過去 2 週間にわたって、私の日常的な AI ワークフローは、ChatGPT (GPT 5.1 思考) を使用してデータを入力および分析し、その後 Gemini (3.0 プロ) を使用して出力するという形に徐々に移行してきました。 Gemini 3.0 Proの出力は本当にパワフルです。NotebookLMやGoogle Docsなどのツールと組み合わせることで、強力な描画機能に加え、プレゼンテーションの作成、さらには原稿や記事の磨き上げにおいても、前バージョンと比べて大幅に性能が向上しています。実際、私の環境ではChatGPTよりも優れていると感じています。 ただし、ChatGPT の GPT 5.1 には、次のような、より適切に処理されていると感じられる領域がいくつかあります。 1. 大量のデータの詳細を検索して要約します。(Googleは主に検索エンジンですが、詳細なデータ検索に関しては、GPT 5.1の考え方によって得られる詳細情報を好みます。) 2. 強力な「記憶」機能により、会話中だけでなくチャットログ全体を通して、より優れたAIアシスタントを育成することが可能になります。(ただし、Geminiも最近同様の記憶機能を搭載しており、今後の動向に注目が集まります。) 3. 大量のデータを分析・整理し、議論する必要がある場合、GPT 5.1 の方がより刺激的だと思います。 そのため、私はまずChatGPTでタスクデータや引数、アーキテクチャについて議論し、アーキテクチャの概要を整理した上でGeminiで連携し、必要なさまざまな出力結果を出すことが多いです。 以前の記事でも同様のツールとワークフローが紹介されていますので、ぜひご参照ください。3 つの主要な Google AI 教育ツールを活用して、複雑な知識を手描きのマインドマップ、ゲーム ウェブページ、イラスト付きプレゼンテーションに変換する: https://t.co/iTJAiJhO79
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