Perplexity Sonarモデルの一覧比較！Proモデルの違いや性能も詳しく解説！

「Proプランで使えるSonar Proの性能はどれくらい？」

「他のモデルと比べて、どんな点が優れているのか知りたい」

高精度なAI検索エンジンとして注目されるPerplexityですが、有料プランで利用できる独自モデル「Sonar Pro」の性能について、詳しく知りたい方も多いですよね。

結論としては、日常的にリサーチが業務が多く精度をより高めたい人はPerplexityのSonarがおすすめです！

本記事ではPerplexityのSonar、Sonar Proの性能や特徴について以下を解説します。

📖この記事のポイント

Perplexity独自モデル「Sonar」と「Sonar Pro」は有料プランで利用できる
PerplexityはアプリやAPI連携で利用できる
Perplexityはリサーチ、GPT-5はアイデアの創出や壁打ちが得意
日常的にリサーチが多い人はPerplexity Proプランで業務の質と速度をあげよう！
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最後まで読めばSonar Proを理解でき、あなたの情報収集やリサーチ業務を大幅に効率化できるようになるので参考にしてください！

Perplexity Sonarモデルの性能・違い
- Sonar
- Sonar Pro
Sonarモデルの使い方
SonarとGPT-5の利用シーン別性能比較
Perplexityに課金するべき？
- Proプランと無料プランの違い
- ChatGPT Plusと迷ったときの課金判断
まとめ

Perplexity Sonarモデルの性能・違い

Perplexity Sonarモデルは、Perplexity AIが開発した独自のLLMです。

従来のPerplexityが他のAIモデル（GPTやClaudeなど）をベースに検索・回答を行っていたのに対し、SonarモデルはPerplexity自体の技術力を結集して最適化されたモデルになっています。

SonarとSonar Pro、他のAIモデルは利用シーンに応じて使い分けることで、Perplexityの能力を最大限に引き出せます。

Sonar

Sonarモデルは、Perplexityの標準的な立ち位置のモデルです。

従来のPerplexityはChatGPTやClaudeといった外部の高性能AIを基盤として、Web検索の結果を統合し、回答を生成するAIでした。

しかし、SonarモデルはPerplexityが独自に開発したもので、検索と回答生成のプロセスがより深くなっています。

Sonarモデルの最大の特徴は、軽量でありながら高速な処理を得意とする点です。

日常的な疑問の解消、シンプルなQ&A、FAQ対応などスピード感が求められる場面で性能を発揮します。

迅速に最新情報を反映した回答を得たい場合に適しており、無料プランでも利用できます。

Sonar Pro

Sonar Proは、Sonarモデルの上位版にあたります。

Sonar Proはアプリではモデルの選択ができなく、基本的にはAPIの提供のみとなっています。

通常のSonarモデルと比較すると、検索結果は2倍となっており高度な情報検索アーキテクチャを構築しています。

実際に、SimpleQAというLLMの事実に対してどれだけ精度の高い回答をできるかを示すベンチマークテストにおいて下記のように好成績となっています。Perplexityに適したモデルであり、リサーチ用途においては最も優れたモデルといえます。

Sonarモデルの使い方

PerplexityのSonar手軽に利用できるのは公式アプリですが、他にも外部サービスと連携する方法があります。

Perplexityアプリ
povo ai
n8n

それぞれの利用方法と特徴を見ていきましょう。

Perplexityアプリ

PerplexityのアプリはPC、スマホ（iOS/Android）ともに利用でき、有料プランであれば回答生成に使用するモデル（ChatGPTやClaudeなど）を自由に選択できます。

無料プランでも、標準モデルを利用できますがSonarや他のAIモデルを選択することはできないため、使用しているモデルは不鮮明です。

有料プランであればリサーチしたい内容や質問の複雑さに応じて、Sonarモデルと他のモデルを柔軟に使い分けられます。ただし、先述したようにまだ有料プランでもSonar Proモデルをアプリから利用することはできません。

povo AI

KDDIのオンライン専用ブランド「povo」はPerplexityとも提携しており、「povo AI」というサービスの1つとして提供しています。

povoは、基本料金0円から利用者がデータ通信量や通話オプションを自由にトッピングできる点が特徴の通信サービスです。

povo AIはオプションの1つではなく無料で提供しているサービスで、PerplexityのSonar ProモデルやChatGPTなど、複数の高性能AIモデルが使い放題です。

povo公式サイトから、利用可能なモデルとして『GPT-4o』『o3-mini』『GPT-3.5』『Perplexity Sonar Pro』と表記されています。

日常的にスマートフォンで大量のAI検索や情報収集を行う人にとって、通信料とAI利用料をまとめて管理できる便利なサービスです。

n8n

n8n（エヌエイトエヌ）は、プログラミングの知識がなくても、さまざまなWebサービスやアプリケーションを連携させ、業務プロセスを自動化できるノーコードツールです。

PerplexityはAPIを提供しているため、n8nのワークフローにPerplexityのノードを組み込むことが可能です。

PerplexityのAPIキーを取得し、n8nに認証させれば利用できるためプログラミングなどが一切できない方でも手軽に利用できます。

Sonar Proの高度な検索・分析能力を、定型業務の自動化に活かしたい場合に有効な方法です。

SonarとGPT-5の利用シーン別性能比較

Perplexityの独自モデルSonarと、OpenAIの最新モデルであるGPT-5を比較してみましょう。

ビジネスリサーチ
研究・学術分野での活用
コンテンツ制作・ライティング活用

それぞれの利用シーン別に、PerplexityのPro Researchでモデルの比較検証をします。

①ビジネスリサーチ

▪️プロンプト

2025年第3四半期における、日本の生成AIスタートアップによる資金調達の最新動向を調査し、特にシードラウンドで10億円以上の調達に成功した企業を3社ピックアップしてください。また、それぞれの企業の事業内容と、調達元（リードインベスター）を明記し、情報源を必ず引用してください。

○Sonar

○GPT-5

Sonarの回答では質問に対して明確に整理された回答の印象があります。GPT-5では該当する企業がないと示した上でそれに近い企業・情報をまとめてくれています。

②研究・学術分野での活用

続いて、研究・学術分野において比較します。

▪️プロンプト

量子コンピューティングにおける『量子誤り訂正（Quantum Error Correction: QEC）』の最新の研究動向について、2024年以降に発表された主要な論文を3つ引用し、それぞれの論文が提案するQEC手法の核心的なアイデアを、専門用語を避けずに簡潔に要約してください。要約には必ず引用元を明記してください。

○Sonar

○GPT-5

これについてはどちらも同じような内容でした。GPT-5モデル使用時もPerplexity内部のロジックである程度独自にカスタマイズされているので、基本的な論文検索ではどちらを使用しても問題ないと言えます。

③コンテンツ制作・ライティング活用

最後に文章生成の比較をします。ライティングのプロンプトは細かい指示が必要ですが、今回はモデルの比較検証なので、大まかな指示をしました。

▪️プロンプト

メインキーワード『AIガイドライン』、サブキーワード『企業事例』『最新動向』を用いて、読者が企業のAI導入を進められるようになるためのSEO記事を作成してください。構成案には、必ず最新の企業事例を2つ以上盛り込み、その情報源を引用してください。

○Sonar

○GPT-5

どちらも出力結果は似たようなものでした。PerplexityはAI検索エンジンに特化したツールなので、どちらも構成としてそのまま使えるものは出力できません。

Perplexityでリサーチをして、ChatGPTなどで構成を作るというフローが実用的な利用方法となります。

ChatGPTでGPT-5をつかった場合は、以下の出力結果になります。下記はChatGPTで同様のプロンプトを試した結果になります。

ChatGPTでGPT-5を使用

AIガイドラインとは

AIガイドラインは、生成AIを含むAI活用の“許容範囲・手順・責任”を定め、法規制やブランドリスクから会社を守りつつ価値創出を加速するための社内規程です。とくに2025年は、EU AI Actの段階的施行や各国ガイド／標準の整備が進み、準拠の遅れが事業リスクになり始めています。

2025年の最新動向を最速で把握

EU AI Actのスケジュール

EUは施行スケジュールを「予定どおり進める」と明言。一般目的AI（GPAI）モデルへの義務は2025年8月から順次、高リスクは2026年から本格化します。ガイダンス（Code of Practice）は2025年末見込みとされています。施行延期を求める産業界の声はあるものの、現時点で猶予は示されていません。

NIST「GenAIプロファイル」

米NISTはAI RMF 1.0の“生成AI向けプロファイル”を公開。モデル選定からデータ、評価、展開、監視までのリスク管理を具体化し、企業が“どの局面で何を管理するか”を明示しています。ガイドライン策定時はこのプロファイルのチェック項目を条文化すると漏れが減ります。

日本の動き：経産省・デジタル庁

経産省はAIガバナンス関連の指針・資料を集約。さらにデジタル庁は“テキスト生成AI利活用におけるリスク対策ガイドブック（α版）”を公開しており、行政・公共向けだが企業の実装にも流用できます。

企業事例：実際に“運用できる体制”を作った会社

事例1：日本初のISO/IEC 42001認証（Godot社）

認証機関SGSは2025年7月、日本初のISO/IEC 42001（AIマネジメントシステム）をGodot社へ認証付与。設計・開発から運用最適化まで、説明可能性とトレーサビリティを担保する体制が審査済みです。自社のAMS（AI Management System）整備の良い羅針盤になります。

事例2：Unique社（TÜV SÜD認証）

2025年4月、TÜV SÜDはスイスのUnique社にISO/IEC 42001認証を付与。構造化されたAIプロセスにより透明性・追跡性を高め、事業成長の基盤を整備したと説明しています。

事例3：Almawave社（DNV認証）

2025年7月、Almawave社がDNVからISO/IEC 42001認証を取得。国際標準に沿った“責任あるAI運用”の定着を対外的に示すケースです。

上記3社に共通するのは「ポリシー文書単体」ではなく、運用プロセスと記録（監査証跡）を含む“マネジメントシステム化”です。ガイドラインは条文化＋運用定着の両輪で考えましょう。

自社ガイドラインの作り方（7ステップ）

適用範囲と定義：生成AI・従来AI・外部SaaSの範囲を明文化。GPAIを含むことを明記。EU AI Actの区分（一般目的／高リスク）との対応表を用意。
用途区分：
- 許可（例：社内要約、自動草案）
- 条件付き（例：外部公開文書の生成＝必ず人間レビュー）
- 禁止（例：機密・個情の外部モデル投入、著作権侵害の恐れ）
  参考：デジタル庁α版のリスク対策観点を転用。
データ取り扱い：入力前の機密・個情・著作物チェック、匿名化・合意・権利処理、二次利用規約の確認。
人間の関与（HITL）：重要業務は二段階レビューと根拠記録。NISTの評価・モニタリング要求に沿ってKPI・逸脱時の停止基準を設定。
モデル・ベンダー管理：モデル更新時の再評価フロー、プロンプト・出力ログの保存、第三者評価の受入れ準備（ISO/IEC 42001のAMS要件に合致）。
説明可能性と記録：用途・データ・バージョン・レビュー結果・公開可否を記録。外部説明要求に備える。
教育・周知・違反対応：入社時・定期のeラーニング、**“AI利用申請→承認→レビュー→記録”**の標準化。違反時の是正プロセスを明記。