CopilotとChatGPT、Bard：文を整えるAIツールの出力文の違いを実例で紹介
Podcast用に録音した音声ファイルを、Whisperで文字起こしを実行し、できたテキストを入力文とし、
文を整えるために、整文用のプロンプト（例を参照）を使った場合の
Copilot、ChatGPT3.5、ChatGPT4、Google Bard
のAI別の出力文の違いを実例で示します。
考察は別の記事にします。
Copilot
はみだしチャンネルのOgawaです。この番組は、声が聞けるあなたのヘルプデスクとして、辛い出来事を乗り越えた経験を糧に、あなたの心と体にもっと優しくなれる情報をシェアしています。standfmで音声を配信し、noteでテキストを配信しています。
今日は、文字起こしをした文をAIに整えてもらうということについて、AIの特性の違いについて話します。これは前回の続きで、同じ内容を5分ぐらいで伝えるということに挑戦しました。僕のいつものスタイルと比較すると、短めの番組時間で、AIの比較をしてみました。
僕は、テーマや内容を事前にガチガチに決めずに、なんとなく思っていることや、頭の中でぐるぐるしていることを、声に出してみるということをよくやります。それをポッドキャストの番組として、リスナーさんがいるということをイメージしながら喋ってみます。そうすると、整理されていないので、収録時間が長くなります。何も考えずにだらだらと喋っていると、15分や20分になってしまいます。そういう長尺になったテキストを、AIに文を整えてもらうという作業をすると、AIの特性がよく分かります。
前回と同じように、結論から言うと、マイクロソフトのCopilotを使うと、入力文から比較的文字数を維持したまま文を整えてくれます。維持しているので、話し言葉や内容のニュアンスも伝わりやすいです。それに比べて、チャットGPTを使うと、種類にもよりますが、入力文に対して文字数が省略され、簡略化され、要約されます。簡潔には伝わるのですが、自分の話している個性やニュアンスが消えやすいと感じます。
さらに、別のAIとして、Google バードというのがあります。これは、あまり僕も使い込んではいないのですが、音声の文字起こしをした文を入力すると、ものすごい勢いで圧縮され、簡略化され、整理されるという風に感じます。話している内容が、ほぼ1行2行で過剰にまとめられてしまいます。まるで、パワーポイントやスライドの文を見ているようです。Google バードのまとめ方自体はすごいと思いますが、用途によって違います。もともとの目的が、入力文の形を保ったまま、少し編集してほしい場合は、Copilotがいいです。しかし、ものすごく圧縮して、本当に主要なところだけをエッセンスとして残して出力する場合は、Google バードが得意分野なのかもしれません。
Google バードの圧縮率は異常というか、驚くべきものがあります。Googleは、やはりWebの検索というところではトップの企業です。Googleが作ったAIが、文章に対して何を感じ取って、何を読み取っているかというのは、Google バードの出力結果を見ると、考えさせられます。Googleは、どちらかというと、文をいっぱい書いて丁寧に書いたとしても、実はものすごく圧縮してエッセンスだけを読み取って、そのエッセンスがいいか悪いかというのを判断しているのかなと思います。文字数が多い方がいいのかというと、どうなんでしょうね。そんなふうに感じました。
ちょっと話が脱線しましたが、AIの特性や特徴を捉えて、それの傾向を分かった上で、場合によってAIを使い分けるというのが、本当に面白い考え方だと思います。チャットGPTも、僕も、あのGPTsというGPTs Storeというのが開設されて、チャットGPTの中でも機能が増えました。そのきっかけで、GPT+という有料の課金サービスに今加入しています。そのGPTs Storeに使われているアプリも試しています。まだ、このGPTの中で、GPTsがいいとか、自分で自作してみて、GPTsのいいのが作れるかというと、なかなか意図通りにはうまく作れないと思っていますが、チャットGPTのサービスも、いろいろなアプリが増えて、使えるGPTsでいろいろなことができるようになると思います。その大元のチャットGPTは、こういう特性があって、こういうところが得意です。CopilotはCopilotで、得意な分野があって、狙っている分野に有効な手段が存在しています。Google バードも、Google バードで、特徴的なAIとしての機能があって、場合によっては、その得意なところを活かして使うと非常にいいと思います。他にも、チャットGPTを使ったり、チャットGPTのAPIを使ったサービスというのは、そんなにチャットGPT本体を使ったとしても、そんなに変わらないと思います。そのサードパーティー製アプリの評価はあまりしていませんが、広い意味で、Google バードやCopilot、チャットGPTが一番メジャーで、一番知られていて、ユーザー数も多いです。しかし、まだチャットGPTとは違う派生や違う狙いを持って、違う特性を持ったAIが、ケースバイケースでものすごく使えるというところを、研究したり、自分の中で探していくと、ちょっと面白いと思います。
ということで、今日は、音声をWhisperという文字起こしのツールを使って文字起こしをしたテキストに対して、文を整える、文章を改善するということについて話しました。今日のメインテーマは以上です。ちょっと長くなりましたが、AIに関する情報も、自分でいろいろ触ってみて、思った感想をAIトークとして話していきたいと思います。その結果をnoteで、音声で喋った内容をテキストに起こして貼り付けていますので、そちらの方も見ていただけたら嬉しいです。今日の放送は以上です。また別の放送で出会えることを楽しみにしています。それでは、さようなら。
ChatGPT3.5
はみだしチャンネル小川です。この番組は、声が聞けるあなたのヘルプデスクをテーマに、辛い出来事を乗り越えた経験を活かし、あなたの心と体に優しい情報を提供しています。当番組はstandfmで音声を配信し、ノートでテキストを共有しています。
今回は、前回に続き、文字起こしとAIによる文章整理についてお話しします。前回は同じテーマで約5分で情報を伝えましたが、今回は少し短めの番組で、AIを使った文章整理に焦点を当てます。
自分のスタイルでは、事前に内容を厳密に決めず、頭の中で考えたことや感じたことをそのまま話すことが多いです。これにより、リスナーの方々に伝えやすいイメージを作り出しています。
AIを使用して、長尺のテキストを整える場合、マイクロソフトのコーパイロットを使うと、入力文の文字数を比較的維持しながら文章を整えることができます。これにより、話し言葉のニュアンスが伝わりやすくなります。
一方、チャットGPTを使う場合、文字のテキストが省略され、要約される傾向があり、個性やニュアンスが失われる可能性があります。また、Google バードもあり、これは文字起こしされたテキストを効果的に圧縮し、スライドのようにまとめることができます。そのため、用途に応じてAIを使い分けることが重要です。
Google バードの圧縮率は驚くほど高く、本質的な情報だけを残します。Googleは文章を圧縮してエッセンスだけを抽出し、そのエッセンスの質を評価します。文字数が多いほど良いわけではないこともあり、興味深い結果です。
AIによる特性や機能の違いを理解し、適切な場面で使い分けることが、AIを効果的に活用する鍵です。また、AIに関する情報を共有し、新たな発見や展開を楽しみにしています。
今回のメインテーマは、音声を文字起こししてAIによって文章を整える過程において、AIの違いが出力に与える影響についてでした。 AIの特性を理解し、使い分けることで、情報の整理や伝達が効果的に行えることが分かりました。 AIに関する情報は、ノートで詳しく共有しています。今回の放送は以上ですが、AIについての情報や感想を今後もお伝えしていきます。お楽しみに。
ChatGPT4（有料プラン）
こんにちは、はみだしチャンネルのOgawaです。この番組は、皆さんのヘルプデスクとして、辛い経験を乗り越えた話や、心と体に優しい情報をシェアすることを目的としています。音声はstandfmで、テキストはnoteで配信しています。
今日は、以前にも触れたAIによる文章整理の特性の違いについて、第2回目の話題として取り上げます。私自身、準備を固く決めずに、頭の中を巡る思考を声に出してみることが多いです。これをstandfmで配信することで、伝わることの可能性を探っています。しかし、この方法は収録時間を長くしてしまうことがあります。
長くなったテキストをAIで整理すると、AIによって結果が異なります。マイクロソフトのCoPilotは、入力文をある程度保持しながら整理します。一方、ChatGPTはテキストを簡潔に要約し、Google Birdは更に強力に圧縮して、本質のみを残します。これらの違いを理解し、目的に応じてAIを選択するのが面白いと感じています。
また、ChatGPTの機能拡張やGPTs Storeの開設など、AIの可能性は広がり続けています。それぞれのAIには得意分野があり、ケースバイケースで非常に役立つことを研究しています。
今日のメインテーマは、AIの違いによる出力の差と、それを理解して適切にAIを選択することの重要性についてでした。noteにもこの話題についての考察をまとめているので、ぜひご覧ください。次回もAIに関する情報をシェアしていきたいと思います。それでは、また別の放送でお会いしましょう。
Google Bard
## はみだしチャンネル小川さんの音声の文字起こし（改善版）
**テーマ：音声認識AIによる文体調整の違い**
**概要**
本記事では、音声認識ツールWhisperで文字起こししたテキストを、AIを用いて文体調整した際の、3つのAI（Microsoft Copilot、ChatGPT、Google Bard）による出力の違いについて考察します。
**目次**
1. はじめに
2. 音声認識と文体調整
3. 使用するAIと特徴
4. 各AIによる文体調整結果
5. 比較考察
6. まとめ
**1. はじめに**
こんにちは、はみだしチャンネルのOgawaです。
この番組では、音声認識AIによる文体調整の違いについて考察します。
音声認識ツールWhisperで文字起こししたテキストを、Microsoft Copilot、ChatGPT、Google Bardの3つのAIを用いて文体調整し、それぞれの出力結果を比較します。
**2. 音声認識と文体調整**
音声認識ツールは、音声をテキストに変換する技術です。しかし、音声認識で得られるテキストは、話し言葉の冗長さや文法的な誤りなどが含まれており、そのままでは読みづらく、分かりにくい場合があります。
そこで、文体調整AIの出番です。文体調整AIは、音声認識で得られたテキストを入力として、読みやすく、分かりやすい文章に修正します。
**3. 使用するAIと特徴**
**3.1 Microsoft Copilot**
* 入力文の形を維持しつつ、5字8字程度にソフトに編集
* 話し言葉のニュアンスも伝わりやすい
**3.2 ChatGPT**
* 入力文を簡潔に要約
* 文字数は少なくなるが、個性やニュアンスが消えやすい
**3.3 Google Bard**
* 文章を大幅に圧縮し、主要なポイントだけを抽出
* まるでパワーポイントのスライドのような簡潔さ
* 文章の過剰書きが得意
**4. 各AIによる文体調整結果**
**4.1 Microsoft Copilot**
音声認識で得られたテキストを、読みやすく、分かりやすい文章に修正します。
**4.2 ChatGPT**
```
音声認識で得られたテキストを簡潔に要約します。
```
**4.3 Google Bard**
音声認識で得られたテキストを大幅に圧縮し、主要なポイントだけを抽出します。
**5. 比較考察**
**5.1 それぞれのAIの得意分野**
* **Microsoft Copilot:** 入力文の形を維持しつつ、読みやすく編集
* **ChatGPT:** 文章の簡潔な要約
* **Google Bard:** 文章の過剰書きによる主要ポイントの抽出
**5.2 使い分けのポイント**
* 目的や用途に合わせて適切なAIを選択する
* 入力文の長さや内容も考慮する
**6. まとめ**
音声認識AIによる文体調整は、音声認識で得られたテキストをより読みやすく、分かりやすい文章にする有効な手段です。
それぞれのAIには得意分野があるので、目的に合わせて使い分けることが重要です。
**7. 今後の展望**
今後も音声認識AIと文体調整AIの技術は進化していくと考えられます。
より自然で読みやすい文章を生成できるAIの開発に期待しています。
**8. 関連記事**
* Whisper: <無効な URL を削除しました>
* Microsoft Copilot: <無効な URL を削除しました>
* ChatGPT: [https://chatgpt.com/](https://chatgpt.com/)
* Google Bard: <無効な URL を削除しました>
**9. チャンネル情報**
* **はみだしチャンネル**
* **YouTube:** <無効な URL を削除しました>
* **Twitter:** <無効な URL を削除しました>
**10. おわりに**
最後までご視聴ありがとうございました。
音声認識AIと文体調整AIについて、少しでも理解が深まったなら幸いです。
元の音声
#50 CopilotとChatGPTの比較：文を整えるAIの違いと使い分け2 - はみだしチャンネル | stand.fm
入力文（Podcastの音声をWhisperで文字起こししたもの）
こんにちははみだしチャンネル小川です この番組は声が聞けるあなたのヘルプデスク
をテーマに辛い出来事を乗り越えた経験を糧に あなたの心と体にもっと優しくなれる情報をシェアしています
stand FMで音声を配信し ノートでテキストを配信しています
今日はですね 文字起こしをしてある文をAIに整えてもらう
っていうところのAIによるね 特性の違いについて話すっていうのの
ちょっとね 第2弾というか 前回で同じ内容で実はね 5分ぐらいで内容を
結構ね 伝えやすくという
か 僕のいつものスタイルと比較すると短めの
番組の時間でそのAIを の比較をしてみたんですけど
僕自体はですね 実はよくやっているっていうかというか
まあよくやるのがですね あのテーマの内容とか伝える内容を
しっかり事前にガチガチに決めずにというか
うん
で なんとなく思っていることとか
あとですね 頭の中で今ちょっとぐるぐるして
思考がそのことについてね すごく反数して
なんかそのことばっか考えてるなっていうところを
声にして出してみると
それをポッドキャストのね スタンドFMの音声としての
番組としても 一応ね 人に伝えてみると
伝わるようなイメージ
リスターさんがいるっていうことをイメージしながら
喋ってみるっていうことをしていますと
そうするとですね ものすごく整理されてるわけではないんで
収録時間が長くなりますと
で そうですね 何も考えずにだらだらと喋っていると
15分とかね 20分とかになったりしますので
そういう長尺になったテキストの
そうですね 文字起こしをしたテキストを
AIに文を整えてもらうっていう作業をすると
より一層ですね AIの特性というか
前回と同じようにね 結論で言うと
マイクロソフトのコーパイロットを使うと
入力文というかね
入力文から比較的文字の文字数を維持したまま文を整えてくれる
で 維持してるんで話し言葉とかね
話してる内容のニュアンスも伝わりやすい
それに比べて
チャットGPTですね
チャットGPTを使うと
種類にもよるんですけど
比較的ですね
入力文に対して文字のテキストの量が
省略され 簡略化され
要約されというかね
文字の理解度というか
簡潔には伝わるんだけど
自分の話してる個性だとかニュアンスが
消えやすいかなとは思っています
さらにね ちょっと別のAIっていうのは
あるんですけど
Google バードっていうのがありますと
それはね
あまり僕もしっかり使い込んではないんですけど
この Google バードにですね
同じように
音声の
そうですね
文字起こしをした文を入力すると
これがですね
ものすごい勢いで
圧縮されるというか
ものすごく勢いで
圧縮されるというか
簡略化され
整理されるという風に感じていて
ほぼほぼなんていうんですかね
話してる内容が
もう
そうですね
本当に1行2行で過剰書きで
まとめられて
まるでね
パワーポイントとか
スライドの文を見ているようだという風に
感じますね
Google バードに関しては
そのまとめ方自体は
まあ
すごいなとは
思っていて
用途による違いですね
まず
先ほど言ったように
もともとの目的の中で
できるだけ
入力文の形を
保ったまま
5字8字とか
そうですね
いうところを
ソフトに
編集してほしい場合は
マイクロソフトのコーパイロットが
いいんですけど
ものすごく
圧縮して
本当に主要な
ところだけを
エッセンスを
残して出力するっていうところに関しては
実はGoogle バードが
の得意分野
なのかなと
思ったりしています
そのね
ちょっとね
Google バードの
その圧縮を
圧縮率はね
異常というか
ちょっと驚くところがあって
Google はですね
やっぱり
Google 検索というか
Web の
検索っていうところでは
トップ企業というか
スタンダードな企業なんで
Google の
作った AI が
文章に対して
何を感じ取って
何を読み取ってるかっていうのは
Google バードの検索
圧縮結果というか
出力結果を見ると
なんかね
ちょっと考えさせられるというか
Google さんは
どちらかというと
文をいっぱい書いて
丁寧に書いたとしても
実はものすごい
圧縮して
エッセンスだけを読み取って
そのエッセンスが
いいか悪いかっていうのを
判断してるのかなというふうに
思いました
文字数が多い方がいいのか
っていうと
どうなんでしょうね
そんなふうに感じましたね
でまぁちょっとね
ちょっとそれは話が脱線してる
ところではあるんですけど
これはね
ちょっとね
AI による特性の違いとか
特徴を捉えて
それに
それの傾向を分かった上で
場合場合によって
AI を使い分けるっていうのが
本当に本当っていうかね
それは面白い考え方というか
そうじゃないかなというふうに
思っていて
チャットGPTさんもね
僕もね
あの実はあのGPTsというね
GPTs Storeっていうのが開設されて
チャットGPTの中でもね
機能が増えたきっかけに
あのGPT+という
有料の課金サービスに
今加入していますと
そのGPTs Storeにね
使われているね
アプリとかも試してたりはしていて
まだね
このGPTの中でね
GPTsがいいだとか
一旦自分でね
自作してみて
GPTsのいいのが作れるかっていうと
なんか意図通りにね
まだ今のところ
うまく作れないなと思ってたりとか
そういうのもあるんですけど
まあ結構ね
そのチャットGPTのサービスも
いろいろそうアプリが増えてとかね
使えるGPTsでね
いろいろなことが触るんで
いろいろなね
使い方がとかね
は発見されるとはね
展開されるとは思うんですけど
その大元のね
まずね
Googleじゃないわ
チャットGPTはこういう特性がある
でこういうところが得意
でコーパイロットはコーパイロットで
得意な分野があって
狙ってるね
に得意な分野は
有効な手段が存在して
でGoogleバードもね
GoogleバードはGoogleバードで
特徴的なAIとしての機能があって
場合によっては
その得意なところを活かして使うと
非常にいいっていうものがあるんじゃないかな
という風に思っていて
他にもね
まああの
なんていうのかな
チャットGPTを使ったとかね
チャットGPTのAPIを使った
サービスっていうのは
まあそんなに
チャットGPT本体を使ったとしても
そんなに変わらないんじゃないかなと
思っていて
そこのね
その
サードパーティー製アプリの評価はね
あまりしてないんですけど
まあ広い意味でね
Googleバードとか
GoPilot
そうですね
チャットGPTが一番メジャーだとかね
一番
知られてはいるし
ユーザー数も多いんだけれども
そのね
まだね
チャットGPTとは違う派生とか
違う狙いを
持って
違う特性を持ったAIが
ケースバイケースでものすごく使えるっていうところが
研究とかね
自分の中で探していくと
ちょっと面白いかなという風に
思いました
ということで
今日は
そうですね
音声を
ウィスパーっていう
文字起こしの
ツールを使って
文字起こしをした
テキストに対して
文字起こしをしたテキストに対して
文を整える
文章を改善するっていうフローを
AIにやってもらったときに
AIの違いによって
出力に差が出ますと
でそれに
それは結構ね
AIによって
AIの機能の特徴を
捉えてるんじゃないか
という風に
思いました
今日の
メインテーマは以上です
ちょっと長くなったんですけどね
またね
AIに関する情報というのもね
自分で
いろいろ触ってみて
思った感想というのを
AIトークとして
話していきたいと思います
その結果をね
ノートというかね
音声で喋った内容を
そうですね
同じように
テキストに起こして
ノートに貼り付けて
いるので
そのね
ノートで
例えば僕のね
考えた考察とかをね
発表するので
そちらの方も
見ていただけたら嬉しいです
今日の放送は以上です
また別の放送で
出会えることを楽しみにしています
それでは
整文に使ったプロンプト（例）
以下のテキストをもっとわかりやすく良い文章するために、段階的に文章を整えて改善してください。
テキスト:”””
“”””
#やること
・テキストの推敲と改善を繰り返す
・テキストはpodcastのメディア用に録音した音声ファイルをもとにWhisperを用い、文字起こししたものです
・誤字・脱字を修正する
・話し言葉を書き言葉にする
・重複や冗長な表現を削除する
・改善後の文章はコードブロックで囲む
・スタンドFMは standfm と書く
・NOTE は note と書く
・はみ出しチャンネル は はみだしチャンネル と書く
・小川 は Ogawa と書く
・スタイフ は スタエフ と書く
#回答例
改善後の文章：
改善後の文章
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