同じLLMでも生成AIサービスによって回答品質が違う？その理由とは

2025年10月14日 15時00分更新

文● 渥美洋行／FIXER

　本記事はFIXERが提供する「cloud.config Tech Blog」に掲載された「同じモデルでも成果が変わる理由とは？GaiXerで見えたLLM活用の差」を再編集したものです。

「複数のLLMが使えるって言っても、同じLLM選べば結果は同じでしょ？」

　正直、僕はそう思ってました。

　ChatGPTはChatGPT、ClaudeはClaude。「どこのサービスで使おうが、大して変わらないよね...」と。

　でも、この認識は完全に間違いでした。

　FIXERにジョインして、ふと自社のGaiXer使ってみたら同じプロンプトを投げても、オリジナルのChatGPTとは回答が異なるんです。

同じプロンプトでも回答品質が劇的に変化

■ユーザーの入力例

「プロジェクト管理のコツを教えて」

プラットフォームによる最適化のイメージ
・専門的な文脈の付与
・構造化された回答形式の指定
・具体例や実践的内容の要求
・適切な詳細レベルの調整

　この結果、シンプルな質問でもより実践的で構造化された回答が得られます。

■実際の出力例比較

※下記はイメージであり実際の生成AIプラットフォームの動作とは異なります。

標準的なWebインターフェースでの回答例

プロジェクト管理のコツ：
1. 明確な目標設定
2. タスクの優先順位付け
3. 定期的な進捗確認
4. チームコミュニケーション

最適化されたプラットフォームでの回答例

# プロジェクト管理を成功に導く実践的アプローチ

## 1. 戦略的な目標設定とスコープ定義
- SMART原則に基づく目標設定
- ステークホルダー分析と要件定義
- リスク評価とコンティンジェンシープラン
## 2. 効果的なタスク管理手法
- WBS（作業分解構造）の作成
- クリティカルパス分析
- リソース配分の最適化
...

なぜこんなに違うのか？

■プロンプト最適化の自動化

　最大の違いは、ユーザーが入力したプロンプトに、生成AIプラットフォームが自動で最適化を加える仕組みです。

あなたの入力

「プロジェクト管理のコツを教えて」

生成AIプラットフォームが自動拡張　

# マルチLLMプラットフォームの内部処理例
user_input = "プロジェクト管理のコツを教えて"

enhanced_prompt = f"""
あなたは経験豊富なプロジェクトマネージャーです。
以下の質問に対して、実践的で構造化された回答を提供してください。

質問: {user_input}

回答要件:
- 具体的な手法・ツールを含める
- 段階的なアプローチを示す
- 実際の事例や数値を織り込む
- 読者がすぐ実践できる形で提示
- 見出しと箇条書きで構造化

回答形式:
1. 戦略レベルのアプローチ
2. 具体的な実行手法
3. ツール・テンプレート紹介
4. よくある失敗とその対策
"""

※上記はイメージであり実際の生成AIプラットフォームの動作とは異なります。

　このように同じLLMを使っていても、適切な回答ができるようにプラットフォーマーは日々取り組んでいます。

家電業界でも同じことが起きている

　「同じLLMなのに結果が違う」って不思議に思うかもしれませんが、実は私たちに身近な家電業界では割と見受けられることです。

　例えば液晶テレビ。

　多くのメーカーが同じLGディスプレイ製のパネルを使っているのに、画質が全然違いますよね。

　ソニーのBRAVIAとジェネリックブランドのテレビ、同じパネルなのに見た目は別物です。

　なぜでしょう？

　画質エンジンが違うからです。

　LLMサービスも同じです。同じGPT-5でも、「画質エンジン」にあたる最適化技術が違うから、全く違う結果になるんです。
ここが各社の腕の見せどころになります。