miiboの新機能
さて、今回はですね、会話型のAIエージェント、これを作るプラットフォームmiiboについて、ちょっと面白い動きがあったので、これを深掘りしていきましょう。
手元の資料を見ると、アンソロピック社のClaude 4.0シリーズ、それからGoogle社のGemini 2.5シリーズ。
これかなり強力な最新AIモデルですよね。 そうですね、話題のモデルです。
これがそのmiiboで使えるようになったと。 これって単に選択肢が増えたねっていう話じゃなくて、AIエージェント開発の現場からすると具体的にどう変わってくるのか。
しかもノーコードでっていうのがポイントだと思うんですけど、その辺を一緒に見ていくのが今回のテーマですね。
承知しました。非常に興味深いテーマですね。 まず、新しく追加されたモデルが4つですかね。ちょっと特徴を見ておきましょうか。
Claude 4.0 Opus、これが最上位で複雑なのが得意。でもまあコストはちょっとお高めと。
で、Sonnetは弟分みたいな感じでバランス型。 効率が良いモデルですね。
それからGemini 2.5 Pro、これは長い文章の理解が得意で、なんか教育分野とかで注目されているとか。
そうですね。長文要約とか文書からの知識抽出とかそのあたりが非常に得意です。
なるほど。で、最後のGemini 2.5 Flashはとにかく早くて安い効率重視型と、なんかそれぞれ個性がありますね。
まさに、単にモデルが増えたというだけじゃなくて、それぞれの得意技がかなりはっきり違うっていうのが今回の大きなポイントだと思いますね。
ああ、なるほど。得意技ですか。
ええ。これによって開発する人は、そのAIエージェントに何をさせたいのか。
例えば専門的な分析をさせたいのか、それとも日常的な問い合わせに対応させたいのか、あるいはもうリアルタイムでパッと答えてほしいのか。
その目的に合わせて最適な、いわばノーを選べるようになった。この自由度が格段に上がったわけです。
しかもそれをMiiboっていうノーコード環境で割と手軽に試せるようになった。これは結構大きいですよね。
そのアクセスのしやすさ、手軽さっていうのは鍵なわけですね。資料にも設定自体はメニューから選ぶだけみたいに書いてありますし。
そうなんです。
AIモデルの活用方法
でも本当に大事なのって、たぶんその新しいノーをMiiboがもともと持っている機能とどう組み合わせるかじゃないかなと思うんですけど。
いい視点ですね。
例えばRAGとか、AIが回答前に資料を読む技術でしたっけ。ああいうのとか市内を対話とか、その辺と組み合わせるのって逆に複雑になったりしないんですかね。
そこがまさに、Miiboのようなプラットフォームの腕の見せどころというか、価値の部分ですね。
例えば今お話に出たGemini 2.5 Pro、これ長文読解が得意ですよね。
ということは、例えば社内の大量のマニュアルとか、そういうナレッジデータを参照して回答精度を上げる、いわゆるRAGの能力を直接的にグッと強化できるわけです。
なるほど、相性がいいんですね。
そうなんです。一方で、クローデ4.0 Ops、これは推論力が高い。
だからユーザーの発言の内容によって、会話の流れが複雑に分岐していくような、そういう高度なシナリオを設計するときに、その進化を発揮するだろうなと。
資料に溶け込むAIって言葉がありましたけど、これは単にAIを使うっていうんじゃなくて、
こういう既存の機能と賢く組み合わせることで、AIがより自然にかつ目的に沿った形で機能するようになると、そういうことを指しているんだと思います。
なるほど、なるほど。溶け込むってそういうことか。組み合わせで価値が生まれると。
ええ。
資料には具体的な使い分けの例も挙がってますね。
オーパスは専門コンサル、フラッシュは高速チャットボット。
はい、用途に応じてですね。
でも私が個人的にオッドと思ったのは、これ一つの会話の中で場面に応じて使うモデルを切り替えられるっていう点なんです。
ああ、そこ重要ですね。
重要な判断が必要なところは高性能なオーパスに任せて、定型的な応答はコストの安いフラッシュにやらせるみたいな。
これってタスクに応じてチーム内の専門家を使い分けるみたいな感じで、すごく賢い使い方に聞こえるんですけど。
まさにその通りなんです。
ミーボーではその会話の流れ、シナリオの各ステップ、ノードって言いますけど、そのノードごとに違うAIモデルを設定できるんですよ。
へえ、そんなことできるんですね。
ええ。これが非常に実践的で、単に高性能がいいっていうだけじゃなくて、コスト効率も同時に考えられる。
ああ、なるほど。
やっぱり高性能がモデルって、どうしてもコストが重みますから。
ですよね。
ええ。だから本当に必要な場面でだけその力を借りるっていう最適化がノーコードでできる。
これは運用コストを抑えつつ、AIエージェント全体の質を最大化する上でかなり大きなメリットだと思いますね。
うーん。
だから単にモデルを選ぶだけじゃなくて、どう使い分けるかっていうその戦略が重要になってくるわけです。
ということは、今回のmiiboのアップデートのその革新部分っていうのは、単に新しいAIモデルが増えましたよっていうこと以上に、それらを自在に、しかもコスト効率も考えながら組み合わせる司令塔としての機能が強化されたと。
はい、おっしゃる通りです。
結果としてノーコードでもかなり洗練された目的にあったAIエージェントを作れるようになったということですね。
なんかプラットフォーム自体の価値が上がってる感じがしますね。
まさにそう思います。個々のAIモデルの性能向上ももちろん大事なんですけど、それらをじゃあどううまく組み合わせて目的に合った道具に仕上げるか、そのための設計の自由度と使いやすさ、これがmiiboのようなプラットフォームによって格段に向上したと言えるんじゃないでしょうか。
いやー、なるほど。
ノーコードでありながらここまで決め細かなチューニングができるようになったっていう点は本当に注目すべき点だと思います。
いやー、これは面白いですね。最後に一つ、これを聞いている皆さんにちょっと考えてみてほしいことがあるんですけど、これだけ多様で強力なAIモデルをこんなに手軽に使い分けられるようになった今、もしあなたがAIエージェントを作るとしたら、まずご自身のどんな課題を解決するために、どのモデルのどんな能力を一番活用したいですかね。
うーん、面白い問いですね。
その選択が、もしかしたらあなた自身の未来のAIとの付き合い方、関わり方を少しだけ映し出してくれるかもしれませんね。
