【リハビリ×ChatGPT】5つの生成系AI：比較と連携

世のことは、すべて相対的である。
身長が大きい小学生は、大人と比べれば小さい。
そんな大人だって、シロクマと比べれば小さかったりする。
その観点からすれば『ChatGPTは凄い』というのも、何かと比べてみないと見えてこない、本当は。
さらに、ある領域Aについては強いが、領域Bについては〇〇が強い、という守備範囲適性もあるだろう。
それらを理解することで、複数の生成系AIを適材適所に１チームとして連携して使って、最良の成果を得ることが可能になる。
というわけで、今回は代表的な5つの生成系AIの比較と連携、についてみていきたい。

■ 月間訪問者数の比較

まずは、単純にユーザー数の比較である。
以下に、2024年10月時点における月間訪問者数を示す。

このデータを見ると、ユーザー数の上ではChatGPTが圧倒的優勢である。

■ 各生成系AIの特徴（長所・短所）

続いては、それぞれの生成系AIの特徴（長所と短所）をザックリ追ってみる。
この特徴は、主にPerplexityを用いて生成したものだ。

• ChatGPT：言語理解力や文脈把握力が高く、多言語対応が強み。機械的な表現や感情的知性の欠如、長文の構造化コンテンツ生成が苦手という弱点。

• Google Gemini：マルチモーダル性やデバイス間柔軟性、推論能力が強み。応答時間が遅く、基本的なタスクに苦戦することあり。また、不正確さやバイアスの問題も指摘されている。

• Perplexity：迅速で正確な応答と文脈理解力が特徴。様々な職業のサポートに適した汎用性も強み。人間らしいニュアンスや創造性に欠け、繰り返しの多い応答が課題。日本語対応もまだ不十分な印象。

• Claude：印象的な会話能力、安全性と創造性のバランスが良好。長文でも一貫性を保てるのが強み。微妙な言語表現や複雑な推論が苦手で、不正確な情報を提供する可能性がある。

• Microsoft Copilot：Microsoft Office製品との連携が強み。タスク自動化や知的提案によって生産性を向上させる。プライバシーの懸念や新規ユーザーの学習曲線、データ保持や非Microsoft系システムとの統合に関する機能の制限が弱点

■ The Wall Street Journalにおける比較

世界を代表するビジネスメディアであるウォール・ストリート・ジャーナル（WSJ）。
そんなWSJにおいて、5つの主要なAIチャットボットを日常的なタスクで比較テストを行った記事が掲載された。
この記事では、OpenAIのChatGPT、Microsoft Copilot、Google Gemini、Perplexity、Claudeが評価された。
WSJは、これらのAIボットを「チャットボットオリンピック」と呼べるような一連のブラインドテストにかけた。テストの目的は、実生活の質問に対する回答や日常的なタスクの処理能力を評価することだった。
その結果を、以下に示す。

予想に反して、ChatGPTがトップではなかった。
代わりに、あまり知られていないPerplexityが優勝した。
これは、以下に記載したような「ChatGPTとPerplexityの役割の違い」が反映された結果かも知れない。
情報の信頼性、という観点からはPerplexityが強いようだ。

■ ChatGPTとPerplexityの役割の違い & 連携

生成系AIの中にも、タイプとして生成型と検索型があるのを知っているだろうか。
（検索と生成の違いが分からないという方は以下noteを参照）

僕は、生成型の使い方をしたい場合はChatGPT、検索型の使い方をしたい場合にはPerplexityを使っている。
最近では、両者を合わせ使うことが推奨されているようで、ざっくりのイメージは、検索型(Perplexity)で信頼できる情報を収集して、それを生成型(ChatGPT)に突っ込んで生成する、というものだ。

具体的な活用例を考えてみた。

このように、まずは大きく『生成型』生成系AIと『検索型』生成系AIで業務仕分けをしてみてはいかがだろうか。
この考え方において、以下のYouTube動画が非常に参考になるので、ぜひ参照されたい。

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