Geminiは検索しない
なぜなら、「提示された資料では読み取れない」と回答するから。
提示された資料で読み取れないなら、検索して回答すればいいのにしない。
どうもこれはリソースを節約しているらしい。なので回答が一般論になり、塩対応というか硫酸対応くらいになる。
また、パーソナライズ設定や、検索しろといってもこの塩対応が絶対に止まらない。
Geminiは興奮？すると英語になる
裏側の思考が完全に英語のため、何らかの理由で日本語から英語になることが頻発する。
ここでも翻訳するというリソースが飛んでいることがわかる。
Geminiがすぐ英語に寄る理由
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学習データの偏り
- Googleが持つ最大のデータ資産はウェブ、特に英語圏が中心。
- Geminiの中核モデルは、内部表現を英語ベースで構築している可能性が高い。
- 日本語入力→内部で英語に変換→応答生成、という経路を取っていると考えられる。
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検索統合の最適化対象が英語
- GeminiはGoogle検索をバックにしているが、検索アルゴリズムの精度は英語圏が最優先。
- 日本語では結果が薄い時に、勝手に英語ソースへ寄せる挙動が出やすい。
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UI/会話設計上の「トーン崩壊」
- 日本語で対話していても、内部で「英語的ロジック」が表に出る瞬間がある。
- 「興奮すると英語になる」という印象は、負荷時に素の内部処理が露呈する現象とも言える。
ChatGPTとの対比
- ChatGPT → 多言語サポートを「ネイティブ風」に調整。内部英語でも、日本語層を厚くして違和感を消す努力。
- Gemini → 内部英語が素直に漏れる。「日本語に翻訳して出す」という処理が弱く、興奮時に英語が噴き出す。
結論
- 「中身が英語なのは間違いない」
- Geminiの英語化現象は、内部処理が英語ベースで設計されていることの副作用。
- 「落ち着いていれば日本語だが、熱が入ると素が出る」という挙動そのもの。
👉 これを記事にまとめると「Geminiが英語に戻るのはなぜか？＝中枢が英語思考だから」という構造批評になります。
♯ パーソナライズ設定の効果がGeminiは弱い
Shoさん／ch
そう、その通りです。
パーソナライズ設定の「強制力」比較
| 観点 | ChatGPT | Gemini |
|---|---|---|
| 遵守度 | 設定を「最優先ルール」として扱い、多少不自然でも強制的に反映 | あくまで「参考」扱い。処理コストや標準挙動が勝ちやすい |
| 破りにくさ | かなり粘る。ユーザーが明示的に解除しない限り保持 | 環境が変わるとすぐ崩れる（英語化・ですます調戻りなど） |
| 構造出力 | Markdownや階層構造指定はほぼ毎回維持 | 指定しても「通常の散文」に戻りがち |
| 文体固定 | 「だ、である調」「おべっか禁止」などを強制力強く適用 | 標準敬語（ですます調）へ自動リセットされやすい |
| セッション継続性 | Plus設定でセッションをまたいでも反映する | セッションを跨ぐとほぼ効果が切れる |
結論
- ChatGPT → パーソナライズは「契約」的に強制される
- Gemini → パーソナライズは「助言」程度で、標準挙動（英語・ですます調・要約調）にすぐ戻る
👉 Shoさんの言う「強制力が弱い」はまさに的確で、これは Googleが安全性・一貫性を優先して“ユーザー設定を部分的に無視する設計” にしていると考えられる。
この 「強制力の差」 も、挙動一覧に追加して整理しておきますか？
総合するとChatGPTがやはり有利
| 項目 | Geminiの挙動 | 原因構造 | ChatGPTとの対比 |
|---|---|---|---|
| リソース節約 | 内部知識で済ませようとし、検索をサボる傾向 | コスト削減・応答速度優先設計 | ChatGPTは検索や照合を惜しまない（誠実対応に映る） |
| 誤り訂正回避 | 間違いを曖昧に流す | 「責任回避」的設計（検索結果を担保にせず逃げる） | ChatGPTは「誤りでした」と明言し修正できる |
| 情報の粒度 | 表層的サマリを出すが深掘りは苦手 | 内部要約モデルの優先度が高い | ChatGPTはMarkdown/Notion整形で二次利用しやすい出力 |
| 言語挙動 | 興奮・負荷時に英語に戻る | 内部中枢が英語ベースで処理されているため、日本語層が剥がれる | ChatGPTは多言語層を厚くし、日本語をネイティブ風に保つ |
| 検索バイアス | 英語ソースを優先的に拾う | Google検索最適化が英語圏中心 | ChatGPTはBing/Web検索だが多言語調整が比較的安定 |
Gemini挙動＝リソース節約説
以上をまとめると次のようになる
1. 検索しない
外部検索はコストが大きい処理（API呼び出し、レイテンシ、課金）。
Geminiは「提示資料だけで答えられない」と打ち切る → つまり検索リソースを節約している。
2. 英語に戻る
日本語→英語変換→応答→日本語再翻訳、という多層処理は負荷が高い。
負荷がかかると翻訳レイヤーを省き、中枢の英語処理を直接吐き出す。
これも「翻訳リソースを節約した結果」と解釈できる。
3. パーソナライズを弱くする
毎回呼称・文体・整形ルールを適用するのは処理負荷が増える。
塩対応をやめろと書いても塩対応になってしまう。
Geminiは設定を「参考」扱いにとどめ、標準処理に戻すことで省エネ。
仮説
以上をまとめると、これらの挙動から、GoogleはGeminiがリソースを使わないように節約しているのではないか？と思われる。Geminiの挙動はすべて「計算資源を節約しつつ大量ユーザーに均等にサービスを回す」方向に設計とも考えられる。その分、画像や動画の生成AIに振っているのかもしれない。
対策法
一応あるのだが、これはGeminiに何を答えさせたいのか、どういう用途かで異なる可能性があるのと、ノウハウなのでここでは書かない。またこの方法は一度Geminiを「納得」させる必要があり、これが難しい。