【ビジネスマン必見！】これだけ知ってたら大丈夫～ChatGPTの技術

はじめに

ビジネスの現場で生成AIやChatGPTといった言葉を耳にすることが増えてきました。

しかし、具体的にそれらが何を意味し、どのように活用できるのかを理解している人はまだ少ないかもしれません。このブログでは、生成AIとChatGPTの技術について基礎から分かりやすく解説します。

このブログを読むことで、生成AIに関する相談や質問に対してある程度の自信を持って答えられるようになり、職場での会話でもスムーズに話題に加わることができるようになります。

特に、ChatGPTの技術的な用語やその進化の過程について理解することで、ビジネスシーンでの応用や可能性についても具体的なイメージを持つことができるでしょう。

それでは、生成AIの基本から最新のChatGPTの技術まで、一緒に学んでいきましょう。

生成AIと自然言語処理（NLP）

１　生成AIとは

生成AI（Generative AI）とは、人工知能の一種であり、深層学習や機械学習の手法を用いて、人間のようにテキスト、画像、音楽、動画などの新しいデジタルコンテンツを生成する能力を持つシステムのことを指します。

生成AIの一例として、自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）に基づいたテキスト生成があります。NLPとは、コンピュータが人間の言語を理解し、生成し、対話する技術のことです。

２　生成AIとNLPの違い

生成AIとNLPは密接に関連しています。

生成AIは、NLPの技術を用いて学習データを読み込み、そのデータの規則性や構造を学習します。そして、学習した知識に基づいて、新しいテキスト、画像、音楽、動画などを生成することができます。

一方、NLPは、生成AIが生成したテキストを理解したり、分析したりするために利用する技術のことを指します。

３　従来のチャットボットと生成AIとの違い

従来のチャットボットは作成者があらかじめユーザの入力文や選択肢に対する回答パターンを多く用意しておいて、そこから決められた回答をするパターンや統計的に精度が高い内容を回答するものでした。

一方、ChatGPTなどの生成AIは、インターネット上にある大量のデータを使って学習した上で、ユーザの入力文から確率的に高いワードを予測して文書を生成していきます。従来のチャットボットと異なり、大量のデータを使って学習しているため、幅広い話題に対応できるようになり、回答に柔軟性があります。

それでは、ChatGPTなどの生成AIは、インターネット上にある大量のデータを使ってどのように学習しているか技術的な背景を見ていきましょう。

ChatGPTの技術的背景

１　GPT-1の概要と特徴

GPT-1（Generative Pre-trained Transformer 1）は、OpenAIによって2018年に発表された最初のモデルです。大量のテキストデータを用いて訓練され、次の単語を予測する能力に優れています。GPT-1は約1.1億のパラメータ(AIがこなせるタスクを図るための指標みたいなもの)を持ち、基本的な文章生成能力を備えています。

２　Transformerとは

GPT-1の技術的基盤となっているのが、Transformerというディープラーニング（深層学習）のモデルをベースとしています。ディープラーニング (深層学習) とは、ニューラル ネットワーク(人間の脳に似た方法で意思決定を行う機械学習モデル)を使用する機械学習の一分野であり、たくさんの例から学習するという人間の自然な行動をコンピューターに学習させるための手法です。

Transformerは、Googleによって2017年に発表されたもので、従来のモデルに比べて、並列処理が可能で効率的に大規模なデータを処理することができる基盤モデル（ファンデーションモデル）と呼ばれています。

基盤モデル（ファンデーションモデル）とは、一般的に教師あり学習で大量の生データでトレーニングされたニューラルネットワークのことで、幅広いタスクを達成することができます。

TransformerはNLPに革命をもたらし、現在のGeminiやChatGPTなどの大規模言語モデル (LLM：Large Language Models) の基礎となっています。

Transformerモデルは、エンコーダーとデコーダーの2つの主要なコンポーネントから構成されています。エンコーダーは、入力された文章を処理し、単語間の関係性を学習します。デコーダーは、エンコーダーから出力された情報を基に、次の単語を予測します。

GPT-1では、Transformerモデルのデコーダーのみを用いて、文章生成を行っています。

３　GPT-2の概要と新機能

GPT-2は、OpenAIが2019年に開発したLLMです。そのパラメータ数はGPT-1の10倍以上、約15億に拡大されました。

GPT-2は、書籍、記事、コードに加えて、Webページやソーシャルメディアの投稿など、より多様な学習データで学習されています。

学習データの多様化により、GPT-2はより幅広い知識を獲得し、より自然で人間らしい文章を生成することができます。

４　GPT-3の概要と新機能

GPT-3は、OpenAIが2020年に開発したLLMです。約1750億のパラメータを持つ巨大なモデルです。書籍、記事、コード、Webページなど、4500億ワードもの膨大なテキストデータで事前学習されています。この学習データ量は、従来の言語モデルと比べ桁違いに大きく、GPT-3に言語の深い理解と幅広い知識を与えています。

GPT-3は、テキストだけでなく、画像や音声などの複数の異なる情報源から情報を収集し、統合して処理するという、マルチモーダルな処理をすることができます。

これにより、GPT-3は、より創造的で高度なタスクを実行することができます。

５　GPT-4の登場とそのインパクト

GPT-4は、OpenAIが2023年3月14日に正式にリリースしたLLMです。具体的なパラメータ数は公表されていませんが、前モデルを凌駕する性能を持ち、より高度な自然言語理解と生成能力を備えています。

テキストだけでなく、画像や音声などのマルチモーダルデータに対応できます。文章と画像を組み合わせた創作活動や、音声指示に基づいた情報検索などが可能になるかもしれません。

GPT-4の登場により、ビジネス分野での自動化や効率化が一層進むことが予想されます。特に、カスタマーサポート、自動文書作成、データ解析などの分野で大きなインパクトを与えることが予想されます。

まとめ

生成AIとChatGPTの技術は、ビジネスの現場で多大なインパクトを与えます。

直近では、GPT-4oが発表されました。その高度な言語生成能力により、ビジネスの効率化や自動化を促進し、多様な業務での応用が期待されています。未来に向けて、さらに進化するChatGPTの技術がどのようにビジネスを変革していくのか、今後も注目が必要です。