株式会社ずんだもん技術室AI放送局

AIやテクノロジーのトレンドを届けるPodcast。平日毎朝6時配信。朝の通勤時間や支度中に情報キャッチアップとして聞いてほしいのだ。

株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250115

2025年01月15日

MP3ファイルをダウンロード

内容紹介

AIやテクノロジーに関する記事を紹介 【決定版】2025年1月中旬時点でのGeminiとClaudeとOpenAIの使い分け｜erukiti、note、Googleと資本業務提携。生成AIを活用し、創作活動をより一層サポート｜note株式会社、CI/CD革新 GitHub Script活用術、米ロス山火事で無力だった「AI火災検知ツール」、1100台のカメラで稼働 Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）

出演者

ずんだもん
ずんだもん

関連リンク

この記事では、2025年1月中旬時点での主要な対話型AIモデル（Gemini、Claude、OpenAI）の使い分けについて、筆者の経験に基づいた知見がまとめられています。 筆者は、各モデルを実際に利用し、それぞれの得意分野や苦手分野を比較検討した結果、以下のような使い分けを推奨しています。

  • 深い相談やテンポの良い対話: OpenAIのo1とGemini 2.0 Experimental Advancedが最適。
  • 大量の質問を投げっぱなしにする場合: OpenAIのo1-pro。
  • 日常的な相談や日本語の細かい操作: Claude 3.5 Sonnet。
  • 図やウェブ画面の作成: Claude 3.5 Sonnet（ReactやMermaidを活用）。
  • 幅広い意見の収集: 複数のAIモデルに同じ質問を投げ、その反応を比較検討。
  • 検索エンジン: Perplexity Proが最も優れている。
  • コーディング: Claude 3.5 Sonnetを使い、小さなモジュールを作成させる。

各モデルの評価としては、OpenAIのgpt-4oは指示追従能力が低く、Gemini 1.5 proはハルシネーションが多いとされています。一方で、Gemini 2.0 Experimental Advancedは賢く、速度も速いと評価されています。Claude 3.5 Sonnetは日本語操作能力が高く、コーディングや図の作成に役立つとされています。Perplexity Proは検索エンジンとして優れているとのことです。

結論として、知的活動には「大賢者」レベルのAI（o1やGemini 2.0 Experimental Advanced）が重要であり、日本語の精密な操作やコーディングにはClaude Professionalが推奨されています。検索にはPerplexity Proが最適とされています。

引用元: https://note.com/erukiti/n/n73ba47fe4518

noteはGoogleと資本業務提携を締結し、AI技術を活用したサービス開発を加速させ、クリエイターの創作活動をより強力に支援します。noteはこれまでもAIを創作支援ツールとして研究開発を進めており、コンテンツの分類やレコメンドにもAIを活用してきました。2023年11月にはAI専門の子会社も設立しています。今回の提携により、クリエイターへの支援をさらに強化していく方針です。

引用元: https://note.jp/n/nb8722ab54ada

この記事では、GitHub Actionsのactions/github-scriptを利用して、CI/CDパイプラインを強化する方法を紹介しています。従来、複雑な処理はシェルスクリプトで記述されていましたが、GitHub Scriptを使うことでJavaScriptで記述でき、より効率的で信頼性の高い自動化が可能になります。

GitHub Scriptのメリット:

  • 複雑な処理を簡単に記述: JavaScriptの制御構文で複雑なロジックを実装。
  • 型システムの恩恵: JSDocやTypeScriptでIDEの補完や静的解析が利用可能。
  • テストが容易: JestやVitestでユニットテストを記述し、品質向上。
  • JavaScriptエコシステムの活用: npmのライブラリで開発効率化。

GitHub Scriptの基本: actions/github-scriptを使用し、withでJavaScriptコードを指定します。contextオブジェクトには、イベントに関する様々な情報が含まれており、これを利用して柔軟な処理が可能です。

eSquare Liveでの活用事例:

eSquare Liveの開発では、以下の2つの課題がありました。

  1. タグの打ち間違い: リリースタグが意図しないブランチやコミットに付与されるリスク。
  2. 複数releaseブランチ: 複数ブランチが存在し、デプロイ先の選択が複雑化。

これらの課題を解決するために、GitHub Scriptで以下の機能を追加しました。

  1. vX.Y.Zのタグがmainブランチのコミットハッシュと一致することを確認: リリースタグとmainブランチのコミットハッシュを比較し、不一致の場合はCIを失敗させる。
  2. releaseブランチは最新バージョンのみ自動で検証環境にデプロイ: ブランチ名を解析し、最新のreleaseブランチのみを検証環境へデプロイ。

最終的なスクリプト:

  • developブランチへのpushで開発環境にデプロイ。
  • 最新のreleaseブランチへのpushで検証環境にデプロイ。
  • mainブランチへのpushで検証環境にデプロイ。
  • v*タグで商用環境にデプロイ。
  • Workflow Dispatchで特定の環境にデプロイ。

これらのスクリプトにより、エラー削減、リリースプロセスの安定化、テスト容易性の向上が実現しました。

引用元: https://techblog.enechain.com/entry/github-script-deployment

カリフォルニア州では、AIを活用した火災検知システムが導入されました。これは、1100台以上のカメラで撮影された映像をAIが解析し、火災の兆候を早期に発見するものです。過去1年間で1200件以上の火災を検知し、30%は従来の通報より早く発見できた実績があります。しかし、最近のロサンゼルス近郊での大規模な山火事では、このシステムが十分な効果を発揮できませんでした。時速160キロを超える強風により火災が急速に拡大し、AIが検知しても消火活動が間に合わない状況だったようです。専門家によると、火災の早期発見は重要ですが、異常な強風と乾燥した気候下では、AIシステムも限界があるとのことです。

引用元: https://forbesjapan.com/articles/detail/76424

（株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）