3年前、私はGoogleが初めて実用化したAIの一つである「Help Me Write」を使い始めた。このライティングアシスタントはDocsやGmailなどのGoogle製品に組み込まれており、私が承認するだけでメール全体をゼロから作成してくれた。Help Me Writeは気に入っているが、その基盤となるGemini LLMが、GoogleのスタンドアロンAIアプリを通じてさらに良い結果を提供していることに気づいた。

Geminiにメールのスレッドを渡して返信を下書きさせていたので、Claudeの性能も比較してみることにした。1週間のテストの結果、驚いたことにAnthropicのツールは私が書くのとほぼ同じようにメッセージを作成した。

これらの競合LLMは複数のモデルを提供しているが、私は応答速度の速いGemini 3.5 FlashをProアカウントで使用している。ただし、無料でも利用可能で、使用制限も緩い。重要なのは、Google Labsの「Personal Intelligence」トグルをオンにしていることだ（添付ファイル > その他のツール > パーソナルインテリジェンス）。これにより、以前のGeminiチャットからスタイルの手がかりや情報を引き出し、現在の応答に個人的なタッチを加える。Anthropicのツールについては、無料のClaude Sonnet 4.6モデルでEffortをHighに設定し、条件を揃えた。これはGemini Flashのような速度と、何よりも重要な事実の正確さのバランスを取っている。さらに、プロンプトは音声入力で時間を節約しているが、Claudeの音声認識エンジンはGeminiよりはるかに優れており、特にアクセントがある場合に顕著だ。

また、Gemini FlowsでGmailを整理させたところ、効果的に受信箱をフィルタリングしてくれた（ただし、1つ厄介な点がある）。各メールについて、下書きの目的を概説し、次に2つの標準的な指示を続ける。これにより、結果が一貫してパーソナライズされ、トークンの無駄を防ぐ。まず、AIに即時の応答を保留し、最初のプロンプトにない詳細を求めるフォローアップ質問を控えるよう依頼する。次に、メールスレッドから私のトーンを模倣するようLLMに指示する。これらがなければ、使える応答は期待できない。

例として、レビュー予定の製品の出荷遅延と追跡番号の欠落に関するフォローアップメールを使う。「以下のメールスレッドに対する返信を下書きし、再度配送追跡番号を要求してください。7月中旬に旅行する予定なので、この製品レビューに期限を設け、旅行前に完了させる必要があることを説明してください。すぐに返信しないでください。適切な返信を下書きするために質問があればしてください。スレッドに見られる私のセミフォーマルなトーンを模倣してください。」<メールチェーンをPDFとして添付>

早速、Geminiはリクエストに関する2つのフォローアップ質問をしてくる。1つ目は、私が言及しなかった正当に有用な詳細、つまりレビューの目標完了日を尋ねる。残念ながら、Geminiの2つ目の質問は、受信者がスレッド内の私の最後のメール以降に返信したかどうかを尋ねるが、なぜその答えが必要なのかは述べていない。提供された情報に疑問を呈するのは冗長に思える。なぜなら、明らかに最新の返信を含めているはずであり、その説明も曖昧だからだ。メールスレッドには追跡番号の以前の要求が含まれているが、AIはそれを無視した。「もし彼が追跡番号の要求に返信していたら、彼の最新のポイントに直接対応できるように彼の言ったことを知る必要があります。もし返信がなく、再度フォローアップしているなら、優しい促しとして伝えます。」

また、あなたのGmailはAIによる変身を遂げつつある - 何をいつ期待すべきか。Claudeも同様に動作するが、代わりに3つの質問をする。Googleのツールが計画中のレビュー完了日を尋ねたのに対し、Anthropicは具体的な旅行日を尋ねた。これは受信者にとってより関連性が高く共感を呼ぶ情報だ。製品を待っている間に完了日を約束するのは合理的ではないが、旅行日は確定している。2つ目の質問は、Claudeが私のプロンプトをよりよく「理解」していることを示しており、どれだけ強く出たいかを直接尋ねる。説明では、私の回答がメールのトーンに影響すると明示されており、Geminiの曖昧さとは対照的だ。3つ目に、Claudeは