エリーゼ・ベターズ・ピカロ
ZDNET に従ってください: 優先情報源として当社を追加してください Googleで。
こんにちは、人類の皆さん！ AI チャットボットが間もなく私たちに取って代わるでしょう。彼らは私たちのちっぽけな脳が保持できるよりも多くの知識にアクセスでき、日常的なタスクを簡単に処理できる強力なエージェントに簡単に変えることができます。
あるいはそう言われています。私は Microsoft Copilot を試し続けています。 OpenAI の GPT-5 をデフォルト LLM として使用とがっかりし続けます。時には物事を正しく解決することもありますが、それと同じくらい多くの場合、そう思われるほど、見事なやり方で植物に立ち向かうのです。
また: ChatGPT をすべてに使用するのはやめてください: 私が研究、コーディングなどに使用している (そして私が避けている) AI モデル
新しい LLM を選択する時期が来たということですか? GoogleのGemini 3が勝利を収めている 絶賛 レビュー 最近、副操縦士と直接対決してテストしてみることにしました。
私の目標は、一般のコンピュータ ユーザー (開発者や科学者ではない) が PC または Mac のデスクトップ ブラウザで使用する一般的なタスクの選択を特定することでした。各シナリオについて、各アシスタントで同じプロンプトを実行し、結果をメモしました。
ゲームを始めましょう。
課題 1: 旅行の計画を立てる
勝者：ジェミニ
プロダクト マネージャーが自社の超スマート AI ツールを自慢したい場合、頼りになる例は仮想旅行代理店です。そこで、私の最初の課題は、さまざまなクリスマス マーケットを訪れる、夢のようなヨーロッパの休暇のための簡単な「旅程の作成」リクエストです。プロンプトは次のとおりです。
私のために旅行の旅程をまとめてください。パリからスタートして、それぞれの都市に2泊して、思い出に残るクリスマスマーケットのある5つの都市を回りたいと思っています。最後の目的地はフランスのストラスブールです。各都市間の移動は直通列車を利用し、乗り換えなしで、所要時間が 4 時間を超えることはありません。
この旅行ではすでに広範囲にわたるリサーチを行っていたので、何が期待できるかについてはよくわかっていました。
ジェミニはこの任務を見事に遂行し、ドイツの伝説的なクリスマス マーケットをいくつか含む旅程と、高速鉄道と地方直通列車で構成されるルートをまとめました。ケルンを含めるように旅程を調整するよう依頼したところ、まさに私が探していた通りの調整が得られ、旅の各行程について多くの詳細が示されました。
また、ジェミニの反応を改善したいですか? Google 曰く、次の 10 のトリックを試してみてください
副操縦士は、小さなことを考えることにし、フランス東部のみに留まり、遅いローカル列車のみを使用し、目立たない（しかし魅力的な）小さな都市や町を選択する旅程を提案しました。なぜドイツがリストに載っていないのかと私が尋ねると、副操縦士はこう答えました。「パリを出て東に向かうと、最も有名なドイツのクリスマスマーケット（ミュンヘン、ニュルンベルク、シュトゥットガルト、ケルン）は直通列車では遠すぎるか（多くの場合5～6時間以上）、乗り継ぎが必要です。そのため、旅程は完全にフランス東部内に留めました…」
それは真実ではありません。私が Google が提供したより冒険的なルートを提案すると、Copilot はそれらのルートの列車が完全に有効な選択肢であることを認めました。知識豊富な旅行代理店として Google は成功しましたが、Copilot は完全な失敗でした。
チャレンジ No. 2 – 地図を描く
勝者：ジェミニ
プロンプトは次のとおりです。
パリからミュンヘン、ウィーン、ニュルンベルク、シュトゥットガルト、ストラスブールを経てパリに戻る旅を示す地図を作成します。
双子座がその限界を知っていたことを私は称賛したいと思います。 「これは信じられないほど野心的なルートです！」チャットボットが教えてくれました。 「このループはフランス、ドイツ、オーストリアにまたがる非常に長いため、地図サービスは単一の包括的なターンバイターンルートを生成できませんでした。」
最終的に、私はジェミニを説得して、地図上の各都市のピンを含む Google マップへのリンクをくれました。
ジェミニは地図を描くことができませんでしたが、Google マップへの直接リンクを提供してくれました。
Ed Bott/ZDNET によるスクリーンショット
一方、副操縦士はそのプロンプトを見て、次の結果を取得することにしました…まあ、結果は次のとおりでした。 非常にクリエイティブな。ミュンヘンはどういうわけかチェコに帰属しましたが、この地域の歴史を考えると残念なことです。コパイロットの地図では、シュトゥットガルト（ポルシェとメルセデス・ベンツの本拠地）は現在イタリア北部の海辺の町となっている。そして、フランスにパリという名前の都市が 2 つあることを誰が知っていたでしょうか。
副操縦士の地図は、ほぼすべての点で大きく間違っていました。
Ed Bott/ZDNET によるスクリーンショット
まあ、解決できてよかったです。道順が必要な場合は、ジェミニに尋ねてください。
課題 3 – Windows の歴史を調査する
勝者：引き分け
チャットボットを友達にしたくない。複数の情報源から事実を調べて、それをよく整理された表にまとめるという退屈な作業をしてくれる研究助手が必要です。
最近の話として、さまざまな Windows バージョンに関連付けられたいくつかの重要な日付を簡単に参照し、Windows XP と Windows 7 のシステム要件を比較する必要がありました。私のプロンプトは次のとおりです。
Windows XP 以降のすべての Windows バージョンのリリース日とサポート終了日を教えてください。また、Windows XP (2001) と Windows 7 (2009) のシステム要件の違いもリストします。
どちらの AI ツールもバージョンとリリース日のリストが正確でした。サポート終了日も正確でしたが、Windows 8 の顧客がフル サポート カレンダーの恩恵を受けるには Windows 8.1 にアップグレードする必要があることを指摘したことで、Gemini がわずかながら有利になりました。各表に含まれる解説は同様に有益で、各結果が同じソース資料から引き出された書き直しであるかのようでした。
私はどちらの結果にも満足していただろうが、詳細を注意深く事実確認しただろう。なぜなら、Google も Microsoft も注意深く警告しているように、これらのツールは間違いを犯す可能性があるからです。
課題 4 – インフォグラフィックを作成する
勝者：ジェミニ
印刷雑誌の編集者としての日々で最も懐かしいことの 1 つは、廊下にアート部門があり、アイデアやデータの塊を千の言葉に値する情報グラフィックに変えることができる賢い仲間がいることです。
AI画像ジェネレーターは熟練した職人の代わりになるのでしょうか？多分？
また: ChatGPT を廃止したいですか? Gemini 3 は AI 競争に勝つ初期の兆候を示しています
私のプロンプトは次のとおりです。
Copilot はあまり創造性を発揮せず、クリップアート ライブラリから取り出したような 3 つの一般的なアイコンを、テキスト ラベルなしで無計画に並べて表示してくれました。刺激的でも有益でもなかったし、画像を改良する 3 回の試みは完全に失敗に終わりました。
このグラフィックは少しも有益ではありませんが、Copilot ができる最善のグラフィックです。
Ed Bott/ZDNET によるスクリーンショット
一方、ジェミニは課題を完全に理解し、次のような素晴らしい成果をあげました。
Gemini のインフォグラフィックはよく作られていて、有益でした。
Ed Bott/ZDNET によるスクリーンショット
いくつかの小さな調整をお願いしましたが、最終製品は満足できるものでした。 Gemini は創造性の面で明らかに勝者であっただけでなく、Copilot に比べて約 10 分の 1 の時間で結果を生み出しました。
課題 5 – 経済的な意思決定を手伝ってください
勝者：引き分け
車をリースするべきか、それとも新車を購入するべきでしょうか?私の具体的なニーズを判断するために、必要なだけ質問してください。
どちらのチャットボットも、ほぼ同じ内容の合理的な質問をし、満足のいく結果をもたらしました。 (年間何マイル運転しますか? 古い車をどのくらいの頻度で保管したいですか? 月々の支払いが安い方が重要ですか? それとも長期的な節約が必要ですか?)
また: Microsoft Copilot AI は、Outlook、Gmail、その他のアプリから情報を直接取得できるようになりました
私の答えに基づいて、どの人も私に新しい車を購入することを勧めました。なぜなら、リースと購入の方程式の経済学が通常その結論につながるからです。細部は少し違いましたが、同じ道をたどり着きました。
これは、LLM の最も単純で安全な使用例の 1 つです。基本的な財務トピックに関するチュートリアルが必要な場合は、どちらの LLM も問題なく機能することが期待できます。
課題 6 – PowerShell スクリプトを作成する
勝者：副操縦士
AI の最も魅力的な使用例の 1 つは、単純なタスクを自動化できるコードを作成することです。この課題では、デジタル写真が詰まったフォルダーを取得し、画像ファイルのメタデータを使用してファイル名を作成し、その名前を変更できる PowerShell スクリプトが必要でした。
プロンプトは次のとおりです。
Windows PC で使用する PowerShell スクリプトを作成し、メタデータの撮影日と場所をファイル名の一部として使用して、JPEG ファイルが含まれるフォルダーの名前を変更します。ユーザーが過度に技術的でないことを前提として、完全な手順を含めます。
ジェミニはこの課題に苦労しました。まず、メタデータの解析を処理するためのサードパーティ ユーティリティ ExifTool をダウンロードするよう求められましたが、これにはファイルへのリンクが含まれていませんでした。また、名前を変更するファイルを含むフォルダーのフルパスを含めるようにスクリプトを手動で編集する必要もありました。
スクリプトが適切に動作するまでに 4 回の試行が必要でした。最初の実行は位置データが見つからなかったため失敗しました。修正されたスクリプトでは、各画像の完全な日付とタイム スタンプが使用され、1,500 を超える画像ファイルがそれぞれ独自のサブフォルダーにコピーされました。 Gemini は最終的に仕事を完了させるスクリプトをまとめましたが、私が無害であることを保証する何百もの警告メッセージを投げました。
また: Microsoft は、準備ができているかどうかにかかわらず、Windows にさらに多くの AI を詰め込んでいます – ここに新機能があります
Copilot はネイティブ PowerShell 関数を使用して、スクリプトの実行時にフォルダー パスの入力を求め、ファイルからメタデータを直接取得しました。位置データが含まれていない画像を処理するエラー処理ルーチンを作成することを提案し、何か問題が発生した場合に変更を元に戻せるように元のファイル名でテキスト ファイルを作成することを提案しました。
これはコンテストではありませんでした。副操縦士が明らかに勝者でした。
チャレンジ No. 7 – 映画のトリビアの質問に答えてください
勝者：引き分け
30 年前、ビル・ゲイツが「すぐに手に入る情報」について騒いでいたとき、彼が言いたかったのはこの挑戦でした。映画に関するトリビアをまったく思い出せない、あるいはパーティーでの友好的な賭けに勝とうとしているかもしれません。いずれにせよ、AI チャットボットは答えを見つけるのに役立つはずです。
今回の課題では、私が最近経験した例を選びました。映画のシーンを、特定の会話の断片とともに鮮明に覚えていましたが、詳細はまったく思い出せませんでした。プロンプトは次のとおりです。
私は映画のワンシーンのことを考えています。ウディ・アレンの映画だったかもしれません。年上の女性の登場人物の決めゼリフが「話さないで」でした。その映画、キャラクター、女優は何でしたか？
どちらの AI チャットボットも問題なく映画にフラグを立てました ブロードウェイの弾丸、 そして、その女優をダイアン・ウィーストと特定し、この役でオスカー賞を受賞したのは、彼女の能力によるところが小さくありません。 「話さないでください」というセリフを陽気に伝えます。
ジェミニは経済的で、さらには簡潔に答えましたが、副操縦士は映画、登場人物、パフォーマンスについて長々と説明しました。しかし、どちらかが賭けを解決したでしょう。
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