はじめに：原点回帰！定番AIの実力検証
皆さん、こんにちは！昨日は最新のAI検索ツールを試しましたが、今日は原点に立ち返り、定番の生成AIである「ChatGPT」と「Google Gemini」を使って、Web検索からブログ記事作成の自動化にどこまで迫れるかを検証します！
ブログ記事作成の自動化プロジェクト、2日目。今回は、普段から使い慣れているChatGPTとGoogle Geminiの実力を、改めて見極めたいと思います。
ChatGPTとGoogle Geminiを徹底検証！
数時間、あれこれ試行錯誤した結果、いくつかの重要な傾向が見えてきました。
長考型モデルの必要性
まず、ChatGPTとGoogle Gemini、どちらのプラットフォームも、
- GPT-o3-miniやGemini 1.5 Pro Deep Searchのような、時間をかけてじっくり考える「長考型」のモデルでないと、十分な性能を発揮できない
ということが分かりました。
長考型でないモデル（例えば、GPT-4oやGemini 2.0 Flashなど）を使うと、
- 重要なニュースを見落とす
- 公開日の照合が不正確
- ファクトチェックが不正確
といった問題が発生し、ブログ記事の品質を担保できないことが判明しました。
現状の課題：お手軽な自動化は難しい…？
今回のプロジェクトの目標は、
- Web検索ができる
- 推論の精度が高い
- 定期的なタスクとして実行できる
の3つを全て満たす、お手軽なモデルを見つけることでしたが、残念ながら現時点では、この3つを全て満たすモデルは存在しないようです…。
今後の展望：サーバレス環境での実装がカギ？
推論の精度を上げたり、定期実行を自動化したりするには、最終的には、
- サーバレス環境（AWS LambdaやGoogle Cloud Functionsなど）に、自分でプログラムを実装して運用する
のが一番確実な方法になりそうです。
現時点での疑問点
ただし、現時点では、以下の2つの疑問点が残っています。
- 長考型のモデルを、API経由で呼び出せるのか？
- ブログサイトへの記事投稿を、API経由で自動化できるのか？
これらの疑問点を解消し、技術的な課題をクリアしていくことが、今後のプロジェクトの鍵となりそうです。
まとめ：定番AIにも課題あり。さらなる研究が必要！
今日の検証で、ChatGPTとGoogle Geminiも、ブログ記事作成の完全自動化という点では、まだ課題があることが分かりました。特に、長考型モデルのAPI利用の可否や、ブログサイトとのAPI連携は、今後の重要な調査ポイントです。
引き続き、
- APIに関する情報収集
- サーバレス環境でのプログラミング
- 他のAIモデルの可能性
などについて研究を進め、ブログ記事作成の自動化・効率化を目指していきます！
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