【ITニュース解説】Google, ChatGPT, or Perplexity? Here’s When I Use Each (and Why You Should Too)

現代のシステムエンジニアにとって、効率的かつ正確な情報収集能力は不可欠なスキルだ。日々進化する技術をキャッチアップし、複雑な問題を解決するためには、インターネット上の膨大な情報から必要なものを見つけ出す力が求められる。かつて情報収集の主要なツールはGoogle検索だったが、近年ではChatGPTのような生成AIや、PerplexityのようなAI検索エンジンが登場し、選択肢が広がった。これら複数のツールは互いに競合するものではなく、それぞれの強みを活かし合う「協力者」として捉えるべきである。システムエンジニアを目指す初心者も、これらを適切に使い分けることで、情報収集の質と効率を格段に向上させることが可能となる。

まず、Google検索の役割から見ていく。Googleは、インターネット上のあらゆる情報にアクセスするための広大な入り口であり続ける。その最大の強みは、広範な情報を網羅し、ユーザーが求める可能性のある多様なウェブサイトやドキュメントを提示する点だ。例えば、プログラミングでエラーメッセージに遭遇した場合、Googleは過去に同じエラーに遭遇した開発者のフォーラムやブログ記事、公式ドキュメントなど、解決策につながる複数のソースを提示する。特定のプログラミング言語の基本的な構文や、特定のフレームワークの公式サイトを探す際にも、Googleの網羅性は非常に役立つだろう。何かの「出発点」として、あるいは「事実」を確認したい場合に、Googleは優れたツールとして機能する。しかし、膨大な情報の中から関連性の高いものを選び出し、その信頼性を判断するには、ある程度の経験とスキルが必要となる場面もある。

次に、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）の役割について説明する。ChatGPTの最大の特長は、自然言語での対話を通じて、ユーザーの疑問に答えたり、情報を提供したり、さらには文章やコードを生成したりできる点にある。システムエンジニアリングの文脈では、アイデア出しの補助、設計の相談、コードスニペットの生成、特定の技術概念の解説依頼などに活用できる。例えば、「ウェブアプリケーションの認証機能を設計する際の考慮事項を教えてほしい」といった抽象的な質問に対し、ChatGPTは複数の観点から具体的なアドバイスを提供できる。また、「Pythonで特定の処理を行うためのコード例を生成してほしい」と依頼すれば、短時間で基本的なコードを提示してくれることもある。これにより、思考の初期段階を効率化し、開発プロセスの加速に貢献する。ただし、ChatGPTが生成する情報は、学習データに基づいているため、常に最新であるとは限らず、また誤りを含む可能性もゼロではないため、利用する際には内容の検証が不可欠だ。

そして、Perplexityという新しいタイプのAI検索エンジンについてだ。Perplexityは、従来の検索エンジンのように関連するウェブサイトやドキュメントを提示しつつ、ChatGPTのようにユーザーの質問に対して要約された回答を生成する特性を持つ。最大の特徴は、生成された回答の「情報源（ソース）」を明示してくれる点にある。これにより、情報がどこから来たのか、その信頼性はどの程度かを確認しやすくなるため、システムエンジニアにとって非常に価値が高い。例えば、特定の技術の最新トレンドや、特定のライブラリの脆弱性に関する情報を調べる際、Perplexityは複数の信頼できる情報源からの情報を集約し、要約して提示してくれるため、効率的に現状を把握できる。また、論文や学術記事の内容を素早く理解したい場合にも、その要約機能は強力な味方となるだろう。Perplexityは、情報の信頼性を重視しつつ、効率的な情報収集を行いたい場合に特に有効なツールだ。

これら3つのツールは、それぞれ異なる強みを持つため、単独で使うよりも連携させることで、より大きな効果を発揮する。例えば、新しい技術やフレームワークについて調査を始める場合、まずGoogleでその技術の概要や公式サイトを検索し、基本的な情報を収集する。次に、ChatGPTにその技術の主要な概念や使用例について質問し、より深い理解や具体的な応用アイデアを得る。そして、Perplexityを使って、その技術に関する最新の動向や、発表されたばかりの関連論文、あるいは特定の機能の実装例について、信頼できる情報源を基に深掘りする、といった使い方が考えられる。このように、それぞれのフェーズで最適なツールを使い分けることで、情報収集から知識の深化、問題解決に至るまでの一連のプロセスを、より効率的かつ正確に進めることができる。

システムエンジニアを目指す初心者がこれらのツールを使いこなすことは、単に情報を効率的に集めるだけでなく、クリティカルシンキング能力や問題解決能力を養う上でも大きな意味を持つ。それぞれのツールの特性を理解し、適切な場面で活用することで、情報の海に溺れることなく、必要な知識を的確に手に入れることが可能となる。これは、将来システムエンジニアとして直面するであろう多種多様な課題に対して、自力で解決策を見つけ出すための強力な武器となるだろう。