最近では生成AIツールが数多く登場しており、それぞれに特徴があります。
この記事では、代表的な生成AIツールを比較しました。
また、筆者がGoogle Cloudを活用しているため、その場合のメリット・デメリットも含めて表形式でまとめます。
比較ツール
- ChatGPT (OpenAI)
- Gemini (旧Bard, Google)
- Claude (Anthropic)
- Llama (Meta)
生成AIツールの比較表
| ツール | メリット | デメリット | GCP活用ユーザー向けのメリット | GCP活用ユーザー向けのデメリット |
|---|---|---|---|---|
| ChatGPT (OpenAI) | - 汎用性が高く、様々な業務に使える - コード生成や文章生成に強い |
- API利用にコストがかかる - データ保持に注意が必要 |
- GCP外での利用も可能で、外部サービスとして併用しやすい | - GCPの既存ワークフローと統合は別途開発が必要 |
| Gemini (Google) | - Googleサービスとの統合がしやすい - GCP内での連携がスムーズ |
- モデルの選択肢が限定的 | - BigQueryなどGCP内サービスと自然に連携できる | - 他クラウドやOpenAI系ツールよりも対応範囲が狭いケースも |
| Claude (Anthropic) | - 安全性やガバナンスを重視した設計 - 長文の処理に強い |
- 商用利用の条件が厳しい場合あり | - GCP外部サービスとして柔軟に利用可 | - GCPに直接統合するには追加開発が必要 |
| Llama (Meta) | - オープンソースモデルで柔軟にカスタマイズ可 | - 導入には技術的ハードルが高い | - 自前でGCPのVMやVertex AIでホスティング可 | - 運用・管理の負担が大きい可能性 |
Google Cloudユーザーが気をつけるポイント
- セキュリティとデータプライバシー: 生成AIを導入するときは、社内データや顧客データの取り扱いに注意が必要です。
- Vertex AIとの連携: Google CloudユーザーならVertex AIを活用し、カスタムモデルのデプロイや推論環境の統合も検討できます。
- コスト管理: 生成AIのAPI利用は従量課金が多いので、予算の見積もりと利用制御も重要です。
まとめ
生成AIツールは多様化しており、業務や組織に応じた最適解を見つけることが大切です。Google Cloudユーザーの場合は、Google系ツールの親和性を活かしつつ、必要に応じて外部のAIツールも適切に組み合わせるのがポイントです。