2024年も進化が期待される生成AI「ChatGPT」。2023年11月にはChatGPTのカスタマイズ機能「GPTs」もリリースされ、「もうついていけない」という方も多いのではないでしょうか。
ChatGPTについて、きちんと理解したい！
出遅れてしまい、このままではまずい…
関連用語をまとめて勉強したい！
この記事を読むことで、上記のような悩みや疑問が解決します。
なんとなくChatGPTについて理解している方も多いでしょうが、関連用語を知ることで、より理解が進みます。
こんにちは、シントビ管理人のアキラです。
AIには難しい用語が多く、IT系以外の方には少しハードルが高いですよね。
今回も文系目線でわかりやすく解説していきます。
どんどん進化を続ける「ChatGPT」。AIを利用するのとしないのとでは、大きな差になってしまいます。
この記事を読んでいただくことで、ChatGPTに関する基本用語を理解することができ、今からでもChatGPTや生成AIを活用することができるようになります。
知っている用語は読み飛ばしていただいて構いませんので、ぜひ参考にしてください。
ChatGPTに関する基本用語
まずは生成AIである「ChatGPT」に関する基本用語です。これらの用語は聞いたことがある、一度は調べたことがあるという方も多いでしょう。
すでに知っている用語は読み飛ばしてください。
人工知能（AI：Artificial Intelligence）
「人工知能（AI）」とは、人間のように考えたり、学んだり、問題を解決したりするコンピューターのことです。
コンピューターに大量のデータを教え込むことで、人間の脳の様に学習し、そして様々な質問に答えられるようになっています。例えば、たくさんの猫の画像を見せることで、他の画像に猫が写っているかどうかを見分けることが可能です。
AIはすでに身近に溢れています。例えば、スマートフォンの音声アシスタントや、ネットで商品をおすすめするシステム、ゲームの中のキャラクターなども、AIで動いています。
しかしAIはまだ完璧ではありません。時々間違った答えを出すこともありますし、人間の感情の理解や複雑な判断はできません。
これからさらに進化し、私たちの仕事や生活をより便利に、より豊かにしていくことでしょう。
生成AI（Generative AI）
「生成AI（Generative AI：ジェネレーティブエーアイ）」は、まるで芸術家や作家のように、新しいものを「創り出す」能力を持ったAIで、新しい文章や、画像、音楽などを自ら生み出します。
例えば、あなたが物語の筋書きを書いたとします。生成AIはその続きを創造的に書き足すことができます。また、水彩画や油絵など様々な絵画を描くようにプログラムすることも可能です。
これは、AIが大量のデータを学習し、その中のパターンを理解しているため、新しい作品を作ることができます。
生成AIの面白いところは、無限の可能性を秘めていることです。人間が考えもしなかったような新しいアイデアやデザインを生み出すことができ、私たちに気づきや刺激を与えてくれます。
GPT（Generative Pre-trained Transformer）
ChatGPTの「GPT」の意味が気になった方も多いでしょう。
GPTは「Generative Pre-trained Transformer」の頭文字をとった言葉です。それぞれの単語に分解すると
- Generative：生成する能力がある
- Pre-trained：事前に訓練された
- Transformer：言葉の関連性をコンピューターに理解させるためのアルゴリズム
※「アルゴリズム」を端的に説明すると、「手順」や「ルール」のことです。
つまり「事前に大量のデータで訓練された強力なアルゴリズムを使用して、新しいテキストや情報を生成するAI」が、「GPT」です。
GPTに対して、「夏の箱根旅行計画について考えて」と聞けば、GPTはそれまでに学んだ知識を使って、楽しい旅行の計画や移動手段などを提案してくれます。
GPTのすごいところは、その柔軟性と創造性です。
まるで人間のように多彩な表現を使ったり、あらゆるテーマについて返答をしたりすることができます。時には、私たちの予想を上回る回答をすることもありますので、それもGPTの面白さの一つです。
ChatGPTの利用に関する用語
次にChatGPTを利用する際に関連してくる用語について解説します。知らなくても問題はありませんが、知っておくことでよりChatGPTの理解が進んだり、情報を得る際に役立ちます。
プロンプト（Prompt）
「プロンプト」は、ChatGPTやその他のAIに対して、何かを尋ねたり、指示したりするための「質問」や「命令」のことです。簡単に言うと、AIに話しかける時の言葉がプロンプトにあたります。
例えば、「今日の天気は？」とAIに尋ねたら、「今日の天気は？」という部分がプロンプトになります。
プロンプトはAIに、どんな情報を提供してほしいか、どんな回答を期待しているかを伝えます。このプロンプトの使い方次第で、AIの回答は大きく変わることがあります。
そのため、何を知りたいか、どんな助けがほしいかを明確に具体的に伝えることが重要です。プロンプトを上手に使いこなせば、AIはより役立つツールになるでしょう。
プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）
「プロンプトエンジニアリング」とは、ChatGPTやその他のAIから最良の回答を得るために、最適なプロンプトを考え出す技術のことです。
例えば、AIに「日本の首都は？」と質問すると、単純に「東京」と答えるでしょう。しかし、「日本の首都の歴史を教えて」と尋ねると、東京の歴史について詳しい説明が返ってくるでしょう。このように、プロンプトの言い方一つで、AIの応答は変わります。
プロンプトエンジニアリングは、AIを使う上でとても重要です。なぜなら、賢くて便利なAIも、尋ねられる質問によっては、期待した答えを出せないことがあるからです。
AIに役割を与えたり、前提条件を与えたり、制限事項をつけたり、尋ねる順番を変えたり、AIに何をどのように尋ねるかを工夫することが、プロンプトエンジニアリングの鍵となります。
今後AIが広まるにつり、このプロンプトエンジニアリングのスキルの重要度は増していくことでしょう。
ハルシネーション（Hallucination）
「ハルシネーション」は直訳すると「幻覚」です。
AIに関する文脈では、「AIが間違った情報や存在しないことを本当のことのように答える現象」のことを指します。
試してみましょう。大人気漫画「ワンピース」のキャラクターの名言を聞いてみました。
いや、漫画の中ではそんなことは言っていない…。これがハルシネーションです。
このようにChatGPTの返答を、全て間に受けてはいけません。
ただし、今回サンプルをお見せするために色々と試しましたが、架空の都市名を聞いてみたり、引っ掛け問題を出しましたが、ちゃんとそのことを指摘されました。
ChatGPTに関しては、確実にハルシネーションは減っています。
「麦わら海賊団」のことを「ストローハット海賊団」と回答してきたので、英語から日本語への翻訳の点で変な回答になっているのかもしれませんね。
いずれにせよ、AIもまだまだ発展途上にあるので、鵜呑みにし過ぎず、常に批判的な視点で確認する方がいいでしょう。
トークン（Token）
「トークン」とは、AIが文章を理解するために、言葉を分割した単位のことを指します。また文章をトークンに分割することを「トークン化」と呼びます。
日本語は英語と違い、単語と単語の間にスペースがないため、文章をどこで区切るかが重要になります。イメージとして、「私は学校に行きます」をChatGPTが理解するためには、「私」「は」「学校」「に」「行き」「ます」という風に分ける必要があります。これがトークン化です。
実際にどのようにトークン化されているかを見てみましょう。OpenAIのTokenizerというツールを使って調べてみます。
英語で「Happy New Year!」を入れて見ると、4トークンです。
次に日本語で「あけましておめでとうございます。」を入れてみると、11トークンです。思ったよりも細かく分割されているのがわかります。
ご覧いただいた通り、英語では一単語で1トークンなのに対し、日本語は平仮名や漢字1〜3文字で1トークンです。（1文字で2トークンになる場合もあります。）
さて「トークン」について、なぜ紹介したかというと、ChatGPTの利用にあたり、入出力文字数はトークン数によって制限されているからです。
そのため、日本語で長文を入力したり、出力が長文になる場合に、「入力できない」「出力が止まる」ということがあります。それらはこのトークン数を超えたことによる影響だとご理解ください。
出力の途中で止まった場合には、「続けて」と指示をすると、続きが出力されます。
プロンプトインジェクション（Prompt Injection）
「プロンプトインジェクション」は、AIが会話する際に、外部から意図的に誤った情報や誘導するような質問を挿入することです。これは、AIが提供する答えを操作したり、想定外の反応を引き出したりするために行われます。
例えば、あなたがChatGPTに「パリは日本の首都ですか？」と尋ねるとします。この質問は明らかに誤った情報（パリはフランスの首都であり、日本の首都ではない）を含んでいます。通常、AIはこのような質問に対して「いいえ、パリは日本の首都ではありません。日本の首都は東京です」と答えることが期待されます。
しかし、この質問がプロンプトインジェクションの一例であり、AIが誤った情報に基づいて答える可能性があります。
この技術は、AIの反応をテストしたり、AIがどのように情報を処理するかを理解するために使われることがあります。しかし、誤った情報をAIに教え込むことは、AIの性能に悪影響を与える可能性があるため、注意が必要です。
プロンプトインジェクションはAIの弱点を探る一つの方法ですが、AIを正しく理解し使うためには、正確な情報を与えることが重要です。
チャットボット（Chat Bot）
「チャットボット」は、まるで人間のように私たちと会話ができるコンピュータープログラムです。（これ自体はAIではありません。）
Webサイト上などでよく見かける「質問があれば何でも聞いてください」と話しかけてくるもの、それがチャットボットです。
今までのチャットボットは、事前に用意された質問と回答のセットがあるだけでした。用意されていない質問をすると、向こう側で待機している人間がチャットボットで返信をしてくる、という程度でした。
しかし最近では、AIとチャットボットが一体になった「AIチャットボット」が登場しています。
このAIチャットボットのすごいところは、単に用意された答えを返すだけではなく、あなたの質問の意味を理解して、適切な答えを探してくれることです。
例えば、オンラインショップで「この商品の色は何色がありますか？」と聞くと、チャットボットが「赤、青、緑があります！」と答えてくれるようなイメージです。
AIチャットボットは、人間のスタッフがいなくても、24時間いつでも質問の回答を返してくれます。
今後様々なサービスにAIチャットボットが実装されていくことでしょう。
プラグイン（Plugin）
「プラグイン」は、コンピューターやアプリに機能を追加する拡張機能のことです。
プラグインには様々な種類があり、
- PDFを読み込みユーザーの質問に回答するプラグイン
- 食べログと連携して飲食店情報の詳細を提供するプラグイン
- 予約サイトのExpediaと連携して、旅行の計画立てや予約をサポートするプラグイン
などがあります。
通常のChatGPTよりも、さらに高機能なChatGPTにカスタマイズできます。
注意点や使い方は以下の記事を参考にしてください。
ジーピーティーズ（GPTs）
「GPTs（ジーピーティーズ）」は、ChatGPTのカスタマイズ機能のことです。
有料版ユーザーであれば誰でも、プログラミング不要で自分好みのChatGPTを作り出すことができます。
プラグインとの大きな違いは、プラグインが高機能である反面、ユーザーの作成難易度は高く、GPTsはそこまで高機能ではないが、自分で作成できる点です。
ただし、専門的な知識があればプラグインに勝るGPTsを作ることが可能です。詳細は以下の記事を参考にしてください。
ChatGPTを支える技術の用語
ここからは少し技術的な用語になります。これらの用語を理解していなくても、ChatGPTを利用する上では何の問題もありません。
しかしこれらの用語を理解していると、今後進化するAIや新サービスの理解が格段に上がることでしょう。
自然言語処理（NLP：Natural Language Processing)
「自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）」は、コンピューターが人間の言葉を理解し、処理する技術のことです。私たちが日常で話す言葉や文章を、コンピューターが解析して、その意味を把握します。
たとえば、あなたがChatGPTに「明日の東京の天気は？」と質問すると、ChatGPTはその質問の意味を理解し、東京の天気予報を教えてくれます。これも自然言語処理の一例です。他にも、メールのスパムフィルタリングや、Web検索において関連性の高い情報を見つける際にも、この技術が使われています。
自然言語処理は人間の言葉が持つあいまいさや複雑さに対応しており、また入力時に誤字脱字などがあっても対応可能です。そして常に進化しており、コンピューターはより自然に私たちとコミュニケーションを取れるようになっています。
コンピューターとの対話は、下のように進化してきています。
- パンチカード（何それ？ですよね笑）
- プログラミング言語
- マウス＆キーボード
- 単語（ブラウザへの入力）
- 自然言語 ←今ココ
※私の主観が混じっていますので、学術的な正確性はありません。
大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）
「大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）」は、大量のテキストデータから学習して、人間の言葉を理解し、生成するための高度なAIの一種です。
LLMのすごいところは、本やウェブサイト、記事など、膨大な量のテキストデータを読み込んで、その中から言葉の使い方や文の構成を学ぶことができる点です。これによって、LLMは自然な会話をしたり、質問に答えたり、さらには小説や詩のような創造的な文章を作り出したりすることが可能になります。
例えば、ChatGPTやGoogleの検索エンジンに使われているAIも、LLMの一種です。これらのAIは、私たちがする質問や命令に対して、自然で理解しやすい言葉で答えることができます。
LLMの技術は、コンピューターが人間の言語をより深く理解し、私たちの生活をより便利にするための鍵となっています。今後もこの技術は進化し続け、私たちのコミュニケーションや情報収集の仕方を変えていくことでしょう。
ChatGPTで小説や書籍などが作られていますね。
さらに落合陽一氏は、自分の書籍などを学習させて、「OchyAI」といったAIを作成しています。
機械学習（Machine Learning）
「機械学習」は、コンピューターに大量のデータを使って「学ぶ」方法を教える技術です。普通のプログラミングとは違って、機械学習ではコンピューターに具体的な命令を与える代わりに、たくさんの例やデータを見せて、自分でパターンやルールを見つけさせます。
例えば、猫の写真をたくさん見せることで、コンピューターは「これが猫だ」と学ぶことができます。それから、新しい写真が猫かどうかを判断する能力を持つようになります。これはまるで、人間が経験から学ぶようなものです。
機械学習は、写真の認識だけでなく、音声認識や翻訳、さらには医療診断など、様々な分野で使われています。この技術のおかげで、コンピューターはより賢く、人間の役に立つようになり、私たちの生活をより便利で豊かにしています。機械学習はこれからも進化し続け、さらに多くの分野で活躍することでしょう。
ニューラルネットワーク（Neural Network）
「ニューラルネットワーク」は、人間の脳が情報を処理する仕組みを真似たコンピューター技術です。人間の脳にはたくさんの神経細胞（ニューロン）があり、これらが情報をやり取りしています。ニューラルネットワークでは、このニューロンの繋がりをコンピューター内で再現し、データを分析したり、学習したりします。
この技術は、特に画像や音声の認識、言語の翻訳などでよく使われます。例えば、写真の中の物体を識別するとき、ニューラルネットワークは画像の特徴（色、形など）を学習して、それが何であるかを判断します。
ニューラルネットワークのすごいところは、たくさんのデータから自分で学習し、その学習を通じてどんどん賢くなることです。この技術は人間のように柔軟な思考が可能で、日々進化し続けています。将来的には、もっと複雑な問題を解決できるようになることが期待されています。
ディープラーニング（Deep Learning）
「ディープラーニング」は、「機会学習」の一種で、コンピューターに複雑な問題を解決させるための方法です。この技術は前項で紹介した「ニューラルネットワーク」を使います。
ディープラーニングの「ディープ」とは、ニューラルネットワークの層が深い（多い）という意味です。これにより、コンピューターは複雑なパターンを学習できるようになります。例えば、たくさんの猫の写真を見せることで、「これが猫だ」という特徴を理解するようになります。
この技術は、画像認識、音声認識、自然言語処理など、多くの分野で使われています。例えば、スマートフォンで顔を認識してロックを解除する機能や、音声アシスタントが質問に答えるのも、ディープラーニングのおかげです。
ディープラーニングは、データから学ぶ能力が非常に高く、私たちの生活をより便利にするために欠かせない技術です。今後もこの技術はさらに進化し、私たちの日常生活や仕事に大きな影響を与えていくでしょう。
これらの技術に関しては「へぇ〜」くらいで構いません。もし興味を持った方は、ChatGPTに詳しく聞いたりしてみるといいですね。
ChatGPTでスキルアップをしたい方は
ChatGPTが世界に公開されて1年以上が経ちましたが、増々ChatGPTの存在感は増すばかりですね。
すでに多くの企業で生成AIが取り入れされていますが、まだ「生成AIの活用の仕方がわからない」「周りにおいていかれている」と焦っている方も多いでしょう。
そのような方向けには「DMM 生成AI CAMP」がオススメです。生成AIのスクールとしては日本国内唯一のリスキリング補助金適用を受けられるオンラインスクールです。
以下の記事で詳しく紹介していますので、興味がある方はぜひご覧ください。
AIについてより深く知るために
この記事ではAIやChatGPTに関して、基本となる用語を解説しました。
もっと深く知りたい！と興味を持たれた方や、今回の内容では物足りない！という方は、以下の書籍が参考になるでしょう。
技術的な観点でも大変参考になる一冊です。
タイトル：生成AIで世界はこう変わる
著者：今井翔太氏
ChatGPTやAIに関する用語を学び理解しよう
この記事ではChatGPTに関する用語を”16個”紹介しました。
基本的な用語から少し技術的な用語まで紹介しましたが、どれもこれからのAI時代に欠かせない用語ばかりです。
私もそうですが、IT系ではない業界にいた人にとっては、なかなか馴染めず、理解に時間がかかる場合もあると思います。しかし少しずつでも学び続ければ、必ず理解でき、AIを適切に効果的に活用できるようになるでしょう。
今後も一緒に学び、実践をしていきましょう。
最後までお読みいただき、ありがとうございました！！
