GPT-4 Turbo vs GPT-3.5: あなたのビジネスに適したモデルは？

AIの世界の動向についていくのは、まるで消防ホースから水を飲むような感覚かもしれません。一つのツールを理解したかと思うと、より新しく、より魅力的なバージョンが登場します。企業にとって、これは大きな問題を提起します。技術的な仕様に惑わされることなく、カスタマーサポートのような重要な業務に最適なAIモデルをどのように選べばよいのでしょうか？

遭遇するであろう二大巨頭が、OpenAIのGPT-3.5とGPT-4 Turboです。最もシンプルな考え方は、GPT-3.5は日常的なタスクの多くを非常にうまくこなす、スピーディで予算に優しい働き者であるということです。一方、GPT-4 Turboは、より強力な兄弟モデルであり、複雑な推論や細部の正確性を追求するために作られています。

このガイドでは、GPT-4 TurboとGPT-3.5を直接比較し、カスタマーサービスのようなビジネスニーズにとって本当に重要な点に焦点を当てて解説します。最後まで読めば、あなたのチームに最適なエンジンがどちらなのか、より明確なイメージが湧くでしょう。

基本を理解する：GPT-4 Turbo vs GPT-3.5

GPT-3.5とGPT-4 TurboはどちらもOpenAIの大規模言語モデル（LLM）ですが、異なる世代のAIです。つまり、それぞれに独自の長所と短所があり、そのトレードオフを理解することが賢明な判断を下す鍵となります。

GPT-3.5について少し

あなたはおそらく、気づかないうちにGPT-3.5を使ったことがあるでしょう。これはChatGPTの無料版の頭脳です。スピードと手頃な価格を重視して作られており、毎回深い謎を解く必要なく、大量の質問に迅速に答える必要があるアプリにとって定番の選択肢となっています。

主な欠点は、「記憶」（専門家はコンテキストウィンドウと呼びます）が小さいことと、テキストしか理解できないことです。しかし、簡単なQ&Aや何かの下書きを作成する際には、堅実で信頼できる選択肢です。

GPT-4 Turboの新機能とは？

GPT-4 Turboは、強力なGPT-4ファミリーから生まれた、はるかに高度なモデルです。いくつかの重要な分野で大きな進化を遂げています。推論スキルはより鋭く、より正確になり、一度に最大128,000トークンの情報を処理できる巨大なコンテキストウィンドウを持っています。

また、より最近のデータ（2023年12月まで）でトレーニングされているため、その知識は少し新しくなっています。しかし、本当にすごいのはここからです。GPT-4 Turboはマルチモーダルであり、テキストだけでなく画像も分析できるのです。これにより、企業が顧客を支援する方法に全く新しい可能性が広がります。

実践的な比較：GPT-4 Turbo vs GPT-3.5

それでは、特にカスタマーサポートでの利用を考えているビジネスにとって重要な詳細に入っていきましょう。

パフォーマンスと正確性

顧客が質問をしたとき、その回答の質は非常に重要です。この点で、GPT-4 Turboは本当に一歩抜きん出ています。問題をじっくり考え、複雑な指示に従い、「ハルシネーション」（もっともらしい嘘をつくこと）を避ける能力がはるかに優れています。

例えば、Redditのあるユーザーが両モデルをテストし、株価データを分析して目標株価を提案するように依頼しました。GPT-3.5は価格予測に関する部分を無視してしまいました。一方、GPT-4とGPT-4 Turboは指示に完璧に従いました。ビジネスにとって、ルールを遵守するこの能力は絶対に不可欠です。

これは単なる話だけではありません。モデルを比較した学術研究では、医療レビューのスクリーニングにおいてGPT-4 Turboが「優れた特異性」を持つことがわかりました。簡単に言うと、関連性のない情報をフィルタリングし、トピックから外れない能力が非常に高かったのです（GPT-3.5の0.51に対し、0.98というスコアは大きな差です）。AIサポートエージェントにとって、これは役立つ回答と、いらだたせるほど曖昧な回答との違いを意味します。

ビジネスへの影響は明らかです。より高い正確性は顧客の信頼を築き、ブランドを守ります。一つの間違った回答が、誰も望まないサポートの頭痛の種になりかねません。

もちろん、AIモデルはパズルの一つのピースにすぎません。どんなに賢いAIでも、ある程度のガードレールが必要です。GPT-4 Turboは単体でも非常に正確ですが、それを一貫性がありブランドに沿ったものに保つのは、それが動作するプラットフォームです。eesel AIのようなAIプラットフォームでは、知識をヘルプセンターや社内ドキュメント、過去のチケットなど、承認された情報源に限定することで、あなたが主導権を握ることができます。これにより、AIはあなたの会社の検証済み情報のみに基づいて回答するようになり、実世界での正確性と安全性が向上します。

特徴	GPT-3.5	GPT-4 Turbo
推論能力	基本的、複雑な論理でつまずくことがある	高度、ニュアンスのある問題も扱える
指示追従性	そこそこだが、特定の詳細を見逃すことがある	高い、ルール遵守能力がはるかに優れている
事実の正確性	良好だが、ハルシネーションの可能性が高い	優秀、事実に基づいた正確性が約40%高い
クリエイティブなタスク	シンプルな文章作成が可能	非常にクリエイティブ、ニュアンスのあるトーンが得意
最適な用途	大量かつシンプルなQ&A、下書き作成	複雑な問題解決、詳細な分析

スピードとコスト

正確性がGPT-4 Turboの強みだとすれば、スピードはGPT-3.5が輝く分野です。より小さく、よりシンプルなモデルであるため、通常はより速く応答を生成できます。リアルタイムの顧客チャットでは一秒一秒が重要であり、GPT-3.5の迅速さは、よりスムーズなユーザー体験につながります。

前述のRedditユーザーのテストでは、特定のタスクにおいてGPT-4 Turboの方がわずかに速いと記録されましたが、これは例外のようです。何百もの文書を処理した学術研究では、GPT-3.5の方が全体的にはるかに速いことがわかりました。一般的な法則は依然として有効です。ほとんどの日常的なタスクにおいて、GPT-3.5はより迅速な選択肢です。

もう一つの大きな要因はコストです。AIモデルの価格は「トークン」に基づいており、これは単語の小さな断片です（約1,000トークンで750語に相当します）。GPT-4 TurboはGPT-3.5よりもかなり高価で、特に回答を生成する（「出力」）場合に顕著です。

モデル	入力価格（100万トークンあたり）	出力価格（100万トークンあたり）
"gpt-3.5-turbo-0125"	$0.50	$1.50
"gpt-4-turbo"	$10.00	$30.00

このトークンごとの課金体系は、本当に頭の痛い問題になり得ます。コストが大きく変動し、繁忙期には急増する可能性があるため、予算を立てるのが難しくなります。これは、OpenAIと直接ツールを構築する際によくある不満です。対照的に、eesel AIのようなプラットフォームは、設定されたAI会話数に基づいた明確で予測可能な料金プランを提供します。トークンごとに請求されることはないため、月末に恐ろしい請求書が届くことなく、AIサポートをスケールアップできます。

コア機能

その他、2つの技術的な違いが実世界に大きな影響を与えます。コンテキストウィンドウとマルチモーダリティです。

「コンテキストウィンドウ」は、基本的にAIの短期記憶です。モデルが一度に処理できる情報量を定義します。GPT-3.5は約4,000または16,000トークンを処理できます。GPT-4 Turboは、それをはるかに凌駕する128,000トークンの巨大なウィンドウを持っています。

これは具体的に何を意味するのでしょうか？GPT-4 Turboは、300ページの書籍に相当する情報を一度に処理できます。カスタマーサポートにおいては、長くて複雑なサポートスレッド全体を読み、最初に何が議論されたかを忘れることなく、すべての紆余曲折を理解できることを意味します。これにより、はるかに自然で状況を認識した会話が可能になります。

もう一つの大きな点は、マルチモーダリティです。GPT-3.5はテキストのみです。GPT-4 Turboは見ることができます。顧客が奇妙なエラーメッセージのスクリーンショットを送ると、GPT-4 Turboで動作するAIエージェントがその画像を見て問題を把握し、修正方法を案内することができます。これはGPT-3.5にはできないことです。

しかし、繰り返しになりますが、これらの強力な機能は、供給する情報があってこそ活かされます。巨大なコンテキストウィンドウも、適切な情報で満たされなければほとんど役に立ちません。だからこそ、eesel AIのようなプラットフォームが非常に重要になるのです。このプラットフォームは、Zendeskの古いチケットやConfluenceの記事からGoogle Docsのドキュメントまで、すべてのナレッジソースを接続することで、これらの機能を最大限に活用するのに役立ちます。これにより、問題が長いメールのやり取りに埋もれていようと、写真に写っていようと、モデルが問題を解決するために必要なすべてのコンテキストを提供します。

サポートチームに最適なモデルを選ぶ

さて、これらすべてを踏まえて、どのように決断すればよいのでしょうか？それは結局、あなたが何を最も重視するかによります。

• GPT-3.5を選ぶ場合： スピードと低コストを最優先する場合。深く考え抜かれた回答よりも迅速な返信が価値を持つ、多くの単純で反復的な質問を処理するのに最適です。基本的なFAQ、新規チケットのルーティング、簡単な注文状況の更新などを考えてみてください。

• GPT-4 Turboを選ぶ場合： 正確性、複雑な問題解決、そして全体像の理解が必須の場合。詳細なテクニカルサポート、顧客を複雑なトラブルシューティングに導くこと、そして長いチャットで一貫したプロフェッショナルなブランドボイスを維持するのに適しています。

しかし、最も賢明なアプローチは、一つを選んでうまくいくことを願うだけではありません。AIを賢く、安全に利用できるプラットフォームを使うことです。

ここで、eesel AIのシミュレーションモードが非常に役立ちます。推測する代わりに、あなたの実際の過去のサポートチケット何千件分も使って、AIセットアップ全体を安全にテストできます。シミュレーションは、各モデルがどのように機能したかを正確に示し、解決率と節約可能額の明確な予測を提供します。理論だけでなく、実際のデータに基づいてプロンプトやナレッジソースを調整できます。このリスクフリーな方法により、自信を持ってAIエージェントを導入し、結果を見ながら小規模から始めて成長させることができます。

最終的な評決：GPT-4 Turbo vs GPT-3.5

GPT-3.5とGPT-4 Turboの選択は、古典的なトレードオフです。GPT-3.5は大量処理に適した高速で手頃な選択肢です。GPT-4 Turboは品質と複雑さに対応する賢く有能な選択肢です。あなたの決断は、ビジネスが必要とするスピード、コスト、そしてインテリジェンスのバランスに本当に依存します。

しかし、これらのモデルは単なるエンジンであることを忘れないでください。本当の魔法は、それらを駆動する優れたプラットフォームがあるときに起こります。最高のAI戦略は、モデルを選ぶことで終わるのではなく、あなたにコントロール権を与える、柔軟で使いやすいプラットフォームから始まります。問題は単にAIエンジンについてだけでなく、それを搭載したAI駆動のサポートエージェントをいかに簡単に構築、テスト、管理できるかということです。

チームに両方の世界の良いところを

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