Reading:
Listening:
Watching:

今回は想定質問に回答します。
📮質問はこちらから受け付けています。（フッターにもリンクがありますよ！）

Q. AIは一つに絞ったほうが楽ではないでしょうか。使い分けるのは面倒に感じます。

A. 使い分けにはメリットがあります。

69番で Grok、Claude、ローカルLLMの使い分けについて書きましたが、使い込んでいくうちにわかったことがあります。AIはモデルによって情報処理の仕組みが大きく異なるようです。

例えるなら、地球と月の重力が異なるために、似た建造物は作れるけれど、同じ建造物は作れないということです。実際には物理法則が異なるレベルです。モデルごとに宇宙が違います。

私は Claude を使っていますが、ひとつのサービスに Opus、Sonnet、Haiku というモデルがあります。大中小と考えていいのですが、それぞれに適したタスクがあります。Opus は曖昧な問題の構造化、Sonnet は量をこなす作業、Haiku は明確な指示のもとの単純作業。

サービスごとに使い分けていた感覚は、モデルごとに違う仕組みを持っているからだと明確になりました。

さらに気づいたのは、モデルだけでなくセッションの扱いが重要だということです。テーマごとにプロジェクトで文脈を蓄積する、全く違う話題には別のセッションを立ち上げる、深掘りしたいときはそれまでの要点をまとめて別のセッションに持ち込む。同じモデルでも、セッションの設計次第で出力の質がまるで変わります。

結果的にひとつのサービスに収束しましたが、その中で何を選んでいるかの解像度は上がっています。使い分けの対象は、サービスやモデルだけでなく、セッションの粒度や文脈の渡し方にまで広がっていきます。

面倒に感じるのは自然ですが、どのモデルに聞くかを少し意識するだけで、返ってくるものが大きく変わります。予定に合わせて靴を履き替えるように、道具を選ぶ。それも、選ぶ側に立つということだと思います。

- Tora

📮質問・感想はこちらからどうぞ！
もっと楽しみたい方は Webサイトにどうぞ！
🎙️Podcast や 👾Discord、🎧Apple Music でプレイリストも公開しています。

Do well just as you are.
d16e.com

リンクに * がついているものはアフィリエイトリンクを使用しています。このリンクを使用して商品を購入すると、売上の一部が収益となり、このニュースレターの継続的な運営を支えます。アフィリエイトリンクによる価格への影響は一切なく、通常と同じ価格で購入可能です。