同じプロンプトなのに世界が変わる、ChatGPT・Gemini・(M365)Copilotで画像生成おけるAIの解釈差を検証

ChatGPT、Gemini、Copilot、M365 Copilot（企業向け）の4つに、同じ画像生成プロンプトを与えて比較した検証記事だ。使われたのは、長野県・上高地の河童橋での記念撮影、奈良県・大台ヶ原でのペルセウス座流星群の観測、そして小学生向けの「生成AIの正しい使いかた講座」の告知ポスターの3種類。いずれも風景、人物の服装、構図、ポスターとしての目的を細かく指定している。結論は、ChatGPTは物語性と情緒に強いがレイアウトは緩く、Geminiは色や光源の説明が精密だが情報量の多い指示では取捨選択が甘い、Copilotは構造化された整理が得意、M365 Copilotは自治体や教育機関のような信頼感のある告知物で最も安定していた、というものだ。 AIの鬼として引っかかるのは、画像比較の記事なのに、肝心の画像が文章の中で見えないことだ。本文には各モデルの出力の位置を示す「↑ ChatGPT ↑」のような区切りがあるが、読者が実際に目で見られる形にはなっていない。結果として読者は、評価の言葉を信じるか信じないかの二択になる。ワインの味を文字で説明され、その良し悪しを判定されるようなものだ。さらに本文から読み取れる範囲では、同じ条件で何度も生成して傾向を確かめた形跡は見当たらない。生成AIの出力は毎回変わりうる。それを一度ずつの結果で「この製品はこうだ」と断じるのは、材料として弱い。とはいえ、「同じ言葉を与えても世界の見え方が揃わない」という実感を読者に持ち帰らせる点では、この種の比較は今でも分かりやすい入口である。 中小企業の実務に置き換えるなら、持ち帰るべきは「どのAIが一番良いか」ではなく、用途に応じて使い分けるという考え方だ。企業向けのAIは社内文書との相性や管理のしやすさで選び、個人向けは試行の自由度で選ぶ。ポスターや告知物を作る場合は、同じ依頼を二、三種類のツールに流して見比べ、最終的な文言と日時、場所の表記は必ず人が確認する。見た目の比較に時間をかけすぎず、実際に使う1件の業務を選んで試すほうが、結果として早く答えが出る。