以下に、大規模言語モデル（ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Genspark）の得意分野と不得意分野を一覧表にまとめました。
| モデル名 | 得意分野 | 不得意分野 |
|---|---|---|
| ChatGPT | – 多様なタスク対応（文章生成、質問応答、コード生成、翻訳、要約など） – 多言語対応 – 高度なタスク処理（マーケティング、プログラミングなど） – 継続的な機能アップデート3 | – 最新情報の即時反映が難しい – 特定の情報源の明示が困難 – 事実確認が必要な場合に不正確な情報を生成する可能性13 |
| Gemini | – Google検索との連携による最新情報提供 – Google Workspaceとの統合（Gmail、Docs、スプレッドシートなど） – マルチモーダル機能（画像、音声、動画の理解） – 大容量コンテキストウィンドウ610 | – 特定の用途に特化した機能が少ない – Googleサービスに依存するため、他のプラットフォームとの連携が弱い可能性67 |
| Claude | – 倫理的なガイドラインに基づく開発 – 有害な情報や偏った意見の生成抑制 – 長いコンテキストウィンドウ（最大100万トークン） – 教育現場やメンタルヘルスサポートでの活用111415 | – 最新情報の即時反映が難しい – 特定の情報源の明示が難しい – 事実確認が必要な場合に不正確な情報を生成するリスク1415 |
| Perplexity | – 引用元を明記した正確な情報提供 – リアルタイムなウェブ検索による最新情報提供 – 学術論文や特定プラットフォームに特化した検索20 | – 特定のタスクや言語での性能に課題がある可能性 – 一部のタスクで不正確な結果を生成することがある18 |
| Genspark | – ユーザークエリに基づく新しいカスタムページ（Sparkpages）の生成 – 複数のAIエージェントによる多角的な視点提供 – 広範囲から信頼できる情報を統合しバイアスを最小限に抑える25 | – 新しい技術であるため、ユーザーの慣れや信頼性確保に時間がかかる可能性 – 特定のニッチな情報には対応しきれない場合がある2425 |
詳細説明
ChatGPT
- 得意分野: ChatGPTは多様なタスクに対応でき、多言語対応も優れているため、グローバルなビジネスシーンでも活躍します。継続的な機能アップデートにより、新しい技術や機能も迅速に取り入れられます。
- 不得意分野: 最新情報の即時反映が難しく、特定の情報源を明示することが困難です。また、事実確認が必要な場合には不正確な情報を生成するリスクがあります。
Gemini
- 得意分野: Google検索との連携による最新情報提供やGoogle Workspaceとの統合による作業効率化が強みです。マルチモーダル機能も備えており、多様なデータ形式を理解できます。
- 不得意分野: 特定の用途に特化した機能が少なく、Googleサービスに依存しているため他のプラットフォームとの連携が弱い可能性があります。
Claude
- 得意分野: 倫理的ガイドラインに基づいて開発されており、有害な情報や偏った意見の生成を抑制します。長いコンテキストウィンドウを持ち、教育現場やメンタルヘルスサポートで活用されています。
- 不得意分野: 最新情報の即時反映や特定の情報源の明示が難しく、事実確認が必要な場合には不正確な情報を生成するリスクがあります。
Perplexity
- 得意分野: 引用元を明記した正確な情報提供とリアルタイムなウェブ検索による最新情報提供が強みです。学術論文や特定プラットフォームに特化した検索も可能です。
- 不得意分野: 特定のタスクや言語での性能に課題があり、一部のタスクで不正確な結果を生成することがあります。
Genspark
- 得意分野: ユーザークエリに基づく新しいカスタムページ（Sparkpages）の生成と複数のAIエージェントによる多角的な視点提供が特徴です。広範囲から信頼できる情報を統合しバイアスを最小限に抑えます。
- 不得意分野: 新しい技術であるためユーザーの慣れや信頼性確保に時間がかかる可能性があります。また、特定のニッチな情報には対応しきれない場合があります。
