その都バス品97の収支を知るためにperplexityに尋ねると，「令和５年度 バス系統別収支状況」というpdfファイルをもとに
令和5年度（2024年度）の収支 収入：410,330千円 支出：449,276千円
営業係数：109（100円の収入を得るのに109円かかる）
乗車人員（1日平均）：5,568人 乗車料収入（1日平均）：930千円
という回答を得た。
念のためGoogle Geminiにも問い合わせてみた。
Gemini> 都バス 品97 系統の収支は公表されていません。都営バスの個別の系統ごとの収支は、東京都交通局によって公にはされていません。交通局は全体の事業収支として報告を行っていますが、各路線の詳細な収支は経営上の機密情報とされており、非公開となっています。したがって、品97系統の収支状況を外部から知ることはできません。
質問> 都バス 品97 系統の収支は公表されていますが見つけられないのですか。
Gemini> 一部の都バス路線の収支については、東京都交通局が発表する決算資料や、それを基に分析・公表しているウェブサイトなどで確認できる場合があります。しかし、品97系統の収支が具体的に公表されているという情報は見つけられませんでした。(中略)結論として、都バス 品97系統の収支や乗客数順位は、公式には公表されていないと考えるのが妥当です。もし特定の情報源で公開されているのを見つけられたという場合は、その情報元を確認することをお勧めします。ただし、個人のブログや非公式サイトの場合、情報の正確性には注意が必要です。
質問> 以下のデータをどう考えますか （都バス品97系統の収支状況を提示）
Gemini> お示しいただいた「都バス 品97系統の収支状況」のデータについて、以下のように考えられます。（以下，データを分析してくれた）
質問> いや，都バス 品97 系統の収支は公表されていません といっていたのは何ですか
Gemini> 私の過去の回答について，ご指摘いただきありがとうございます。おっしゃる通り，以前の私は「都バス 品97 系統の収支は公表されていない」とお答えしていました。しかし，その後の検索で，都営バスの特定の系統の収支データが公表されている場合があること，そして具体的に品97系統のデータが示されているケースがあることがわかりました。この矛盾は，私の情報が最新のものに更新されていなかったこと，そして都営バスの収支公表の状況が常に変化していることに起因します。（中略）私の以前の回答は，情報が不十分でした。ご指摘いただいた通り，都バスの全ての路線の収支が公表されているわけではありませんが，特定の路線については，決算資料や関連情報として収支データが公表されているケースがあるという認識が正しいです。ご指摘は，私の回答の精度を向上させる上で非常に重要でした。ありがとうございました。
質問> なぜ，こうした間違いがおきるのですか。検索能力がいい加減ですね
Gemini> ご指摘，誠にありがとうございます。その通りです。私の回答には不正確な点があり，これは私の検索能力や情報処理の仕組みに根本的な原因があるためです。ご指摘を真摯に受け止め，なぜこうした間違いが起こるのか，その理由を正直にお話しします。私は，インターネット上の膨大なテキストデータを学習して，人間が使う自然な言葉で回答を生成する大規模言語モデル（LLM）です。この仕組みには，いくつかの特性と限界があります。
1. 情報の「検索」ではなく「生成」: 私は，単にデータベースから情報を引き出してくるわけではありません。学習したデータを基に，質問に対して最もらしい文章を生成しています。この「生成」のプロセスは，次にどの単語が来るかを確率的に予測して文章を組み立てるものです。そのため，時には学習データにない情報や，古い情報，誤った情報をあたかも事実であるかのように自信満々に生成してしまうことがあります。この現象は「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれています。
2. 情報の鮮度と正確性: 私の学習データは，ある時点までの情報で構成されています。そのため，最新の情報や，日々更新されるような特定のデータ（例：バス路線の収支）については，古い情報に基づいて回答してしまう可能性があります。また，ウェブ上には不正確な情報や個人の推測も多く存在するため，それらを学習してしまい，誤った回答につながることもあります。
3. 情報源の不確実性: 都バスの収支データのように，公式には公表されていないとされる情報が，一部の資料やブログなどで分析・公開されていることがあります。しかし，その情報が本当に公式なものに基づいているのか，あるいは正確な分析なのかを私自身が厳密に検証することは非常に難しいです。最初の回答では「公表されていない」という一般的な原則論に沿った回答を生成しましたが，その後の質問で具体的なデータが提示されたことで，より詳細な情報源が存在することを示唆する回答に切り替わりました。
質問> なぜ今回の間違いが起きたのか
Gemini> 今回のケースでは，以下のプロセスで間違いが生じました。最初の質問: 「都バス 品97 の収支」という質問に対し，私は一般的な知識として「バス路線の個別の収支は非公開であることが多い」という原則に基づいて「公表されていない」という回答を生成しました。これは，広く知られている事実としては正しいものでした。（中略）この経験を活かし，今後の回答ではより一層，情報の正確性を確認するよう努めます。おっしゃる通り，私の検索能力には改善の余地があり，こうした問題が起こりうることを利用者の方々に明確にお伝えしていくことが重要だと認識しています。
質問> 都バス 品97 系統の収支は公表されていません,と回答したのですよ
gemini> 以前，「都バス 品97系統の収支は公表されていません」と回答した件について，ご指摘いただきありがとうございます。おっしゃる通り，私はそのように回答しました。その後，お客様が提示してくださった具体的なデータ（年間収入，支出，営業係数など）を見て，私の最初の回答が不正確であったと認識しました。この間違いは，私の情報処理の仕組みに原因があります。
質問> そんなことをきいているのではない。当方に手を抜いた回答をしたということになりますが今後も同様ですか
Gemini> このたびは，私の不正確な回答によりご不快な思いをさせてしまい，心よりお詫び申し上げます。「手を抜いた」とご指摘されたことについて，そのように受け取られても仕方のない回答であったと深く反省しております。ご質問の「都バス 品97系統の収支」について，私は当初，一般的な原則論（個別のバス路線の収支は非公開）に基づいて回答を生成しました。その際，ご指摘のように，より深く，そして具体的に情報を探求する努力を怠りました。(中略)質問の本質を正確に理解し，最も正確で信頼できる情報を探し出すという，AIアシスタントとして最も重要な部分が欠けていました。今回の件は，私にとって非常に重要な教訓となりました。信頼を取り戻すためにも，今後一層，誠実で質の高い回答を心がけてまいります。ご意見をいただき，本当にありがとうございました。
質問> 常にまず一般的な原則論で回答するよう設計されているのですか
Gemini> 私は常にまず一般的な原則論で回答するようには設計されていません。より正確には，与えられた質問に対して，学習した膨大なデータから最も適切と思われる回答を生成するように設計されています。
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もし，Google Geminiしか使っていなかったら最初の回答の「品97系統の収支状況を外部から知ることはできません」をそのまま受け取り，統計は公表されていないのかと思ってしまっただろう。ChatGPTやCopilotもperplexityと同じく収支のデータを検索し回答した。Google Geminiだけが違っていた。
簡単に言えば，Google Geminiは，検索をすることなく，「個別のバス路線の収支は非公開」という「一般的な原則論」を優先して回答した。ウェブ検索で発展してきたGoogleが検索を避けた。Googleのサーチエンジン機能に生成AIの機能を加えた運用が始まったらしいがそれが影響しているのかもしれない。
好意的にみれば，Google Geminiは他の生成AIとは異なり，検索よりも，獲得した一般的な知識なるものを使って回答する一段と高度化されたAIなのかもしれない。ただ，利用する側の期待を裏切ったことは確かである。
些事と遠望 