GPT-4 Turbo vs Claude 3: どちらのLLMがあなたのビジネスに適していますか？

まるで毎週のように、すべてを変えると言われる新しいAIモデルが登場しているように感じます。現在のトップモデルをようやく理解したかと思えば、また新たなモデルがリングに上がってきます。今、大きな注目を集めているのが、OpenAIのGPT-4 TurboとAnthropicのClaude 3という2つのヘビー級モデルの対決です。

ビジネスを運営していて、特に一流のカスタマーサポートが重要なのであれば、これらのAIエンジンのどちらに賭けるべきか悩んでいることでしょう。しかし、実のところ、唯一の正解というものはありません。「最高の」モデルは、顧客への丁寧なメールを作成するのか、複雑な技術的問題を解決するのかといった、あなたが何をさせたいかによって決まるのです。

このガイドは、そうした氾濫する情報の中から要点を整理するためにあります。GPT-4 TurboとClaude 3の実際の現場での違いを分析し、あなたのチームにどちらが合っているかを見極めるお手伝いをします。

GPT-4 Turboの定義

GPT-4 Turboは、ChatGPTで生成AIブームの火付け役となったOpenAIの最新かつ最高のモデルです。以前のバージョンをこれほど人気にしたのと同じ技術を基盤にしていますが、内部では大幅なアップグレードが施されています。

GPT-4 Turboは、その場で最も賢く、分析的な頭脳を持つ存在と考えてください。複雑な推論を必要とするタスクに非常に優れており、テキストと画像の両方を処理できます（専門家はこれをマルチモーダル機能と呼びます）。知識ベースは2023年4月までのものなので、古いモデルよりも回答が最新です。また、ChatGPT Plusのサブスクリプションを通じて非常に簡単にアクセスでき、その周りには膨大なツールやAPIが構築されているため、多くの人にとって標準的な選択肢となっています。

Claude 3の定義

Claude 3は、Anthropicが送り出す強力な挑戦者です。AnthropicはAIの安全性に重点を置き、ロボットっぽさがなく、より人間らしい会話をするAIの開発に注力している企業です。Claude 3は単一のモデルではなく、それぞれ異なる業務に合わせて調整された3つのモデルファミリーで構成されています。

• Opus: これは最も強力なモデルで、複雑な多段階のタスク向けに設計されています。人々がClaude 3とGPT-4 Turboを比較するとき、通常はこのOpusを指しています。

• Sonnet: バランスの取れた堅実なモデルで、日常的なビジネスタスクに適しています。速度とパワーの絶妙な中間点を見つけており、データ処理や営業チームの支援などに最適です。

• Haiku: ファミリーの中で最も高速で軽量なモデルです。ライブチャットサポートツールのように、今すぐ回答が必要な状況のために作られています。

Claude 3は、特に非常に長いドキュメントの処理、創造的で会話的な文章の作成、開発者のコーディング支援といった能力で、急速にその名を上げました。

GPT-4 Turbo vs Claude 3: コアスペックの直接比較

これらのモデルが実際の現場でどのように機能するかを見る前に、まずは数字を見てみましょう。技術的な詳細は、特に1日に数回のクエリ以上の使い方を始めると、最終的な請求額とAIが実際にできることの両方に大きな違いをもたらす可能性があります。

価格とアクセシビリティ

優れたパフォーマンスも重要ですが、ビジネスを運営しているなら、価格は常に考慮すべき要素です。どちらのモデルも「トークン」（単語のかけらのようなものと考えてください）に基づいて課金されますが、その価格モデルはかなり異なります。最上位モデルであるClaude 3 Opusは、特に生成するテキスト（出力）に対して、かなり高価です。

APIの価格の内訳は以下の通りです:

モデル	入力コスト（100万トークンあたり）	出力コスト（100万トークンあたり）
GPT-4 Turbo	$10.00	$30.00
Claude 3 Opus	$15.00	$75.00

ご覧の通り、Claude 3 Opusで100万トークンのテキストを生成すると、GPT-4 Turboの2倍以上のコストがかかります。AIに長く詳細な回答を大量に生成させる予定がある場合は、この点を念頭に置く必要があります。

利用のしやすさという点では、GPT-4 TurboはChatGPT Plusのサブスクリプションを通じて簡単に入手できます。Claude 3のウェブアプリには一部地域制限がありますが、独自のツールを構築したい企業にとっては、どちらもAPIを通じて広く利用可能です。

コンテキストウィンドウとリコール

AIモデルの「コンテキストウィンドウ」は、基本的にその短期記憶です。1回の会話中にどれだけの情報を記憶しておけるかを決定します。ウィンドウが大きいほど、AIは長いドキュメントを処理したり、冒頭の詳細を忘れることなく複雑なやり取りを追跡したりできます。

この点では、Claude 3が大きくリードしています。200,000トークンのウィンドウを誇るのに対し、GPT-4 Turboは128,000トークンです。それほど大きな違いには聞こえないかもしれませんが、ビジネスにとっては非常に大きな差となり得ます。これは、Claude 3が年次報告書全体を読み込んだり、長いカスタマーサポートのスレッドを分析したり、巨大なコードブロックを一度に扱ったりしても、文脈を見失わないことを意味します。

実際、研究者が大量のテキストの中に特定の事実を隠す「干し草の山から針を探す（Needle-In-A-Haystack）」テストでは、Claude 3はほぼ完璧な精度で「針」を見つけ出しました。これは、大量の情報源から特定の詳細を見つけ出す必要がある場合に、非常に信頼性が高いことを示しています。

マルチモーダリティとエコシステム

どちらのモデルもマルチモーダルです。これは、テキスト以外のものも理解できるという、少し気取った言い方です。

• GPT-4 Turbo は画像を認識でき、テキスト読み上げ機能も備えています。しかし、その主な強みは、DALL-E画像生成ツールのようなクールなツールを含む巨大なOpenAIエコシステムの一部であることです。

• Claude 3 も強力な視覚能力を持っており、写真、チャート、さらには複雑な技術図面さえも驚くほどの精度で分析できます。

しかし、正直なところ、モデルのスペックは話の一部にすぎません。ビジネスにとって、本当の魔法は、そのモデルを実際のワークフローに統合したときに起こります。eesel AIのようなプラットフォームを使えば、これらのモデルの能力を活用しつつ、自社の知識をすべて連携させることで主導権を握り、特定のプロバイダーに縛られるのを避けることができます。

実践におけるパフォーマンス：タスク別の比較

スペックはさておき、これらのAIはあなたのビジネスが日々行っているような業務を実際にどう処理するのでしょうか？コミュニティからのフィードバックや公開テストを見ると、いくつかの明確なパターンが見えてきます。

創造的で会話的なライティング

自然で、人間らしいと感じる文章を書くことに関しては、多くの人がClaude 3に軍配を上げています。Redditのようなフォーラムを閲覧すると、ユーザーはその回答が反復的でなく、よりニュアンスに富んでいると述べています。非常に詳細なプロンプトを必要とせずに、特定のトーンを採用するのが得意なようです。

一方、GPT-4は時々、典型的な「AI口調」に陥ることがあります。少し堅苦しく、ありきたりで、「～を深く掘り下げる」や「デジタルのタペストリーの中で…」といったフレーズに満ちた、あの口調です。リラックスして実在の人物のように聞こえるようにするには、しばしば追加の努力と巧妙なプロンプトが必要になります。

論理、推論、数学

構造化された論理的な「思考」を必要とするタスクでは、GPT-4がわずかに優位に立つことが多いです。公式のベンチマークとユーザーテストの両方で、複雑な多段階の推論問題や高度な数学で非常に優れたパフォーマンスを示すことがわかっています。データのふるい分けや厄介な論理パズルの解決が業務に含まれる場合、GPT-4は堅実で信頼できる選択肢です。

コーディングと開発タスク

開発者の世界では、Claude 3が急速に人気を集めています。Hacker NewsのようなサイトでGPT-4についてよく聞かれる不満は、少し「怠慢」であるということです。完全ですぐに使えるコードを提供する代わりに、手順の概要を示したり、「// ここにあなたのコードを記述」のようなコメントを挿入したりして、それでよしとしてしまうことがあります。

開発者たちは、Claude 3がより直接的で、完全なコードスニペットを提供し、フィードバックに基づいて調整することに「意欲的」であるとしばしば称賛しています。そのため、多くのやり取りなしに動くコードブロックが必要な人にとっては、非常に役立つ相棒となります。

これは、使用するプラットフォームが生のモデル自体よりも重要である理由を示す完璧な例です。サポートチームは毎日これらのことすべてを行います。丁寧な返信のための創造的なライティング、問題のトラブルシューティングのための論理的推論、APIを説明するための技術的ノウハウなどです。eesel AIを使えば、カスタムのAIペルソナを設計し、特定のアクションを設定することで、根底にあるモデルの得意分野に関わらず、AIエージェントがすべてのチケットに対して適切なスキルを使用するようにできます。

GPT-4 Turbo vs Claude 3のビジネスにおける現実：モデルだけの問題ではない

これら2つのLLMのどちらが優れているかを議論するのは楽しいですが、ビジネスにとっては、それはある意味で問うべき正しい質問ではありません。真の課題は、単にモデルを選ぶことではなく、それを自社の実際の運営方法に合わせて、真に役立ち、安全な方法で活用することです。

生のモデルを使用する際の課題

GPT-4やClaude 3のAPIキーを取得するのは簡単です。しかし、そのキーだけではすぐに使えるソリューションは手に入りません。既製の生のLLMは、あなたのビジネス、製品、顧客について何も知りません。あなたのツールに接続されておらず、組み込みの安全ルールもありません。それをそのまま顧客に向けることは、難しいだけでなく、非常に危険です。その知識を管理し、振る舞いを制御し、ヘルプデスクに接続するための中間層が必要です。

ビジネス知識の統合：意思決定における重要な要素

あらゆる汎用モデルの最大の弱点は、あなたのことを知らないことです。社内の返品ポリシーを読んだこともなければ、チームが過去に修正したバグについて知っているわけでもなく、顧客の注文状況を調べることもできません。

ここで、適切な統合レイヤーが必須となります。eesel AIのようなプラットフォームは、これらの強力なモデルをあなたの特定のビジネスデータでトレーニングすることで、真に役立つものにします。過去のサポートチケット、ConfluenceやGoogleドキュメントにある社内Wiki、公開されているヘルプ記事に接続します。その結果、単に賢いだけでなく、あなたのビジネスにとって実際に関連性があり、正確な回答を提供するAIが生まれるのです。

eesel AIがさまざまなビジネスナレッジソースに接続して正確な回答を提供する方法を示すインフォグラフィック。

推測に頼らないテストとデプロイ

では、あなたの実際の顧客からの質問に対して、どちらのモデルがより良い仕事をするかをどうやって確実に知ることができるのでしょうか？当てずっぽうでうまくいくことを期待するわけにはいきません。

その答えは、シミュレーションすることです。モデルができることを単に見せる基本的なデモとは異なり、eesel AIのシミュレーションモードでは、何千もの自社の過去のチケットを使ってAIセットアップ全体を安全にテストできます。AIがどのように応答したかを正確に確認し、その解決率の実際の予測を得て、実際の顧客と話す前にその振る舞いを微調整できます。これにより、導入プロセスのすべてのリスクが取り除かれ、自信を持ってローンチすることができます。

eesel AIのシミュレーションモード。過去のチケットでAIをテストし、パフォーマンスと解決率を予測します。

GPT-4 Turbo vs Claude 3: 正しいモデルだけでなく、正しいAI戦略を選ぶ

結局のところ、GPT-4 TurboとClaude 3はどちらも素晴らしい技術であり、それぞれに強みがあります。

• Claude 3 Opus は、会話的なライティング、コーディング支援、そして一度に大量の情報を処理する必要があるタスクでしばしば勝者となります。

• GPT-4 Turbo は、一般的に複雑な論理で優位に立ち、巨大で成熟したツールエコシステムの恩恵を受けています。

しかし、ビジネスにとって、GPT-4 TurboとClaude 3のどちらを選ぶかという議論は二次的なものです。真の目標は、これらの強力なツールを安全で、知識豊富で、チームにとって真に効果的なものにするプラットフォームを中心に戦略を構築することです。最も賢明な選択は、あなたにコントロールを与え、あなたのデータから学習し、うまくいくかどうか運任せにすることなくAIを展開できるプラットフォームを選ぶことです。

eesel AIでサポートを次のレベルへ

eesel AIは、GPT-4やClaude 3のような高度なモデルの力を、すべてをゼロから構築する手間やリスクなしに活用できるプラットフォームです。すべてのナレッジソースやヘルプデスクに接続し、あなたのビジネスに完璧にチューニングされたAIエージェントを提供します。

eesel AIが、すべての知識を統合し、あなたにコントロールを与えることで、どのようにカスタマーサポートを変革できるかをご覧ください。数ヶ月ではなく数分で利用を開始できます。今すぐ無料トライアルを開始しましょう。