ChatGPTとは？日本語対応の大規模言語モデルでできること、活用事例を解説

ChatGPTとは、OpenAI社が開発した最新の対話型AI（人工知能）です。人間のように自然な対話ができることから世界中で注目を集め、2022年11月にリリースされてからわずか2ヶ月後の2023年1月には1億人のアクティブユーザー数を記録しています。

ChatGPTの概要やできること、活用事例、今後の展望などについて解説します。

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ChatGPT（チャットジーピーティー）とは

ChatGPTとは、サンフランシスコのOpenAI社が開発した大規模な自然言語処理モデルです。チャットボットの一種であるChatGPTは、大量のデータを学習し、入力に対して人間のように自然な回答を生成します。

SiriやAmazon Echoのようなこれまでの対話型AIと比較すると、ChatGPTの対応範囲の広さや精度の高さは革新的であることから、世界中で大きな注目を集めています。

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ChatGPTの技術

ChatGPTはOpenAIが開発した大規模言語モデル「Generative Pre-trained Transformer 3（GPT-3）」を微調整したGPT-3.5がベースになっています。GPT-3は自然言語処理における最新技術の一つであり、膨大なデータを学習して効率的に扱うモデルを採用することで従来より多彩で複雑な文章を生成できます。

この膨大なデータの学習には、機械学習の一種である自己教師あり学習（ SSL：Self-Supervised Learning）が採用されています。自己教師あり学習とは、教師ラベル（データの正解を示す情報）の無いデータを用いて、データ自身から独自のラベルを機械的に作り、それを予測する事前学習タスクを解きます。そのため人間がラベルを用意する必要がなく、大量のデータを手間をかけずに学習させることが可能です。

さらにChatGPTは今までのGPTシリーズに⼈間からのフィードバックをもとにした強化学習（同じく機械学習の一種で、AIが自らの置かれた環境のなかで試行錯誤を繰り返し、最適な行動・価値を見つけ出す学習法）を⾏い、⼈間に対して「好ましい」出⼒をするように学習しています。

これにより今までの⾔語モデルと⽐較して明らかに性能が向上し、人間らしい自然な対話を実現しています。

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GPT-4の発表

OpenAIは2023年3月14日（現地時間）、GPT-3.5の次世代モデル「GPT-4」を発表しました。GPT-4はGPT-3.5から推論性能が向上し、回答の正確性や安全性、入力の自由度が改善されています。具体例として挙げられたポイントは以下の通りです。

• 手書きのラフなスケッチからコードを生成する
• チャット内でテキストだけでなく画像も認識する
• 複雑な前提条件を考慮して税金計算ができる
• 文章能力の向上
• プログラミングサポート力の向上

GPT-4はChatGPTの有料サブスクリプション版『ChatGPT Plus』の登録者に提供されています。

さらに2023年5月、『ChatGPT Plus』ユーザー向けにWebブラウジング機能が追加されました。今までのChatGPTは2021年9月までの学習データをもとに回答を生成していましたが、Webブラウジング機能をオンにすることで最新の情報を取得することが可能になります。情報ソースも確認できるようになり、さらに利便性が向上しました。

大規模言語モデル（LLM）とは

大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）とは、大規模なテキストデータを事前に学習し、わずか数例のタスクを与えただけでさまざまな言語処理タスクを実行できる言語モデルのことです。たとえば文章生成、穴埋め問題、機械翻訳、質問応答などの言語処理タスクをこなします。

GPT-3、GPT-4もLLMの一つです。大規模言語モデルの開発は世界中で活発に行われており、Googleからは「PaLM2」、Metaからは「LLaMA」がそれぞれリリースされています。

各社の対応

ChatGPTの登場で対話型AI・生成AIの巨大なマーケットが出現したことにより、大手各社が対抗サービスを続々と発表しています。

• Microsoft
  2023年5月、Windows 11にAIチャット機能を組み込んだ「Windows Copilot for Windows 11」を発表しました。AIチャットをPCのデスクトップに統合し、対話によってアプリケーションの操作や設定変更などを行えるようになります。
  
  出典：Microsoft 365 Copilot を発表 – 仕事の副操縦士 – News Center Japan

• Google
  大規模言語モデルPaLM2をベースにした会話型人工知能「Bard」を提供しています。ChatGPTの無料版では2021年9月までの情報しか参照できないのに対し、Bardは無料版でも最新の情報に対応しています。また、2023年5月には日本語にも対応しました。
  
  出典：Google Japan Blog: Bard が日本語に対応

• サイバーエージェント
  独自の日本語LLMを開発しました。既存のLLMのほとんどは英語を中心に学習されており、現状では日本語および日本文化に強いLLMは少ないため、注目を集めています。同社が提供するAIを活用した広告クリエイティブ制作領域のサービスにおいて活用が始まっています。
  
  出典：サイバーエージェント、独自の日本語LLM（大規模言語モデル）を開発 ―自然な日本語の文章生成を実現― | 株式会社サイバーエージェント

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ChatGPTの使い方

ChatGPTの使い方はとても簡単で、以下のステップで利用できます。

• ChatGPTのログインページへアクセスする
  初めて利用する場合は「Sign up」をクリックします。
  
• アカウントを作成する
  画面の指示に従ってアカウントを作成します。アカウント作成にはメールアドレスと電話番号が必要です。

アカウント作成後にテキスト入力スペースが表示され、チャットでのやりとりを開始できます。ChatGPTは日本語にも対応しており、日本語で会話を始めると日本語で回答してくれます。

ChatGPTの利用料金

ChatGPTは基本的に無料で利用できます。また、2023年2月1日にはChatGPTの有料サブスクリプション版『ChatGPT Plus』のリリースが発表され、日本でも利用できるようになりました。

ChatGPT Plusの価格は月額$20（約2,400円）で、以下のようなメリットがあります。

• GPT-4の利用
• ピーク時でもChatGPTへスムーズにアクセスできる
• 応答時間の短縮
• 新機能と改善への優先アクセス

ChatGPTのAPI

API（Application Programming Interface）とは、アプリケーションやソフトウェア同士が機能を共有できる仕組みです。ChatGPTのAPIは、2023年3月1日（現地時間）に提供が開始されました。

ChatGPT APIのエンジンは、当初ChatGPT製品で使われているものと同じ「gpt-3.5-turbo」が採用されていましたが、現在ではGPT-4にも対応しています。有償ですが、独自に開発したアプリケーションやサービスでGPTシリーズを呼び出して利用することが可能です。

価格はgpt-3.5-turboの場合、1,000トークンあたり$0.002（約0.27円）です。トークンとは文章を解析する際の最小単位のことで、1,000トークンは英語の場合約750単語に相当します。

GPT-4の場合、コンテキストサイズによって2種類の料金プランが用意されています。また、入力・出力によって料金が変わります。

• 8kコンテキストモデル
  入力：1,000トークンあたり$0.03（約4円）
  出力：1,000トークンあたり$0.06（約8円）
• 32kコンテキストモデル
  入力：1,000トークンあたり$0.06（約8円）
  出力：1,000トークンあたり$0.12（約16円）

出典：Pricing

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ChatGPTの強み・できること

ChatGPTの強みやできることとして以下のようなものが挙げられます。

多様なタスクに対応できる

ChatGPTは幅広い表現や語彙力を持ち、大量のデータや人間のフィードバックから学習して適用するため、多様なタスクに対応できます。対話に限らず、文章の生成、要約、分類、表計算ソフトの関数記述、プログラミングなどが可能です。

さらに精度の向上したGPT-4では、創造性に富んだ繊細な指示にも対応できるようになり、以下のようなタスクもこなします。

• 思考の壁打ち：「◯◯という考えで抜けている点を指摘して」
• 問題作成：「次の文章から4択問題を作成して」
• 画像認識：「手書きのメモの画像を分析してコードを生成して」

人間の言語能力に近い表現力

ChatGPTは言語のルールや文脈を理解できます。これにより人間らしい自然な表現力を持ち、品質の高い対話をすることが可能です。

また質問に完璧に当てはまる情報がない場合でも、その周辺から学んだ内容をもとに回答を構築できる点が今までの対話型AIとは大きく異なります。

複数言語への対応

ChatGPTは複数言語に対応しているため、日本語での情報が見つからない場合でも、英語や中国語で得た情報から日本語の回答を生成してくれます。言語の壁を超えられる点も大きな強みです。

ただし、ChatGPTは学習ソースの大半が英語であり、日本語での学習量は少ないです。そのため日本語よりも英語で質問をする方がより賢い回答を得られ、翻訳コストもかかりません。つまり英語が使えるか使えないかによって、AIでの生産性に差が生まれている現状があります。

しかし最近では、サイバーエージェントやrinnaなどが日本語に特化した大規模言語モデルを発表しています。今後さらに日本語言語モデルを活用した研究・開発がより発展するかもしれません。

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ChatGPTの課題・注意点

世界中で急速に利用者が増加している革新的なChatGPTですが、一方で課題や注意点も存在します。

情報の正確性

学習するデータの内容が偏っていたり誤っていたりする場合、ChatGPTが誤った回答を生成する可能性があります。そのため回答をすべて鵜呑みにせず、真偽は自ら判断する必要があります。

また、GPT-3.5は2021年時点での学習データをもとにしているため、2022年以降の最新情報には対応していません。

セキュリティ

セキュリティ面では、ChatGPTが悪意を持って不正に利用されるリスクが懸念されており、以下のような可能性が考えられます。

• フィッシングメールの文面生成
• マルウェアを構築するコード生成
• フェイクニュースなどの誤情報の生成
• レポートや論文への不正、盗作
• 情報の窃盗

OpenAIでは、違法行為に関わる恐れがある質問には原則回答しないなどの制限は行っているものの、悪質な手口は多様化しています。そのためユーザー側にも高いセキュリティ意識が求められます。

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ChatGPTの今後の展望

では、ChatGPTには今後どのような未来が予想されるのでしょうか。

人間が行う業務の大部分が代替可能に

AI研究の第一人者で、日本ディープラーニング協会の理事長を務める東京大学大学院の松尾豊教授は以下のように述べています。

今のChatGPTは会話をするために強化学習をしており、相手に変なことを言わなければOKとなるように設計されています。これを、質問をして相手からさまざまなことを聞き出すとOKとなるように強化学習すれば、そうしたやり取りをするようになるわけです。

出典：東洋経済オンライン「知らないと出遅れる｢ChatGPT｣台頭のインパクト」

このようにChatGPTが学習によって相手とのコミュニケーションや調整までできるようになれば、いま人間が行っている業務の大部分を代替できるかもしれません。

DX推進に欠かせないテクノロジーに

DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、デジタル技術を活用して組織やビジネスプロセスを変革することを指します。

ChatGPTは言語理解や文章生成、対話システムの構築など、多岐にわたる応用が可能です。これらは業務におけるカスタマーサポートの自動化、自動翻訳、文書作成、情報検索の改善など、ビジネスプロセスを効率化し、DXを推進するための重要なテクノロジーとなります。

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ChatGPTの業界別活用アイデア

ChatGPTは現在まだ精度面での課題が多く完璧ではありませんが、さまざまな業界で活用するアイデアが模索され、期待されています。ここでは業界別にChatGPTの活用アイデアの一例を紹介します。

医療業界

• 文書作成サポート（診断書・紹介状作成、論文翻訳など）
• 意思決定の補助（病歴などから分析する治療内容・計画の提案など）
• 情報収集（医療情報の検索サポートなど）
• 患者サポート（患者との対話・情報提供など）

金融業界

• リスク管理（リスク分析・対応策提案の自動化など）
• 金融商品の提案（投資目的やリスク許容度の分析に応じた自動提案など）
• 契約書の要約・分析（複雑な文書の概要・問題点の提示など）

小売業界

• カスタマーサポート（製品の不具合やトラブルに関する問い合わせへの回答など）
• 商品レコメンド（顧客との過去のやりとりを学習し適切な商品を提案する）
• 製品情報の提供（特徴や機能、比較情報、価格、在庫状況などを提供する）
• 市場調査（トレンドやニーズ分析、競合他社の動向調査など）

IT業界

• システム運用・保守対応（問い合わせ・トラブル発生時の自動対応など）
• 開発業務の効率化（コードの自動生成、コードレビュー、バグの検知など）
• データ分析サポート（大量のテキストデータ分析、情報抽出など）

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ChatGPTの活用事例

実際にChatGPTを活用している企業の事例を紹介します。

質問対応ボット

ボットに対して質問を入力すると、社内で過去に調べた情報や問い合わせ履歴などを検索し、概要をまとめて回答してくれます。GPTを活用することで、社内に散らばっているナレッジを活用したボットを作成することが可能です。

社内ナレッジを参照して回答するチャットボットとしての活用例を紹介します。

[入力内容]

高齢者見守りサービスにはどのような種類がありますか？箇条書きで、どのようなアプリかの概要も教えてください。

[出力内容]

高齢者見守りサービスには以下の種類があります。
・みてるちゃん：見守りボット
・ALSOK緊急通報サービス：緊急通報サービス
・お元気ですか：80種類のメッセージを簡単に作成・送信可能なアプリ

また、Slackのインターフェースを利用して、特定のメンションを付けて質問をすると社内のGoogleドライブ内に保存している情報を参照して回答する仕様のシステムにすることも可能です。

検索する対象が社内の情報であれば社内向けのチャットボットとして、お客様向けの情報であれば社外向けのお客様対応チャットボットとして活用できます。

データ整理

社内に散らばったデータを読み取り、要約やタグ付けをして構造化するデータ整理AIとして活用できます。

今まで議事録や顧客対応履歴などは、人しか意味を読み取ることができませんでした。しかし、GPTを使うことによってAIがデータを理解した上で構造化できるようになります。

たとえばブログ記事の内容をAIに渡すと、内容を読み込んでたくさんのタグを生成してくれます。人間が行う場合、文章を読んで理解して、まとめて、と非常に時間のかかる作業ですが、AIは素早く多くのタグを生成するため、大幅に業務を効率化できます。

マーケティング

マーケティング活動にもChatGPTを活用できます。

たとえば「特定の属性を持つターゲットに、このような商品を売り込みたい」と入力すると、メルマガタイトルを数10パターン生成してくれます。これにより今まで不可能だった粒度でのターゲッティングが可能です。

実際の入力例・出力例を紹介します。

[入力内容]

#顧客属性
・30代男性
・既婚
・昨年子どもが生まれた
#商品情報
・車体サイズ：全長4,000mm、全幅1,600mm、全高1,700mm
・エンジン：1.3L NR-MLL型直列4気筒MMNOエンジン（Pestroサイクル）
・定員：5名
・インテリア：スライド調整可能な後部座席、大型収納スペース、スマートエントリー＆スタートシステム
・エクステリア：大きなヘッドライトとテールライト、大きな窓、高い屋根ライン　・・・など

[出力内容]

1.【30代男性必見】家族に優しい車を手に入れよう！
2. 既婚男性におすすめ！子どもも喜ぶ快適な車体サイズの新車
3.【子育て世代必見】安全機能充実のファミリーカーで安心ドライブ　・・・など

さらに、送付したメルマガの開封率を測定し、AIへフィードバックすることで性能を上げ、より開封率の高いメルマガタイトルを生成できるようになります。

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AI活用によるDX推進事例

ChatGPTだけでなく、AIはDX推進に広く活用されています。ここでは、AIを活用した企業のDX推進事例を紹介します。

AI画像認識を活用した自動採寸アプリ（株式会社ユニメイト）

レンタルユニフォーム事業を主軸に展開するユニメイト社は、AI画像認識を活用した自動採寸アプリ『AI×R Tailor（エアテイラー）』を開発。技術調査から適切な服のサイズを導き出すマッチングロジックを創出し、検証を繰り返して精度を高めました。結果、従来の人の手による作業よりもミスが減少し、手間やコスト、廃棄品の削減に成功しています。

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レシート内データの効率的な取り込みと識別（キャッシュビーデータ株式会社）

『CASHb』アプリは、キャッシュビーが提供するレシート内の購買データを収集する日本初のキャッシュバックサービスです。OCRで取得したテキストをビジネスで活用できるデータに加工するため、AIの画像認識精度を向上させ正確なデータ収集の仕組みを構築しました。

精度の高いデータ抽出・分析が可能になったことにより、これまで人の手に頼っていた確認作業を大幅に削減でき業務効率化に成功しています。

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まとめ：ChatGPTはさらなる飛躍が期待される革新的な技術

ChatGPTはこれまでのAIを活用したサービスとは一線を画す革新的な技術です。まだ完璧ではありませんが、今後さらに精度は向上し今まで機械では不可能だったことも人間に代わり次々とできるようになると期待されています。

ChatGPTはDXをはじめ、あらゆる場面で欠かせないテクノロジーとなるでしょう。この新たな技術・マーケットをどう活用できるか、ぜひ検討されてみてはいかがでしょうか。

➡︎【資料ダウンロード】さまざまな業界のDX推進事例をわかりやすく解説「DX事例集」＜2024年版＞

ChatGPTの活用を検討している企業ご担当者様へ

モンスターラボは、ChatGPTをさまざまな業務・プロダクトへ活かすためのサポートをいたします。約20年にわたるサービス・プロダクト開発実績から得られたデジタル領域の知見や技術力を活かし、ChatGPTを活用した企業独自のシステム構築を支援することが可能です。

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