GPTチャットボットとは？どうやって作るの？

OpenAIのオープンなLLMのおかげで、世界最先端のAI技術を活用した自分専用のGPTチャットボットを作成できます。

GPTのような大規模言語モデル（LLM）は年々急速に進化しています。これは、より強力になるだけでなく、自分専用のGPTチャットボットを作る方法も増えているということです。

私たちは75万人以上の方々がLLMベースのチャットボットを構築・運用するのをサポートしてきました。 そのため、GPTエンジンを使って自分だけのチャットボットをカスタマイズする方法には自信があります。

この記事では、以下の内容を解説します：

• GPTチャットボットの基本
• GPTモデルの学習について
• 自分専用のGPTチャットボットを作る手順

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型エージェントです。

通常、GPTチャットボットといえばChatGPTを思い浮かべますが、OpenAIのGPTエンジンはさまざまな種類のチャットボットに利用できます。OpenAI上で直接構築されたものもあれば、GPTエンジンを使ったチャットボットプラットフォーム上で作られたものもあります。

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ChatGPT以外にも、GPTチャットボットはAI学習パートナーやカスタマーサービスチャットボット、営業チャットボット、スケジューリングボット、人事チャットボットなど、用途に合わせてカスタマイズできます。

こうしたGPTチャットボットは、ChatGPTや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設置したり、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も展開できます。

TelegramなどのチャネルにカスタマイズしたGPTボットを展開したり、ZendeskやSalesforceのようなプラットフォームと連携させることも可能です。自社のデータを活用して顧客対応や従業員の意思決定支援もできます。

なぜGPTや他のLLMでチャットボットを作るべき？

現在のチャットボットの多くは、GPTのような大規模言語モデル（LLM）を使って作られています。

なぜか？強力で、リリースごとに手頃になり、そしてほとんどの企業が自社で開発するにはあまりにも複雑な技術だからです。

つまり、何らかのデジタル会話タスクがあれば、最終的にGPTチャットボットを使うことになるでしょう。

GPTボットは強力です

香港城市大学の研究では、カスタマイズされたGPTチャットボットの強みが紹介されており、「カスタマイズデータを活用することで、チャットボットはよりターゲットを絞った情報を提供でき、ユーザー体験が向上する」と説明されています。

このように、文脈に応じたパーソナライズされた応答ができるGPTチャットボットは非常に価値のあるツールです。これまでの歴史で、高度なAI技術を使ってフライト予約や食事の計画ができたことがあったでしょうか？

GPTボットはリリースごとに手頃になっています

私たちのユーザーのほとんど（実に95％）は、他社のLLMよりもGPTモデルを選んでいます。なぜか？この記事執筆時点では、4oモデルがコストパフォーマンスで最も優れているからです。

現時点ではOpenAIモデルが信頼できるAI体験を最も手頃に提供していますが、半年後にはどのモデルがトップになるかは分かりません。

GPTチャットボットは何に使える？

要するに、GPTチャットボットはあらゆる会話型AIタスクに利用できます。

最も一般的な用途は、カスタマーサービス、営業、マーケティング、予約ボット、社内従業員向けチャットボット（人事やITボットなど）です。

柔軟なチャットボットプラットフォームを使えば、思いつく限り何でも作れます。ポケットサイズのコメディアンやパーソナルプランナー、教育チャットボットや医療ボットなど、何でも可能です。

実際に、不動産チャットボットやレストランチャットボット、ホテルチャットボットを作り、部屋の予約やスタッフの調整まで行っているお客様もいます。

暗号資産エージェントから株価の最新情報を毎日受け取ることもできますし、AI学習パートナーを作ることもできます。さらに、WhatsApp向けGPTチャットボットを構築して、メッセージチャネルでユーザーとやり取りすることも可能です。本当に可能性は無限大です。

GPTチャットボットはどう動く？

入力と前処理

ユーザーがチャットボットにメッセージを入力または話しかけます。テキストは整理・整形され、会話履歴やメタデータなどの文脈情報が付与されることもあります。この前処理によって、モデルがリクエストを正しく理解できるようになります。

言語モデルによる処理

チャットボットは入力をGPTエンジン（例：GPT-4o）に送ります。

GPTは最も適切な次の単語を一つずつ予測し、人間らしい自然な応答を生成します。膨大な学習データからパターンを学んでいるため、追加の学習は不要です。自然言語処理のおかげです。

ただし、カスタム情報（顧客ログなど）でチャットボットを学習させたい場合は、強力なチャットボット作成プラットフォームで独自の学習素材を追加できます。

会話の記憶

継続的な会話を追跡するため、チャットボットはコンテキストウィンドウやメモリ機能を使います。

モデル自体は過去の会話を覚えていないため、開発者が毎回必要な履歴を渡します。これにより、あたかも「覚えている」かのように応答できます。

この機能が重要な場合は、メモリ機能についてプロバイダーに確認しましょう。多くのプラットフォームでは提供されていませんが、BotpressやLangChainのようなプラットフォームでは利用できます。

ビジネスロジックと連携

ほとんどのGPTチャットボットは「生のGPT」だけではありません。ツールやデータベース、APIと連携しています。

たとえば注文状況を尋ねると、GPTがリクエストを理解し、ビジネスの注文システムに問い合わせ、取得したデータをもとに自然な応答を生成します。

後処理とガードレール

ユーザーにメッセージを届ける前に、開発者がルールやフィルター、フォーマットを追加できます。ここでトーンの調整やコンテンツの安全性チェック、企業独自のポリシーなどが適用されます。これらのガードレールによって、ブランドやコンプライアンスに沿った応答が保証されます。

ユーザーへの出力

最後に、チャットボットは生成した応答をウェブサイトのウィジェットやメッセージアプリ、音声アシスタントなど、選択したチャネルを通じて届けます。そして次のユーザーメッセージでこのサイクルが繰り返されます。

GPTチャットボットを5ステップで作る方法

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自分専用のGPTチャットボットを作りたい方、ご安心ください。最も難しい部分はすでにプロがやってくれています。今では誰でも強力なGPTエンジンを自分用にカスタマイズできます。

GPTチャットボットを作る方法は主に2つ。OpenAIでカスタムGPTを作るか、サードパーティのプラットフォームでカスタムGPTチャットボットを作るかです。無料で使える選択肢もたくさんあります。

ステップ1：スコープを定義する

チャットボットの用途を決めましょう。たとえば、個人用で食費管理や献立作成を手伝うボットか、企業でカスタマーサービスや情報管理を自動化するAIエージェントか、などです。

用途には、誰のために作るのか（自分、顧客、従業員、ユーザー、インターネット上の誰でも）と、目的達成に必要な機能を含めましょう。

たとえば不動産やホテル向けチャットボットなら、Facebook MessengerやTelegram、WhatsAppとの連携機能があるプラットフォームを選ぶと、直接オーディエンスとやり取りできます。

ターゲットと必要な機能が決まったら、それをサポートするプラットフォームを探しましょう。

ステップ2：プラットフォームを選ぶ

どんなチャットボットを作りたい場合でも、必要な機能を備えたプラットフォームがあります。

たとえば、コードを書かずにボットを作りたいなら、ノーコードの選択肢もあります。

独自システムやワークフローと連携する高度なカスタマイズが必要なら、拡張性の高いプラットフォームを選びましょう。

WhatsApp向けGPTボットやSlackチャットボットを作りたい場合は、連携機能が組み込まれたプラットフォームが必要です。

アイデアが欲しい方は、おすすめのチャットボットプラットフォーム9選もご覧ください。

ステップ3：データを集める

高度なプロンプト設計やファインチューニングを行いたい場合は、チャットボットの参考となるデータセットを集めましょう。

たとえば、カスタマーサポートチームの対応を模倣するボットを作りたい場合、成功したサポート通話の記録を集めると良いでしょう。

ステップ4：カスタマイズと連携

一番ワクワクするのは、実際にGPTチャットボットを作る段階です。

チャットボットプラットフォームでは、ボットのアクションやトーン、性格、会話フローなどをカスタマイズできます。

特定のタスクをボットに指示すれば、自律的にそのタスクを完了させることも可能です。

また、必要な情報源とチャットボットを連携させる必要もあります。たとえば製品説明をさせたい場合は、ウェブサイトや商品カタログとGPTチャットボットを接続しましょう。

ステップ5：展開とテスト

GPTチャットボットをどこで利用できるようにしたいですか？

多くの場合、ウェブサイトに展開するのが一般的ですが、用途によっては他のチャネルにも展開すると便利です。顧客がよく使うメッセージチャネルや、従業員がよく使うプラットフォームに設置するのも良いでしょう。

チャットボットが完成したら、あなたやチームでさまざまな状況をテストし、改善を重ねていきましょう。

GPTモデルはどうやって学習させるの？

自分専用のGPTチャットボットを作りたい方は、GPTモデルがどのように作られているかを知っておくと役立ちます。

GPTモデルは事前学習によって生まれ、さらにファインチューニングで特化させることもできます。ただし、ファインチューニングは手間もコストもかかるため、ファインチューニングなしでカスタムGPTチャットボットを作ることも可能です。

事前学習

事前学習は非常に多くの時間とリソースを必要とし、現時点では資金力のある企業だけが実施できます。自分でGPTチャットボットを作る場合、事前学習は行いません。

事前学習では、開発チームがモデルに人間らしい文章の次の単語を正確に予測できるようトレーニングします。大量のテキストで学習した後、モデルは文章内でどの単語がどのように続くべきかをより正確に予測できるようになります。

チームはまず膨大なデータセットを収集し、モデルはテキストを単語やサブワード（トークン）に分割して処理します。

ここでGPTの“T”が登場します。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の仕組みで行われます。

事前学習が終わると、モデルは言語を広く理解しますが、特定の分野にはまだ特化していません。

ファインチューニング

もし大規模なデータセットを持つ企業であれば、ファインチューニングも選択肢となります。

ファインチューニングは、特定のデータセットでモデルをトレーニングし、特定の機能に特化させる方法です。

例えば、次のようなデータでトレーニングできます：

• 医療テキスト：複雑な症状をより正確に診断できるようにする
• 法律文書：特定の法域で質の高い法的文書を作成できるようにする
• カスタマーサービスのスクリプト：顧客が抱えやすい問題を把握させる

ファインチューニング後は、事前学習で得た言語能力に加え、カスタム用途にも特化したGPTチャットボットが完成します。

ただし、多くのGPTチャットボットプロジェクトではファインチューニングは必須ではありません。チャットボットをカスタマイズしたいだけなら、ファインチューニングは不要です。

実際、ファインチューニングが必要なのは、非常に大規模で関連性の高いデータセット（大企業のカスタマーサービス通話記録など）がある場合のみです。データセットが十分でなければ、時間やコストに見合いません。

幸いなことに、高度なプロンプト設計やRAG（検索拡張生成）を使えば、数千人規模の顧客向けでもGPTチャットボットのカスタマイズは十分可能です。

GPTチャットボットの学習以外の方法は？

学習プロセスが難しそうに感じても大丈夫。多くの場合、必要ありません。

GPTチャットボットのファインチューニングは大企業の特定ニーズ向け（エンタープライズ向け）ですが、ほとんどの企業やチャットボット作成者は高額なファインチューニングなしでも十分な成果を得られます。

もし自分専用のGPTチャットボットを学習させたい場合：

• ブランドの声で話す
• 共感と有用性のバランスを取る
• 顧客が直面する特定の問題を正確に検出する
• 特定のブランド情報を伝える

このような場合でも、わざわざファインチューニングしなくても大丈夫です。チャットボット作成プラットフォームなら、高度なプロンプト設計でボットを思い通りに調整できます。

高度なプロンプト設計

優れたチャットボットプラットフォームでは、GPTチャットボット作成時に高度なプロンプト設計が可能です。

さまざまな高度なプロンプト設計によって、特定のシナリオでの応答方法をボットに指示できます。たとえば、ある商品を他より優先して紹介したい場合や、ローマ史について正確な情報を伝えたい場合など、作成段階でプロンプトを設定できます。

AIプロンプトチェーンやチェーン・オブ・ソート・プロンプトなど、モデルの推論力や説明力を高める手法を活用する作成者もいます。

RAG

検索拡張生成（RAG）は、チャットボットが特定の情報源（社内のテーブルやドキュメント、ウェブサイトなど）から情報を取得し、それに基づいて応答を生成するAI生成手法です。

GPTチャットボットが競合他社を勧めたり、誤った情報を出したりしないか心配な場合、RAGを使えば回答を特定のデータセットに限定できます。GPTチャットボットを使う多くの企業が、出力の安全性確保のためにRAGを利用しています。

「AIの幻覚問題は十分解決可能です」とNvidiaのCEOジェンスン・フアン氏は述べ、RAGによってAIが「あなたのために要点をまとめるリサーチアシスタント」になると語っています。

ですので、チャットボットをファインチューニングする時間やリソースがなくても心配いりません。カスタマイズされたブランド向けGPTチャットボットを作るのに、ファインチューニングは不要です。

カスタム学習とアドホック学習の違いは？

要約：カスタム学習済みGPTはビジネス固有のデータで調整されており高い精度を実現します。一方、アドホック学習済みGPTは一般的なデータセットに基づいており、幅広いが専門性はやや低い応答を提供します。

カスタム学習済みGPT

カスタム学習済みGPTは、特定のデータセットで学習させて作成されます。

これらのデータセットには、利用されるビジネスに関連する顧客からの問い合わせや回答が含まれています。この方法により、企業は自社のニーズに合わせた知識豊富なチャットボットを提供できます。

アドホック学習済みGPT

アドホック学習済みGPT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します。カスタム学習済みのものと比べてカスタマイズの手間は少ないですが、精度はやや劣る場合があります。

それでも、NLPなどの適切なAI技術を活用すれば、これらのボットも複雑な会話で有用な応答を生成できる強力なツールとなります。

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、最新のAI技術を組織独自の用途に活用できます。

Botpressはドラッグ＆ドロップでカスタムGPTチャットボットを構築できるスタジオを提供しています。どんな導入方法でも、AIをあなたのために活用できます。

充実した教育プラットフォームBotpress Academyや、詳細なYouTubeチャンネルもご用意。Discordには2万人以上のボット開発者が参加しており、いつでもサポートを受けられます。

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よくある質問

GPTはOpenAI独自のものですか？

GPTという名称はOpenAI独自のものですが、著作権は認められていません。ただし、GPTの作成手法自体は十分なリソースがあれば誰でも実施可能です。一般的に「GPTボット」と言う場合、GPTモデルを使ったLLM搭載のチャットボットを指します。

チャットボットをファインチューニングする必要はありますか？

大企業でない限り、チャットボットをファインチューニングする必要はほとんどありません。高度なプロンプト設計やRAGなどの手法で、多くの企業は十分に独自のチャットボットを構築できます。

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、高度なプロンプト設計やRAG（検索拡張生成）を使うことです。これにより、ボットの動作や知識の参照元を指定できます。これらの方法で、多くの企業は堅牢なカスタムチャットボットを構築できます。

GPTチャットボットの構築は難しいですか？

ローコードのチャットボットプラットフォームが普及しているため、GPT搭載チャットボットの構築は必ずしも難しくありません。Botpressのようなドラッグ＆ドロップ型プラットフォームを使えば、コード不要でGPTボットを作成することも可能です。