- GPT チャットボットは、GPT呼ばれる言語モデルを使用して人とチャットするAIシステムであり、顧客サービス、質問への回答、日常活動の支援など、多くのタスクを処理するようにカスタマイズすることができる。
- GPT チャットボットは、膨大な量のテキストを分析して言語パターンを理解することで、自然で人間に近い感覚で会話できるようになる。
- GPT チャットボットを構築するために、ゼロからモデルをトレーニングする必要はありません。代わりに、既存のモデルを使用し、特別な指示によってカスタマイズしたり、正確な回答のために特定の文書やデータベースに接続したりすることができます。
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。
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 Transformer (GPT) チャットボットは、GPT モデルを使ってユーザーと対話する会話エージェントです。
通常、GPT チャットボットといえば、ChatGPT を思い浮かべる。しかし、OpenAIのGPT エンジンは、OpenAI 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、さまざまなタイプのチャットボットを動かすことができます。
ChatGPT 以外でも、GPT のチャットボットは、AI勉強仲間、カスタマーサービス・チャットボット、ポケットサイズのコメディアンなど、特定のニーズに合わせてカスタマイズされる。
この種のGPT チャットボットは、ChatGPT のようにウェブページ上に存在することもできるし、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る。
GPT チャットボットをカスタマイズし、WhatsApp または FacebookMessenger のアカウントに統合することができます。Zendesk 、Salesforceのようなプラットフォームと接続することで、日々のタスクを達成する手助けをしたり、特定のウェブサイトと接続することで、特定の情報を配信したりすることができます。
なぜGPT チャットボットを使うべきなのか？
最近のほとんどのチャットボットは、GPT のような既存の大規模言語モデル (LLMs) を使って構築されている。何らかのデジタル会話タスクがある場合は、GPT チャットボットの使用を検討する必要があります。
AIチャットボットを動かすために使用できるモデルはたくさんありますが、GPT が最も一般的な方法です。
それはなぜか？多くの競合他社とは異なり、GPT のチャットボットを外部のプラットフォームやメッセージングサービスに簡単に接続することができます。特に、統合機能が組み込まれたサードパーティのプラットフォームを使用している場合はなおさらです。
チャットボットプラットフォームは、独自のGPT チャットボットを構築することを可能にし、多くの場合、無料です。チャットボットに慣れていない人でも、独自のチャットボットを構築する際の参入障壁は低い。
香港城市大学の研究では、カスタマイズされたGPT チャットボットの威力を強調し、"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 "と指摘している。
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 チャットボットを教育および企業アプリケーションのための貴重なツールにし、多様なプラットフォーム間でシームレスな統合を可能にします。
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。
チャットボット・プラットフォームを使用してGPT チャットボットを構築すれば、会議の予約やユーザーに関する最新分析の提供など、ワークフローにおいて意思決定を行い、具体的な変更を行うAIエージェントを作ることもできる。
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成し、メッセージングチャネルでユーザーと対話することもできます。
カスタムGPT チャットボットのユースケースの例をいくつか挙げる：
- 年中無休のカスタマーサービス・チャットボット
- 休暇申請、スケジュール管理、方針に関する情報を処理する人事ボット
- 書類作成、パーソナライズされた提案、内覧予約などを行う不動産チャットボット
- 客室の予約、サービスのアップセル、アクティビティの推奨が可能なホテルのチャットボット
- あなたの症状を追跡するヘルスケアチャットボット
- 正しいフラッシュカードでテストし、数学の問題を表示する最適な方法を記憶するAI学習バディ
GPT チャットボットは、安全な情報を必要とする企業や法人にとって特に有用だが、個人が日常生活にAIの効率性を取り入れるための先進的な方法でもある。
GPT チャットボットはどのように機能するのか？
GPT チャットボットは、機械学習と自然言語処理（NLP）を使用して、ユーザーとの人間の会話を模倣する。
GPT チャットボットと旧来のチャットボットとの最も顕著な違いは、GPT 、自然言語のパターンをエミュレートすることを可能にするテキスト、および画像、ビデオ、その他のメディアの大規模なデータセットで訓練されることである。
大規模なデータセットでの広範なトレーニングにより、GPT のチャットボットは、私たちが数年前に使っていたチャットボットよりはるかに進歩している。
ChatGPT の人気急上昇は、その高度な自然言語機能と広範なデータセットを反映したもので、これらを組み合わせることで、私たちがこれまでに見た中で最も役立つデジタル・テキスト・プラットフォームとなる。そして今、チャットボット・プラットフォームでは、どんな企業や個人でもGPT エンジンを使って、独自のGPT チャットボットをカスタマイズすることができます。
5つのステップでGPT チャットボットを構築する方法
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、または以下との統合が組み込まれているプラットフォームを探すべきです。 WhatsAppなどと統合されているプラットフォームを見つける必要があります。
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手段とは？
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。
- 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 vs アドホックトレーニング
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。
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よくあるご質問
GPT はOpenAI と同じですか？
GPT という名前はOpenAI に固有のものだが、彼らはその著作権を否定された。しかし、GPT を作成する方法は、十分なリソースがあれば誰にでもできる。
チャットボットを微調整する必要がありますか？
大企業でない限り、チャットボットを微調整する必要はないでしょう。高度なプロンプトやRAGのような手法や機能を使えば、チャットボットを十分にパーソナライズすることができます。
GPT チャットボットとは？
Generative Pre-trained Transformer (GPT) チャットボットは、GPT モデルを使ってユーザーと対話する会話ソフトウェアです。
RAGとは？
検索補強型生成（RAG）は、検索に基づく手法とAI生成を組み合わせた生成AIで使われる手法である。
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