複数利用するサービスに対して個別に契約し、アカウントを使い分ける必要がなくなった。

パッケージの利便性

日々、ChatGPTなどとの性能の優劣は入れ替わりますが、サービスがパッケージ化されているGoogleの使い勝手が最終的に勝ると判断。

長期的な視点

一時的に他社のAI性能が先を行くことがあっても、長期的にみるとGoogleも追いつき、追い越していく。
そう考えれば、わざわざメインのAIを頻繁に切り替える必要はない

ChatGPT

機能概要

自然言語処理に特化した、対話型AIの先駆け。

• テキスト生成・添削: 記事作成、メールの代筆、コードの記述などが可能。
• マルチモーダル機能: 画像生成（DALL-E 3）、画像解析、音声対話などに対応。
• データ分析: ファイルをアップロードしての統計分析やグラフ作成。

解約理由

Geminiと性能が同等ならば、NotebookLMが使えるGoogleサービスに軍配が上がる。
アカウント管理のしやすさ、Googleサービスとの連携など、Geminiに移る理由しかなかったため、こちらは解約となった。

Notta

機能概要

会議やインタビューの効率化に特化したAI音声解析ツール。

• 高精度な文字起こし: リアルタイム、または録音データからの自動テキスト化。
• AI要約: 長時間の会話から重要なポイントやタスクを自動抽出。
• 画面録画: PC画面を共有しながら、自身のカメラ映像と音声を同時に記録。
• カレンダー連携: ZoomやGoogle MeetなどのWeb会議にボットを参加させ、自動で記録。

解約理由

NotebookLMに音声ファイルを読み込ませることで文字起こしと要約ができてしまう。
Nottaが悪いというよりも、他のAIサービスが進化した結果といえる。
音声解析という一つの機能に対してお金を払う時代ではなくなったと感じた。

Gamma

機能概要

デザインの手間を省き、素早く資料を形にするプレゼン特化型AI。

• ドキュメントから生成: テキストの断片や指示文から、数秒でスライド構成とデザインを生成。
• 柔軟なレイアウト: 従来のスライド形式だけでなく、Webサイトのようなスクロール形式にも対応。
• ワンクリック・リデザイン: 全体のテーマやフォント、配色を一瞬で変更可能。

解約理由

NotebookLMによる「スライド資料」生成機能で事足りてしまった。
こちらもプレゼン資料生成だけのために契約するほどではなくなったという理由である。

Gemini

機能概要

Googleエコシステムの司令塔として、広範な業務をカバーするメインツール。

• マルチモーダル処理: テキスト、画像、音声、動画をシームレスに理解し生成。
• Google連携（拡張機能）: Gmail、ドライブ、マップ、YouTubeなどの情報を横断的に検索・要約。
• 高度な推論と創造: プロジェクトの企画立案から、複雑な問題解決の壁打ちまで対応。
• 長文コンテキスト: 膨大なトークン許容量を活かした、大規模なデータや長い対話の保持。

契約理由

本音を言えば、GeminiもChatGPTもどちらでもよく、ただ使い勝手の良さから選択した。
それほど日常生活に根差しており、少しでもストレスの少なく使えるほうを選んだ結果である。

NotebookLM

機能概要

特定の資料群を「学習ソース」として固定し、クローズドな環境で深い分析を行う特化型ツールです。

• ソース・グラウンディング: アップロードした特定の資料（PDF、テキスト、Webサイト、議事録）のみに基づいた回答を生成し、ハルシネーション（嘘）を抑制。
• 出典の明示: 回答の根拠となった資料内の該当箇所をダイレクトに参照可能。
• 構造化と要約: 散らばった資料からFAQ、スタディガイド、スライド構成案などを自動作成。
• 音声概説（Audio Overview）: 資料の内容を2人のAIによるポッドキャスト形式の対話で解説。

契約理由

2025年、最も進化したと感じたAIツールである。
ハルシネーション（嘘）を抑制する仕組みというのは、気にしないようで実は最も必要なものである。
AIが生成する情報には他の自治体の情報が混ざることもあり、議員としてAIを使う上で最も気を付けなければいけない点を最初からフォローしている点が素晴らしい。
その他、動画やスライド、レポートなど自動生成してくれる点も広報資料の生成という点からも見逃せない。

GitHub Copilot

機能概要

コーディングの実装支援から、エンジニアリングにおける論理構築までを支える開発パートナー。

• リアルタイム・コード補完: 文脈を読み取り、次の一行や関数全体を予測して提案。
• 自然言語による実装依頼: コメントやチャットで「やりたいこと」を伝えるだけで、最適なコードを生成。
• デバッグ・リファクタリング: エラーの修正提案や、コードの可読性・パフォーマンス向上をサポート。
• 知識の検索・ドキュメント生成: IDE（エディタ）内で完結する技術質問や、複雑なロジックの解説。

契約理由

これがあれば、ひと月かかるWEBサービスの開発が一週間で完結する。
そして、チーム開発がほとんど必要なくなるというのも大きい。
サービス構造を設計するだけで完成することもあり、プログラマー寿命を伸ばした賛否あるツールかもしれないと感じている。
そして、今後はプログラミング教育について大きく変化が起こると直感している。
僕自身、学生にプログラミングを教えているが、AIコーディングで事足りると判断しており、今後は設計する人材が必要になると見ている。

状況に応じたツール選択が必要に

AIの性能は上がり続け、広く展開されていた様々なAIサービスが閉鎖されていくことになる。
状況に応じて、今やりたいこと、AIに出してほしい結果を想像してツール選択するのが人間が行う最も大事な判断になるかもしれない。