「Google BardのGeminiの使い方&活用例のまとめ」 GPT-4との使い分けまで徹底解説します

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2023年12月7日にリリースされたばかりのGeminiを触ってみたので、ChatGPTとの比較も含めてまとめてみました。

Geminiとは、Googleが開発した対話型AIのBardに新たに組み込まれた言語モデルのことです。
今回は一般公開されているGemini Proの検証になりますが、来年リリースされるGemini Ultra(Proの大幅強化版)は数値上では、あのChatGPTに対して32項目中30項目で勝利しているようです。

ではさっそくGeminiの使い方から説明していきます。

Geminiの使い方

使い方は簡単で、Googleアカウントの言語設定を英語にするだけでGeminiを利用することができます。
まずはBardのページにアクセスし、右上のアカウントをクリック。

Bardのトップ画面

次に、「個人情報」→「言語」を選択し、メイン言語をEnglishに設定します。

Googleアカウントの設定画面

設定はこれで以上です。
あとは、Bardのページにアクセスし、英語になっていればOKです。
特に「Geminiのモードを選択する」みたいなものはなく、デフォルトで搭載されているタイプです。

Bardのトップ画面

Geminiは2023年12月8日現在では英語のみでしか利用できません。日本語で質問しても応答は返ってきますが、精度がかなり落ちてしまいますね、日本語質問時に、正しい回答を得られなくても英語質問だと正しい回答を送ってくれることが多々ありました。

Gemini ProとUltraの違い

Gemini ProとUltraの違いについて簡単にまとめてみました。(Ultraの情報は分かり次第追記していきます。)

Gemini Pro 料金:無料
機能:テキスト/画像/音声(2023年12月8日時点)
MMLU:79%(数学、物理学、歴史など57科目の問題解決テスト結果
ポイント:画像分析レベルはGPT-4よりは優れている。人物画像の分析は不可(2023年12月8日時点)
Gemini Ultra 料金:不明
機能:不明
MMLU:90%
ポイント:画像分析レベルが異次元の高さ

※Gemini Ultraはまだ使えません。

こちらは、各モデルの評価値を表形式にしたものです。

各LLMの評価データ

Gemini Ultraにできること

現在Gemini Ultraは、画像認識能力がずば抜けています。
こちらが今話題のGemini UltraのYoutubeです。


※Gemini Ultraはまだ利用できません。来年度リリース予定のようです。

手書き絵からの推測

こちらは、アヒルの手書き絵を見て、水面で泳いでいるアヒルと回答しています。

Geminiがアヒルの手書き絵をみて分析している
引用

画像からクイズ出題

こちらは簡単なクイズをGeminiが出題してくれています。
世界地図の画像送ると、カンガルー、コアラ、サンゴから連想される国はどこでしょう?という問題を出してくれています。

Geminiが世界地図を見て、問題を出している
引用

動画からジャンケンを理解

ジャンケンの手(グー、チョキ、パー)のみを動画で見せたところ、ジャンケンであることを理解しています。

Geminiが画像を認識してジャンケンと分析している
引用

特定の色から同配色の動物を回答

こちらは、毛糸の色から連想される動物を答えています。

Geminiが毛糸の色から連想される動物を答えている
引用

画像から危機判断

こちらはアヒルのおもちゃと手書きのアヒルが仲間であることを認識した上で、どちらに進むのが正しいのか回答しています。

Geminiがアヒルのおもちゃと手書き絵を認識している
引用

画像から音楽生成

こちらは手書き絵の楽器を理解し、それらを組み合わせるとどういう音楽になるのか音声ファイルを送ってくれています。

手書き絵の楽器を理解するGemini
引用

ChatGPT4とGemini Proの比較

以下の4つの項目においてChatGPTと比較してみました。

  • 画像分析(グラフ)
  • 画像分析(人物)
  • Youtubeの内容要約
  • コーディング能力
  • 計算力

画像分析(グラフ)

霞ヶ関のパワポを解説してもらいました。
結果は、Gemini Pro > ChatGPT4

Gemini Pro 資料内容を理解し、要約した回答を送ってくれる
ChatGPT タイトル、真ん中には何が書いてるなど当たり前の回答を送ってくる

ChatGPTの結果

ChatGPTが画像分析している

Gemini Proの結果

Geminiが画像分析している

画像分析(人物)

AIで生成した人物画像の解説をしてもらいました。
結果は、ChatGPT4 > Gemini Pro

Geminiが人物画像の分析ができないようなので、2023年12月8日時点では、ChatGPTに軍配があがります。

Gemini Pro 人物画像はまだ生成できないようです。
ChatGPT 人物や部屋に置かれているものなどの分析も丁寧にできていました。

↓今回使用した人物画像

女性がマグカップを持ってる画像

ChatGPTの結果

ChatGPTに人物画像を解説してもらった

Gemini Proの結果

Geminiで人物画像を解説してもらった

Youtubeの内容要約

Geminiについて語っているYoutubeの要約を依頼してみました。
結果は、Gemini Pro > ChatGPT4

Gemini Pro URLから動画内容を学習し、正確に要約を行なってくれました。
ChatGPT 動画URLを閲覧できず要約してくれませんでした

↓入力したプロンプト

Summarize the content of this Youtube in Japanese
https://www.youtube.com/watch?v=jV1vkHv4zq8

ChatGPTの結果

ChatGPTにYoutube要約依頼した時の応答内容

Geminiの結果

Gemini ProにYoutube要約依頼した時の応答内容

コーディング

このAIの島のサイトのタイトルをスクレイピングするコードを書かせてみました。
結果は、Gemini Pro >= ChatGPT4

Gemini Pro コードの生成速度が非常に速くかつ全てのタイトルのスクレイピングもできていました。
ChatGPT タイトル取得はできていたものの、1つのタイトルしか取得してくれなかったので、もう少し細かい指示が必要だったようです

↓入力したプロンプト

Write code to scrape the contents of the article title (class="heading heading-secondary") in "https://ai-island-media.com/" in python.

ChatGPTの結果

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# The URL of the website you want to scrape
url = "https://ai-island-media.com/"

# Send a GET request to the website
response = requests.get(url)

# Check if the request was successful
if response.status_code == 200:
    # Parse the content of the page with BeautifulSoup
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    
    # Find the article title using its class name
    article_title = soup.find('h2', class_='heading heading-secondary').get_text()
    
    print("Article Title:", article_title.strip())
else:
    print("Failed to retrieve the webpage. Status code:", response.status_code)

Geminiの結果

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

# Get the webpage content
url = "https://ai-island-media.com/"
response = requests.get(url)

# Parse the HTML content
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

# Find all elements with the specified class
heading_elements = soup.find_all("h2", class_="heading heading-secondary")

# Extract the text from each element and store in a list
heading_texts = []
for element in heading_elements:
  heading_texts.append(element.text.strip())

# Print the extracted texts
for heading_text in heading_texts:
  print(heading_text)

こんな感じでタイトルを全て出力してくれました

Geminiの生成したpythonコードを動かした結果

計算力

2023年東大の確率問題を解かせてみました。
結果は、ChatGPT4(正解) > Gemini Pro(誤回答)

Gemini Pro 計算してくれたものの計算結果が間違っていました。
ChatGPT 計算結果が0.2545と見事正解していました。

↓入力したプロンプト

Remove one ball at a time from a bag containing 3 black balls, 4 red balls, and 5 white balls, and arrange all 12 balls in a horizontal line in the order in which they were removed. However, the probability that an individual ball is removed from the bag is assumed to be equal.
(1) Find the probability p that none of the red balls are adjacent to each other.

※四谷学院のサイトから引用

ChatGPTの結果

ChatGPTに計算問題を依頼した

Geminiの結果

Geminiに計算問題を依頼した

まとめ

今回はGemini Proの使い方やGPT4との比較を行いましたが、画像分析や、動画URLなど使い所によってはGemini Proの方が優れていることがわかりました。来年にはGemini Proよりさらに膨大なデータ学習をさせたGemini Ultraがリリースされるようです。Proでこの精度ならUltraはどうなるのでしょうか…笑

GPT-4/Gemini Pro/Gemini Ultraのまとめ表

モデル名 GPT-4 Gemini Pro Gemini Ultra
画像分析(グラフ) 不明
画像分析(人物) 不明
Youtube内容要約 不明
コーディング能力 不明
計算力 不明

Ultraリリース後、最速で解説記事をアップするので、よければブックマークしといてもらえると嬉しいです。

 

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