ChatGPTについて知っておくべきすべてのこと

ChatGPTは2022年に一般公開されるや否や、社会に大きな衝撃を与えました。それ以来、ニュースの話題や法改正、働き方の変化の中心に位置しています。

OpenAIのGPTチャットボットは、最高のAIチャットボットとして常に上位にランクインしています。しかし、実際にはどのようなものなのでしょうか？

ChatGPTとは？

ChatGPTは、大規模言語モデル（LLM）を搭載し、OpenAIによって開発された人工知能チャットボットです。

機械学習と自然言語処理（NLP）を活用し、入力内容を理解して適切な出力を返します——まるで人と会話しているような体験です。

ChatGPTはどのように動作するのか？

ChatGPTのGPTは「generative pre-trained transformer（生成型事前学習トランスフォーマー）」の略です。この3つの要素が、ChatGPTの仕組みを理解する鍵となります。

生成型

ChatGPTは生成型AIモデルであり、テキストやコード、画像、音声を生成できます。他にも、DALL-Eのような画像生成ツールや音声生成ツールが生成型AIの例です。

事前学習

ChatGPTがインターネット上のあらゆる知識を持っているように見えるのは、「事前学習」によるものです。GPTモデルは「教師なし学習」と呼ばれる手法で膨大なデータを使って訓練されました。

ChatGPT以前のAIモデルは「教師あり学習」で構築されていました。これは、明確にラベル付けされた入力と出力を与え、人間がデータセットを用意して一対一で学習させる方法で、時間がかかるものでした。

初期のGPTモデルは、大規模なデータセットに触れることで、多様な情報源から言語パターンや文脈を吸収しました。

そのため、ChatGPTは一般的な知識を持つチャットボットとして、公開前にすでに膨大なデータで学習されていたのです。

GPTエンジンをさらに特定のタスク向けに訓練したい場合（例：自社向けのレポート作成など）、LLMのカスタマイズ手法を利用できます。

トランスフォーマー

トランスフォーマーは、2017年にVaswaniらによる論文「Attention is All You Need」で提案されたニューラルネットワークの一種です。それ以前は、RNN（リカレントニューラルネットワーク）やLSTM（長短期記憶）ネットワークがテキスト処理に一般的に使われていました。

RNNやLSTMは、人間と同じようにテキストを順番に読み取りますが、トランスフォーマーアーキテクチャは文中のすべての単語を同時に処理・評価でき、文の途中や最後にある単語も重要度を高く判断できます。これが「自己注意機構」と呼ばれる仕組みです。

例文：「The mouse couldn’t fit in the cage because it was too big.」

トランスフォーマーは「mouse」を「cage」よりも重要と判断し、この文中の「it」が「mouse」を指していると正しく認識できます。

一方、RNNのようなモデルは、直前に処理した名詞である「cage」が「it」だと解釈してしまうかもしれません。

「トランスフォーマー」の仕組みにより、ChatGPTは文脈をより深く理解し、従来よりも賢い応答が可能になっています。

ChatGPTモデルの歴史

OpenAIはGPT-2やGPT-3といったLLMを開発してきましたが、ChatGPTに初めて使われたのはGPT-3.5からです。

GPT-3.5

2022年11月にリリースされたGPT-3.5は、世界で初めてChatGPTとして公開されました。

GPT-3.5 Turbo

2023年のTurboモデルでは、GPT-3.5と同様のモデルを使いながらも、ChatGPTの応答精度が向上しました。

GPT-4

2023年3月には、より高度なモデルが登場しました。GPT-3と比べてGPT-4は高性能かつ最適化されており、有料ユーザー向けにChatGPT Plusも導入されました。

GPT-4 Turbo

2023年11月、OpenAIは従来よりもはるかに大きなコンテキストウィンドウを持つGPT-4のバージョンをリリースしました。

GPT-4o

GPT-4oは2024年5月に登場し、OpenAI初の本格的なマルチモーダルLLMとなりました。「o」は「omni（全方位）」を意味し、テキスト・画像・音声の解析と生成が可能です。

特に4oモデルは、GPT-4 Turboの2倍の速度と半分のコストで、すべてのChatGPTユーザーが利用できるようになりました（利用制限あり）。

GPT-4o Mini

同年7月にはGPT-4o Miniがリリースされました。APIコストは4oモデルよりさらに低く、ChatGPTユーザー向けの標準モデルとしてGPT-3.5 Turboに代わりました。

OpenAI o1-preview

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OpenAIの最新リリースは新しいo1シリーズで、2024年9月12日に待望のローンチが行われました。

プレビュー版モデルは、すぐにChatGPTで利用可能となりましたが、利用制限は低めに設定されています。

o1モデルは、初めて「推論」を行うLLMとされています。o1モデルにプロンプトを与えても、すぐには回答しません——そのため待ち時間が長くなります。

代わりに、各ステップを順に推論し、情報やその意味を慎重に検討してから次の行動を決定します。必要な手順をすべて考え終えるまで、回答は返しません。

OpenAI o1-mini

o1-miniはo1-previewよりも小型で、コストは80％安価です。コーディングや数学など、高度な推論を必要とする日常的なタスク向けに設計されています。

GPT-5

最新のo1リリースが、待望のGPT-5モデルの代替なのか前身なのか、ユーザーの間ではまだ確定していません。次回のOpenAIリリースまで正式な発表はないかもしれません。

ChatGPTの主な特徴

自然言語処理

自然言語処理（NLP）は、機械と人間の自然な言語によるやり取りに焦点を当てたAI分野です。

NLPは、機械が人間の言語を意味のある形で解釈し、役立つ応答を返せるようにすることを目的としています。NLPの中には自然言語理解（NLU）や自然言語生成（NLG）も含まれます。

NLPによって、ChatGPTは人間らしい応答の生成や、パターン認識、感情分析、翻訳、文脈理解が可能となっています。

多言語対応

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ほとんどのLLMは多言語対応ですが（教師なし学習の特性）、ChatGPTほど多様な言語をサポートするものは多くありません。

ChatGPTは、多くの言語やプログラミング言語での処理と応答が可能です。

ChatGPTは現在80以上の言語で利用でき、競合製品を大きく上回っています。ChatGPTが対応する言語の全リストには、キルギス語、ミンナン語、オリヤ語、シンド語、アイルランド語、バシキール語、チャッティースガリー語などが含まれます。

マルチモーダル

4oモデル以降、ChatGPTは本格的なマルチモーダル対応となりました。山積みの物の写真をアップロードして、写真の中から鍵を探してもらうこともできますし、寝る前の物語を読み上げてもらうこともできます。

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マルチモーダル対応は、さまざまなデータタイプを処理するための専用モデルの統合によって実現されています。コアとなる言語モデル（トランスフォーマーアーキテクチャ）に、画像入力を処理できるビジョンモデルが追加されています。

これらのビジョンモデルは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などのアーキテクチャを使って画像から特徴を抽出し、視覚データをトランスフォーマーが理解できる数値表現（埋め込み）に変換します。

文脈理解

ChatGPTとの会話では、セッション中（場合によってはそれ以降も）過去の情報を追跡・参照します。この機能は、トランスフォーマーアーキテクチャの自己注意機構など、複数の仕組みによって実現されています。

その文脈理解力により、以前の質問や好みを記憶でき、より動的で人間らしい会話が可能になります。

チェーン・オブ・ソート推論

新しいOpenAI o1モデルはチェーン・オブ・ソート推論を採用しており、リクエストをより長く、より丁寧に分解して処理します。

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o1モデルにプロンプトを与えると、すぐには回答しません。そのため、応答に時間がかかります。

代わりに、各ステップを順に推論し、情報やその意味を慎重に検討してから次の行動を決定します。必要な手順をすべて考え終えるまで、回答は返しません。

ChatGPTの活用方法7選

1) アイデア創出

キャッチーなスローガンが必要ですか？営業ファネルでAIを活用する方法のアイデアはどうでしょう？ChatGPTは、組織や個人のあらゆるタスクのブレインストーミングを手助けします。

マーケティング戦略からAIによるリード獲得戦略まで、AIチャットボットは始めるのに最適なツールです。ChatGPTが完璧な答えを出せない場合でも、少なくとも自分で考える手助けにはなります。

2) コーディング

ChatGPTはコードの生成支援や、プログラミング概念の説明、バグのデバッグにも役立ちます。

複数の言語やフレームワークに対応しており、関数の作成、アルゴリズム問題の解決、エラーのトラブルシューティングが可能です。経験豊富な開発者も初心者も、コーディング時のツールとして活用できます。

3) カスタマーサービス

GPTの最も一般的な組織向け用途のひとつがカスタマーサービスです。ただし、この用途には多少の調整が必要です。

GPTを使ったカスタムAIチャットボットやAIエージェントの構築は、AIチャットボットプラットフォームを使えば比較的簡単です。

Botpressユーザーは、GPTチャットボットを活用して運用コストを大幅に削減しつつ、カスタマーサポートを向上させています。ある遠隔医療サービスでは、サポートチケットを65%削減し、誤回答はゼロでした。

4) チュータリング

ChatGPTは個人チューターとしても活用でき、数学、科学、歴史、語学などの複雑なトピックの理解をサポートします。

概念を分かりやすく説明したり、例を挙げたり、対話的に質問に答えたりできます。

ただし、ChatGPTから正確な情報を得るには、モデルの情報カットオフ日以前に広く公開されていた情報に限定するのが最適です。たとえば、ある国の選挙制度の仕組みは聞けますが、最新の選挙ニュースは適しません。

5) コンテンツ作成

ChatGPTで最も多いリクエストのひとつがコンテンツ生成です。ブログ記事、Facebookの投稿、社内メール、友人の誕生日用の詩まで、幅広く対応します。

ChatGPTにコンテンツ全体の作成を依頼したり、アイデアをもらったり、下書きを渡して仕上げてもらうこともできます。しかも、ChatGPTで生成したコンテンツは著作権法の制約を受けません。

次に迷惑な同僚に丁寧なメールを送りたいときは、イライラした下書きをChatGPTに入力して、より前向きなトーンに整えてもらいましょう。

6) 個人の生産性向上

ChatGPTの見落とされがちな活用法のひとつが、日常の生産性向上です。

ChatGPTにやることリストの優先順位付けや、集中するための戦略、食事制限に合わせた献立提案を依頼できます。メールの下書きや最適なスケジュールの提案、カウンセラーのような対処法のアドバイスも可能です。

7) リード獲得

ChatGPTやGPTエンジンのもうひとつの一般的な外部用途がAIによるリード獲得です。多くの企業がAIチャットボットを構築し、ウェブサイト訪問者や潜在顧客とやり取りしています。

この種のAIチャットボットは、ウェブサイトやWhatsApp、Facebook Messengerなどのチャネルに導入されることが多いです。アウトバウンド型の場合もあれば、リード獲得用の情報提供チャットボットとして機能することもあります。

データプライバシー

LLMに不慣れなChatGPTの初期ユーザーの多くは、自分のデータがどれだけ保存されているのか、OpenAIがどのように利用しているのか分かりませんでした。

ChatGPTのデータプライバシーに関するよくある質問をいくつかご紹介します。

ChatGPTはユーザーのデータを保存しますか？

はい、ChatGPTおよびOpenAIは以下の情報を収集する場合があります。

• ChatGPTへのすべてのテキスト入力（例：プロンプト、質問）
• 位置情報データ
• 商取引情報（例：取引履歴）
• 連絡先情報
• デバイスおよびブラウザのクッキー
• ログデータ（例：IPアドレス）
• アカウント情報（例：氏名、メールアドレス、連絡先情報）

ChatGPTはデータを販売していますか？

いいえ、ChatGPTはあなたのデータを販売しません。ChatGPTは、同意なしに第三者とユーザーデータを共有しません。収集されたデータは、チャットボットの性能向上とより良いユーザー体験の提供のみに使用されます。

ChatGPTのデータを削除するにはどうすればいいですか？

アカウントを削除することで、ChatGPTに保存されたデータを削除できます。OpenAIは30日以内にすべてのデータを削除します。

ただし、新しいアカウントを作成したい場合は、新しいメールアドレスが必要です。同じメールアドレスでアカウントを削除して再作成することはできません。

アカウントなしでもChatGPTは利用できますが、その場合は1つの会話のみサポートされます。

自分だけのChatGPTチャットボットを作ろう

ChatGPTは汎用型チャットボットですが、OpenAIの強力なGPTエンジンを使って独自のカスタムAIチャットボットを構築できます。

最新のLLMの力を活用し、独自のカスタムチャットボットを作成しましょう。

Botpressは柔軟で無限に拡張可能なAIチャットボットプラットフォームです。あらゆる用途に合わせて、どんなAIエージェントやチャットボットも構築できます。

チャットボットをあらゆるプラットフォームやチャネルに統合したり、事前構築済みの統合ライブラリから選択したりできます。Botpress YouTubeチャンネルのチュートリアルや、Botpress Academyの無料コースで始めましょう。

今すぐ構築を始めましょう。無料です。

よくある質問

1. 「コンテキストウィンドウ」とは何で、なぜ重要なのですか？

コンテキストウィンドウとは、モデルが一度に「記憶」できるテキスト量、つまり短期記憶のようなものです。ウィンドウが大きいほど、長い会話や文書でも内容を把握し続けられます。

2. 自社データを使ってGPTモデルをトレーニングする場合、そのデータがOpenAIに公開されることはありませんか？

はい、プライベートなインフラや、OpenAIにデータを送信しないサードパーティプラットフォームを使えば、自社データでGPTモデルをファインチューニングまたは拡張できます。各プロバイダーのデータプライバシー規約は必ずご確認ください。

3. GPTのような大規模言語モデルをプライベートでホスト・運用するには、どのようなハードウェアやクラウドサービスが必要ですか？

GPTのような大規模モデルを運用するには、通常は高性能GPU（NVIDIA A100など）や大量のRAMが必要です。あるいは、AWS、Azure、GCPなどのクラウドサービスでLLMホスティングオプションを利用できます。

4. ChatGPTは複数のセッションにわたって過去の会話を記憶できますか？

デフォルトでは、ChatGPTはセッション間で会話を記憶しません。ただし、メモリ機能や外部連携でチャット履歴を保存するツールを使えば可能です。

5. ChatGPTを既存のウェブサイトやアプリに統合するにはどうすればよいですか？

OpenAI APIやBotpressのようなチャットボットプラットフォームを使えば、ChatGPTをサイトやアプリに接続でき、ユーザーとのやり取り方法を自由に制御できます。