この2年ほどで、AIはすっかり身近な存在となった。
「一度も触れたことがない」という人は、もはや少数派になりつつある。
私も当然、AIを様々な場面で利用している。
ブログ執筆の補助、事業の相談相手、さらに「今日の夕飯、何にする？」まで。
だが、これほどまでAIを使っているはずなのに、昨日までの私は「ある病」にかかっていた。
その病とは、「AIなんて、どのモデルも同じだ」という思い込みだ。
違う会社のAIであれば、それぞれ違う特徴があるのは理解している。
その一方で、同じ会社のAIで展開されているモデル間の違いについては注意を払っていなかった。
結果として、コスト削減のために、深く考えることなく中程度のモデルを選んでいたのだ。
ある「スキル」との出会い
先月の終わりから、私は主に使うAIをGeminiからClaudeに切り替えた。
理由はいくつかあるのだが、その中の一つが「スキル」の存在だ。
Claudeでなければ使えないわけではないものの、やはり「スキル」と言えばClaudeと密接な関係がある。
しばらくは時流を見ていたのだが「今後、AI活用にはスキル導入が欠かせないだろう」と判断して、Claudeを主な利用AIに据えたのだ。
10日ほどはチャットでの利用を通じて、ClaudeというAIの特徴をつかむことに費やした。
これまでに利用してきたChatGPT、Geminiとの違いも概ね把握し、「これからどうしようか」と思った時に、その「スキル」は現れたのだ。
このスキルの機能は、マーケティング施策の策定。
他人が制作したものを、ワンコインほどで購入した。
きっかけは、ほんの小さな違和感だった
購入者サイトを確認しながら、Claude Codeを使ってスキルをインストールした。
Claude Codeの利用も、この時が初体験だ。
インストールが終わり、いよいよ私が初めてスキルを使う瞬間が来た。
入力した言葉は、これだ。
「〇〇について、マーケティングの施策を立ててください」
現状を確認するアンケートが表示されたので回答し、あとはスキルからの返事を待つばかりとなった。
だが、Claude Codeから出力された文章は、平凡な内容だったのだ。
誤解を恐れずに言うならば、「この程度の内容であれば、課題だということは分かっている」
わざわざスキルを購入し、Claude Codeを使った結果としては納得できないものでしかなかった。
その次の瞬間、私の脳裏に、あるひらめきが降ってきた。
「モデル、変えてみたらどうなるだろうか？」
問題なのはスキルの品質ではなく、私が使っているモデルなのでは、という疑問だった。
モデルに着目してみた
出力された結果に不満を感じ、その後、すぐに「モデル」という変数に気づいた。
すぐに試すことができる項目なので、さっそくモデルを高機能なものに切り替えた。
そうしたところ、これまでとはまるで違う、詳細で細かい点にまで配慮が行き届いた出力へと変わったのだ。
これまで軽自動車に乗っていたのに、スポーツカーに乗り換えたかのような感覚だ。
スキルを使い始める前の私は、モデルの存在を無視していた。
「どうせ切り替えても同じだし、トークン消費が増えて損するだけだ」
だが、実際は違った。
モデルを切り替える。
たったそれだけの選択で、AIの性能が一気に向上したのだ。
モデル切り替えの裏側にあった、私の歪み
私がモデルの切り替えを排除していた背景には、高性能なモデルを使うことによる出費の増加があった。
どのAIも性能の高いモデルを使うにはさらに多くのトークンを必要とする。
場合によっては、高機能モデルの利用そのものに、追加の費用が求められることもあるのだ。
この仕組みを知って以来、AIを利用する際の「憲法」として私はこの条文を追加した。
「トークンを極力、節約し、月額料金以外の課金を発生させない」
目先のお金を惜しみ、快適になる「かもしれない」可能性を手放し続けていたのだ。
この憲法は、この度のスキル導入から始まった一連の体験により、廃棄処分とした。
ほんの少しの金銭を節約することで得られる満足よりも、将来の可能性を捨て去る危険性を重視したのだ。
