【ITニュース解説】Skyworkという汎用AIをGPTと対決させてみた。 - 賃貸探しリターンズ

Skyworkという新しい汎用AIと、広く知られているGPTというAIを比較検証した興味深い記事が公開された。この検証は、近年目覚ましい進化を遂げている「生成AI」と呼ばれる技術に焦点を当てている。生成AIとは、人間が与えた指示（プロンプト）に基づいて、文章や画像、プログラムコードなどを新たに作り出す人工知能のことである。

今回比較されたSkyworkは、中国の大手テクノロジー企業であるバイトダンス社が開発した大規模言語モデル（LLM）の一つだ。大規模言語モデルとは、膨大なテキストデータを学習することで、人間が話すような自然な言葉を理解し、適切に文章を生成できるAIを指す。一方、GPTはOpenAI社が開発したLLMで、特にGPT-3.5 TurboやGPT-4 Turboといったバージョンは、多くのAIサービスで利用されており、その高性能ぶりが世界中で注目されている。この検証では、主にGPT-3.5 TurboとGPT-4 Turboという二つのGPTモデルがSkyworkの比較対象とされた。

検証の目的は、SkyworkがGPTに対してどのような強みや弱みを持つのか、特に日本語での対応能力や、特定のタスクにおける実用性を評価することにある。具体的な検証タスクとして選ばれたのは、「賃貸物件探し」という、誰もが経験する可能性のある身近なテーマだ。賃貸探しにおいて、ユーザーがより良い物件を見つけるための質問をAIに生成させたり、特定の状況下でのアドバイスを求めたりすることで、各AIの性能が測られた。

まず、「良い物件を見つけるための質問をAIに作ってもらう」というタスクでは、各AIの情報の網羅性や整理能力が評価された。Skyworkは、ユーザーが知りたいであろう質問項目を明確に整理して出力し、それぞれに簡単な説明も付加していた。例えば、「家賃はいくらまでか」「間取りはどうか」といった基本的な質問から、「ペットの飼育は可能か」「近隣の騒音はどうか」といった詳細な点まで、バランス良く網羅されていたのである。その出力は視覚的にも分かりやすく、ユーザーが次に取るべき行動をサポートするような丁寧さがあった。

これに対し、GPT-3.5 Turboは、Skyworkと比較すると質問の網羅性がやや低いという評価だった。基本的な質問は出力するものの、もう少し踏み込んだ内容や具体的な視点が不足している印象である。しかし、GPT-4 Turboはさすがに高性能であり、一般的な質問に加えて、例えば「将来的なライフスタイルの変化に対応できるか」といった、より高度な視点や深い洞察に基づいた質問を生成した。その内容は複雑な要素を考慮に入れる必要のある賃貸探しにおいて、非常に有用な情報を提供できるものだった。

次に、「家族での賃貸探しの場合、どんな物件がおすすめか？」という質問に対する各AIの回答が比較された。Skyworkは、家族構成や子供の年齢などを考慮した、定番ではあるが網羅的なアドバイスを提供した。具体的には、部屋数、広さ、収納、周辺環境（学校や公園、病院など）といった要素を挙げ、それぞれについて考慮すべき点を丁寧に説明していた。GPT-3.5 Turboも似たような内容の回答だったが、Skyworkの方が多少丁寧で、ユーザーに寄り添うような表現が見られたという。一方、GPT-4 Turboは、さらに詳細で実用的なアドバイスを提供した。単に要素を挙げるだけでなく、家族の成長を見越した間取りの選び方や、近隣コミュニティの重要性など、より深い洞察に基づいた情報が含まれていた。

さらに、「賃貸を借りる際に仲介手数料を安くする方法は？」という、より具体的な交渉術が求められる質問も投げかけられた。Skyworkは、一般的な仲介手数料の仕組みや、安くするための交渉術について解説した。具体的には、「初期費用が低い物件を選ぶ」「フリーレント物件を探す」「繁忙期を避ける」といった一般的な情報に加え、「複数の不動産会社を比較検討する」「交渉を試みる」といった、具体的な行動を促すアドバイスも含まれていた。GPT-3.5 TurboもSkyworkとほぼ同じ内容の回答を示したが、GPT-4 Turboはさらに深掘りした内容を提供した。例えば、仲介手数料が不要な物件の種類（貸主直契約など）や、法律上の上限、成功報酬であることの理解など、法的側面や市場の慣習にまで言及し、より高度な交渉術のヒントを与えた。

これらの比較検証を通じて明らかになったのは、Skyworkが特定のタスクにおいて、特に情報の整理能力やユーザーフレンドリーな出力において、GPT-3.5 Turboと同等かそれ以上の性能を発揮する場面があるということだ。Skyworkは、複雑な情報を分かりやすくまとめ、ユーザーが求める情報に効率的にたどり着けるような工夫が凝らされていると感じられた。現時点では日本語対応にまだ改善の余地があるものの、そのポテンシャルは高い。

一方、GPT-4 Turboは、やはり圧倒的な性能を見せつけた。より高度で深い洞察、複雑な状況への対応能力、多角的な視点からの情報提供において、他のモデルを凌駕している。しかし、その分、出力がやや複雑になったり、情報が多すぎたりと感じる場合もあるかもしれない。

この検証結果は、一つのAIが全ての問題に最適解を出すわけではないという重要な示唆を与えている。生成AIの技術は日々進化しており、Skyworkのように新しいAIモデルが次々と登場している。それぞれのAIには得意なことと苦手なことがあり、ユーザーは自身の目的や求める情報の種類に応じて、最適なAIモデルを選択することが重要になる。例えば、手軽に情報を整理したい場合はSkywork、より深い洞察や複雑な問題解決を求める場合はGPT-4 Turboといった使い分けが考えられる。

生成AIの進化は今後も止まることはないだろう。様々な強みを持つAIモデルが市場に登場することで、ユーザーはより多くの選択肢の中から、自身のニーズに合ったツールを選べるようになる。これは、システムエンジニアを目指す初心者にとっても、AIを活用した新しいサービスやシステムの開発において、大きな可能性を広げることになるだろう。多様なAIの特性を理解し、適切に使いこなす能力は、これからのITエンジニアにとってますます重要になるに違いない。