《種明かし》同じプロンプトをChatGPTとGeminiに入れてみた

《同じプロンプトをChatGPTとGeminiに入れてみた》という記事の種明かしをしたいと思います。どんなプロンプトを入れたのか、そして生成した文章を段落毎にChatGPTとGeminiに比較検証させた結果も含め記事にします。もちろん、生成AIですので、同じプロンプトを同じ学習モデルに入れたとしても生成結果は気分次第というところがあります。ですので、この記事はあくまでも「その瞬間の切り取り」での比較としてご理解いただけると嬉しいです。

みなさんこんにちは、《聴くチカラ研究所》の荒巻順です。ブログへのご訪問、ありがとうございます。

さて、まずはどんなプロンプトで記事を生成したのかを明らかにします。この4DLプロンプトはブログを大量生産するために普段から使い、少しずつ修正している現役のプロンプトです。

コピペOK利用ドンドンとしてください。（できれば、この記事ごと紹介をいただけると嬉しいです）

1．4DLプロンプト《ブログを量産する》がコレ

4DL Technologies株式会社という、リスキリングプログラムを開発するベンチャー企業の公式ブログ《聴くチカラ研究所》という記事のライティングがあなたの仕事です。

聴くチカラ研究所というブログは「B2Bコンサルティングセールスにおけるヒアリング」と「B2Bコンサルティングセールスでの生成AIにプロンプトエンジニアリング」という2面のスキルを中心テーマにしている、コンテンツマーケティングを行うためのブログです。

#リスキリングをテーマとするブログ記事の背景

4DL Technologies株式会社の考えるリスキリングのテーマは《生成AIを操ることのできるB2Bコンサルティングセールス》です。単なる物販やお客様との雑談上手での法人営業では生き残ることができる時代ではないと考えています。

#ブログの読者

読者は主として「お客様企業のDX推進を展開するICT企業の法人営業担当者」です。

#4DL Technologies株式会社がブログで実現したいこと

読者を通じて、4DL Technologies株式会社はサービス認知拡大を目的とし、Google検索からのオーガニック検索流入の獲得を狙いブログをコンテンツマーケティングの一環として拡充しています。

ここまでの背景、目的や趣旨などを理解したら「状況はりかいしました。具体的なライティングの条件を投入してください」という形で指示を待ってください。

#ブログ記事ライティングの内容

・ブログの記事タイトル

《DXを提案する法人営業に必要なコンサルティング力》

・記事は以下のテーマに分割してライティングする

1．お客様自身のビジネスがDXによって何がメリットなのか
2．ICTの提案からDXの提案に進化するコンサルティングの変化を認識しよう
3．DXを提案すると言うことはICT業界の法人営業が経営参謀になるということ
4．長期的な目線でおつき合いできる法人営業になるための自己研鑽とは
5．まとめ（DXでお客様のビジネスモデルを変革支援できる法人営業を目指そう！）

・読者の3つの悩み

--ICTとDXの違いが判っているようでイマイチ判っていない。売るものは以前と変わらないのに、DXというキャッチコピーに変わっているだけではないか？
--上司からは「これからはコンサル力が大事」だと以前から言われているが、DXの提案になるとコンサルティング力の何が変わるのかは誰も教えてくれない
--生成AIを使えば楽になるよという話をエンジニアの友だちが言っていたが、生成AIを法人営業でどう使えば良いのか判らない

#ライティング仕様

--1テーマは400文字以上
--記事全体として2000文字程度
--文体は「ですます調」とする
--事例や会話などを交えて具体的にイメージができる
--所々で読者に問いかけて考えさせる質問を挿入する

2．テーマ毎の文章を比較解析してみる

この比較解析もChatGPTとGeminiに同じプロンプトでやってみました。この比較解析のプロンプトも、公開のタイミングを考えていきたいと思いますのでお楽しみに。

記事の構成は以下の通りです。テーマ毎に比較解析結果をまとめてみます。全部のテーマを掲載すると記事が長くなるので、今回のブログでは「3. DXを提案すると言うことはICT業界の法人営業が経営参謀になるということ」の比較解析結果だけ掲載します。

1. お客様自身のビジネスがDXによって何がメリットなのか

2. ICTの提案からDXの提案に進化するコンサルティングの変化を認識しよう

3. DXを提案すると言うことはICT業界の法人営業が経営参謀になるということ

4. 長期的な目線でおつき合いできる法人営業になるための自己研鑽とは

5. まとめ（DXでお客様のビジネスモデルを変革支援できる法人営業を目指そう！）

4DLプロンプト《文章の比較解析》での検証結果です。

以下が、ChatGPTに比較をさせて結果です。

文字数：

ChatGPT: 119文字
Gemini: 219文字
主張やテーマ：

ChatGPT: DX提案の経営参謀としての役割強調
Gemini: DX提案の経営参謀的役割とビジネスパートナーとしての必要性強調
根拠や証拠の提示方法：

ChatGPT: 提案の重要性に言及
Gemini: 経営層への理解とビジネスモデル変革の必要性述べる
スタイルやトーンの差：

ChatGPT: 問いかけを用いて読者の考えを促す
Gemini: 解説的で具体性に富む
読者への訴求方法：

ChatGPT: 問いかけによる参加型訴求
Gemini: 具体性による理解促進
強みと弱み：

ChatGPT: 読者の思考を刺激するが、具体性に欠ける
Gemini: 具体的な説明により理解しやすいが、読者の思考を促す要素が少ない
これらの分析から、両者はDX提案における法人営業の役割に共通の理解を持ちつつ、その説明方法や読者へのアプローチに違いがあります。Geminiのテキストがより具体的で詳細な情報を提供しており、ChatGPTのテキストは読者に問いかける形で参加を促しています。

以下が、Geminiに比較をさせて結果です。

ブログ記事比較解析レポート
テーマ: DXを提案すると言うことはICT業界の法人営業が経営参謀になるということ

対象者: お客様企業のDX推進を展開するICT企業の法人営業担当者

比較対象:

テキスト1: 執筆者[ChatGPT]
テキスト2: 執筆者[Gemini]
分析結果:

1. 文字数

テキスト1: 324文字
テキスト2: 544文字
執筆条件との差違:
テキスト1: 約76文字不足
テキスト2: 約456文字超過
2. 主張・テーマ

テキスト1:
DX提案は単なる技術販売ではなく、経営参謀としての役割が必要
必要スキル・知識は？
テキスト2:
DXは経営層も含めた全社的な取り組み
経営層の視点とビジネス理解が求められる
DX提案は単なる販売者ではなく、経営参謀としての役割
3. 根拠・証拠

テキスト1: 明示的な根拠・証拠はなし
テキスト2:
DXが経営層も含めた全社的な取り組みであることを示すデータ
DXがビジネスモデル変革であることを示す事例
4. スタイル・トーン

テキスト1:
質問形式で読者参加を促す
カジュアルで親しみやすい
テキスト2:
説明文中心
フォーマルで落ち着いた
5. 読者への訴求方法

テキスト1:
質問で考えさせる
読者自身の経験に結びつける
テキスト2:
データや事例で説得する
専門知識を提示する
6. 強み・弱み

テキスト1

強み:
読者参加を促し、共感を生み出す
具体的なスキル・知識について議論を促す
弱み:
根拠・証拠が不足
テキスト2

強み:
根拠・証拠に基づいた説得力
専門知識に基づいた信頼感
弱み:
読者参加を促す仕掛けが少ない
7. その他

テキスト1は、読者参加を促すスタイルが特徴的だが、根拠・証拠が不足している。
テキスト2は、根拠・証拠に基づいた説得力があるが、読者参加を促す仕掛けが少ない。
改善点・提案

テキスト1:
データや事例を追加し、説得力を高める
テキスト2:
質問や図表を用いて、読者参加を促す
結論

2つのテキストは、それぞれ異なる強み・弱みを持つ。より効果的なブログ記事にするためには、それぞれの強みを活かし、弱みを補うことが重要である。

補足

上記はあくまでも参考情報であり、最終的な判断は執筆者自身に委ねられます。
分析結果は、客観的かつ中立的な記述を心がけていますが、分析者の視点や主観が含まれている可能性があります。

3．結果発表

・文字数・・・「ChatGPTの生成は119文字」「Geminiの生成は219文字」が正解です。

なのでChatGPTの文字数カウントが正確です。

※Geminiはかなり外れた数値を出していますが、もともと生成AIはこの手の数値を扱うのが苦手な分野です。ChatGPTもよく間違いをしたり、カウント時間がかかる事がありますので、この手の文字数カウントは専門ツールを使うのが正解だと思います。私はよく以下の文字数カウンターを使っています。補助金の申請書やコンテストのエントリーなどではよく文字数制限があるので重宝にしています。

文字数カウント

・指示に基づく回答表現・・・回答の読みやすさ、主語の明確さ、構成の単純さなどから「ChatGPT」が理解のしやすい文章生成をしていると思います。

・文字数指示に対しての正確性・・・もともと400文字で生成してくださいという指示に対しての生成は「ChatGPT 119文字」「Gemini 219文字」ですから、両方とも満足という感想は出せません。

この生成文字数に関しては、ブログ記事を書く上でどれだけ効率を上げるかという視点で見ることもできると思います。ただ、基本的には生成文章はドラフトとして捉えるべきものです。文章に最終的に責任を誰が持つのかと言う視点、そして執筆者としての感情的な部分や、キャラクター的な部分、そして強調点の違いなどから加筆修正をするはずです。ですので、本来はここは目安としての生成文字数だとおもいます。

どうしても、もっと生成してほしいときには「再生成のプロンプトで増文字指示」が必須でしょう。

・ChatGPTとGeminiの共通感

両方とも指示の趣旨に沿って、回答はしているので大筋での指示の解釈の違いはないと思います。

この辺はプロンプトの明瞭さで生成差がでてきる部分。ですので、プロンプトの品質（もしかして、ChatGPTとGeminiではプロンプトの作法に差を付けた方がいいのかもしれません）によって両者の違いが顕著になると思います。

ですので、単純に比較して、ChatGPTがイイネとか、Geminiはイマイチだねとかは言えないと思います。

また、学習モデルの範疇がよくわりませんので、文献の偏りもあると想像します。例えば、科学分野の学習量での回答差などが結果として出ると思います。

・ChatGPTとGeminiの差違感

この違いは好みの問題にもなるかと思いますが、ChatGPTとGeminiの生成に対してのスタンスを感じます。

ChatGPT・・・要約を主とする（ChatGPTが具体的結論として提示する）

Gemini・・・解析情報を並べる（Geminiは比較対象として情報として提示する）

多くの人が、ChatGPTの比較解析に軍配を上げると思います。ChatGPTに意志があるような回答をしてきている印象です。Geminiはコンピュータが冷静に結果だけ並べている印象です。

これは、GoogleはBardの頃から同じ傾向を感じていました。答えがほしい時にはChatGPT。ヒントがほしい時にはGeminiって感じでしょうか。