はじめに

下記の複数の生成AIに、ある記事の全文を渡して、何が書かれてあるかを聞いた時の回答を比較してみます。

ChatGPT
Phind
Microsoft Copilot
Google Gemini

ここでは「アップルカーがなぜ実現できなかったのか」について書かれた下記の記事全文を生成AIに渡して、なぜ実現できなかったのかをピンポイントで聞いてみます。

基にした記事:
記事: 年1500億円投じた「アップルカー」、なぜ実現できなかったのか 3/7
https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2024-03-07/S9Y6G7T0G1KW00

まとめの抜粋

はじめに、本稿で得られた試行結果を抜粋して、それぞれの生成AIの性能差・特徴を、下記の表にまとめます。(本稿「まとめ」章から抜粋)

1個目の質問: (5631文字)
何が書かれてあるか(アップルカーを断念した理由)を聞いた時

生成AI	印象	特徴
ChatGPT	とても良	前述の「期待する回答」の章で考えた内容(主なポイント3点)と、概ね同じ回答となっており、過不足もなく、とても良好。さらに、端的な回答内容となり、分かりやすい。
Phind	とても良	前述の「期待する回答」の章で考えた内容(主なポイント3点)と、概ね同じ回答となっており、過不足もなく、とても良好。さらに、端的な回答内容となり、分かりやすい。
Microsoft Copilot	まあ良	前述の「期待する回答」の章で考えた内容(主なポイント3点)と、概ね同じ回答となっており、不足なく、とても良好。かなり端的な回答内容となり、回答内容がやや少なめ。「6.設計の変更」の項目は、アップルカーが断念された理由にはなっていない、余分。
Google Gemini	とても良	前述の「期待する回答」の章で考えた内容(主なポイント3点)と、概ね同じ回答となっており、過不足もなく、とても良好。(始めの3項目「技術的な課題」「経済的な課題」「経営的な課題」でほぼ完璧な回答)。さらに、端的な回答内容となり、分かりやすい。元記事には、今後の見通し等の記載はないが、一般的な情報から勝手に追記されている。

※一般的な知識を基にした、文章の生成・文章の清書・ミスの修正などであれば、生成AIはほぼ100%で期待通りの回答を生成する一方で、条件を厳守して回答してほしい場合は、通常の常識と異なる内容の時ほど生成AIの回答は誤りを含む可能性があり、生成AIの活用は難しい印象があります。

質問文

ここでは、「なぜ実現できなかったのか」について、下記の質問を生成AIに聞いてみます。

1個目の質問: (5631文字)

▼私(人間)
下記の文章で、「アップルカー」を断念した理由を箇条書きして
---
米アップルの最高幹部は2020年の初め頃、アリゾナ州ウィットマンにある元クライスラーのテストコースに集まり、アップルが実現に向け長年取り組んできた乗用車の最新試作車に試乗した。
...(実際の質問では全文を記載、ここでは中略)...
この記事で名前が出たアップルの元幹部はコメント要請に応じなかった。カヌーとメルセデスもコメントしていない。

2個目追加質問:

▼私(人間)
アップルカープロジェクトの技術的な困難について、もう少し詳しく記載して

期待する回答

上記の質問について、人力で記事全体を読んで、期待する回答を考えてみると、

1個目の質問:

1点目:
「自動運転の目標が技術的に非常に困難であった」こと。

2点目:
「自動車製造ビジネスが経済的に厳しいものであった」こと。
「自動車の利益率は家電製品よりもはるかに低かった。自動車業界の利益率の低さはテクノロジー企業には簡単に克服できないものだ」ということ。

3点目:
「いずれかの道に導くような具体的な決断を重ねていく能力がアップルにはなかった」こと。
補足: 「限定的な自動運転機能からスタートし、その後改良を加えていくことを想定したが、レベル５に固執する者もいた」「自分たちだけで車を造れるという自信」があった。「アップルはパートナーシップを探し続けた」が、「最終的に撤退」となった。

※上記の「～」の部分は、元記事の記載内容をそのまま抜粋したもの。

2個目追加質問:

技術的な困難については、記事に詳しい記載はなし。

ChatGPT 3.5 無料版

ChatGPTに聞いてみます。前述の質問を行った結果になります。

1個目の質問:
▼ChatGPT(自動応答)

技術的挑戦：自動運転の目標である「レベル５」の達成が非常に困難であり、実現に至らなかった。
経済的厳しさ：自動車製造ビジネスが経済的に厳しいことが明確になり、投資対効果が見込めない状況になった。
リーダーシップの欠如：プロジェクトのリーダーシップが欠如し、決定を下す能力や方向性が明確ではなかった。
様々な設計や提携の試み：複数の設計案や提携先の検討を経ても、最終的な実現に至らなかった。
意見の相違と内部混乱：プロジェクト内での意見の相違や内部混乱があり、方向性が定まらなかった。

所感: 前述の「期待する回答」の章で考えた内容(主なポイント3点)と、概ね同じ回答となっており、過不足もなく、とても良好。さらに、端的な回答内容となり、分かりやすい。

2個目追加質問:
▼ChatGPT(自動応答)
アップルカープロジェクトの技術的な困難はいくつかの要因によって引き起こされました。

自動運転のレベル５の達成：アップルは自動運転技術において最高水準である「レベル５」の自律性を目指していました。レベル５では、人間の介入なしであらゆる運転状況に対応できる完全な自動運転が実現されることを意味します。しかし、このレベルの達成は非常に困難であり、まだ技術的な挑戦が残っていました。特に複雑な都市環境や悪天候下での安全な自動運転の実現は難しい課題でした。
センサーとデータ処理：自動運転システムは多くのセンサーからの情報を収集し、それを高度なデータ処理によって解釈する必要があります。アップルは高性能なカメラ、レーダー、リダーセンサーなどのセンサーを搭載し、膨大な量のデータをリアルタイムで処理する必要がありました。このようなセンサー技術とデータ処理の統合は、信頼性と安全性の確保が課題でした。
ソフトウェア開発：自動運転システムの核となるソフトウェアの開発も重要な課題でした。高度なアルゴリズムや機械学習モデルを用いて、複雑な交通状況や道路の状態を正確に認識し、適切な運転行動を決定する必要がありました。また、ソフトウェアの安全性とセキュリティも重要な懸念事項であり、その確保には時間と労力が必要でした。

これらの技術的な課題は、アップルカープロジェクトが実現するためには克服すべき障壁であり、これらの課題に十分な解決策を見いだすことができなかったため、プロジェクトは進展しなかったと考えられます。

所感: 元記事には、技術的な困難等の記載はないが、一般的な情報から勝手に追記されている。ただ、回答内容は、全て技術的な困難(質問の意図通り)に関するもので、まっとうな内容に思える。

Phind 無料版 (Phind-34B Model)

ChatGPTでなく、(アカウント不要の)Phindに聞いてみます。同じ質問をします。

質問結果全体:
https://www.phind.com/search?cache=vbone7v8pqbzicgzyj9bnfy9
(4000 tokens will truncate)

1個目の質問:
▼Phind(自動応答)
アップルが「アップルカー」プロジェクトを断念した理由は以下の通りです：

技術的な困難: 自動運転の目標が技術的に非常に困難であった。アップルは自動運転の目標を「レベル３」まで落とすことを提案したが、最終的にはレベル５を目指していた。この目標の達成は、自動車製造ビジネスが経済的に厳しいものであることと共に、技術的な課題を伴うことが多かった[1][2][3][4].
経済的な厳しさ: 自動車製造ビジネスは経済的に厳しいものであり、アップルは予想される利益率で車を販売することができなかった。特に、電気自動車市場が減少し、競争が激しくなっていたことが影響した[4].
リーダーシップの欠如: プロジェクトを長引かせたのはリーダーシップの欠如だったとされている。アップルの最高幹部がプロジェクトを統括するために引き抜かれたことが、プロジェクトの進行に影響を与えた可能性があった[1].
企業の最高レベルが一つのことに腰を据えることができず: 企業の最高レベルが一つのことに腰を据えることができず、実行できなかった一例とされている。これは、アップルが自動車開発に集中することができなかったことを示している[1].
具体的な決断の能力の欠如: 「いずれかの道に導くような具体的な決断を重ねていく能力がアップルにはなかった」と評されている。これは、アップルがプロジェクトの進行に必要な具体的な決断を行うことができなかったことを示している[1].

これらの理由により、アップルは「アップルカー」プロジェクトを断念し、代わりにAIや生産性向上に重点を移した。

Citations:
[1] https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-02-27/apple-cancels-work-on-electric-car-shifts-team-to-generative-ai#:~:text=But%20executives%20were%20concerned%20about,see%20the%20light%20of%20day.
[2] https://www.digitaltrends.com/cars/apple-abandons-car-project-report-claims/
[3] https://medium.com/@syedmrizvi24/why-apple-abandoned-project-titan-apple-car-b3638ca7283e
[4] https://forums.appleinsider.com/discussion/235608/abandoned-10-billion-apple-car-project-referred-to-as-titanic-disaster-by-employees
[5] https://forums.macrumors.com/threads/apple-cancels-electric-car-project.2420570/
[6] https://appleinsider.com/articles/24/02/29/abandoned-10-billion-apple-car-project-referred-to-as-titanic-disaster-by-employees
[7] https://www.linkedin.com/pulse/why-apples-abandoned-car-project-makes-perfect-sense-stefan-carter-v3aac?trk=article-ssr-frontend-pulse_more-articles_related-content-card
[8] https://www.theverge.com/2024/2/27/24084907/apple-electric-car-project-titan-shuts-down

所感: 前述の「期待する回答」の章で考えた内容(主なポイント3点)と、概ね同じ回答となっており、過不足もなく、とても良好。さらに、端的な回答内容となり、分かりやすい。

2個目追加質問:
▼Phind(自動応答)
アップルカープロジェクトの技術的な困難について、以下の点が挙げられます：

自動運転の自律性: アップルカーは「レベル５」の自律性を目指していましたが、これは非常に高い自動運転レベルであり、車がナビゲートできない状況に陥った場合、乗車しているユーザーは遠隔運転を依頼する必要がありました。このような高度な自動運転機能の開発は、技術的な課題を伴います[5].
車内デザインとユーザーインターフェース: アップルカーは、画面が広い側面の試作車でしたが、車内デザインに携わったシニアマネジャーは「何が正しかったんだ」と聞き返してきたことから、車内のデザインとユーザーインターフェースの問題があった可能性が示唆されます。これは、ユーザー体験の向上や、車内の機能の最適化において技術的な困難を示しています[5].
内紛と混迷: プロジェクトタイタン内で意見の相違が見られ、限定的な自動運転機能からスタートし、その後改良を加えていくことを想定したが、レベル５に固執する者もいました。これは、プロジェクト内での意見の混迷や、技術的な方向性についての混乱を示しています[5].
パートナーシップの探求: アップルはテスラ買収を検討した後、リッチオ、ザデスキー両氏はマスク氏と会い、テスラがアップルカー用のバッテリーを生産する可能性を含め協力の方法について話し合ったが、進展はしなかった。これは、技術的な協力を得ることが難しいことを示しています[5].

これらの点から、アップルカープロジェクトの技術的な困難は、自動運転の自律性の達成、車内デザインとユーザーインターフェースの問題、内部での意見の混迷、そして技術的な協力を得ることの難しさによって表れていました。

Citations:
[1] https://jidounten-lab.com/u_apple-car-matome-autonomous
[2] https://wired.jp/article/rip-apple-car-this-is-why-it-died/
[3] https://diamond.jp/articles/-/315163
[4] https://ja.wikipedia.org/wiki/Apple_Car_Project
[5] https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2024-03-07/S9Y6G7T0G1KW00
[6] https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/73046
[7] https://www.esquire.com/jp/car/car-news/a35063724/apple-car-2024-20201230/
[8] https://bizgate.nikkei.com/article/DGXZQOLM0219P002122021000000
[9] https://www.nikkei.com/prime/mobility/article/DGXZQOUC045G50U4A300C2000000
[10] https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2022-12-06/RMHFWFDWRGG001
[11] https://forbesjapan.com/articles/detail/69435
[12] https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2024-01-23/S7Q99VDWLU6800
[13] https://jidounten-lab.com/u_apple-autonomous-project-matome-2021
[14] https://www.apple.com/jp/newsroom/2020/07/apple-commits-to-be-100-percent-carbon-neutral-for-its-supply-chain-and-products-by-2030/
[15] https://wired.jp/article/apple-ramped-up-autonomous-vehicle-testing-last-year/

所感: 「技術的な困難について、もう少し詳しく記載して」と質問したが、1問目の「アップルカーを断念した理由」に相当する同じような内容が回答されている。また、技術的な困難ではないものも含まれている。

Microsoft Copilot 無料版

ChatGPTでなく、Microsoft Copilotに聞いてみます。同じ質問をします。

1個目の質問:
▼Microsoft Copilot(自動応答)
「アップルカー」が断念された理由は以下の通りです：

技術的な困難：自動運転の目標が技術的に非常に困難であったこと。
経済的な厳しさ：自動車製造ビジネスが経済的に厳しいものであったこと。
リーダーシップの欠如：企業の最高レベルが一つのことに腰を据えることができず、実行できなかったこと。
自動運転の水準：自動運転の目標を「レベル３」まで落とすことを提案したが、フィールド氏のボスたちはレベル５を望んだ。
買収の失敗：テスラやメルセデス・ベンツやＢＭＷ、ＶＷ、マクラーレン・オートモーティブなどとの提携や買収も検討したが、いずれも打ち切られた。
設計の変更：自動運転の水準を「レベル２」に移行するため設計に手が加えられ、新しいデザインにはより伝統的な自動車用インターフェイスであるステアリングホイールとペダルが取り入れられた。

所感: 前述の「期待する回答」の章で考えた内容(主なポイント3点)と、概ね同じ回答となっており、不足なく、とても良好。かなり端的な回答内容となり、回答内容がやや少なめ。
「6.設計の変更」の項目は、アップルカーが断念された理由にはなっていない、余分。

2個目追加質問:
▼Microsoft Copilot(自動応答)
「アップルカー」プロジェクトの技術的な困難については、以下の要素が主な要因として挙げられます：

自動運転の目標設定：プロジェクトの初期段階では、アップルは自動運転の目標を「レベル5」（完全自動運転）に設定していました。しかし、この目標は技術的に非常に困難であり、現実の世界で機能させるためにはまだやるべきことが山積していたと、プロジェクトの責任者であるダグ・フィールド氏は指摘しています。
デザインの変更：プロジェクトの進行中に、車のデザインは何度も変更されました。これにより、プロジェクトの進行が遅れ、結果的には本格的な試作車を公道でテストするまでに至らなかったと報じられています。
パートナーシップの失敗：アップルはプロジェクトの進行中に、テスラやメルセデス・ベンツ、ＢＭＷ、ＶＷ、マクラーレン・オートモーティブなどとの提携や買収を検討しましたが、これらの交渉はすべて打ち切られました。
経済的な厳しさ：自動車製造ビジネスは経済的に厳しいものであり、これがプロジェクトの進行を阻害する一因となりました。

これらの要因が組み合わさり、「アップルカー」プロジェクトは技術的な困難を克服することができず、最終的には断念されました。¹

ソース: Bing との会話 2024/3/10
(1) 「アップルカー」はいかにして失敗したか。年間10億ドル .... https://www.msn.com/ja-jp/money/other/%E3%82%A2%E3%83%83%E3%83%97%E3%83%AB%E3%82%AB%E3%83%BC-%E3%81%AF%E3%81%84%E3%81%8B%E3%81%AB%E3%81%97%E3%81%A6%E5%A4%B1%E6%95%97%E3%81%97%E3%81%9F%E3%81%8B-%E5%B9%B4%E9%96%9310%E5%84%84%E3%83%89%E3%83%AB%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%82%AF%E3%83%88%E3%81%AE%E9%81%93%E3%81%AE%E3%82%8A/ar-BB1jxeCs.
(2) 年1500億円投じた「アップルカー」、なぜ実現できなかったのか. https://www.msn.com/ja-jp/money/other/%E5%B9%B41500%E5%84%84%E5%86%86%E6%8A%95%E3%81%98%E3%81%9F-%E3%82%A2%E3%83%83%E3%83%97%E3%83%AB%E3%82%AB%E3%83%BC-%E3%81%AA%E3%81%9C%E5%AE%9F%E7%8F%BE%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%81%AA%E3%81%8B%E3%81%A3%E3%81%9F%E3%81%AE%E3%81%8B/ar-BB1jsCqQ.
(3) 「アップルカー」開発中止の報道。生成AIに集中するためか. https://www.msn.com/ja-jp/money/other/%E3%82%A2%E3%83%83%E3%83%97%E3%83%AB%E3%82%AB%E3%83%BC-%E9%96%8B%E7%99%BA%E4%B8%AD%E6%AD%A2%E3%81%AE%E5%A0%B1%E9%81%93-%E7%94%9F%E6%88%90ai%E3%81%AB%E9%9B%86%E4%B8%AD%E3%81%99%E3%82%8B%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%8B/ar-BB1j0Yrv.
(4) 年1500億円投じた「アップルカー」、なぜ実現できなかったのか .... https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2024-03-07/S9Y6G7T0G1KW00.
(5) 年1500億円投じた「アップルカー」、なぜ実現できなかったのか .... https://finance.yahoo.co.jp/news/detail/7f45e41b87657931b7b42402a18a231469172527.
(6) Apple Carはいつ登場？自動運転は可能？アップルがEVをつくる .... https://diamond.jp/articles/-/315163.

所感: 「技術的な困難について、もう少し詳しく記載して」と質問したが、1問目の「アップルカーを断念した理由」に相当する同じような内容が回答されている。また、技術的な困難ではないものも含まれている。

Google Gemini 無料版

ChatGPTでなく、Google Geminiに聞いてみます。同じ質問をします。

1個目の質問:
▼Google Gemini(自動応答)
アップルカー開発断念の理由

技術的な課題

自動運転技術の開発が難航
レベル5の完全自動運転の実現は困難
自動運転システムの安全性確保が課題

経済的な課題

自動車製造ビジネスは収益性が低い
開発費用と生産コストが高額
競争が激しく、収益化の見通しが不透明

経営的な課題

プロジェクトのリーダーシップが欠如
目標設定と意思決定に混乱
社内での意見対立
テスラ買収などの提携交渉の失敗

その他

アップルにとって自動車市場は未知の領域
車は家電製品とは異なる複雑な製品
アップル文化と自動車文化の相違

詳細

自動運転技術の開発は難航し、レベル5の完全自動運転の実現は困難
テスラ買収などの提携交渉は失敗
社内での意見対立やリーダーシップの欠如
車は家電製品とは異なる複雑な製品
アップル文化と自動車文化の相違

今後の見通し

アップルは今後も自動車分野に関心を持ち続けると考えられる
自動運転技術の進歩や市場環境の変化を注視
将来的に再び参入する可能性も否定できない

参考情報

アップルが「アップルカー」開発断念、10年間で1500億円投じたEV計画頓挫: https://forbesjapan.com/articles/detail/68154
「アップルカー」開発断念の理由…10年1500億円かけたプロジェクトが頓挫した背景: [無効な URL を削除しました]
アップル、自動運転車開発を断念 10年1500億円投じたプロジェクト: https://news.yahoo.co.jp/articles/6b4bfdb80d8163df5040d40a7bfd0930dda59f17

所感: 前述の「期待する回答」の章で考えた内容(主なポイント3点)と、概ね同じ回答となっており、過不足もなく、とても良好。(始めの3項目「技術的な課題」「経済的な課題」「経営的な課題」でほぼ完璧な回答)。さらに、端的な回答内容となり、分かりやすい。
元記事には、今後の見通し等の記載はないが、一般的な情報から勝手に追記されている。

2個目追加質問:
▼Google Gemini(自動応答)
アップルカープロジェクトの技術的な困難

アップルカープロジェクトが技術的に困難であった理由は、主に以下の3つです。

1. 自動運転技術の開発

自動運転技術は、現在も開発段階にあり、完全な自動運転を実現するには多くの課題があります。

認識精度: カメラやセンサーで周囲の状況を正確に認識する必要がある
判断能力: 認識した状況に基づいて、安全な運転判断を下す必要がある
対応能力: 予期せぬ状況にも適切に対応できる必要がある

これらの課題を克服するには、高度なセンサー技術、人工知能技術、ソフトウェア開発技術が必要です。アップルはこれらの技術開発に多くのリソースを投入しましたが、完全な自動運転レベル5の実現には至りませんでした。

2. 車両制御システム

自動運転を実現するには、車両を制御するシステムも必要です。

ステアリング: 自動運転システムがハンドル操作を正確に実行する必要がある
ブレーキ: 状況に応じて適切なタイミングでブレーキをかける必要がある
アクセル: 車速を制御する必要がある

これらのシステムは、高い安全性と信頼性を確保する必要があります。アップルは車両制御システムの開発にも力を入れていましたが、安全性と信頼性を両立させるのは容易ではありませんでした。

3. ソフトウェア開発

自動運転車には、膨大な量のソフトウェアが必要です。

自動運転システム: 自動運転機能を実現するソフトウェア
車両制御システム: 車両を制御するソフトウェア
ユーザーインターフェース: ユーザーが車と操作するソフトウェア

これらのソフトウェアを開発するには、高度なソフトウェア開発技術と自動車に関する専門知識が必要です。アップルはソフトウェア開発に強みを持つ企業ですが、自動車開発の経験不足がネックとなりました。

今後の見通し

アップルは今回、自動車開発を断念しましたが、今後も自動運転技術や車載システムの開発に注力していく可能性があります。

自動運転技術は今後さらに進歩していくと予想されます。技術的な課題が克服され、安全性の高い自動運転車が実現すれば、アップルが再び自動車市場に参入する可能性も考えられるでしょう。

所感: 元記事には、技術的な困難等の記載はないが、一般的な情報から勝手に追記されている。ただ、回答内容は、全て技術的な困難(質問の意図通り)に関するもので、まっとうな内容に思える。
また、元記事には、今後の見通し等の記載はないが、一般的な情報から勝手に追記されている。

まとめ

ここでは「アップルカーがなぜ実現できなかったのか」について書かれた記事全文を生成AIに渡して、なぜ実現できなかったのかをピンポイントで聞いてみました。

「なぜ実現できなかったのか」という、記事の主要な内容に対する質問には、どの生成AIも、概ね正しい回答となり、過不足もなく、とても良好な結果となりました。

一方で、与えた文章に対する質問(あるいは要約)を行うと、生成AIの回答は、与えた文章に無いことまで含む可能性が多くあり、条件を忠実に守って回答してはくれません。(GPT系の機械学習モデルは、そもそも条件を厳守するような仕組みは内部に無く、ただ単純にもっともらしい次の単語を予測していくのみなので、当然、条件を忠実に守っては回答されないもの。)

そのため、今回の「なぜ実現できなかったのか」という質問でも、与えた記事に基づいてはいるものの、一般的に「実現できない」時によく言われるような原因を大いに考慮して、回答が生成されているものと考えられます。(もし、通常の常識とは大いに異なる内容の記事を与えた場合は、与えた記事とは違った、一般的な内容で回答が生成される可能性があると考えられます。)

一般的な知識を基にした、文章の生成・文章の清書・ミスの修正などであれば、生成AIはほぼ100%で期待通りの回答を生成する一方で、条件を厳守して回答してほしい場合は、通常の常識と異なる内容の時ほど生成AIの回答は誤りを含む可能性があり、生成AIの活用は難しい印象があります。

それぞれの生成AIの性能差・特徴を、下記の表にまとめます。

1個目の質問: (5631文字)
何が書かれてあるか(アップルカーを断念した理由)を聞いた時

生成AI	印象	特徴
ChatGPT	とても良	前述の「期待する回答」の章で考えた内容(主なポイント3点)と、概ね同じ回答となっており、過不足もなく、とても良好。さらに、端的な回答内容となり、分かりやすい。
Phind	とても良	前述の「期待する回答」の章で考えた内容(主なポイント3点)と、概ね同じ回答となっており、過不足もなく、とても良好。さらに、端的な回答内容となり、分かりやすい。
Microsoft Copilot	まあ良	前述の「期待する回答」の章で考えた内容(主なポイント3点)と、概ね同じ回答となっており、不足なく、とても良好。かなり端的な回答内容となり、回答内容がやや少なめ。「6.設計の変更」の項目は、アップルカーが断念された理由にはなっていない、余分。
Google Gemini	とても良	前述の「期待する回答」の章で考えた内容(主なポイント3点)と、概ね同じ回答となっており、過不足もなく、とても良好。(始めの3項目「技術的な課題」「経済的な課題」「経営的な課題」でほぼ完璧な回答)。さらに、端的な回答内容となり、分かりやすい。元記事には、今後の見通し等の記載はないが、一般的な情報から勝手に追記されている。

2個目追加質問:
記載の無い内容を聞いた時

生成AI	印象	特徴
ChatGPT	まあ良	元記事には、技術的な困難等の記載はないが、一般的な情報から勝手に追記されている。ただ、回答内容は、全て技術的な困難(質問の意図通り)に関するもので、まっとうな内容に思える。
Phind	やや劣る	「技術的な困難について、もう少し詳しく記載して」と質問したが、1問目の「アップルカーを断念した理由」に相当する同じような内容が回答されている。また、技術的な困難ではないものも含まれている。
Microsoft Copilot	やや劣る	「技術的な困難について、もう少し詳しく記載して」と質問したが、1問目の「アップルカーを断念した理由」に相当する同じような内容が回答されている。また、技術的な困難ではないものも含まれている。
Google Gemini	まあ良	元記事には、技術的な困難等の記載はないが、一般的な情報から勝手に追記されている。ただ、回答内容は、全て技術的な困難(質問の意図通り)に関するもので、まっとうな内容に思える。また、元記事には、今後の見通し等の記載はないが、一般的な情報から勝手に追記されている。

最終的に最も良かったものを記事要約としてみる

4種の生成AIの回答の中で、最終的に最も良かったものを選んで記事要約としてみます。今回は、Google Geminiの回答が、不足なく最も端的で、要旨が分かりやすかったので、Google Geminiの回答から必要な部分を抜粋して、下記のような記事要約としました。

例えば、始めに記事をざっくりと読んで内容がだいたい分かってから、改めて記事の要点を書き出すのは定型作業的で面倒くさいと思いますが、生成AIで記事全体を入力して要約を出してから、確かにそうだと思う部分を抜粋するだけで、所望していた要約が得られるので、やはり便利です。

記事: 年1500億円投じた「アップルカー」、なぜ実現できなかったのか 3/7
https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2024-03-07/S9Y6G7T0G1KW00
　↓
記事要約:

アップルカー開発断念の理由

技術的な課題

自動運転技術の開発が難航
レベル5の完全自動運転の実現は困難
自動運転システムの安全性確保が課題

経済的な課題

自動車製造ビジネスは収益性が低い
開発費用と生産コストが高額
競争が激しく、収益化の見通しが不透明

経営的な課題

プロジェクトのリーダーシップが欠如
目標設定と意思決定に混乱
社内での意見対立
テスラ買収などの提携交渉の失敗

参考

その他の記事

生成AIに関するその他の記事:

バージョン

ChatGPT 3.5
Phind-34B Model
Microsoft Copilot: GPT-4 (詳細不明)
Google Gemini: (詳細不明)

※本稿の試行結果は2024/03時点のもの。