AIの使い分けと質問
みなさんこんにちは、矢野 哲平です。この番組は、耳で学ぶAIをコンセプトに、初心者・中級者向けにAIを分かりやすく解説する番組です。
今回のテーマは、AIの使い分けどうしてる？AI各社の特徴と推論モデルについて話す会、について話していきます。
はい、ということで今日は、AIの使い分けについて話していきます。 みなさん、AIの種類が多すぎて悩んでいませんか?
実は私もですね、日々新しいモデル、新しいAI、どんどん出てくるので、なかなか情報のキャッチアップ大変だなぁと思っています。
で、今回はいろいろあるAIを一旦整理して、このような場面ではこのAIが使いやすいよね、という話をしていきたいと思います。
で、今日こうしたAIの使い分けを何で話すのかというと、結構このAIの使い分けについて質問を受けるんですね。
いろいろAIありますけど、結局どれを使うのがいいんですかと。 特にここ最近は一番聞かれる内容かもしれないですね。
そういったこともあって、今回はAIの使い分けについて話そうと思いました。 今日話すポイントは主に3つです。
各AIの特徴について、チャットGPT、ジェミニー、クロード、この3社の特徴について話します。
そしてあと最後に推論モデルとそうでないモデルの使い分けについても話していきます。 よくあるのがですね、O3とかあとはGPT-4Oのようなモデルありますけど、どうやって使い分けるの?という疑問ですね。
O1やO3などの推論モデルについても詳しく解説したいと思います。 はい、では早速話していきましょう。まずAI各社の特徴について話していきます。
そうですね、ではチャットGPTからいきましょうか。 直近で言うとチャットGPTの最新モデルがO3とO4ミニというモデルになります。
これはいわゆる推論モデルと呼ばれるものとなります。 この推論モデル何なのかという話ですけど、推論モデルについては後で詳しく解説します。
ひとまずは推論モデルというものがあるんだなという認識でお願いします。 チャットGPTには現状2種類のモデルがあります。
GPTシリーズとOシリーズとなります。 でこのGPTシリーズっていうのはGPT4OとかあとはGPT4.1のようなモデルとなります。
そしてOシリーズっていうのはO1やO3などのモデルとなります。 でこれ今音声で聞いていると結構混乱してしまうと思うんですよね。
GPT4O、O3、O4ミニとかですね。 あの音声で聞くと結構混乱してしまうと思います。
ここらへんの名前っていうのは全然覚える必要はないと思います。 新しいモデルが出てくるたびにどんどんこの数字が変わっていくんだなというぐらいの認識で良いと思います。
でこのオープンAIはですね、名前の付け方がバラバラなので国内外でも結構わかりにくいという声はあります。
でここから本題なんですけど、チャットGPTの特徴を言うとズバリですね、 これさえ押さえておけば間違いがないというAIだと思います。
結構AIって色々な会社が色々なモデルを投入してくるんですよね。 最近はチャットGPTおとなしいよねと
ジェミーとかクロードの方が勢いがあるよねみたいな時期もあったりするんですけど、 やっぱり結局はですね、チャットGPTがドカーンと良い性能のモデルを出してきます。
やっぱりチャットGPTすごいなというようなサイクルをずっと繰り返しているような感じです。 そういった意味でもチャットGPTは押さえておいてですね、間違いのないAIかなと思っています。
文章の生成も得意ですし、あとはファイルの分析、プログラミング、あとは画像生成もできると、 非常にバランスも取れている使いやすいAIだと思います。
特に最近出たO3とあとはO4miniというモデル、このモデルの評価もすごく高いですよね。 AIの性能を比較するアーティフィシャルアナリシスっていうサイトがあります。
ここの評価だとO4miniの評価がすごく高いですね。 直近でGoogleがGemini 2.5 Proというかなり高性能なモデルを出してきたんですけど、
一応このアーティフィシャルアナリシスの評価ではO4miniの方が高いですね。 ちょっと現状の比較を紹介すると、
1位がO4mini、2位がGemini 2.5 Pro Preview、3位がGlock 3 Mini Reasoning、4位がO3miniとなっています。
ちなみにこのアーティフィシャルアナリシスっていうサイト、 性能とかあとはタスク別の評価、画像、音声の文字起こし、
いろいろなAIを比較できるのでおすすめのサイトとなります。 概要欄にリンクを貼っておきます。
ジェミニーの魅力と活用
はい、ではGeminiに行きましょう。 これはGoogleが開発するAIですね。
直近だとGemini 2.5 Pro Experimentalというモデルがリリースされています。 これかなり良いと評判のモデルなんですけど、皆さんは使ってみましたでしょうか?
実際私もですね、使っててそう思います。かなり性能いいなと。 でちょっとその前にGeminiの特徴を言いましょうか。
Geminiの特徴でよく言われるのがコンテキストウィンドウの大きさとなります。 このコンテキストウィンドウ何なのという話なんですけど、これはAIの短期記憶のようなものになります。
AIがどれだけ会話の内容を保持できるかと。 つまりコンテキストウィンドウが大きなモデルほど、大容量のテキストとかあとは書類を処理できる
というわけです。 でこのコンテキストウィンドウの値がGeminiはすごく大きいんですね。
ChatGPTやCloudと比べてもGeminiのコンテキストウィンドウは大きいと。 これはもうずっと前から一貫しているGeminiの特徴ですね。
でその他の特徴で言うと、太っ腹。 やっぱりですね、Googleが開発しているだけあって、これ無料なんですかっていうのが結構多いんですよね。
例えばディープリサーチ、これはあの通常のAI検索よりももっと広く情報を集めることができる機能なんですけど Geminiでは無料で利用できます。
以前は有料だったんですけど、あの最近無料になりました。 ちなみにChatGPTも同じようなディープリサーチという機能はあります。
ただですね、ChatGPTでは有料プランでないと利用できないんですね現状は。 なのでChatGPTでディープリサーチを利用しようとすると月額約3000円ぐらい
支払う必要があると。 でもGeminiでは無料で利用ができるというわけです。
ちなみにGeminiの有料プランになると、さらに強力なディープリサーチを使うことができます。 これ私も使ってるんですけど、かなり詳細なレポートが作成されます。
なので業務で結構レポート作成が多いという人は、このGeminiの有料プランで使えるディープリサーチもおすすめです。
ちょっとですね、内容が冗長になるんですけど、かなりしっかりしたレポートが生成されます。 あとはGeminiはディープリサーチ以外にも最新モデルが無料プランでも使えるというメリットがあります。
これもやっぱり太っ腹だなと思いますね。 最新の高性能なモデルでもGeminiでは結構無料で利用できることが多いです。
今までGemini使ったことがなかったよという人は、この機会にぜひ使ってみることをおすすめします。 ちなみにGeminiもモデルのシリーズがあります。
ChatGPTだとGPTシリーズとあとはOシリーズの2つがありました。 GeminiになるとこれはFlashかProという2パターンがあります。
簡単に言うとですね、Flashは軽量のモデルになります。 でProはちょっと重めのタスクに向いているモデルとなります。
今の最新バージョンが2.5になってGemini 2.5 FlashとあとはGemini 2.5 Proというものがリリースされています。
Geminiの2.5 Pro、ポッドキャストでも以前紹介したんですけど、かなりおすすめのモデルと言えます。
まあというのがですね、シンプルに性能が高いです。 私、新しいモデルが出るたびにプログラミングのテストをしていたんですよね。
ある特定の機能を持つGoogleのChrome拡張機能を開発してくださいと。
この少ない指示で複数にまたがるコードっていうのを書いてもらってたんですけど、 唯一このテストをパスしたのがこの2.5 Proのモデルでした。
Cloud 3.7 SONNET、ちょっと後で紹介するモデルなんですけど、 あとはChat GPTの最新モデルでも修正を重ねていけば最終的には完成はするんです。
でもですね、修正なしで一発で成功したのはこのジェミニ2.5 Proが初めてでした。
なので、プログラミングをしたことがないという人でもですね、このジェミニの2.5 Proおすすめです。
結構最近増えてますよね。プログラミングの経験はないけど、AIを使って自分でコードを書いていく。
自分で業務効率化に貢献するツールを開発していくという人最近増えてますよね。
で、そういった人はChat GPTで書いている人多いと思うんですけど、 このジェミニ2.5 Pro試してみるのもおすすめです。
あとは大きめの文章の要約とか情報抽出にも向いてますね。 前にですね、300ページぐらいの書類から記載されている人の名前とあとは役職、
それを抽出するタスクをやらせてみたんですよね。 その時の精度もやっぱりChat GPTとクロードと比較しても性能は良かったですね。
例えばですね、10ページぐらいの少ない資料とか、そういった要約だとあまり差が出てこないんですよね。
ただ300ページとか結構ボリュームが大きめのタスクになってくると、 ジェミニの本領が発揮されるのかなと思います。
他のAIでちょっとうまくいかなかったタスク、そういったものはジェミニ2.5 Pro、 もう一度トライしてみると意外とうまくいくケースっていうのがあるのでぜひ試してみてください。
で、あともう一つジェミニの大事なポイント忘れてました。 あのGoogleの各種サービスとの連携ですね。
AIサービスの特徴
これもやっぱりジェミニの魅力かなと思います。 最近はこのGoogleのツールとジェミニとの連携というのも増えてきているので、
業務でGoogleのツールを使う人はチェックしておいて損はないAIです。 はい、では次はクロード行きましょう。
アンソロピックという会社が開発するAIモデルとなります。 このアンソロピックのCEOは元々オープンAIに所属していた方なんですね。
ダリオ・アモディーさんという方です。 クロードの特徴としては文章作成とプログラミングが得意と言われています。
これは割と有名な話です。 そのため開発の場面でクロードを使っている人は多いです。
ちょっと説明が難しいんですけど、クロードと一緒にプログラミングの作業をしていくと、結構作業がしやすいんですよね。
他のAIに比べて。 なんて言ったらいいんですかね。あのこちらの意図をちゃんと読み取ってくれるみたいな感じです。
クロードは最新モデルがクロード3.7ソネットというモデルなんですけど、これは無料プランの方でも利用できます。
クロードが得意とするのが、文章作成とプログラミングのほかで言うと、あとは戦略的思考とか
ブレインストーミングの能力が高いという評価もあります。 1回のやり取りで終わるようなプロンプトだとあまり違いを感じないかもしれないですね。
ただ会話を重ねていろいろとAIとやり取りをしてタスクを進めていく。 こういったものだとクロードはオススメです。
あとクロードを語る上で外せないのがMCPのトピックですよね。 このMCPっていうのは簡単に言うとAIから各ツールに接続をして
本来AIが持っている性能以上のことができるようになると。 補足するとですね、これはアンソロピークが開発したオープンソースのものになってくるので
オープンAIやグーグルも利用できるんですね。 なのでクロード独自の機能というわけではないです。
ただアンソロピック、クロードの開発元が開発したということもあって、MCPの視点で言うとやっぱりクロードが相性が良いのかなと思います。
実際にMCPを試してみたいっていう話になると、現状はクロードデスクトップというアプリからの利用が一番簡単だと思います。
MCPに関してはちょうど前回のエピソードで話したので、興味がある方はこちらのエピソードもぜひ聞いてみてください。
はい、以上がAI三者の特徴となります。 ちょっと一旦まとめますね。
推論モデルの理解
普段使いのAI、メインで利用するのにおすすめなAIはChatGPT。 そして大きめのタスクや資料を処理したいときはGeminiがおすすめです。
あとはプログラミングをしたいときはクロード、もしくはGemini 2.5 Pro。 ただプログラミングに関してはChatGPTがクロードとかその他のモデルに比べて
著しく劣るというわけではないんですけど、あとは文章作成はクロード、文章の構成、
誤字脱字の検知はChatGPT。 最後に広く調査をしてレポートを作成したいとき、こういったときはChatGPTのディープリサーチが一番おすすめです。
ただ無料プランで利用できないので、無料で利用したい場合はGeminiのディープリサーチで代替するという感じですね。
インターネット上の評価と、あとは実際に私が使ってみた感想をまとめるとこのような使い分けとなります。
私はこんな使い分けやっているよという方はですね、ぜひ感想フォームからコメントいただければ嬉しいです。
最後に推論モデルについても話したいと思います。 普通に私ですね、推論モデル推論モデルとポッドキャストで何度も話してますけど、
推論モデルって何ですかっていう声はよく聞くんですね。 なので改めて説明したいと思います。
推論モデル、英語ではリーズニングモデルと言うんですけど、AI各社が最近はこの推論モデルをよくリリースしています。
オープンAIだとOシリーズですね。O1、O3、O4miniのようなモデルです。
Geminiだと最近出した2.5Pro、2.5Flash、これも推論モデルとなります。 推論モデル簡単に言うと、AIが思考を重ねて回答を生成するようなものとなります。
例えばGPT-4-Oに質問をするとパッと回答を返してくれますよね。 一方でこれが推論モデルになると人間の指示から
AIが自分で思考を重ねてユーザーの意図とか質問からどのような形で回答を出せばいいのかというのを
AIが思考を重ねて回答します。推論モデルはこういった違いがあります。 私先ほどディープリサーチを紹介しました。
インターネット上の情報を幅広く調査してレポート作成ができるような機能ですね。 このディープリサーチでも内部で推論モデルが使用されています。
例えば私が世界のポッドキャストの利用者数トップ5の国を教えてと調査の指示をしたとします。
そうするとAIが自分で思考を重ねながらどんどん調査を進めていきます。 ユーザーはポッドキャストの国別の割合が知りたいようだと。
じゃあどこの情報参照しようか。wikipediaにそういった情報が載っているみたいだと。 まあよしじゃあ
wikipediaを参照していこうと。推論モデルのイメージとしてはこのような形です。 ちなみにチャットGPTの無料プランでもあの
チャット画面にですね推論というボタンがあります。 このボタンをオンにすることで推論モデルを使うことができます。
推論モデルの使い分け
では次に推論モデルの使い分けについて紹介したいと思います。 結局推論モデルってどのような場面で使ったらいいのかという話ですね。
推論モデルの使い分けとしてはいくつかのポイントで考えるといいのかなと思います。 その一つがスピードです。
スピードをですね速度です。 推論モデルって思考を重ねながら回答を出していくので普通のモデルに比べて回答生成するスピードが
遅いんですね。 例えばシンプルな質問の場合はですね推論モデルを使わない方がいいです。
なぜなら時間がかかるから。サクサク質問したい時、こういった時は推論モデルは使わないと。 GPTシリーズを使っていくと。
であとは明確な指示がある場合、プロンプトがしっかり組まれている場合、 こういった場合もGPTシリーズを使うことが推奨されています。
じゃあどのような場面で推論モデルを使っていくのかっていうと、逆にですね 曖昧な指示では推論モデルが活躍してくれます。
推論モデルが使われているあのディープリサーチ 使ったことがある人はわかると思うんですけど
ユーザーの少ない調査指示でもですねしっかりした調査をしてくれるんですよね。 場合によっては人間が指示していないこと
でもそれ調べてほしかったみたいなことも調査してくれたりします。 これ結構ユーザーとしてはありがたくて、深く調べたいけどそのために色々プロンプト書くの面倒だなと
まあ結構おっくいじゃないですかプロンプト書くの そうした時でも少ない指示でAIが自律的に考えて調査計画を立ててくれると
こんな感じで曖昧な指示で最大限の成果を得たい場合 こういった時には推論モデルがおすすめです
あとは複雑な問題を解決したい時 こういったケースも推論モデルが良いと言われています
例えば先ほど私 ジェミニーの2.5プロが大きめの資料の要約
あとは情報抽出の精度が良いというふうに言いました こんな感じで結構大きめの資料とかあとは複雑なタスクであればあるほど
推論モデルの方が活躍してくれます オープンAIの公式サイトで推論モデルのベストプラクティスが紹介されていたので少し紹介しますね
推論モデルは干草の山から針を探すようなタスクに向いていますと 例えば企業の買収を分析するため推論モデルは契約書など数十点に及ぶ
企業文書を精査し取引に影響を与える可能性のある複雑な条件を特定しました と説明されています
こんな感じで大量の書類とか結構複雑な内容の書類 そういったものは推論モデルに任せるのがおすすめですと
あと推論モデルの特徴として書類のデータをもとに思考を重ねて生成していくので GPTシリーズに比べて
ハルシネーションが少ないという報告もあります 資料の要約とか分析抽出などのタスクでですね
であとはプログラミングの場面でも使えますね 例えば最初のコード全体の設計をするときは推論モデルにお願いすると
そして細かい部分はクロードとか あとはチャットGPTのGPTシリーズで仕上げていくとこんな感じですね
あとは私が試したものだと あの日本語の助詞の誤りもあの推論モデルが検知してくれますね
ここで言う助詞っていうのは〜はとか〜がとか〜からとかのこの助詞ですね
明らかな誤字脱字っていうのはチャットGPTのGPT-40でも検知してくれます でも一見見ると誤字脱字じゃないような間違いってありますよね
よく見てみるとここは助詞の使い方がおかしいよねというパターンですね でこうした場合は推論モデルの方が検知してくれます
これ私実験しまして助詞の誤りを見つけるタスクだと チャットGPTの03か04miniがおすすめでした
同じ内容でジェミニー2.5プロット あとはクロード3.7ソネット GPT-4.5 GPT-40で試してみたんですけど
これらのモデルは検知してくれなかったですね こんな感じでチャットGPTもジェミニーもクロードも細かい部分で言うと
やっぱりこのモデルが使いやすいなっていうのはあるんですね なかなかですね毎月新しいモデルが出てくるので
いろいろモデルを検証するのは難しいと思います ただ自分の業務に関連するものはですね
やっぱり自分の手で検証するのが一番だと思います 意外に他の人が良いと言っているモデルでも自分が試したら悪かったっていうパターンも
あるし逆のパターンも全然あります でこうした検証を素早く行うための一つのアプローチとして
テストケースを自分の中で持っておくのもおすすめです 5時脱時のチェックをするテストケース
あとはプログラミングのテストケースといった具合ですね 新しいモデルが出てくるたびにその用意しておいたプロンプトを貼り付けて
AIモデルの使い分け
性能を試してみると 日頃AIを触っているとこのタスクはちょっとAI精度が悪かったなっていうものがあると思う
そういったものは別でメモをしておいて 新しいモデルが出たら試してみると
テストの手間を短縮できるのでおすすめです で最後に推論モデルの補足になるんですけど将来的に推論モデルみたいな括りはなくなる可能性もあります
今って人間が判断してこのタスクでは推論モデルかなと でこのタスクではGPTシリーズかなっていうふうに使い分けていますよね
でそういった判断もAIがやってくれると AIがタスクに応じて適切なモデルを選択してくれると
ゆくゆくはこのような形になるのではないかと言われています はいそれでは今日のポイントをまとめます
一つ目に普段使いのAI メインで使うAIはチャットGPTがおすすめです
二つ目にジェミニは容量の大きな資料プログラミングに向いています そして無料でできることっていうのは他のAIよりも多いです
三つ目にクロードは文章作成やプログラミングなどのタスクに優れています AIと会話を重ねて何か共同作業するようなタスク
そういった場合はクロードがおすすめです そして最後4点目
推論モデルはAIが思考を重ねて回答を生成するものです 曖昧な指示複雑なタスクなどに向いています
推論モデルに関してはノートに記事をまとめたので興味のある方はこちらも覗いてみて ください
企業におけるAIの導入
概要欄にリンクを貼っておきます はい今日はこの辺ということで本日も聞いていただきありがとうございました
今週もお便りをいただいていますちょっと紹介しますね いつも勉強させていただいています
最新回の mcp の話もためになりました 勤めている会社がセキュリティ的な観点からAIを全面的に活用ができていません
教えてもらった内容は趣味に生かしています 会社でも一部の人は開発支援のためAIを活用しているのでその方とお話をしたところ
最近ではAIの支援なしでの開発というのはできなくなっているほど頼りにしていて 役に立っているとの話でした
確かにソフトウェアの領域だとAIを使わないという選択肢はないですよね 続けますね
そこで話に上がったのが転職の時の話です もしAIを十分活用している会社を辞めて
AIを活用していない会社に転職をした場合 仕事のやり方が全く違ってきて効率も上がらずかなり辛いんじゃなかろうかという話でした
逆なら覚えればいいだけですが転職先でAIツールがどこまで利用できるのかというのは 最近では重要なポイントになるんじゃないかと思いました
私は転職の予定は全くありませんがお話の具体例や 企業や転職代行などで取り組みなどがあれば話題として取り上げてみられてはと思います
では配信頑張ってください お便りありがとうございました
この視点私なかったですね あの確かに今までAIを使っていた会社から全く
AIを使ってない会社に転職した場合 仕事の進め方って全然変わってきますよね
これ転職で見逃せないポイントですよね これからAIを導入する企業って増えてくると思うんですよねやっぱり
世の中でAIを導入している企業っていうのがまだ少数派だと思いますけど AIを導入している会社っていうのがメジャーになった時
状況変わりますよね AIを導入していない会社というのが採用面でも不利になるケースというのが出てくるかもしれません
この視点はなかったですね あのそれこそ今話してて思い出したんですけど最近あの
価格ドットコムなどのサイト運営している 価格コムさんという企業があります
でこの価格コムさんがコードエディターでカーソルというAIツールがあるんですけど これを従業員の全エンジニア約500人に導入したと発表しましたよね
うちはAI業務でこれだけ活用してますよっていうのがこれからの企業のアピールポイント になってくるかもしれないですね
ちょっと私の方でも転職領域の情報を調べてみます アメリカとか海外の事例調べてみても面白いかもしれないですね
お便りありがとうございました 最近ですね毎週お便りいただいてますね
ぜひどんどん送ってください お便り出すけどこれは番組で取り上げてほしくないなっていう内容はちゃんとその旨
明記してもらえればですね あの番組では話しませんのでご安心ください
過去にも個人的な内容っていうのはいただいたんですけど そういった場合は私の方で判断して話さないようにしているのでご安心ください
AIの質問 あとはAIを導入して感じている課題とかですね
反対に私はこんな風にAI使ってますよというようなお便りもお待ちしています ぜひリスナーの皆さんと
AIの知見を共有できるような番組を作っていきたいと思いますのでよろしくお願いします
番組ではこのように耳で学べるAIを毎週発信しています 通勤中や火事の合間にAI情報をキャッチアップできます
毎週水曜朝に更新していますのでぜひフォローをお願いします おすすめの生成AIツールをまとめた資料も配布しているので興味のある方はこちらも
ぜひ概要欄にリンクを貼っておきます お相手は耳で学ぶAIの矢野てっぺいでした
また次の配信でお会いしましょう
