GPT チャットボットとは何ですか？

OpenAIのオープンなLLM のおかげで、世界最新のAI技術を搭載した独自のGPT チャットボットを構築することができます。 

大規模言語モデル（ LLMs ） のようにGPT 年々急速に進化しています。これは、より強力になっているだけでなく、より手軽に独自のカスタムツールを構築できることを意味します。 GPT チャットボット。

私たちは、75万人以上の人々が独自のLLMチャットボットを構築し、展開するのを支援してきました。そのため、GPT エンジンを使って独自のチャットボットをカスタマイズする方法について、1つや2つは理解しています。

この記事では、その手順を説明しよう：

• GPT チャットボットの基本
• GPT モデルの背景にあるトレーニング
• GPT チャットボット構築の手順

GPT チャットボットとは？

Generative Pre-trained TransformerGPT) チャットボットは、ユーザーとの対話にGPT モデルを使用する会話エージェントです。

一般的には ChatGPTGPT 思い浮かべます。OpenAI GPT エンジンは、OpenAI上で直接構築されたものもあれば、GPT エンジンを使用するチャットボットプラットフォーム上で構築されたものもあります。

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ChatGPT以外のGPT チャットボットは、AI勉強仲間、カスタマーサービスチャットボット、セールスチャットボット、スケジューリングボット、あるいはHRチャットボットなど、特定のニーズに合わせてカスタマイズされます。

この種のGPT チャットボットは、ChatGPT 企業のカスタマーサポートボットのようにウェブページ上に存在することも、WhatsApp チャットボットのように他のプラットフォームやチャネルに展開することもできます。 

TelegramようなチャンネルにカスタマイズしたGPT チャンネルを展開したり、Zendesk Salesforceのようなプラットフォームに接続することもできます。あなたのビジネスのデータを使って、顧客に情報を提供したり、従業員の意思決定を支援したりすることができます。

なぜGPT 他のLLMチャットボットを作る必要があるのですか？

最近のほとんどのチャットボットは、GPTような既存の大規模言語モデル（LLMs構築されている。

なぜか？パワフルで、新しいリリースが出るたびに手頃な価格になっている。

ですから、もしあなたが何らかのデジタル会話タスクを持っているなら、おそらくGPT チャットボットを使うことになるでしょう。 

GPT ボットは強力だ

香港城市大学の研究では、カスタマイズされたGPT チャットボットの力を強調しており、"カスタマイズされたデータを活用することで、チャットボットはユーザーにより的を絞ったオーダーメイドの情報を提供し、全体的なユーザー体験を向上させることができる "と説明している。

コンテキストを認識し、パーソナライズされた応答を提供するこの能力は、GPT チャットボットを貴重なツールにします - 私たちは歴史の中で他にいつ高度なAI技術を使用して、私たちは飛行機の予約や食事の計画を支援することができたのでしょうか？

GPT ボットがリリースされるたびにお求めやすくなっています。

私たちのユーザーの大半（......その95％）は、他社のLLMs GPT モデルを選んでいます。なぜか？少なくともこの記事掲載時点では、4oモデルが最もお買い得です。

つまり、OpenAI モデルは、信頼性の高いAIを体験するために今最も手頃な価格なのだ。しかし、6ヵ月後、どのモデルがリードしているかは誰にもわからない。

GPT チャットボットは何に使えますか？

要するに、GPT 、どんな会話AIタスクにもチャットボットを使うことができる。

最も一般的なユースケースは、カスタマーサービス、セールス、マーケティング、予約ボット、社内の従業員チャットボット（HRボットやITボットなど）だ。

しかし、柔軟なチャットボット・プラットフォームを使えば、思いつくものは何でも作ることができる。ポケットサイズのコメディアン。パーソナル・プランナー。教育チャットボットや ヘルスケアボット。何でもできる。

不動産チャットボット、レストラン・チャットボット、さらには客室の予約やスタッフの調整を行うホテル・チャットボットなどを構築した顧客がいる。

暗号エージェントから株の最新情報を毎日入手できる。AI勉強仲間を作ることもできる。 WhatsApp用のGPT チャットボットを作って、メッセージング・チャンネルでユーザーと対話することもできる。無限の可能性がある。

GPT チャットボットはどのように機能するのか？

入力と前処理

ユーザーはチャットボットにメッセージを入力したり、話したりする。テキストはクリーンアップされ、構造化され、時には会話履歴やメタデータのようなコンテキストでタグ付けされる。この前処理は、モデルがリクエストを適切なフレームで理解するのに役立ちます。

言語モデル処理

チャットボットは入力をGPT エンジン（例えばGPT）に送る。

GPT 、次の単語を次々と予測し、人間らしい完全な応答を形成します。膨大な訓練データから学習したパターンに頼るので、訓練する必要はない。ありがとう、自然言語処理！

しかし、カスタム情報（顧客ログなど）でチャットボットを訓練したい場合、強力なチャットボット構築プラットフォームであれば、独自のトレーニング教材を追加することができます。

会話の記憶

進行中の会話を追跡するために、チャットボットはコンテキスト・ウィンドウやメモリー機能を使用する。

このモデルは自分では過去のチャットを覚えていないので、開発者は毎回関連する履歴を与えている。これによって、あたかも以前の発言を「覚えている」かのように反応することができる。

多くのプラットフォームはメモリ機能を提供していませんが、BotpressのようなプラットフォームやLangChainのようなフレームワークはメモリ機能を提供しています！Botpress ようなプラットフォームやLangChainのようなフレームワークはメモリ機能を提供しています。

ビジネス・ロジックと統合

ほとんどのGPT チャットボットは、単なる "生のGPT"ではない。ツールやデータベース、APIに接続されているのだ。

つまり、あなたが注文状況を尋ねると、チャットボットはGPT 使用してあなたの要求を理解し、次に企業の注文システムを呼び出し、最後に取得したデータで自然な応答を生成します。

後処理とガードレール

メッセージがユーザーに届く前に、開発者はルールやフィルター、フォーマットを追加することができます。これは、トーン調整、コンテンツの安全性チェック、または企業固有のポリシーなどの出番です。これらのガードレールは、チャットボットがブランドやコンプライアンスの要件に沿って回答することを確認します。

ユーザーへの出力

最後に、チャットボットは、ウェブサイトのウィジェット、メッセージングアプリ、または音声アシスタントのような選択されたチャネルを介して、生成された応答を配信します。このサイクルは、次のユーザーメッセージでも繰り返される。

5つのステップでGPT チャットボットを構築する方法

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独自のGPT チャットボットを構築しようとしているなら、安堵のため息をついてください。最も難しい部分は、すでにプロがやってくれました。そして今、一般の人々も自分の用途に合わせて強力なGPT エンジンをカスタマイズできるようになった。

独自のGPT チャットボットを構築するには、主に2つの方法があります。OpenAI でカスタムGPT を構築するか、サードパーティのプラットフォームでカスタムGPT チャットボットを構築するかです。ご心配なく、無料のオプションもたくさんあります。 

ステップ1：範囲を決める

チャットボットの用途を決めましょう。食料品の支出を追跡し、食事計画を支援する個人用のボットかもしれません。あるいは、顧客サービスや情報管理を指揮するAIエージェントを探しているのかもしれません。 

あなたのスコープには、あなた自身、顧客、従業員、ユーザー、インターネット上の誰でもなど、誰のためにチャットボットを構築したいのか、その目標を達成するためにどのような機能が必要なのかを含める必要があります。 

例えば、不動産やホテル向けのチャットボットを作りたいのであれば、FacebookMessenger、Telegram、WhatsAppビルトインで統合できるプラットフォームを探すとよい。

オーディエンスとチャットボットに必要な機能を定義したら、それをサポートするプラットフォームを探します。

ステップ2：プラットフォームの選択

どのようなチャットボットを作りたい場合でも、必要なものがすべて揃ったプラットフォームがあります。 

例えば、コードを一行も書かずにボットを構築したい場合、ノーコードのオプションが利用できる。 

オーダーメイドのシステムやワークフローに接続し、大幅にカスタマイズされたチャットボットをお望みなら、無限の可能性を構築できる拡張性の高いプラットフォームをお探しください。 

WhatsApp GPT ボットや Slack チャットボットを 作りたい場合は、統合機能が組み込まれたプラットフォームを探す必要があります。 

インスピレーションが必要な場合は、トップ9のチャットボットプラットフォームのリストをご覧ください。

ステップ3：データの収集

高度なプロンプティングや微調整を行いたい場合は、チャットボットに情報を提供するデータセットを収集する必要があります。 

例えば、カスタマーサポートのテクニックを模倣したボットを作成することで、カスタマーサポートチームを安心させたいのであれば、成功したカスタマーサービスコールのトランスクリプトを収集することができる。 

ステップ4：カスタマイズと統合

最もエキサイティングな部分？実際にGPT チャットボットを構築することです。 

チャットボットプラットフォームでは、チャットボットが取るアクション、チャットボットがエミュレートするトーンやパーソナリティ、個々の会話の流れをカスタマイズすることができます。 

チャットボットに特定のタスクを完了するよう促すこともでき、チャットボットは自律的にタスクを遂行する。

また、チャットボットを必要な情報源と統合する必要があります。例えば、商品説明をさせたい場合、GPT のチャットボットはウェブサイトや商品カタログと連携する必要があります。

ステップ5：デプロイとテスト

GPT チャットボットはどこからアクセスさせたいですか？

ボットはウェブサイトに設置するのが一般的ですが、他のチャネルにも設置すると便利です。目的によっては、顧客が最もよく利用するメッセージング・チャネルや、従業員が最もよく利用するプラットフォームにボットを設置するとよいでしょう。 

チャットボットを構築したら、あなたやあなたのチームはさまざまな状況をテストし、チャットボットを反復する必要があります。

GPT モデルをトレーニングするにはどうしたらいいですか？

独自のGPT チャットボットを構築することに興味があるなら、GPT モデルがどのように作られたかを理解することが役に立つ。 

GPT モデルは事前トレーニングによって生まれ、微調整によってさらに特化させることができます。しかし、カスタマイズされたGPT チャットボットを構築することもできます。この場合、微調整は必要ありませんが、集中的なプロセスとなるため、すぐにコストがかさんでしまいます。

事前トレーニング

事前トレーニングは、時間とリソースを費やすプロセスであり、当面は資金力のある企業しか行うことができません。GPT チャットボットを自社で構築する場合、事前トレーニングを行うことはないでしょう。 

事前トレーニングは、開発チームがモデルを訓練し、人間が発音する文の次の単語を正確に予測できるようにするために行われる。大量のテキストでモデルをトレーニングした後、文中でどの単語がどの単語の後に続くべきかをより正確に予測できるようになる。

チームは膨大なデータセットを収集することから始める。そしてモデルは、テキストをトークンと呼ばれる単語やサブワードに分割してデータを分解するようトレーニングされる。 

GPT このテキスト処理と分解は、トランスフォーマーと呼ばれるニューラルネットワーク・アーキテクチャによって行われる。 

プレトレーニングフェーズが終了する頃には、モデルは言語を幅広く理解するが、特定のドメインに特化したモデルにはなっていない。 

微調整 

膨大なデータセットを手にしている企業であれば、微調整はテーブルの上にあるかもしれない。

ファインチューニングとは、モデルを特定のデータセットでトレーニングし、特定の機能のスペシャリストにすることである。 

トレーニングができるかもしれない：

• 複雑な病態をより的確に診断するための医学テキスト
• リーガル・テキスト：特定の法域において、より質の高いリーガル・ブリーフィングを書くことができる。
• 顧客サービススクリプトにより、顧客がどのような問題を抱えがちかを把握できる。

微調整の後、あなたのGPT チャットボットは、事前トレーニングで得た言語能力だけでなく、あなたのカスタムユースケースに特化した能力を発揮します。

しかし、多くのGPT チャットボットプロジェクトにとって、微調整は適切なプロセスではありません。チャットボットをカスタマイズするのであれば、微調整は必要ありません。 

実際、GPT のチャットボットを微調整できるのは、関連する情報（大企業の顧客サービス電話のトランスクリプトなど）の非常に大きなデータセットがある場合だけです。データセットが十分に大きくない場合、微調整に時間やコストをかける価値はありません。 

幸いなことに、高度なプロンプトとRAG（retrieval-augmented generation）は、GPT チャットボットをカスタマイズするのに十分な場合がほとんどです。

GPT チャットボットを訓練する代替案は？ 

トレーニングのプロセスが難しく感じられるなら、朗報がある。おそらくその必要はないだろう。

GPT チャットボットを微調整することは、大企業の特定のニーズには有効であり、当社のエンタープライズのお客様にもご利用いただけますが、ほとんどの企業やチャットボットビルダーは、高価な微調整プロセスを経ずに、希望する結果を達成することができます。 

独自のGPTチャットボットを訓練したい場合：

• ブランド・ボイスで話す
• 共感的であることと親切であることのバランス
• 顧客が直面する特定の問題を正しく検出する 
• 特定のブランド情報の発信

それなら、わざわざチャットボットを微調整する必要はありません。チャットボットビルダープラットフォームでは、お客様のニーズに合わせて高度なプロンプトを作成することができます。 

高度なプロンプト

最高のチャットボットプラットフォームは、GPT チャットボットを構築する際に、高度なプロンプトを表示する機会を提供します。

さまざまなタイプの高度なプロンプトを使用すると、特定のシナリオにどのように反応するかをボットに指示することができます。ある商品を他の商品よりも宣伝させたい場合や、ローマの歴史に関する正確な情報を発信させたい場合は、構築段階でボットにプロンプトを表示させることができます。 

AIプロンプト・チェイニングや 思考連鎖プロンプトという、モデルの推論と説明のしやすさを向上させる2つの戦略を採用することが有効だと考える構築者もいる。

ラグ

RAG（Retrieval-augmented Generation）とは、AIジェネレーションの一種で、チャットボットに特定のソース（通常は社内テーブル、ドキュメント、ウェブサイト）から情報を引き出し、その情報に基づいてレスポンスを生成するよう指示するものです。

競合他社を推薦したり、偽の取引を伝えたりするGPT チャットボットを作ることを心配しているなら、RAGはチャットボットの回答を特定のデータセットに限定する方法です。GPT チャットボットを使用するほとんどの企業は、その出力を保護するためにRAGを使用しています。

"AIの幻覚は非常に解決可能です "とNvidiaのCEOであるJensen Huang氏は述べ、RAGはAIを "あなたのために要約する研究助手 "に変えると指摘した。

チャットボットを微調整する時間やリソースがなくても、ストレスを感じる必要はありません。カスタマイズされた、オンブランドのGPT チャットボットを構築するために、チャットボットを微調整する必要はありません。

カスタム・トレーニングとアドホック・トレーニングの違いは？

つまり、カスタム訓練GPTs 、より高い精度を得るためにビジネス固有のデータで調整され、アドホック訓練GPTs 、より広範だが専門性の低い応答を得るために一般的なデータセットに依存する。

カスタム・トレーニングGPTs

カスタム訓練されたGPTs は、特定のデータセットで訓練することによって作成される。 

これらには、使用する特定のビジネスに関連する、関連する顧客からの問い合わせと回答が含まれています。このアプローチにより、企業はチャットボットが組織のニーズに特化した知識豊富なソリューションを提供できるようになります。

アドホック・トレーニングGPTs

アドホック・トレーニング（Ad hoc-trained）GPTs は、一般的な用途向けに設計された既存のデータセットを使用する。カスタム・トレーニングされたものに比べてカスタマイズの必要性は少ないが、精度はカスタム・トレーニングされたものに比べて若干低くなる可能性がある。 

とはいえ、NLPのような適切なAI技術を装備すれば、これらのボットは複雑な会話でも有用な返答を生成できる強力なツールとなる。

カスタムGPT チャットボットを構築する

GPT エンジンのパワーとチャットボットプラットフォームの柔軟性を組み合わせることで、組織のカスタムユースケースに最新のAIテクノロジーを使用することができます。 

Botpress は、どんなユースケースにも対応できるカスタムGPT チャットボットを構築できるドラッグ＆ドロップのスタジオを提供します。どのようにAIを導入したい場合でも、AIをあなたのために働かせることができます。 

私たちの特徴は、充実した教育プラットフォームです、 Botpress AcademyYouTubeチャンネルもあります。当社のDiscord は20,000人以上のボットビルダーをホストしており、いつでも必要なサポートを受けることができます。 

今日から始めよう。無料です。 

詳しくは営業チームまでお問い合わせください。 

よくあるご質問

GPT はOpenAI と同じですか？

GPT 名称は、著作権を否定されたとはいえ、OpenAI独自のものだ。しかし、GPT 作成する方法は、十分なリソースがあれば誰にでもできる。通常、人々がGPT ボット」と言うときは、GPT モデルを使ったLLMチャットボットのことを指す。

チャットボットを微調整するべきか？

大企業でない限り、チャットボットを細かく調整する必要はないでしょう。高度なプロンプトやRAGのような方法は、オーダーメイドのチャットボットを構築しようとしているほとんどの企業にとって十分です。

GPT チャットボットはどのようにカスタマイズできますか？

GPT ボットをカスタマイズする最も簡単な方法は、高度なプロンプトやRAG（retrieval-augmented generation）を使うことです。これらは、ボットがどのように動作し、どこから知識を引き出すかを指示することを可能にします。これらの命令形式は、通常、企業が堅牢なカスタムチャットボットを構築するのに十分です。

GPT チャットボット構築は難しい？

特にローコードチャットボットプラットフォームの台頭により、GPTチャットボットを構築することは難しくありません。Botpressようなドラッグ＆ドロップのボットプラットフォームを使えば、コードなしでGPT ボットを構築することもできます。