せっかく使うなら簡単にだけは理解しておきたいChatGPTの仕組み。
この記事ではChatGPTの仕組みを初心者向けに、簡単に解説した上で、活用法やポイントもご紹介します。
ChatGPTとは？基本的な仕組みを簡単に説明
ChatGPTの仕組みって一言で言うと「大量のデータから言葉の使い方を学習して、人間のように自然な会話ができるAI」ってことになるんです。
でも、具体的にどんなデータを使って、どうやって学習してるのか気になりますよね。
ChatGPTの学習の仕組みは大きく分けると以下の3つのポイントがあります。
- 膨大な量のテキストデータを使った事前学習
- 対話に特化したファインチューニング
- 確率的言語モデルによる自然な応答生成
それではこれらのポイントについてもう少し詳しく見ていきましょう。
ChatGPTの学習に使われた大規模データセット
ChatGPTが学習に使ったデータって一体どれくらいの量なんでしょうか。
実は、ウェブ上の記事や書籍、SNSの投稿などおよそ45TBものテキストデータを使ってるんです。45TBって、DVD約1万枚分くらいの容量なんですよ。
信じられないくらい膨大なデータ量ですよね。
主に使われたデータセットは以下の2つです。
- Common Crawl：ウェブ上の記事や文書を集めたデータセット
- Books Corpus：書籍のテキストデータを集めたデータセット
これらの大規模なデータを使うことでChatGPTは幅広い知識を身につけ、自然な文章を生成できるようになったんですね。
事前学習と Fine-tuning の2段階の学習プロセス
ChatGPTの学習は大きく分けて「事前学習」と「ファインチューニング」の2段階に分かれてるんです。
事前学習では先ほど紹介した大量のテキストデータを使って言葉の使い方や文章の構造を学習します。
この段階では、特定のタスクは意識せず、とにかく言語に関する一般的な知識を身につけることが目的。
まるで、赤ちゃんが言葉を覚えるみたいなイメージですね。
次のファインチューニングでは、事前学習で得た知識を基に、対話に特化した学習を行います。
具体的には、人間との会話データを使って質問に適切に答えたり、文脈に合った応答ができるようにパラメータを調整していきます。
この学習により、ChatGPTは自然な会話能力を身につけていくんです。
ChatGPTの推論プロセスと応答生成の流れ
ChatGPTがユーザーの入力に対して応答を生成する際には以下のような流れで処理が行われています。
- ユーザーの入力文をトークン化し、数値データに変換
- 変換された入力データを言語モデルに入力
- 言語モデルが確率分布を出力
- 確率分布から単語を選択し、応答文を生成
トークン化というのは文章を単語や記号などの最小単位（トークン）に分割することです。
言語モデルはこのトークン化されたデータを入力として受け取り、次に来る単語の確率分布を出力します。
そして、その確率分布から単語を選択し、応答文を生成していくんですね。
この一連の処理により、ChatGPTは入力に対して文脈を理解し、自然な応答を返すことができるんです。すごいですよね。
確率的言語モデルとしてのChatGPTの特徴
ChatGPTのような大規模言語モデルの特徴は確率的に言葉を選択して文章を生成するところにあります。
ChatGPTは、事前学習で得た知識を基に、ユーザーの入力に対して次に来る単語の確率分布を予測します。
そして、その確率分布から単語をサンプリングして、応答文を生成するんですね。
つまり、同じ入力に対してもランダム性があるため、毎回少しずつ違う応答が返ってくる可能性があるんです。
この確率的な言語生成により、ChatGPTは画一的ではない、バリエーション豊かな応答ができるようになっています。
まるで人間と会話してるみたいに柔軟で自然な対話を実現してるんですよね。
ChatGPTをビジネスで活用するためのアイデアとコツ
ChatGPTのすごいところは単なるおしゃべりの相手というだけではなく、ビジネスでも活用できるところなんです。
文章を書くことに関連する多くの業務でChatGPTを活用するアイデアが考えられます。
ここでは職種別にどんな風に使えるのか具体的に見ていきましょう。
マーケティングでの活用例：コピーライティング、顧客対応など
マーケティングの現場ではキャッチコピーや商品説明文、広告文など、たくさんの文章を書く必要がありますよね。
このライティング作業にChatGPTを活用すればアイデア出しや文章の下書きを効率化できます。
例えば、商品の特徴を伝えて「この商品の魅力を30文字で表現して」とお願いすれば印象的なキャッチコピーの案をいくつも出してくれるはず。
また、顧客からの問い合わせ対応にも使えます。
よくある質問とその回答例をChatGPTに学習させておけば問い合わせ内容に応じて適切な回答を自動生成できるようになります。
もちろん最終的には人間のチェックが必要ですが、初期対応の効率化が期待できますね。
営業での活用例：商品説明文の生成、メール文章の作成など
営業職の人なら日々の業務の中で商品説明資料の作成やメールの文章考案など、ライティングの機会が多いのではないでしょうか。
ChatGPTを使えば商品の特長をインプットするだけでわかりやすい説明文を生成してくれます。
提案書の作成なんかにも役立ちそうですよね。
また、営業メールの文面作成もChatGPTにお任せできます。
挨拶文から始まり、用件や提案内容、次のアクションの提示まで、メールに必要な要素を含んだ文章を自動で作ってくれるんです。
営業マンの文章力に左右されることなく、ある程度の質を担保できるのは心強い。
企画職での活用例：アイデア出し、企画書の下書きなど
新商品やサービスのアイデア出しにもChatGPTが活躍してくれそうです。
商品コンセプトやターゲット像を伝えると斬新なアイデアを次々と提案してくれます。
もちろん、全部がナイスアイデアとは限りませんが、発想のヒントにはなるはず。
人間の創造力とChatGPTのアイデア生成力を掛け合わせれば企画の幅もグッと広がりそう。
企画書の執筆にも使えます。
企画のポイントを箇条書きで伝えるだけでそれを文章に起こしてくれるので、ライティングの時間が大幅に短縮できちゃいます。
書いた文章をブラッシュアップする作業は必要ですが最初の下書きを作る負担は大きく減らせますよね。
エンジニアでの活用例：コードレビュー、ドキュメント作成など
エンジニアにとってもChatGPTは心強い味方になります。
コードを書く際、ChatGPTに関数の説明を求めればわかりやすい解説を返してくれるので、リファレンス代わりに使えます。
コードレビューでも修正点や改善案を提示してくれるので品質向上に役立ちます。
ドキュメント作成の場面でもChatGPTのサポートは心強いですよ。
ソースコードにコメントを付ける際、ChatGPTに処理内容の説明を頼めばわかりやすい記述例を提示してくれます。
仕様書やマニュアルの下書きもChatGPTに頼めば時間を大幅に節約できますからね。
プログラミングだけでなく、ドキュメンテーションの面でもChatGPTを味方につけられそうです。
データを使ったChatGPTの追加学習で、より高度な活用へ
ChatGPTをビジネスで活用する際は自社のデータを使った追加学習をすることでより高度な活用が可能になります。
例えば、過去の問い合わせ履歴や商品説明資料、提案書などのデータを学習させることで、自社ビジネスに特化した知識を持ったChatGPTを作れるんです。
こうした自社データを使った学習はAPIを使ったプログラムで自動化できます。
定期的に最新データを学習させることでChatGPTを自社ビジネスの強力なサポーターに育てていけるはずです。
現場の知恵とChatGPTの言語処理能力を組み合わせる活用方法。ぜひ検討してみてくださいね。
ChatGPTの仕組みから理解しておくべき注意点
ChatGPTは強力な言語生成AIですが万能ではありません。
うまく活用するためにはその仕組みを理解した上で注意点を押さえておく必要があります。
ChatGPTを使う際の注意点を3つを詳しく見ていきましょう。
ChatGPTの知識の限界と誤りの可能性について
ChatGPTはあくまで学習データの範囲内の知識しか持っていません。
学習データ以降の出来事について聞いても正確な答えは返せないんです。
また、学習データに誤りが含まれていればそれを鵜呑みにして誤った情報を出力してしまう可能性もあります。
ChatGPTの回答を鵜呑みにせずにその情報が正しいかどうかを人間が確認する作業が必要不可欠。
特に、ビジネスで重要な判断をする際はChatGPTの出力をそのまま信じるのではなく、必ず人間の知見でチェックすることが大切ですよ。
機密情報の入力は避ける
ChatGPTは基本的に入力された情報を記憶しません。
しかし、万が一にも入力情報が流出するリスクがないとは言い切れません。
だから、社外秘の情報や個人情報など、機密性の高いデータは、ChatGPTに入力しないようにしましょう。
例えば、以下のような情報は避けるべきです。
- 顧客の個人情報（氏名、連絡先、クレジットカード情報など）
- 自社の財務情報や経営戦略に関する非公開データ
- 製品の設計図や製造工程に関する機密情報
- パートナー企業との契約内容や取引条件
アウトプットの確認とヒューマンチェックの重要性
ChatGPTが生成した文章をそのまま使うのは危険です。
たとえ、文法的に正しく、自然な文章でも、内容が不適切だったり、事実と異なることがあるからです。
だから、必ずChatGPTの出力をしっかりとチェックし、問題がないか確認する作業が欠かせません。
特に、公開前のコンテンツや重要な意思決定に関わる文章は複数の人の目でチェックするのがベター。
できれば、その分野の専門知識を持った人にレビューしてもらうのが理想的。
AIの知識と人間の知恵、両方を活用することでより適切で洗練された文章になるはずです。
ChatGPTの仕組みと簡単な活用方法のまとめ
ChatGPTの仕組みと活用方法についてご紹介しました。
ChatGPTは使い方次第でビジネスを大きく効率化できる可能性を秘めたツールです。
単なる便利な文章生成ツールではなく、業務プロセスに組み込んで活用していきましょう。
