SubQ、すごい。でも今の私には向いてないかもしれないと思ったという話
最近、AI界隈で気になったのが SubQ 。
GIGAZINEで見かけた記事では、最大1200万トークンを扱えるらしい。
しかも長文処理性能では Claude を上回る場面もあるという。
正直、かなり刺さった。
「これなら、自分の書籍もnote記事も全部入れられるんじゃないか？」
そう思った。
私が今やりたいのは、自分の書籍や記事を読み込ませて、若手PTの疑問に答えるAIを作ること。
いわば「ぴっちAI」。
かなり相性が良さそうに見えた。
でも、少し調べて、やめた。
理由はシンプル。
1. 従量課金が思想的に合わない
SubQはAPI提供中心で、基本は従量制。
つまり、読む量が増えるほどコストが増える。
これは当然の仕組みだけど、私の使い方と相性が悪い。
なぜなら、私がやりたいのは「たまに検索」ではない。
日常的に使いたい。
思いついたら聞く。
臨床で迷ったら聞く。
記事を書く前に聞く。
これを毎回トークン課金で回すのは、たぶん気持ちよくない。
使うたびにコストを意識するAIは、習慣化しにくい。
2. 欲しいのは「大量記憶」じゃなく「判断」
SubQの強みは明確。
大量の文章を一気に保持できること。
これはすごい。
でも、自分が今欲しいのはそこじゃなかった。
欲しいのは、
「大腿骨頸部骨折のこのケース、何から見る？」
みたいな判断。
情報量ではなく、優先順位。
知識倉庫より、思考の再現。
ここは別物だった。
3. すでに形になり始めていた
実際、今作っている「ぴっちAI」が思った以上に機能していた。
守備範囲を切る。
質問を絞る。
書籍ベースで答える。
これだけでかなり実用的だった。
完璧じゃない。
でも育つ感じがある。
新しい倉庫を探すより、今あるAIを育てる方が早い。
そう思った。
結論
SubQはすごい。
たぶん研究者や大量文書を扱う人にはかなり向いている。
でも今の私には少しオーバースペックだった。
今必要なのは、
「全部持てるAI」
じゃなくて
「ちゃんと考えるAI」
たぶん、今育てるべきなのは新しいAIじゃなく、今の自分の分身なんだと思う。
それと、そもそも日本語対応もどこまで進んでいるかも未知数で、GPTsか、claudeのprojectが主戦場かも。
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