複数の生成AIに物理量に関して、３ｘ３の表分類をしてもらってみた

最強だが最難の問題解決手法ともいわれるTRIZ（発明的問題解決の理論）。その最大パーツがTRIZ principleで、「特性パラメータ」の矛盾に対して、「適した発明原理」を提案してくれる。発明原理に続いて、特性パラメータの方を分類分けしようとしている中で、４種の生成AIを使って３ｘ３表にしてみたときの備忘録。

今、「トリーズの矛盾定義」ないし、「トリーズの特性パラメータ」という書籍を書こうとしている。

パラメータが40もあって、６つにカテゴリ分けされてはいるのだけど、なんか直観的に混じっている感じなのと、２次元で表にできそうな気がした。
ラベル分けまではしたのだけど、そこに４０当てはめていくの、ちょっと頭を使うので大変だな・・・
→　そうだ、生成AIに分類分けの原案を作ってもらおう！

縦のラベルに「物理的に存在していて計測できる」
　「概念的だが計測するＳＩ単位系がある」「ＳＩ単位系が無い」 
横のラベルに「静止していても成立する」「動きに関してのもの」「関係性に関してのもの」 
と書いた３ｘ３の表を作ってください。

と、まずは表を作ってもらった上で、40以上あるパラメータを分類してもらった。
それを、Perplexity、ChatGPT、Gemini、Claude.aiの４サービスにやってもらった。

結論から書けば、

・Perplexity→今回一番いい。答えを収束させていくことに強そう。
・ChatGPT→4oになってから「Great！」よりも「怒られない」ことを目指してない？
・Gemini→耳年増で「自分の味」を出そうとしてくる。それがハマると強いが、門外漢なところでも主張して困る
・Claude→凄そうだが、Linuxユーザがベース？？

という感じ。以下、詳細

Perplexityによる出力。

結論から書けば、Perplexityによる出力が一番しっくりきた。

Perplexityによる出力。一番よさげだが、少ない・・・？

とはいえ、よく見ると40よりもずいぶん少ない。自分でも「追加の質問」候補の中に「情報の量はどこに当てはまるべき？」みたいなのを挙げてた（スクショ撮っとくべきだった）
そこで

いくつか入ってないものがあるのでさらに加えて

と言ったら、書き加えてくれた。最初からやってほしいｗ

Perplexityによる出力。付け足してくれた

まだ「情報の量」はないけどね・・・でもスタート地点としては一番優秀でした。（というのがこの後比較すると分かる）

ChatGPT4oによるものは、ちょっと手を抜きすぎ

ChatGPT4oになってから、なんだか「一応、題意は満たしてるから怒られないでしょ？」的な出力を出すようになったのだが、

ChatGPT4oによるものは、右下が多すぎる。ちょっと手を抜きすぎ

もう少し、情報の量とか、修理可能性とか静止しても成立するはず・・・
一応それなりに３ｘ３の中に散らばるイメージで作ったカテゴリ分けなことを感じてほしい（笑）

Geminiは意欲的かと思いきや、我が強い

Geminiによる出力。えーっと人の話（プロンプト）聞いてました？

実は３ｘ３の表を作らせた段階から、以下のように、少し中身を入れるなど、意欲的だったのですが・・・逆に自分で独走したいのかな

表を作らせた時点で、自分なりに中身を入れていた。やるな。

やる気はあるのだけど、改めてみると、運動量とエネルギーが同じ行に無い。個人的には右列の上段と中段は逆転しているイメージ

一番期待のClaudeは、私の環境が想定外？

前のエントリで、見事に図を書いてくれたClaudeは、おそらく頑張ろうとしてくれたのだが、こちらで入っているModuleが不足したらしく、

Claude.aiの結果。ごめん、こちらが期待にこたえられなかった・・・

という結果でした。結論を再掲すると

・Perplexity→今回1番。相変わらず答えを収束させていくことに強そう。
・ChatGPT→4oになってから「Great！」よりも「怒られない」ことを目指してない？
・Gemini→耳年増で「自分の味」を出そうとしてくる。それがハマると強いが、門外漢なところでも主張して困る。。。
・Claude→凄そうだが、Linuxユーザがベース？？　表示できず

でも、そもそもの分類分けについて相談できる気もするので、また半年後や１年後にも同様のをやってみようかな。