GeminiとChatGptを実際に使って比較！機能や料金も徹底解説！

この記事は2024年3月時点の情報に基づいて作成されています。

AIチャットボットが持つ可能性を探るうえで、GoogleのGeminiとOpenAIのChatGPTを比較することは避けて通れません。両者はAIチャットボット市場で大きな存在感を持っており、技術進化の速度や方向性を把握するうえで重要な指標になるためです。

具体的には以下のような疑問が浮かびます。

機能面での違いは？
性能にはどのような差がある？
コストパフォーマンスはどちらが良い？

これらの疑問に答えるため、この記事ではGeminiとChatGPTを徹底比較し、それぞれの強みや弱みを明らかにしていきます。あなたが最適なAIチャットボットを選ぶ際の参考になれば幸いです。

Googleの最新AI Geminiとは？
- Geminiの主な機能
- Geminiの日本語対応
Geminiの使い方は？
OpenAI ChatGPTの概要をおさらい！
- ChatGPTの主な機能
- ChatGPTの日本語対応
GeminiとChatGPTの料金を比較　
- Geminiのコストパフォーマンス
- ChatGPTのコストパフォーマンス
GeminiとChatGPT（GPT-4）の性能を比較
- 全32項目中の30項目でGeminiがGPT-4に圧勝
- Geminiは専門家の知識も圧倒
GeminiとChatGPT（GPT-4）の仕組み・トレーニング方法の違いを解説
GeminiとChatGPT（GPT-4）でそれぞれできることは何？
GeminiとChatGPT（GPT-4）を実際に使ってみて比較
【結論】GeminiとChatGPT（GPT-4）どちらを使うべき？
GeminiとChatGptを実際に使って比較！のまとめ

Googleの最新AI Geminiとは？

GeminiはGoogleが開発した最新の大規模言語モデル（LLM）です。そして、このLLMをベースにした生成AIチャットボットサービスにもGeminiという名称が冠されています。本記事では、LLMではなくチャットボットサービスを指すものとしてGeminiという名称を使用します。

Geminiは、以前はPaLM2 LLMをベースにしたBardという名称のチャットボットでした。テキストだけでなく画像、音声、ビデオの入力を理解するマルチモーダルAIである点は変わりませんが、ベースとなるLLMのアップデートにあわせてリブランドされました。

Geminiの主な機能

Geminiは高精度の自然言語処理能力を備えたチャットボットサービスで、ユーザとの自然言語での対話を通じて高品質なコンテンツを生成する機能を備えます。チャットボットの基本となる機能は、本記事での比較対象であるChatGPTとの大きな違いはありません。

Geminiの主な機能は以下の通りです。

チャットボット機能	ユーザーとの自然言語での対話を通じてコンテンツを生成する。文書や画像の生成、多言語翻訳、コード生成といった機能を備える。
ウェブブラウジング	学習データより新しい情報をウェブブラウジングを通して取得することで最新情報に基づく処理を行う。生成結果を再度ウェブ検索することでファクトチェックを行う。
Google Workspace連携	GmailやGoogle WorkspaceなどのGoogleプロダクトと連携することで業務効率を向上する。生成結果をGoogleドキュメントにエクスポートしたり、過去に作成した文書の活用などが可能。

Geminiの日本語対応

Geminiには、使用するLLMの違いにより2つのサービスが提供されています。

サービス名	LLM	日本語対応
Gemini	Gemini Pro	〇
Gemini Advanced	Gemini Ultra	△（未最適化）

無料版のGeminiは日本語に対応しています。しかし、有料版のGemini Advancedの日本語対応は完全ではないようです。Gemini Advancedモードでは、次のように画面表示されます。（※ 2024年3月1日時点）

Googleの説明によると「最適化はされていないが動作はする」とのことで、実際に問題のない日本語での応答が得られます。

このような注釈が必要ではありますが、チャットボットとして使用する限り、Geminiは日本語に対応しているといえます。

Geminiの使い方は？

Geminiの使い方は、ChatGPTなどのチャットボットと同様です。指示プロンプトを入力すれば、それに対する回答としてのコンテンツが返されます。

まずはGeminiのサイトにアクセスし、Googleアカウントでログインします。なお、このセクションの画像はすべてGemini（https://gemini.google.com/）からの引用です。

ログイン後の画面下部にある入力欄にプロンプトを入力して送信すれば、すぐに応答が得られます。

期待通りの回答でなかった場合は、右上の「テキストを編集」でプロンプトを書き換えて再質問、回答下の「回答を書き換える」で表現や文字数の変更、「回答を再確認」でファクトチェックができます。

プロンプト欄右の「画像をアップロード」でアップロード画像に関する問合せが可能です。

画像生成を依頼することで、プロンプトで指定した内容の画像を得ることができます。画像生成機能は日本語に対応していないため、英語で入力する必要があります。

基本的な使い方は以上です。

Geminiの使い方について、こちらの記事でも解説していますので参考にしてください。

OpenAI ChatGPTの概要をおさらい！

ChatGPTは、米国のAI研究所OpenAIが開発した大規模言語モデルをベースにしたAIチャットボットサービスです。自然言語処理技術を駆使し、人間と同じようにコミュケーションすることができます。

ChatGPTの主な機能

ChatGPTは自然言語処理の能力に長けたチャットボットサービスで、ユーザとの自然言語での対話を通じて高品質なコンテンツを生成する機能を備えます。チャットボットの基本となる機能は、本記事での比較対象であるGeminiとの大きな違いはありません。

ChatGPTの主な機能は以下の通りです。

チャットボット機能	ユーザーとの自然言語での対話を通じてコンテンツを生成する。文書や画像の生成、多言語翻訳、コード生成といった機能を備える。
ウェブブラウジング	学習データより新しい情報をウェブブラウジングを通して取得することで最新情報に基づく処理を行う。有料のChatGPT Plus / Teamのみの機能。
カスタムGPT（GPTs）	ユーザによるカスタマイズで独自GPTを作成することが可能。GPTs Storeを通じての共有やマネタイズが可能。有料のChatGPT Plus / Teamのみの機能。

ChatGPTの概要について、こちらの記事でも解説していますので参考にしてください。

ChatGPTの日本語対応

ChatGPTには3つのプランが提供されますが、いずれも日本語に対応しています。

サービス名	LLM	日本語対応
ChatGPT	GPT-3.5	〇
ChatGPT Plus	GPT-4	〇
ChatGPT Team	GPT-4	〇

GeminiとChatGPTの料金を比較　

GeminiとChatGPTの料金比較をまとめると次のようになります。

プラン	料金	内容
Gemini	無料	Geminiチャットボットサービス（Gemini Pro LLM）
Google One AIプレミアム	2,900円/月	Geminiチャットボットサービス（Gemini Advanced – Gemini Ultra LLM） 2TBの保存容量 Gmail, GoogleドキュメントなどのGemini（旧 Duet AI）その他の特典
ChatGPT	無料	ChatGPTチャットボットサービス（GPT-3.5 LLM）
ChatGPT Plus	20ドル/月	ChatGPTチャットボットサービス（GPT-4 LLM） DALL·E 3 Advanced Data Analysis
ChatGPT Team	25ドル/人月	ChatGPTチャットボットサービス（GPT-4 LLM） DALL·E 3 Advanced Data Analysis 小規模チーム利用向け機能

この料金プランをベースに、GeminiとChatGPTのコストパフォーマンスを比較してみます。

Geminiのコストパフォーマンス

まず、無料プランでも高性能LLMであるGemini Proが利用できること、そしてウェブブラウジング機能が備わっている点がGeminiを選ぶ大きな理由になります。AIチャットボットを使えば使うほどその重要性が身に染みるファクトチェック機能は、ウェブブラウジングを備える最大のメリットといえます。

Google Workspaceとの連携も魅力的な機能で、GmailやGoogleドキュメントのヘビーユーザーであれば有料プランを選ぶ動機になるでしょう。月額2,900円という料金は、ChatGPT Plusとほぼ同価格ながら、2TBのストレージ容量も付属するため、価格以上の機能性を備えているという印象を与えます。

ChatGPTのコストパフォーマンス

ChatGPTに関しては、有料プランでなければ使いづらい局面が多いと思われます。なぜなら、無料版にはウェブブラウジングをはじめ、画像処理などの有用な機能が備わっていないためです。ChatGPTの機能性の特徴であるカスタムGPT（GPTs）が使えない点も大きなマイナスになります。

ChatGPTを使うなら有料プランが基本です。もし無料での利用にこだわるならGeminiを選ぶ方が様々なメリットを享受できるでしょう。有料プランの20ドル/月という金額は、機能性を考えると妥当といえます。

GeminiとChatGPT（GPT-4）の性能を比較

Gemini発表時のGoogle社のブログ記事では、GeminiとChatGPTの性能について報告しています。以下では、その報告内容について詳しく見ていきます。

全32項目中の30項目でGeminiがGPT-4に圧勝

前述のブログ記事の報告には、GeminiとGPT-4の各種ベンチマークスコアを掲載しています。その結果は、全32項目中の30項目でGeminiがGPT-4に勝るスコアを記録したというものです。

引用 – Google Japan Blog: 最大かつ高性能 AI モデル、Gemini を発表 – AI をすべての人にとってより役立つものに

1つ目の表はテキストの処理に関するスコアで、2つ目の表は画像、ビデオ、オーディオの処理に関するスコアを表しています。

表には全ベンチマーク結果が網羅されているわけではありませんが、大半の項目でGeminiがGPT-4を上回るスコアを記録しています。

Geminiは専門家の知識も圧倒

ベンチマーク結果の表の冒頭にある”General”項目、つまり全般的な性能を比較するベンチマークにおいては、GPT-4の86.4%を上回る90.0%というスコアを記録しています。これはGPT-4のみならず人間の専門家をも上回る数値です。

このベンチマーク、MMLU（Massive Multitask Language Understanding：大規模マルチタスク言語理解）は理数&人文科学の知識と問題解決能力を測るもので、マルチモーダル以前のMMLのベンチマークでは高難易度とされています。

2つ目の表のマルチモーダルに関わるベンチマーク結果について触れると、MMMU（Massive Multi-discipline Multimodal Understanding：大規模多分野マルチモーダル理解）のスコアがGemini、GPT-4共に低い数値である点が特徴的です。

MMMUはマルチモーダルベンチマークでは最もレベルの高いものです。人間の専門家のMMMUスコアが最低値でも76.2%であるため、50%台のGemini、GPT-4は画像の認識・理解においては人間には遥かに及ばないといえます。

GeminiとChatGPT（GPT-4）の仕組み・トレーニング方法の違いを解説

GeminiとChatGPT、それぞれの仕組みや特徴を見ていきましょう。まず、ソフトウェア面では、GeminiとChatGPTはモデルのトレーニング方法に違いが見られます。

Geminiのトレーニングには、Googleが作成した自社の大規模データセットが用いられています。あわせて、世界最高の検索技術を応用したトレーニングにより、Geminiはセマンティックサーチや質問応答に優れた能力を備えます。

一方、ChatGPTのトレーニングにはインターネット上の大量のテキストデータが使用されています。これには大量の対話データも含まれているため、ChatGPTは人間のような自然な会話生成に優れています。

マルチモーダリティへのアプローチにおいても違いがあり、テキスト、画像、音声などの学習を個別に行い最終的に結合する手法をとるChatGPTに対して、Geminiでは単一のモデルで一貫した学習をさせるという手法が取られています。これにより総合的な理解度はGeminiが優れるとGoogleは主張しています。

引用 – Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models

ハードウェア面においては、Geminiでは自社開発の専用のTPU（Tensor Processing Unit）を使用してトレーニングを行っています。ChatGPTではNVIDIA GPUが使用されていると考えられます。AI専用に設計されたTPUと画像処理用GPUではトレーニング効率に差が生じることが予想されます。

ソフトウェア面、ハードウェア面においてそれぞれ異なるアプローチですが、優劣の判断は困難といえます。学習データの品質やメンテナンスコスト、学習処理および推論処理の効率や性能、その他さまざまな要素が複雑に絡むためです。

いずれにしろ、これらの差異が各サービスのUXに反映されていることは確かです。自分の目的に合った製品を選ぶにあたっての参考情報として解説しました。

ChatGPTの仕組みについて、こちらの記事で初心者向けに説明していますので参考にしてください。

GeminiとChatGPT（GPT-4）でそれぞれできることは何？

GeminiとChatGPTともに、チャットボットとしての基本機能は変わりません。ユーザとの自然言語での対話を通じて高品質なコンテンツを生成するというものです。この基本機能以外にも使い勝手を左右する付加機能がありますので、それらも含めて両者の違いを表にまとめました。

特徴	Gemini	Gemini Advanced	ChatGPT	ChatGPT Plus / Team
利用可能モデル	Gemini Pro	Gemini Ultra	GPT-3.5	GPT-4 (V / Turbo) DALL·E 3 Advanced Data Analysis
ウェブブラウジング	〇	〇	×	〇
画像出力	Imagen 2による画像生成	Imagen 2による画像生成	×	DALL-E 3による画像生成
画像入力	Gemini Proによる画像分析	Gemini Ultraによる画像分析	×	GPT-4Vによる画像分析
その他の機能	プロンプトの変更回答の書き換え回答の共有/エクスポート回答を再確認	プロンプトの変更回答の書き換え回答の共有/エクスポート回答を再確認 Gmail, GoogleドキュメントなどのGemini	ー	カスタムGPT（GPTs）

次のセクションでは、GeminiとChatGPTの両者に共通する機能について、実際に使用してみて比較します。

GeminiとChatGPT（GPT-4）を実際に使ってみて比較

数学の問題を解いてみた

以下のプロンプトをGeminiとChatGPT（GPT-4）に入力し、結果を確認します。確率計算の問題です。

コインを 10 回投げて、表が 6 回以上出る確率は？

Gemini：

コインを10回投げて表が6回以上出る確率は約37.7%です。

これは二項分布を用いて計算できます。

二項分布とは、n回試行する独立試行において、成功がk回起こる確率を表す確率分布です。

今回の場合、n=10、k=6以上となります。

二項分布の確率は以下の式で計算できます。

P(X=k) = nCk * p^k * (1-p)^(n-k)
ここで、

P(X=k): k回成功する確率
nCk: n回中k回選ぶ組み合わせ
p: 1回の試行で成功する確率
(1-p): 1回の試行で失敗する確率
今回の場合、

p = 表が出る確率 = 1/2
(1-p) = 裏が出る確率 = 1/2
となります。

よって、

P(X>=6) = P(X=6) + P(X=7) + P(X=8) + P(X=9) + P(X=10)

= 10C6 * (1/2)^6 * (1/2)^4 + 10C7 * (1/2)^7 * (1/2)^3 + 10C8 * (1/2)^8 * (1/2)^2 + 10C9 * (1/2)^9 * (1/2) + 10C10 * (1/2)^10

= 0.377
となります。

なお、この確率は、コインが表裏対称であること、そして各試行が独立であることが前提となります。

実際の計算には、電卓やソフトウェアを使うと便利です。

ChatGPT（GPT-4）：

コインを 10 回投げて、表が 6 回以上出る確率は約 0.377 です。

from math import comb

# Define the probability of getting heads in one flip
p_heads = 0.5

# Calculate the probability of getting 6 or more heads in 10 flips
# We sum the probabilities of getting exactly 6, 7, 8, 9, and 10 heads
probability = sum(comb(10, k) * (p_heads ** k) * ((1 - p_heads) ** (10 - k)) for k in range(6, 11))
probability

両者ともに正当が得られました。

Geminiでは計算するためのロジックも詳細に説明し、ChatGPT（GPT-4）ではAdvanced Data Analysisを使用してPythonコードも生成されました。

プログラミングコードを出力してみた

以下のプロンプトをGeminiとChatGPT（GPT-4）に入力し、結果を確認します。データ構造とアルゴリズムに関する質問です。

与えられた数値リストをソートする Python 関数を実装してください

Gemini：

数値リストをソートする Python 関数

Python で数値リストをソートするには、いくつかの方法があります。

1. sort() メソッドを使う

リスト型には sort() メソッドが用意されており、これを呼び出すことでリストをソートできます。

Python
def sort_numbers(numbers):
  """数値リストをソートする関数

  Args:
    numbers: 数値リスト

  Returns:
    ソートされた数値リスト
  """

  numbers.sort()
  return numbers

# 例
numbers = [5, 2, 3, 1, 4]
sorted_numbers = sort_numbers(numbers)
print(sorted_numbers)  # [1, 2, 3, 4, 5]
コードは注意してご使用ください。

この方法は、リストを直接変更するため、元のリストの内容が変化することに注意が必要です。

2. sorted() 関数を使う

sorted() 関数は、イテラブルを受け取り、ソートされたリストを返します。

Python
def sort_numbers(numbers):
  """数値リストをソートする関数

  Args:
    numbers: 数値リスト

  Returns:
    ソートされた数値リスト
  """

  return sorted(numbers)

# 例
numbers = [5, 2, 3, 1, 4]
sorted_numbers = sort_numbers(numbers)
print(sorted_numbers)  # [1, 2, 3, 4, 5]
コードは注意してご使用ください。

この方法は、元のリストを変更せずに、新しいソートされたリストを返すため、元のリストの内容を保持したい場合に便利です。

3. 逆順にソートする

sort() メソッドまたは sorted() 関数に reverse=True オプションを指定することで、リストを逆順にソートできます。

Python
def sort_numbers(numbers):
  """数値リストをソートする関数

  Args:
    numbers: 数値リスト

  Returns:
    ソートされた数値リスト
  """

  numbers.sort(reverse=True)
  return numbers

# 例
numbers = [5, 2, 3, 1, 4]
sorted_numbers = sort_numbers(numbers)
print(sorted_numbers)  # [5, 4, 3, 2, 1]
コードは注意してご使用ください。

4. キー関数を使う

sort() メソッドまたは sorted() 関数に key オプションを指定することで、ソートキーを指定できます。

Python
def sort_numbers_by_abs(numbers):
  """数値リストを絶対値でソートする関数

  Args:
    numbers: 数値リスト

  Returns:
    ソートされた数値リスト
  """

  return sorted(numbers, key=abs)

# 例
numbers = [5, -2, 3, -1, 4]
sorted_numbers = sort_numbers_by_abs(numbers)
print(sorted_numbers)  # [-2, -1, 3, 4, 5]
コードは注意してご使用ください。

この方法を使うことで、数値以外の要素を含むリストをソートしたり、独自のソート順序を定義したりすることができます。

まとめ

以上、数値リストをソートする Python 関数の例を紹介しました。

どの方法を使うかは、状況によって異なります。

具体的な要件に合わせて、適切な方法を選択してください。

ChatGPT（GPT-4）：

以下の関数 sort_numbers は、与えられた数値リストを昇順にソートする Python 関数です：

def sort_numbers(numbers):
    """
    This function takes a list of numbers and returns a new list with the numbers sorted in ascending order.
    
    :param numbers: List of numbers to be sorted.
    :return: A new list with the numbers sorted.
    """
    return sorted(numbers)

この関数をテストリスト [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5] で実行した結果は [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9] となりました。これにより、関数が正しく動作していることが確認できます。

両者ともに正当が得られました。

Geminiでは2つの実装方法に加え、逆順ソートとソートキーを指定する方法についても解説してくれました。ChatGPTは最もシンプルに実装できる方法のみの回答でした。

いっけんGeminiの方が優れた回答のようにも思えますが、チャットボットもしくはLLMの特性を表す好例かもしれません。一度の回答で可能な限り詳しい回答をするGemini、極力シンプルな回答をして追加情報が欲しければさらに質問してもらうChatGPT、という違いがありそうです。

同じプロンプトで画像を生成してみた

以下のプロンプトをGeminiとChatGPT（GPT-4）に入力し、結果を確認します。Geminiの画像生成機能は英語プロントにしか対応していないため、両者ともに英語で入力します。

Generate a futuristic urban landscape lit up at night. The city is lined with skyscrapers and aerial vehicles are flying in the sky. Between the buildings are green rooftop gardens and a starry sky shines in the background.

（夜に照らされた未来的な都市の風景を描いてください。都市には高層ビルが立ち並び、空中車が空を飛んでいます。ビルの間には緑の屋上庭園があり、星空が背景に輝いています。）

Gemini：

ChatGPT（GPT-4）：

生成画像の正しさの判断はできませんが、いずれも「当たらずとも遠からず」といった印象です。

Geminiでは、Midjourneyと同様に1度の生成で複数の画像が生成される点が便利と感じました。また、「空中車」の表現にばらつきがありますが、プロンプトを作り込んでいく土台にはなりそうです。

同じ画像をアップロードして解説してもらった

以下の画像とプロンプトをGeminiとChatGPT（GPT-4）に入力し、結果を確認します。

この場所はどこですか？

Gemini：

画像に写っている場所は、シンガポールのマリーナベイです。マリーナベイは、シンガポールの中心部に位置する、高層ビルや高級ホテルが立ち並ぶ近代的なエリアです。

画像の中央には、マリーナベイサンズが写っています。マリーナベイサンズは、3つのタワーで構成されたホテル・カジノ複合施設です。屋上には、世界最大級の屋上プール「インフィニティ・プール」があります。

画像の左側には、ガーデンズ・バイ・ザ・ベイが写っています。ガーデンズ・バイ・ザ・ベイは、人工的な巨大な樹木「スーパーツリー・グローブ」や巨大な温室「フラワー・ドーム」などがある植物園です。

画像の右側には、シンガポールフライヤーが写っています。シンガポールフライヤーは、世界最大級の観覧車です。

マリーナベイは、シンガポールの代表的な観光スポットの一つです。昼間は高層ビル群の景観を楽しめ、夜はライトアップされた美しい夜景を楽しめます。

以下は、画像に写っている場所のリストです。

マリーナベイサンズ
ガーデンズ・バイ・ザ・ベイ
シンガポールフライヤー
マリーナベイ・サンズ・イベント・プラザ
マリーナベイ・サンズ・シアター
アートサイエンス・ミュージアム
ザ・リッツ・カールトン・シンガポール
マンダリン・オリエンタル・シンガポール
フルート・オブ・シンガポール
ヘリックス・ブリッジ
マーライオン公園
マリーナベイを訪れる際は、ぜひこれらの場所を訪れてみてください。

ChatGPT（GPT-4）：

この写真はトルコ中央部のカッパドキア地方を特徴とする独特な岩の形成を示しているようです。この地域は、古代の火山活動と長い年月をかけた侵食によって形作られた、奇妙な形状の岩の尖塔や谷で有名です。また、地下都市や岩に彫られた住居など、人間の歴史も豊かです。この地域の特に有名な部分にギョレメ国立公園があり、多くの観光客がこのユニークな地形と歴史的な遺産を見るために訪れます。

Geminiは誤答、ChatGPTは正当でした。

アップロードした画像はカッパドキアのギョレメ国立公園を特徴付ける奇岩群の写真です。Geminiは奇岩群をビル群と認識したようです。確かにマリーナベイサンズやガーデンズ・バイ・ザ・ベイは風変わりな建築物ではありますが、人間であれば絶対に犯さないであろう誤りです。

文章の出力スピードを比較してみた

以下のプロンプトをGeminiとChatGPT（GPT-4）に入力し、結果を確認します。生成文章の品質ではなく、プロンプト入力から文章生成完了までの秒数をカウントします。

再生可能エネルギーが伝統的な化石燃料に取って代わるべき理由についての説得力のある論文を書いてください。

Gemini：

再生可能エネルギーが伝統的な化石燃料に取って代わるべき理由

はじめに

人類は長年にわたって、エネルギー源として化石燃料に依存してきました。しかし、近年、化石燃料の有限性や環境への悪影響が深刻化しています。

一方、再生可能エネルギーは、持続可能で環境負荷が少ないエネルギー源として注目されています。

本論文では、再生可能エネルギーが伝統的な化石燃料に取って代わるべき理由について、以下の3つの観点から論じます。

環境保護
エネルギー安全保障
経済性
環境保護

化石燃料の燃焼は、二酸化炭素をはじめとする温室効果ガスの排出量を増加させ、地球温暖化の原因となっています。地球温暖化は、異常気象や海面上昇など、様々な問題を引き起こしています。

一方、再生可能エネルギーは、温室効果ガスの排出量が少ない、または排出しないエネルギー源です。再生可能エネルギーへの転換は、地球温暖化対策に大きく貢献します。

エネルギー安全保障

化石燃料は、埋蔵量に限りがあり、将来的に枯渇する可能性があります。また、化石燃料の多くは、中東などの特定の地域に集中して埋蔵されており、エネルギー安全保障上のリスクとなっています。

一方、再生可能エネルギーは、地域に分散して存在し、枯渇することのないエネルギー源です。再生可能エネルギーへの転換は、エネルギー安全保障の強化に繋がります。

経済性

近年、太陽光発電や風力発電などの再生可能エネルギーのコストは大幅に低下しており、化石燃料と競争できるレベルに達しています。

また、再生可能エネルギーは、新たな雇用創出や地域経済の活性化などの経済効果も期待できます。

結論

以上のことから、再生可能エネルギーは、環境保護、エネルギー安全保障、経済性という3つの観点から、伝統的な化石燃料に取って代わるべきエネルギー源であると言えます。

政府は、再生可能エネルギーへの投資を促進し、普及を加速させるための政策を推進する必要があります。

また、企業は、環境への責任を果たすために、積極的に再生可能エネルギーを導入していくべきです。

再生可能エネルギーへの転換は、持続可能な社会を実現するために、不可欠な取り組みです。

参考文献

環境省: 再生可能エネルギーポータルサイト: [無効な URL を削除しました]
国際エネルギー機関: World Energy Outlook 2022: https://www.iea.org/reports/world-energy-outlook-2022

文字数：1,024文字, 生成時間：12.67秒

ChatGPT（GPT-4）：

再生可能エネルギーの採用がなぜ化石燃料の使用を凌駕すべきかについての説得力のある論文を書く際には、環境的、経済的、社会的な観点からの論点を提供します。

再生可能エネルギーの必要性と利点に関する論文

導入：

私たちの文明は長い間、化石燃料に大きく依存してきました。石炭、石油、天然ガスは産業革命以来、経済成長と発展の基盤でした。しかし、これらの資源の燃焼がもたらす気候変動の影響は否定できない事実として、私たちの前に立ちはだかっています。科学的コンセンサスは明確であり、化石燃料の燃焼が温室効果ガスの増加に大きく寄与し、地球の気温上昇の主要な原因であることが示されています。このような背景の中、再生可能エネルギーへの移行は単なる選択肢ではなく、生存に不可欠な必要性となっています。

環境的観点：

再生可能エネルギー源、特に太陽光発電、風力発電、水力発電、地熱エネルギー、そしてバイオマスは、環境への影響が極めて低いことがその最大の利点です。これらのエネルギー源は無尽蔵に近く、化石燃料のように枯渇する心配がありません。太陽からのエネルギーは日々無限に供給されており、風や水の循環は自然界のサイクルによって維持されています。これらのエネルギー源から得られる電力はクリーンであり、大気汚染の原因となる有害物質を排出しません。気候変動への対策として、再生可能エネルギーは最前線に立つべきです。

経済的観点：

経済的にも、再生可能エネルギーへの投資は大きなリターンをもたらす可能性があります。技術の進歩により、再生可能エネルギーのコストは急速に低下しており、一部の地域では既に化石燃料に基づくエネルギーよりも安価になっています。さらに、再生可能エネルギー産業は雇用創出の大きな源泉となり得ます。太陽光パネルの製造から風力タービンの設置、システムの保守管理に至るまで、新たな労働市場が生まれています。経済を活性化し、地域社会に利益をもたらすために、再生可能エネルギーは重要な役割を果たすでしょう。

社会的観点：

社会的には、再生可能エネルギーはエネルギーへのアクセスを民主化します。太陽光発電システムや小型風力タービンは個々の家庭や小規模なコミュニティに設置することが可能であり、中央集権的な電力網に頼る必要がありません。これにより、遠隔地や発展途上国の地域コミュニティにおいても、安定した電力供給が可能になり、教育や健康、経済活動における大きな変革をもたらすことができます。再生可能エネルギーは、エネルギーの公平な分配を促進し、全ての人々に電力を提供することによって、社会的な平等を推進する力となります。

結論：

環境の持続可能性、経済的利益、社会的公正を考慮すると、再生可能エネルギーへの移行はもはや避けられない選択です。化石燃料によるエネルギー供給は過去の遺物となり、革新的で持続可能なエネルギーソリューションがその場を取って代わるべきです。私たちは、この過渡期において、勇気を持って新しい時代の扉を開き、清潔で安全、そして公平なエネルギーの未来を迎え入れる準備をする必要があります。今こそ、持続可能な未来への決断を下す時です。

文字数：1,300文字, 生成時間：3分30.44秒

文字単位では、Geminiは0.01秒/文字、ChatGPTは0.16秒/文字と、10倍以上の開きがありました。チャットボットの出力を人間が読むのであればそれほど問題はなさそうに思えますが、機械処理の入力にするような使い方だと、ChatGPTの速度は致命的に遅いといえそうです。

【結論】GeminiとChatGPT（GPT-4）どちらを使うべき？

最後に、筆者の主観による「GeminiとChatGPTどちらを使うべき？」の結論を述べます。

まず、課金することなく可能な限り良いサービスを使いたいのであれば、Geminiをお勧めします。理由はLLMの基本性能が優れていることに加え、無料版でもウェブブラウジングができることです。

LLMの性能が高いほど質の高いコンテンツが生成されるため、この点においてGeminiは選択肢になります。しかし、どんなに優れたLLMであってもハルシネーションは生じると考えるべきで、生成結果の使用にあたってはファクトチェックが必須になります。

前述の通り、Geminiには「回答を再確認」する機能が標準で備わっているため、ファクトチェックを省力化することができます。ここにウェブブラウジング機能が活かされており、生成結果でウェブを検索し、最新情報に基づく信憑性の確認ができるようになっています。

ChatGPTの無料版には同様の機能は存在しません。GPT-3.5の基本性能も十分に高いとはいえ、ウェブブラウジング機能がないため学習データ以降の情報を使ったコンテンツは生成できません。ファクトチェック作業にも手間がかかってしまいます。

一方で、最高のサービスを使えるなら課金も厭わないというユーザーにとっては、GeminiとChatGPTいずれも選択肢になります。

GmailやGoogle Workspaceを普段から活用しているならGemini Advancedを選ぶのが順当でしょう。Geminiがこれらのサービス上に蓄積された過去の資産を活用したコンテンツ生成能力を持つことになるからです。過去のメールや資料を探す苦痛からの解放は、この上なく魅力的なはずです。

ChatGPTに関しては、GPTsに魅力を感じるユーザーは多いでしょう。使いこなすほどに、どんどん便利になっていくのがChatGPTであり、ユーザーを虜にするサービスであるといえます。利用者も多く、使いこなしのための情報が無限に存在する点も見逃せません。

また、現行のLLMであるGPT-4はリリースされてからすでに1年が経過し、アップデートも間近と言われています。これまでも絶妙なリリースタイミングで、他社を一気に引き離す様子を何度も見せてくれたのがOpenAIです。「OpenAIに張っておけば間違いない」とするユーザーは少なくありません。

まとめると、現時点での機能や性能だけ見れば後発であるGeminiが有利、深い使いこなし方を探求したり潜在的ポテンシャルまで見据えるならChatGPTを選びたい、ということになります。