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

現時点（2023年3月）で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。

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もLLMの一つです。2020年5月にGPT-3がリリースされて以来、大規模言語モデルの開発は世界中で活発に行われています。Meta社（旧Facebook）は、2022年5月にGPT-3に匹敵する大規模言語モデル「Open Pretrained Transformer（OPT-175B）」を無償で公開しました。

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1月、複数年にわたってOpenAIに数十億ドル規模の投資を行うことを発表。また自社のWeb検索エンジン「Bing」とWebブラウザ「Microsoft Edge」に、ChatGPTよりも強力で検索専用にカスタマイズされた新しい次世代大規模言語モデルを搭載。
  
  出典：Microsoft「AI を搭載した新たな Microsoft Bing と Edge が検索を再発明 ― ウェブの副操縦士」

• Google
  同社が2年前に発表した「LaMDA（Language Model for Dialogue Applications：対話アプリケーション用言語モデル）」を活用した、質問を入力するだけで自然な文章で回答を作成できる会話型AIサービス「Bard」をテストユーザー向けに提供開始。Google検索に組み込むことを目標としている。
  
  出典：Google Japan Blog「AI の次の重要な一歩」

• Perplexity AI
  2022年12月に会話型検索エンジン「Perplexity Ask」を公開。GPT-3などの大規模言語モデルのAPIを使用してWebサイトの検索を行い、その検索結果から得た情報を要約して回答する。
  
  出典：Perplexity AI 公式Twitter

• 百度（バイドゥ）
  百度（バイドゥ）は中国でGoogle検索に相当する、圧倒的なシェアを誇る検索エンジン。2023年2月にChatGPTに類似したサービス『Ernie Bot』の立ち上げを発表。
  
  出典：Forbes JAPAN「中国バイドゥがChatGPTに似たチャットボット『Ernie Bot』を発表 」

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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、ChatGPT製品で使われているものと同じ「gpt-3.5-turbo」です。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-3.5-turboを呼び出して利用することができます。

価格は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。

現時点（2023年3月）では、GPT-4のAPIは導入予定としてウェイトリストが公開されています。

また、大規模なサービスを構築したい企業向けに専用インスタンスの提供も開始されました。1日あたりのトークンが4億5000万を超える開発者向けで、パフォーマンスを最適化してコスト削減が期待できます。価格についてはOpenAIへの問い合わせが必要です。

出典：Introducing ChatGPT and Whisper APIs

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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。

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。

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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。

精度や応用範囲の向上

現在ChatGPTが学習しているデータは2021年までのものですが、今後さらに大量の新しいデータを取り込み学習を続けることで、精度や応用範囲が向上することが期待できます。

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、GPT-3を活用したサービスを提供する企業の事例を紹介します。

中小企業向け補助金活用オンライン相談チャット

レオン・ストラテジー株式会は、中小企業の補助金を活用した事業成長を支援するためのChatGPTを活用したオンライン相談窓口を今夏に設置予定です。ChatGPTとの対話によって補助金情報のリサーチ・制度面の相談・最適な補助金活用事例の提案を行います。

出典：PRTIMES「日本初「ChatGPT」で広げる補助金活用、中小企業向けに今夏からサービス開始予定。」

GPT-3を活用した「動画AI要約記事」

株式会社Gunosyは、GPT-3を採用し動画コンテンツの要約文を自動生成し記事化する「動画AI要約記事」を開発しました。2023年2月よりβ版として提供することが決定しています。長い動画を数行程度の文章に自動要約することで、ユーザーと動画コンテンツとの接点を増やすことを目指しています。

出典：株式会社Gunosy「グノシーでGPT-3を活用した「動画AI要約記事」開発 2月24日よりβ版を提供決定 ユーザーと価値ある動画コンテンツとのマッチング機会を最適化」

ChatGPTを活用したマッチングサービス

マッチングサービスのOkCupidは、プロフィール作成のための質問事項作成にChatGPTを活用しています。同サービスはユーザーがぴったりの相手を探すために、4,000以上の質問から自分で選んで回答し、プロフィールを完成させるシステムです。

大量の質問生成にChatGPTが活用され、その質問はこれまでに15万回もユーザーから選ばれました。ChatGPTは良いマッチングを行うためにも役立っています。

出典：GIZMODO「マッチングサービスのOkCupidもChatGPTを活用」

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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。

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