AIモデルの選び方

チャットとレシピは、既定では対象や質問の内容に応じてAIモデルを自動で選びます。プランによっては、標準モデルと推論モデルを手動で指定することもできます。この記事では、それぞれの特徴、選ぶ基準、指定できる範囲を説明します。

チームプラン Enterpriseプラン

#自動選択

モデルの選択を「自動」にしておくと、チャットを開いた場所と質問の内容に応じてモデルが選ばれます。ほとんどの用途では、自動のままで問題ありません。

手動で切り替えるのは、時間をかけてでも詳しい出力が欲しいとき、または処理を短時間で終わらせたいときです。

#標準モデル

標準モデルは、日常的な作業のために用意された汎用のモデルです。応答が返るまでの時間が短く、短い質問や定型的な出力に向いています。

次のような場面に適しています。

• 会議の内容について短い質問をする
• 打ち合わせから持ち帰り事項を抜き出す
• 話された内容を短くまとめる
• 短いメールやメッセージの下書きを作る

#推論（思考）モデル

推論モデルは、答えを出す前に段階的に考えを進めるモデルです。長い文書の作成や、複数の情報を突き合わせる分析に向いています。標準モデルより応答までの時間が長くなります。

推論モデルを使うと、回答の上に「〇秒思考しました」といった表示が出ます。この表示を開くと、どのような順序で結論に至ったかを確認できます。判断の根拠をたどりたいときや、出力をそのまま社内で使う前に検証したいときに役立ちます。

図画面キャプチャ: 推論モデルの思考過程の表示

回答の上部に思考時間を示す行があり、選ぶと検討の過程が段階ごとに展開されている状態。

次のような場面に適しています。

• 複数の会議を比較して、共通する論点や傾向を導き出す
• 複数の関係者の発言をもとに方針を検討する
• 選択肢ごとの利点と懸念を整理する
• 結論そのものではなく、結論に至る筋道を確認したい

#プランごとに指定できる範囲

#用途ごとの選び方

出力が長く、内容が複雑になるほど推論モデルが向きます。短い確認や決まった形式の出力は、標準モデルのほうが待ち時間が短く済みます。

レシピにモデルを指定する場合も、同じ考え方で選びます。指定する操作はレシピ（定型指示）の作成手順、指示文の側で文体や書式を揃える方法は効果的なレシピの書き方をご覧ください。

#処理時間と利用量の考え方

推論モデルは、答えを出す前に段階的な処理を行うため、標準モデルより時間がかかります。数十秒待つことも珍しくありません。急いで確認したい場面では標準モデルを、腰を据えて資料を作る場面では推論モデルを、というように使い分けると待ち時間の不満が出にくくなります。

一般に、扱う会議の件数が多いほど、また求める出力が長いほど、処理に必要な計算量は増えます。対象範囲をホーム画面全体にしたまま長い文書を作らせるより、必要な会議だけを選んでから実行したほうが、処理が早く終わり、出力の焦点も絞られます。対象範囲の絞り方はノートに質問する（チャット）で説明しています。

#管理者による制限

Enterpriseプランでは、一部のモデルが既定で無効になっています。無効な間は、モデルの選択欄に表示されていても選べません。利用するには、管理者が 設定 > ワークスペース > データセキュリティ で対象のモデルを有効にします。

管理者がこの設定を分けている理由は、モデルによってデータの取扱いが異なる場合があるためです。

#外部のモデル提供事業者への送信について

Pulseのデータの保存先は、国内のリージョンを基本としています。一方で、AIによる要約や文字起こしの一部の処理については、海外の事業者に処理を委託する場合があります。この場合、会議の内容を含むデータが当該事業者に送信されるため、個人データの越境移転の論点になります。

UNCHAIN株式会社は、送信したデータがモデルの学習に利用されないことを契約上確認できる事業者、データの保持期間が明示されている事業者、および委託先としての監督が可能な体制を備えた事業者に限って選定しています。

一部のモデルでは、提供事業者側でデータを保持しない運用（ゼロデータ保持）の対象外となり、不正利用の監視などの目的で入力と出力のログが一定期間保持されることがあります。該当するモデルを組織で使うかどうかは、管理者が上記の設定で判断できます。

なお、Pulse自身のAIモデルの改善にデータを使うかどうかは、これとは別の設定です。無料プランと個人プランでは既定でオンになっており、［設定］→［環境設定］→［データと共有］からいつでもオフにできます。チームプランとEnterpriseプランでは学習に利用しません。詳しくはAIモデルと学習データ、保存場所や越境移転の全般はセキュリティ・プライバシーに関するFAQで説明しています。

#よくある質問

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