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生成AI超初心者がPerplexityの機能を調べてみた(7日目)

普段、マーケターとしてSEOやら集客やらに取り組んでいるけど、まだAIサービスを使ってなかった!(おそい)
ってことで、【生成AIマスターへの爆速レベルアップ企画中!】はたして、1ヶ月で素人からプロのユーザーへなれるのか…!? 今日は7日目🚀

(自分へのメモ。文末の本音のひとことに大切なことを書いたので、そこまで読んで)

今日は、検索がお得意な生成AIサービスのPerplexityの機能を詳しく調べてみる。時間は2時間。ゴールは以下の2つ。


  1. Perplexityの使い方を解説できるようになる

  2. コンテンツマーケティング(私の仕事)においてどんなふうに使えるのか、20個ほど例を出す


ちなみに、Perplexityは有料版を利用しているが、そうした理由はこちらに書いた▼


Perplexityの基本的な使い方を知ろう!(所要時間:112分)

まずは、Perplexityの基本的な使い方の理解から。これは、Perplexityの生成した回答を自分なりに咀嚼してまとめたもの。

(結局、自分の理解にするには、生成された答えを、自分の言葉に置き換えないといけないんだよなぁ〜〜〜。そりゃそうか!)

Perplexityの特徴と機能

Perplexityは「検索エンジン」と「生成AI」の組み合わせという特徴があるらしい。

  • 検索エンジンとしての機能

    • ってことは、Googleとかの代わりになるんだな。ググる → パプる になると言われているように。でも、Googleは無料で利用できるからなぁ。いつパプルの方がググるを上回るのかが楽しみだ。

    • 検索エンジンなんだけど、Webサイトをただ表示するんじゃなくて、Webページの情報をまとめて、ユーザーの知りたい回答を作ってくれるんだ。もう、複数のサイトを見て自分なりにまとめなくていいんだね。代わりにやってくれるということ。

    • 最新のウェブ情報を取得して回答が生成される(ChatGPTやClaudeは学習用のデータに基づいて回答をするので、データが最新ではないことがあるってことかな)

    • 参照したURLを表示する(ChatGPTやClaudeは学習用データに基づいているのでどのサイトを使ったのかがわからないっぽいな)

    • テキストでの検索だけじゃなくて、画像をアップすれば類似するものを検索してくれたりするらしい。でも、これはGoolgeレンズでもできるかな。

    • 特定のウェブサイト(Reddit、YouTube、学術サイトなど)に絞って検索できるみたい。へ〜。使えそうだな。さすがに有料の情報まではアクセスできないか? → 明確な回答はできないが、含まれる可能性があるらしい。そうなんだ。

    • Copilotを使えば、より精度の高い検索ができるように、追加で質問を投げかけてくれるらしい。例えば「バリ島での1週間の旅行プランを立てたいです。」っていうと、いくつか追加の質問をされる。

  • 検索エンジン "以外" の機能

    • ファイル処理:ファイル(画像、PDFなど)をアップロードして分析や処理をすることができるらしい。

    • 共有機能:コレクション機能は、スレッドをまとめてチームなどに共有することができるそう。チームで情報をまとめていきたいときに使う。例えば、仕事であれば消費者ニーズを調べてコレクションにして共有したり、旅行計画を立てて同行するメンバーとシェアしたり、イベント情報のまとめとシェアに使ったり。

    • テキスト生成:メールの文面を作ったり、レシピを考案したりと、いわゆる生成AIサービスでイメージするようなテキストの生成を行う。Perplexityは、参照した情報源を表示できるので、何を参照したのかがわかりやすい。

他のAIツールとの違い

先ほど、Perplexity = 検索エンジン + 生成AI  と記載した。

◇◇◇

まず、検索機能と生成AIの両方が使えるという意味では、Google BardMicrosoft Bing AIが近い。どう違うのだろうか?

Perplexityが答えるところによると、Google Bardは出典が明示されず、情報源の透明性がない。Microsoft Binng AIは構造化が弱い(自然な回答を作ってくれないイメージ)。また、生成AIの側面としての使い勝手はよくない。つまり、Google BardやMicrosoft Bing AIは、検索の補助的にAI機能を利用するようなイメージなのだろうと勝手に解釈した。Perplexityがなければ、検索の補助としてそれらを使うことがあるかもしれないが、Perplexityの方が便利だな。

◇◇◇

次に、生成AIの側面。ChatGPTやClaudeは生成AIという側面が強い。最新の情報を取り入れた検索をしたい場合はPerplexityを使うことになるだろうが、生成AIという側面では、どのような違いがあるのだろうか?以下はPerplexityにまとめてもらった表だ▼

Perplexity、ChatGPT、Claudeの特徴を比較

一言で言うと、検索をふまえた回答をするのはPerplexity、創作をするにはChatGPT、長文やコンテキストを扱うならClaudeなのだろう。

なんとなくわかってきた気がする。

Perplexityの機能(無料版と有料版の違い)

機能はPerplexityに出力してもらった▼

Perplexityの機能。無料と有料の違い

Pro Searchが使えるようになるのが、有料版の主要機能の一つなのだろう。ただ、Pro Searchとは?Quick Searchとどう違うのか、と言う疑問が湧いたので、再度Perplexityに回答してもらう▼

クイックサーチとプロサーチの違い

細かくてよくわからないな。具体例がほしい。ということで、クイックサーチとプロサーチで実際に試してみた。

プロンプト:昆虫を嫌う人が多いのはなぜかその理由を簡潔にまとめて欲しい

クイックサーチ:
昆虫を嫌う人が多い理由を簡潔にまとめると、以下のようになります:

外見: 多くの昆虫は、人間にとって異質な姿や動きをしており、不快感や恐怖心を抱かせやすい。
衛生観念: 一部の昆虫は病気を媒介したり、食品を汚染したりするため、不衛生なイメージがある。
予測不可能性: 昆虫の素早い動きや飛行は、人間にとって予測が難しく、不安を感じさせる。
文化的要因: 多くの社会で昆虫は害虫や不潔なものとして扱われ、否定的なイメージが形成されている。
個人的経験: 幼少期の悪い経験(刺されたり、驚かされたりしたこと)が、昆虫嫌いの原因となることがある。
本能的反応: 人間の進化の過程で、潜在的な危険を避けるために昆虫に対する警戒心が発達した可能性がある。
メディアの影響: 映画やテレビなどで、昆虫が恐ろしいものとして描かれることが多く、そのイメージが定着している。

これらの要因が複合的に作用し、多くの人が昆虫に対して嫌悪感や恐怖心を抱いていると考えられます。

プロサーチ:
昆虫を嫌う人が多い理由を簡潔にまとめると、以下のようになります:
都市化の影響:
室内で虫を見る機会が増え、生活空間への侵入者として認識される
虫の種類を区別する能力の低下により、無害な虫も危険と判断される
進化的な要因:
病原体回避のための本能的な反応
未知の生物に対する警戒心
文化的・社会的影響:
親や周囲の大人の反応を見て学習する「社会的参照」
メディアなどによる虫の否定的なイメージの形成
個人的経験:
幼少期の悪い経験(刺されたり驚かされたりしたこと)
衛生観念:
虫を不潔や病気の媒介者として認識
予測不可能性:
虫の動きや行動パターンの予測困難さによる不安
知識不足:
虫の生態や役割についての理解不足
これらの要因が複合的に作用し、多くの人が昆虫に対して嫌悪感や恐怖心を抱いていると考えられます。

たしかに、クイックサーチとプロサーチでは回答の中身が違っている。回答の良し悪しはイマイチわからないけど。(なんでこの質問にしたのか)

Perplexityをコンテンツマーケの分野で活用する方法(所要時間:10分)

しまった。ほぼ2時間が経ってしまった。検索ってやはり時間がかかるものだな。

最後に、Perplexityをコンテンツマーケの分野で活用する方法を、Perplexityにテーブル化してもらって今日は終わりにしよう▼

コンテンツマーケティングの分野でPerplexity Proを活用する方法

では、今日はここまで🔥

本音のひとこと
検索は時間がかかる作業だったと認識することができた。

Perplexityを使っていても、質問を深掘りしたり追加の質問が出たりして、「Perplexityの基本的な使い方」を調べるだけで2時間近くもかかってしまったんだもの。それでも、Google検索をするよりは圧倒的に早いな。2倍ぐらいは早いのかな?

ただし、情報が平面的になるような感覚がした。「誰が発信しているか」を知りたいと思ったときには、Perplexityの方がGoogle検索よりもたどり着くのが難しくなってくるかもしれない。(ただ、情報ソースは表示されるので、アクセスしようと思えばできるが)

その情報の出どころはどこなのか。誰の考えなのか、誰の仕事なのか。
そういう視点は意識的に持ちながら、情報に触れる必要がある。

今後、自分の検索行動は以下のようになるだろう。

1. Perplexityで表面的な情報をインプットする
2. 信頼できる人を見つけてその人たちの考えから学ぶ
3. 自分で体験してそこから学ぶ


「信頼できる人にたどり着くための方法」は、まだわからない。
徐々に見つけていこう。

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