PerplexityやGensparkに質問をすると、複数の追加質問が提案される。
その追加質問の作り方をPerplexity ProとGensparkに聞いてみた。
Perplexity Proの回答
Perplexityが関連質問を提案する仕組みについては、以下のように推測されます。
- 自然言語処理技術を活用して、ユーザーの質問の意図や文脈を深く理解する。Perplexityは高度な言語モデルを搭載しているため、質問の意味合いを的確に捉えることができます。
- ユーザーの質問に関連するキーワードや概念を抽出し、それらを基にWebを検索する。質問の主要なトピックを特定し、関連性の高い情報を収集します。
- 収集した情報を分析・整理し、ユーザーの質問に対する回答を生成すると同時に、関連するトピックや疑問点を洗い出す。AIが情報の関連性を評価し、ユーザーが興味を持ちそうな話題を見つけ出します。
- 関連トピックや疑問点を、ユーザーに提示しやすい形式の質問文に変換する。自然な日本語の質問文を生成することで、ユーザーにとって分かりやすく魅力的な関連質問を提案します。
- ユーザーの反応を学習し、より適切で有益な関連質問を提案できるよう、提案アルゴリズムを継続的に改善する。ユーザーとのインタラクションから、関連質問の質を高めていきます。
以上のように、Perplexityは最先端のAI技術を駆使することで、ユーザーの質問意図を深く理解し、Webから関連情報を収集・分析した上で、ユーザーにとって価値のある関連質問を提案していると考えられます。この機能により、ユーザーは効率的に情報を掘り下げ、新たな発見や知見を得ることができるのです。
Gensparkの回答
Gensparkは、関連する質問を提案するために高度なアルゴリズムと技術を活用しています。以下にその主な方法を詳しく説明します。
- 自然言語処理（NLP）: GensparkはNLP技術を使用して、ユーザーのクエリの文脈と意味を理解します。これにより、質問の構造を分析し、キーワードを特定して、ユーザーの意図に基づいた関連する質問を生成します13。
- 機械学習モデル: Gensparkは、ユーザーのインタラクションから学習する機械学習アルゴリズムを組み込んでいます。ユーザーがどのように質問を表現し、どの提案を選択するかのパターンを分析することで、質問提案の精度と関連性を向上させます1。
- 文脈分析: ユーザーのクエリの文脈を、過去のインタラクションや関連トピックを考慮して評価します。この文脈認識により、現在の質問に関連するだけでなく、ユーザーが表現した広範なテーマや興味に合った提案を生成します1。
- 協調フィルタリング: 複数のユーザーからのデータを分析し、質問パターンの共通点を特定します。これにより、他のユーザーが役立つと感じた関連質問を提案することができます1。
- コンテンツベースのフィルタリング: 元のクエリの内容に基づいて質問を推薦します。ユーザーの質問からキーワードやフレーズをデータベースの既存の質問とマッチングさせ、類似の問い合わせを見つけます1。
- フィードバックループ: ユーザーのフィードバックは、提案アルゴリズムの改善に重要な役割を果たします。提案された質問がクリックされたか無視されたかのデータを収集することで、Gensparkはアルゴリズムを継続的に改善し、ユーザーの満足度とエンゲージメントを向上させます1。
- 動的更新: システムは、リアルタイムのデータとユーザーの行動のトレンドに基づいて提案を動的に更新するように設計されています。これにより、新しいトピックが出現したり、ユーザーの興味が進化したりする際に、提案が関連性を保つことができます1。
これらの技術を統合することで、Gensparkは情報を求めるユーザーにシームレスな体験を提供し、トピックや問題に対する理解を深めるための関連質問を見つけやすくしています。
GensparkとPerplexityの追加質問の作り方はかなり似ている部分もあり、作り方の違い、その違いによる追加質問の違いは、これらの回答だけではよく分からなかったので、同じ質問「電動自転車」に対する追加質問の比較を行うことにした。
Perplexity Proの回答
Gensparkの回答
Perplexity ProとGensparkの追加質問に対するGPT-4oの分析結果
PerplexityとGensparkが提案した追加質問について、共通点と相違点を以下のように評価できます。
共通点
- 電動自転車のメンテナンスや維持に関する質問
- Perplexity: 「電動自転車のメンテナンスは簡単？」
- Genspark: 「電動自転車の維持費について知りたい」
- 両者とも、電動自転車のメンテナンスや維持費についての疑問に焦点を当てていますが、Perplexityは具体的なメンテナンスの簡便さに、Gensparkは維持費のコストに焦点を当てています。
- バッテリーに関する質問
- Perplexity: 「電動自転車の充電時間はどれくらい？」
- Genspark: 「電動自転車のバッテリー技術の進化とその将来展望について教えてください」
- どちらもバッテリーに関連していますが、Perplexityは現在の充電時間に関する具体的な質問、Gensparkは技術的な進化と将来展望に関する深堀りをしています。
相違点
- 技術トレンドや影響に関する質問
- Gensparkは、より技術的な質問や都市交通への影響など、大きなトピックに関する質問を提案しています。
- 例: 「電動自転車の最新技術トレンドとその影響は何ですか？」や「電動自転車の普及が都市交通に与える影響はどのようなものですか？」
- Perplexityは、基本的な使い勝手や日常的な側面（費用、走行距離、坂道など）に焦点を当てています。
- 選び方やおすすめに関する質問
- Gensparkは「電動自転車の選び方は？」や「おすすめの電動自転車メーカーは？」といった購入のガイドやメーカー選びに焦点を当てた質問を提案していますが、Perplexityはこのような視点の質問はしていません。
その他の特徴
- Perplexityの質問は、電動自転車の具体的な使用やコストに関する、より実用的で日常生活に関わる内容が多いです。
- Gensparkの質問は、技術的な側面や未来のトレンド、社会的影響にまで踏み込んだ、より広い視野を持つ内容が目立ちます。
全体的に、Perplexityは現時点でのユーザーのニーズに応じた実践的な質問が多く、Gensparkは未来や技術、社会的影響に目を向けた提案が多いです。
（補足）
Perplexity Proも、下記のように人気モデルや、市場動向について調査しており、回答の中で、「おすすめの電動自転車」、「日本の電動自転車市場の動向」として言及しているので、追加質問とはならなかった可能性はある。
質問によって追加質問の特徴は大きく変わるかもしれないが、大局的には、このような傾向があるのかもしれない。
追加質問をしていくと、回答が大量になり、まとめにくくなる。
また、魅力的な追加質問の提案をしてもらっても、1つの追加質問を選択すると、他の追加質問が消えてしまったり、別画面に切り替わったりして、他の追加質問をしにくくなる。
このような場合の対策の1つとして、マインドマップに書き留めておく方法も有効ではないかと思われる。
これにより、書き留めておけるだけでなく、追加質問やその回答の整理がしやすくなる。
マップソフトによっては様々な制限があるかもしれないが、Mapifyのマップを用いた方法を説明する。
