2024年 お世話になったAIサービス
2日目はtakumaの記事でした。
MYSQLのトランザクション分離レベルについて解説しています。
トランザクション分離レベルを理解していると性能最適化が必要な場面で、適切な分離レベルの選択が出来るようになるので難しく感じるかもしれないですが、きっと役立つと思います。ぜひ読んでみてください。
はじめに
2023年、ChatGPTの登場により生成AIは大きな注目を集めました。私はスマートフォン以来の革新的な技術だ！と好奇心を踊らせながら次々と登場するサービスを眺めながら2024年もAIの活用方法を模索しています。
そんな自分の関心とは逆に日本のAI活用は世界的に見て大きな課題を抱えています。MicrosoftとLinkedinの2024年5月のデータによれば、日本のAI活用率は世界最下位。総務省の調査でも利用率は9%に留まっています。
この背景には、中小企業を中心に「AIの活用方法がわからない」という声が多く聞かれます。
生成AIオフ会の場で中小企業向けにコンサルをされている方によると生成AI導入率が10%前後にとどまっているとの事でした。
簡単な事からAIを使ってもらうことでもっと身近に感じてもらえるようにしていく事が必要なのかなと個人的には考えてます。
といった流れから今年のアドカレはAIの活用方法がわかってない方向けにAIサービスを1年間触ってきた自分の感想と活用方法を元に少しでも興味を持ってもらえればなと思い、この記事を書くことにしました。
参考資料
MicrosoftとLinkedinのデータが掲載されている記事
総務省が発表した資料が掲載された記事
お世話になったAIサービス
- Cursor
- Perplexity
- ChatGPT
- Claude
- Mapify
- NoteBookLM
Cursor
Cursorは、Visual Studio Codeをベースに開発されたエディタです。AI機能がエディタに直接統合されています。つまりCursorのAI機能はCursorでしか使えません。
比較の対象によく上がるGitHub Copilotは Visual Studio Codeだけでなく人気のIDEなどにもプラグインを使って使用することが出来ます。
GitHub Copilotは2023年4月〜2023年10月の約半年触っていましたが、それ以降はCursorに乗り換えて今に至ります。
現在のGitHubCopilotで解消されているかもしれないですが乗り換えた理由をこの後説明します。
提案してくれるコードの品質が良かった
自分が使用していた期間のGitHub Copilotが出す提案が的外れでなんだかんだ自分で手直しすることが多くそれがストレスでした。
それに比べてCursorよる提案は自分の期待していたものが多く手直しすることも少なくとても快適でした。
Cursorのチャット画面
Cursorは言語モデルが複数使用できました。
その中にclaude-3-opusが使えたので回答精度が常に高品質なものが出せていたのかも知れないです。
この部分に関しては2024年10月30日からGitHub Copilotも複数の言語モデルが使用できるようになりました。言語モデルの問題で回答がいまいちだったのであれば解消されているかもしれないですね。
ドキュメント読み込み機能が便利だった
CursorにはDocs機能というものがあります。
Docs機能は、AIエディタ上で外部ドキュメントを参照・活用できるCursorの独自機能です。
回答をする際に指定したURLの公式ドキュメントを読み込んだ状態で回答してくれます。
これが出来ると何が嬉しいのか。
javascriptでAWSのS3にアップロードする実装に困った場合は公式のドキュメントを読み込ませた上で質問をすると以下のような回答が返ってきます。
回答結果
公式ドキュメントに基づいたコードを生成してくれるようになります。もちろん質問をした場合も公式ドキュメントを基に回答してくれます。
この機能のおかげでドキュメントが英語であっても苦労することなく開発できるようになりました。
自分の場合はDocs機能が使いたいがためにCursorを使っていたとも言えます。
最新情報を確認したのですが、この機能はまだGitHub Copilotには搭載されてなさそうです。
プロジェクトのコンテキストを理解した提案をしてくれる
これもCursor独自の強みです。
コードの補完やChat時に提案してくれるコードですが、プロジェクト内のコードを読み取る事が出来ます。そのためプロジェクト全体のコードを把握した上で回答してくれます。
現状のプロジェクトの文脈を理解した上で提案してくれるので、これがとても便利です。
GitHub Copilotだとエディタ上で開いているファイルを読み取る事は出来るのですが、全体を理解した上での回答はまだ出来ていないはずです。
※自分が知らないだけでもしかしたらあるかもしれないです
GitHub Copilotの最新機能のリリース記事を見ている感じ、まだプロジェクト全体を把握して回答するような機能は発表されてなさそうでした。
他にも自分は使いこなせていないのですがCursor Composerといった機能もありますが、ここは自分が機能を正確に把握していないので割愛します。
料金などはこちらを見てください。無料プランもあるのでまずはインストールして試してみるのがおすすめです。
Perplexity
PerplexityとはAI技術を活用し、ネット検索の情報収集から整理までを自動的に行うことが出来るAI検索エンジンです。
Googleを検索エンジンとするならPerplexityは検索した結果をまとめてくれるのでイメージとして回答エンジンに近いかなと思いAI検索エンジンというよりかは正確には回答エンジン？
これまでは検索エンジンを使って情報収集して、集めた情報を自身で整理していたと思います。
Perplexityは最小限の労力と時間でそれらの作業を完結できるようにサポートしてくれるサービスです。
ちなみに似たようなサービスとしては以下のものがあります
Felo
日本のスタートアップ企業が作っていて2024年の7月にリリースされました。
国産なだけあってUIはかなり見やすいです。無料で使えて、回答結果もいい感じなのでPerplexityと併用して使ってます。
Genspark
自分の中では明確にGensparkを使うポイントが掴めてないです。
「Perplexity・Felo・SearchGPT・GenSpark これらのサービスを比較」といったプロンプトを投げるとこんな感じの調査結果を返してくれます。
情報源の提示はもちろん。生成結果が事実であるかどうかを確かめるファクトチェックといった機能もあります。多角的に情報を知りたい時に使うのが良いんですかね。
生成したページに対して更に質問を重ねることで深堀りすることが可能。
現在はbetaで無料で使えるのでまずは試してみてください。
Perplexityについてはより詳しくまとめた記事を別で出そうと思っています。
どんな風に活用していたのかを詳しく解説しようと思います。
SearchGPT
ChatGPTにもいつの間にか検索機能が追加されてました。
ChatGPTも拡張機能でネット検索をして収集することが出来ていましたが、精度はあまり高くなかったです。
公式から出た事検索エンジンがどれくらいの精度になっているのかはまだ試してないので、遊んでみようかと思います。
料金について
月額20ドル（3000円前後）ですが、なんとソフトバンク系列の回線を契約していると2025.6.18までは無料で使えます。
自分はPerplexityを安く使うためにLINEMOの最安プラン（税込み990円）を契約して使ってます。
20ドルも払うのに抵抗がある人は上記のキャンペーンを活用して試してみてください。
ChatGPT
今年の前半は3月までは目新しさもあって色々触っていたけど、後半はほぼ触らず。
有料プランにしてまで使いたい機能がなく、課金する理由がなくなってしまいました。
GeminiがGoogleサービスの連携を始めてしまったので現状はそちらで使っているためますます使う機会が減ってきてる。
Claude
ChatGPTと比べるとより自然な日本語で回答してくれるのがポイント高い。
日本語の理解度の違いなのか、入力したプロンプトから期待する結果を返してくれることが多くて好き。
あと見た目がおしゃれ。
最近出たModel Context Protocolがとても気になる。AIアプリの開発が捗りそうだ。
課金するAIサービスを絞った関係で2024年6月ぐらいから無料プランで利用していたが、MCPが気になるので来月から課金して遊んでみる。
Mapify
テキスト、PDF、YouTube動画、ウェブサイト、音声ファイルなどの様々なコンテンツを要約してマインドマップに変換してくれる。
マインドマップ上のトピック選択することで更に深堀りすることも可能といった情報整理・理解に特化した便利なサービスです。
英語のサイトもこんな感じでまとめてくれるし、簡単に共有も出来る。
エクスポートもPDFやマークダウンといったフォーマットに対応しているため、他のサービスとの連携もしやすくて重宝してます。
以下のような英語の記事も...
こんな感じでまとめてくれます。AIのおかげで言語による壁のハードルが少しずつ下がってきてるのが感じます。
ちなみにブラックフライデーで年間プラン50%オフになってました。自分が契約したときは20%オフだったのでかなりお得。
NoteBookLM
Googleが提供しているサービスで、ユーザがアップロードした様々なファイルを基に回答してくれる。
回答の生成はアップロードした情報以外からは行わないため、ある特定の資料について深堀り・分析などをしたい時におすすめです。
無料で使えるのでこちらも試してみてください。素晴らしいツールをありがとうGoogle。
まとめ
まだまだ紹介しきれてないサービスがいっぱいあるのですが、サービスの概要を知っている程度で説明できるほどでもないためこの辺にしておきます。
日々登場するAIサービスは本当に見ているだけでワクワクしてしまい、全てを契約してしまうと数万レベルになってしまうので程々にしたいと思います。
Google AI Studioみたいに無料でGeminiのモデルを使わせてくれるサービスなんかもあるので、来年は言語モデルを使った業務改善に挑戦してみたいと思います。
この中でどれか一つでも興味を持ってもらえたら、ぜひ試してみてください。
AIがどういった事を解決できるのかを知るためにはまずは使ってみるのが一番です。
終わりに
4日目はmozumasuさんの「モテるGit管理 (gh, ghq, git-cz, lazygit)」です。
名前からしてすごく気になる内容ですね。Git関連の知識をアップデートしたいのでとても楽しみです！
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