Google Geminiが役に立たない？その理由と解決策を徹底解説

私がGoogle Geminiに他の生成AIと同じプロンプトで質問すると、あまり的確な回答を得られない事が多々あります。

なぜなのかを考察してみたいと思います。

しかし、これは「可能性」というだけで、「断定」や「否定」をしているものではないということを、あらかじめお断りしておきます。（この部分は大事なので、十分ご理解下さい。）

はじめに

人工知能（AI）技術の進歩により、私たちの日常生活や仕事のあり方が大きく変わりつつあります。

その中でも、自然言語処理や画像認識、音声合成などの分野で驚くべき進歩を遂げている生成AIは、特に注目を集めています。

Google Gemini、OpenAIのGPT-4、AnthropicのClaudeなど、様々な生成AIが登場し、それぞれが独自の特徴や強みを持っています。

しかし、同じプロンプトで質問しても、生成AIによって回答の質や適切さが異なることがあります。

特に、Google Geminiを使用した際に、他の生成AIと比べてあまり的確な回答が得られないケースがあることに気づきました。

なぜそのような差異が生じるのか、その理由を詳しく探っていきます。

また、各生成AIの特徴を理解し、効果的に活用するための方法についても考察していきます。

Google Gemini の優れている点

まずはGoogle Geminiの特徴と優れた点について述べる必要があります。

これにより、以降の否定的な内容が正確に伝わらない気がします。

1. トレーニングデータの違い

1.1 データセットの重要性

生成AIの性能は、そのトレーニングに使用されたデータセットに大きく依存します。

Google Geminiが他のモデルとは異なるデータセットでトレーニングされている場合、回答の質や傾向に違いが出ることは十分に考えられます。

例えば、特定の分野のニュース記事や技術ドキュメントを中心にトレーニングされたモデルは、その分野に関する質問には強いものの、一般的な話題や日常会話には弱い可能性があります。

1.2 データの新しさと更新頻度

トレーニングデータの新しさも、生成AIの回答の質に大きな影響を与えます。

最新の情報や出来事を含むデータセットでトレーニングされたモデルは、より現代的で関連性の高い回答を提供できる可能性が高くなります。

特定の分野（例：技術ニュース）では頻繁に更新されているが、他の分野（例：歴史や文学）ではあまり更新されていない可能性もあります。

1.3 データの多様性と偏り

トレーニングデータの多様性も重要な要素です。

様々な文化、言語、視点を含むデータセットでトレーニングされたモデルは、より包括的で偏りの少ない回答を提供できる可能性が高くなります。

Google Geminiと他の生成AIでは、データの多様性や偏りに違いがある可能性があり、特定の言語（例：英語）に偏ったデータでトレーニングされたモデルは、他の言語での質問や文化的な文脈を必要とする質問に対して弱い可能性があります。

1.4 データの品質と前処理

トレーニングデータの品質も、生成AIの性能に大きな影響を与えます。

高品質で適切に前処理されたデータを使用することで、モデルはより正確で一貫性のある回答を提供できるようになります。

Google Geminiと他の生成AIでは、データの品質管理や前処理のプロセスに違いがある可能性があります。

2. アルゴリズムの違い

2.1 アーキテクチャの多様性

各生成AIは、独自のアルゴリズムとアーキテクチャに基づいて設計されています。

これらの違いが、同じ質問に対しても異なる応答を生成する原因となっています。

例えば、 GPT-4のようなモデルはTransformerアーキテクチャを使用していますが、Google Geminiは異なる設計を採用している可能性があります。

2.2 パラメータ数と計算リソース

生成AIのパラメータ数も、その性能に大きな影響を与えます。

一般的に、パラメータ数が多いモデルはより複雑な関係性を学習できる一方で、計算リソースを多く必要とします。

パラメータ数が多いモデルは、より豊かで複雑な回答を生成できる可能性がありますが、同時に過学習のリスクも高まります。

一方で、パラメータ数が少ないモデルは、特定のタスクに特化した効率的な学習ができる可能性がありますが、汎用性には欠ける可能性があります。

2.3 学習アルゴリズムとハイパーパラメータの最適化

生成AIの学習過程で使用されるアルゴリズムやハイパーパラメータの設定も、最終的な性能に大きな影響を与えます。

学習率、バッチサイズ、エポック数などのハイパーパラメータの最適な組み合わせは、モデルごとに異なる可能性があります。

2.4 特殊化vs汎用化

生成AIの設計において、特定のタスクに特化させるか、より汎用的な能力を持たせるかという選択があります。

Google Geminiは特定の分野や機能に特化したモデルである可能性があり、その場合、汎用的なタスクでは他のモデルに劣る可能性があります。

3. 特化している内容の違い

3.1 専門分野への特化

生成AIは、特定の分野や用途に特化して設計されることがあります。この特化の度合いや方向性が、モデル間の性能差を生み出す一因となっています。

Google Geminiが技術文書の解析や科学的質問への回答に特化している場合、一般的な会話や創造的なタスクでは他のモデルに劣る可能性があります。

3.2 言語モデルvs多機能モデル

生成AIの中には、純粋な言語モデルとして設計されているものと、画像認識や音声処理などの機能も統合された多機能モデルがあります。

Google Geminiが多機能モデルとして設計されている場合、テキストのみの質問に対しては、純粋な言語モデルよりも性能が劣る可能性があります。

3.3 タスク指向vs対話指向

生成AIの設計において、特定のタスクの遂行に重点を置くか、自然な対話の実現に重点を置くかという違いがあります。

タスク指向のモデルは、情報抽出や要約、コード生成などの具体的なタスクで高い性能を発揮する一方で、自然な会話の流れを維持することは苦手かもしれませんが、対話指向のモデルは、人間らしい応答や文脈の理解に優れています。

しかし、複雑な計算や厳密な情報処理では精度が落ちる可能性があります。

3.4 ドメイン知識の深さ

特定のドメインに関する深い知識を持つモデルと、幅広い一般知識を持つモデルでは、質問に対する回答の質が大きく異なる可能性があります。

一般知識に基づくモデルは、幅広いトピックに対応できますが、専門的な質問に対しては深い洞察を提供できない可能性があります。

4. 更新の頻度と最新情報の反映

4.1 モデルの更新サイクル

生成AIがどのくらいの頻度で更新されているかは、その性能と提供される情報の新しさに大きな影響を与えます。

頻繁に更新されるモデルは、最新の出来事や新しい知識を反映した回答を提供できる可能性が高くなります。

これは、Google Geminiの更新頻度が少ないと言っているのではありません。あくまで、可能性です。

4.2 リアルタイムデータの統合

一部の生成AIは、リアルタイムのデータソースと連携して、常に最新の情報を提供する機能を持っています。

ニュースフィードやソーシャルメディアのトレンドと連携したモデルは、最新の出来事に関する質問に対してより正確な回答を提供できる可能性がありますが、このようなリアルタイムデータの統合は、情報の信頼性や一貫性の管理が難しくなるというトレードオフがあります。

4.3 バージョン管理と後方互換性

生成AIの更新において、バージョン管理と後方互換性の維持は重要な課題です。

新しいバージョンがリリースされても、以前のバージョンとの互換性を維持することで、ユーザーエクスペリエンスの一貫性が保たれます。

しかし、大幅な改良を行う際には、完全な互換性の維持が難しい場合もあります。

4.4 フィードバックループと継続的学習

一部の生成AIは、ユーザーからのフィードバックを継続的に学習に取り入れる機能を持っており、モデルは時間とともに進化し、ユーザーのニーズにより適応した回答を提供できるようになりますが、悪意のあるフィードバックや偏ったデータに影響される危険性もあるため、慎重な管理が必要です。

5. 質問のタイプと対応能力

5.1 質問の複雑さと深さ

生成AIの性能は、質問の複雑さや深さによって大きく異なる場合があります。

例えば、「東京の人口は？」といった単純な質問では、ほとんどのモデルが正確な回答を提供できるでしょう。

しかし、「気候変動が世界経済に与える長期的影響を分析し、その対策について提案してください」といった複雑な質問では、モデル間で大きな差が出る可能性があります。

5.2 質問の文脈と背景理解

質問の文脈や背景を正確に理解し、それに基づいて適切な回答を生成する能力も、生成AIの重要な特性です。

あるモデルは長期的な会話の文脈を維持するのに優れている一方で、別のモデルは各質問を独立したものとして扱う傾向があるかもしれません。

文化的な文脈の理解においても、モデル間で差が出る可能性があります。

5.3 マルチモーダル質問への対応

テキストだけでなく、画像や音声、動画などを含むマルチモーダルな質問への対応能力も、現代の生成AIにとって重要な特性となっています。

画像を見て説明したり、音声を聞いて文字起こしをしたりする能力は、モデルによって大きく異なる可能性があります。

あるモデルはテキストと画像の統合解析に優れている一方で、別のモデルは音声認識と自然言語処理の組み合わせに強いかもしれません。

5.4 創造的タスクvs分析的タスク

生成AIの中には、創造的なタスク（物語の作成、詩の生成など）に優れているものもあれば、分析的なタスク（データ解析、論理的推論など）に特化しているものもあります。

創造的タスクでは、独創性、一貫性、感情的な深みなどが求められます。

分析的タスクでは、正確性、論理的一貫性、データの適切な解釈などが重要になります。

Google Geminiがどちらに重きをおいているかは不明ですが・・・

6. モデルの改良方法とフィードバックの重要性

6.1 ユーザーフィードバックの活用

生成AIの継続的な改善において、ユーザーからのフィードバックは極めて重要な役割を果たします。

あるモデルは積極的にユーザーからの直接フィードバックを求めているかもしれません。

別のモデルは、ユーザーの行動データ（クリック率、滞在時間など）を間接的なフィードバックとして活用しているかもしれません。

Google Geminiがどういったフィードバックを求めているかは不明です。

6.2 専門家によるレビューと修正

高度な専門知識を要する分野では、その分野の専門家によるレビューと修正が不可欠です。

医療、法律、科学技術などの分野では、誤った情報が深刻な影響を及ぼす可能性があるため、特に慎重な検証が必要です。

専門家の知見を取り入れることで、モデルの回答の質と信頼性を大幅に向上させることができます。

6.3 エッジケースとバイアスの検出

生成AIの改善において、エッジケース（通常とは異なる特殊なケース）やバイアス（偏見）の検出と対処は重要な課題です。

エッジケースへの対応を改善することで、モデルの汎用性と信頼性が向上します。

バイアスの検出と軽減は、公平で倫理的なAIシステムを構築する上で不可欠です。

6.4 継続的な学習とモデルの更新

生成AIの性能を維持・向上させるためには、継続的な学習とモデルの更新が不可欠です。

新しい学習アルゴリズムや最適化手法を導入することで、モデルの性能を飛躍的に向上させることも可能です。

7. 生成AIの比較と選択

7.1 ベンチマークテストの活用

生成AIの性能を客観的に評価するためには、標準化されたベンチマークテストが重要な役割を果たします。

自然言語理解、質問応答、要約生成など、様々なタスクに対するベンチマークが存在します。

これらのテストを通じて、各モデルの強みと弱みを定量的に比較することができます。

ただし、実行するにはPython環境が必要になります。

Web上でできるサイトもありますので「GLUEやSuperGLUE」などのキーワードで検索すればでてきますので、ここで説明はいたしません。

Google Geminiと他のモデルを比較する際には、これらのベンチマーク結果を参考にすることができます。

あるモデルは特定のタスク（例：機械翻訳）で高いスコアを示す一方で、別のタスク（例：感情分析）では劣る可能性があります。

ただし、ベンチマークスコアだけでなく、実際のユースケースでの性能も考慮することが重要です。

7.2 特定のタスクに適したモデルの選択

生成AIを選択する際には、実行したいタスクの特性を十分に考慮することが重要です。

テキスト生成、情報抽出、感情分析など、タスクの種類によって最適なモデルは異なります。

また、処理速度、メモリ使用量、APIの使いやすさなども重要な選択基準となります。

Google Geminiと他のモデルを比較する際には、以下のような点を考慮することができます。

• モデルの得意分野（例：科学技術文書の解析、創造的な文章生成など）
• リソース要件（計算能力、メモリ容量など）
• APIの使いやすさとドキュメントの充実度
• サポートされている言語や機能の範囲

7.3 コストと効率性の考慮

生成AIの選択において、コストと効率性も重要な要素です。

API呼び出しの料金、必要な計算リソース、応答時間などが、総合的なコストに影響します。

また、モデルの効率性（同じタスクをより少ないリソースで処理できるか）も考慮する必要があります。

7.4 エコシステムとの統合性

多くの場合、生成AIは既存のシステムやワークフローに統合される必要があります。そのため、エコシステムとの親和性も重要な選択基準となります。

• 開発環境やプログラミング言語との互換性
• 他のツールやサービスとの連携のしやすさ
• カスタマイズや拡張の可能性
• 提供されているSDKやライブラリの豊富さ
• クラウドサービスとの統合のしやすさ
• オンプレミス環境での利用可能性

8. モデルの統合と活用

8.1 複数の生成AIの組み合わせ

単一の生成AIだけでなく、複数のモデルを組み合わせて使用することで、より高度で柔軟なソリューションを構築することができます。

各モデルの強みを活かし、弱点を補完し合うことができます。

タスクの種類や難易度に応じて、適切なモデルを動的に選択することも可能です。

例えば、テキスト生成にはGPT-4を使用し、画像分析にはGoogle Geminiを使用するといった組み合わせが考えられます。

質問の種類に応じて、一般的な質問にはClaudeを、専門的な質問にはドメイン特化型のモデルを使用するといった使い分けも可能です。

8.2 生成AIとヒューマンインテリジェンスの協調

生成AIの活用において、人間の知性との協調は非常に重要です。

生成AIは大量のデータ処理や高速な情報提供が得意ですが、創造性や倫理的判断においては人間の介在が不可欠です。

人間とAIの強みを組み合わせることで、より高品質で信頼性の高い結果を得ることができます。

あるモデルは、人間が理解しやすい形で推論プロセスを説明する機能を持っているかもしれません。

別のモデルは、人間のフィードバックを効率的に取り入れる仕組みを備えているかもしれません。

具体的な協調方法の例

• 生成AIが生成した回答を人間がレビューし、必要に応じて修正や補足を行う。
• 複雑な問題解決において、生成AIが提案した複数の解決策を人間が評価し、最適な選択を行う。
• クリエイティブな作業において、生成AIがアイデアや素材を生成し、人間がそれを編集・洗練する。

8.3 ドメイン特化型モデルとの連携

汎用生成AIと特定のドメインに特化したモデルを組み合わせることで、より高度で正確なソリューションを提供することができます。

汎用モデルが広範な知識と文脈理解を提供し、特化型モデルが専門的な深い知識を補完します。

この組み合わせにより、幅広い質問に対応しつつ、特定分野では高度な専門性を発揮することが可能になります。

例えば、医療分野では、一般的な健康相談にはGoogle Geminiのような汎用モデルを使用し、詳細な診断や治療法の提案には医療特化型の生成AIを使用する。

また、法律相談では、一般的な法律知識の提供には汎用モデルを、具体的な判例分析や法的文書の作成には法律特化型のモデルを使用する。

8.4 生成AIの出力の後処理と検証

生成AIの出力をそのまま使用するのではなく、適切な後処理と検証を行うことで、より信頼性の高い結果を得ることができます。

• 事実確認
  生成AIが生成した情報の正確性を、信頼できる外部ソースと照合する。
  固有名詞や数値データの正確性を、信頼できるデータベースと照合する。
• 一貫性チェック
  複数の回答や長文の生成において、内容の一貫性を確認する。
  翻訳結果の品質を、人間の専門家がレビューする。
• 構文・フォーマット調整
  生成されたテキストを、目的に応じて適切なフォーマットに整形する。
  生成されたコードの構文チェックや実行テストを行う。

9. AI技術の進化と未来展望

9.1 モデルアーキテクチャの革新

AI技術は急速に進化を続けており、新しいモデルアーキテクチャの開発が活発に行われています。

Transformer以降の新しいアーキテクチャとして、長文処理に優れたLongformerや、効率的な学習を可能にするSwitchTransformerなどが登場しています。

マルチモーダルモデルでは、テキスト、画像、音声など複数のモダリティを統合的に扱えるモデルの開発が進んでいます。

今後の展望

• より大規模かつ効率的なモデル
  パラメータ数を増やしつつ、学習と推論の効率を高めるアーキテクチャが開発されると予想されます。
• 特定タスクに特化した高性能モデル
  汎用性を保ちつつ、特定のドメインで卓越した性能を発揮するモデルが登場する可能性があります。

9.2 学習手法の進化

生成AIの性能向上には、学習手法の進化も大きく寄与しています。

学習手法の進化

• 自己教師あり学習
  ラベル付きデータを必要としない効率的な学習手法の発展が期待されます。
• メタ学習
  少量のデータで新しいタスクに素早く適応できる学習手法の研究が進んでいます。
• 継続学習
  新しい情報を効率的に学習し、既存の知識と統合する手法の開発が進められています。

今後の展望

• データ効率の向上
  より少量のデータでも高性能なモデルを学習できる手法が開発されると予想されます。
• 学習の自動化
  ハイパーパラメータの調整やアーキテクチャの選択を自動化する技術の発展が期待されます。

9.3 エッジAIとオンデバイス処理

クラウドベースのAIだけでなく、エッジデバイスでの AI 処理能力も急速に向上しています。

モバイルデバイスやIoTデバイスでの高度なAI処理が可能になりつつあります。

また、プライバシー保護や低レイテンシ処理のニーズから、オンデバイスAIの重要性が高まっています。

今後の展望

• 軽量かつ高性能なモデル
  エッジデバイスでも動作する、省メモリで高性能なモデルの開発が進むでしょう。
• ハイブリッドアプローチ
  エッジとクラウドを効果的に組み合わせたAIソリューションが普及すると予想されます。

9.4 説明可能AIと信頼性の向上

生成AIの判断プロセスを人間が理解できるようにする「説明可能AI」の研究が進んでおり、モデルの判断根拠を可視化する技術の開発が進められています。

特に医療や金融など、高い信頼性が求められる分野での応用が期待されています。

今後の展望

• より直感的な説明手法
  技術的知識がなくてもAIの判断プロセスを理解できる説明手法の開発が進むでしょう。
• 規制への対応
  AI利用に関する規制が厳しくなる中、説明可能性を備えた生成AIの需要が高まると予想されます。

9.5 倫理的AIと社会的影響

AIの社会実装が進む中、倫理的な配慮や社会的影響への対応が重要な課題となっており、学習データやアルゴリズムに潜むバイアスを検出し、軽減する技術の開発が進んでいます。

また、個人情報を保護しつつ、有用な知見を抽出する手法（例：連合学習）の研究も進められています。

今後の展望

• AIガバナンスの確立
  AIの開発・利用に関する国際的な規制やガイドラインの整備が進むと予想されます。
• 社会的合意形成
  AI技術の利用範囲や制限について、幅広い議論と合意形成が必要になるでしょう。

まとめ

Google Geminiに他の生成AIと同じプロンプトで質問すると、あまり的確な回答を得られなかったことで、長々と考察を述べておりますが、期待通りに機能しなかった理由は多岐にわたります。

トレーニングデータの違い、アルゴリズムの違い、特化している内容の違い、更新の頻度、質問のタイプなどが影響していると考えられます。

これらの要因を理解し、適切な対策を講じることで、より良い結果を得ることができます。

また、複数の生成AIを試してみることや、フィードバックを提供することで、モデルの改善に貢献することができます。

他のモデルが期待通りに機能しなかった場合でも、他のモデルと組み合わせて使用することで、より効果的な結果を得ることができます。

AI技術の進化を楽しみながら、自分に最適な生成AIを見つけて活用していきたいと思います。