概要: 本レポートは、4つの人気AIチャットツール – OpenAIのChatGPT、AnthropicのClaude、GoogleのGemini (Bard)、およびオープンソースLLM（例：LLaMAベースのモデル）についてのRedditの議論を分析します。各ツールに対するユーザーが報告する一般的な問題点、最も頻繁にリクエストされる機能、満たされていないニーズやサービスが不十分と感じるユーザーセグメント、開発者、一般ユーザー、ビジネスユーザー間の認識の違いを要約します。これらのポイントを説明するために、Redditスレッドからの具体例や引用も含まれています。

ChatGPT (OpenAI)​

一般的な問題点と制限​

• 限られたコンテキストメモリ: 主な不満は、ChatGPTが長い会話や大きな文書を扱う際に以前の詳細を忘れてしまうことです。ユーザーは頻繁にコンテキストの長さの制限（数千トークン）に達し、情報を切り詰めたり要約したりしなければなりません。あるユーザーは「コンテキストウィンドウのサイズを増やすことが最大の改善になるだろう…これが私が最も直面する制限です」と述べています。コンテキストが超過すると、ChatGPTは初期の指示や内容を忘れ、セッション中に品質が低下することがあります。

• GPT-4のメッセージ制限: ChatGPT Plusユーザーは、GPT-4の使用に25メッセージ/3時間の制限があることを嘆いています（2023年時点の制限）。この制限に達すると待たなければならず、作業が中断されます。ヘビーユーザーはこの制限を大きな問題点と感じています。

• 厳しいコンテンツフィルター（「ナーフ」）: 多くのRedditユーザーは、ChatGPTが過度に制限的になり、以前のバージョンで処理できたリクエストを拒否することが多いと感じています。非常に多くの票を集めた投稿では、「最近は何を頼んでも『申し訳ありませんが、お手伝いできません』という返答が返ってくる…どうしてこんなに役に立たないツールになったのか？」と不満を述べています。ユーザーは、ChatGPTが自分のテキスト（例：ログイン情報）を再フォーマットすることを拒否する例を挙げています。支払いをしている加入者は、「ユーザーが『悪いこと』をするかもしれないという漠然とした考えが、結果を表示しない理由になるべきではない」と主張しています。

• 幻覚とエラー: 高度な能力を持つにもかかわらず、ChatGPTは誤った情報や作り話を自信を持って生成することがあります。あるユーザーは、モデルが「ダウングレードされた」と疑っており、以前は正確に計算できたNPVやIRRのような指標が、更新後は「多くの間違った答えを得ている…修正後でも間違った答えを出し続ける」と述べています。このような予測不可能な不正確さは、事実の正確性が求められるタスクに対する信頼を損ないます。

• 不完全なコード出力: 開発者はしばしばChatGPTをコーディングの助けとして使用しますが、解決策の一部を省略したり、長いコードを切り詰めたりすることがあると報告しています。あるユーザーは、ChatGPTが「コードを省略し、役に立たないコードを生成し、必要なことをうまくできない…省略されたコードが多すぎて、解決策を統合する方法がわからない」と述べています。これにより、ユーザーは追加のプロンプトを使用して残りを引き出すか、手動で答えをつなぎ合わせる必要があります。

• パフォーマンスと稼働時間の懸念: ChatGPTの個々のユーザーに対するパフォーマンスが、企業の使用が増えるにつれて低下しているという認識があります。ある不満を持つPlus加入者は、「企業に帯域幅と処理能力を割り当て、ユーザーからそれを剥ぎ取っていると思う。それはサブスクリプションのコストを考えると耐え難い」と述べています。ピーク時の停止や遅延が報告されており、ワークフローを中断させることがあります。

よくリクエストされる機能や改善​

• 長いコンテキストウィンドウ/メモリ: 最もリクエストされる改善は、より大きなコンテキストの長さです。ユーザーは、リセットなしで長い会話をしたり、大きな文書をフィードしたりしたいと考えています。多くの人が、ChatGPTのコンテキストをGPT-4の32Kトークン能力（現在APIで利用可能）に合わせるか、それ以上に拡張することを提案しています。あるユーザーは、「GPTはコンテキストがあるときに最も優れており、初期のコンテキストを覚えていないときにイライラする…コンテキストPDFの噂が本当なら、私の問題は基本的にすべて解決する」と述べています。文書をアップロードしたり、個人データをリンクしたりする機能に対する需要が高く、ChatGPTがセッション全体でそれらを覚えて参照できるようにしたいと考えています。

• ファイル処理と統合: ユーザーは頻繁に、ChatGPTにファイルやデータを簡単にフィードする方法を求めています。議論の中で、人々は「Googleドライブをコピーして貼り付け、それが機能するようにしたい」と述べたり、ChatGPTが個人ファイルから直接コンテキストを取得するプラグインを求めたりしています。一部のユーザーは（PDFリーダープラグインやGoogleドキュメントのリンクなどの）回避策を試みましたが、エラーや制限について不満を述べています。あるユーザーは理想的なプラグインを「リンクリーダーのように機能するが、個人ファイル用…会話で使用するドライブの部分を選択できる…それが私のGPT-4に関するすべての問題を解決する」と説明しています。要するに、外部知識（トレーニングデータを超えて）に対するより良いネイティブサポートが人気のリクエストです。

• 有料ユーザーのスロットリングの削減: 多くのPlusユーザーがGPT-4のメッセージ制限に達するため、より高い制限や無制限アクセスのためのオプションを求めています。25メッセージの制限は任意であり、集中的な使用を妨げると見なされています。人々は、長い問題解決セッションが中断されないように、使用ベースのモデルやより高い制限を好みます。

• 「検閲なし」またはカスタムモデレーションモード: 一部のユーザーは、特に自分自身のためにChatGPTを使用する際に、コンテンツフィルターの厳しさを切り替える能力を望んでいます（公開コンテンツではなく）。彼らは「研究」または「検閲なし」モードが警告を出すが、厳しい拒否をしないようにすることで、より自由に探求できると感じています。あるユーザーは、支払いをしている顧客がそれをツールと見なし、「私は[それ]にお金を払っている」と信じていると述べています。彼らは、境界線上のクエリでも答えを得るオプションを望んでいます。OpenAIは安全性をバランスさせる必要がありますが、これらのユーザーは、プライベートチャットでポリシーを緩和するためのフラグや設定を提案しています。

• 事実の正確性と更新の改善: ユーザーは一般的に、より最新の知識と幻覚の減少を求めています。ChatGPTの知識カットオフ（以前のバージョンでは2021年9月）は、Redditで頻繁に取り上げられる制限でした。OpenAIはその後、ブラウジングとプラグインを導入し、一部のユーザーはそれを活用していますが、他のユーザーは単にベースモデルが新しいデータでより頻繁に更新されることを求めています。特に数学やコーディングのような分野での明らかなエラーを減らすことは、継続的な願いです。ChatGPTがエラーを犯したときにフィードバックを提供し、モデルの改善を期待する開発者もいます。

• より良いコード出力とツール: 開発者は、コンテンツを省略しない改善されたコードインタープリターや、IDEやバージョン管理との統合などの機能をリクエストしています（OpenAIのコードインタープリタープラグインは「高度なデータ分析」の一部として受け入れられました）。それでも、ユーザーはコード生成におけるより細かい制御を要求することが多いです：たとえば、長くても完全でフィルターされていないコードを出力するオプションや、AIがエラーを犯した場合にコードを簡単に修正するメカニズムなどです。基本的に、ChatGPTが信頼できるコーディングアシスタントのように振る舞い、答えを洗練するために複数のプロンプトを必要としないようにしたいと考えています。

• 持続的なユーザープロファイルやメモリ: ある改善点として、ChatGPTがセッションをまたいでユーザーに関する情報を記憶することが挙げられます（同意を得た上で）。たとえば、ユーザーの書き方やソフトウェアエンジニアであることを毎回新しいチャットで再度述べる必要がないようにすることです。これはAPIの微調整や「プロファイル」機能に結びつく可能性があります。ユーザーは現在、重要なコンテキストを新しいチャットに手動でコピーしていますが、個人の好みを記憶するための組み込みメモリがあれば時間を節約できます。

不十分なニーズやユーザーセグメント​

• 長い文書を持つ研究者や学生: ChatGPTに長い研究論文や本、大規模なデータセットを分析させたい人々は不十分なサービスを受けています。現在の制限により、テキストを分割したり要約に頼ったりする必要があります。このセグメントは、より大きなコンテキストウィンドウや長い文書を処理する機能から大いに恩恵を受けるでしょう（トークン制限を回避しようとする多くの投稿が証明しています）。

• 制限を超えた創造的なストーリーテリングやロールプレイを求めるユーザー: ChatGPTはしばしば創造的な執筆に使用されますが、一部のストーリーテラーは、モデルが長い物語の初期のプロットポイントを忘れたり、成人向け/ホラーコンテンツを拒否したりすることに制約を感じています。彼らは物語を続けるために代替モデルやハックを使用します。これらの創造的なユーザーは、長いメモリを持ち、フィクションの暴力や成熟したテーマに対してもう少し柔軟なChatGPTのバージョンによってより良くサービスされるでしょう（合理的な範囲内で）。あるフィクション作家は、AIがストーリーを見失うと、「正確な形式やコンテキストを思い出させなければならない…2つ前のプロンプトでは素晴らしかったのに、今はAIを追いつかせなければならない」と述べています。

• パワーユーザーとドメインエキスパート: 特定の分野（金融、エンジニアリング、医学）の専門家は、特に最近の開発に関する質問の場合、ChatGPTの回答がその分野での深さや正確性に欠けることがあります。これらのユーザーは、より信頼性のある専門知識を求めています。一部はAPIやカスタムGPTを通じて微調整を試みています。微調整できない人々は、信頼できるデータベースを埋め込んだChatGPTのドメイン固有バージョンやプラグインを高く評価するでしょう。デフォルトの形では、ChatGPTは高度に正確で分野特有の情報を必要とするユーザーに不十分なサービスを提供しているかもしれません（彼らはしばしばその作業を二重に確認する必要があります）。

• 検閲されていないまたはエッジケースのコンテンツを必要とするユーザー: 少数のユーザー（セキュリティシナリオをテストするハッカー、極端なフィクションの作家など）は、ChatGPTのコンテンツ制限が彼らのニーズに対してあまりにも制限的であると感じています。彼らは現在、公式製品では不十分なサービスを受けています（特定のコンテンツを明示的に避けるため）。これらのユーザーはしばしばプロンプトを脱獄させたり、オープンソースモデルを使用して望む回答を得ることを試みます。これはOpenAIの意図的なギャップです（安全性を維持するため）、しかしそれはそのようなユーザーが他の場所を探すことを意味します。

• プライバシーを重視する個人や企業: 一部のユーザー（特に企業環境で）は、プライバシーの懸念からChatGPTに機密データを送信することに不安を感じています。OpenAIはAPIデータをトレーニングに使用しないポリシーを持っていますが、ChatGPTのウェブUIは歴史的にそのような保証を提供していませんでした（オプトアウト機能が追加されるまで）。機密データを扱う企業（法律、医療など）は、ChatGPTを完全に活用できないと感じることが多く、独自のホストソリューションを構築しない限り、彼らのニーズは不十分なままです。たとえば、あるRedditユーザーは、プライバシーの理由で自社がローカルLLMに移行したと述べています。オンプレミスまたはプライベートインスタンスのChatGPTが利用可能になるまで、このセグメントは慎重であり、または小規模な専門ベンダーを使用しています。

ユーザータイプによる認識の違い​

• 開発者/技術ユーザー: 開発者は、ChatGPTの最大の支持者であり、最も厳しい批評家でもあります。彼らはそのコードの説明、ボイラープレートの生成、デバッグの支援能力を愛しています。しかし、彼らは長いコンテキストとコードの正確性における制限を鋭く感じています。ある開発者は、ChatGPTが「役に立たないコードを生成し、重要な部分を省略するようになった」と不満を述べ、「怠けるなと言いたくない – 完全な結果を求めているだけだ」と述べています。開発者は、モデルの更新後の品質の微妙な変化にも気づき、コーディング能力の「ナーフ」や低下を感じたときにRedditで非常に声を上げています。また、彼らは限界を押し広げる（複雑なプロンプトを構築し、ツールを連鎖させる）ので、拡張されたコンテキスト、メッセージ制限の少ない、コーディングツールとのより良い統合などの機能を切望しています。要するに、開発者はChatGPTを日常のタスクをスピードアップするために価値を見出していますが、論理やコードのエラーを指摘するのが早いです – 彼らはそれをまだ監督が必要なジュニアアシスタントと見なしています。

• カジュアル/一般ユーザー: よりカジュアルなユーザー – 一般的な知識、アドバイス、または楽しみを求める人々 – はしばしばChatGPTの能力に驚嘆しますが、彼らにも不満があります。一般的なカジュアルユーザーの不満は、ChatGPTが彼らにとって無害に思えるリクエストを拒否することがあることです（おそらくポリシールールに引っかかっている）。あるスレッドの元投稿者は、「問題があるはずのないプロンプトを書いたときに拒否されると非常に腹が立つ」と述べています。カジュアルユーザーはまた、知識のカットオフに遭遇することがあります（ボットが非常に最新のイベントを処理できないことを発見する）し、時にはChatGPTが明らかに間違った答えを与えることに気づくこともあります。開発者とは異なり、彼らはAIを常に二重にチェックするわけではないため、間違いに基づいて行動すると失望することがあります。ポジティブな面では、多くのカジュアルユーザーは、ChatGPT Plusの高速な応答とGPT-4の改善された出力が月額20ドルの価値があると感じています – ただし、「拒否」問題や他の制限が経験を損なわない限り。彼らは一般的に役立つ、万能のアシスタントを求めており、ChatGPTがポリシー声明で応答したり、簡単な答えを得るために複雑なプロンプトを必要とするときにイライラすることがあります。

• ビジネス/プロフェッショナルユーザー: ビジネスユーザーはしばしば生産性と信頼性の観点からChatGPTにアプローチします。彼らはメールの草案作成、文書の要約、アイデアの生成を迅速に行えることを評価しています。しかし、彼らはデータセキュリティ、一貫性、ワークフローへの統合について懸念しています。Redditでは、プロフェッショナルがChatGPTをOutlookやGoogle Docsなどのツールに組み込むことを望んでいると議論しています。OpenAIが企業クライアントにサービスを提供するためにピボットするにつれて、製品の焦点がシフトしているように感じると指摘する人もいます：無料または個々のユーザーエクスペリエンスがわずかに劣化した（たとえば、遅くなったり「賢くなくなった」）と感じることがありますが、これは企業が大規模なクライアントにサービスを提供するためにスケールアップしたためです。それが真実であるかどうかにかかわらず、それは認識を強調しています：ビジネスユーザーは信頼性と優先サービスを望んでおり、個々のユーザーは今や二級市民であると心配しています。さらに、プロフェッショナルは正確な出力を必要としています – 派手で間違った答えは答えがないよりも悪いことがあります。したがって、このセグメントは正確性に敏感です。彼らにとって、長いコンテキスト（契約書の読み取り、コードベースの分析）や稼働時間の保証などの機能は重要です。彼らはコンプライアンスとプライバシー要件が満たされれば、プレミアムサービスレベルにもっと支払う可能性があります。一部の企業は、オンプレミスの展開やITポリシーを満たすために厳格なデータ処理ルールを持つOpenAIのAPIを使用することさえ検討しています。

Claude (Anthropic)​

一般的な問題点と制限​

• 使用制限とアクセス制限: Claudeは強力なモデル（Claude 2）を無料で提供することで称賛されましたが、ユーザーはすぐに使用制限（特に無料ティアで）に直面しました。一定数のプロンプトや大量のテキストを超えると、Claudeは「申し訳ありませんが、今はこの会話を終了する必要があります。後で戻ってきてください」と言うことがあります。このスロットリングは、Claudeを拡張コーディングやライティングパートナーとして扱うユーザーをイライラさせます。Claude Pro（有料）ユーザーでさえ、「無制限の時間は保証されていない」とあるユーザーが指摘しています。制限に達すると、「後で戻ってきてください」というメッセージが表示されます。さらに、Claudeは長い間公式に地理的に制限されていました（最初は米国/英国のみで利用可能）。国際的なユーザーは、VPNやサードパーティプラットフォームを使用してアクセスする必要があり、不便でした。これにより、多くの非米国ユーザーはアクセスが広がるまで取り残されたと感じました。

• 非常に大きな入力での軌道逸脱傾向: Claudeの目玉機能は100kトークンのコンテキストウィンドウで、非常に長いプロンプトを可能にします。しかし、数万トークンをClaudeに詰め込むと、応答が集中しなくなることに気づいたユーザーもいます。「100kは非常に便利ですが、指示に適切に従わず、軌道を逸脱すると、それほど役に立たない」とあるユーザーは観察しました。これは、巨大なコンテキストを持つと、Claudeがドリフトしたり、話が脱線したりすることを示唆しています。これは、コンテキストを極限まで押し進めることに固有の制限であり、モデルは多くを保持しますが、どの詳細が最も関連性があるかを「忘れる」ことがあり、軽微な幻覚やオフトピックの脱線を引き起こします。

• 指示に対する不一致なフォーマットまたは従順性: サイドバイサイドの比較では、Claudeが特定の指示に従う方法で予測不可能であると感じるユーザーもいます。たとえば、Claudeは*「インタラクションでより人間らしい。しかし、システムメッセージにはあまり厳密に従わない。」*と説明されています。これは、固定フォーマットを与えたり、非常に厳格なペルソナを与えたりすると、ClaudeがChatGPTよりも逸脱する可能性があることを意味します。決定論的な出力（JSONフォーマットや特定のスタイルなど）に依存する開発者は、Claudeが余分なコメントを挿入したり、テンプレートに厳密に従わない場合にフラストレーションを感じることがあります。

• コンテンツ制限と拒否: ChatGPTほど頻繁には批判されませんが、Claudeの安全フィルターも話題になります。Anthropicは、倫理的ガイドラインに従うAIを持つことに重点を置いてClaudeを設計しました。ユーザーは一般的にClaudeが幅広いトピックを議論することを認めていますが、ChatGPTが許可するかもしれないリクエストをClaudeが拒否する場合があります。たとえば、あるRedditユーザーは「ChatGPTは道徳的な制限が少ない…どの条件にどのガスマスクが適しているかを説明するが、Claudeは拒否する」と述べています。これは、Claudeが特定の「センシティブ」なアドバイス（おそらく潜在的に危険なガイダンスとして扱う）についてより厳格である可能性があることを示唆しています。別のユーザーは、遊び心のあるロールプレイシナリオ（「エイリアンに誘拐されたふりをする」）を試みましたが、Claudeは拒否し、GeminiとChatGPTは参加しました。したがって、Claudeにはユーザーがより許容的であると期待するフィルターがあります。

• マルチモーダル機能の欠如: ChatGPT（2023年後半にはGPT-4 Visionで画像理解を獲得した）とは異なり、Claudeは現在テキストのみです。Redditユーザーは、Claudeが画像を分析したり、自分でウェブを直接閲覧したりできないことに注意しています。これは「痛点」ではありません（Anthropicはこれらの機能を宣伝していません）が、競合他社と比較した制限です。ダイアグラムやスクリーンショットを解釈するAIを望むユーザーは、Claudeを使用できませんが、ChatGPTやGeminiはそれを処理できるかもしれません。同様に、現在の情報を取得するには、Claudeをサードパーティツール（たとえば、Poeや検索エンジン統合）を介して使用する必要があります。Claudeには公式のブラウジングモードがないためです。

• 軽微な安定性の問題: 一部のユーザーは、特定のプロンプトでClaudeが時折繰り返しやループに陥ることを報告しています（ただし、これは一部の小さなモデルよりも一般的ではありません）。また、Claudeの初期バージョンは時折応答を早期に終了したり、大量の出力に時間がかかることがあり、軽微な煩わしさと見なされることがありますが、Claude 2は速度が改善されました。

よくリクエストされる機能や改善​

• より高いまたは調整可能な使用制限: RedditのClaudeファンはしばしばAnthropicに会話制限を引き上げるよう求めています。彼らは100kコンテキストを最大限に活用したいと考えており、人工的な停止に達したくありません。一部のユーザーは、有料のClaude Proでさえ、大幅に多くのトークンを1日に許可するべきだと提案しています。他のユーザーは、「100k拡張モード」のオプションを提案しました – たとえば、「Claudeは2倍の使用制限で100kコンテキストモードを持つべきだ」 – おそらくサブスクリプションがヘビーユーザーのために拡張アクセスを提供するかもしれません。要するに、加入者のためにChatGPTの無制限（または高キャップ）使用に匹敵するプランに対する需要があります。

• 長いコンテキストのナビゲーションの改善: 100kトークンを持つことは画期的ですが、ユーザーはClaudeがそのコンテキストをよりよく活用することを望んでいます。1つの改善点は、Claudeが情報を優先順位付けする方法を改善し、軌道を逸脱しないようにすることです。Anthropicは、プロンプトが巨大な場合にモデルのプロンプト遵守を改善することができます。Redditの議論は、ユーザーが「ピン留め」できるようにする技術を提案しています。入力の一部をセグメント化または要約するツールも、Claudeが大きな入力をより一貫して処理するのに役立ちます。要するに、ユーザーはClaudeに本全体をフィードする可能性を愛しています – 彼らはそれが鋭敏であり続けることを望んでいます。

• プラグインやウェブブラウジング: 多くのChatGPTユーザーはプラグインに慣れており（たとえば、ブラウジング、コード実行など）、Claudeにも同様の拡張性を持つことを望んでいます。一般的なリクエストは、Claudeが公式のウェブ検索/ブラウジング機能を持ち、オンデマンドで最新情報を取得できるようにすることです。現在、Claudeの知識は主に静的です（2023年初頭までのトレーニングデータと一部の更新）。Claudeがウェブをクエリできれば、その制限が軽減されます。同様に、Claudeがサードパーティツール（計算機やデータベースコネクタなど）を使用できるプラグインシステムは、パワーユーザーにとってのユーティリティを拡大する可能性があります。これはClaudeが欠いている機能であり、RedditユーザーはChatGPTのプラグインエコシステムが特定のタスクで優位性を持っているとしばしば言及しています。

• マルチモーダル入力（画像や音声）: 一部のユーザーは、Claudeが画像入力をサポートしたり、画像を生成したりするかどうかを疑問に思っています。GoogleのGeminiやOpenAIのGPT-4はマルチモーダル機能を持っているため、競争力を維持するためにAnthropicがこれを探求することを期待しています。頻繁にリクエストされるのは、「Claudeに分析するためのPDFや画像をアップロードできますか？」 現在のところ答えはノーです（他の場所で画像をテキストに変換する回避策を除いて）。画像からテキスト（OCRと説明）への変換を許可するだけでも、多くの人がワンストップアシスタントを望んでいることを満たすでしょう。これは希望リストにありますが、2025年初頭の時点でAnthropicはこれに類似したものを発表していません。

• 微調整やカスタマイズ: 高度なユーザーや企業は、Claudeを独自のデータで微調整したり、カスタムバージョンを取得したりできるかどうかを尋ねることがあります。OpenAIは一部のモデル（GPT-4ではまだですが、GPT-3.5では）に微調整を提供しています。Anthropicは以前にClaude 1.3の微調整インターフェースをリリースしましたが、Claude 2では広く宣伝されていません。Redditユーザーは、会社の知識や個人の書き方にClaudeをトレーニングできるかどうかを問い合わせています。これを行う簡単な方法（プロンプトインジェクションを毎回行う以外に）が非常に歓迎されるでしょう。Claudeを特定の知識ベースやペルソナを覚えるパーソナライズされたアシスタントに変えることができるかもしれません。

• より広い利用可能性: 非米国ユーザーはしばしばClaudeが公式に彼らの国で開始されることをリクエストしています。カナダ、ヨーロッパ、インドなどからの投稿は、ClaudeのウェブサイトをVPNなしで使用できるようになる時期や、Claude APIがより広く開放される時期を尋ねています。Anthropicは慎重ですが、需要はグローバルです – 多くの人にとっての改善は単に「もっと多くの人が使用できるようにする」ことです。同社のアクセス拡大の段階的な進展はこれに部分的に対処しています。

不十分なニーズやユーザーセグメント​

• 国際的なユーザーベース: 前述のように、Claudeの主なユーザーベースは長い間地理的に制限されていました。これにより、多くの潜在的なユーザーが不十分なサービスを受けました。たとえば、Claudeの100kコンテキストに興味を持つドイツの開発者は、公式な使用方法がありませんでした。回避策は存在します（サードパーティプラットフォーム、またはVPN + サポートされている国での電話確認）が、これらの障壁により、国際的なカジュアルユーザーは事実上締め出されました。それに対して、ChatGPTはほとんどの国で利用可能です。そのため、非米国の英語話者、特に非英語話者は、Claudeの限定的な展開によって不十分なサービスを受けています。彼らは単にアクセスの問題でChatGPTやローカルモデルに依存しているかもしれません。

• 厳密な出力フォーマットを必要とするユーザー: 前述のように、Claudeは時折応答に自由を取ります。非常に構造化された出力（アプリケーション用のJSONや特定のフォーマットに従う回答など）を必要とするユーザーは、ChatGPTよりもClaudeを信頼できないと感じるかもしれません。これらのユーザー – しばしばAIをシステムに統合する開発者 – は、Claudeが「厳密モード」を許可したり、指示に対する遵守を改善したりすれば、より良くサービスされる可能性があります。彼らは現在、そのようなタスクにはClaudeを避け、フォーマットをより厳密に守ることで知られているモデルを使用するかもしれません。

• カジュアルなQ&Aユーザー（創造的なユーザーに対して）: Claudeは創造的なタスクでしばしば称賛されます – 流れるような、人間らしいプローズや思慮深いエッセイを生成します。しかし、一部のユーザーは、単純な質問応答や事実のクエリに対して、Claudeが簡潔さが求められる場合に冗長な回答をすることに注意しています。ChatGPTとClaudeを比較したユーザーは、ChatGPTが簡潔で箇条書きにする傾向があるのに対し、Claudeはデフォルトでより物語的な回答をすることが多いと述べています。単に迅速な事実の回答を求めるユーザー（「Xの首都とその人口は？」）は、Claudeが少し間接的であると感じるかもしれません。これらのユーザーは、正確な検索や簡潔なモデルのようなものによってより良くサービスされるでしょう。Claudeは求められればそれを行うことができますが、そのスタイルは簡潔なQ&Aの期待に合わないかもしれません。このセグメントは他のツール（Bing ChatやGoogleなど）に移行する可能性があります。

• 安全性が重要なユーザー: 逆に、非常に慎重に安全性を守る必要があるユーザー（たとえば、学生とAIを使用する教育者や、出力のリスクをゼロにしたい企業顧客）は、Claudeの整合性をプラスと見なすかもしれませんが、ChatGPTも非常に整合性があり、より多くの企業機能を持っているため、これらのユーザーは特にClaudeを選ぶことはないかもしれません。これは小さなセグメントですが、Claudeがまだ明確に捕らえていないと言えるかもしれません。彼らはClaudeの安全策を増やす簡単な方法や、その「思考の連鎖」を見る方法がない（Anthropicは内部的に憲法AIアプローチを持っていますが、エンドユーザーはその直接的なインターフェースを持っていません。Claudeの一般的に丁寧なトーンを除いて）。

• 非英語話者（出力の質）: Claudeは主に英語でトレーニングされました（ほとんどの大規模LLMと同様）。一部のユーザーは他の言語でテストしましたが、多くの言語で応答することができますが、質は異なる場合があります。たとえば、フランス語やヒンディー語で非常に微妙な回答を求めるユーザーがいる場合、Claudeの能力はChatGPTほど細かく調整されていない可能性があります（GPT-4は多言語パフォーマンスで強力であり、特定のベンチマークで他のモデルよりも高いことが多い）。主に英語以外の言語で会話するユーザーは、Claudeの流暢さや正確性がわずかに劣ると感じるかもしれません。このセグメントは、Anthropicが多言語トレーニングを優先事項として公に強調していないため、ある程度不十分にサービスされています。

ユーザータイプによる認識の違い​

• 開発者/技術ユーザー: Redditの開発者は、特にClaude 2 / Claude 3.5をコーディングタスクで称賛しています。2024年後半の認識の変化は注目に値します：多くの開発者がプログラミング支援においてClaudeをChatGPTよりも好むようになりました。彼らは*「コーディングにおいて驚異的」なパフォーマンスと、一度に大きなコードベースを処理できる能力を挙げています。たとえば、あるユーザーは「Claude Sonnet 3.5はコードで作業するのにChatGPTよりも優れている（分析、生成）」と書いています。開発者は、Claudeがプロジェクトコードやログの大部分を取り込み、一貫した分析や改善を生成できることを評価しています。これは巨大なコンテキストのおかげです。しかし、彼らはまたその癖にも気づいています – たとえば、時折会話のフラフを注入したり、仕様に厳密に従わないことがあります。バランスとして、多くの開発者はChatGPTとClaudeの両方を手元に置いています：1つは厳密なステップバイステップのロジック（ChatGPT）用、もう1つは広範なコンテキストと共感的な理解（Claude）用です。「1つを選ばなければならないならClaudeを選ぶ」*と述べたコメントは、日常的に2つを比較した後の非常に肯定的な認識を示しています。これは、特にブレインストーミング、コードレビュー、アーキテクチャの提案などのユースケースで、上級ユーザーの間で非常に肯定的な認識を示しています。開発者からの唯一の一般的な不満は、Claudeをハードに押すときに使用制限に達することです（たとえば、50Kトークンのプロンプトをフィードしてリポジトリ全体を分析する）。要するに、開発者はClaudeを非常に強力なツールと見なしています – 一部のケースではChatGPTよりも優れている – が、利用可能性とフォーマットの予測不可能性によってのみ制約されています。

• カジュアル/非技術ユーザー: Claudeを試したカジュアルユーザーは、親しみやすく、明確であるとコメントすることが多いです。Claudeのスタイルは会話的で、丁寧で、詳細です。ChatGPTと比較した新しいユーザーは、「Claudeはより共感的で、会話のトーンに従う…ChatGPTは箇条書きにすることが多すぎる」と観察しました。この人間らしい温かさは、創造的な執筆、アドバイス、または情報を求めるためのチャットにClaudeを使用する人々にとって魅力的です。一部の人はClaudeを「性格」を持つ「思いやりのある」存在として擬人化さえしています。カジュアルユーザーはまた、Claudeの無料バージョンがサブスクリプションなしでGPT-4レベルの知性にアクセスできることを好んでいます（少なくともレート制限まで）。その一方で、カジュアルユーザーはClaudeが特定のトピックで拒否することに遭遇し、その理由を理解できないことがあります（Claudeは謝罪的にしかし断固として表現します）。カジュアルユーザーが境界線上の質問をしてClaudeから拒否された場合、彼らはそれを能力が低いまたは制約が多すぎると認識するかもしれませんが、それがポリシースタンスであることに気づいていないかもしれません。もう一つの側面は、Claudeが認知度を欠いていることです – 多くのカジュアルユーザーはAIコミュニティに関与していない限り、試してみることを知らないかもしれません。試してみた人は一般的に「人と話しているようだ」と感じることが多いです。彼らはClaudeの出力の質とトーンに非常に満足していますが、利用可能性（特定のアプリや地域で使用する必要がある）や時折の「できません」な瞬間に関する混乱やフラストレーションがあります。

• ビジネス/プロフェッショナルユーザー: Claudeに対するビジネスの認識は、公開されたRedditからは少し把握しにくいですが、いくつかの傾向が浮かび上がります。まず、AnthropicはClaudeをよりプライバシー重視で企業契約に応じる姿勢を示しています – これはOpenAIに対するデータの懸念を抱える企業にアピールします。実際、Redditの議論では、ClaudeがSlackやNotionのようなツールでアシスタントとして統合されていることが言及されています。これらの統合を使用したプロフェッショナルは、Claudeがエンジンであることに気づかないかもしれませんが、気づいたときには、その書き方や長い企業文書を消化する能力を好意的に比較します。たとえば、チームが長い四半期報告書をClaudeにフィードし、適切な要約を得ることができる – ChatGPTの小さなコンテキストでは難しいことです。ただし、ビジネスユーザーは特定のエコシステム機能の欠如にも気づきます。たとえば、OpenAIはシステムメッセージの制御や関数呼び出しなどをAPIで提供していますが、Anthropicはそれに対するサポートが限られています。ビジネスソリューションを開発している開発者は、Claudeは会話でより操縦可能であるが、ChatGPTはより堅固である… [しかし] ChatGPTは非常に役立つウェブアクセスを持っていると述べています。これは、ビジネスユーザーが必要とする研究やデータ検索タスクにおいて、ChatGPTが直接情報を取得できるのに対し、Claudeは別のステップを必要とすることを示唆しています。全体として、ビジネスユーザーはClaudeを非常に有能なAIと見なしています – 特に内部分析タスクにおいて優れている場合がありますが、統合の面でまだ機能が豊富ではないかもしれません。コストも別の要因です：ClaudeのAPIの価格設定と条件はOpenAIほど公開されておらず、Redditの一部のスタートアップはClaudeの価格や安定性について不確実性を示しています。要するに、プロフェッショナルはClaudeの能力を尊重しています（特に高レベルの指示に従い、大きな入力を要約する信頼性において）が、統合、サポート、グローバルな利用可能性の面でどのように進化するかを注視しています。より確立されたChatGPTに完全に切り替える前に、まだClaudeを監視しています。

Google Gemini (Bard)​

一般的な問題点と制限​

• 不正確または「愚かな」応答: GoogleがGemini搭載のBardアップグレードを開始したとき、Redditにフィードバックの洪水が現れ、その多くは否定的でした。ユーザーは、GeminiがChatGPTと比較して基本的なQAで劣っていると不満を述べました。「Google Geminiに関する100％正直な意見」と題された率直な評価では、*「壊れた、不正確なLLMチャットボット」と述べられました。別のフラストレーションを感じたユーザーは、「Geminiはまだどうしてこんなにひどいのか？何度もGeminiに何かを頼んで、間違った答えや不完全な答えを得るのは馬鹿げている」と尋ねました。彼らはChatGPT-4と並べて比較し、ChatGPTが「完璧で正確で効率的な答えを一度に与えた」*のに対し、Geminiは冗長で、満足のいく答えを得るために複数のプロンプトを必要としました。要するに、初期のユーザーは、Geminiが頻繁に幻覚を見たり、質問の要点を見逃したりし、正しい情報を引き出すために過剰なプロンプト努力を必要とすることを感じました。この品質の一貫性の欠如は、Geminiに対する期待が高かったため、大きな失望でした。

• 過剰な冗長性と無駄: 多くのユーザーは、Gemini（新しいBardの形で）が要点に達しない長ったらしい回答を生成する傾向があると指摘しました。ある人は、*「それは冗長で…AIのゴミの3段落…それでも、最終的に答えが無駄な段落に埋もれている」*と説明しました。これは、ChatGPTが適切な場合により簡潔な回答や箇条書きを提供することと対照的です。冗長性は、ユーザーが単純な事実を求めるために大量のテキストをふるいにかける必要がある場合に痛点となります。Googleがそれを会話的または「役立つ」と調整した可能性があると推測する人もいますが、あまりにも多くの説明に過剰に調整されていると感じました。

• Google自身のサービスとの統合の不十分さ: GoogleのAIアシスタントの売りの一つは、Googleのエコシステム（Gmail、Docs、Driveなど）との統合であるはずです。しかし、初期のユーザー体験はこの点で非常に失望しました。あるユーザーは、*「Googleの製品との統合が『機能』であるはずなのに、それができないことについては話さないでください。」と発言しました。たとえば、人々はGemini（Bard経由）にGoogleドキュメントを要約させたり、情報に基づいてメールを作成させたりしようとしましたが、ボットはそのデータにアクセスできないと応答しました。r/GooglePixelのあるユーザーは、「Google DocsやDriveと一緒にGeminiを使おうとするたびに、何もできないと言われます。これらの統合機能がある意味は何ですか？」*と書きました。これは、約束された機能と実際のパフォーマンスの間に大きなギャップがあり、ユーザーが「AIアシスタント」がGoogleのエコシステム内であまり役立たないと感じることを示しています。

• 拒否と能力の混乱: ユーザーはGeminiからの奇妙な拒否や矛盾にも遭遇しました。同じRedditユーザーは、Geminiが*「理由なく物事を拒否し、他のことを忘れる…先日、インターネット/ライブデータにアクセスできないと言われました。何。」と述べました。これは、Geminiができるはずのタスクを拒否する（Bardが接続されているライブ情報の取得など）ことや、自分の能力について間違った発言をすることがあることを示しています。このような経験は、AIがあまりにも賢くなく、信頼性や自己認識が低いという印象を与えました。別のユーザーのカラフルなコメント：「Geminiは絶対にゴミです。『彼らは何を考えていたのか？』と手を挙げたくなる瞬間がある」とは、フラストレーションを要約しています。要するに、Geminiの製品統合と一貫性の問題は、多くの初期採用者にとって未完成*に感じられました。

• 目立たないコーディング能力: 一般的なQ&Aほど広く議論されていませんが、いくつかのユーザーはGemini（Bard）をコーディングタスクでテストし、劣っていると感じました。AIフォーラムでは、Geminiのコーディング能力は通常、GPT-4やClaudeよりも低く評価されました。たとえば、あるユーザーは明確に述べました*「Claude 3.5 SonnetはChatGPT 4oよりもコーディングにおいて明らかに優れている…Geminiはその文脈で絶対にゴミです」*。コンセンサスは、Geminiが単純なコードを書いたり基本的なアルゴリズムを説明したりすることはできるが、より複雑な問題ではつまずいたり、エラーのあるコードを生成したりすることがあるというものでした。広範な開発者ツールセットの欠如（たとえば、コードインタープリターや堅牢な関数呼び出しの同等物がない）も、プログラマーにとって第一選択ではないことを意味しました。したがって、すべてのカジュアルユーザーがコードを気にするわけではありませんが、このセグメントにとっては制限です。

• モバイルデバイスの制限: GeminiはGoogleのAssistantの一部としてPixel電話で展開されました（「Assistant with Bard」としてブランド化）。一部のPixelユーザーは、音声アシスタントの代替として使用する際に問題があると指摘しました。古いGoogle Assistantと比較して、音声プロンプトを正確に拾わなかったり、応答に時間がかかったりすることがありました。また、参加するためにオプトインし、一部の古典的なアシスタント機能を失う必要があるというコメントもありました。これにより、Geminiのデバイス統合が完全に準備されていないという認識が生まれ、Googleのエコシステムのパワーユーザーがスマートアシスタントと機能的なアシスタントの間で選択しなければならないと感じることになりました。

よくリクエストされる機能や改善​

• 劇的な精度と推論の改善: ユーザーがGeminiに求める最大の改善は、単により賢く、より信頼性のあるものになることです。Redditのフィードバックは、Googleが回答の質のギャップを埋める必要があることを明確に示しています。ユーザーは、GeminiがGoogleの広範な情報アクセスを活用して事実に基づいた直接的な回答を提供することを期待していますが、冗長で不正確なものではありません。したがって、リクエストは（しばしば皮肉を込めて表現されますが）要するに：一般的な知識と推論においてGPT-4と同等かそれ以上にすることです。これには、フォローアップ質問や複雑なプロンプトの処理が含まれます。要するに、Geminiの「脳を修正する」こと – その多様なマルチモーダルトレーニングの利点を活用して明らかな詳細を見逃さないようにすることです。Googleはこれを明確に聞いている可能性があります：多くの投稿がChatGPTが優れた回答を提供し、Geminiが失敗した特定の回答を比較しており、これは改善のための非公式なバグレポートとして機能します。

• より良い統合とコンテキストの認識: ユーザーは、GeminiがシームレスなGoogleエコシステムのヘルパーの約束を果たすことを望んでいます。つまり、Gmail、カレンダー、Docs、Driveなどと適切にインターフェースすることです。ユーザーが「開いた文書を要約して」や「上司からの最後のメールに返信を作成して」と頼んだ場合、AIはそれを行うべきであり、安全に行うべきです。現在のリクエストは、Googleがこれらの機能を有効にし、Geminiがそのようなタスクが可能であることを実際に認識することです。Bardがユーザーコンテンツに接続できると広告されていたので、ユーザーは実質的にGoogleにこの統合を「オンにする」または修正することを要求しています。これは特にビジネスユーザーにとって重要な機能です。さらに、ウェブブラウジングの面では：Bard（Gemini）はウェブを検索できますが、一部のユーザーは情報源をより明確に引用したり、最新ニュースをよりタイムリーに取り入れたりすることを望んでいます。したがって、Geminiの接続された性質を改善することが頻繁に求められています。

• 簡潔さのコントロール: 冗長性の苦情を受けて、一部のユーザーは応答スタイルを切り替える機能を提案しています。たとえば、*「簡潔モード」*では、Geminiがデフォルトで短く要点を押さえた回答を提供し、詳細を求められた場合にのみ詳述するようにします。逆に、非常に詳細な回答を求める人のための「詳細モード」も考えられます。ChatGPTはユーザープロンプト（「簡潔にして」）によってこれを暗黙的に許可していますが、Geminiではユーザーが詳細を求めていないときでも過剰に説明することを感じました。したがって、組み込みの設定や適切な場合に簡潔な回答を生成するための調整が歓迎される改善となるでしょう。要するに、冗長性のダイヤルを調整します。

• ChatGPTとの機能の均等化（コーディング、プラグインなど）: Redditのパワーユーザーは機能を明示的に比較します。彼らは、GoogleのGemini/Bardがコード実行サンドボックス（ChatGPTのコードインタープリターに似たもの）、画像/PDFのアップロード分析（Geminiがマルチモーダルであるため、ユーザーは実際にカスタム画像をフィードしたいと考えています。提供されたものを説明するだけでなく）を提供することを求めています。もう一つ頻繁に言及される機能は、会話内のメモリの向上です – Bardには過去のやり取りの一部のメモリがありますが、ユーザーはそれがChatGPTと同じくらい良いことを望んでいます。あるいは、ChatGPTのチャット履歴のような持続的な会話ストレージを持ち、スクロールして再訪できるようにしたいと考えています。要するに、GoogleはChatGPT Plusユーザーが持っているすべての生活の質の向上に追いつくように求められています：チャット履歴、プラグインエコシステム（または少なくとも強力なサードパーティ統合）、コーディング支援など。

• モバイルアプリと音声の改善: 多くのカジュアルユーザーは、Bard/Geminiの専用モバイルアプリ（ChatGPTモバイルアプリに似たもの）を求めています。ウェブインターフェースやPixel Assistantだけに依存するのは制限があります。iOS/Android全体で公式アプリを提供し、音声入力、音声応答（真のアシスタント感を提供）、緊密な統合を行うことで、ユーザーエクスペリエンスが大幅に向上する可能性があります。それに加えて、Pixel所有者はAssistant with Bardがより速く、より機能的になることを望んでいます – 基本的に、彼らは古いGoogle Assistantの最高の機能（迅速で正確なアクション）とGeminiの知性を組み合わせたいと考えています。たとえば、「Hey Google」スマートホーム音声コマンドを引き続き許可し、チャット応答だけでなくすることです。GoogleはGeminiの音声モードを改善し、レガシーアシスタントを機能の後退なしに真に置き換えることができます。

• 透明性とコントロール: 一部のユーザーはBardの情報源への洞察やスタイルを微調整する方法を求めています。たとえば、BardがどのGoogle結果から情報を引き出しているかを示す（正確性を確認するため） – Bing Chatがリンクを引用するように。さらに、Bardが時折誤った情報を生成するため、ユーザーはそれをフラグ付けしたり修正したりすることを望んでおり、理想的にはBardがそのフィードバックから時間とともに学習することを望んでいます。AIをブラックボックスではなく協力的なアシスタントにするための機能を基本的に求めています。

不十分なニーズやユーザーセグメント​

• 信頼できるパーソナルアシスタントを求めるユーザー: 皮肉なことに、Googleがターゲットにしたグループ – 強力なパーソナルアシスタントを望む人々 – は、現在の形でGeminiによって最も不十分なサービスを受けています。新しいBardベースのアシスタントを切り替えた初期採用者は、アップグレードを期待していましたが、多くは実際的な観点でダウングレードと感じました。たとえば、誰かが音声アシスタントに正確にトリビアに答え、リマインダーを設定し、デバイスを制御し、アカウントから情報を統合することを望む場合、Geminiは苦労しました。これにより、アシスタントを生産性のために頼りにしている非常に忙しいプロフェッショナルやガジェット愛好家のセグメントが、彼らのニーズが満たされていないと感じました。あるユーザーは、Pixelの「Assistant with Bard」に*「Google Assistantを超えた場合に支払うことを検討する」*とコメントし、それがまだ達成されていないことを示唆しています。そのため、このセグメントはまだ信頼できる、本当に役立つAIアシスタントを待っています – 改善されれば飛びつくでしょう。

• 非ネイティブ英語話者/ローカライゼーション: Google製品は通常、優れたローカライゼーションを持っていますが、Bard/Geminiがすべての言語で同様に強力であったかどうかは不明です。一部の国際ユーザーは、Bardの回答が母国語であまり流暢でないか、役に立たないと報告し、地元の競合他社に戻りました。Geminiのトレーニングデータや最適化が英語を優先していた場合、非英語ユーザーは不十分なサービスを受けています。彼らはChatGPTや地元のモデルを好むかもしれませんが、それらは多言語機能を明示的に最適化しています。これはGoogleが伝統的に優れている分野です（翻訳技術を考慮すると）、しかしその点でのユーザーフィードバックは乏しいです – おそらくGeminiがこれらのコミュニティをまだ驚かせていないことを示しています。

• 企業顧客（これまでのところ）: 大規模な組織はBard/Geminiを広く採用していないようです（公開されたチャットから判断すると）、しばしば信頼と能力のギャップのためです。企業は一貫性、引用、ワークフローへの統合を必要としています（Office 365はMS Copilotを介してOpenAIの技術と深く統合されています）。Googleの同等物（Geminiを搭載したDuet AI）はまだ進化しています。Gemini/Bardが信頼性を持ってメールを作成し、スライドデッキを作成し、Google Sheetsのデータを分析できることを証明するまで、企業ユーザーはGoogleのソリューションが完全にニーズを満たしていないと感じるでしょう。r/Bardのプロフェッショナルからの投稿のいくつかは、「Bardを仕事のタスクで試したが、ChatGPTほど良くなかったので、様子を見ることにした」というものでした。これは企業ユーザーが現在不十分なセグメントであることを示しています – 彼らはGoogle Workspaceに統合され、生産性を実際に向上させるAIを求めていますが、出力を常に検証する必要がないものを求めています。

• Googleエコシステム内のワンストップソリューションを好むユーザー: Googleをすべてに使用するユーザーのセグメントがあり（検索、メール、ドキュメント）、もしそれが同等であれば、すべてのチャットボットニーズにGoogle AIを喜んで使用します。現在、これらのユーザーはある程度不十分なサービスを受けています。なぜなら、特定のことにはChatGPTを使用し、他のことにはBardを使用するからです。彼らは事実の質問をChatGPTに尋ねるかもしれませんが、それは回答の質をより信頼しているからです。しかし、Bardはそのブラウジングや統合の試みのために使用します。その分割された体験は理想的ではありません。Geminiが改善されれば、彼らはそれに集中するでしょうが、それまでは「すべてを支配する1つのアシスタント」という彼らのユースケースは満たされていません。

• Google Cloudの開発者/データサイエンティスト: GoogleはVertex AIプラットフォームを介して開発者向けにGeminiモデルをリリースしました。しかし、初期の報告とベンチマークは、Gemini（特に利用可能な「Gemini Pro」モデル）がGPT-4を打ち負かしていないことを示唆しました。AIサービスにGoogle Cloudを好む開発者は、モデルの質が劣っているか、OpenAIのAPIを別途統合する必要があるため、ある程度不十分なサービスを受けています。この企業開発者セグメントは、すべてを1つのスタックに保持できる強力なGoogleモデルを求めています。Geminiのパフォーマンスが明確に優れているか、価格設定が説得力のある理由を提供するまで、このグループのニーズを競争的に完全に満たしているわけではありません。

ユーザータイプによる認識の違い​

• 開発者/技術愛好家: 技術に精通したユーザーは、Geminiに高い期待を持ってアプローチしました（何しろGoogleです）。彼らの認識は、ハンズオンテストの後にすぐに悪化しました。多くの開発者はRedditでベンチマークを実行したり、彼らの好きな難しい質問をGeminiに通したりして、遅れていることを発見しました。あるプログラマーは率直に述べました、「GeminiはLlama 3.0がかつてそうだったように絶対にゴミです」、それが一部のオープンモデルよりも低くランク付けされていることを示しています。開発者は特に論理エラーと冗長性に敏感です。したがって、Geminiが冗長で不正確な回答をしたとき、それはすぐに信頼を失いました。しかし、開発者はGoogleの可能性を認識しています。いくつかは*「より多くの微調整で、Geminiは良くなるだろう」*と期待し、更新後に定期的に再テストします。しかし、現時点では、ほとんどの開発者はGeminiをGPT-4よりも劣っていると見なしています（コーディング、複雑な問題解決などのほぼすべての真剣なタスクで）。彼らは特定のことを評価しています：たとえば、Geminiはプラグインを必要とせずにリアルタイム情報

AI 規制の世界で予期せぬ変化が起きています。技術の巨人だけでなく、伝統的な企業もヨーロッパの AI プライバシーの議論の中心に立たされています。見出しでは Meta や Google のような企業が注目されがちですが、より重要なのは、主流のグローバル企業が AI の展開とデータプライバシーの複雑な風景をどのように航行しているかです。

AI 規制の新常態​

アイルランドのデータ保護委員会（DPC）は、EU の一般データ保護規則（GDPR）を通じて、ヨーロッパで最も影響力のある AI プライバシー規制機関として台頭しています。ダブリンに欧州本社を置く主要な技術企業のほとんどに対する主要監督機関として、DPC の決定はグローバルな技術風景に波及します。GDPR のワンストップショップメカニズムの下で、DPC のデータ保護に関する判決は、EU の 27 か国すべてで企業の運営を事実上拘束します。世界の年間収益の最大 4% または 2,000 万ユーロ（いずれか高い方）の罰金を伴う DPC の AI 展開に対する強化された監視は、単なる規制のハードルではなく、グローバル企業が AI 開発にアプローチする方法を再形成しています。この監視は、従来のデータ保護を超えて、新しい領域にまで及びます。特にユーザーデータを機械学習に再利用する際に、企業が AI モデルをどのように訓練し展開するかに関わります。

これが特に興味深いのは、これらの企業の多くが伝統的な技術プレーヤーではないからです。彼らは、顧客サービスから製品推奨まで、運用と顧客体験を向上させるために AI を使用する企業です。これこそが彼らの物語が重要である理由です。彼らは、すべての企業が AI 企業になる未来を代表しています。

メタ効果​

ここに至った経緯を理解するためには、Meta の最近の規制上の課題を見てみる必要があります。Meta が Facebook や Instagram の公開投稿を AI モデルの訓練に使用すると発表したとき、連鎖反応が起こりました。DPC の対応は迅速かつ厳格で、Meta がヨーロッパのデータで AI モデルを訓練することを事実上阻止しました。ブラジルもすぐに追随しました。

これは単に Meta の問題ではありませんでした。これは新しい前例を作りました。顧客データを AI 訓練に使用するすべての企業は、たとえ公開データであっても慎重に行動する必要があります。「速く動いて物事を壊す」時代は、少なくとも AI とユーザーデータに関しては終わりました。

新しい企業の AI プレイブック​

グローバル企業がどのように対応しているかについて特に啓発的なのは、責任ある AI 開発のための新たな枠組みが浮上していることです。

1. 規制当局への事前説明: 企業は今や、重要な AI 機能を展開する前に規制当局と積極的に関与しています。これにより開発が遅れる可能性がありますが、持続可能な道を切り開きます。

2. ユーザーコントロール: 強力なオプトアウトメカニズムの実装により、ユーザーは AI 訓練におけるデータの使用方法をコントロールできます。

3. 匿名化とプライバシー保護: 差分プライバシーや高度な匿名化技術などの技術的解決策が、ユーザーデータを保護しつつ AI の革新を可能にするために採用されています。

4. 文書化と正当化: 開発プロセスの一環として、広範な文書化と影響評価が標準となり、アカウンタビリティと透明性を生み出しています。

前進する道​

私が楽観的である理由は、責任ある AI 開発のための実用的な枠組みが出現していることです。確かに、新しい制約やプロセスを乗り越える必要があります。しかし、これらのガードレールは革新を止めるものではなく、より持続可能な方向に導いています。

これを正しく行う企業は、大きな競争優位性を持つことになります。彼らはユーザーと規制当局の両方から信頼を築き、長期的には AI 機能の展開を迅速に進めることができます。初期採用者の経験は、厳しい規制の監視下でも、プライバシーの懸念を尊重しながら AI の革新を続けることが可能であることを示しています。

未来への影響​

その影響は技術セクターを超えて広がります。AI が普及するにつれて、すべての企業がこれらの問題に取り組む必要があります。成功する企業は次のような企業です。

• AI 開発においてプライバシーの考慮を初日から組み込む
• データ保護のための技術的解決策に投資する
• ユーザーコントロールとデータ使用のための透明なプロセスを作成する
• 規制当局とのオープンダイアログを維持する

大きな絵​

ここで起こっていることは、単なるコンプライアンスや規制の問題ではありません。それは人々が信頼できる AI システムを構築することです。そしてそれは AI 技術の長期的な成功にとって重要です。

プライバシー規制を障害ではなく設計の制約と見る企業が、この新しい時代で成功する企業です。彼らはより良い製品を作り、より多くの信頼を得て、最終的にはより多くの価値を創造します。

プライバシー規制が AI の革新を阻害することを心配する人々にとって、初期の証拠はそうではないことを示しています。適切なアプローチを取れば、強力な AI システムと強力なプライバシー保護の両方を持つことができることを示しています。それは単なる良い倫理ではなく、良いビジネスです。

技術が進化する中で、人工知能（AI）とWeb3ほど変革的で相互に関連するトレンドはほとんどありません。近年、業界の巨人やスタートアップがこれらの技術を融合させ、金融やガバナンスモデルだけでなく、クリエイティブな生産の風景を再形成しようとしています。AIとWeb3の統合は、現状を打破し、運用効率の向上、セキュリティの強化、クリエイターやユーザーに力を戻す新しいビジネスモデルを約束します。このレポートでは、現在の市場統合を分解し、重要なケーススタディを検討し、この融合の機会と課題を議論します。全体を通じて、スマートで成功した意思決定者や革新的なクリエイターに共鳴する、前向きでデータ駆動型、かつ批判的な視点を維持します。

はじめに​

デジタル時代は絶え間ない再発明によって定義されています。分散型ネットワーク（Web3）の夜明けと人工知能の急速な加速により、私たちの技術との関わり方が根本的に再発明されています。Web3のユーザーコントロールとブロックチェーンに裏打ちされた信頼の約束は、AIの分析能力と自動化機能によって独自に補完されています。この同盟は単なる技術的なものではなく、文化的かつ経済的であり、金融や消費者サービスから芸術や没入型デジタル体験に至るまでの産業を再定義しています。

Cuckoo Networkでは、私たちの使命は分散AIツールを通じてクリエイティブ革命を促進することであり、この統合はビルダーやクリエイターのための活気あるエコシステムへの扉を開きます。私たちは、創造性がアート、コード、インテリジェントな自動化の融合となる環境の変化を目の当たりにしています。この環境では、AI駆動のアート生成や分散コンピューティングリソースのような革新が効率を向上させるだけでなく、デジタル文化の構造そのものを再形成しています。

AIとWeb3の融合: 協力的なベンチャーと市場の勢い​

主要なイニシアティブと戦略的パートナーシップ​

最近の開発は、学際的なコラボレーションの加速するトレンドを強調しています:

• Deutsche TelekomとFetch.ai Foundationのパートナーシップ: 2024年初頭に、Deutsche Telekomの子会社MMSがFetch.ai Foundationと提携し、AI駆動の自律エージェントを分散ネットワークのバリデーターとして展開しました。これにより、分散サービスの効率性、セキュリティ、スケーラビリティを向上させることを目指しました。このイニシアチブは、AIとブロックチェーンの融合が分散ネットワークの運用パラメータとユーザー信頼を向上させることができることを市場に示す明確な信号です。 詳細はこちら

• PetoshiとEMC Protocolのコラボレーション: 同様に、Petoshi—「タップして稼ぐ」プラットフォーム—はEMC Protocolと提携しました。彼らのコラボレーションは、AIベースの分散アプリケーション（dApps）と、それらを効率的に実行するために必要な計算能力のギャップを埋めることに焦点を当てています。急速に拡大するdAppエコシステムにおけるスケーラビリティの課題に対する解決策として浮上したこのパートナーシップは、AIによって強化されたパフォーマンスが創造的および商業的な取り組みを大幅に向上させることを強調しています。 統合を発見する

• 業界対話: Axios BFD New York 2024のような主要なイベントで、Ethereumの共同創設者Joseph Lubinなどの業界リーダーは、AIとWeb3の補完的な役割を強調しました。これらの議論は、AIがパーソナライズされたコンテンツとインテリジェントな分析を通じてエンゲージメントを促進できる一方で、Web3はこれらの革新が繁栄するための安全でユーザーが管理するスペースを提供するという概念を固めました。 イベントのまとめを見る

ベンチャーキャピタルと投資トレンド​

投資トレンドはこの融合をさらに照らしています:

• AI投資の急増: 2023年には、AIスタートアップが大規模な支援を受け、米国のベンチャーキャピタル資金が30%増加しました。特に、OpenAIやElon MuskのxAIのような企業の大規模な資金調達ラウンドは、AIの破壊的な可能性に対する投資家の信頼を強調しています。主要なテクノロジー企業は、2024年以降にAI関連のイニシアチブに2000億ドルを超える資本支出を推進すると予測されています。 Reuters

• Web3の資金調達動向: 一方で、Web3セクターは2023年第1四半期にベンチャーキャピタルが79%減少する一時的な低迷に直面しましたが、これは長期的な減少ではなく再調整と見られています。それにもかかわらず、2023年の総資金調達は90億4300万ドルに達し、企業インフラとユーザーセキュリティに多額の資本が投入されました。ビットコインの堅調なパフォーマンス、160%の年間増加を含む、はブロックチェーン分野の市場の回復力をさらに示しています。 RootData

これらのトレンドは、AIを分散型フレームワーク内に統合する方向に勢いがシフトしている技術エコシステムの絵を描いています。この戦略は、既存の効率性に対処するだけでなく、まったく新しい収益源と創造的な可能性を解き放ちます。

AIとWeb3の統合の利点​

セキュリティの強化と分散データ管理​

AIとWeb3を統合する最も説得力のある利点の一つは、セキュリティとデータの整合性に対する深い影響です。AIアルゴリズムは、分散ネットワークに組み込まれると、ブロックチェーンのトランザクションを監視し、リアルタイムで不正行為を特定して阻止することができます。異常検出、自然言語処理（NLP）、行動分析などの技術が不正を特定するために使用され、ユーザーとインフラストラクチャの両方が安全であることを保証します。たとえば、再入攻撃やコンテキスト操作のような脆弱性からスマートコントラクトを保護するAIの役割は、デジタル資産の保護において非常に価値があります。

さらに、分散システムは透明性に基づいて繁栄します。Web3の不変の台帳は、AIの決定に対する監査可能なトレイルを提供し、多くのアルゴリズムの「ブラックボックス」性を効果的に解消します。このシナジーは、信頼が重要な通貨であるクリエイティブおよび金融アプリケーションにおいて特に関連性があります。 AI強化セキュリティについて詳しく知る

オペレーショナル効率とスケーラビリティの革命​

AIはセキュリティのためのツールだけでなく、オペレーショナル効率のための強力なエンジンです。分散ネットワークでは、AIエージェントが計算リソースの割り当てを最適化し、ワークロードがバランスされ、エネルギー消費が最小化されるようにします。たとえば、トランザクション検証のための最適なノードを予測することにより、AIアルゴリズムはブロックチェーンインフラのスケーラビリティを向上させます。この効率性は、運用コストを削減するだけでなく、ブロックチェーン環境におけるより持続可能な実践への道を開きます。

さらに、プラットフォームが分散コンピューティングパワーを活用しようとする中で、PetoshiとEMC Protocolのパートナーシップのようなものは、AIが分散アプリケーションが計算リソースにアクセスする方法をどのように合理化できるかを示しています。この能力は、急速なスケーリングとユーザー採用が増加する中でのサービス品質の維持に不可欠であり、堅牢なdAppを構築しようとする開発者や企業にとって重要な要素です。

変革的なクリエイティブアプリケーション: アート、ゲーム、コンテンツ自動化のケーススタディ​

おそらく最もエキサイティングなフロンティアは、クリエイティブ産業におけるAIとWeb3の融合の変革的な影響です。いくつかのケーススタディを見てみましょう:

1. アートとNFTs: Art AIの「Eponym」のようなプラットフォームは、デジタルアートの世界を席巻しました。元々はeコマースソリューションとして開始されたEponymは、アーティストとコレクターがAI生成アートワークをEthereumブロックチェーン上で非代替トークン（NFT）としてミントできるようにすることでWeb3モデルに転換しました。わずか10時間で、プラットフォームは300万ドルの収益を上げ、1600万ドル以上の二次市場ボリュームを生み出しました。この突破口は、AI生成アートの財務的な実現可能性を示すだけでなく、アート市場を分散化することでクリエイティブな表現を民主化します。 ケーススタディを読む

2. コンテンツ自動化: 主要な開発者プラットフォームであるThirdwebは、コンテンツ生産のスケーリングにおけるAIの有用性を示しました。AIを統合してYouTubeビデオをSEO最適化されたガイドに変換し、顧客のフィードバックからケーススタディを生成し、魅力的なニュースレターを作成することで、Thirdwebはコンテンツ出力とSEOパフォーマンスを10倍に増加させました。このモデルは、デジタルプレゼンスを手動の努力を比例的に増やすことなく拡大したいクリエイティブなプロフェッショナルに特に共鳴します。 影響を発見する

3. ゲーム: ゲームのダイナミックな分野では、分散化とAIが没入型で進化する仮想世界を作り出しています。あるWeb3ゲームは、マルチエージェントAIシステムを統合して、新しいゲーム内コンテンツ—キャラクターから広大な環境まで—を自動的に生成しました。このアプローチは、ゲーム体験を向上させるだけでなく、継続的な人間の開発への依存を減らし、ゲームが時間とともに有機的に進化できるようにします。 統合をアクションで見る

4. データ交換と予測市場: 伝統的なクリエイティブアプリケーションを超えて、Ocean Protocolのようなデータ中心のプラットフォームは、AIを使用して共有されたサプライチェーンデータを分析し、業務を最適化し、業界全体の戦略的決定を情報化します。同様に、Augurのような予測市場は、AIを活用して多様なソースからのデータを堅牢に分析し、イベントの結果の精度を向上させ、分散型金融システムへの信頼を高めます。 さらなる例を探る

これらのケーススタディは、分散AIのスケーラビリティと革新の可能性が一つのセクターに限定されていないことを示す具体的な証拠であり、クリエイティブ、金融、消費者の風景全体に波及効果をもたらしています。

課題と考慮事項​

AIとWeb3の統合の約束は大きいですが、いくつかの課題が慎重に考慮されるべきです:

データプライバシーと規制の複雑さ​

Web3はデータ所有権と透明性を重視して称賛されていますが、AIの成功は膨大な量のデータへのアクセスに依存しています。この要件は、プライバシーを保護するブロックチェーンプロトコルと対立することがあります。この緊張は、進化するグローバルな規制フレームワークによってさらに複雑化されています。政府がイノベーションと消費者保護のバランスを取ろうとする中、SAFEイノベーションフレームワークやBletchley宣言のような国際的な取り組みが、慎重かつ協調的な規制行動への道を開いています。 規制の取り組みについて詳しく知る

分散化された世界における中央集権化のリスク​

最も逆説的な課題の一つは、AI開発の潜在的な中央集権化です。Web3の精神は権力を分散させることですが、多くのAIの革新は少数の主要なテクノロジープレイヤーの手に集中しています。これらの中央開発ハブは、透明性やコミュニティコントロールなどのWeb3の核心原則を損なう可能性がある階層構造を無意識に課す可能性があります。これを緩和するには、オープンソースの取り組みと多様なデータソーシングが必要であり、AIシステムが公正で偏りのないままであることを保証します。 さらなる洞察を発見する

技術的な複雑さとエネルギー消費​

AIをWeb3環境に統合することは容易ではありません。これら2つの複雑なシステムを組み合わせるには、かなりの計算リソースが必要であり、その結果、エネルギー消費と環境持続可能性に関する懸念が生じます。開発者や研究者は、エネルギー効率の高いAIモデルや分散コンピューティング手法を積極的に探求していますが、これらはまだ初期の研究分野です。革新と持続可能性のバランスを取ることが鍵であり、継続的な技術的洗練と業界の協力が求められます。

クリエイティブな風景における分散AIの未来​

AIとWeb3の融合は単なる技術的なアップグレードではなく、文化的、経済的、クリエイティブな次元に触れるパラダイムシフトです。Cuckoo Networkでは、分散AIで楽観主義を促進するという私たちの使命は、クリエイティブなプロフェッショナルが前例のない利益を享受する未来を指し示しています:

クリエイターエコノミーの強化​

すべてのクリエイティブな個人が、分散ネットワークと同様に民主的な強力なAIツールにアクセスできる世界を想像してください。これは、Cuckoo Chainのようなプラットフォームの約束です。Cuckoo Chainは、クリエイターが個人のコンピューティングリソースを使用して、驚くべきAIアートを生成し、豊かな会話体験を楽しみ、次世代のGen AIアプリケーションを駆動することを可能にする分散型インフラストラクチャです。分散型クリエイティブエコシステムでは、アーティスト、ライター、ビルダーはもはや中央集権化されたプラットフォームに縛られることはありません。代わりに、イノベーションが共有され、より公平に収益化されるコミュニティが管理する環境で活動します。

テクノロジーとクリエイティビティのギャップを埋める​

AIとWeb3の統合は、テクノロジーとアートの間の伝統的な境界を消し去っています。AIモデルが広範な分散データセットから学ぶにつれて、クリエイティブな入力を理解するだけでなく、従来の芸術的な境界を押し広げる出力を生成する能力が向上しています。この進化は、AIの計算力とブロックチェーンの透明性によって強化された新しいデジタルクラフトマンシップを生み出しており、すべての創造が革新的であり、かつ証明可能に本物であることを保証します。

新しい視点とデータに基づく分析の役割​

このフロンティアを進む中で、新しいモデルや統合の新規性と効果を常に評価することが重要です。市場のリーダー、ベンチャーキャピタルトレンド、学術研究はすべて一つの事実を指し示しています: AIとWeb3の統合は、その初期段階でありながら爆発的なフェーズにあります。私たちの分析は、データプライバシーや中央集権化のリスクといった課題にもかかわらず、分散AIによって促進されるクリエイティブな爆発が前例のない経済的機会と文化的変化への道を開くという見解を支持しています。曲線を先取りするには、経験的データを取り入れ、現実世界の結果を精査し、規制フレームワークがイノベーションを抑制するのではなくサポートすることを保証する必要があります。

結論​

AIとWeb3の融合は、技術の最前線で最も有望で破壊的なトレンドの一つです。セキュリティと運用効率の向上から、クリエイティブな生産の民主化と新世代のデジタル職人の力を引き出すまで、これらの技術の統合は業界全体を変革しています。しかし、未来を見据えると、前途には課題もあります。規制、技術、中央集権化の懸念に対処することは、分散AIの可能性を最大限に引き出すために重要です。

クリエイターやビルダーにとって、この融合は行動への呼びかけであり、分散システムがイノベーションを促進するだけでなく、包摂性と持続可能性を推進する世界を再構築する招待状です。AI強化の分散化の新たなパラダイムを活用することで、セキュリティと効率が高く、かつクリエイティブで楽観的な未来を築くことができます。

市場が新しいケーススタディ、戦略的パートナーシップ、データに基づく証拠とともに進化し続ける中で、一つのことは明らかです: AIとWeb3の交差点は単なるトレンドではなく、次のデジタルイノベーションの波が築かれる基盤です。経験豊富な投資家、テクノロジー起業家、ビジョナリークリエイターのいずれであっても、このパラダイムを受け入れる時が来ています。

私たちはこのエキサイティングな統合のあらゆるニュアンスを探求し続けるので、引き続きご注目ください。Cuckoo Networkでは、分散AI技術を通じて世界をより楽観的にすることに専念しており、この変革の旅にあなたを招待します。

参考文献:

• Deutsche Telekom & Fetch.ai Partnership
• Petoshi & EMC Protocol Collaboration
• Axios BFD New York 2024 Recap
• Reuters on AI Funding Trends
• RootData on Web3 Market Dynamics
• Logicful Case Study on Art AI’s Eponym
• Leap AI’s Thirdweb Case Study
• Uinno.io on Web3 Gaming
• Plato AiStream on AI Transformations in Web3

この融合の機会と課題の両方を認識することで、私たちは未来に備えるだけでなく、より分散化されたクリエイティブなデジタルエコシステムへの動きを鼓舞します。

デジタル創造において大きな変化が起きています。製品デザインと開発が手作業に頼っていた時代は過ぎ去りました。今日、AIは単にタスクを自動化するだけでなく、創造的なパートナーとなり、私たちが製品をデザインし、コードを書き、パーソナライズする方法を変革しています。

しかし、これはデザイナー、開発者、創業者にとって何を意味するのでしょうか？AIは脅威なのでしょうか、それともスーパーパワーなのでしょうか？そして、どのツールが本当に効果を発揮するのでしょうか？探ってみましょう。

新しいAIデザインスタック: コンセプトからコードへ​

AIは製品創造のあらゆる段階を変革しています。以下のように：

1. UI/UX生成: 空白のキャンバスからプロンプト駆動のデザインへ​

Galileo AIやUizardのようなツールは、テキストプロンプトを数秒で完全なUIデザインに変換します。たとえば、「モダンなデーティングアプリのホーム画面をデザインする」というプロンプトが出発点を生成し、デザイナーを空白のキャンバスから解放します。

これにより、デザイナーの役割はピクセルを押す人からプロンプトエンジニアやキュレーターへと変わります。FigmaやAdobeのようなプラットフォームもAI機能（例：スマートセレクション、オートレイアウト）を統合して反復的なタスクを効率化し、デザイナーが創造性と洗練に集中できるようにしています。

2. コード生成: AIがコーディングパートナーに​

1.3百万人以上の開発者が使用するGitHub Copilotは、AIがコーディングに与える影響を示しています。単に行を自動補完するだけでなく、文脈に基づいて全体の関数を生成し、生産性を55%向上させます。開発者はこれを、すべてのライブラリを知っている疲れを知らないジュニアプログラマーと表現しています。

AWS環境に最適なAmazonのCodeWhispererやプライバシー重視のTabnineのような代替手段も提供されています。その結果、エンジニアは定型コードに費やす時間が減り、よりユニークな問題の解決に集中できます。

3. テストとリサーチ: ユーザー行動の予測​

Attention InsightやNeuronsのようなAIツールは、テストが始まる前にユーザーのインタラクションを予測し、ヒートマップを生成し、潜在的な問題を特定します。定性的なインサイトを得るために、MonkeyLearnやDovetailのようなプラットフォームは、ユーザーフィードバックをスケールで分析し、数分でパターンや感情を明らかにします。

4. パーソナライゼーション: スケールでの体験のカスタマイズ​

AIは推奨を超えたパーソナライゼーションを実現しています。Dynamic YieldやAdobe Targetのようなツールは、ユーザーの行動に基づいてインターフェースを動的に適応させ、ナビゲーションを再編成し、通知を調整するなどの機能を提供します。このレベルのカスタマイズは、かつてはテックジャイアントに限定されていましたが、今では小規模なチームでも利用可能です。

現実世界での影響: 速度、規模、創造性​

1. より速い反復​

AIはタイムラインを劇的に圧縮します。創業者たちは、コンセプトからプロトタイプまでの日数が週単位ではなく日単位であると報告しています。この速度は実験を促し、失敗のコストを削減し、より大胆なイノベーションを促進します。

2. 少ないリソースで多くを達成​

AIはフォースマルチプライヤーとして機能し、小規模なチームがかつては大規模なグループが必要だったことを達成できるようにします。デザイナーは、1つのコンセプトを作成するのにかかっていた時間で複数のコンセプトを探索でき、開発者はコードベースをより効率的に維持できます。

3. 新しい創造的パートナーシップ​

AIは単にタスクを実行するだけでなく、新しい視点を提供します。あるデザイナーは「AIは私が考えもしなかったアプローチを提案し、私のパターンから抜け出させてくれる」と述べています。このパートナーシップは人間の創造性を増幅し、置き換えるものではありません。

AIが置き換えられないもの: 人間のエッジ​

その能力にもかかわらず、AIは重要な領域で不足しています：

1. 戦略的思考: AIはビジネスゴールを定義したり、ユーザーのニーズを深く理解することができません。
2. 共感: デザインの感情的な影響を理解することができません。
3. 文化的コンテキスト: AI生成のデザインはしばしば一般的で、人間のデザイナーが持つ文化的なニュアンスを欠いています。
4. 品質保証: AI生成のコードには微妙なバグや脆弱性が含まれる可能性があり、人間の監視が必要です。

最も成功しているチームは、AIを自動化ではなく拡張として見ています。ルーチンタスクを処理しながら、人間は創造性、判断、つながりに集中します。

チームのための実践的ステップ​

1. 小さく始める: AIをアイデア出しや低リスクのタスクに使用し、重要なワークフローに統合する前に試してみましょう。
2. プロンプトエンジニアリングをマスターする: 効果的なプロンプトを作成することは、従来のデザインやコーディングスキルと同様に重要になっています。
3. AIの出力をレビューする: 特にセキュリティが重要な機能について、AI生成のデザインやコードを検証するプロトコルを確立しましょう。
4. 影響を測定する: 反復速度やイノベーションの成果などの指標を追跡し、AIの利点を定量化しましょう。
5. アプローチを混合する: AIが得意なところで活用し、従来の方法に適したタスクに無理に適用しないようにしましょう。

次は何か？デザインにおけるAIの未来​

1. デザインと開発の統合の強化: ツールはFigmaとコードの間のギャップを埋め、デザインから機能コンポーネントへのシームレスな移行を可能にします。
2. コンテキストに応じたAI: 将来のツールは、ブランド基準、ユーザーデータ、ビジネスゴールに沿ったデザインを調整します。
3. 急進的なパーソナライゼーション: インターフェースは個々のユーザーに動的に適応し、ソフトウェアとのインタラクションの方法を再定義します。

結論: 拡張されたクリエイター​

AIは人間の創造性を置き換えるのではなく、進化させています。ルーチンタスクを処理し、可能性を拡大することで、AIはデザイナーと開発者が本当に重要なことに集中できるようにします：人間のニーズと感情に響く製品を作ることです。

未来は拡張されたクリエイターに属しています。AIをパートナーとして活用し、人間の独創性と機械の知性を組み合わせて、より良く、より速く、より意味のある製品を作り上げる人々です。

AIが進化するにつれて、人間の要素は重要性を失うのではなく、より重要になります。技術は変わりますが、ユーザーとのつながりの必要性は変わりません。それは受け入れる価値のある未来です。

私たちはよく、より大きなモデル、より広いコンテキストウィンドウ、そしてより多くのパラメータについて話します。しかし、本当のブレークスルーはサイズに関するものではないかもしれません。モデルコンテキストプロトコル (MCP) は、AI アシスタントが周囲の世界とどのように相互作用するかにおけるパラダイムシフトを表しており、それは今まさに起こっています。

AI アシスタントの本当の問題​

開発者なら誰もが知っているシナリオがあります。コードのデバッグを手伝うために AI アシスタントを使用していますが、それがリポジトリを確認できない場合です。また、市場データについて尋ねても、その知識が数か月前のものである場合です。根本的な制限は AI の知能ではなく、現実世界にアクセスできないことです。

大規模言語モデル (LLM) は、トレーニングデータだけを持つ部屋に閉じ込められた優秀な学者のようなものでした。どんなに賢くなっても、現在の株価を確認したり、コードベースを見たり、ツールと対話したりすることはできませんでした。今までは。

モデルコンテキストプロトコル (MCP) の登場​

MCP は、AI アシスタントが外部システムとどのように相互作用するかを根本的に再考します。ますます大きなパラメータモデルにより多くのコンテキストを詰め込もうとする代わりに、MCP は AI が必要に応じて情報やシステムに動的にアクセスするための標準化された方法を作り出します。

アーキテクチャはエレガントでシンプルでありながら強力です。

• MCP ホスト: Claude Desktop のようなプログラムやツールで、AI モデルが操作し、さまざまなサービスと対話します。ホストは AI アシスタントの実行環境とセキュリティ境界を提供します。

• MCP クライアント: MCP サーバーとの通信を開始し、処理する AI アシスタント内のコンポーネント。各クライアントは特定のタスクを実行したり、特定のリソースにアクセスしたりするための専用の接続を維持し、リクエストとレスポンスのサイクルを管理します。

• MCP サーバー: 特定のサービスの機能を公開する軽量で専門的なプログラム。各サーバーは、Brave を通じたウェブ検索、GitHub リポジトリへのアクセス、ローカルデータベースのクエリなど、1 つのタイプの統合を処理するために特別に設計されています。オープンソースサーバーもあります。

• ローカルおよびリモートリソース: MCP サーバーがアクセスできる基礎データソースとサービス。ローカルリソースには、コンピュータ上のファイル、データベース、サービスが含まれ、リモートリソースには、サーバーが安全に接続できる外部 API やクラウドサービスが含まれます。

これは、AI アシスタントに API 駆動の感覚システムを与えるようなものです。トレーニング中にすべてを記憶しようとする代わりに、必要な情報を問い合わせて取得することができます。

なぜこれが重要なのか: 3 つのブレークスルー​

1. リアルタイムインテリジェンス: 古いトレーニングデータに頼るのではなく、AI アシスタントは権威ある情報源から最新の情報を引き出すことができます。ビットコインの価格を尋ねると、昨年の数字ではなく、今日の数字を得ることができます。
2. システム統合: MCP は開発環境、ビジネスツール、API との直接的な相互作用を可能にします。AI アシスタントはコードについての会話をするだけでなく、実際にリポジトリを見て対話することができます。
3. 設計によるセキュリティ: クライアント-ホスト-サーバーモデルは明確なセキュリティ境界を作成します。組織は、AI アシスタンスの利点を維持しながら、細かいアクセス制御を実装することができます。セキュリティと能力のどちらかを選ぶ必要はありません。

見ることは信じること: MCP の実際の動作​

Claude Desktop App と Brave Search MCP ツールを使用した実用的な例を設定してみましょう。これにより、Claude はリアルタイムでウェブを検索できるようになります。

1. Claude Desktop をインストールする​

2. Brave API キーを取得する​

3. 設定ファイルを作成する​

open ~/Library/Application\ Support/Claude
touch ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

そして、ファイルを次のように変更します。

{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

4. Claude Desktop App を再起動する​

アプリの右側に、Brave Search MCP ツールを使用したインターネット検索用の 2 つの新しいツールが表示されます（下の画像の赤い円で強調表示されています）。

一度設定されると、変換はシームレスです。Claude にマンチェスター・ユナイテッドの最新の試合について尋ねると、古いトレーニングデータに頼るのではなく、リアルタイムのウェブ検索を行って正確で最新の情報を提供します。

大きな絵: なぜ MCP がすべてを変えるのか​

ここでの影響は単純なウェブ検索を超えています。MCP は AI アシスタンスの新しいパラダイムを作り出します。

1. ツール統合: AI アシスタントは、API を持つ任意のツールを使用できるようになります。Git 操作、データベースクエリ、Slack メッセージなどを考えてみてください。
2. 現実世界への接地: 現在のデータにアクセスすることで、AI の応答はトレーニングデータではなく現実に基づくものになります。
3. 拡張性: プロトコルは拡張のために設計されています。新しいツールや API が登場するにつれて、それらは MCP エコシステムに迅速に統合されることができます。

MCP の次のステップ​

MCP で可能なことの始まりを見ているだけです。AI アシスタントが次のことを行えることを想像してください。

• リアルタイムの市場データを取得して分析する
• 開発環境と直接対話する
• 会社の内部文書にアクセスして要約する
• 複数のビジネスツールを調整してワークフローを自動化する

進むべき道​

MCP は、AI の能力についての考え方に根本的な変化をもたらします。より大きなモデルを構築し、より大きなコンテキストウィンドウを持つのではなく、既存のシステムやデータと AI がどのように相互作用するかをよりスマートにする方法を作り出しています。

開発者、アナリスト、技術リーダーにとって、MCP は AI 統合の新しい可能性を開きます。それは AI が何を知っているかだけでなく、何ができるかに関するものです。

AI の本当の革命は、モデルを大きくすることではないかもしれません。それは、より接続されたものにすることかもしれません。そして、MCP によって、その革命はすでにここにあります。

DeepSeekのオープンソース革命：クローズドAIサミットからの洞察​

DeepSeekはAIの世界を席巻しています。DeepSeek-R1についての議論が冷めないうちに、チームはもう一つの爆弾を投下しました：オープンソースのマルチモーダルモデル、Janus-Pro。ペースは目まぐるしく、野心は明確です。

2日前、トップAI研究者、開発者、投資家のグループが、DeepSeekに焦点を当てたクローズドディスカッションに集まりました。3時間以上にわたり、彼らはDeepSeekの技術革新、組織構造、その台頭の広範な影響について詳細に議論しました—AIビジネスモデル、二次市場、AI研究の長期的な軌道について。

DeepSeekのオープンソース透明性の精神に従い、私たちはこの集合的な考えを公開します。ここでは、ディスカッションからの洞察を凝縮し、DeepSeekの戦略、技術的な突破口、そしてAI業界に与える可能性のある影響を探ります。

DeepSeek: 謎と使命​

• DeepSeekの核心使命: CEOの梁文峰はただのAI起業家ではなく、エンジニアです。Sam Altmanとは異なり、彼はビジョンだけでなく技術的な実行に焦点を当てています。
• DeepSeekが尊敬を得た理由: そのMoE（Mixture of Experts）アーキテクチャが主要な差別化要因です。OpenAIのo1モデルの初期の複製は始まりに過ぎません—本当の挑戦は限られたリソースでのスケーリングです。
• NVIDIAの承認なしでのスケーリング: 50,000のGPUを持っているという主張にもかかわらず、DeepSeekはおそらく約10,000の古いA100と3,000の禁止前のH800を運用しています。米国のラボとは異なり、DeepSeekは効率を追求せざるを得ません。
• DeepSeekの真の焦点: OpenAIやAnthropicとは異なり、DeepSeekは「AIが人間に奉仕すること」に固執していません。代わりに、知性そのものを追求しています。これが彼らの秘密の武器かもしれません。

探検者対フォロワー: AIのパワーロー​

• AI開発はステップ関数: 追いつくコストはリードするコストの10倍低いです。「フォロワー」は過去の突破口を計算コストの一部で活用し、「探検者」は盲目的に前進し、大規模なR&D費用を負担しなければなりません。
• DeepSeekはOpenAIを超えるか? それは可能です—しかしOpenAIがつまずいた場合に限ります。AIはまだオープンエンドの問題であり、DeepSeekの推論モデルへのアプローチは強力な賭けです。

DeepSeekの技術革新​

1. 監督付きファインチューニング（SFT）の終焉?​

• DeepSeekの最も破壊的な主張: 推論タスクにはSFTがもはや必要ないかもしれません。もし本当なら、これはパラダイムシフトを意味します。
• しかし、まだ早い… DeepSeek-R1は依然としてSFTに依存しており、特にアライメントのために。真のシフトは、SFTの使用方法—推論タスクをより効果的に蒸留する方法です。

2. データ効率: 真の堀​

• DeepSeekがデータラベリングを優先する理由: 梁文峰は自らデータをラベル付けしていると言われており、その重要性を強調しています。テスラの自動運転の成功は、綿密な人間の注釈から来ました—DeepSeekは同じ厳密さを適用しています。
• マルチモーダルデータ: まだ準備ができていない—Janus-Proのリリースにもかかわらず、マルチモーダル学習は依然として非常に高価です。説得力のある成果を示したラボはまだありません。

3. モデル蒸留: 両刃の剣​

• 蒸留は効率を高めるが多様性を下げる: これは長期的にモデルの能力を制限する可能性があります。
• 蒸留の「隠れた負債」: AIトレーニングの基本的な課題を理解せずに蒸留に依存すると、次世代のアーキテクチャが出現した際に予期しない落とし穴に陥る可能性があります。

4. プロセス報酬: AIアライメントの新たなフロンティア​

• 結果監督が上限を定義する: プロセスベースの強化学習はハッキングを防ぐかもしれませんが、知性の上限は依然として結果駆動のフィードバックに依存しています。
• RLのパラドックス: 大規模言語モデル（LLM）はチェスのように明確な勝利条件を持っていません。AlphaZeroは勝利が二元的だったために機能しました。AIの推論にはこの明確さが欠けています。

OpenAIがDeepSeekの方法を使用していない理由は?​

• 焦点の問題: OpenAIは効率ではなくスケールを優先しています。
• 米国での「隠れたAI戦争」: OpenAIとAnthropicはDeepSeekのアプローチを無視してきたかもしれませんが、長くは続かないでしょう。DeepSeekが実行可能であることが証明されれば、研究の方向性が変わることが予想されます。

2025年のAIの未来​

• トランスフォーマーを超えて? AIは異なるアーキテクチャに分岐する可能性があります。分野は依然としてトランスフォーマーに固執していますが、代替モデルが出現する可能性があります。
• RLの未開拓の可能性: 強化学習は、数学やコーディングのような狭い領域の外ではまだ十分に活用されていません。
• AIエージェントの年? ハイプにもかかわらず、突破口を開いたAIエージェントを提供したラボはまだありません。

開発者はDeepSeekに移行するか?​

• まだです。 OpenAIの優れたコーディングと指示に従う能力は依然として優位性を持っています。
• しかし、ギャップは縮まっています。 DeepSeekが勢いを維持すれば、2025年には開発者が移行する可能性があります。

OpenAIのスタゲート5000億ドルの賭け: まだ意味があるか?​

• DeepSeekの台頭はNVIDIAの支配に疑問を投げかける。 効率が力任せのスケーリングを超えるなら、OpenAIの5000億ドルのスーパーコンピュータは過剰に思えるかもしれません。
• OpenAIは本当に5000億ドルを使うのか? ソフトバンクが財政的支援者ですが、流動性に欠けています。実行は不確実です。
• MetaはDeepSeekを逆エンジニアリングしている。 これはその重要性を確認していますが、Metaがそのロードマップを適応できるかどうかは不明です。

市場への影響: 勝者と敗者​

• 短期: AIチップ株、特にNVIDIAはボラティリティに直面する可能性があります。
• 長期: AIの成長ストーリーは健在です—DeepSeekは効率が生の力と同じくらい重要であることを証明しています。

オープンソース対クローズドソース: 新たな戦線​

• オープンソースモデルがクローズドソースの性能の95%に達した場合、 AIビジネスモデル全体が変わります。
• DeepSeekはOpenAIに手を打たせています。 オープンモデルが改善し続ければ、専有AIは持続不可能になるかもしれません。

DeepSeekのグローバルAI戦略への影響​

• 中国は予想以上に早く追いついている。 中国と米国のAIギャップは、以前考えられていた2年ではなく、わずか3〜9ヶ月かもしれません。
• DeepSeekは中国のAI戦略の概念実証です。 計算能力の制限にもかかわらず、効率駆動のイノベーションは機能しています。

最後の言葉: ビジョンは技術よりも重要​

• DeepSeekの真の差別化要因はその野心です。 AIの突破口は、既存のモデルを洗練するだけでなく、知性の限界を押し広げることから生まれます。
• 次の戦いは推論です。 次世代のAI推論モデルを開発する者が業界の軌道を定義します。

思考実験: DeepSeekのCEO梁文峰に質問する機会が一度だけあるとしたら、何を聞きますか？会社がスケールする際の最良のアドバイスは何ですか？考えを共有してください—注目に値する回答は次のクローズドAIサミットへの招待を受けるかもしれません。

DeepSeekはAIの新たな章を開きました。それが物語全体を書き換えるかどうかはまだわかりません。

はじめに​

AIの風景は大きな変化を遂げています。過去2週間にわたり、主要なAI研究者や開発者との非公開ディスカッションを開催し、2025年の産業の軌跡について興味深い洞察を得ました。浮かび上がったのは、権力の複雑な再編成、既存プレイヤーへの予期せぬ挑戦、そして技術の未来を形作る重要な転換点です。

これは単なるレポートではなく、産業の未来の地図です。2025年を定義する勝者、敗者、そして重要な賭けに飛び込んでみましょう。

勝者：新たな権力構造の出現​

Anthropic: 現実的なパイオニア​

Anthropicは2025年のリーダーとして際立っており、明確で現実的な戦略により推進されています：

• モデルコントロールプロトコル（MCP）: MCPは単なる技術仕様ではなく、コーディングとエージェントワークフローのための業界標準を作成することを目的とした基盤プロトコルです。エージェント時代のTCP/IPと考えてください—AIの相互運用性の中心にAnthropicを位置づける野心的な動きです。
• インフラストラクチャの熟練: Anthropicの計算効率とカスタムチップ設計への注力は、AI展開のスケーラビリティの課題に対処する先見性を示しています。
• 戦略的パートナーシップ: 強力なモデルの構築に専念し、補完的な機能をパートナーにアウトソーシングすることで、Anthropicは協力的なエコシステムを育成しています。彼らのClaude 3.5 Sonnetモデルは、AIの世界では永遠ともいえる6か月間、コーディングアプリケーションでトップの座を保持しています。

Google: 垂直統合のチャンピオン​

Googleの支配力は、AIバリューチェーン全体に対する比類なきコントロールに由来します：

• エンドツーエンドのインフラストラクチャ: GoogleのカスタムTPU、広範なデータセンター、シリコン、ソフトウェア、アプリケーション全体の緊密な統合は、競争の余地を与えない競争優位を生み出します。
• Gemini Exp-1206のパフォーマンス: Gemini Exp-1206の初期試験は新たなベンチマークを設定し、スタック全体で最適化するGoogleの能力を強化しています。
• エンタープライズソリューション: Googleの豊富な内部エコシステムは、ワークフロー自動化ソリューションのテストグラウンドとして機能します。彼らの垂直統合は、純粋なAI企業や従来のクラウドプロバイダーが匹敵できない方法でエンタープライズAIを支配する位置にあります。

敗者：困難な時代の到来​

OpenAI: 岐路に立つ​

初期の成功にもかかわらず、OpenAIは増大する課題に直面しています：

• 組織的な課題: Alec Radfordのような著名な離脱は、内部の不一致を示唆しています。OpenAIの消費者向けアプリケーションへの転換は、AGIへの焦点を失わせているのでしょうか？
• 戦略的制限: ChatGPTの成功は商業的には価値がありますが、革新を制限している可能性があります。他の競合他社がエージェントワークフローやエンタープライズグレードのアプリケーションを探求する中で、OpenAIはチャットボットの領域に閉じ込められるリスクがあります。

Apple: AIの波を逃す​

Appleの限られたAIの進展は、モバイルイノベーションにおける長年の支配を脅かしています：

• 戦略的盲点: AIがモバイルエコシステムの中心となる中で、AI駆動のエンドツーエンドソリューションへの影響力のある貢献の欠如は、Appleのコアビジネスを弱体化させる可能性があります。
• 競争上の脆弱性: AIをエコシステムに統合する上での大きな進展がなければ、Appleは急速に革新する競合他社に後れを取るリスクがあります。

2025年の重要な賭け​

モデル能力：大きな分岐​

AI産業は、2つの潜在的な未来の岐路に立っています：

1. AGIの飛躍: AGIの突破口は、現在のアプリケーションを時代遅れにし、一夜にして産業を再形成する可能性があります。
2. 漸進的進化: より可能性が高いのは、漸進的な改善が実用的なアプリケーションとエンドツーエンドの自動化を推進し、使いやすさに焦点を当てた企業を有利にすることです。

企業は、基礎研究を維持しつつ、即時の価値を提供するバランスを取らなければなりません。

エージェントの進化：次のフロンティア​

エージェントは、AIと人間の相互作用における変革的なシフトを表しています。

• コンテキスト管理: 企業は単純なプロンプト応答モデルを超えて、コンテキスト理解をワークフローに組み込んでいます。これによりアーキテクチャが簡素化され、アプリケーションがモデル能力と共に進化することが可能になります。
• 人間とAIの協力: 自律性と監督のバランスが鍵です。AnthropicのMCPのような革新は、エージェントと企業システム間のシームレスなコミュニケーションを可能にするエージェントアプリストアの基盤を築く可能性があります。

未来を見据えて：次のメガプラットフォーム​

AIオペレーティングシステム時代​

AIはプラットフォームのパラダイムを再定義し、デジタル時代の新しい「オペレーティングシステム」を創造する準備が整っています：

• 基盤モデルとしてのインフラストラクチャ: モデルはそれ自体がプラットフォームとなり、APIファーストの開発と標準化されたエージェントプロトコルが革新を推進します。
• 新しいインタラクションのパラダイム: AIは従来のインターフェースを超え、デバイスや環境にシームレスに統合されます。ロボティクスとウェアラブルAIエージェントの時代が近づいています。
• ハードウェアの進化: 専門化されたチップ、エッジコンピューティング、最適化されたハードウェアフォームファクターが、産業全体でのAIの採用を加速させます。

結論​

AI産業は、実用的なアプリケーション、インフラストラクチャ、人間との相互作用が中心となる決定的な段階に入っています。勝者は次の点で優れています：

• 実際の問題を解決するエンドツーエンドソリューションを提供する。
• 競合他社を凌駕するために垂直アプリケーションに特化する。
• 効率的な展開のための強力でスケーラブルなインフラストラクチャを構築する。
• 自律性と監督のバランスを取る人間とAIの相互作用のパラダイムを定義する。

これは重要な瞬間です。成功する企業は、AIの可能性を具体的で変革的な価値に変換する企業です。2025年が展開するにつれ、次のメガプラットフォームとエコシステムを定義する競争がすでに始まっています。

あなたはどう思いますか？AGIの突破口に向かっているのか、それとも漸進的な進歩が支配するのか？あなたの考えを共有し、会話に参加してください。

Cuckoo Network は、分散型 AI インフラストラクチャを IoTeX の活気あるエコシステムに導入するレイヤー 2 ソリューションとしての拡大を発表できることを嬉しく思います。この戦略的パートナーシップは、Cuckoo の AI モデル提供の専門知識と IoTeX の強力な MachineFi インフラストラクチャを組み合わせ、両コミュニティに新しい機会を創出します。

ニーズ​

IoTeX ユーザーと開発者は効率的な分散型 AI 計算リソースへのアクセスを必要としており、AI アプリケーションの開発者はスケーラブルなブロックチェーンインフラストラクチャを必要としています。IoTeX 上に構築することで、Cuckoo チェーンはこれらのニーズに応え、新しいエコシステムに分散型 AI マーケットプレイスを拡大します。

ソリューション​

IoTeX 上の Cuckoo チェーンは以下を提供します：

• IoTeX の MachineFi インフラストラクチャとのシームレスな統合
• AI モデル提供のための低い取引コスト
• 分散型 AI アプリケーションのスケーラビリティの向上
• IoTeX と Cuckoo チェーン間のクロスチェーン相互運用性

エアドロップの詳細​

この拡大を祝して、Cuckoo Network は IoTeX と Cuckoo コミュニティメンバーのためのエアドロップキャンペーンを開始します。参加者は様々なエンゲージメント活動を通じて $CAI トークンを獲得できます：

1. IoTeX エコシステムの早期採用者
2. ネットワークに貢献する GPU マイナー
3. クロスチェーン活動への積極的な参加
4. コミュニティエンゲージメントと開発への貢献

リーダーシップからのコメント​

「IoTeX 上にレイヤー 2 として Cuckoo チェーンを構築することは、AI インフラストラクチャを分散化するという我々の使命における重要なマイルストーンです」と Cuckoo Network の CPO である Dora Noda は述べています。「このコラボレーションにより、IoTeX の革新的な MachineFi エコシステムに効率的でアクセスしやすい AI 計算を提供し、分散型 AI マーケットプレイスを拡大することができます。」

よくある質問

Q: IoTeX 上の Cuckoo チェーンの L2 のユニークな点は何ですか？

A: IoTeX 上の Cuckoo チェーンの L2 は、分散型 AI モデル提供と IoTeX の MachineFi インフラストラクチャを組み合わせ、IoT デバイスとアプリケーションのための効率的でコスト効果の高い AI 計算を可能にします。

Q: エアドロップに参加するにはどうすればいいですか？

A: https://cuckoo.network/portal/airdrop?referer=CuckooNetworkHQ を訪問し、資格を満たすアクションを完了して報酬を獲得してください。

Q: どうすればもっと $CAI を獲得できますか？

• $CAI トークンのステーキング
• GPU マイナーノードの運用
• クロスチェーン取引への参加
• コミュニティ開発への貢献

Q: GPU マイナーの技術要件は何ですか？

A: GPU マイナーには以下が必要です：

• NVIDIA GTX 3080、L4 以上
• 最低 8GB RAM
• トップ 10 のマイナーに選ばれるための $CAI のステークと投票
• 信頼性のあるインターネット接続 詳細なセットアップ手順については、cuckoo.network/docs をご覧ください

Q: IoTeX ユーザーにとっての利点は何ですか？

A: IoTeX ユーザーは以下にアクセスできます：

• 分散型 AI 計算リソース
• AI サービスのための低い取引コスト
• 既存の MachineFi アプリケーションとの統合
• GPU マイニングとステーキングによる新しい収益機会

Q: クロスチェーン機能はどのように機能しますか？

A: ユーザーは、IoTeX、Arbitrum、および Cuckoo チェーン間で資産をシームレスに移動でき、エコシステム間で統一された流動性と相互運用性を実現します。Arbitrum ブリッジは開始されており、IoTeX ブリッジはまだ進行中です。

Q: ローンチのタイムラインはどうなっていますか？

A: タイムライン：

• 1月8日の週：Cuckoo チェーンメインネットでのエアドロップ配布開始
• 1月29日の週：IoTeX と Cuckoo チェーン間のブリッジ展開
• 2月12日の週：自律エージェントローンチパッドの完全なローンチ

Q: 開発者は Cuckoo チェーンの IoTeX L2 上でどのように構築できますか？

A: Cuckoo チェーンは完全な EVM 互換性を維持しているため、開発者は慣れ親しんだ Ethereum ツールと言語を使用できます。包括的なドキュメントと開発者リソースは cuckoo.network/docs で利用可能です。

Q: エアドロップの総配分はどのくらいですか？

A: 「IoTeX x Cuckoo」エアドロップキャンペーンは、総供給量 10 億 $CAI トークンのうち、早期採用者とコミュニティメンバーのために予約された総配分の 1‰ を配布します。

連絡先情報

詳細情報については、コミュニティに参加してください：

• ウェブサイト: https://cuckoo.network
• Discord: https://cuckoo.network/dc
• Telegram: https://cuckoo.network/tg
• X/Twitter: https://cuckoo.network/x

Ritualは、元Polychain投資家のNiraj PantとAkilesh Pottiによって2023年に設立され、ブロックチェーンとAIの交差点にある野心的なプロジェクトです。Archetypeが主導し、Polychain Capitalからの戦略的投資を受けた2,500万ドルのシリーズAに支えられ、同社はオンチェーンおよびオフチェーンの複雑な相互作用を可能にするための重要なインフラのギャップに対処することを目指しています。主要な機関や企業からの30人の専門家チームと共に、RitualはAI機能を直接ブロックチェーン環境に統合するプロトコルを構築しており、自然言語生成スマートコントラクトや動的市場駆動型貸付プロトコルなどのユースケースを対象としています。

なぜ顧客はAIのためにWeb3を必要とするのか​

Web3とAIの統合は、従来の集中型AIシステムで見られる多くの制限を軽減できます。

1. 分散型インフラは操作のリスクを軽減するのに役立ちます: AI計算とモデルの出力が複数の独立したノードによって実行される場合、開発者や企業の仲介者を含む単一のエンティティが結果を改ざんすることがはるかに困難になります。これにより、AI駆動のアプリケーションにおけるユーザーの信頼と透明性が向上します。

2. Web3ネイティブのAIはオンチェーンのスマートコントラクトの範囲を基本的な金融ロジックを超えて拡大します。AIが関与することで、契約はリアルタイムの市場データ、ユーザー生成のプロンプト、さらには複雑な推論タスクに応答できるようになります。これにより、アルゴリズム取引、自動貸付決定、チャット内インタラクション（例：FrenRug）など、既存の孤立したAI APIでは不可能なユースケースが可能になります。AIの出力が検証可能でオンチェーン資産と統合されているため、これらの高価値または高リスクの決定は、より大きな信頼と少ない仲介者で実行できます。

3. AIの作業負荷をネットワーク全体に分散することで、コストを削減しスケーラビリティを向上させる可能性があります。AI計算は高価になることがありますが、よく設計されたWeb3環境は単一の集中プロバイダーではなく、グローバルな計算リソースのプールから引き出します。これにより、より柔軟な価格設定、信頼性の向上、継続的なオンチェーンAIワークフローの可能性が開かれ、ノードオペレーターが計算能力を提供するための共有インセンティブによって支えられます。

Ritualのアプローチ​

システムは、Infernet Oracle、Ritual Chain（インフラとプロトコル）、およびネイティブアプリケーションの3つの主要なレイヤーで構成されており、それぞれがWeb3 x AI領域の異なる課題に対処するように設計されています。

1. Infernet Oracle​

• その機能 InfernetはRitualの最初の製品であり、オンチェーンのスマートコントラクトとオフチェーンのAI計算をつなぐ橋渡しをします。外部データを取得するだけでなく、AIモデルの推論タスクを調整し、結果を収集し、検証可能な方法でオンチェーンに返します。
• 主要コンポーネント
  • コンテナ: 任意のAI/MLワークロードをホストするための安全な環境（例：ONNX、Torch、Hugging Faceモデル、GPT-4）。
  • infernet-ml: AI/MLワークフローをデプロイするための最適化されたライブラリで、人気のあるモデルフレームワークとの統合を提供します。
  • Infernet SDK: 開発者がAI推論結果を要求し消費するスマートコントラクトを簡単に作成できる標準化されたインターフェースを提供します。
  • Infernetノード: GCPやAWSなどのサービスにデプロイされ、オンチェーンの推論要求をリッスンし、コンテナ内でタスクを実行し、結果をオンチェーンに返します。
  • 支払いと検証: 計算ノードと検証ノード間の料金分配を管理し、タスクが誠実に実行されることを保証するためのさまざまな検証方法をサポートします。
• その重要性 Infernetは、オフチェーンのAI計算を検証することで、従来のオラクルを超えています。データフィードだけでなく、AI駆動のタスクをオンチェーンアプリケーションにリンクする複雑さを軽減するために、繰り返しまたは時間に敏感な推論ジョブのスケジューリングもサポートします。

2. Ritual Chain​

Ritual Chainは、インフラストラクチャとプロトコルの両方のレイヤーでAIに優しい機能を統合しています。頻繁で自動化された複雑なスマートコントラクトとオフチェーン計算の間の相互作用を処理するように設計されており、通常のL1が管理できる範囲をはるかに超えています。

2.1 インフラストラクチャレイヤー​

• その機能 Ritual Chainのインフラストラクチャは、標準的なブロックチェーンよりも複雑なAIワークフローをサポートします。事前コンパイルされたモジュール、スケジューラ、およびEVM拡張であるEVM++を通じて、頻繁またはストリーミングAIタスク、堅牢なアカウント抽象化、および自動化された契約インタラクションを容易にすることを目指しています。

• 主要コンポーネント

  • 事前コンパイルされたモジュール

    :

    • **EIP拡張（例：EIP-665、EIP-5027）**はコード長の制限を取り除き、署名のガスを削減し、チェーンとオフチェーンのAIタスク間の信頼を可能にします。
    • 計算事前コンパイルは、スマートコントラクト内でAI推論、ゼロ知識証明、モデルの微調整のためのフレームワークを標準化します。

  • スケジューラ: 外部の「キーパー」契約に依存せずに、タスクを固定スケジュールで実行できるようにします（例：10分ごと）。継続的なAI駆動の活動に不可欠です。

  • EVM++: ネイティブアカウント抽象化（EIP-7702）を備えたEVMを強化し、契約が一定期間トランザクションを自動承認できるようにします。これにより、AI駆動の意思決定（例：自動取引）が人間の介入なしにサポートされます。

• その重要性 AIに焦点を当てた機能をインフラストラクチャに直接組み込むことで、Ritual Chainは複雑で反復的または時間に敏感なAI計算を合理化します。開発者は、真に「インテリジェント」なdAppを構築するためのより堅牢で自動化された環境を得ることができます。

2.2 コンセンサスプロトコルレイヤー​

• その機能 Ritual Chainのプロトコルレイヤーは、多様なAIタスクを効率的に管理する必要性に対処します。大規模な推論ジョブと異種計算ノードは、スムーズな実行と検証を保証するために特別な料金市場ロジックと新しいコンセンサスアプローチを必要とします。
• 主要コンポーネント
  • Resonance（料金市場）:
    • AIタスクの複雑さに応じて適切な計算ノードとマッチングするために「オークショニア」と「ブローカー」の役割を導入します。
    • ネットワークスループットを最大化するために、強力なノードが複雑なタスクを処理することを保証する「バンドル」タスク割り当てを採用します。
  • Symphony（コンセンサス）:
    • AI計算を並列サブタスクに分割して検証します。複数のノードがプロセスステップと出力を個別に検証します。
    • 大規模なAIタスクがネットワークを過負荷にしないように、検証作業を複数のノードに分散します。
  • vTune:
    • 「バックドア」データチェックを使用して、ノードが行ったモデルの微調整をオンチェーンで検証する方法を示します。
    • Ritual Chainが、最小限の信頼仮定でより長く複雑なAIタスクを処理する能力を示します。
• その重要性 従来の料金市場とコンセンサスモデルは、重いまたは多様なAIワークロードに苦労します。両方を再設計することで、Ritual Chainはタスクを動的に割り当て、結果を検証し、基本的なトークンまたは契約ロジックをはるかに超えたオンチェーンの可能性を拡大します。

3. ネイティブアプリケーション​

• その機能 InfernetとRitual Chainを基に構築されたネイティブアプリケーションには、モデルマーケットプレイスと検証ネットワークが含まれており、AI駆動の機能がどのようにネイティブに統合され、オンチェーンで収益化されるかを示しています。
• 主要コンポーネント
  • モデルマーケットプレイス:
    • AIモデル（およびおそらく微調整されたバリアント）をオンチェーン資産としてトークン化します。
    • 開発者がAIモデルを購入、販売、またはライセンスできるようにし、収益をモデルクリエイターと計算/データプロバイダーに報酬として分配します。
  • 検証ネットワークと「Rollup-as-a-Service」:
    • 外部プロトコル（例：L2）にゼロ知識証明やAI駆動のクエリのような複雑なタスクを計算し検証するための信頼できる環境を提供します。
    • RitualのEVM++、スケジューリング機能、および料金市場設計を活用したカスタマイズされたロールアップソリューションを提供します。
• その重要性 AIモデルを直接オンチェーンで取引可能かつ検証可能にすることで、Ritualはブロックチェーンの機能をAIサービスとデータセットのマーケットプレイスに拡張します。より広範なネットワークもRitualのインフラを専門的な計算に利用でき、AIタスクと証明がより安価で透明性のある統一されたエコシステムを形成します。

Ritualのエコシステム開発​

Ritualの「オープンAIインフラストラクチャネットワーク」のビジョンは、強力なエコシステムを構築することと密接に関連しています。コア製品設計を超えて、チームはモデルストレージ、計算、証明システム、AIアプリケーション全体でパートナーシップを築き、ネットワークの各レイヤーが専門家のサポートを受けられるようにしています。同時に、Ritualは開発者リソースとコミュニティの成長に多大な投資を行い、Ritual Chain上での実際のユースケースを促進しています。

1. エコシステムのコラボレーション

• モデルストレージと整合性: Arweaveを使用してAIモデルを保存し、改ざんされないようにします。
• 計算パートナーシップ: IO.netはRitualのスケーリングニーズに一致する分散計算を提供します。
• 証明システムとレイヤー2: StarkwareとArbitrumとのコラボレーションにより、EVMベースのタスクのための証明生成能力を拡張します。
• AI消費者アプリ: MyshellとStory Protocolとのパートナーシップにより、より多くのAI駆動サービスをオンチェーンに導入します。
• モデル資産レイヤー: Pond、Allora、0xScopeが追加のAIリソースを提供し、オンチェーンAIの限界を押し広げます。
• プライバシー強化: NillionがRitual Chainのプライバシーレイヤーを強化します。
• セキュリティとステーキング: EigenLayerがネットワークのセキュリティとステーキングを支援します。
• データ可用性: EigenLayerとCelestiaモジュールがAIワークロードに不可欠なデータ可用性を向上させます。

2. アプリケーションの拡大

• 開発者リソース: AIコンテナの起動、PyTorchの実行、GPT-4やMistral-7Bのオンチェーンタスクへの統合方法を詳細に説明した包括的なガイド。Infernetを介したNFT生成のような実践的な例が新規参入者の障壁を下げます。
• 資金提供と加速: Ritual AltarアクセラレータとRitual RealmプロジェクトがRitual Chain上でdAppを構築するチームに資本とメンターシップを提供します。
• 注目のプロジェクト:
  • Anima: 貸付、スワップ、利回り戦略に関する自然言語リクエストを処理するマルチエージェントDeFiアシスタント。
  • Opus: スケジュールされた取引フローを持つAI生成のミームトークン。
  • Relic: 柔軟で効率的なオンチェーントレーディングを目指して、AMMにAI駆動の予測モデルを組み込みます。
  • Tithe: MLを活用して貸付プロトコルを動的に調整し、リスクを低減しながら利回りを向上させます。

製品設計、パートナーシップ、多様なAI駆動のdAppを整合させることで、RitualはWeb3 x AIの多面的なハブとしての地位を確立しています。開発者サポートと実際の資金提供機会を伴うエコシステム第一のアプローチは、オンチェーンでのAIの採用を広げるための基盤を築いています。

Ritualの展望​

Ritualの製品計画とエコシステムは有望ですが、多くの技術的なギャップが残っています。開発者はまだモデル推論エンドポイントの設定、AIタスクの高速化、大規模計算のための複数ノードの調整などの基本的な問題を解決する必要があります。現時点では、コアアーキテクチャはより単純なユースケースを処理できますが、真の挑戦は、より創造的なAI駆動のアプリケーションをオンチェーンで構築するように開発者を鼓舞することです。

将来的には、Ritualは金融に重点を置かず、計算またはモデル資産を取引可能にすることに焦点を当てるかもしれません。これにより、参加者を引き付け、チェーンのトークンを実際のAIワークロードに結びつけることでネットワークのセキュリティを強化することができます。トークン設計の詳細はまだ不明ですが、Ritualのビジョンは、複雑で分散型のAI駆動アプリケーションの新しい世代を刺激し、Web3をより深く、より創造的な領域に押し進めることです。

カッコウネットワークとスワンチェーン、分散型AIとブロックチェーン技術の世界で先駆的な2つの力が、新たなエキサイティングなパートナーシップを発表できることを嬉しく思います。このコラボレーションは、先進的なAI機能へのアクセスを民主化し、より効率的でアクセスしやすく、革新的なAIエコシステムを創造するという私たちの使命において重要な一歩を示します。

拡張されたGPUリソースで分散型AIを強化​

このパートナーシップの中心には、スワンチェーンの広範なGPUリソースをカッコウネットワークプラットフォームに統合することがあります。スワンチェーンのグローバルなデータセンターとコンピューティングプロバイダーのネットワークを活用することで、カッコウネットワークは分散型大規模言語モデル（LLMs）を提供する能力を大幅に拡大します。

この統合は、両社のビジョンと完全に一致しています：

• カッコウネットワークの目標は、分散型AIモデル提供マーケットプレイスを作成すること
• スワンチェーンの使命は、包括的なブロックチェーンインフラストラクチャを通じてAIの採用を加速すること

AIで愛されるアニメキャラクターを実現​

このパートナーシップの力を示すために、愛されるアニメの主人公にインスパイアされたキャラクターベースのLLMsの初期リリースを発表できることを嬉しく思います。これらのモデルは、才能あるカッコウクリエイターコミュニティによって作成され、スワンチェーンのGPUリソースで実行されます。

ファンや開発者はこれらのキャラクターモデルと対話し、それに基づいて構築することができ、クリエイティブなストーリーテリング、ゲーム開発、インタラクティブな体験の新しい可能性を開きます。

相互利益と共有ビジョン​

このパートナーシップは、両プラットフォームの強みを結集します：

• カッコウネットワーク は、AIタスクを効率的に配布および管理するための分散型マーケットプレイスとAIの専門知識を提供します。
• スワンチェーン は、その強力なGPUインフラストラクチャ、革新的なZKマーケット、公正な報酬へのコミットメントを提供します。

共に、AIの能力がよりアクセスしやすく、効率的で、公平になる未来に向けて取り組んでいます。

私たちのコミュニティへの影響​

カッコウネットワークコミュニティにとって：

• より広範なGPUリソースへのアクセスが可能になり、より高速な処理とより複雑なAIモデルが可能に
• 独自のAIモデルを作成し収益化する機会の拡大
• スワンチェーンの効率的なインフラストラクチャのおかげでコスト削減の可能性

スワンチェーンコミュニティにとって：

• カッコウネットワークのマーケットプレイスを通じてGPUリソースを収益化する新しい道
• 最先端のAIアプリケーションと活気あるクリエイターコミュニティへの露出
• スワンチェーンのインフラストラクチャの需要と利用の増加の可能性

今後の展望​

このパートナーシップは始まりに過ぎません。今後、私たちは技術を統合し、両方のエコシステムに価値を創造するための追加の方法を探求していきます。特に、スワンチェーンのZKマーケットとユニバーサル・ベーシック・インカムモデルを活用して、GPUプロバイダーとAI開発者にさらに多くの機会を創出する可能性に興奮しています。

このエキサイティングな旅を共に歩む中で、さらなる更新情報をお待ちください。分散型AIの未来は明るく、スワンチェーンのようなパートナーと共に、その未来を現実にする一歩を踏み出しています。

このパートナーシップを祝うために、両コミュニティが参加することを招待します。共に、私たちは単に技術を構築するだけでなく、AIの未来を形作り、世界中のクリエイターを力づけています。

カッコウネットワーク

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