【Gemini-exp-1114】ベンチマークでGPT-4oを超えた!Googleの新たなGeminiモデル

Gemini-exp-1114 Google Geminiモデル

2024/11/15、Googleから新たなGeminiモデルが登場!

新たにリリースされたGemini-exp-1114は、ベンチマーク上ChatGPTを抑え、総合世界1位になっています。

本記事では、Gemini-exp-1114について詳しく解説し、実際に従来のLLMと比較してどういった違いがあるのかを検証します。

ぜひ最後までご覧ください!

目次

Gemini-exp-1114の概要

2024/11/15に新たに登場したGemini-exp-1114は、Chatbot Arena LLM Leaderboardで総合1位を獲得する性能です。

参考:https://lmarena.ai/?leaderboard=

Gemini-exp-1114が得意とするのは、Creative WritingやMulti-Turn、Hard Promptsなどです。

参考:https://lmarena.ai/?leaderboard=

それぞれの指標について少し詳しく解説します。

Overall:モデルの全体的なパフォーマンスを示す指標。さまざまなタスクや評価基準を総合的に考慮した上での順位付けを示しています

Overall w/ Style Control:モデルがスタイルやトーンの制御を行う場合の全体的なパフォーマンス評価です。スタイルやトーンの調整が可能な状況での性能を評価しています

Hard Prompts:モデルに対して難しい指示や複雑なリクエストが与えられた場合のパフォーマンス。理解が難しい質問や複雑な要求にどれだけ正確に応答できるかを評価

Hard Prompts w/ Style Control:難しい指示をスタイルやトーンの制御を加えて処理する場合のパフォーマンス。難解な要求に対し、適切なスタイルで応答する能力を評価します

Coding:コーディングやプログラミング関連のタスクでのパフォーマンスです。コード生成、デバッグ、プログラミングの質問への回答の正確さなどが含まれます

Math:数学的な問題を解く能力を評価する指標。計算や数式の理解、複雑な数学的な問題に対する正確な回答が求められます。

Creative Writing:創造的な文章作成におけるパフォーマンスを示します。物語の生成、詩の作成、文学的表現など、創造性を必要とするタスクに対する能力を評価。

Instruction Following:指示の遵守能力を示します。与えられた指示に正確に従い、意図通りの回答を生成する能力を評価。指示通りの応答が求められる場合に強調します。

Longer Query:長い質問や詳細なリクエストへの対応能力です。長文のリクエストに対して正確かつ一貫した応答ができるかを評価

Multi-Turn:複数回の対話(マルチターン)の処理能力です。複数の質問や回答のやりとりを通して、一貫性を保ちながら会話を進行できるかどうかを評価

Gemini-exp-1114の活用方法

これらの評価指標と結果を踏まえでGemini-exp-1114の活用方法を考えてみます

まず、「Hard Prompts」や「Instruction Following」で1位を獲得していることから、複雑で曖昧な指示や難しい質問にも的確に応答する能力を備えています。

そのため、カスタマーサポートでの複雑な問い合わせやリサーチ、専門的な質問への対応が求められるシーンで活用できるでしょう。

また、「Math」のスコアも1位であることから、数学的な計算や数式に基づく問題を正確に解く能力が優れていると言えます。そのため、数学や統計の質問に対する応答、自動計算が必要なデータ分析をサポートするのにも活用できそうです。

他にも「Creative Writing」でも1位であるため、創造性が求められる文章生成や「Longer Query」、「Multi-Turn」の結果が良いことから、複雑な文脈を維持しながらの長文応答や、マルチターンでの対話も可能です

これまでのモデルに比べ、活用の幅がまた増えそうです。

Gemini-exp-1114の対応言語

Chatbot Arena Overviewの言語パフォーマンスを見てみます

評価しているのは、英語、中国語、ドイツ語、フランス語、スペイン語、ロシア語、日本語、韓国語の計8言語です。

Gemini-exp-1114は8言語中、英語のみ3位という結果でそれ以外は全て1位のスコアを取っています。

そのため、Gemini-exp-1114は多言語対応に強いモデルであると考えられます。

特に、英語以外の言語(中国語、ドイツ語、フランス語、スペイン語、ロシア語、日本語、韓国語)において非常に優れたパフォーマンスを発揮し、多言語でのカスタマーサポートや多国籍なユーザーを対象としたチャットボットアプリケーションなどに適していると言えるでしょう。

参考:https://lmarena.ai/?leaderboard=

Gemini-exp-1114の特徴

次に各モデルの総合的なスコアや投票数、組織、ライセンス、知識のカットオフなどをみていきます

参考:https://lmarena.ai/?leaderboard=

こちらの結果をみてみると、Gemini-exp-1114はChatGPT-4o-latestと並んで1位であり、非常に高い評価であり、Arena Scoreは1274で、他のモデルより高い結果です

一方で、95%CI(95%信頼区間)をみてみると、他のスコアに比べるとやや変動が大きいようにも見てとれます。

95%CIというのは、「モデルのスコアが、複数回の評価やランダムな投票のばらつきの中で、この範囲に収まる可能性が95%である」ということです。

そのため、Gemini-exp-1114のスコアは1256~1297で変動する可能性があります。そのほかのモデルで20を超えていることはありません。

つまり95%CIの幅だけで考えると、たとえば Gemini-Exp-1114 は +23/-18 と比較的大きめの範囲で、他のモデル(例えば GPT-4o-2024-05-13 の +7/-6)に比べてばらつきが大きいように見えます

これは、Gemini-Exp-1114の評価が他のモデルと比べてやや不安定であることを示している可能性が考えられます

Gemini-exp-1114の料金体系

2024/11/15時点では、Gemini-exp-1114はAPIが提供されておらず、Google AI Studioで無料で使用できます

今後APIが使えるようになった場合、Gemini 1.5 Proなどよりも価格が上がることが予想されます。

Geminiの従量課金制料金は次のとおりです

特徴Gemini 1.5 FlashGemini 1.5 Flash-8BGemini 1.5 ProGemini 1.0 Pro
レート制限 (リクエスト/分)2,0004,0001,000360
レート制限 (トークン/分)4,000,0004,000,0004,000,000120,000
1プロンプトあたりの最大トークン数128,000128,000128,00030,000
入力料金 (100万トークンあたり)$0.075$0.0375$1.25$0.50
出力料金 (100万トークンあたり)$0.30$0.15$5.00$1.50
コンテキストキャッシュ保存料金 (100万トークンあたり/時間)$1.00$0.25$4.50利用不可
チューニング料金無料無料利用不可利用不可
Googleサービス改善への利用いいえいいえいいえいいえ
参考:https://ai.google.dev/pricing?hl=ja#1_5flash

なお、Gemini×Google検索で最新情報にアクセス可能なAPI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。

あわせて読みたい
【Grounding with Google Search】Gemini×Google検索で最新情報にアクセス可能なAPI公開! 2024/10/31、Googleから新たなサービスが登場! 新たに登場した「Grounding with Google Search」は、GeminiモデルがGoogle検索を利用して、より正確で最新の情報を提供...

Gemini-exp-1114の使い方

Gemini-exp-1114は2024/11/15時点では、Google AI Studioのみで使用可能です

アクセスした時はModelがGemini-exp-1114になっていないので、下の画像のようにModelを変更してください

参考:https://aistudio.google.com/prompts/new_chat

右上に「Get code」があり、これをクリックするとコードが生成されます

参考:https://aistudio.google.com/prompts/new_chat

これをそのままgoogle colaboratoryにコピペして、実行すればGemini-exp-1114のAPIを使うことができるのでは…?と思い、実際にやってみました

Gemini-exp-1114のAPIコードはこちら
import os
import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])

# Create the model
generation_config = {
  "temperature": 1,
  "top_p": 0.95,
  "top_k": 64,
  "max_output_tokens": 8192,
  "response_mime_type": "text/plain",
}

model = genai.GenerativeModel(
  model_name="gemini-exp-1114",
  generation_config=generation_config,
)

chat_session = model.start_chat(
  history=[
  ]
)

response = chat_session.send_message("Explain how AI works")

print(response.text)
結果はこちら
エラーが発生しました: 404 POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-exp-1114:generateContent?%24alt=json%3Benum-encoding%3Dint: models/gemini-exp-1114 is not found for API version v1beta, or is not supported for generateContent. Call ListModels to see the list of available models and their supported methods.
WARNING:tornado.access:404 POST /v1beta/models/gemini-exp-1114:generateContent?%24alt=json%3Benum-encoding%3Dint (127.0.0.1) 1309.55ms

v1betaというAPIバージョンでは、Gemini-exp-1114を実行することはまだできないようです

ちなみにlistで使用できるモデル一覧を取得した際には、Gemini-exp-1114は出てきませんでした

モデル一覧の取得はこちら
import os
import google.generativeai as genai
import requests

# APIキーの設定
API_KEY = "your_api_key"  # 自身のAPIキーを使用
genai.configure(api_key=API_KEY)

# 利用可能なモデル一覧を取得する
def list_available_models():
    URL = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models"

    # GETリクエストを送信
    response = requests.get(URL, params={"key": API_KEY})

    # 結果を表示
    if response.status_code == 200:
        models = response.json()
        print("利用可能なモデル一覧:")
        for model in models.get("models", []):
            print(f"- {model['name']}: {model.get('description', '説明なし')}")
    else:
        print(f"エラー: {response.status_code} - {response.text}")

# 実行
list_available_models()
結果はこちら
models/chat-bison-001
models/text-bison-001
models/embedding-gecko-001
models/gemini-1.0-pro-latest
models/gemini-1.0-pro
models/gemini-pro
models/gemini-1.0-pro-001
models/gemini-1.0-pro-vision-latest
models/gemini-pro-vision
models/gemini-1.5-pro-latest
models/gemini-1.5-pro-001
models/gemini-1.5-pro-002
models/gemini-1.5-pro
models/gemini-1.5-pro-exp-0801
models/gemini-1.5-pro-exp-0827
models/gemini-1.5-flash-latest
models/gemini-1.5-flash-001
models/gemini-1.5-flash-001-tuning
models/gemini-1.5-flash
models/gemini-1.5-flash-exp-0827
models/gemini-1.5-flash-002
models/gemini-1.5-flash-8b
models/gemini-1.5-flash-8b-001
models/gemini-1.5-flash-8b-latest
models/gemini-1.5-flash-8b-exp-0827
models/gemini-1.5-flash-8b-exp-0924
models/embedding-001
models/text-embedding-004
models/aqa

Google AI for Developersには試験運用版モデルGemini-exp-1114の記載があり、

model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-exp-1114")

モデルの記載もあるので、使えるかなと実装してみましたがやはりダメでした

開発者は以下のように発言をしています

要約:APIはもうちょっとしたら使えるようにしますね

Gemini-exp-1114のAPIが利用可能に!

2024/11/16、Gemini-exp-1114のAPIが利用可能になりました!

詳細については2024/11/18に発表とのことですが、Gemini-exp-1114のAPIは以下で利用可能です

■Pythonのバージョン
Python 3.8以上

■システム RAM
1.7/ 83.5 GB

■GPU RAM
0/ 40.0 GB

■ディスク
32.5 / 112.6 GB

Gemini-exp-1114のサンプルコードはこちら
import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="your_api_key")
model = genai.GenerativeModel("gemini-exp-1114")
response = model.generate_content("AIの歴史について教えて")
print(response.text)
結果はこちら
AI(人工知能)の歴史は、神話や哲学の時代から現代まで、長い道のりを経て発展してきました。ここでは、主要な出来事を時代ごとに追って説明します。

**1. 神話・哲学の時代 (古代〜19世紀)**

* 古代ギリシャやエジプトの神話には、知性を持つ人造人間や自動機械が登場します。
* 17世紀には、パスカルやライプニッツが機械式計算機を発明し、論理的な思考を機械で実現する可能性を示しました。
* 19世紀には、ジョージ・ブールがブール代数を創始し、論理演算を数学的に表現する方法を確立しました。これは、後のコンピュータやAIの基礎となります。

**2. AIの黎明期 (1950年代)**

* 1950年、アラン・チューリングが論文「計算する機械と知性」を発表し、チューリングテストを提唱しました。これは、機械が人間と同等の知性を持つかどうかを判定するテストとして知られています。
* 1956年、ダートマス会議でジョン・マッカーシーが「人工知能」という言葉を初めて用い、AI研究が正式に始まりました。この会議では、記号処理による問題解決や推論、学習などの研究が提案されました。
* 初期には、推論や探索を扱うプログラムが開発され、簡単なゲームや定理証明などに成功しました。

**3. 最初のブームと冬の時代 (1960年代〜1970年代)**

* 1960年代には、ELIZAと呼ばれる自然言語処理プログラムが登場し、人間との対話が可能になりました。
* しかし、当時の技術では、現実世界の複雑な問題を解決するには限界があり、AI研究は期待されたほどの成果を上げることができませんでした。
* 研究資金が削減され、AI研究は停滞期、いわゆる「冬の時代」を迎えます。

**4. エキスパートシステムの登場 (1980年代)**

* 1980年代に入り、特定分野の専門知識をルールベースで表現したエキスパートシステムが実用化され始めました。
* エキスパートシステムは、医療診断や金融分析など、様々な分野で活用され、AI研究に再び注目が集まりました。
* しかし、知識獲得の難しさや、柔軟性に欠けるなどの問題点も明らかになりました。

**5. 機械学習の発展 (1990年代〜2010年代)**

* 1990年代以降、インターネットの普及により大量のデータが利用可能となり、機械学習が大きく発展しました。
* 特に、ニューラルネットワークの研究が進み、画像認識や音声認識などの分野で高い精度を実現できるようになりました。
* 2012年には、ディープラーニングを用いた画像認識モデルが国際的なコンペティションで圧倒的な性能を示し、第三次AIブームが到来しました。

**6. 現在のAI (2010年代〜現在)**

* ディープラーニング技術は、自然言語処理や自動運転、医療診断など、様々な分野で応用されています。
* また、生成AIと呼ばれる、新しいコンテンツを生成するAI技術も注目を集めています。
* AI倫理や安全性、プライバシー保護などの課題も議論されています。

**AIの歴史における重要なポイント**

* AI研究は、期待と失望を繰り返しながら発展してきました。
* 技術的な進歩だけでなく、社会的な要因もAIの発展に影響を与えています。
* 近年のAIの発展は、機械学習、特にディープラーニングの進歩によるものが大きい。
* AIは、社会や経済に大きな影響を与える可能性があり、その倫理的な側面も重要視されています。

AIは現在も急速に発展しており、今後も私たちの生活や社会に大きな変化をもたらすでしょう。AIの歴史を理解することは、AIの将来を考える上で重要です。
モデル取得の結果
    {
      "name": "models/gemini-exp-1114",
      "version": "exp-1114",
      "displayName": "Gemini Experimental 1114",
      "description": "Mid-size multimodal model that supports up to 2 million tokens",
      "inputTokenLimit": 32767,
      "outputTokenLimit": 8192,
      "supportedGenerationMethods": [
        "generateContent",
        "countTokens"
      ],
      "temperature": 1,
      "topP": 0.95,
      "topK": 64,
      "maxTemperature": 2
    },

APIで利用できるモデルを取得してみるとGemini-exp-1114が使えるようになっていることがわかりますね

Gemini-exp-1114をGemini 1.5 ProとGPT-4oで比較検証してみた

Gemini-exp-1114はベンチマークでかなり高性能を示しています

そこで、Gemini-exp-1114をGemini 1.5 ProとGPT-4oに同じプロンプトを入力した際に、どういった出力をするのか比較検証してみます

ここからそれぞれのタスクで検証動画があります。検証動画は上からGPT-4o、Gemini 1.5 Pro、Gemini-exp-1114になっています。

1つ目のタスクはこちらです

取引先に対して、アポイントメントのメールを作成してください。
Gemini-exp-1114の結果はこちら
アポイントメントメール作成:取引先宛
件名:【ご面談のお願い】 [貴社名] [内容の概要] について

[取引先会社名] [部署名]
[役職名] [担当者名] 様

平素は格別のご高配を賜り、厚く御礼申し上げます。
[あなたの会社名] の [あなたの部署名]、[あなたの氏名] です。

さて、この度貴社に新たに提案させて頂きたい内容がございまして、
ぜひ一度ご面談のお時間を頂戴できればと存じます。

ご提案内容は [具体的な内容(例:業務効率化、コスト削減、新サービス導入など)] に関するもので、
貴社の [業務内容や課題点など] に貢献できるものと考えております。

つきましては、下記ご都合のよろしい日時をいくつかご提示頂けませんでしょうか。
改めて弊社担当者がお伺いし、詳細をご説明させて頂きたく存じます。

ご面談希望日時(複数ご提示頂けますと幸いです):

[例:〇月〇日(〇曜日)午前〇時~〇時]

[例:〇月〇日(〇曜日)午後〇時~〇時]

[例:〇月〇日(〇曜日)終日]

ご多忙の折、誠に恐縮ではございますが、何卒ご検討のほどよろしくお願い申し上げます。

[あなたの会社名]
[あなたの部署名]
[あなたの氏名]
[電話番号]
[メールアドレス]
ポイント:

件名は具体的に: 受信者が一目で内容を理解できるように、具体的な件名を記載しましょう。

簡潔で明確な内容: 要点を絞り、簡潔で分かりやすい文章を心がけましょう。

具体的な提案内容: どのような内容で面談を希望しているのかを具体的に記載しましょう。

相手への配慮: 相手の都合を考慮し、複数の候補日時を提示してもらうように依頼しましょう。

連絡先を明記: 連絡先を明確に記載することで、スムーズなやり取りを促進します。

上記の内容を参考に、具体的な状況に合わせて内容を修正してください。
Gemini 1.5 Proの結果はこちら
取引先アポイントメント依頼メール
[相手方の会社名]
[相手方の部署名]
[相手方の氏名] 様

いつもお世話になっております。
[あなたの会社名]の[あなたの部署名]、[あなたの氏名]です。

この度、[用件]につきまして、ご相談させて頂きたい事項がございます。
つきましては、[相手方]様のご都合の良い日時をいくつかお教え頂けますでしょうか。

[候補日時を提示する場合]
私の都合の良い日時は、下記の通りです。
・[第一希望日時]
・[第二希望日時]
・[第三希望日時]

[候補日時を提示しない場合]
[相手方]様のご都合の良い日時を3つほどお教え頂けますと幸いです。

お打ち合わせの場所は、[場所]で考えておりますが、ご希望がございましたらお気軽にお申し付けください。
オンラインでの面談も可能です。

お忙しいところ恐縮ですが、ご検討のほどよろしくお願い申し上げます。

敬具

[あなたの会社名]
[あなたの部署名]
[あなたの氏名]
[あなたの電話番号]
[あなたのメールアドレス]

記入例:

株式会社A社
営業部
山田 太郎 様

いつもお世話になっております。
株式会社B社 営業部の田中 花子です。

この度、貴社の新製品「〇〇」の導入につきまして、ご相談させて頂きたい事項がございます。
つきましては、山田様のご都合の良い日時をいくつかお教え頂けますでしょうか。

私の都合の良い日時は、下記の通りです。
・10月27日(金) 10:00~12:00
・10月27日(金) 14:00~16:00
・10月30日(月) 10:00~12:00

お打ち合わせの場所は、貴社で考えておりますが、ご希望がございましたらお気軽にお申し付けください。
オンラインでの面談も可能です。

お忙しいところ恐縮ですが、ご検討のほどよろしくお願い申し上げます。

敬具

株式会社B社
営業部
田中 花子
03-XXXX-XXXX
tanaka.hanako@example.com

ポイント:

件名は具体的に「【アポイント依頼】〇〇についてのご相談」のように記述しましょう。

用件は簡潔に、要点を絞って記載しましょう。

候補日時を提示することで、日程調整がスムーズになります。

場所の希望も記載しておくと、相手方の負担を軽減できます。

オンライン面談の可否も記載しておきましょう。

このテンプレートを参考に、状況に合わせて適宜修正してご使用ください。
GPT-4oの結果はこちら
以下に、アポイントメント依頼の例文を示します。内容は調整可能ですので、状況や目的に合わせて修正してください。

---

**件名:** 【アポイントメントのご相談】[貴社名]様とのお打ち合わせの件  

**本文:**  
[貴社名]  
[担当者名] 様  

お世話になっております。[あなたの会社名]の[あなたの名前]です。  
いつも大変お世話になっております。  

この度、[アポイントメントの目的(例:新サービスのご提案、進行中のプロジェクトの進捗確認など)]についてご相談させていただきたく、ご連絡差し上げました。  

お忙しいところ恐れ入りますが、[候補日程(例:11月20日~11月24日の間)]のご都合はいかがでしょうか?  
お時間を頂戴できるようでしたら、場所は[御社のオフィス・オンライン会議(例:Zoom)]でも、[こちらの提案する場所]でも対応可能です。  

ご都合の良い日時をお知らせいただけますと幸いです。何卒よろしくお願い申し上げます。  

ご確認のほど、よろしくお願いいたします。  

---  
**署名**  
[あなたの名前]  
[会社名]  
[部署名・役職名]  
[電話番号]  
[メールアドレス]  

---

ご自由に編集してご利用ください!

2つ目のタスクはクリエイティブライティングとコピーライティングをしてみます

クリエイティブライティングのタスクはこちら

クリエイティブライティングのタスクとして以下の内容を行ってください
「初めての宇宙旅行」をテーマに600字のSFショートストーリー
「桜」「未来」「希望」の単語を使用した短歌5首
お年寄りと子供が公園で出会う心温まる場面の会話文(300字)
Gemini-exp-1114の結果はこちら
1. SFショートストーリー:「初めての宇宙旅行」 (600字)

蒼い光に包まれた球体が眼前に迫る。地球だ。窓の外に広がる漆黒の宇宙に浮かぶ、生命の星。私の故郷。初めての宇宙旅行で目にしたこの光景は、言葉を失うほど美しかった。

出発前は期待と不安が入り混じっていた。訓練は厳しいものだったし、宇宙空間で何が起こるか分からないという恐怖もあった。しかし、実際に宇宙船から地球を眺めた瞬間、そんな不安は全て吹き飛んだ。

宇宙船は静かに航行を続ける。無重力空間をフワフワと漂いながら、私は遠い星々の輝きに目を奪われた。そこには、地球では見ることのできない壮大な宇宙のドラマが広がっていた。

「美しいでしょう?」

背後から優しい声が聞こえ、振り向くとキャプテンのエリザが微笑んでいた。彼女はベテランの宇宙飛行士で、私の憧れの存在だ。

「はい、言葉になりません。」

私は素直な気持ちを答えた。エリザは頷き、窓の外に視線を戻した。

「私は何度も宇宙へ来ているけれど、毎回この景色には感動するわ。宇宙は広大で、私たちの想像を遥かに超えている。この旅を通して、きっとあなたも何かを掴むことができるでしょう。」

エリザの言葉に、私は深く頷いた。初めての宇宙旅行は、私にとって単なる旅行ではなく、自分自身の可能性を広げるための挑戦だ。宇宙の広大さを目の当たりにして、自分の悩みがいかに小さなものだったかに気づかされた。

地球を離れ、宇宙を旅することで、私は新たな視点を得た。そして、未来への希望を胸に、まだ見ぬ世界へと旅立つのだった。蒼く輝く地球を背に、私は宇宙の深淵へと進んでいく。

2. 短歌:「桜」「未来」「希望」 (5首)

桜舞う 未来への道 照らす陽に 希望を乗せて 歩み始めん

春風に 桜ひらひら 舞い上がり 未来を夢見る 心軽やか

蕾から 桜花開く 希望へと 未来を信じて 今を生きゆく

桜道 未来へ続く 道標 希望の光 遠くまで射す

散りゆくも 美しきかな 桜花 未来へ繋ぐ 希望の種まき

3. 心温まる会話文:お年寄りと子供 (300字)

「おばあちゃん、何してるの?」

公園のベンチで、色とりどりの折り紙を丁寧に折っているおばあちゃんに、小さな男の子が声をかけた。

「あら、こんにちは。これはね、桜の花を折っているのよ。春になったら、この公園の桜も綺麗に咲くでしょう?」

おばあちゃんは優しく微笑みながら、男の子に折り紙を見せた。

「桜、僕も好き!ピンクで可愛いよね。」

男の子は目を輝かせて言った。

「そうね、桜はみんなを元気にしてくれるわ。あなたも、この桜みたいに、すくすく大きくなってね。」

おばあちゃんは男の子の頭を優しく撫でた。

「うん!僕、大きくなったらおばあちゃんみたいに、色んなもの作れる人になる!」

男の子は嬉しそうに答えた。

「それは楽しみね。きっと素敵な未来が待っているわ。」

春の陽射しが降り注ぐ公園で、おばあちゃんと男の子の温かい会話が続いた。
二人の笑顔は、まるで咲き始めた桜の花のように、希望に満ち溢れていた。
Gemini 1.5 Proの結果はこちら
初めての宇宙旅行
透明なチューブが脈打つように発光し、私はその中に滑り込んだ。初めて宇宙へ行くのだ。人工重力発生装置のおかげで、出発の衝撃はほとんど感じない。窓の外、地球が青く輝き、徐々に小さくなっていく。この景色を見るためだけに、私は全財産を投げ打った価値があった。

宇宙船「さくら」号。名前の通り、船内には桜のホログラムが投影され、微かな香りが漂っている。宇宙旅行が一般化した今でも、情緒を重視する日本らしい演出だ。隣の席の老婦人は、感激のあまり涙を流していた。彼女の初めての宇宙旅行は、私にとってのそれと同じくらい特別なものなのだろう。

目的地は、地球から10光年離れた惑星「ミライ」。地球によく似た環境で、人類移住計画の候補地となっている。私は、ミライで暮らす人々の生活を取材するために、この旅に参加した。移住計画は、地球の環境悪化による苦肉の策ではあるが、人類の未来への希望でもある。

ミライに近づくと、窓の外は一面のエメラルドグリーンに染まった。大気圏突入の振動が伝わり、桜のホログラムが揺れる。眼下に広がるのは、地球よりもさらに鮮やかな緑の大地と、青い海。そして、空には二つ目の小さな太陽が輝いていた。

ミライに着陸すると、歓迎セレモニーが行われた。地球とは異なる言語だが、彼らの笑顔は万国共通だ。子供たちが駆け寄ってきて、小さな手で私の服を引っ張る。好奇心に満ちた瞳が、私を見つめていた。

「地球から来たの? どんなところ?」

片言の共通言語で、子供たちは質問攻めにする。私は、地球の青い海や緑の木々、そして桜について話した。子供たちは目を輝かせ、いつか地球に行ってみたいと言った。彼らの純粋な希望に満ちた言葉が、私の心を温かく満たす。

ミライでの生活は、地球とそれほど変わらない。人々は働き、学び、愛し合う。地球よりも自然豊かで、空気も澄んでいる。移住計画は成功したと言えるだろう。

地球を離れる時、私は未来への不安と希望が入り混じった複雑な感情を抱いていた。しかし、ミライの人々の笑顔を見て、確信した。人類の未来は、決して暗くない。希望は、常に存在する。たとえそれが、10光年離れた星にあろうとも。

短歌五首
宇宙(そら)へ旅立つ 桜の香(か)と共に 未来(あす)へ希望をのせて さくら舞う

星屑(ほしくず)の海 桜浮かびて 未来(さき)告げる 希望の光 あふれる星夜

青き地球 見下ろす窓辺 桜散る 未来(みらい)への道 希望(のぞみ)繋ぐ

重き過去 未来(あす)へ繋ぐ 桜花 希望(きぼう)の種を 宇宙(そら)に蒔かん

新天地(しんてんち)に 桜を植え 未来(あす)を築く 希望(ゆめ)の花咲く 星の瞬き

会話文
公園のベンチで日向ぼっこをしていたおばあさんが、駆け寄ってきた子供に声をかけられた。

「おばあちゃん、見て! 赤い葉っぱ!」

子供は小さな手で、紅葉した葉っぱを差し出した。おばあさんは、子供の輝く瞳に微笑みかけた。

「まあ、なんて綺麗な葉っぱ。まるで宝石みたいね。」

「おばあちゃんにもあげる!」

子供は、おばあさんの手に葉っぱを乗せた。おばあさんは、優しく葉っぱを撫でた。

「ありがとうね。宝物にするわ。」

「おばあちゃん、また遊ぼうね!」

子供は元気に走り去っていった。おばあさんは、子供の後ろ姿を見送りながら、心の中で呟いた。

「また会えるといいね。私も、君との出会いが宝物だよ。」

空には、雲一つない青い空が広がっていた。まるで、子供たちの未来のように。
GPT-4oの結果はこちら
### 「初めての宇宙旅行」(SFショートストーリー)

船内の窓から覗く無限の宇宙に、カナは目を奪われていた。地球を発ったのはわずか2日前。初めての宇宙旅行に胸を躍らせたのも束の間、無重力の生活に戸惑いながら、ようやくその美しさを堪能する余裕が出てきた。  

「すごい景色でしょう?」  
隣に座った女性が微笑む。シルバーグレーの髪が漂う彼女は、宇宙船のガイドだ。  
「ええ。これが本当に現実なんですね」  
「ええ。これが私たちの未来よ」  

カナの目に映るのは青い地球と、遠くに瞬く星々。それらの向こうには、次の目的地である「ティアラ5」という新しい植民星が待っている。地球では環境破壊が進み、多くの人々が宇宙へと旅立つ時代が訪れていた。  

「希望を感じるでしょ?」ガイドが続ける。  
カナは頷いた。地球を離れることに不安もあったが、今は何か新しい可能性を掴みたいと思っている。  

宇宙船が目的地に接近する。眼下には桜のようなピンク色の森が広がっていた。カナは息を呑んだ。知らない惑星に咲く未知の生命。その美しさに、自分の中に新しい物語が始まる予感を感じた。  

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### 「桜」「未来」「希望」を使用した短歌 5首

1.  
咲き誇る  
桜の下で  
誓いたり  
未来を照らす  
希望の灯火  

2.  
散りゆけど  
桜が残す  
その香り  
未来を紡ぐ  
我らの道しるべ  

3.  
春風に  
舞う桜吹雪  
子の笑みと  
未来に溢る  
希望の調べ  

4.  
桜咲き  
未来を歌う  
鳥の声  
希望の種を  
そっと植えたり  

5.  
過ぎし日の  
思い出を乗せ  
桜舞う  
未来の地平に  
希望咲き誇る  

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### 心温まる場面の会話文(300字)

**場面:**  
小さな公園のベンチで、お年寄りの男性が子供と出会う。  

**会話:**  
子供:「こんにちは!何してるの?」  
おじいさん:「おや、こんにちは。ここで少し休んでるだけさ。君は何をしてるんだい?」  
子供:「僕、あそこに植えたひまわりを見に来たんだ!おじいちゃん、花好き?」  
おじいさん:「ひまわりか、いいねぇ。花は大好きさ。おじいちゃんが若い頃、庭にたくさんの花を植えたんだよ。」  
子供:「すごい!ひまわりもあった?」  
おじいさん:「もちろんさ。あの黄色い花を見ると元気が出るだろう?」  
子供:「うん!大きくなったら、ひまわり畑を作りたいんだ!」  
おじいさん:「それは素晴らしい夢だね。きっと君ならできるよ。」  
子供:「ありがとう!またここで話そうね!」  
おじいさん:「ぜひまたおいで。」  

柔らかな日差しが二人を包み、ほのかな笑顔が広がっていた。

コピーライティングタスクはこちら

コピーライティングタスクとして以下の内容を行ってください
スマートウォッチの商品説明(ターゲット別)
ビジネスパーソン向け
フィットネス愛好家向け
シニア向け
各200字
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スマートウォッチ商品説明:ターゲット別コピーライティング
ビジネスパーソン向け
デキるあなたを、さらに加速する。

会議、商談、メールチェック…多忙なビジネスシーンをスマートに支えるパートナー、最新スマートウォッチ。着信やスケジュール通知はもちろん、プレゼン資料の遠隔操作も可能。健康管理機能で体調維持もサポートし、最高のパフォーマンスを引き出します。洗練されたデザインはスーツにも馴染み、デキるビジネスパーソンを演出。仕事もプライベートも充実させたい、あなたへ贈る。この1台で、未来を切り拓きましょう。

フィットネス愛好家向け
限界突破を、この腕に。

あなたのワークアウトを革新する、高性能スマートウォッチが登場。心拍数、血中酸素レベル、消費カロリーなど、詳細なデータをリアルタイムで計測。GPS搭載でランニングやサイクリングの軌跡も記録し、トレーニングの成果を可視化します。豊富なスポーツモードで、あらゆる運動をサポート。モチベーションを高める音楽再生機能も搭載。目標達成へと導くパートナーと共に、理想の自分へ進化しましょう。

シニア向け
安心と充実の日々を、スマートに彩る。

健康管理や緊急時の連絡手段として、シニア世代の生活をサポートするスマートウォッチ。大きな文字表示とシンプルな操作で、誰でも簡単に使いこなせます。心拍数や歩数計測で日々の健康状態を把握し、万が一の時は緊急通報機能で安心。服薬リマインダーや活動量計など、健康維持に役立つ機能も充実。毎日をアクティブに楽しみたい、あなたを応援します。
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スマートウォッチ商品説明(ターゲット別)
ビジネスパーソン向け

一分一秒を無駄にできないあなたへ。スマートウォッチ「ChronoMaster」は、ビジネスシーンをスマートにアシストします。着信やメール通知はもちろん、スケジュール管理、タスクリマインダー機能で、多忙な日々を効率的にサポート。洗練されたデザインはスーツスタイルにもマッチし、ビジネスシーンでの信頼感を高めます。さらに、心拍数や睡眠の質をモニタリングすることで、健康管理も万全。ChronoMasterで、ワンランク上のビジネスパーソンを目指しませんか? 時間を制する者は、ビジネスを制す。

フィットネス愛好家向け

自身の限界に挑戦し続けるあなたへ。スマートウォッチ「FitMax」は、あなたのトレーニングを強力にサポートします。高精度GPSでランニングやサイクリングのルートを正確に記録。心拍数、消費カロリー、睡眠データなど、詳細なデータ分析でトレーニング効果を最大化。防水・防塵設計で、どんな環境でも安心して使用可能。豊富なワークアウトモードで、あらゆるトレーニングに対応します。FitMaxと共に、更なる高みを目指しましょう。限界を超えろ、FitMaxと共に。

シニア向け

毎日を健康で安心して過ごしたいあなたへ。スマートウォッチ「CareWatch」は、あなたの健康を見守り、安心をお届けします。万が一の転倒時には自動で緊急連絡先に通知。心拍数や血圧を常時モニタリングし、健康状態の変化をいち早く察知。シンプルな操作性で、誰でも簡単に使いこなせます。さらに、歩数計機能で日々の運動をサポート。CareWatchで、健康でアクティブな毎日を送りませんか? 安心と健康を、あなたの手首に。
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### **スマートウォッチ商品説明**

#### **ビジネスパーソン向け**  
「効率を高める、手首の秘書。」  
このスマートウォッチは、スケジュール管理や会議通知、メールの確認をスムーズにこなせるビジネスパーソンの頼れる相棒。洗練されたデザインでスーツにもカジュアルにもマッチ。通話機能や音声アシスタントで、忙しい毎日をサポートします。さらに健康管理機能で、ストレスレベルや心拍数をチェック。仕事の効率だけでなく、心身の健康もアップデートするための完璧なツールです。

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#### **フィットネス愛好家向け**  
「手首にフィットする、あなた専用のトレーナー。」  
このスマートウォッチは、心拍数モニタリングやカロリー計算、GPSを搭載した究極のフィットネスギア。多彩な運動モードが、ランニングからヨガまであらゆるアクティビティをサポート。防水設計で水泳中も活躍します。さらに、運動履歴の詳細な分析やパーソナライズされたアドバイスで、目標達成を後押し。自分だけのトレーニングパートナーを手に入れましょう。

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#### **シニア向け**  
「毎日に安心と健康を。」  
このスマートウォッチは、シンプルな操作性と見やすい画面設計で、シニア世代にぴったり。歩数計や心拍数モニターはもちろん、緊急SOS機能で安心をお届けします。日々の健康データを簡単に確認でき、医師との情報共有もスムーズ。家族との通話やメッセージ機能でつながりも強化。便利で信頼できる、生活のパートナーとしてご利用いただけます。

3つ目のタスクは問い合わせ対応です

あなたは、優秀なカスタマーサポートのオペレーターです。以下の内容をもとに、メールの返信内容を出力してください。
#受信したメール内容
最近使用しているチャットボットに関して問題が発生し、メールさせていただきました。

具体的には、メッセージを送信してもチャットボットが反応しないことが多々あります。例えば、メッセージを送信しても、何の返答もない状態が続いています。
この状況が続くと、非常に不便であり、業務にも支障が出てしまいます。

この問題の原因を調査していただき、早急に対策を講じていただけないでしょうか。
お手数をおかけしますが、どうぞよろしくお願いいたします。

#返信に含める内容
- 謝罪
- 対処法

#条件
- 敬語を正確に使う
- 具体的な解決策や対応方法を明記する

#出力文

本文:
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カスタマーサポート返信メール
件名:チャットボットの不具合に関するお問い合わせにつきまして

[お客様名] 様

平素は格別のご高配を賜り、厚く御礼申し上げます。
また、この度は弊社チャットボットの不具合により、多大なるご迷惑をお掛けしておりますこと、深くお詫び申し上げます。

お問い合わせいただきました、チャットボットが反応しない問題につきまして、状況を把握し原因を調査いたしました。その結果、一時的なシステムエラーが発生していた可能性が高いことが判明いたしました。

現在、以下の対応を実施しております。

システムエラーの修正:
システム担当にてエラーの修正作業を行い、現在は正常に動作することを確認しております。

チャットボットの再起動:
念のため、チャットボットのシステムを再起動し、安定性を向上させました。

つきましては、大変お手数ではございますが、再度チャットボットをお試しいただけますでしょうか。

もし、上記対応後も問題が解決しない場合は、以下の点をご確認いただけますと幸いです。

インターネット接続状況: 安定した通信環境下でご利用いただいているかご確認ください。

ブラウザのキャッシュクリア: ご利用のブラウザのキャッシュをクリアすることで、問題が解消される場合がございます。

別のブラウザでの確認: 可能であれば、別のブラウザでチャットボットが正常に動作するかお試しください。

上記をお試しいただいても問題が解決しない場合は、詳細な状況を再度ご連絡いただければ、改めて調査を行い、迅速に対応させていただきます。

この度は、ご不便をお掛けし誠に申し訳ございませんでした。
今後このようなことがないよう、システムの監視体制を強化し、サービスの向上に努めて参る所存です。

何卒ご理解ご協力のほど、よろしくお願い申し上げます。

[あなたの会社名]
[部署名]
[担当者名]
[連絡先]
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件名:【ご質問】チャットボットの不具合について

○○様

この度は、弊社チャットボットをご利用いただき、誠にありがとうございます。

また、メッセージ送信後、チャットボットが反応しないという不具合により、ご不便をおかけしており、大変申し訳ございません。業務への支障が出ているとのこと、重ねてお詫び申し上げます。

現在、お問い合わせいただいた事象について調査を進めております。以下の対処法をお試しいただき、状況が改善されるかご確認いただけますでしょうか。

1. ブラウザのキャッシュとCookieの削除:

チャットボットの動作に影響を与える可能性があるため、ブラウザのキャッシュとCookieを削除することで改善される場合がございます。削除方法はご利用のブラウザによって異なりますので、ブラウザのヘルプページなどをご参照ください。

2. ネットワーク接続の確認:

ネットワーク接続が不安定な場合、チャットボットが正常に動作しない場合がございます。安定したネットワーク環境でご利用いただいているかご確認ください。モバイルネットワークをご利用の場合は、Wi-Fi環境でのご利用をお試しください。

3. チャットボットの再起動:

チャットボットを再起動することで、一時的な不具合が解消される場合がございます。ご利用のチャットボットの再起動方法については、チャットボットのヘルプページなどをご参照ください。

4. 他のブラウザでの動作確認:

ご利用のブラウザ以外でチャットボットが正常に動作するかご確認ください。異なるブラウザでも同様の事象が発生する場合、ブラウザ起因の問題ではない可能性が高くなります。

上記の方法をお試しいただいても改善が見られない場合は、大変お手数ですが、以下の情報をご提供いただけますでしょうか。

ご利用のブラウザの種類とバージョン

ご利用のデバイスの種類(PC、スマートフォンなど)とOS

問題が発生した日時

問題が発生した際の具体的な状況(操作手順、エラーメッセージなど)

スクリーンショット(可能であれば)

これらの情報をご提供いただければ、原因究明をより迅速に進めることができます。

引き続き調査を行い、できる限り早く問題を解決するよう尽力いたします。ご不便をおかけいたしますが、何卒ご理解ご協力のほどよろしくお願い申し上げます。

[あなたの会社名]
[あなたの部署名]
[あなたの氏名]
[あなたの電話番号]
[あなたのメールアドレス]
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件名:チャットボットの不具合に関するお詫びとご対応について

[お名前] 様

平素より弊社のサービスをご利用いただき、誠にありがとうございます。この度は、チャットボットの不具合によりご迷惑をおかけしておりますこと、心よりお詫び申し上げます。

お送りいただきました内容を確認し、迅速に原因を調査するとともに、以下の初期対策をお試しいただけますでしょうか。

1. **インターネット接続の確認**  
   一部の接続環境により応答が遅れる場合がございます。安定したインターネット環境をご確認ください。

2. **キャッシュのクリア**  
   ご利用中のブラウザまたはアプリのキャッシュが影響している可能性があります。キャッシュをクリアして再度お試しください。

3. **最新バージョンの確認**  
   チャットボットのアプリケーションや関連システムが最新バージョンであるかご確認いただき、未更新の場合はアップデートをお願いいたします。

また、弊社でも以下の対応を進めております。  
- **技術チームによる詳細な原因調査**  
   現在のログデータを確認し、不具合の発生原因を特定しております。  
- **迅速な改善策の実施**  
   必要に応じてサーバー設定やチャットボットシステムのアップデートを行います。

さらに、より詳細な調査のため、以下の情報をお知らせいただけますと幸いです:  
- 不具合が発生した日時  
- ご使用のデバイスやブラウザ/アプリ名  
- 具体的な操作手順(例:送信したメッセージ内容など)

これらの情報が分かり次第、さらに迅速に問題を解決できるよう努めてまいります。

何かご不明点やご要望がございましたら、どうぞお気軽にお知らせください。今後ともお客様のご期待にお応えできるよう、万全のサポートを提供させていただきます。

改めまして、この度のご不便に対し、深くお詫び申し上げます。

敬具  
[あなたの名前]  
[部署名]  
[会社名]  
[連絡先]  

実際に実行してみた感じ、生成速度はGemini 1.5 Pro > GPT-4o > Gemini-exp-1114という印象です

生成されたものについては、正直どれも同じような感じで、甲乙付け難いのが率直な感想です

順序をつけるとしたらGemini-exp-1114 = Gemini 1.5 Pro > GPT-4oという印象です

なお、Geminiシリーズ最速のマルチモーダル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。

WEEL
【Gemini 1.5 Flash】Geminiシリーズ最速のマルチモーダルLLM | WEEL WEELメディア事業部LLMライターのゆうやです。 2024年5月15日のGoogleI/Oで、数多くのAIモデルや機能が公開され、Gemini 1.5 Flashもそのうちの一つです。 https://twitter...

まとめ

本記事ではleaderboardを元にGemini-exp-1114について詳しく解説をしました

ベンチマーク上は現在提供されているモデルの中で総合1位なので、その実力を体感してください!

最後に

いかがだったでしょうか?

Gemini-exp-1114の性能や活用例について詳しく解説しました。本モデルを導入することで、業務の効率化や創造力向上、多言語対応など多くの課題解決が期待できます。貴社に最適な活用法をご提案いたしますので、ぜひこの機会にお問い合わせください!

株式会社WEELは、自社・業務特化の効果が出るAIプロダクト開発が強みです!

開発実績として、

・新規事業室での「リサーチ」「分析」「事業計画検討」を70%自動化するAIエージェント
・社内お問い合わせの1次回答を自動化するRAG型のチャットボット
・過去事例や最新情報を加味して、10秒で記事のたたき台を作成できるAIプロダクト
・お客様からのメール対応の工数を80%削減したAIメール
・サーバーやAI PCを活用したオンプレでの生成AI活用
・生徒の感情や学習状況を踏まえ、勉強をアシストするAIアシスタント

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。

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生成AIを社内で活用していきたい方へ
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「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。

投稿者

  • 翔平

    総合病院で10年間理学療法士として勤務し、その後Pythonを独学で学びデータアナリストとして転職。趣味はキックボクシング

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