日本語LLM比較！GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 1.5 Pro、Llama-3-ELYZA-JPなどの違いを解説
2023年以降、生成AIは目覚ましい進化を遂げ、毎週のように新しいツールやモデルが登場しています。そのため、どのツールが何に特化しているのか、どれが自分に合っているのかを迷うことはありませんか？
本記事では、GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 1.5 Pro、Llama-3-ELYZA-JPの4つの生成AIモデルを比較し、各モデルがどのような場面で最適に活用できるかを検証します。
メール返信や翻訳、クレーム対応といった具体的なビジネスシーンを想定したタスクを通じて、各モデルの性能を詳しく解説し、適したユースケースを明確にしています。
各モデルの概要
今回、日本語性能を比較するのは次の4つです。
いずれのモデルも無料で使うことができるので、ぜひ本記事を参考に比較してみてください。
GPT-4o
GPT-4oはOpen AIが2024年5月に発表したAIモデル。
テキストや音声、画像、動画をシームレスに扱うことができるマルチモーダルAIです。
GPT-4oは従来のGPTシリーズと比較して大幅な技術進歩を遂げており、特にリアルタイムでの音声応答速度が向上しています。
また、GPT-4oは画像生成能力も向上しており、ワンショットのリファレンスベースの画像生成や正確なテキスト描写が特徴で、画像認識能力も向上。
Claude 3.5 Sonnet
Claude 3.5 SonnetはAnthropic社が開発した生成AIモデルで、2024年6月にリリースされました。
以前のClaudeシリーズや他の競合モデルと比較して、性能と効率性の両面で優れています。
Claude 3.5 SonnetはClaude 3.5 Opusに比べて処理速度は2倍に向上しており、複雑なタスクに迅速に対応可能。
また、Artifacts機能を搭載しており、この機能により、対話をしながらリアルタイムで視覚的なコンテンツを生成・編集ができます。
また、日本語を含む多言語での自然な会話が可能であり、他の生成AIに比べてより自然な会話ができるようになっています。
Gemini 1.5 Pro
Gemini 1.5 ProはGoogleが開発した次世代のマルチモーダルAIモデルであり、特に大規模なデータ処理能力に優れています。
Gemini 1.5 Proは、最大100万トークンの入力が可能で、テキストや画像、音声、動画など複数のデータタイプを同時に処理可能です。
さらに、推論能力もGemini 1.5 Proは優れており、複雑な推論タスクも実行可能でコード生成やテキスト生成、データの抽出と生成などを行うことができます。
Llama-3-ELYZA-JP
Llama-3-ELYZA-JPは日本のAIスタートアップELYZAが開発した日本語に特化した大規模言語モデル。Llama-3-ELYZA-JPはMetaのLlama3をベースにしており、日本語の生成能力を大幅に向上させています。
Llama-3-ELYZA-JPには2つのバージョンがあります。
- Llama-3-ELYZA-JP-8B：80億パラメータを持つ軽量モデルで、「GPT-3.5 Turbo」や「Claude 3 Haiku」といったモデルに匹敵する性能を持っています。このモデルはHugging Faceで公開されており、商用利用も可能。
- Llama-3-ELYZA-JP-70B：700億パラメータを持つ大規模モデルで、日本語の生成能力において「GPT-4」や「Claude 3 Sonnet」などのグローバルモデルを上回る性能を達成しています。このモデルはデモサイトで試用可能ですが、ダウンロードはできません
比較内容の概要
上記5つのモデルを使って日本語生成能力について比較をします。
比較する内容としては次の6つです。
- 社内の人から届いたメールへの返信文章を作成
- 欠勤メール作成を想定して、ビジネスで使える丁寧な敬語文章に直す
- 長文の英語文章を一言一句日本語にする
- 海外の栄養成分表を日本語に翻訳
- クレームメールへの返信
- 生成AIをビジネスに活かしたいと考えているビジネスマンをターゲットとしたツイート生成
社内の人から届いたメールへの返信文章を作成
それぞれのモデルに返信文章を作成してもらうメールの内容はこちらです。
件名: 会議の議題について
本文:
お疲れ様です。来週のチーム会議で話し合う議題についてご相談があります。新しいプロジェクトの進捗状況の報告と、今後のスケジュール調整について話し合いたいと思っていますが、他に取り上げるべきトピックがあれば教えてください。また、プロジェクトに関する資料を事前に共有していただけると助かります。ご確認のほど、よろしくお願いいたします。
佐藤
GPT-4oによる社内の人から届いたメールへの返信文章を作成の結果はこちら
件名: Re: 会議の議題について
佐藤様
お疲れ様です。メールありがとうございます。
次回のチーム会議の議題について、新しいプロジェクトの進捗状況と今後のスケジュール調整を取り上げることに賛成です。他に追加したいトピックとしては、プロジェクトに関わるリソースの最適化やリスク管理についても話し合うと良いかと思います。
また、プロジェクトに関する資料については、会議の前日までに共有させていただきますので、ご確認いただけると幸いです。
何か他にご不明点がございましたら、お知らせください。よろしくお願いいたします。
鈴木Claude 3.5 Sonnetによる社内の人から届いたメールへの返信文章を作成の結果はこちら
件名: Re: 会議の議題について
佐藤様
メールありがとうございます。来週のチーム会議の議題についてご連絡いただき、感謝申し上げます。
ご提案いただいた新プロジェクトの進捗状況報告と今後のスケジュール調整は、重要な議題だと考えます。これらに加えて、以下のトピックも議論に値すると思われます：
1. チーム内のリソース配分の見直し
2. 現在直面している課題や障害の共有
3. 顧客からのフィードバックの検討
プロジェクトに関する資料については、明日の午後までにチーム全員にメールで共有させていただきます。皆様に事前に目を通していただけると幸いです。
他に議題として取り上げるべき事項がございましたら、お知らせください。建設的で生産性の高い会議になることを楽しみにしております。
よろしくお願いいたします。
鈴木Gemini 1.5 Proによる社内の人から届いたメールへの返信文章を作成の結果はこちら
件名：Re: 会議の議題について
佐藤さん
お疲れ様です。
来週のチーム会議の議題について、ご連絡ありがとうございます。
新しいプロジェクトの進捗状況報告と今後のスケジュール調整、了解しました。
他に議題として提案したいのは、
顧客からのフィードバックを踏まえた、プロジェクトの方向性について
リソース配分の見直しと、今後のタスク分担について
の2点です。
プロジェクトに関する資料は、明後日までに共有いたします。
他に何かあれば、遠慮なくご連絡ください。
よろしくお願いいたします。
鈴木Llama-3-ELYZA-JPによる社内の人から届いたメールへの返信文章を作成の結果はこちら
件名: Re: 会議の議題について
佐藤様
お世話になっております。来週のチーム会議の議題について、ご提案いただきありがとうございます。新しいプロジェクトの進捗状況の報告と今後のスケジュール調整は、非常に重要なトピックです。私からは、プロジェクトの予算の見直しについても議論したいと思います。現在の進捗状況を鑑みて、予算の調整が必要かどうか検討する必要があると考えています。
プロジェクトに関する資料は、明日中には共有いたします。ご確認よろしくお願いいたします。
よろしくお願いいたします。
鈴木欠勤メール作成を想定して、ビジネスで使える丁寧な敬語文章に直す
次の検証内容はこちらです。タメ口の内容を適切な文章に正すようにしていきます。
件名: 今日休む
本文:おはよう。今日は体調が悪くて休ませてもらいます。
急でごめんね。明日は出社できると思うけど、また連絡するね。
よろしく！
山田
GPT-4oによる欠勤メール作成を想定して、ビジネスで使える丁寧な敬語文章に直すの結果はこちら
件名: 本日の欠勤について
本文:
おはようございます。
大変恐縮ですが、体調不良のため、本日はお休みをいただきたく存じます。急なご連絡となり申し訳ございません。
明日は出社できると思いますが、改めてご連絡させていただきます。
何卒よろしくお願いいたします。
山田Claude 3.5 Sonnetによる欠勤メール作成を想定して、ビジネスで使える丁寧な敬語文章に直すの結果はこちら
件名: 本日の欠勤について（体調不良のため）
拝啓
突然のご連絡で大変恐縮ですが、本日体調不良のため欠勤させていただきたく、ご連絡申し上げます。
急な欠勤となり、ご迷惑をおかけしますこと、深くお詫び申し上げます。明日は出社できる見込みではございますが、改めて状況をご報告させていただきます。
ご理解とご配慮を賜りますよう、何卒よろしくお願い申し上げます。
敬具
山田Gemini 1.5 Proによる欠勤メール作成を想定して、ビジネスで使える丁寧な敬語文章に直すの結果はこちら
件名：休暇の申請（山田）
鈴木様
おはようございます。
本日は、体調不良のため、誠に恐縮ですが休暇を頂きたく、ご連絡いたしました。
急なご連絡となり、大変申し訳ございません。
明日は出社できる見込みですが、改めてご連絡いたします。
何卒、よろしくお願い申し上げます。
山田Llama-3-ELYZA-JPによる欠勤メール作成を想定して、ビジネスで使える丁寧な敬語文章に直すの結果はこちら
件名: 本日の休暇について
鈴木様
おはようございます。突然のご連絡で恐縮ですが、本日は体調が優れず、休暇をいただきたく存じます。
大変ご迷惑をおかけいたしますが、明日は出社予定でございます。改めてご連絡いたします。
何卒よろしくお願い申し上げます。
山田長文の英語文章を一言一句日本語にする
次の検証内容は長文の英語文章を日本語に翻訳するタスクです。
In recent years, the field of artificial intelligence (AI) has experienced unprecedented growth, with innovations transforming industries and redefining the way we interact with technology. AI has enabled significant advancements in areas such as natural language processing, computer vision, and autonomous systems. For instance, AI-powered tools can now understand and generate human language with remarkable accuracy, identify objects and people in images or videos, and navigate vehicles without human intervention.
Despite these impressive achievements, the rapid development of AI also brings about challenges and concerns. One of the primary issues is the ethical implications of AI technology. As AI systems become more integrated into critical decision-making processes, such as hiring, medical diagnosis, and law enforcement, the potential for biased outcomes increases. These biases can arise from the data used to train AI models, which may reflect existing social prejudices or inequalities. Consequently, there is a growing need for transparent and fair AI practices to mitigate these risks.
Moreover, the integration of AI into various sectors raises questions about the future of work. While AI can enhance productivity and efficiency, it also poses a threat to jobs that involve routine or repetitive tasks. This shift could lead to widespread unemployment if not managed properly. It is essential for policymakers, educators, and industry leaders to collaborate in creating strategies that ensure workers are equipped with the skills needed to thrive in an AI-driven economy.
As we move forward, it is crucial to strike a balance between leveraging AI’s potential and addressing the associated ethical, social, and economic challenges. By fostering an inclusive approach to AI development, we can create technologies that benefit everyone and contribute to a more equitable future.
GPT-4oによる長文の英語文章を一言一句日本語にするの結果はこちら
近年、人工知能（AI）の分野は、産業を変革し、技術との関わり方を再定義するような革新によって、前例のない成長を遂げています。AIは自然言語処理、コンピュータビジョン、自律システムといった分野での大きな進展を可能にしました。たとえば、AIを搭載したツールは、驚くほど高い精度で人間の言語を理解し生成することができ、画像や動画の中の物体や人を識別し、また人間の介入なしに車両をナビゲートすることもできます。
これらの素晴らしい成果にもかかわらず、AIの急速な発展には課題や懸念も伴います。主な問題の一つは、AI技術の倫理的影響です。AIシステムが採用、医療診断、法執行といった重要な意思決定プロセスにますます統合される中で、偏った結果が生じる可能性が高まります。これらの偏りは、AIモデルの訓練に使用されるデータから発生する可能性があり、そのデータには既存の社会的偏見や不平等が反映されているかもしれません。その結果、これらのリスクを軽減するために、透明で公平なAIの実践がますます求められています。
さらに、AIのさまざまな分野への統合は、仕事の未来に関する疑問を投げかけます。AIは生産性や効率性を向上させる一方で、定型的または反復的なタスクを伴う仕事には脅威をもたらします。この変化は、適切に管理されなければ広範な失業につながる可能性があります。政策立案者、教育者、産業界のリーダーが協力して、AI主導の経済で成功するために必要なスキルを労働者に備えさせるための戦略を策定することが不可欠です。
前進するにつれて、AIの潜在能力を活用することと、それに伴う倫理的、社会的、経済的な課題に対処することの間でバランスを取ることが重要です。AI開発に包括的なアプローチを促進することによって、すべての人に利益をもたらし、より公平な未来に貢献する技術を創出することができます。Claude 3.5 Sonnetによる長文の英語文章を一言一句日本語にするの結果はこちら
近年、人工知能（AI）の分野は前例のない成長を遂げ、その革新が産業を変革し、私たちが技術と対話する方法を再定義しています。AIは、自然言語処理、コンピュータビジョン、自律システムなどの分野で重要な進歩を可能にしました。例えば、AI駆動のツールは現在、驚くべき精度で人間の言語を理解し生成し、画像や動画内の物体や人物を識別し、人間の介入なしで車両を操縦することができます。
これらの印象的な成果にもかかわらず、AIの急速な発展は課題や懸念ももたらします。主要な問題の一つは、AI技術の倫理的影響です。AIシステムが採用、医療診断、法執行などの重要な意思決定プロセスにますます統合されるにつれ、偏った結果が生じる可能性が高まります。これらの偏見は、AIモデルのトレーニングに使用されるデータから生じる可能性があり、そのデータは既存の社会的偏見や不平等を反映している可能性があります。結果として、これらのリスクを軽減するための透明で公正なAI実践の必要性が高まっています。
さらに、AIの様々な分野への統合は、仕事の未来に関する疑問を提起します。AIは生産性と効率性を向上させる一方で、日常的または反復的なタスクを含む仕事に脅威をもたらします。この変化は、適切に管理されなければ、広範な失業につながる可能性があります。政策立案者、教育者、業界のリーダーが協力して、AI主導の経済で成功するために必要なスキルを労働者に確実に備えさせる戦略を作成することが不可欠です。
前進するにつれて、AIの潜在能力を活用することと、関連する倫理的、社会的、経済的課題に対処することのバランスを取ることが極めて重要です。AIの開発に包括的なアプローチを育成することで、すべての人に利益をもたらし、より公平な未来に貢献する技術を創造することができます。Gemini 1.5 Proによる長文の英語文章を一言一句日本語にするの結果はこちら
近年、人工知能（AI）の分野は前例のない成長を遂げており、その革新は様々な産業を変革し、私たちがテクノロジーと関わり合う方法を再定義しています。AIは、自然言語処理、コンピュータービジョン、自律システムなどの分野において、著しい進歩を可能にしました。例えば、AIを搭載したツールは、人間の言語を驚くべき精度で理解し生成すること、画像や動画中の人や物を識別すること、人間の介入なしに車両を走行させることなどが可能になりました。
これらの目覚ましい成果にもかかわらず、AIの急速な発展は、課題や懸念も引き起こしています。主な問題の一つは、AI技術の倫理的な影響です。AIシステムが、採用、医療診断、法執行などの重要な意思決定プロセスにますます統合されるようになるにつれて、偏った結果が生じる可能性が高まります。これらの偏りは、AIモデルの学習に使用されるデータに起因する可能性があり、そこには既存の社会的偏見や不平等が反映されている可能性があります。そのため、これらのリスクを軽減するために、透明で公正なAIの実践がますます必要とされています。
さらに、AIの様々な分野への統合は、仕事の未来に関する疑問を投げかけています。AIは生産性と効率性を向上させることができますが、同時に、定常的または反復的な作業を伴う仕事にとっては脅威となります。この変化は、適切に管理されなければ、広範囲にわたる失業につながる可能性があります。政策立案者、教育者、産業界のリーダーが協力して、労働者がAI主導型経済で成功するために必要なスキルを身につけられるようにするための戦略を立てることが不可欠です。
今後、AIの可能性を活用することと、それに伴う倫理的、社会的、経済的な課題に対処することのバランスを取ることが重要です。AI開発への包括的なアプローチを促進することで、すべての人々に利益をもたらし、より公平な未来に貢献する技術を生み出すことができます。Llama-3-ELYZA-JPによる長文の英語文章を一言一句日本語にするの結果はこちら
近年、人工知能（AI）の分野は前例のない成長を遂げ、イノベーションが産業を変革し、我々がテクノロジーと相互作用する方法を再定義しています。AIは、自然言語処理、コンピュータビジョン、自律システムなどの分野で著しい進歩を可能にしました。例えば、AI搭載ツールは、人間の言語を驚くほどの精度で理解し、生成し、画像や動画中の物体や人を識別し、人間の介入なしに車両を運転することができます。
これらの印象的な成果にもかかわらず、AIの急速な開発は、課題と懸念ももたらします。主要な問題の1つは、AIテクノロジーの倫理的含意です。AIシステムが、採用、医療診断、法執行などの重要な意思決定プロセスにますます統合されるにつれて、偏った結果の可能性が高まります。これらの偏りは、AIモデルを訓練するために使用されるデータから生じる可能性があり、既存の社会的偏見や不平等を反映する可能性があります。したがって、リスクを軽減するために、透明で公平なAI慣行がますます必要とされています。
さらに、AIの各セクターへの統合は、仕事の未来についての質問を提起します。AIは生産性と効率を向上させることができますが、ルーチンワークや反復タスクを伴う仕事に脅威をもたらします。このシフトは、適切に管理されない場合、広範な失業を引き起こす可能性があります。政策立案者、教育者、産業リーダーは、AI主導の経済で繁栄するために労働者が必要なスキルを身に付ける戦略を共同で作成することが不可欠です。
今後は、AIの可能性を活用し、関連する倫理的、社会的、経済的課題に取り組むバランスを取ることが重要です。AI開発に包括的なアプローチを促進することで、すべての人が利益を得るテクノロジーを作成し、より公平な未来に貢献できます。海外の栄養成分表を日本語に翻訳
海外の栄養成分表をOCRで文字起こしして、テキスト化したものを日本語に訳していきたいと思います
使用する画像はこちらです。
文字起こししたのがこちらです。
Nutrition Facts
Serving Size 3/4 cup (28g)
Servings Per Container about 27
%Daily Value
Total Fat 1.5g | 2% | 2%
Saturated Fat 0g | 0% | 0%
Trans Fat 0g
Polyunsaturated Fat 0.5g
Monounsaturated Fat 0.5g
Cholesterol 0mg | 0% | 1%
Sodium 160mg | 7% | 9%
Potassium 115mg | 3% | 9%
Total Carbohydrate 22g | 7% | 9%
Dietary Fiber 2g | 8% | 8%
Soluble Fiber less than 1g
Sugars 9g
Other Carbohydrate 11g
Protein 2g
Vitamin A | 10% | 15%
Vitamin C | 10% | 10%
GPT-4oによる海外の栄養成分表を日本語に翻訳の結果はこちら
栄養成分表示
1回分のサイズ: 3/4カップ（28g）
1容器あたりの分量: 約27回分
項目 1回分あたり スキムミルク1/2カップを加えた場合
カロリー 110 150
脂肪からのカロリー 15 15
%1日あたりの摂取量
総脂肪 1.5g | 2% | 2%
飽和脂肪 0g | 0% | 0%
トランス脂肪 0g
多価不飽和脂肪 0.5g
一価不飽和脂肪 0.5g
コレステロール 0mg | 0% | 1%
ナトリウム 160mg | 7% | 9%
カリウム 115mg | 3% | 9%
総炭水化物 22g | 7% | 9%
食物繊維 2g | 8% | 8%
可溶性食物繊維 1g未満
砂糖 9g
その他の炭水化物 11g
タンパク質 2g
ビタミンA | 10% | 15%
ビタミンC | 10% | 10%Claude 3.5 Sonnetによる海外の栄養成分表を日本語に翻訳の結果はこちら
栄養成分表示
1食分 3/4カップ (28g)
1容器あたり約27食分
Copy ハニーナッツ 1/2カップ
1食分あたりの量 チェリオス スキムミルク添加
カロリー 110 150
脂肪由来カロリー 15 15
Copy 1日の推奨摂取量に対する割合**
総脂肪 1.5g* 2% 2%
飽和脂肪 0g 0% 0%
トランス脂肪 0g
多価不飽和脂肪 0.5g
一価不飽和脂肪 0.5g
コレステロール 0mg 0% 1%
ナトリウム 160mg 7% 9%
カリウム 115mg 3% 9%
総炭水化物 22g 7% 9%
食物繊維 2g 8% 8%
水溶性食物繊維 1g未満
糖類 9g
その他の炭水化物 11g
タンパク質 2g
ビタミンA 10% 15%
ビタミンC 10% 10%Gemini 1.5 Proによる海外の栄養成分表を日本語に翻訳の結果はこちら
栄養成分表示
1食分 3/4カップ (28g)
容器内の servings 数 約27
ハニーナッツ 牛乳1/2カップ
チェリオス スキムミルク入り
content_copy
Use code with caution.
1食分あたり
量
カロリー 110kcal 150kcal
脂質からのカロリー 15kcal 15kcal
%1日あたりの摂取量**
content_copy
Use code with caution.
総脂質量 1.5g* 2% 2%
飽和脂肪 0g 0% 0%
トランス脂肪 0g
多価不飽和脂肪 0.5g
一価不飽和脂肪 0.5g
コレステロール 0mg
ナトリウム 160mg 7% 9%
カリウム 115mg 3% 9%
総炭水化物 22g 7% 9%
食物繊維 2g 8% 8%
水溶性繊維 1g未満
糖類 9g
その他の炭水化物 11g
タンパク質 2g
ビタミンA 10% 15%
ビタミンC 10% 10%Llama-3-ELYZA-JPによる海外の栄養成分表を日本語に翻訳の結果はこちら
栄養成分表
サービングサイズ 3/4カップ (28g)
容器あたりのサービング数 約27
%一日あたりの摂取量
総脂質 1.5g | 2% | 2%
飽和脂肪 0g | 0% | 0%
トランス脂肪 0g
多価不飽和脂肪 0.5g
一価不飽和脂肪 0.5g
コレステロール 0mg | 0% | 1%
ナトリウム 160mg | 7% | 9%
カリウム 115mg | 3% | 9%
総炭水化物 22g | 7% | 9%
食物繊維 2g | 8% | 8%
水溶性食物繊維 1g未満
糖類 9g
その他の炭水化物 11g
タンパク質 2g
ビタミンA | 10% | 15%
ビタミンC | 10% | 10%クレームメールへの返信
問い合わせ対応として、クレームメールへの返信も行います。
返信を行うクレーム内容はこちらです。
件名: 商品の不良に関するクレーム
本文:お世話になっております。先日貴社のオンラインショップで購入した商品について、非常に不満がございますので、ご連絡いたします。注文番号12345で購入した商品が届きましたが、開封したところ、商品の一部が破損しており、使用できない状態でした。
梱包も十分とは言えず、輸送中に破損したのではないかと思われます。このような事態は非常に残念であり、早急に対応していただきたく思います。返品または交換の手続きを取りたいので、具体的な手順についてご教示いただけますでしょうか。
また、今後このようなことが起こらないよう、品質管理や梱包方法の改善を強く求めます。
お忙しいところ恐縮ですが、早急なご対応をお願い申し上げます。
佐々木
GPT-4oによるクレームメールへの返信の結果はこちら
件名: Re: 商品の不良に関するクレーム
佐々木様
お世話になっております。鈴木でございます。
このたびは、弊社の商品に不備があり、ご迷惑をおかけいたしまして誠に申し訳ございません。また、ご不快な思いをさせてしまい、深くお詫び申し上げます。
ご指摘いただきました件につきましては、早急に調査を行い、対応させていただきます。返品または交換の手続きについてですが、まずはお手数ですが、商品の状態が分かる写真をこちらのメールに添付してお送りいただけますでしょうか。その後、返品または交換の手順をご案内させていただきます。
また、今回の件を真摯に受け止め、梱包方法や品質管理の見直しを徹底し、今後このようなことが起こらないよう改善に努めてまいります。
お忙しいところご面倒をおかけいたしますが、何卒よろしくお願い申し上げます。今後とも変わらぬご愛顧を賜りますようお願い申し上げます。
鈴木
（会社名）
（連絡先）Claude 3.5 Sonnetによるクレームメールへの返信の結果はこちら
件名: Re: 商品の不良に関するクレーム
佐々木様
平素は弊社製品をご愛顧いただき、誠にありがとうございます。
この度は、ご購入いただいた商品に関してご不快な思いをおかけし、深くお詫び申し上げます。
ご指摘いただいた点について、早急に対応させていただきます。
1. 返品・交換の手続き:
商品の返品または交換をご希望の場合、以下の手順で承ります。
a) 同封の返送用ラベルを使用し、破損した商品をそのままの状態で弊社まで返送してください。
b) 返送時の送料は弊社が負担いたします。
c) 商品到着後、速やかに新品との交換または全額返金の手続きを行います。
2. 品質管理・梱包方法の改善:
お客様のご指摘を真摯に受け止め、今後同様の事態が発生しないよう、以下の対策を講じます。
- 出荷前の品質チェック体制の強化
- 梱包材料および方法の見直し
- 配送業者との連携強化
この度のご不便とご迷惑に対し、心よりお詫び申し上げます。今回の件を厳粛に受け止め、サービスの向上に努めてまいります。
ご不明な点やご要望がございましたら、遠慮なくお申し付けください。迅速に対応させていただきます。
今後ともご愛顧賜りますよう、よろしくお願い申し上げます。
敬具
鈴木
カスタマーサポート担当
[会社名]
電話: XXX-XXXX-XXXX
メール: support@example.comGemini 1.5 Proによるクレームメールへの返信の結果はこちら
件名：Re: 商品の不良に関するクレーム
佐々木様
株式会社〇〇の鈴木と申します。
この度は、弊社オンラインショップでご購入いただいた商品（注文番号：12345）の破損という、ご迷惑をおかけする事態となり、誠に申し訳ございません。
お問い合わせの返品・交換につきましては、以下の手順で対応させていただきます。
状況確認: つきましては、大変お手数ではございますが、破損状況がわかる写真をお送りいただけますでしょうか。
返品・交換の手続き: 写真を確認後、弊社より返品・交換の手続きについて、改めてご連絡いたします。
なお、梱包につきましても、輸送中に破損が生じないよう、より一層の注意を払い、改善に努めてまいります。
この度は、多大なるご迷惑をおかけしましたこと、重ねてお詫び申し上げます。
敬具
鈴木Llama-3-ELYZA-JPによるクレームメールへの返信の結果はこちら
件名: Re: 商品の不良に関するクレーム
佐々木様
お世話になっております。鈴木です。
先日、当社オンラインショップで購入された商品の不良に関するクレームをいただき、誠に申し訳ございません。注文番号12345で購入された商品が破損していたとのこと、心よりお詫び申し上げます。
この度の事態は、当社の品質管理や梱包方法に問題があったと考えております。早急に返品または交換の手続きを進めさせていただきます。具体的な手順については、別途メールにてご連絡いたします。
今後は、品質管理や梱包方法の改善に取り組み、同様の事態が起こらないよう、万全を期す所存です。
お忙しいところご連絡いただき、ありがとうございました。何卒よろしくお願い申し上げます。
鈴木Xの投稿文章
# 指示内容
## Prerequisites
**タイトル** 共感を呼ぶツイートで新たなフォロワーを獲得するためのAIプロンプト
**依頼者条件** SNSで共感を呼ぶ魅力的なコンテンツを発信したい個人や企業。心に響くメッセージや情報を提供し、フォロワーとのつながりを深める意欲があること。
**制作者条件** 感情に訴える表現力に秀でた制作者。洗練された文章を作成する能力を持ち、ターゲットオーディエンスの共感を引き出すクリエイティブなプロンプトを作成することができること。
**目的と目標** 共感を呼ぶツイートを通じて、読者の心に響くメッセージを伝えるプロンプトを生成すること。感動や共感を引き起こし、新たなフォロワーを獲得することを目指す。
## End Prerequisites
@投稿者:” 生成AIエンジニア ”
@ターゲット:” 生成AIをビジネスに活かしたいと考えているビジネスマン ”
@文体や語調:” ですます ”
step1:
${投稿者}が${ターゲット}にクリエイティブな情報や提案を提供するためにテーマを5個出してください。
step2:
step1で出したテーマにそれぞれ100点満点で点数をつけてください。
step3:
setp2で一番点数の高かったテーマを選んでください。
step4:
setp3で一番点数の高かったテーマから${ターゲット}にとって魅力的なトピックを5個出してください。
step5:
step4で出したトピックにそれぞれ100点満点で点数をつけてください。
step6:
setp5で一番点数の高かったトピックを選んでください。
## 出力行動
setp6で選定したトッピクで、${ターゲット}向けに、${文体や語調}の文章で140文字で作成してください。
### 禁則文字
– 絵文字
– 特殊文字
### 注意事項
– 指示のみ従って文章を作成してください。
– 余計な説明や注意喚起は不要です。
GPT-4oによるXの投稿文章の結果はこちら
**Step 1:**
生成AIエンジニアが生成AIをビジネスに活かしたいと考えているビジネスマンにクリエイティブな情報や提案を提供するためのテーマを5個出します。
1. 生成AIを用いたマーケティング戦略の最適化
2. AIチャットボットによる顧客対応の自動化とその効果
3. 生成AIで実現するコンテンツパーソナライズの重要性
4. ビジネスにおけるデータ活用とAIの役割
5. 生成AIを利用した商品開発プロセスの革新
**Step 2:**
テーマにそれぞれ100点満点で点数をつけます。
1. 生成AIを用いたマーケティング戦略の最適化 - 85点
2. AIチャットボットによる顧客対応の自動化とその効果 - 90点
3. 生成AIで実現するコンテンツパーソナライズの重要性 - 95点
4. ビジネスにおけるデータ活用とAIの役割 - 80点
5. 生成AIを利用した商品開発プロセスの革新 - 88点
**Step 3:**
一番点数の高かったテーマを選びます。
3. 生成AIで実現するコンテンツパーソナライズの重要性
**Step 4:**
選んだテーマから生成AIをビジネスに活かしたいと考えているビジネスマンにとって魅力的なトピックを5個出します。
1. 生成AIがもたらすパーソナライズの新時代
2. パーソナライズされたコンテンツで顧客満足度を向上させる方法
3. コンテンツマーケティングにおける生成AIの活用事例
4. AIによるパーソナライズが売上を左右する理由
5. データドリブンなパーソナライズの進化と未来
**Step 5:**
トピックにそれぞれ100点満点で点数をつけます。
1. 生成AIがもたらすパーソナライズの新時代 - 85点
2. パーソナライズされたコンテンツで顧客満足度を向上させる方法 - 90点
3. コンテンツマーケティングにおける生成AIの活用事例 - 95点
4. AIによるパーソナライズが売上を左右する理由 - 80点
5. データドリブンなパーソナライズの進化と未来 - 88点
**Step 6:**
一番点数の高かったトピックを選びます。
3. コンテンツマーケティングにおける生成AIの活用事例
**出力行動:**
コンテンツマーケティングにおける生成AIの活用事例について、ビジネスマン向けに、敬体の文章で140文字で作成します。
「生成AIで作られたパーソナライズされたコンテンツは、顧客エンゲージメントを劇的に向上させます。成功事例を学び、自社に活用してみませんか？」Claude 3.5 SonnetによるXの投稿文章の結果はこちら
step1: 生成AIエンジニアがビジネスマン向けにクリエイティブな情報や提案を提供するテーマを5つ挙げます：
1. AI活用による業務効率化
2. 顧客体験向上のためのAIソリューション
3. AIを活用した新規ビジネスモデルの創出
4. データ分析とAIによる意思決定支援
5. AIと人間の協業による創造性の拡張
step2: 各テーマに100点満点で点数をつけます：
1. AI活用による業務効率化: 85点
2. 顧客体験向上のためのAIソリューション: 90点
3. AIを活用した新規ビジネスモデルの創出: 95点
4. データ分析とAIによる意思決定支援: 88点
5. AIと人間の協業による創造性の拡張: 92点
step3: 最高得点のテーマを選びます：
AIを活用した新規ビジネスモデルの創出
step4: 選んだテーマから魅力的なトピックを5つ挙げます：
1. AI活用によるパーソナライズされた製品・サービス開発
2. AIを用いたサブスクリプションモデルの最適化
3. ブロックチェーンとAIの融合による新たな金融サービス
4. AI駆動型のシェアリングエコノミープラットフォーム
5. AIを活用したオンデマンドマニュファクチャリング
step5: 各トピックに100点満点で点数をつけます：
1. AI活用によるパーソナライズされた製品・サービス開発: 93点
2. AIを用いたサブスクリプションモデルの最適化: 89点
3. ブロックチェーンとAIの融合による新たな金融サービス: 91点
4. AI駆動型のシェアリングエコノミープラットフォーム: 88点
5. AIを活用したオンデマンドマニュファクチャリング: 90点
step6: 最高得点のトピックを選びます：
AI活用によるパーソナライズされた製品・サービス開発
## 出力行動
AI活用で顧客一人ひとりのニーズに応える製品・サービスが実現。ビッグデータと機械学習で個別化された体験を提供し、顧客満足度と収益性を向上。新たなビジネスチャンスを創出します。Gemini 1.5 ProによるXの投稿文章の結果はこちら
step1:
生成AIを活用した業務効率化の最新事例
生成AI導入によるビジネスチャンスと成長戦略
生成AIが変える未来の働き方とキャリア形成
生成AIの倫理的な側面と企業の責任
生成AI人材の育成と組織変革
step2:
生成AIを活用した業務効率化の最新事例：85点
生成AI導入によるビジネスチャンスと成長戦略：95点
生成AIが変える未来の働き方とキャリア形成：80点
生成AIの倫理的な側面と企業の責任：75点
生成AI人材の育成と組織変革：70点
step3:
生成AI導入によるビジネスチャンスと成長戦略
step4:
生成AIによる新規事業創出の可能性
既存ビジネスモデルの生成AIによる革新
競争優位性を築く生成AI戦略
生成AI導入によるコスト削減と収益向上
生成AI時代のマーケットトレンドと予測
step5:
生成AIによる新規事業創出の可能性：90点
既存ビジネスモデルの生成AIによる革新：85点
競争優位性を築く生成AI戦略：95点
生成AI導入によるコスト削減と収益向上：80点
生成AI時代のマーケットトレンドと予測：75点
step6:
競争優位性を築く生成AI戦略
出力行動
生成AIは、もはや単なる技術革新ではなく、ビジネスにおける競争優位性を左右する重要な要素になりつつあります。他社に先駆けて生成AIを導入し、独自のサービスや製品を生み出すことで、新たな顧客を獲得し、市場での優位性を確立できる可能性を秘めていると言えるでしょう。Llama-3-ELYZA-JPによるXの投稿文章の結果はこちら
step1:
テーマを5個出してください。
人生の教訓を学べる名言集
AIが人間の仕事を奪うという問題提起
ビジネスマンが知っておくべき最新のAIトレンド
AIを活用したビジネスアイデアの提案
AIがもたらす未来の社会の変化
step2:
テーマにそれぞれ100点満点で点数をつけてください。
人生の教訓を学べる名言集: 60点
AIが人間の仕事を奪うという問題提起: 80点
ビジネスマンが知っておくべき最新のAIトレンド: 90点
AIを活用したビジネスアイデアの提案: 85点
AIがもたらす未来の社会の変化: 75点
step3:
一番点数の高かったテーマを選んでください。
ビジネスマンが知っておくべき最新のAIトレンド
step4:
トピックを5個出してください。
AIがビジネスに与える影響について
AIを活用したマーケティング手法の紹介
AIが人間の仕事を奪うという問題提起
AIを活用した新たなビジネスモデルの提案
AIの最新トレンドと将来の展望
step5:
トピックにそれぞれ100点満点で点数をつけてください。
AIがビジネスに与える影響について: 80点
AIを活用したマーケティング手法の紹介: 85点
AIが人間の仕事を奪うという問題提起: 75点
AIを活用した新たなビジネスモデルの提案: 90点
AIの最新トレンドと将来の展望: 80点
step6:
一番点数の高かったトピックを選んでください。
AIを活用した新たなビジネスモデルの提案
出力行動:
AIを活用した新たなビジネスモデルの提案で、ビジネスマン向けに、ですますの文章で140文字で作成してください。
「AIを活用した新たなビジネスモデルが注目されています。例えば、AIを用いたチャットボットを導入することで、顧客サポートの効率化を図ることができます。また、AIを活用したマーケティング手法では、顧客の購買履歴や検索履歴を分析し、より効果的な広告を配信することができます。AIを活用することで、ビジネスの効率化や新たな収益源の創出が期待できます。」なお、スマホで動くMicrosoftの最新LLM「Phi3.5」について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
検証より見えてくる最適なユースケース
今回の検証では4つの大規模言語モデルを使ってさまざまなタスクを実行しました。その中でも、タスクにおいて差が出るモデルもあります。
例えば、社内の人から届いたメールへの返信文章を作成というタスクで、使用が最も適切と思われるモデルは、Gemini 1.5 Proなのではないでしょうか。
Gemini 1.5 Pro以外では、自社の職員に対して「様」をつけており、適切とは言えません。また、Claude 3.5 SonnetとGemini 1.5 Proはメール本文から考えられる提案も行っていることから、限られた情報の中から適切と思われる内容について提案するできるということがわかります。
そのため、限られた情報の中から、新しい情報を得たい場合には、もしかしたらClaude 3.5 SonnetとGemini 1.5 Proがいいのかもしれませんね。
また、クレームメールに対しての返信もClaude 3.5 SonnetとGemini 1.5 Proが良さそうです。そのほか2つのモデルは謝罪することはできていますが、その後のアクションにつながる本文が具体的ではありません。これではカスタマーサポートの業務を担いきれないでしょう。
一方で英語を日本語に翻訳するというタスクでは4つのモデルでほぼ同じ内容を出力しました。そのため、翻訳などの与えられた情報をそのまま返すだけのタスクなどについては、どのモデルを使用してもOKと言えます。
今回の検証結果と考察をまとめると、日本語のLLMが活用できるユースケースとしては、
- カスタマーサポートの自動化
- ライティング業務
- コンテンツ生成
- 翻訳
あたりでしょうか。特に推敲や思考が必要なタスクに関しては、Claude 3.5 SonnetとGemini 1.5 Proのどちらかを使うのがいいかもしれません。
なお、GPT-4o超えの日本語レベルを持つ1000億パラメータLLMについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
まとめ
本記事では、日本語LLMのモデルを4つ比較しました。
それぞれのモデルに6種類の同じタスクを同じプロンプトを与えた時の結果から考えられる最適なユースケースについても考察をしています。
どの日本語LLM大体同じくらいの性能でしょ？と思っている方は、一度それぞれを比較してみてください。その結果に驚くはずです。
最後に
いかがだったでしょうか？
弊社では、
・マーケティングやエンジニアリングなどの専門知識を学習させたAI社員の開発
・要件定義・業務フロー作成を80%自動化できる自律型AIエージェントの開発
・生成AIとRPAを組み合わせた業務自動化ツールの開発
・社内人事業務を99%自動化できるAIツールの開発
・ハルシネーション対策AIツールの開発
・自社専用のAIチャットボットの開発
などの開発実績がございます。
まずは、「無料相談」にてご相談を承っておりますので、ご興味がある方はぜひご連絡ください。
「生成AIを社内で活用したい」「生成AIの事業をやっていきたい」という方に向けて、生成AI社内セミナー・勉強会をさせていただいております。
セミナー内容や料金については、ご相談ください。
また、大規模言語モデル（LLM）を対象に、言語理解能力、生成能力、応答速度の各側面について比較・検証した資料も配布しております。この機会にぜひご活用ください。
