リートンを実際に使ってみる #wrtn #リートン #生成AI

2023年11月24日金曜日

レポート 生成AI

 


画像:pixabay




こんにちは。

生成AI と言ったら、OpenAI社の ChatGPT 。その ChatGPT の GPT-3.5 と GPT-4 を相互に利用できるコンテンツ生成プラットフォーム リートンを実際に検証を兼ねて使ってみたので、リートンを実際に使ってみてのレポートをお伝えしようと存じます。


※一部、生成AI で作成した文章があります。その際はしっかりと(この項目は、生成AIによって作成されました)と明記致します。





リートンとは?



リートンは、2023年5月から日本で使用開始された、完全無料・無制限で使用できる、生成AIをベースとしたコンテンツ生成プラットフォームです。

運営会社は、Wrtn Technologies と言い、創業地は大韓民国 ソウル市。2023年に日本法人を立ち上げ、韓国の本部と日本の現地法人のタッグでリートンの規模を着々と拡大させる計画で進んでいます。





 




実際にリートンを使ってみる



ここからは実際にリートンを使ってみます。

リートンは、GPT-3.5のみ使用するならば、LINE , Google アカウントとの連携をする必要がなく、GPT-3.5 と GPT-4 の両方を利用する場合は、事前に LINE や Google アカウントとのアカウント連携すればリートンを実際に使うことができます。

リートンを使用する時は、必ずリートン公式HPにアクセスしてから、リートンを使用することになるため、必ずインターネットがある環境で使用することをオススメします。





リートンの生成AIに『リートンとは何ですか?1,000文字以内で解説してください。』を聞いてみた(この項目は、生成AIによって作成されました)



では、リートンに『リートンとは何ですか?1,000文字以内で解説してください。』を聞いてみます。違いが分かるよう、GPT-3.5で聞いた場合とGPT-4で聞いた場合を比較。

まずは、GPT-3.5 の場合。


リートン(GPT-3.5)


リートンとは、人工知能(AI)による自然言語処理の技術を応用した自動文章生成システムです。このシステムは、ユーザーが提供したテーマやキーワードに基づいて、一連の文章を自動生成します。リートンは、主にビジネスやマーケティングなどの領域で利用され、高品質で読みやすく、魅力的な文章を効率的に生成することができます。

リートンは、ユーザーが作成した文章やコンテンツを分析し、テーマやキーワードに関連する情報を収集し、自動で文章を生成することにより、ユーザーが自分自身でコンテンツを作成する手間を省くことができます。これにより、時間の節約やコストの削減などの効果を実現することができます。

リートンの最大の利点は、高品質な文章を自動生成することができる点です。リートンは、機械学習や自然言語処理の技術により、言語のルールや構造を理解し、人間が書く文章のような自然な表現やストーリーを作成することができます。リートンによって生成された文章は、情報の正確性やビジュアル的な効果に優れたものとなり、ビジネスやマーケティングにおいて有効なツールとなることが期待されます。

しかし、一方で、人工知能が自動生成した文章であることがわかる場合もあるため、文章生成には慎重さが求められます。特に、情報の正確性に関する懸念や、倫理的な問題についても注意が必要です。

以上のように、リートンは、人工知能技術を活用して高品質な文章を自動生成するシステムであり、ビジネスやマーケティングなどの分野で有効なツールとなることが期待されます。


次にGPT-4の場合。


リートン(GPT-4)


リートンは、人工知能(AI)を用いた自然言語処理技術を拡張した、文書の自動生成を支援するサービスです。リートンは、ユーザーが入力した要件に応じて、高品質な文章を迅速に作成することができます。「高品質」というのは、文法的に正確で、読みやすく、流暢な文章を指します。リートンが作成する文章には、架空のストーリーや科学論文、ニュース記事など、多岐にわたるジャンルがあります。

リートンは、決められたルールに基づいて仕事を行います。リートンは、文法ルール、単語の間の意味的関係、人間の言語的な傾向などの言語データを学習しています。初期のリートンは、特定のジャンルに限定されており、記事の種類が限られていました。しかし、リートンの開発により、より広範囲かつ多様な論文、記事、レポート、ストーリーの種類が追加されています。

リートンは、ビジネス、科学、広告、マーケティング、エンターテインメント、教育など、多岐にわたる分野での文書作成に効果的です。リートンは、ユーザーが入力する内容に応じて、最適な文章を作成します。リートンは、自分自身の学習能力によって、常に進化しています。

リートンの使用により、人々は自分で膨大な文章を書く必要性を回避し、個人やビジネスにおいて時間を節約できるようになります。どのようなジャンルにも対応できるような多用途なリートンの活用は、世界中で注目を集めています。




リートンの説明文で比較する、GPT-3.5 と GPT-4 の違い



先ほどのリートンの説明文を読む限り、3.5 と 4 と見比べても、3.5は『リートンとは~』からはじまるけども、4の場合『リートンは~』からはじまっています。

でも、これを2つのGPTバージョンを伏せた状態でどれがGPT-3.5 か GPT-4 なのかを見分けることは、正直なところ、素人の目では見分けることができず、かなり困難かと純粋に思います。

説明文として、『これだったら説明文として採用できる』と思う文章は、GPT-3.5が生成した説明文の方が説得力がありますし、何が強くて何が弱いのかを説明文の中に含まらせているので、実践投入するならば、GPT-3.5 の方が一番良さそうであるのが感想です。




実験①:リートンに『「あ」から始まる最初の四字熟語を教えて』と聞いて、GPT-3.5 と GPT-4 の違いを探ってみる(この項目は、生成AIによって作成されました)


ここからは、ちょっとした実験をしてみます。
実験方法はかんたん。それぞれのGPTバージョンで『「あ」から始まる最初の四字熟語を教えて』とリートンに質問するだけ。

それぞれの回答は、下記のとおりとなりました。


リートン(GPT-3.5)


「青天井」(せいてんじょう) という四字熟語があります。これは、仕事や身の回りのことを一生懸命取り組む姿勢を表わし、「青天に昇るほどの大きな夢を持って、広い視野を持ち、積極的にチャレンジすることで成功することができる」という意味が込められています


リートン(GPT-4)


「阿鼻叫喚(あびきょうかん)」です。



これは、まさかの精度の違いがはっきりと分かる結果となりました。
GPT-3.5 のリートンが出した答えは、「青天井」(せいてんじょう) と質問の答えになっていないものの、GPT-4 はしっかりと阿鼻叫喚(あびきょうかん)と回答し、GPT-4 が出題された問題を正確に回答しました。



実験②:リートンに『日本の首都は?』と聞いて、GPT-3.5 と GPT-4 の違いを探ってみる(この項目は、生成AIによって作成されました)



次は地理の問題。
それぞれのリートンに『日本の首都は?』と質問してみます。

それぞれのリートンが出した「日本の首都」は、下記のとおりになりました。
ちなみに、日本の首都の正解は、東京です。

リートン(GPT-3.5)


日本の首都は、東京(とうきょう)です。



リートン(GPT-4)


日本の首都は東京です。



どれも日本の首都が東京であると正しく答えましたが、GPT-3.5 の方が日本の首都を誰でも分かるように正解とかっこの中にふりがなを添えられていました。

やはり、GPT-3.5 の方が回答の精度がとても高い印象ですね。




2つのGPTバージョンを使い分けて、それぞれのバージョンの強みを活用したリートンを使うといいかも【さいごに】



今回は、GPT-3.5 と GPT-4 の2つを完全無料・無制限で使用できる、生成AIをベースとしたコンテンツ生成プラットフォーム リートン を実際に使ってみて、検証と実験をやってみました。

その後、何度か文章の生成を試してみましたが、完全無料かつ、無制限で使用できるコンテンツ生成プラットフォームは、かなり珍しいタイプのコンテンツ生成プラットフォームです。

それぞれのGPTバージョンを使い分けながら、それぞれのGPTバージョンの強みを活用したリートンを使うと良いかもしれませんね。


それが完全無料・無制限で2つのGPTバージョンが使えることは、本当にありがたい。
その一方、完全無料・無制限で2つのGPTバージョンがいつまで使用できるのかは、コンテンツ生成プラットフォーム リートン を運営する会社の見せ所であり、注目すべきポイントとはっきり言えます。

なぜなら、何らかのしかるべきタイミングでリートンの一部有料化。もしくは、1バージョンのみ完全無料・無制限にし、他のGPTバージョンを安価で徴収するサブスクリプションプランをリートン側が用意すると見ているからです。


せっかく、ここまで完全無料・無制限で2つのGPTバージョンを使うことができるので、無料・無制限の間は、遠慮なくリートンを使いながら、リートンのこれからの動向を追いたいと思います。


さいごまで読んでいただき、ありがとうございました ('ω')ノ




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