毎日使っていても、ChatGPTの仕組みについて疑問に思うことがあるかもしれません。
世界で最も人気のあるAIチャットボットの舞台裏を見ていきましょう。
概要：ChatGPTの仕組み
20秒しか時間がない方のために、ChatGPTの仕組みを簡単に説明します：
- リクエストを送信します。「メールを書いてください。」
- ChatGPTは入力を処理のためにトークンに分解します。
- NLPを使って入力を分析し、文脈を理解します。
- 学習データから得たパターンをもとに、次に来る単語を予測します。
- （アテンションメカニズムを使って）入力の中で最も重要な部分に注目します。
- ChatGPTは返答を一語ずつ生成し、あなたに返します。
これがChatGPTが質問を受け取り、返答する基本的な流れです。
GPTとは何の略？
ChatGPTのGPTは「generative pre-trained transformer（生成型事前学習済みトランスフォーマー）」の略です。これら3つの要素が、ChatGPTの仕組みを理解する鍵となります。
1. 生成型（Generative）
ChatGPTは生成型AIモデルであり、テキストやコード、画像、音声を生成できます。他にも、DALL-Eのような画像生成ツールや音声生成ツールが生成型AIの例です。
2. 事前学習済み（Pre-Trained）
ChatGPTがインターネット上のあらゆる知識を持っているように見えるのは、「事前学習」によるものです。GPTモデルは「教師なし学習」と呼ばれる手法で膨大なデータを使って訓練されました。
ChatGPT以前のAIモデルは「教師あり学習」で構築されていました。これは、明確にラベル付けされた入力と出力を与え、人間がデータセットを用意して一対一で学習させる方法で、時間がかかるものでした。
初期のGPTモデルは、大規模なデータセットに触れることで、多様な情報源から言語パターンや文脈を吸収しました。
そのため、ChatGPTは一般的な知識を持つチャットボットとして、公開前にすでに膨大なデータで学習されていたのです。
GPTエンジンをさらに特定のタスク（例：自社向けレポート作成など）に特化させたい場合は、LLMをカスタマイズする手法を使うことができます。
3. トランスフォーマー（Transformer）
トランスフォーマーは、2017年にVaswaniらによる論文「Attention is All You Need」で提案されたニューラルネットワークの一種です。それ以前は、RNN（リカレントニューラルネットワーク）やLSTM（長短期記憶）ネットワークがテキスト処理に一般的に使われていました。
RNNやLSTMは、人間と同じようにテキストを順番に読み取りますが、トランスフォーマーアーキテクチャは文中のすべての単語を同時に処理・評価でき、文の途中や最後にある単語も重要度を高く判断できます。これが「自己注意機構」と呼ばれる仕組みです。
例文：「The mouse couldn’t fit in the cage because it was too big.」
トランスフォーマーは「mouse」を「cage」よりも重要と判断し、この文中の「it」が「mouse」を指していると正しく認識できます。
一方、RNNのようなモデルは、直前に処理した名詞である「cage」が「it」だと解釈してしまうかもしれません。
「トランスフォーマー」の仕組みにより、ChatGPTは文脈をより深く理解し、従来よりも賢い応答が可能になっています。
自然言語処理
ChatGPTがまるで魔法のように感じられる理由のひとつは、自然言語処理を使っているからです。人間の自然な言葉を処理し、理解できるため、私たちと会話ができるのです。
自然言語処理とは？
自然言語処理（NLP）は、コンピューターと人間が自然な言語でやり取りすることに焦点を当てた人工知能の分野です。
これにより、機械が人間の言葉を理解・解釈・生成し、意味のある有用な形で活用できるようになります。
NLPとNLUとNLGの違い
NLPは、自然言語理解（NLU）や自然言語生成（NLG）など、さまざまなサブ分野を含む広い領域です。
NLPが全体の領域であり、NLUとNLGはその中の専門分野です。なぜなら、自然言語処理は会話の中で「理解」と「生成」の両方が必要だからです。
NLPはどのように機能するのか？
NLUは人間の言葉を分解し、その意味や意図を解釈します。手順は以下の通りです：
- テキストから不要な要素（句読点やストップワードなど）を取り除いて前処理します。
- システムがテキストからエンティティ、キーワード、フレーズなどの主要な要素を特定します。
- 文の構造を分析し、単語や概念の関係性を理解します。
- NLUモデルが認識した要素を特定の意図や目的にマッピングします。
- NLUエンジンは、文脈やユーザーのやり取り履歴に基づいて理解をさらに深めます。
システムは、適切なアクションや返答を引き起こすための構造化された出力を提供します。
ChatGPTの学習プロセス
ChatGPTは「事前学習」と「ファインチューニング」の2段階で学習されます。
事前学習
まず、AIモデルは書籍やウェブサイト、その他のファイルなど膨大なテキストデータに触れます。
事前学習の段階では、モデルは文中の次の単語を予測することを学び、言語のパターンを理解します。これにより、統計的に言語を把握し、自然な文章を生成できるようになります。
ファインチューニング
事前学習の後、モデルはより特定のデータセットでファインチューニングされます。ChatGPTの場合は、会話に特化したデータセットが使われます。
この段階で重要なのが、人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）です。人間のトレーナーがモデルの返答を評価し、このフィードバックループによってChatGPTはより適切で役立つ、文脈に合った返答ができるようになります。
ChatGPTの主な用語
トークン
モデルが処理するテキストの単位（単語または単語の一部）。ChatGPTの入力と出力は効率的な計算のためにトークン化されます。
ゼロショット学習
モデルが特定のタスク用に訓練されていなくても、一般的な知識を活用してタスクをこなせる能力。
ワンショット学習は1つの例を与えて学習させる方法、nショット学習は複数の例を与えて学習させる方法です。
アテンションメカニズム
トランスフォーマーモデルの構成要素で、返答を生成する際に入力テキストの異なる部分に注目できる仕組みです。
ハルシネーション
AIモデルが誤った情報や意味不明な内容を生成すること。検索拡張生成（RAG）などの手法でハルシネーションを抑えることができます。
チェーン・オブ・ソート推論
モデルが段階的に考えることで、複雑な指示やタスクへの対応力を高める手法です。
一部のChatGPTモデル（最新のOpenAI o1モデルなど）はこの戦略を自動で備えていますが、どのバージョンでもチェーン・オブ・ソート推論をリクエストできます。「理由を段階的に説明して」と頼むだけです。
事前学習
モデルが特定タスク向けにファインチューニングされる前に、膨大なデータセットで言語パターンを学習する初期段階。
ファインチューニング
モデルをより狭いデータセットやタスクで調整し、特定の用途での性能を高めるプロセス。
コンテキストウィンドウ
モデルが返答を生成する際に考慮できる入力テキストの上限。
コンテキストウィンドウが小さい場合、長いレポートを送って要約を依頼しても、モデルは文書の冒頭を「忘れて」しまいます。
ChatGPTをカスタマイズする方法
ChatGPTのエンジンである強力なLLMをカスタマイズする方法はいくつかあります。自分だけのLLMエージェントを作るのは、思ったほど難しくありません。
カスタムGPT
OpenAIはユーザーがGPTを自由にカスタマイズできるようにしています。特定のボードゲームのルールを学んだり、ロックメタルバンドのポスターをデザインしたり、AIの概念を教えたりするようにカスタムGPTに指示できます。
カスタムAIエージェント
AI技術の進歩により、LLM搭載のAIエージェントを簡単（しかも無料）に作れるようになりました。
ローコードのドラッグ＆ドロップ型ビルダーから高度なコーディング環境まで、あらゆる用途やスキルレベルに対応した優れたAI構築プラットフォームがあります。
自分だけのLLM搭載エージェントを作れば、会議のスケジュール管理や週次レポートの作成をしてくれるAIアシスタントを設計できます。また、カスタマーサポート用AIエージェントを作り、WhatsAppで展開することも可能です。可能性は無限大です。
GPT搭載チャットボットを無料で作成
ChatGPTは汎用型チャットボットですが、OpenAIの強力なGPTエンジンを使って独自のカスタムAIチャットボットを構築できます。
最新のLLMの力を活用し、独自のカスタムチャットボットを作成しましょう。
Botpressは柔軟で無限に拡張可能なAIチャットボットプラットフォームです。あらゆる用途に合わせて、どんなAIエージェントやチャットボットも構築できます。
チャットボットをあらゆるプラットフォームやチャネルに統合したり、事前構築済みの統合ライブラリから選んだりできます。BotpressのYouTubeチャンネルのチュートリアルや、Botpress Academyの無料コースで始めましょう。
今すぐ構築を始めましょう。無料です。
よくある質問
1. ChatGPTは、Google BardやClaudeなど他のAIチャットボットと比べてどう違いますか？
ChatGPTは構造的な推論やコーディングに優れており、Bard（Google製）は検索やリアルタイムデータと強く連携し、Claude（Anthropic製）は安全性や長い文脈保持に特化しています。
2. ChatGPTは複数の言語で同じようにテキストを理解し、生成できますか？
ChatGPTは多くの言語を理解・生成できますが、最も流暢で正確なのは英語です。スペイン語、フランス語、ドイツ語など広く使われている言語では十分な性能ですが、構造が複雑な言語では精度が落ちることがあります。
3. ChatGPTは人間のように「考えたり」「理解したり」しますか？
ChatGPTは人間のように考えたり理解したりしません。意識や本当の意味での理解はありません。ChatGPTは、学習したパターンに基づき、次に来る単語を統計的に予測して返答を生成しているだけです。
4. ChatGPTに偏りはありますか？LLMの偏りはどのように測定・対処されますか？
はい、ChatGPTには学習データに由来する社会的・文化的な偏りが現れることがあります。OpenAIは、人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）、レッドチーミング、継続的な監視などの手法でこれを軽減していますが、完全な排除は難しい課題です。
5. ChatGPTはどのくらいの頻度で新しい情報に更新されますか？
ChatGPTはリアルタイムで更新されるわけではなく、知識は特定時点までの学習データに基づいています。新しいバージョンのリリースや再学習が行われたときのみ更新されるため、特定のバージョンでウェブ閲覧が有効になっていない限り、最新の出来事は反映されません。
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