【Claude vs GPT】肌診断 AI を実働 5 日で成立させた話 — gpt-image-2 が突破したマルチモーダルの壁
この記事で分かること
ClaudeとGPTを比較しながら、肌診断AIを実働5日で開発した事例を紹介する記事。gpt-image-2がマルチモーダルの壁を突破した点に焦点を当て、実際の開発期間や技術的な選択肢の比較軸が得られる。画像認識AIを短期間で構築したい開発者にとって、モデル選定の判断材料になる。
詳細要約
肌診断AIを短期間で実用化するには、画像認識の精度が鍵であり、GPTのgpt-image-2がマルチモーダル処理でClaudeを上回った。実際の運用では、肌の状態を数値化するためのプロンプトに「赤み・乾燥・毛穴の開きを0〜10のスケールで評価し、根拠を1文で添えよ」と指示を加えると判定が安定する。また、Claudeはテクスチャの細かい差異を見落としがちなため、比較検証時は同一画像で両モデルに同じ評価軸を与え、出力の一貫性を確認する必要がある。