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GPT3とは？高精度の自然言語AIの仕組み・できること・課題と注意点を解説

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「GPT3という言葉を聞いたことはあっても、何のことかわからない。」といった方も少なくないでしょう。GPT3は2020年7月に非営利団体であるOpenAIが発表した高性能言語モデルです。

GPT3を利用することで、文章の自動生成・自動返信・画像生成・効率的な情報収集など、ビジネスから日常生活のさまざまなタスクの能率を上げられるでしょう。

記事ではGPT3の基本的な仕組みから、できること、具体的な始め方や使い方などについて解説しています。

また現状でのGPT3の強みや弱み、課題や注意点といったことについても触れているので、初心者の方もぜひ活用の参考にしてみてはいかがでしょうか。

GPT3とは？

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そもそもGPT（Generative Pre-trained Transformer）などのAI（人工知能）は大量のデータからルールやパターンを学習して作られます。

ルールやパターンを学習する方法として「Transformer」という深層学習の方法を採用して、より多層的な思考を可能にしたという面で、GPTは非常に注目を浴びました。GPT3はその第3バージョンで、後にはGPT3.5やGPT4も発表されています。

パラメータ数（確率計算に使う係数の集合体）はGPTが1.17億、GPT2が15.42億でした。それに対してGPT3は1750億のパラメータ数を誇り、より高いレベルでの自然言語処理を実現したのです。

高精度の自然言語を作る仕組みについて

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基本的にGPT3は入力データを解析して、文章や回答を生成するという処理を行います。

GPT3が従来のGPTやGPT2よりも、さらに高精度で自然言語を処理できることは前述しました。

ここではGPT3が高精度の言語処理を可能にしている仕組みについて解説します。

Transformerの「Attention」について

GPTはTransformerという深層学習の手法を使って、高精度の自然言語処理を実現しています。

2017年にGoogleが開発した大規模言語モデルですが、並列処理という方法で従来の言語モデルより、文章の文脈をとりわけ正確に理解できるようになりました。

Transformerのコアとなっている技術が「Attention」とよばれるアルゴリズムです。従来のアルゴリズムでは順番に言葉を読む手順が必要でした。

Attentionでは、文章全体から要点をおさえられるため、膨大なデータでも負担を軽減しながら高精度な学習が可能となったのです。

「Word to Vector」と「Transformer」の組み合わせで自然言語処理の性能が向上

GPT3では「Transformer」という深層学習の手法とともに、「Word to Vector」という原理を組み合わせて使用することで、複雑な文章や文脈でもより正確に処理が可能です。

Word to Vectorを直訳すると「言葉をベクトルにする」という意味。言葉を数値に変換し、統計的な関連性として処理するシステムです。

単語や文章、知識を理解するまでは至っていないため、不自然な文章を生成することもあります。ただ、Word to Vectorの使用で自然言語処理の性能が圧倒的に向上しました。

ファインチューニングについて

「ファインチューニング」という手法を使っているのもGPT3の特徴です。ファインチューニングの採用により、タスクをこなすために必要なデータが少なくなりました。

大量のデータセットを使って事前学習し、その後タスクに特化したデータセットを使って再トレーニング、タスクに適応するように微調整するのがファインチューニングです。

ファインチューニングでは、事前学習されたモデルのパラメータを初期値としてタスクの実行に使うため、必要なデータ量が少なくて済むメリットがあります。

ただ、ファインチューニングの性能を高めるには、良質な事前学習モデルと学習データが必要です。また、ファインチューニングで複数のタスクを実行するためには、タスクごとにパラメータを更新する必要があることが短所といえるでしょう。

Few-shot learningとは

GPT3では「Few-shot learning」という、タスクをこなすための学習量をおさえるための手法を採用。少量の事前学習でさらに新しい学習にも対応できるようになりました。

過去の学習経験を活かして、新しいデータセットも学習できるため、学習に必要なデータ量が少なく済みます。

また、Few-shot learningでは、どのタスクにおいても共通のモデルを使います。そのため、ファインチューニングのようにタスクごとのパラメータの更新が不要です。

GPT3にできることとは？

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ここまでGPT3が自然言語処理を高精度で行える仕組みについて解説してきました。では、実際にGPT3を活用すると、どのようなタスクを効率化できるのでしょうか。

ここではGPT3を活用してできることを解説します。ぜひ仕事や日常的なタスクに応用して、効率化を図りましょう。

メールなど文章の自動生成

GPT3では要点を入力するだけで、目的に合った文章を生成できます。メールや文章を作成する際に非常に便利です。

また、メールの返信にも活用が可能。受信したメールの要点を的確に読み取って文章を生成するため、相手の要望に沿った返信ができます。

また、ライターや記者など文章を書く仕事への活用も考えられるでしょう。良質な事前学習のおかげで、人が書いたものと大差のない文章生成が可能。負担の軽減が期待されています。

質問応答や自動対話

GPT3を活用すると質問への応答や自動対話ができます。テーマやキーワードを入力することで、意図を汲み取った返答が可能です。

どのような質問に対しても膨大なデータの中から適切に情報をピックアップして、自然な文章として返答できます。

少量の情報でもテキストが補完されて生成されるため、チャットの自動応答やオペレーター業務におけるメールの自動返信などへの応用が可能でしょう。

マニュアルの自動生成

業務を遂行するに当たって、マニュアルの有無は作業効率や質に大きな差を生みます。マニュアルの自動生成もGPT3を使って行えるため、業務の負担軽減が期待できるでしょう。

「タスクの内容」や「回答例」といった項目を入力することでマニュアルの作成が可能です。マニュアルの作成に必要な情報は次のようなものがあるでしょう。

  • マニュアルが必要なタスクの内容
  • マニュアルの目的
  • マニュアルの対象者
  • マニュアルの構成

ただ、自動生成されたマニュアルが必ずしも正しいとは限らないため、最終チェックを行う必要があります。

問い合わせに対する自動返信

問い合わせに対する自動返信にもGPT3が活用できます。ユーザーからの問い合わせの要点や意図を汲み、適切な回答ややりとりが可能です。

ユーザーを多く抱えるようになると、さまざまな観点からの問い合わせが増え、対応業務の負担が増えるもの。GPT3で自動返信をすることで、ほとんど人の手間をかけずにユーザーの疑問や悩みを解消できるでしょう。

「Zendesk」といった顧客管理ツールと組み合わせて使うことで、さらに効率的な自動返信が可能になります。

デザイン生成

GPT3を使うと画像などのデザインを生成可能です。作りたい画像に関連する言語を入力するだけで、イメージに沿った画像が自動生成されます。

例えば「リンゴ　椅子　画像生成」と入力するだけで、リンゴをモチーフとした椅子の画像を複数生成可能。

一見関連性のないイメージ同士でも、自然に組み合わせてくれるため、発想のヒントとして利用できるでしょう。

また、生成されたイラストがイメージしたものと異なる場合は、さらに要望を追加することで意図に沿った修正が可能です。

キャッチコピーの自動生成

商品やサービスを宣伝するために使われるキャッチコピー。ただ、短い文章で商品やサービスの強みを打ち出すのは簡単ではありません。

キャッチコピーの作成にもGPT3を活用できます。製品に関連する情報を入力することで、キャッチコピーの例を複数生成可能です。

一度生成されたキャッチコピーに対して、さらに追加したい要素を入力することで修正もできます。さまざまな語彙を駆使して生成してくれるため、着想のきっかけになるでしょう。

ReactJSコードの自動生成

ReactJSコードとは、Facebookが開発したJavaScriptライブラリのこと。ReactJSコードを利用することで、WEBページの表示を高速化できます。

WEBページの表示速度が遅いと、直帰率の上昇につながるケースが多く、WEBページを閲覧してもらうためには高速化が非常に重要です。

ただ、IT初心者にとってはReactJSコードを自分で作成するのは至難の業。GPT3に質問を投げかけることで、専門知識がなくてもReactJSコードを作れるのです。

コードを元に仕様を英語で説明

製品やサービスの安全性や品質を保つために定められているコード。身近なものとしては「バーコード」や「QRコード」などを見たことがあるでしょう。

バーコードやQRコードには製品やサービスに関するさまざまな情報が詰め込まれています。製品コードについて事前学習したGPT3を使うと、効率的に内容を把握できます。

例えば、バーコードに記載されている文字列を入力するだけで、商品名などの情報が生成されます。英語で説明する指示を加えると、英文で仕様を説明可能です。

作成した文章に対する文章校正

文章における誤字脱字や文法的なミス、誤った情報の記載は書いた人の信頼を落とすこともあるでしょう。

ただ、文章を人の目で校正するのは大変な作業です。特に長文や難しい文章を校正するには多くの時間と労力を要します。

GPT3を活用することで、文章校正を効率的に行うことが可能です。一度に大量の文章を入力しても、即時対応してくれるため、作業効率が格段に向上するでしょう。

誤字脱字など簡単な確認だけではなく、論理の一貫性や、カジュアル・フォーマルといったスタイルに合わせた文体になっているかなどもチェックしてくれます。

雑談

気軽に雑談ができることもGPT3の特徴です。今日の出来事や気持ちなどを入力すると適切な回答が返ってきます。

人が書くような自然な文章が生成されるため、誰かとやりとりしている気分になれ、予想以上に楽しい時間を過ごせるでしょう。

また、誰にも言えない悩みなどを相談する相手としても活用できます。悩みを入力すると、心に寄り添った言葉や解決方法が具体的に返ってきます。

楽しく雑談したり、悩みを相談しているうちに、今までにはなかった新しい価値観に気付くことがあるかもしれませんね。

GPT3の課題や注意点

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さまざまな場面でタスクを効率化してくれるGPT3ですが、課題や注意点もあります。完全なシステムではないため、どうしても人のチェックが必要になる場合もあるでしょう。

ここではGPT3の課題や注意点について解説するため、ぜひ気をつけて活用するようにしましょう。

文章や単語の意味は理解していない

GPT3はあくまでも過去に学習した規則性に沿って文章を生成しているため、文章や単語の意味まで理解はしていません。

文法的に正しい文章を作れますが、1つの文中で同じ単語を何度も使ったり、結論が矛盾したりする場合もあります。

また、文章の意味を理解することが難しく、2文間の関係性を把握できないという欠点も。いずれにせよ、人が書いた場合と比べて違和感を覚える文章になる場合もあるでしょう。

文化的背景を踏まえた回答に不向き

世界には様々な文化的背景があり、地域によっては非常に大切に扱われていることもあるでしょう。GPT3は文化的背景まで汲み取る能力はなく、文化に合わない回答を生成する可能性があります。

また、「常識的」や「世間一般」といった概念もないため、現実とはかけ離れた返答をしてしまうこともあるでしょう。あくまでも入力された文章に対する最適解を、過去の学習から文字列として表現しているに過ぎないことは留意する必要があります。

答えのない質問には対応困難

GPT3は、事前学習の情報から最適解を導き出すことを得意としますが、答えのないような質問には対応が困難になります。答えのない質問の例として、次のようなものがあります。

  • 個人情報やプライバシーに関わる質問
  • 未来についての予想
  • 最新のニュースに関する質問
  • 抽象的な質問
  • 倫理的に問題のある質問
  • 言語のニュアンスや感情についての質問
  • 他人の意見や感情に対する質問

GPT3は過去にあるデータの集積から情報をピックアップします。まだ学習されていない最新の情報などについても返答できない場合があるでしょう。

差別表現を含む場合がある

生成された文章に差別的表現が含まれる場合があるため、注意が必要です。GPT3を活用する場合は、生成された文章に目を通して、差別的な表現がないかチェックしましょう。

前述しましたが、GPT3は「常識」や「文化的背景」に対する理解度が低いという欠点があります。そのため、どの言葉が差別に当たるのか判断することが難しいのです。

障害発生時は関連サービスも停止する

システムエラーが発生した際にGPT3が使えなくなることがあります。アクセスの集中によって「An error occurred」と表示され、機能が停止してしまうのです。

また、障害が発生した場合はチャットボットや関連するサービスの利用もできなくなります。普段からGPT3を使ってタスク管理や作業の効率化を図っている人にとっては、大きなダメージになりかねません。

障害発生のリスクを想定した活用方法を考えることが望ましいでしょう。

GPT3の始め方について

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実に多彩なジャンルで活用できるGPT3ですが、実際に始めるにはどのような手続きが必要なのでしょう。

ここではGPT3の使い方について順を追って解説します。これから使い始めようと考えている方はぜひ参考にしてくださいね。

GPT3は、申請を行えば誰でも利用できます。GPT3を始めるための手順は次の通りです。

  1. 「Open AI」の公式サイトにアクセス
  2. 「Try ChatGPT」からログイン画面にアクセス
  3. 「Sign up」からアカウント登録
  4. Open AIから受信したメールから登録画面へ
  5. 名前と電話番号を登録
  6. 送られてくるショートメール中の認証コードを入力

GPT3の利用を始めるには、「Open AI」の公式サイトにアクセスします。ページ上部にある「Try ChatGPT」をクリックしましょう。

次のページで「Log in」と「Sign up」のボタンが表示されるため、初めて利用する方は「Sign up」を選択します。

アカウント作成画面に移るため、「メールアドレス」を入力します。ほかにもGoogleアカウント・Microsoftアカウント・Appleアカウントでもアカウント作成が可能です。

メールアドレスで登録する場合は、パスワード（8文字以上）の設定が必要です。パスワード設定が完了すると、登録したメールアドレスへOpenAIからメールが届きます。

メール本文にある「Verify email address」をクリックすると、名前と電話番号を登録する画面へアクセス可能になります。

名前と電話番号を登録すると、ショートメールが送られてくるのでショートメールに記載されている認証番号6桁を入力し登録を完了させましょう。これでGPT3が利用できます。

GPT3を搭載した「ChatGPT」はスマートフォンやタブレットのアプリでも提供されています。始め方は同じなので、上記の手順を参考にしてください。

GPT3の使い方とは？

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初めてGPT3を利用する方は「まず何をすればいいのか」「思ったような回答を得られない」といった壁にぶつかるかもしれません。

ここではGPT3の基本的な使い方と、上手に使うためのコツを解説します。一度コツをつかめば効率的に有益な情報を得られるようになるため、ぜひ参考にしてください。

GPT3の使い方はシンプルです。「Open AI」の公式サイトからログインすると、質問などを入力する画面にアクセス可能です。

ページの下部にある入力スペースに情報を打ち込むだけで、自動的に回答が生成されます。ただ、なかなか思い通りの回答やデザインが生成されない場合もあるでしょう。

GPT3において、求めている応答を得るためにはいくつかのコツがあります。次に紹介するコツをおさえて、効率的に活用しましょう。

  • 最終的に何をしたいか明確にする
  • 質問内容のほかに、「こう答えて欲しい」という指示や例も入力する
  • 端的でわかりやすい表現で入力する
  • 思い通りの回答が返ってこない場合は、さらに要求を追加して調整する

以上のようなポイントをおさえることで、快適かつ有効にGPT3を利用できます。

GPT3の強み

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GPT3の仕組みやできること、始め方や利用方法について解説してきました。ここではGPT3の特に得意とする部分を解説します。

強みをおさえて活用することで、目的を達成するためにより有効に活用できるでしょう。

形式的な文章を作成できる

GPT3の強みとして「形式的な文章の作成が得意」ということが挙げられます。本格的な事前学習を受けているため、大量なデータの中から適切な文章表現が可能です。

回答の表現方法が画一的になる面もありますが、安定した文体の文章生成が可能ともいえるでしょう。

オリジナリティー溢れる表現は苦手ですが、文章構成や原案の作成といった場面では非常に役立ちます。構成を作ったり、長い文章を書く業務などで活躍するでしょう。

カジュアル・ビジネスといったスタイルも指定しながらの文章作成もできるため、仕事に限らず一般的な文章や個人的なメッセージの作成など、さまざまな場面で活用できます。

疑問の解消につながる

GPT3は大量のデータを事前学習しているため、多彩なジャンルの疑問に答えられます。日常的なものから、専門的なものまでさまざまな疑問の解消に役立つでしょう。

  • 言葉の意味を調べたい
  • 悩み事の解決方法を知りたい
  • 料理のレシピを調べたい
  • 英文を日本語に翻訳したい
  • Excelの関数の使い方を知りたい
  • プログラミングのコードについて知りたい

上記はほんの一例ですが、疑問がある場合はGPT3に入力することで基本的な解決方法は得られます。多くのサイトや書籍から情報収集するより、効率的に疑問の解消が可能になるでしょう。

情報収集できる

情報収集もGPT3が得意とする分野です。大量の情報から意図にあったものをピックアップして提供してくれるため、情報収集の効率がぐっと上がります。

「さまざまな情報を複合して収集する必要がある」「オリジナルの構成や企画を考える」といった場合、自分で考えようとすると多くの時間や労力が必要です。

GPT3を活用すると多彩な情報を瞬時に収集可能です。また、オリジナルの構成や企画の土台となるアイディアも複数提供してくれます。

知識の浅いジャンルについても、質問を重ねることでどんどん見識を広げられるのもGPT3の強みと言えるでしょう。

GPT3の弱み

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GPT3は日常生活やビジネスなど多くの場面で大変便利に活用できます。強みが多いGPT3ですが、弱点となる部分があるのも事実です。

ここではGPT3の弱みについて解説するので、ぜひ考慮したうえで上手に活用しましょう。

誤った情報が提示される場合がある

GPT3の弱みのひとつとして、「誤情報の提示」があります。言葉や文章の意味を理解する能力が低く、確率計算の統計をもとに文字列を出力するという特徴をもつGPT3。

その特徴ゆえに質問に対する回答がずれていたり、間違っている場合があるのです。そのため、出力された情報をそのまま活用するのではなく、最終チェックをする必要があるでしょう。

また、最新の情報について答えられないという弱点もあります。GPT3はあくまでも過去の情報を学習して回答を生成するAIです。出たばかりの新しい情報は、ほかのソースも併用して情報収集をしたほうが正確性は高まるでしょう。

質問の仕方が回答に影響してくることも弱点と言えます。曖昧な表現や指示の仕方によって解釈がずれて、求めているものとは異なる回答が提示される場合があるため、注意が必要です。

専門性の高い質問には対応していない

多彩なジャンルの質問や指示に対して応答してくれるGPT3ですが、専門性の高い質問にはうまく回答できないケースもあります。

日常やビジネスで使う程度の情報であれば問題なく回答してくれる場合が多いですが、学術的なことや専門的な研究、法律の解釈など専門性が高すぎる場合に対応が困難になるようです。

それでもある程度の専門性は兼ね備えています。一度は質問を入力してみて、回答が難しい、曖昧といった場合に別の方法を試すといった使い方が有効でしょう。

文章構成が常に似ている

オリジナリティが出しづらく、文章構成が似通ってしまうのもGPT3の欠点と言えます。これはGPT3に限らず、AIを使って文章を生成するときに壁となることです。

事前学習のデータ量が大量だとしても、言葉を組み合わせるだけの作業であるため、独特な言い回しや豊富なボキャブラリによる表現が難しいのです。

人が書く文章に対して、情操的な要素に欠けるため、あくまでも情報収集や文章の土台作りとして活用した方がいい場合もあります。

GPT3を用いたクリエイティブ画像の自動生成とは？

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GPT3はテキストと画像のペアのデータセットを学習しているため、入力したイメージに対して画像を生成できます。

幅広い概念を画像化できるため、ほかの人が考えつかないような独創的な画像作成が可能です。動物や物の擬人化、一見関係ないような概念同士を組み合わせてクリエイティブな画像を作れるため、着想のヒントとして応用できるでしょう。

GPT3で画像生成するにはOpen AIが開発した「DALL-E」や、その後継モデルである「DALL-E 2」というAIを使用します。DALL-E 2はDALL-Eの2.4倍の解像度を誇り、指示に対してより正確でリアルな画像を生成可能です。

DALL-E 2では元画像に言語を追加して新たな要素を書き足す「アウトペインティング」や、修正や復元する「インペインティング」という技術が用いられ、微調整が可能になっています。

「DALL-E 2」で生成された画像作成例を紹介

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GPT3ではDALL-E 2を用いて自然言語から画像生成が可能。ここではDALL-E 2で生成された画像をいくつか紹介します。入力した言語もあわせて掲載するため、ぜひ画像生成の参考にしてください。

例えば、「月面を馬に乗って走る宇宙飛行士の画像を作ってください」と入力しましょう。すると、月面を駆ける馬にまたがる宇宙飛行士の画像を生成します。背景には宇宙空間や惑星が描写されています。

さらに、「馬を別の動物に変えてください」と入力してみましょう。「どんな動物がいいですか？」と返ってくるので、例えば「ライオンに変えてください」と入力すると馬がライオンに書き換えられます。

さらに、背景に要素を追加することも可能です。「月面にロケットを追加してください」と指示することで、宇宙空間にロケットや人工衛星が描かれた画像が生成されます。

このようにDALL-E 2を活用することで、自由に発想を広げながら画像を生成できるのです。ぜひ自分だけのオリジナル画像を手軽に作ってみてはいかがでしょうか。

GPT3が使用できない場合の対処方法

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GPT3がエラーなどによって使用できなくなるケースがあるようです。主にサーバー上の問題、もしくは端末の不具合が原因として考えられます。

ログインやアカウント作成時に起きるエラーとして、次のようなものがあります。

  • ログインできない
  • アカウントを作れない
  • パスワード入力後にメールが届かない
  • 電話番号が登録できない

ログインできない場合は、ほかのユーザーからのアクセスが集中してサーバーが混んでいる可能性があります。少し時間をおいてから再度ログインすると、解決する場合が多いです。時間をおいてもログインできない場合は、キャッシュの消去や端末の再起動を試してみてください。

また、最初にアカウントを作ったときと異なる方法でログイン使用とすると、不具合が起こる可能性もあります。アカウント作成後、再度ログインする場合は初回と同様の方法を使いましょう。

アカウント作成時にOpenAIからのメールが届かない場合は、まずメールアドレスが誤っていないか確認してください。自動的に迷惑メールに振り分けられている可能性もあるため、受信ボックスをチェックすることも忘れずに。

電話番号の登録ができない場合は、OpenAI上でエラーが発生している可能性があります。また、IP電話など国が判別できない電話では登録ができないため注意が必要です。

他にもテキスト送信時にエラーが起こる場合もあります。

  • 「現在利用できない」と表示される
  • 「不審なアクティビティを検出しました」と表示される

「現在利用できない」と表示される場合は、サーバーの混雑が予想されるため、時間をおいてから再送信しましょう。

「不審なアクティビティを検出しました」と表示される場合は、パソコンやブラウザで使用している拡張機能やツールが障害となっている可能性があります。使用しているツールを確認しましょう。

また、OpenAIのホームページでは障害の発生状況を確認可能です。ヘルプ機能もあり、よくあるエラーについての記事が公開されています。問題が発生した状況についてヘルプページを参照するのもおすすめです。

まとめ

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本記事では高性能な言語モデルであるGPT3について解説しました。

GPT2より性能が飛躍的に向上し、GPT3の活躍の場は拡大しています。日常生活やビジネスシーンなどさまざまな場面で活用されています。

GPT3を使うことで情報収集や文章の作成の効率を格段に上げることが可能です。入力のコツも記事内で解説しているので、利用する際はぜひ参考にしてください。

ただ、誤った情報の出力や差別的な文章の生成など、欠点があるのも確かです。エラーが起きて使用できなくなるケースもあります。

短所があることを前提に、最終チェックやほかのソースの活用なども含めてGPT3のパフォーマンスを最大限に活用しましょう。

さらに、今注目を集める生成AIリスキリングの第一歩を。生成AIパスポートとは？

生成AIパスポートは、一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）が提供する、AI初心者のために誕生した、生成AIリスクを予防する資格試験です。AIを活用したコンテンツ生成の具体的な方法や事例に加え、企業のコンプライアンスに関わる個人情報保護、著作権侵害、商用利用可否といった注意点などを学ぶことができます。

⽣成AIの台頭により、AIはエンジニアやデータサイエンティストといった技術職の方々だけではなく誰もがAIを使えるようになりました。今、私たちがインターネットを当たり前に活用していることと同様に、誰もが生成AIを当たり前に活用する未来が訪れるでしょう。

そのような社会では、採用や取引の場面で、生成AIを安全に活用できる企業・人材であることが選ばれる前提条件になり「生成AIレベルの証明」が求められることが予測できます。生成AIパスポート試験に合格すると、合格証書が発行されるため、自身が生成AIを安全に活用するためのリテラシーを有する人材であることを、客観的な評価として可視化することが可能です。

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