【紹介】AIの代表 ChatGPT Bing Bard  特長・特性 体験 第2回

【紹介】AIの代表 ChatGPT Bing Bard  特長・特性体験 第2回

生成AIエンジンと検索エンジンの違いを質問しました

今回は、「生成AIエンジン」と「検索エンジンの違い」を質問しました。

比較検討しやすいような質問にしました。

回答は「表形式」を条件としました。

結論:作業時間が大幅に短縮されそうだと感じました。

生成AIを効率化、生産性向上の道具(ツール)として使いましょう!


Google社 Google【既存検索】

OpenAI社 ChatGPT3.5

Microsoft社 Bing

Google社 Bard

AI素人の木村が考えた模範解答は以下です。

これに近い回答があった場合、満足度が高いと判定します。(個人の感想レベルです)

生成AIエンジン 検索エンジン
入力 質問形式の「文章」を入力する 検索したい「キーワード」を入力する
データ 学習したデータの範囲 WEB上の範囲
(新たに生み出す)

生成する

(新たに生み出す)

する

(生み出さない、既存の範囲)

しない

出力形式 文章(テキスト)、静止画、動画、音楽、プログラムコード等多彩 WEB上にあるサイトを表示
正確性 人間が確認する必要あり 人間が確認する必要あり

【経緯】

今回のキッカケは、ブログ読者の経営者から「検索エンジン」との違い関する質問メールがありました。

生成AIについて「生成AIエンジン」とAIに質問した背景は、「検索エンジン」が一般的キーワードになっている為です。

文中の映像も生成AIで作成しました。

作成依頼「言葉」は「生成AIエンジンと検索エンジンの違いを書いたブログ用映像」です。

Google社 Googleの回答

Google検索の良さを改めて感じることが出来ました。

以下Googleの引用です。※フィルターを掛けて表示します。

検索結果のサイトを読み比べ、ある程度理解したうえで、「生成AIエンジン」と「検索エンジンの違い」の比較表作成に取り掛かります。

調べたい内容にもよりますが、比較表完成まで最低1時間から数時間を要しそうです。

想定所要時間:60分~300分

OpenAI社 ChatGPTの回答

原文をコピー&ペーストし掲載しています。翻訳上、意味が分かりにくい箇所も修正を加えていません。

所要時間1分程度

以下ChatGPTの引用です。

特徴

生成AIエンジン 検索エンジン
主な機能 テキストやコンテンツの生成と理解 キーワードに基づく情報の検索と表示
原理動作 自然言語処理と機械学習アルゴリズムを使う ウェブページのインデックスと検索アルゴリズムの使用
アウトプットコンテンツ 自動生成されたテキストや文章 キーワードに関連するウェブページやコンテンツ
応用範囲 コンテンツ生成、対話、論文要約など ウェブ検索、情報検索、ランキングなど
コンテキスト理解 複雑な努力や質問に対しても理解する傾向 キーワードに基づいて情報を取得するため、一部制限あり
データ依存性 大量のトレーニングデータが必要 インデックスされたウェブページやコンテンツに依存
たまたま性 事態には意思があることが多い 突然または近似で結果を返す
対話型 シーケンシャルな対話が可能 主に検索結果のクリックを通じた直接的な対話
コンテンツの生成精度 高度な文章生成と論理的な応答が可能 特定のキーワードに関連するコンテンツを表示
テキスト生成モデル(文章や詩の生成) Google、Bingなどのウェブ検索エンジン

生成AIイメージ映像 質問「生成AIエンジンと検索エンジンの違いを書いたブログ用映像」

Microsoft社 Bingの回答

所要時間1分以内

以下Bingの引用です。

生成AIエンジン 検索エンジン
新たなデータや情報を生成するための機械学習手法 インターネット上の情報を収集し、キーワードに関連する情報を表示するシステム
学習したデータからパターンやルールを抽出し、それをもとに新しいアウトプットを作り出す 既存の情報を検索する
クリエイティブな成果物(テキスト・画像・動画・音楽)を生み出すことが可能 情報の質や量によって検索結果の精度や多様性が変わる

生成AIイメージ映像 質問「生成AIエンジンと検索エンジンの違いを書いたブログ用映像」

Google社 Bardの回答

所要時間1分以内

以下Bardの引用です。

生成AIエンジン 検索エンジン
テキスト、コード、画像、音声などの新しいコンテンツを生成する 既存のコンテンツを検索してユーザーに提供する
人工知能(AI)を使用 検索アルゴリズムを使用
創造的なコンテンツの作成に使用される 情報の検索に使用される
まだ開発中 長年にわたって使用されている

生成AIイメージ映像 質問「生成AIエンジンと検索エンジンの違いを書いたブログ用映像」

 

まとめ

内容についての評価

Microsoft社BingとGoogle社Bardが希望する内容に近いものでした。

所要時間についての評価

既存検索から比較表作成と生成AI活用の所要時間は、時間が1/60~1/300へと劇的に短縮されそうです。(個人の感想レベル)

※作業時間短縮は、統計手法で耐えられる件数が必要です。

対話形式、質問形式で「作業を手伝って」くれます。

質問する上でのポイント(プロンプトエンジニアリング)

ビジネスの場合、「表形式で教えて下さい」等の依頼が良いと判断します。

その後の作業が早くなります。

業務内容によって、質問時にアウトプット形式の標準化が必要です。

人間も慣れてくるので、あまり心配はなさそうです。

データ精度

学習データの精度が高いと本当に便利ですね!

既存のシステム・アプリに「AI搭載」提案時の判断方法

今後みなさんがお使いの既存のシステム・アプリにも「AI搭載」=バージョンアップ提案されると思います。

今回の「生成AIエンジン」の特長・特性とデータ範囲(広さ、専門性、正確性、最新版管理)によって違いが出ることを知って、ご判断ください。

「AIを過信しない」かといって「AI使用について慎重になりすぎない」ことが大切だと判断しています。

生成AIを効率化、生産性向上の道具(ツール)として使いましょう!


 

2023/08/12 日本経済新聞 報道に「生成AI 学習データ開示 政府骨子案」という記事がでていました。

企業区分を5段階にしていました。

  1. 生成AI「基盤モデル」開発者
  2. AIにデータを学習させる事業者
  3. システム開発者
  4. サービス提供者
  5. サービスを使う企業

特に、「AIにデータを学習させる事業者」「システム開発者」「サービス提供者」の透明性確保がポイントと理解しました。

具体的には、データ数、データ容量、学習時間、学習に使ったAIエンジン、学習に使った半導体等のスペック(GPUのスペック)です。

開発経費→価格へ反映されます。

複数社の『データ数、データ容量、学習時間、学習に使ったAIエンジン、学習に使った半導体等のスペック(GPUのスペック)』等を吟味し自社に合ったものを選択してください。

2023/08/16 内閣府、経産省、文科省、法務省等を検索しました。審議会等の議事録PDFはヒットしませんでした。

詳しい内容については、政府(監督官庁)公式発表(議事録PDF)を待ちたいと思います。

政府(監督官庁)公式発表(議事録PDF)出た際には、お知らせしたいと思います。


 

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