話題のChatGPT、一体なにができるの？
っていう疑問をお持ちの方、ご安心を。
この記事で2023年2月時点で
ChatGPTでできることすべてまとめました。
ざっくり言うと
ChatGPTを使うと、テキストの生成や文章の構築などを行うことができ、
瞬時にテキストを生成したり、
あなたの言葉を入力して自然な文章を出力することができます。
しかしそれだけではありません。
応用するとあなたのビジネスに
確実に使えます。
この記事では、ChatGPTができることを
具体的に誰でもわかるようにかんたんに解説します！
ぜひChatGPTを使って、あなたの言葉で自然な文章を生成してみましょう！
ChatGPTとは何か？
ChatGPTとは何か？
ChatGPTとは、自然言語処理技術の一つで、OpenAI社が開発した人工知能モデルです。
ChatGPTは、コンピュータが自然な会話をするために訓練されており、
多数の言語に対応しています。
ChatGPTは、文書要約、翻訳、質問応答、チャットボットなどの自然言語処理タスクに利用され、高度な自然言語処理を実現しています。
しっかり解説すると
ChatGPTは、仮想アシスタントとリアルタイムに会話をすることを可能にする人工知能（AI）技術です。
自然言語処理（NLP）とオープンドメインの対話システムを組み合わせ、
人とAI駆動型バーチャルアシスタントとの間に自然な会話の流れを作り出します。
またChatGPTは、強力なディープラーニングベースのアルゴリズムを使用して
自然言語を処理し、一般化された応答とパーソナライズされた応答の両方を提供します。
人間が行うような会話を解釈、理解、反応することができ、
従来のチャットボットよりも質問や会話に対してより深い応答をすることが多いです。
（実際に使ってみるとわかります！）
ChatGPTは、カスタマーサービスやバーチャルサポートエージェント、
自然言語処理アプリケーション、自動化チャットボットなど、
さまざまなアプリケーションやサービスに利用できます。
最後に、ChatGPTはエージェントがいなくてもユーザーの問い合わせに応じ、
有用な情報を提供できる自動チャットボットの構築に使用することができます。
ようするに、企業が顧客サービスを合理化し、ありふれた会話タスクを自動化するのに役立つ、強力でインテリジェントなAI駆動型テクノロジーということです。
本記事で紹介するChatGPTの機能の概要
ChatGPTは、自然言語処理において多様な機能を持っています。
以下にChatGPTの主な機能について概要をまとめました。
- 自然言語生成
トレーニングに使用された大規模なデータセットから学習し、自然言語を生成することができます。 - 文書要約
大量のテキストデータから最も重要な情報を抽出して簡潔な文章を生成することができます。 - 翻訳
異なる言語間での自然な翻訳を行うことができます。 - 質問応答
自然言語で書かれた質問に対して回答を生成することができます。 - チャットボット
人工知能チャットボットの構築に使用されることがあります。
以上が、ChatGPTの主な機能の概要です。
ChatGPTは、自然言語処理分野において非常に優れた性能を発揮しており、多様な自然言語処理タスクに活用されています。
質問応答システム
ChatGPTの質問応答システムは、自然言語で書かれた質問に対して回答を生成することができます。
大規模なデータセットから学習しているため、
広範囲なトピックに対応し、
より自然な回答を生成することができます。
質問応答システムの概要
ChatGPTの質問応答システムは、次のような手順で動作します。
- 質問文の入力 ユーザーがChatGPTの質問応答システムに質問文を入力します。
- 質問文の解析 ChatGPTは、入力された質問文を解析して、質問の種類や関連するトピックを判断します。
- 回答の生成 ChatGPTは、解析された質問に対する回答を生成します。この際、大規模なデータセットから学習しているため、類似の質問と回答を参照することができます。
- 回答の提示 ChatGPTは、生成された回答をユーザーに提示します。ユーザーが質問に満足していない場合は、再度質問を入力することができます。
ChatGPTの質問応答システムは、多様な分野に応用されています。
たとえば、検索エンジンやカスタマーサポートシステムなどで使用され
ユーザーの問題解決に役立っています。
ChatGPTを使った質問応答システムの構築方法
ChatGPTを使った質問応答システムの構築方法は
- データセットの収集
ChatGPTを使った質問応答システムを構築するためには、まず大量の質問と回答のデータセットを収集する必要があります。このデータセットは、自然言語で書かれた文章や質問応答ペアから構成されることが一般的です。 - データセットの前処理
収集したデータセットは、必要に応じて前処理を行う必要があります。具体的には、テキストの正規化やトークン化、ストップワードの削除などが含まれます。 - モデルの学習
前処理が完了したデータセットを使って、ChatGPTを学習します。
この際、大規模なデータセットを使って事前学習することが一般的です。
また、Fine-tuningと呼ばれる手法を使って、特定のドメインに適したモデルを作成することもできます。 - システムの構築
学習済みのChatGPTを使って、質問応答システムを構築します。
これには、ユーザーからの質問の入力や、ChatGPTによる回答の生成、回答の提示などが含まれます。 - テストと評価
構築したシステムをテストし、精度を評価します。
テストには、システムが正しく回答できるかどうかを確認するための自動テストや、人間が評価するための手動テストが含まれます。
データセットやモデルの学習には多くの時間やリソースが必要なため、慎重な計画と実装が必要となります。
実際にWebサイトやアプリケーションに導入されている例
ChatGPTはすでに多くの企業や団体によって
Webサイトやアプリケーションに導入されています。
- ユニクロ
UNIQLOは、ChatGPTを使ったチャットボット「UNIQLO IQ」を導入しています。
このチャットボットは、顧客からの質問に対して即座に回答することができ、顧客サポート業務の効率化に貢献しています。 - プログレッシブ
米国の保険会社であるプログレッシブは、ChatGPTを使った顧客サポートシステム「Ask Jenn」を導入しています。このシステムは、顧客からの質問に対して自動で回答することができ、顧客満足度の向上につながっています。 - NIKE
ナイキは、スニーカーの購入を促進するために、ChatGPTを使ったスニーカー専用のアプリ「SNKRS」を導入しています。このアプリでは、スニーカーに関する情報やストーリーを提供することで、顧客の購買意欲を高めることができています。
以上のように、ChatGPTは多くの企業や団体によってWebサイトやアプリケーションに導入され、
顧客サポートや購買促進などに役立てられています。
次ページでは「自動要約」について解説します。
