代表的な生成AIサービス「ChatGPT」「Gemini」が出力するコンテンツには、どのような違いがあるのか。4種類のプロンプトに対するそれぞれの回答を比較した。
テキストや画像を自動生成する「生成AI」（ジェネレーティブAI）を、ビジネスの効率化や顧客体験（CX：カスタマーエクスペリエンス）向上に役立てる企業の動きが進む。代表的な生成AIサービスとして、AIベンダーOpenAIの「ChatGPT」とGoogleの「Gemini」がある。それぞれどのような使い方に向いているのか。
本稿は、大規模言語モデル（LLM）「GPT-3.5」をベースにしたChatGTPと、LLM「Gemini Pro」をベースにしたGeminiに4種類のプロンプトを投げ、出力された回答を比較した。プロンプトはアイデア出し、コンテンツ作成、計画策定、開発支援の4つのテーマで作成した。
アイデア出しでは以下のプロンプトを使用した。
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ChatGPTの回答は一般的な内容であったのに対し、Geminiは特定分野を掘り下げる傾向にあった。例えば、ChatGTPの回答は「機械学習（ML）といったAI技術」「サイバーセキュリティ」なのに対し、Geminiは「生成AI」「サイバーセキュリティメッシュ」（境界を人や物のIDを中心に構築する分散型アーキテクチャ）といった具合だ。
GPT-3.5の教師データは2021年9月に最終更新されたもののため、最新トレンドの紹介はできなかった。Geminiは5つの回答に加えて、さらに追加のトレンドを紹介してくれた。
コンテンツ作成では以下のプロンプトを使用した。
サイバーレジリエンシー（障害復元性）の課題について、2段落でまとめて
ChatGPTもGeminiも、サイバーレジリエンシーという複雑なトピックを2段落でうまく要約し、説明できた。特にGeminiは、課題と対策についてChatGPTよりも具体的に解説してくれた。
計画策定では以下のプロンプトを使用した。
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ChatGPTはGeminiよりも多くのカンファレンスを挙げてくれたが、そのうち幾つかのカンファレンスは2021年9月以降に名称を変更していた。Geminiはカンファレンスの情報をより詳細に説明してくれた他、分野ごとに大別して提示してくれた。
開発支援では以下のプロンプトを使用した。
「PostgreSQL」へのクエリでよく使われるSQLクエリを10個挙げて
PostgreSQLは、代表的なオープンソースのRDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）だ。ChatGPTとGeminiが出力したSQLクエリのリストは似ていたが、幾つかの用語が異なっていた。注目すべきは、どちらも回答にソースコードが埋め込まれていた点だ。
画像ではGeminiの回答を1ページに収まるように短縮しているが（図8）、元のバージョンには埋め込みコードが含まれている。
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