子ども向け金融アプリの学習設計：AI生成クイズと架空市場の投資機能

GPT・Claude・Gemini は同じ LLM カテゴリに属していても、開発元・学習方法・得意なタスク・料金が異なる。モデル選定時は「一番賢いモデルを選ぶ」のではなく、推論能力・コンテキスト長・速度・コスト・ツール対応など 7 つのポイントを確認し、システムに必要な能力を持つモデルを選ぶべき。モデルは頻繁に更新されるため、会社ごとのイメージでなく実際に使うモデルと用途を見ることが重要。

AWS PartyRock を使って、Claude の 3 つのモデル (Haiku 4.5、Sonnet 4.6、Sonnet 5) を同じプロンプトで並べて比較できるアプリを開発。速度、深さ、トーン、長さなど複数の観点から各モデルの違いを確認でき、タスクに最適なモデル選択をサポート。アカウント不要で誰でも無料で試用可能。

Claude 等の AI ツール個人版で「学習に使わない」設定をしていても、👍評価ボタンを押した会話は例外条項によりフィードバックとして保存されてしまう。情報漏洩を防ぐ 5 つの手（入力情報の選別・一時チャット利用・学習OFF設定・評価ボタン非使用・保存期間確認）があるが、安全レビューのフラグなど 3 つのリスクは設定では防げない。

ChatGPT や Claude に仕事の説明をするたびに、自社の情報を足し直す状況から脱出するため、Markdown 形式でローカルに「AIが読む資料室」を構築する方法を解説。Google ドキュメント、Gmail、ChatGPT 会話など散在する情報を _inbox フォルダに集約し、5つのステップで循環させながら、AIが参照できる知識ベースに育てていくプロセスを実装例とともに紹介。