Opera Mini は、Android や iOS などのモバイル プラットフォームよりも古く、数十年にわたる歴史を持つモバイル ブラウザーです。その後、Google と Apple がより洗練されたブラウザである Chrome と Safari を提供し、携帯電話にもプリインストールされていることから、その人気は下降しました。この厳しいプレッシャーに対応するために、私たちは Opera 同名のブラウザ会社も、ブラウザにフルスクリーンのバナー広告やセンセーショナルなニュースフィードを追加するなど、歓迎されない動きを見せた。インターネットデータの提供は、この分野での競争上の優位性となります。
しかし、Opera Mini が今でも意味を持つ領域が 1 つあります。それは、データが高価で制限されていたスマートフォンの初期の時代にはセールス ポイントだったデータ節約機能です。インターネット速度が遅い、データ上限があるといった問題はあまり一般的ではありませんが、それでも時々行き詰まってしまうことがあります。だからこそ、Opera Mini は今でも役に立つのです。データ消費の節約は、インターネット パッケージが制限されているユーザーにとって重要な機能です。
最近、Opera Mini は更新され、クエリに回答したり画像を作成したりできる Aria と呼ばれる独自の AI チャットボットが追加されました。 Aria が実際にどれほど効果的かを知るために、Opera Mini を ChatGPT および Google Gemini と比較しました。 Aria のようなスマート チャットボットは、ブラウザーに価値ある追加機能を提供します。
Opera Mini の AI はどう違うのでしょうか?
まず第一に、Aria は Web ブラウザに組み込まれているため、さらにアクセスしやすくなっています。 Opera Mini をすでに使用している場合は、別のアプリは必要ありません。 Aria は主にデュアルモード機能をサポートしており、現在はテキストと画像の両方をサポートしています。プレーンテキストクエリに加えて、 テキストから画像を作成するまた、画像を添付し、それに基づいて質問に答えることもできます。
これらの機能は便利ですが、他のチャットボットでも広く普及しています。しかし、私にとって興味深い点が一つあります。 Opera 社によれば、Opera Mini ブラウザの一部であるチャットボットはデータの節約にも役立つとのことです。この記事では、これらの主張をテストし、これらのデータ節約が本当に価値があるかどうかを確認します。
Opera によると、独自の AI モデルをゼロからトレーニングして開発した OpenAI、Google、Meta、その他多数のプロバイダーとは異なり、同社のチャットボットは Google や OpenAI の他のモデルを利用した AI エンジン上に構築されているという。このエンジンの内部の仕組みは完全には明らかにされていないため、このチャットボットがこれらの企業の実際の製品とどう違うのかを見るのは興味深いだろう。この独自の統合は、データ消費を維持しながらユーザー エクスペリエンスを向上させることを目的としています。
Opera AI を ChatGPT および Google Gemini と比較してどのようにテストしましたか?
私はテストを 4 つの部分に分割し、さまざまな複雑さのコマンドに対する各チャットボットの能力をテストしました。これらのタスクには、Opera Mini の Aria AI、Google Gemini、ChatGPT の精度、速度、および各リクエストの処理に消費されるデータのテストが含まれていました。このテストは、さまざまな種類のタスクを処理する際のさまざまな AI モデルのパフォーマンスを評価することを目的としています。
各チャットボットがさまざまなプロンプトを処理するために消費するデータを測定するために、各プロンプトがトリガーされた後に Android アプリのデータ使用量の統計を取得しました。これは理想的でも科学的なテスト方法でもないことは承知していますが、このアイデアの目的は、Opera の AI 使用時のデータ節約に関する同社の主張をテストし、節約があれば他のサービスと比較して消費されるデータの概算を得ることでした。このため、データ使用量の統計は、簡潔にするために 0.1 MB の倍数で切り上げられます。この方法論により、各モデルのデータ消費量を概算できます。
一貫した結果を得るために、無料版でも同じテストを実行しました。 Gemini (Flash 2.0 モデルを実行) و ChatGPT（GPT-4-ターボモデル）。モデルの無料バージョンを使用すると、比較が公平かつ広く適用可能になります。
第一要件: テキストの基礎知識
最初のテストでは、トレーニング中に AI モデルにすでに入力されている可能性のある単純なクエリを使用して、各チャットボットの応答時間とデータ消費量を調べるための単純なスクリプトを選択しました。このテストは、一般的な知識のクエリを処理するチャットボットの効率を評価することを目的としています。
私が最初に使用したプロンプトは次のとおりです。
アルゼンチンの首都は何ですか？
要求された応答は議論の余地がないため、3 つのチャットボットはすべて正しく応答します。応答は類似しているものの、以下の表にまとめたように、3 つの方法ではリクエストの処理に要する時間が異なり、消費するデータの量も異なります。この対比は、各 AI モデルで使用されるアルゴリズムの効率の違いを示しています。
| オペラミニアリア | Google ジェミニ | AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 | |
| データ消費量（MB） | 0.1 | 0.1 | 0.05 |
| 所要時間（秒） | 10 | 3 | 2 |
Gemini と ChatGPT はどちらも、他のものより 4 倍近く時間がかかった Aria よりも大幅に応答が速かったです。一方、Opera の AI は、特に回答を取得するために実質的にデータを消費しない ChatGPT と比較すると、このテストではデータ処理にはあまり役立ちませんでした。この比較は、各モデルのデータ消費効率を示しています。
アリアは遅いスタートを切ったにもかかわらず、他の分野での課題に直面した際に彼がどのようにパフォーマンスを発揮したかをご紹介します。 Opera Mini Aria のパフォーマンスをさまざまなシナリオで評価し、その長所と短所を特定します。
2つ目の要件：調査に基づいたテキストの詳細な処理
次のスクリプトでは、応答を生成する前にチャットボットが現在の問題を分析する必要がある、より複雑なプロンプトを選択しました。このクレームでは、応答速度のテストに加えて、チャットボットがさまざまなオンラインソースから情報を抽出する能力もテストしています。このテストは、AI が高度な自然言語処理 (NLP) を実行する能力を評価することを目的としています。
この目的のために私が使用した主張は次のとおりです。
初めて日本の京都を訪れる一人旅の旅行者向けに、詳細な 5 日間の旅程を作成します。 プログラムには、文化体験、食事のアドバイス、旅行のヒントを含むおおよその毎日の旅程が含まれています。
2 番目のリクエストでは最初のリクエストよりも多くの労力がかかったため、すべてのチャットボットでリクエストの処理に一貫して長い時間がかかりました。前回と同様の方法と比較した結果は次のとおりです。
| オペラミニアリア | Google ジェミニ | AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 | |
| データ消費量（MB） | 0.2 | 0.4 | 0.05 |
| 所要時間（秒） | 20 | 25 | 35 |
ChatGPT が大量のデータを消費せずに、まるでメモリから情報を抽出するかのように情報を抽出できるのは興味深いことです。理由はすぐには明らかになっていないものの、ChatGPT はすでに同様のリクエストに対してトレーニングされているようです。ただし、応答を完了するまでに最も長い時間がかかります。彼はすぐに答えを作り始めますが、一語一語丁寧に答えを作り続けます。特に、携帯電話の画面には限られたテキストしか表示されないため、遅延は気にならないかもしれません。読んでスクロールする頃には新しいセクションが表示されるため、結果を生成するのに長い時間がかかっても、その影響は小さくなります。このデータ効率により、ChatGPT は、データ プランが限られている、または接続が遅いユーザーにとって魅力的な選択肢になります。
興味深いことに、他の競合製品では時間がはるかに短く、Aria は Opera よりも時間が最短でした。 ChatGPT と同様に、スクロールを開始すると、応答が逐語的に生成され、バックグラウンドで読み込まれます。 Aria は Gemini よりも大幅に少ないデータ消費量を示しましたが、これには ChatGPT の消費量が少ないことに加えて、応答からわかる理由があります。この機能により、Opera Mini Aria はデータ節約のシナリオにおいて強力な候補となります。
3 つのチャットボットのうち、ChatGPT が最も簡潔な応答を返しました。京都に滞在中に訪れるべき場所を挙げるには、ほんの数文しかかかりません。説明はシンプルで明確でした。この簡潔なアプローチは、迅速でわかりやすい情報を探しているユーザーに最適であり、外出先での簡単なクエリに最適です。
一方、ジェミニは非常に詳細な回答を提供し、観光スポットや食事のおすすめ、そこで何が期待できるかといった情報だけでなく、お土産を買う場所も提案してくれました。詳細な旅程表は役立ちましたが、情報量が多すぎて混乱する人もいるかもしれません。数か月前に旅行を計画している場合は、Gemini さんの回答がより役立つかもしれませんが、すでに京都にいたり、数日後に到着する場合は役に立ちません。この包括的な詳細により、Gemini は、特に没入型の体験を求める旅行者にとって、徹底した旅行の計画と調査に役立つツールになります。
最後に、Aria は簡潔さと深さのバランスを取り、日付を便利なチャンクに分割し、強力な見出し、箇条書き、表を使用して情報を整理します。アリア氏はまた、ブログやウェブページだけでなく、YouTube ビデオも含めた情報源を以下にリストしました。また、Gemini や ChatGPT のように、応答を Google Doc や PDF でエクスポートできるようにしてほしいと思います。しかし、全体的には、アリアの回答には非常に満足しました。このバランスの取れたアプローチは、簡潔でありながら有益な情報を探しているユーザーに最適であり、素早い旅行計画や外出先での情報検索に最適です。さらに、Aria の **ソースの透明性** により、信頼性と有用性が向上します。
主張3：画像を作成する
3 番目のテストでは、コマンドに基づいて画像を生成する各チャットボットの能力を評価しました。 Gemini と ChatGPT はどちらもこのタスクにおける能力をすでに証明しており、手を抜くことはないと思います。したがって、このテストは主に Aria の監査を目的としていました。
これはチャットボットと共有したプロンプトです:
建物の屋上から見た夕暮れ時の未来都市の超リアルなデジタル絵画を作成します。 スカイラインには、紫と空色の柔らかなネオンライトが付いた、洗練されたガラス張りの高層ビルが映えます。 飛行車両が建物の間を高速で飛行します。 発光植物が生い茂る緑豊かな屋上庭園と、眼下に街を眺める人物のシルエットを追加します。
Opera も Gemini と同様に、Google の Imagen 3 テキスト画像変換モデルを使用していることは注目に値します。したがって、両方とも同様の結果が得られると予想しました。
| オペラミニアリア | Google ジェミニ | AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 | |
| 消費データ量（MB） | 0.7 | 0.8 | 3.4 |
| 所要時間（秒） | 12 | 20 | 105 |
しかし、どちらも同じ量のデータを消費したにもかかわらず、Aria は Gemini よりもはるかに速く画像を生成したことを知ってうれしく思いました。画像の品質、そして両者の主張を貫徹したレベルも同様でした。しかし、ジェミニはアリアより 2 倍の解像度の画像を生成したため、追加の時間がかかったことになります。
ChatGPT はこのテストで遅れをとりましたが、これは大量の画像生成リクエストによってサーバーが耐えなければならなかった熱のせいだと思われます。最初はスタジオジブリの影響、次にアニメキャラクターの流行により、強化された画像モデルを使用して画像を生成するために、多くの人が ChatGPT を利用するようになりました。この現象により、OpenAI は無料ユーザーに対しても制限を課す必要に迫られ、画像生成に長い遅延が生じることになった。
しかし、スキルに関しては、ChatGPT は視覚的に満足のいく結果を生成し、Gemini と Aria の両方よりも正確でした。結果をご自身で確認することができます:
異なるスタイルで画像を再生成する
チャットボットが以前のプロンプトを思い出す能力をテストするために、次のプロンプトを使用して、上で生成された画像を別の効果で変更するようにチャットボットに依頼しました。
以下に示すように、この再構築にかかる時間とデータ消費量は前回のテストと一致しています。データ消費量と画像の再現時間は、以前のテストと一致しています。
| オペラミニアリア | Google ジェミニ | AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 | |
| データ消費量（MB） | 0.4 | 0.6 | 6.5 |
| 所要時間（秒） | 10 | 20 | 145 |
実際、Aria と Gemini はどちらも、イメージ全体を再作成する必要がないため、消費するデータ量が少なくなります。一方、ChatGPT は前回のほぼ 2 倍の大量のデータを消費し、時間がかかります。しかし、これには非常に良い理由があります。
Aria と Gemini はどちらも、希望どおりの編集が行われていない写真を返しました。 Gemini は単に異なる視点から画像を再現しましたが、Aria は画像の品質を大幅に低下させ、画像の特定の部分に必要な油絵効果のみを適用しました。 ChatGPT はより多くのデータを消費し、時間がかかりましたが、画像内の要素を大幅に変更することなく、本当に油絵のように見える画像を生成しました。これは、ChatGPT が複雑な画像を処理する優れた能力を反映しています。
主張4：ウェブブラウジング
最後に、チャットボットがインターネットからリアルタイム情報をどれだけ正確に取得できるかをテストするために、非常に具体的なプロンプトを使用しました。私が注文したものは次のとおりです。
Fairphone 2025 の発売日と主な特徴について学び、持続可能性の観点から以前のモデルと簡単に比較します。
Opera Mini の AI が他の AI に遅れをとっていた以前のテキスト リクエストとは異なり、Opera Mini の AI は最小限のリソースで情報を素早く取得できるほど高速でした。リアルタイムの情報検索は、現代の AI アプリケーションの重要な機能です。
| オペラミニアリア | Google ジェミニ | AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 | |
| 消費データ量（MB） | 0.2 | 0.3 | 0.4 |
| 所要時間（秒） | 10 | 12 | 10 |
しかし、正確さはどうでしょうか? AriaとChatGPT（AIが有効）の両方が 検索モード彼らは、5年に発売が予定されているFairphone 2023ではなく、6年に発売された旧型のFairphone 2025の機能に基づいて回答しました。ChatGPTは質問を完全に誤解しましたが、Ariaは自信を持って、この製品はXNUMX月に発売されたと述べました。実際、同社が今年新しい携帯電話を発売するというビジョンを共有したのは、そのXNUMX月でした。これは、AI 応答の精度を評価することの重要性を浮き彫りにします。
ジェミニだけが、フェアフォンの2025年モデルは展示されただけでまだ発売されていないことを正確に指摘することができた。これは、ChatGPT と Aria の両方が長くてやや複雑な質問を理解するのに苦労し、最初に遭遇した結果に基づいて結果を取得する傾向があることを示しています。一方、ジェミニは質問の文言に注意を払っているようで、簡単に正しい答えを示している。これは、Googleがニュース記事に幅広くアクセスしていることによる結果であると思われる。 ウェブを検索。これは、複雑な情報の処理におけるジェミニの優位性を裏付けています。
これらの欠点にもかかわらず、私はより多くの人々、特に集中的な作業や本格的な作業に AI に依存しない人々にこれをお勧めします。人工知能の使用は慎重に、継続的に評価しながら行う必要があります。
Opera MiniのAIをすぐに無視してはいけない理由
Opera Mini の AI 搭載チャットボットには驚くべき機能が欠けていたり、Gemini、ChatGPT、その他のチャットボットを大幅に上回ったりすることはないかもしれませんが、ぜひ試してみるべき理由が 1 つあります。それは、データ使用量が少ないことです。一連のテストを通じてわかったのは、AI は Opera Mini のデータ節約の理念と一致しているようだということです。オンラインでのほとんどのアクティビティに Wi-Fi を使用したり、無制限（またはほぼ無制限）の携帯電話データ プランを契約している場合は、おそらく大きな違いはないでしょう。
しかし、データ残高が少ない場合や、ホテルの Wi-Fi を使用しているときなどインターネット速度に問題がある場合は、Opera Mini の AI を利用するのが信頼できる解決策になります。それは 海外旅行 SIM カードのデータが制限されている場合は、競合他社の代わりに Aria を使用できる別のシナリオです。
特に専門的な支援ツールとして AI を使用している場合は、単独での使用をお勧めすることは依然として躊躇します。しかし、簡単な旅行プランを作成したり、それほど重要ではない Web ドキュメントを要約したりしたい場合は、Aria を信頼して任せることができます。 AI が平均的なユーザーが大きく依存するテクノロジーになるにはまだまだ遠いかもしれませんが、Opera Mini のように、Web ブラウザーに AI が組み込まれているのは便利です。
ChatGPT と比較すると、特に要約のために PDF やその他のドキュメントを添付できないため、まだ不十分です。しかし、このモデルは小規模なモデルとしては驚くほどうまく機能しており、特に、発展途上国や後進国のユーザーがこれらの機能を利用できるようにする能力においては優れています。
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