- 代表的な生成AIとしては、ChatGPT、Copilot、Geminiなどがあります。
- すごく当たり前ですが、生成AIは「生成」が必要な作業に役立ちます。
- 生成AIを「調べもの」に使うと、「遅くて」「的外れ」な回答が多いと感じるかもしれません。
しかし、対話を伝え続けると「文脈」が共有され、徐々に意図に沿った回答が得られるようになります。 - 生成AIは、「正解のない問題」が得意です。
反対に「正解がある問題」を調べるには従来の検索エンジンの方が速い面も。
「生成AI」というと、「なんでも答えてくれる人工知能」という部分に目がいきますが、実は「生成」という得意分野を意識して使うことが大事です。
ビジネスならともかく、日常生活ではどう「生成」を使えばいいのかな？
1. 対話型のAIの「扱い方」（文脈）
生成AIはインターネット検索に似ていますが、少し使い方が異なります。
生成AIを活用するには、対話を通して「文脈」を共有することが大事です。
最初の「プロンプト(指示)」では、AIの回答は的外れなことも多いものです。
しかし、そこで諦めてしまうのは早計です。
1-1. 対話によって答えは洗練される
最初に「春らしい献立を考えてほしい」とプロンプトを出しても、AIの回答は期待外れなものになるかもしれません。
しかし、ここからが大事。
次のように、具体的な条件を追加してみましょう。
- 「卵や新玉ねぎ、スナップえんどうなど、春の食材を使った献立がいい」
- 「昼食用で、栄養バランスに気をつけたものがよい」
- 「家族4人分の、簡単で手軽なレシピがありがたい」
こうして希望を伝え続けることで、AIの回答は徐々にあなたの求める方向に近づいていくはずです。
問答によって「ぐにゃぐにゃとした粘土」をこねていくような感じだね。
最初からすべてを理解してくれる完璧なAIはありません。
AIに対して繰り返し希望を伝え、フィードバックを重ねていくことで、徐々にあなたの意図に沿った回答が得られるようになります。
これが「文脈」を共有するプロセスなのです。
2. 代表的な3つの生成AI
スマホやパソコンですぐに使える生成AIサービスの代表的なものは、
基本的には会員登録して「ログイン」して利用します。
とくに、Gemini（https://gemini.google.com/app）は、Googleアカウントがあればすぐに利用できるのが手軽です。
多少の性能や特徴の違いはありますが、切磋琢磨している最中。
「どれが優れている」とかはすぐに記録を塗り替えられてしまいます。
最近は、Claude 3 が人気みたい。
かなり自然な日本語でびっくりです。
2-1. 「ChatGPT」という名前が表すこと
「ChatGPT」の名前は、「Generative Pre-trained Transformer」の頭文字。
直訳すると「対話型の生成的 事前学習済み変換器」なのですが、ちょっと意味がわかりにくいですね。
- Generative
GPTはテキストを自身で生成できる「生成型」のモデルです。
入力に対する単なる回答出力だけでなく、新しいテキストを生成できます。 - Pre-trained
GPTは膨大な量のテキストデータで事前に学習されています。
この事前学習によりさまざまな知識やパターンを取得しています。 - Transformer
TransformerはGPTが使用している機械学習モデルの種類の一つ。
注目度機構を利用した新しい手法です。
3. 実は生成AIは「調べもの」には向いていない
生成AIで調べてみたんだけど、なんか思うような答えが出てこないんだよね。
生成AIは、「答えのない問題」に強みがあります。
「調べもの」にも答えてくれますが、実は得意分野ではありません。
検索と生成の機能を上手に使い分けることで、より効率的に情報を得ることができます。
ただ調べものをしたいだけなら、従来の検索の方がスムーズと感じるかもしれません。
結果の表示まで速く、情報源も確認しやすいからです。
3-1. 「正解のある問題」と「正解のない問題」がある
どうやって、使い分けたらいいの？
- 「検索」は、既に存在する情報を見つけ出す行為です。
- 「生成」は、既存の情報から新しい内容を創出することを指します。
「生成AI」というだけあって、基本的に「生成する仕事」に役に立ちます。
良くも悪くも「捏造」なのです。
たとえば、自治会の回覧板の案内状づくりなど。
あるいは、「アイデア出し」とか「要約」なども「生成」です。
例えば、「オムレツのレシピ」など調べたいものが明確な場合には、検索を使うのが得策です。
既存のレシピがあるはずだからです。
しかし、「冷蔵庫の残り物で何か作りたい」というときは、その答えは無数。
生成によってアイデアを出すことで、思いがけない組み合わせのレシピが生まれる可能性があります。
生成AIは、しばしば「事実に反する答え」を捏造してしまう欠点があります。
しかし、そもそも「正解のない問題」なら不都合ないのです。
4. 生成AIは「気まぐれ」
生成AIと付き合うには、その「気まぐれさ」も意識しておくことが大事です。
同じ質問に対して、毎回 少しずつ異なる結果を返します。
これは、生成AIは「ルールベース」ではなく、「機械学習」によって動作を決めているからです。
「機械学習」では、非常に柔軟で創造的な出力が可能になります。
一方でその予測や生成される内容の正確性を完全に保証することは難しい側面もあります。
| ルールベース | 機械学習 |
|---|---|
| 厳密で正確に動作する | 柔軟に対応できる |
| 未定義の条件に対応できない | 動作の正しさを保証できない |
ランダムに答えが出てくる「気まぐれ」なところがあるね。
意外と「毎回 正解を出すロボット」ではないんだよね。
生成AIは、かなり「万能な道具」ですが、やはり用途によっては従来のツールがいい場合はあります。
向いた使い方をするのが大事ですね。
「ルールベース」とは、人工知能（AI）やプログラミングにおけるアプローチの一つで、明確に定義された規則や条件に基づいて意思決定や処理を行うシステムやアルゴリズムのこと。
特定の入力が与えられたときにどのようなアクションを取るべきかを、予め設定された規則によって決定します。
