【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 |
| 例 | 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。
- 生成ＡＩ「基盤モデル」開発者
- 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
- 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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