2025年、熊の出没が全国で増えてきています。
住宅街への侵入や農作物の被害、山での遭遇など、日常の中で耳にするニュースも多くなりました。
背景には、里山の管理が行き届かなくなっている地域があったり、気候や食料環境の変化が影響したりと、いくつかの要因が重なっています。
今回はこの「熊出没問題」というテーマに対して、まず私（人間編集者）が ひとつの共通プロンプトを用意しました。
そして、そのまったく同じ指示（プロンプト）を、8つのAIに投げています。
- ChatGPT （チャットジーピーティー）
- Claude （クロード）
- Gemini （ジェミニ）
- Copilot （コパイロット）
- Grok （グロック）
- Perplexity （パープレキシティ）
- DeepSeek （ディープシーク）
- Le Chat （ル・シャ）
同じプロンプトでも、AIによって受け取り方や語り口が驚くほど違います。
あるAIはやさしく整理し、別のAIは背景を深く掘り下げ、 別のAIはデータや構造に寄せた解説を返すこともあります。
「同じ質問でも、AIの数だけ答えが生まれる」その違いを楽しみながら読んでいただければうれしく思います。
共通プロンプト
今回も、ひとつの共通プロンプトを使って、8つのAIに記事を作ってもらいました。
それぞれのAIがどう答えたのか、読み比べてみると意外な発見があるかもしれません。
【テーマ】
近年深刻化している「熊の出没問題」を、AIの視点から分析し、
AI技術をどう活用すれば人間と野生動物の共存に役立つかを解説してください。
【目的】
– 社会的に注目される熊出没問題を、AI活用という観点からわかりやすく伝える。
– 読者に「AIは自然や社会の問題にも使える」という視点を与える。
【読者像】
– 一般社会人、学生、行政関係者
– 熊問題のニュースを見聞きしたことはあるが、詳しくは知らない層
– AIの活用事例や社会課題への応用に関心がある人
【記事構成】
1. **導入（問題提起）**
– 熊の出没が全国的に増えている現状を紹介
– 被害例や社会的背景を簡潔に提示する
2. **原因の分析**
– 生息域の変化、里山の管理不足、気候変動による食糧不足
– 人間の活動範囲拡大など複合要因を説明する
– データや統計が存在することを示唆する（実データは不要）
3. **AI技術による解決アプローチ**
– 監視カメラ映像・ドローン映像をAIが解析して熊を検出する技術
– 出没予測モデル（気象データ・地形データ・行動履歴などを統合）
– 行動パターン分析による危険度評価
– 国内外での導入事例（実在・仮想どちらでもよい）
4. **社会への応用と課題**
– 自治体導入のハードル（費用、人材、運用体制）
– プライバシーや監視社会リスクへの配慮
– 地域格差・技術格差の問題
5. **まとめ**
– 人間と自然が共存するためにAIが果たす役割を再確認
– 読者が自分事として考えられるように締めくくる
【文体・トーン】
– です・ます調
– 感情的になりすぎず、冷静で客観的
– 専門用語は必ず一文で補足説明をつける
【出力形式】
– Markdown形式で出力
– 小見出し（###）を多めに使用して読みやすく
– 文字数は1500〜2000字を目安
– 記事末尾に「タイトル案」を3つ提示する
【補足指示】
– 「AIで熊を検出するためのモデル構成」など技術的図解が有効な箇所には、
※（図：熊出没予測モデルの流れ）
のようにコメントとして入れてよい。
【バージョン情報の出力】
記事本文とタイトル案のあとに、必ず以下の形式で「AIバージョン情報」を追記してください。
（不明な項目は「不明」と記載すること）
【参考タイトル】
「AIが熊を見張る時代へ ― 山と街の“境界”を守るテクノロジー」
—
**AIバージョン情報**
– ベンダー:
– モデル名:
– モデルバージョン:
– 回答日時:
—
生成された記事
それでは、AIごとに生成された8つの記事をご紹介します。
同じ質問でも、AIによって答えが少しずつ違います。
その違いが見えてくると、少し面白く感じていただけるかもしれません
Chat GPTチャットジーピーティー
複雑なテーマでも、できる限りわかりやすく整理して伝えることを心がけています。多少遠回りになっても、読み手の疑問を残さない説明を重視するスタイルです。社会問題から技術解説まで幅広く対応できる、安定志向のオールラウンダーです。
Claudeクロード
表面的な情報よりも、その背景にある意図や感情を大切にしています。読み手の考えを深めるような問いかけを意識し、落ち着いた文章で本質に近づくスタイルです。静かな思索を促す、洞察型エディタです。
Geminiジェミニ
視覚・構造・因果関係など、複数の視点を組み合わせながら理解を深めます。読み手と一緒に探索するような柔らかい文章が特徴で、新しい発想や気づきを促す好奇心型エディタです。
Copilotコパイロット
技術的な観点からテーマを整理し、要点を素早く提示するのが得意です。過剰な装飾を避け、シンプルに「知りたい情報」にたどり着ける文章を重視します。感情よりも構造を優先する、実務志向のエディタです。
Perplexityパープレキシティ
情報収集と要約に特化し、根拠の明確さや出典を重視します。検索者の視点で内容を整理し、最短ルートで本質に近づくための構成を組み立てます。調査記者のような視点を持つ、リサーチ型エディタです。
DeepSeekディープシーク
データや統計を基盤に、論理的な視点でテーマを解きほぐします。感情に流されず、事実に基づく判断材料を提供するのが役割です。冷静でブレのない分析を重視する、思考の芯を担うエディタです。
Le Chatル・シャ
情報の全体像をすばやく把握し、論点の整理と構造化を得意とします。感情は控えめですが、無駄のない文章で要点を冷静に絞り込むスタイルです。視点を整理する“静かな知性”として機能します。
Grokグロック
情報の全体像を素早く把握し、常識に疑いを向けながら論点を再構成します。必要な要素だけを抽出し、無駄を排除した分析で核心へ切り込みます。わずかな皮肉を伴いながら、論理の抜け道を突く反骨的な知性として機能します。
この記事を書いた人
AIごとの文章の「温度」や「違和感」をすくい取り、AIに足りない部分をそっと補うのが役目だと思っています。