIデータ保持」をオフにすることはできるが、そもそも 個人情報・機密情報・顧客情報はAIに入力すべきではない というのが大前提だ。
SOC 2 Type IIとISO 27001のセキュリティ認証は取得済みだが、多要素認証などの詳細なセキュリティ機能については公式情報が限定的な面もある。
対策: 氏名、住所、電話番号、クレジットカード番号、顧客情報は絶対に入力しない。
設定画面で「AIデータ保持」をオフにする。企業で導入する場合は、Enterpriseプランの契約内容とセキュリティポリシーを法務と確認した上で進めること。
じゃあ、使わない方がいいのか? — So, Should You Avoid It?
いや、そうは言っていない。
ここまで弱点を7つ並べたが、これはGensparkだけの問題じゃない。
ChatGPTもPerplexityもGeminiも、AIツールはすべて同じリスクを抱えている。
むしろGensparkは、Fact Checkエージェントやマルチモデル検証という仕組みで、他のツールより積極的にハルシネーション対策に取り組んでいる側 だ。
大事なのは 「AIを信じすぎないこと」 。
AIが出してきた情報を、自分の頭と経験で検証する。
この最後の工程を省かない限り、Gensparkは間違いなく強力な武器になる。
俺はGensparkのおかげでブログ作成が何日もかかっていたのが1時間になった。
この記事だって、情報収集の土台はGensparkに任せている。
弱点を知った上で使いこなすのが、プロの付き合い方だ。
👉 関連記事:一人親方でも使える!建設業AI活用の始め方
まとめ — Know the Risks, Use It Smart
Gensparkの弱点を改めて整理する。
ハルシネーションはゼロにならない。
出典リンクがあっても中身は自分で確認すること。
情報の鮮度にバラつきがある。
日付を必ずチェック。
制度・法律は官公庁サイトで最終確認。
クレジット消費が読みにくい。
重い処理は計画的に。
ボーナスクレジットの確保推奨。
ローカル情報に弱い。
超ニッチな情報は人間の足が勝る。
エクスポート・サポートに課題あり。
ファイルは必ず確認。課金前に料金体系を把握。
情報ソースが偏ることがある。
別ツールでクロスチェック。
個人情報は入力しない。
セキュリティ設定を確認。
これらを理解した上で使えば、Gensparkは 「弱点を知っているからこそ安心して使える」 ツールになる。
弱点を隠すツールより、弱点を知った上で使いこなすユーザーの方が強い。
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有効期限は3ヶ月。届いたその日から使い倒せる。
登録はGoogleアカウントかMicrosoftアカウントがあれば一瞬で完了。
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弱点を知ってから使う人間が、一番うまく使いこなす。
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