2大AIアシスタントを徹底比較
「Copilot」と「Gemini」どちらを使う? AIツール選定の決め手とは
Microsoft「Copilot」とGoogle「Gemini」は、どちらもAI導入を検討する企業にとって有力な選択肢となる。どのような基準で選ぶべきなのか。9つの観点から比較解説する。
生成AI(人工知能)やそのベースとなるLLM(大規模言語モデル)を業務で活用したいと考える企業にとって、Microsoftの「Copilot」やGoogleの「Gemini」といったAIアシスタントが有力な選択肢となる。本稿は、両サービスを9つのポイントから比較し、選定のヒントを紹介する。どちらが自社に適するかを考える際の参考にしてほしい。
「Copilot」と「Gemini」を9の観点から徹底比較
2023年2月、MicrosoftはCopilot(公開当初は「Bing Chat」)のプレビュー版を公開し、同年5月に一般提供を開始した。同社はOpenAIとパートナーシップを締結しており、CopilotのベースとなるLLMには「GPT」(Generative Pre-trained Transformer)を使用する。さらに検索エンジン「Bing」と連携することで、リアルタイムの情報検索機能を利用可能だ。
一方のGoogleは、2023年3月に「Bard」を発表し、その1年後にGeminiとして改良。2024年を通して、GoogleはGeminiの改良に取り組んできた。以下に、両モデルを9つのポイントから比較した内容を紹介する。
1.有料プランと料金
- Copilot
- ビジネス向けの有料プラン「Microsoft 365 Copilot」(旧「Microsoft Copilot for Microsoft 365」)は1ユーザー当たり月額30ドル。オフィススイート「Microsoft 365」の法人向けプラン「Microsoft 365 Enterprise」「Microsoft 365 Business Standard」「Microsoft 365 Premium」からCopilotを利用できる。
- エンドユーザー向け有料プラン「Microsoft Copilot Pro」は、1ユーザー当たり月額20ドル。利用量のピーク時にGPT-4とGPT-4 Turboへの優先アクセス権があり、無料版に比べてデータ処理や画像生成の応答時間が短縮される。
- Gemini
- エンドユーザー向けAIチャットbot「Gemini Advanced」は1ユーザー当たり月額19.99ドル。オンラインストレージサービス「Google One AI Premium Plan」の一部として提供される。
- ビジネス向けAIアシスタントツール「Gemini for Google Workspace」のプラン「Gemini Business」は1ユーザー当たり月額20ドル、より多機能なプラン「Gemini Enterprise」は月額30ドル(年間プランの場合)。
2.コンテキストウィンドウのサイズ
コンテキストウィンドウは、生成AIがやりとりの中で保持する情報量を指す。CopilotのLLM「GPT-4 Turbo」は、最大12万8000トークンのコンテキストウィンドウを備える。トークンとはテキストデータを処理する際の基本的な単位で、英語であれば1トークンは4文字程度と考えられる。
GeminiのLLM「Gemini 1.5 Pro」は、最大200万トークンのコンテキストウィンドウを備え、API(アプリケーションプログラミングインタフェース)を扱う開発者が利用できる。Gemini 1.5 Proを搭載したGemini Advancedのコンテキストウィンドウは最大100万トークンだ。つまり、GeminiはCopilotと比べてより多くの情報を一度に覚えられるということだ。
3.システムとの連携性
Copilotの有料プランでは、Microsoftアプリケーションと連携可能だ。OpenAIが2024年9月に発表した新モデル「OpenAI o1」の推論機能など、OpenAI製モデルの高度な機能との統合が進んでおり、今後Microsoft以外の製品やサービスとも連携できるようになる可能性がある。
GeminiはGoogleの検索エンジン「Google Search」(Google検索)との連携が強みだ。一方で、Google以外が提供するサービスとの連携は限定的だ。2024年11月時点で、Gemini for Google Workspaceでは、オフィススイート「Google Workspace」のアプリケーションやサービスと連携できる。
4.マルチモーダル性
CopilotもGeminiも、テキスト以外に画像や音声などのデータ形式を扱えるマルチモーダルモデルだ。画像生成モデルとして、CopilotはOpenAIの「Dall-E 3」を、Geminiは「Imagen 3」を使用している。
5.精度の高さ
Gemini 1.5 Proは2024年9月、LLM推論と検索能力を測定する「ニードルインハイスタック」(NIHS)ベンチマークで、GPT-4 Turboを上回る結果を出している。ただし、AIモデルの進化スピードは早く、これらの評価はすぐに変わる可能性がある。
6.プラグイン機能
LLMをさまざまなサービスと連携できるのが、プラグイン(拡張機能)だ。CopilotとGeminiは、共に複数のプラグインを用意している。例えば、Copilotは以下アプリケーションと連携可能だ。
- 決済ツール「Klarna」
- 楽曲制作ツール「Suno」
- レストラン予約ツール「OpenTable」
- EC(電子商取引)ツール「Shop」
Geminiからは、以下Googleアプリケーションをプラグインとして利用できる。
- 動画共有ツール「YouTube」
- 地図ツール「Google Maps」
- ホテル予約ツール「Google Hotels」
7.カスタマイズ性
「Microsoft Copilot Studio」はチャットbot型のアシスタント設計ツールだ。Microsoft 365 Copilotの機能カスタマイズや、プラグイン開発をローコード(最小限のソースコード記述)で実施できる。
Gemini for Google WorkspaceのプランGemini Enterprise、Gemini Businessのユーザーは、アシスタント設計ツール「Gems」でチャットbotを開発できる。
8.利用できる言語の数
Copilotは25言語で利用できる。Geminiは46言語での利用が可能だ。
9.今後の新機能
Googleは、リアルタイムアシスタント機能をはじめとするGeminiの新機能を発表している。アシスタントには動画や音声を処理する機能が搭載される見込みで、これはGeminiが大容量の情報や動画コンテンツを扱えるモデルであるからこそ実現可能だ。さらに、GeminiをモバイルOS「Android」に組み込む拡張機能の取り組みも進めている。
MicrosoftもGoogleと同様、OS「Windows」にCopilotを組み込み、単独で動くモバイルアプリケーションとして提供する計画だ。他にも、Microsoft 365 Copilotの機能強化や、生成AIが出力したコンテンツを複数人で共同編集できるコラボレーションツール「Copilot Pages」などを発表している。
Microsoft CopilotとGemini 結局どちらを選ぶべき?
LLMの回答精度や処理量はこれまでにないスピードで進化を遂げており、ベンダーは頻繁に新機能を追加している。そのため企業にとって、どの生成AIツールを選ぶべきか判断するのが難しい状況だ。
最終的にどのサービスを選ぶかは、自社がMicrosoftとGoogleどちらのエコシステムを使用しているかによる。業務でMicrosoftのOSやアプリケーションを主に使用している場合、Copilotが最適な選択肢である可能性が高い。反対にGoogleのオフィススイートを利用している企業には、Geminiの方が適しているだろう。
AIツールの主要ベンダーはMicrosoftとGoogleだけでない。Amazon Web Services(AWS)も、独自のAIアシスタントサービス「Amazon Q」をサブスクリプション形式で提供している。「Amazon Q Business Pro」は1ユーザー当たり月額20ドル、基本的な機能のみ備える「Amazon Q Business Lite」は1ユーザー当たり月額3ドルだ。
Amazon Qの機能はCopilotやGeminiと類似しているが、幅広いシステムとの連携性、プラグインやカスタマイズ機能の豊富さといった点が強みだ。CopilotやGeminiが主に個人ユーザーやオフィスユーザー向けに設計されているのに対し、Amazon QはAWSのサービスを利用する企業向けに特化した設計となっている。
TechTarget発 世界のインサイト&ベストプラクティス
米国TechTargetの豊富な記事の中から、さまざまな業種や職種に関する動向やビジネスノウハウなどを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 世界のインサイト&ベストプラクティス
米国TechTargetの豊富な記事の中から、さまざまな業種や職種に関する動向やビジネスノウハウなどを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
事例
[サイボウズ株式会社] DXに必要な「Dスキル」「Xスキル」を持った人材を育成するには? -
市場調査・トレンド
[サイボウズ株式会社] データで見る、DXが「順調に進む企業」と「つまずく企業」の違い -
製品資料
[サイボウズ株式会社] 賛否が割れがちな「Notesからの移行」 新環境への移行を納得してもらうには? -
事例
[ServiceNow Japan合同会社] 農林中金に学ぶ内製開発 処理効率を約2倍に高めAI活用も加速させた方法とは? -
事例
[ServiceNow Japan合同会社] NTTグループのデジタル変革術、17万人が利用する決裁プロセス刷新の全貌
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
【基本情報技術者試験】「デュプレックスシステム」と「デュアルシステム」の違いは?
-
2
MS月例パッチが1000件突破 人手不足の情シスを襲う「月1回メンテ」の崩壊
-
3
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
4
サーバ約70台をAWSへ ヤナセが移行前にやった「通信要件の可視化」
-
5
AIインフラの理想形? 「5層のケーキ」を垂直統合するための近道とは
-
6
脱VMwareの真実:データセンター大手がNutanixを選んだ「コスト以上の理由」
-
7
「VMware離れ」は本当か 3000社がVCF 9にかじを切った現実的な理由
-
8
「Microsoft一択」で本当にいいのか 知らぬ間にライセンス費用が膨らむ真相
-
9
多品種小ロットの「手書き・配合ミス」を克服 キャニオンスパイスの食品工場DX
-
10
「AI活用」を掲げた年金刷新が炎上 英政府が大手ITアウトソースを切り捨て「内製回帰」した理由
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
生成AIのハルシネーションを防止 回答精度を高めるセマンティックレイヤーとは
-
2
5回聞くだけじゃ足りない? トヨタ式「なぜなぜ分析」の正しい実践方法
-
3
AIエージェントで多様な日常業務を効率化するための入門ガイド
-
4
インシデント対応工数を約3割削減、東京ガスの事例に学ぶ監視体制刷新のコツ
-
5
「脱Excel」か「Excel快適化」か? 現場にやさしい業務改善の進め方
-
6
マンガで解説:「ゼロトラスト」「SASE」の必要性とメリット
-
7
5分で分かる「セキュア大容量ファイル転送サービス」の機能とメリット
-
8
情報セキュリティ対策早分かりガイド:25の自社診断で弱点と解決策を理解
-
9
国税庁の次世代基幹システム「KSK2」稼働開始に向けて、対応すべき変更点とは?
-
10
AIが「わざわざ使うツール」になっていない? 業務で自然に使う導線にする秘訣
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー