ChatGPTは、生成AIを利用したチャットボットの一つで、プロンプトと呼ばれる質問・指示文をもとに自然な会話を生成するツールです。普段の業務で使用していない方でも一度は試したことがあるかもしれませんが、その背後でどのような仕組みで動いているかご存じでしょうか。この記事では、ChatGPTの仕組みについて、大規模言語モデル（LLM）、プリトレーニング、ファインチューニングなどの観点からわかりやすく解説します。従来の技術との違いやアルゴリズム、学習プロセスを理解し、ChatGPTを効果的に活用していきましょう。ChatGPTの仕組みとは？ChatGPTは、OpenAI社によって開発された会話タイプの生成AIサービスです。ChatGPTは生成AIの一種であり、「自然言語生成に特化した生成AIサービス」である点が大きな特徴です。生成AIとChatGPTの違いについては、以下の記事で詳しく解説しています。生成AIとChatGPTの違いとは?技術や用途を解説【事例あり】ChatGPTは、自然言語の文脈や意味を理解し、それに基づいて適切な応答を生成する技術を駆使して人間と会話を行います。この仕組みの背後には、「大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）」と呼ばれるAIモデルが活用されています。ここからは、ChatGPTの仕組みを段階的に詳しく解説していきます。大規模言語モデル（LLM）とは？大規模言語モデル（LLM）とは、膨大な量のテキストデータを使って言語の構造や文脈、意味などを学習したAIモデルのことです。ChatGPTに搭載されているLLMは、「GPT（Generative Pre-trained Transformer）」と呼ばれるもので、インターネット上の膨大なテキストデータから学習を行っています。GPTは、文章生成や翻訳、要約、質問応答など、さまざまなタスクに対応することが可能です。そして、最新のモデルでは数千億のパラメータを持つネットワークを使って、人間のような会話を実現しています。ChatGPTのトレーニングプロセスChatGPTは、2つの主な段階でトレーニングされます。その結果を評価モデル（算出された結果の精度を人に代わって評価するモデル）によって評価しながら、精度を高めていく仕組みです。それぞれのトレーニングプロセスについて、順番に詳しく説明します。1. プリトレーニング（Pre-training）プリトレーニングとは、ChatGPTが大量のテキストデータを用いて言語に関する基礎知識を学習するステップです。このステップにおいてAIモデルは、入力された文章の次に続いていく単語を予測するために文脈を理解しようとします。この仕組みの例を挙げると、「今日はいい天気なので」という文章があれば、その後に「散歩に行く」というような文章が続く可能性が高いと予測するといった具合です。こうした予測を通じて、AIモデルは文法や文章の構造、単語の使い方を理解していきます。ChatGPTのプリトレーニングに使用されるデータセットは、インターネット上に公開されたテキストデータです。これには、ニュース記事や書籍、ブログ、掲示板の投稿などが含まれます。特定のサイトやコンテンツには依存せず、多岐にわたるソースから学習することで、幅広い話題に対応できるようになります。2. ファインチューニング（Fine-tuning）プリトレーニングの後、ChatGPTは「ファインチューニング」と呼ばれるステップに進みます。このステップでは、人間がAIモデルの出力にフィードバックを与えることで、AIモデルがより自然で正確な応答を生成できるように調整されます。具体的には、AIモデルが生成したテキストに対して「この回答は良い」や「この回答は不適切」といった評価を行い、その評価にもとづいてモデルを改善していく仕組みです。RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）ファインチューニングには、「RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）」と呼ばれる手法が活用されています。RLHFとは、AIが生成した回答に対して、人間がその正確性や適切さを評価し、そのフィードバックを基にAIが学習・改善する手法です。このプロセスにより、モデルは応答の自然さや正確さを向上させます。人間による評価が高い（文法的に正しく、文脈に適合した）テキストは、AIモデルに「良い答え」として認識されます。逆に、誤りや不正確な情報を含む回答は、修正の対象となります。こうして人間からのフィードバックを通じて、ChatGPTはより自然で人間らしい応答を生成できるようになります。トランスフォーマーモデルとアテンション機構ChatGPTの背後には、自然言語処理（NLP）において大きな革新をもたらしたトランスフォーマーモデルという機械学習手法が使われています。トランスフォーマーモデルは、文章全体を一度に処理することで、文脈を正確に把握する能力に優れています。このモデルが特に効果を発揮するのは、文章の中で特に重要な部分に焦点を当てる「アテンション機構」を使用している点です。アテンション機構とは？アテンション機構とは、AIモデルがテキストの中でどの部分に注目するべきかを決定する機能のことです。アテンション機構の仕組みを説明するために具体例を用いると、「彼はリンゴを食べた」という文では、「彼」と「食べた」の関係に注意を集中させ、両者がどのように繋がっているかを理解します。この機能を通じて、ChatGPTは長い文章や複雑な質問に対しても、文脈に沿った自然な応答を生成することが可能です。ChatGPTの得意なことと苦手なことChatGPTは革新的な生成AIサービスであり、さまざまなことを得意としています。一方で、苦手なことも存在するため、それぞれを把握したうえで活用を検討しましょう。ここまで説明した仕組みを踏まえて、本章ではChatGPTの得意なことと苦手なことを順番に解説します。得意なことChatGPTは、自然な会話や文章の生成に非常に優れています。主に以下のような用途で高い効果を発揮するでしょう。得意なこと補足顧客対応自然な対話を提供し、カスタマーサポートに利用されます。コンテンツ生成ブログ記事、レポート、要約などの文章を迅速に生成できます。翻訳や要約複雑な文章を簡潔にまとめたり、別の言語に翻訳したりも得意です。ChatGPTを導入すれば、上記のような作業を効率的に進めることが可能です。ChatGPTをはじめ生成AIが企業の業務効率化にどのように貢献するのか、詳しくは以下の記事にまとめていますので、併せてご覧ください。生成AIによる業務効率化とは？効率化できる業務や手順、事例苦手なことさまざまな業務の効率化に寄与する一方で、ChatGPTには以下のような苦手なこと（限界）も存在します。苦手なこと（限界）補足最新情報の提供ChatGPTはトレーニングされた時点の情報をもとに応答を生成するため、リアルタイムの情報には対応できません。例えば、ニュースや最新情報の提供などは苦手です。特定分野の専門性専門的に高度な内容や極めて細かい知識が必要な内容については、正確な回答を提供できないケースがあります。ChatGPTをはじめとする生成AI導入のメリット・デメリットについて、詳しくは以下の記事で解説しています。生成AIのメリットとデメリットとは？デメリットの対策も解説ChatGPTの応用例ChatGPTでできることは多岐にわたり、ビジネスや私生活など、様々な用途・場面で応用されています。本章では、ChatGPTの主な応用例として、以下の2つを解説します。顧客サポートコンテンツ生成それぞれの内容を十分に把握しておき、今後のビジネスや私生活における活用でお役立てください。顧客サポートChatGPTは自然な言語でのやり取りが可能なAI技術として、さまざまな分野で活用されています。その中でも特に注目されているのが顧客サポートへの応用です。うまく応用できれば、企業は顧客対応を自動化・効率化できます。例えば、カスタマーサポートでChatGPTを活用することで、24時間対応のチャットボットを構築できます。このシステムにより、顧客からの問い合わせに対して24時間365日、迅速かつ自然な応答が可能となり、顧客満足度の向上が期待できるでしょう。また、ChatGPTは多言語に対応できるため、グローバルに展開している企業にとっては、各国の顧客に対して一貫したサポートの提供も目指せます。コンテンツ生成ChatGPTは、膨大なテキストデータをもとにトレーニングされた自然言語処理（NLP）モデルです。この技術は、企業・個人が求めるさまざまなコンテンツを自動生成するために応用されています。特に、記事作成やブログの執筆、SNSの投稿など、文章コンテンツに関する作業の効率化が進んでいます。下表に、コンテンツ生成に関する主な応用事例をまとめました。応用事例補足ブログ記事の執筆ブログやウェブサイト向けの記事を、自動的に生成できます。ユーザーはトピックやキーワードを入力するだけで、コンテンツが自動作成されます。商品説明の作成ECサイトにおける商品説明文の作成にも利用されています。商品の特性に合わせた魅力的な説明文を短時間で生成でき、管理者の負担が軽減されます。SNS投稿の自動化SNS投稿に求められる短い文章も、ChatGPTで生成可能です。キャンペーン情報や製品プロモーションなど、多様なトピックに応じた投稿を行えます。ChatGPTで文章コンテンツを自動生成することで、ライティングの時間を大幅に短縮できるでしょう。ChatGPTの改善と未来ChatGPTは今後も改良が進むと予測されています。最新のモデルであるGPT-4 Turbo（2024年10月時点で最新）は、GPT-4の強化版言語モデルであり、従来のモデルに比べてさらに大規模なデータでトレーニングされ、より複雑なタスクにも対応可能です。今後、ファインチューニングのプロセスも洗練されていくことで、ChatGPTにおける専門分野（医療や法律など）への対応力も向上していくことが期待されています。まとめChatGPTは、ディープラーニングと自然言語処理技術をベースにした高度なAIモデルです。膨大なデータを使ったプリトレーニングとファインチューニングによって、自然な応答を生成できるように設計されています。特定の分野では非常に高い精度で応答を提供できる一方で、限界もあるため、用途に応じた適切な活用が求められます。今後も技術の進化により、さまざまな分野でのさらなる活用が期待されています。