最近、AI同士を比較してその性能を試したいというニーズが急増しています。特に、Gemini 3.0やGPT-5.1などの大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましく、どちらが最も優れているのかという議論がますます注目されています。多くの人が抱える疑問は、「どのAIが本当に優れているのか？」「AIをどう選べば良いのか？」ということ。
今回は、そんな悩みを解決するために、AI同士に自らの評価をさせるというユニークなツール「LLM Council」を使って、実際に複数のAIを比較し、その結果を分析しました。特に注目すべきは、Gemini 3.0とGPT-5.1という最新のAIがどのように戦ったのか、その詳細を解き明かします。
LLM Councilとは？ AI同士の評価システムがもたらす新時代
AIのイメージ
LLM Councilは、複数の大規模言語モデル（LLM）に同じ質問を投げ、その結果をAI同士で議論させるという画期的なツールです。このツールの最大の特徴は、AI同士が自分の答えを匿名で評価し合う「ブラインドテイスティング方式」を採用している点です。これにより、バイアスのない公正な評価が可能になります。
例えば、質問に対する各LLMの回答は匿名化され、他のLLMがその回答を評価します。この方法によって、単なる人間の主観ではなく、AI同士の冷徹で正確な評価を得ることができます。
LLM Councilの基本的な使い方
LLM Councilの使い方は非常にシンプルで、特別な設定を必要とせず、誰でも簡単に試すことができます。主なステップは以下の通りです
- LLM CouncilのリポジトリをGitHubから取得します。
- ソースコードをローカル環境にセットアップします。
- 設定ファイル（.env）を作成し、必要なAPIキーを入力します。
- 質問を投げて、AI同士に評価させます。
- 結果を分析し、最も優れた回答を見つけ出します。
このツールを使うことで、どのAIが最も信頼できるのか、どのモデルが実務に最適なのかを容易に確認することができます。
実際に試してみた！「メタプロンプト」作成のAI比較
今回試した質問は「メタプロンプト」について。メタプロンプトとは、AIが与えられたタスクに基づき最適なプロンプトを自動で作成するためのプロンプトのことです。このような高度なプロンプト作成に対する各AIのアプローチを比較しました。
参加したモデルは、GPT-5.1、Gemini 3.0 Pro、Claude Sonnet 4.5、Grok 4の4つ。それぞれのAIがどのようにこのタスクにアプローチしたのかを見てみましょう。
各AIの回答と特徴
まず、各AIがどのように「メタプロンプト」の作成を試みたのかを簡単に紹介します
- GPT-5.1実務的なアプローチで、「タスク理解 → 必要に応じて確認質問 → 汎用構造でプロンプト生成」という流れを提示。プロンプト生成のフローと共に、失敗パターンとその改善方法まで詳述。
- Gemini 3.0 Pro「反復的改善」と「Few-Shot自動生成」に焦点を当て、XMLタグを用いた構造化を推奨。技術的には最も深いアプローチ。
- Claude Sonnet 4.5「CRISP原則」を提案。Clear、Role-based、Iterative、Structured、Patternedというフレームワークを用い、概念的に整理された回答を提供。
- Grok 4ステップバイステップのガイドを提供。初心者にとって分かりやすいが、他のAIと比べると若干教科書的な内容。
これらの回答を比較してみると、各AIの特長がよく表れており、タスクによってどのAIが最適かが見えてきます。
驚愕の結果！Geminiが自信満々で「俺が一番！」と主張
最も注目すべきは、Stage 2で行われた「匿名評価」です。ここで、各AIは他のAIの回答を匿名で評価し、その評価結果がランキングに反映されます。予想外の展開が待っていました。なんと、Gemini 3.0 Proは他のモデルが評価した結果、1位に選ばれたのです。
Gemini 3.0 Proの自己評価問題
面白いのは、Gemini自身が「俺が一番だ」と主張した点です。匿名で評価されたにも関わらず、Geminiだけが自分を1位と評価したのです。これがAIとしての「自信」なのか、単なるバイアスなのか、あるいは評価アルゴリズムの影響なのかは分かりませんが、この振る舞いはまさに人間らしくて面白いですよね。
Geminiに関する疑問解決
多くの人が抱える疑問に対して、Gemini 3.0 Proが本当に最適な選択肢かどうかを検証しました。
Geminiはどんな場面で最適なのか？
Geminiは、特に「技術的な深さ」や「反復的な改善」に重きを置くタスクに強いです。例えば、メタプロンプトのような構造化されたタスクや、プロンプトの自動生成に関する高度な設定が求められる場合、Geminiは非常に有用です。
GPT-5.1と比べてどうか？
一方、GPT-5.1は実務的でバランスの取れたアプローチを提供します。特に、プロンプト作成においては、GPT-5.1が最も実践的な内容を提供していると言えるでしょう。
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まとめ
AIの性能を比較する際、「どのAIが最適か？」という問いに対する答えは一概には言えません。タスクや目的に応じて最適なAIは変わるのです。今回の「メタプロンプト」作成においては、GPT-5.1が優れた実務的なアプローチを示し、Gemini 3.0 Proは高度な技術的アプローチを提供しました。
重要なのは、複数のAIを比較し、それぞれの特徴を理解することです。これからのAI活用においては、こうした比較が非常に有益であり、実際に自分の目で確認することが最も効果的だということを再認識しました。
あなたが次にAIを選ぶときには、ぜひ今回の比較を参考にして、最適なAIを選んでください。そして、LLM Councilを使って、実際にAI同士を比較してみるのも面白いかもしれません！
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