DIME MAGAZINE
2022年11月に公開されたOpenAI「ChatGPT」をはじめ、マイクロソフト「Bing」やグーグル「Google Bard」が話題を集めているAI検索。本特集では、それらをビジネスシーンや日々の暮らしの中で活用するための奥義を大公開！ 賢者が実践している〝欲しい回答を得る〟ためのコツや、知られざる便利な使い方を習得すれば、仕事のスキルや効率が格段にアップするはずだ。
使いこなすポイントは〝プロンプト〟と〝追い質問〟
ChatGPTやBingを使ったことのある人の多くは「Siri」や「Googleアシスタント」と同じような感覚で何気ない質問を投げかけ、生成される回答の精度を確かめるだけにとどまっているのではないだろうか。しかし、使い方次第では、Excel関数の自動入力をはじめ、ビジネス英会話のスキルアップ、新人の研修、調査データの分析、資産運用などにも役立てられる。
使いこなすポイントのひとつとして挙げられるのが〝プロンプトエンジニアリング〟といわれる、いわば〝質問力〟だ。例文を書き添えたり、いくつかの条件を与えたりしながら質問をするだけで、自分が欲しい回答が生成されやすくなるのだ。さらに重要なのは、生成された回答に対して〝追いロジン〟ならぬ〝追い質問〟をすること。回答された文章の中にわからないことが含まれていたら、続けて質問してみるといいだろう。嫌な顔ひとつせずに、何回でも丁寧に答えてくれるはずだ。
このようにAI検索を使いこなすには様々なノウハウが必要だ。特集内で取り上げる〝ベストプロンプト〟を活用し、AI検索を日々の仕事に役立ててほしい。
生成系AI関連の主要なプレーヤー
主に学習しているデータ
生成系AIが質問に対して回答を生成する仕組み
ChatGPTを例に挙げると、チャット形式のブラウザー上に入力された質問や指示の内容を、大規模言語モデルが判別し、あらかじめ学習したデータをもとに、最適と考えられる回答を生成し、ブラウザー上に表示させる。膨大なユーザーが一度に質問を送ると、当然ながら〝混雑〟が発生。時間帯によって回答がなかなか生成されない現象が発生するのはそのためであり、有料版の場合は優先される。
これだけはおさえておきたい！生成系AIの専門用語
大規模言語モデル
「ChatGPT」のようなAIチャットボットが回答を生成するための言語エンジンのようなもの。数十億以上のパラメーターを持っており、多岐にわたる自然言語処理のタスクに対して高い精度を発揮する。
Transformer
自然言語処理のタスクにおいて高い精度を誇る、生成系AIの理論的構造のひとつ。グーグルの研究者たちが発表した論文「Attention Is All You Need」にて提唱され、主要な手法として広く用いられている。
パラメーター
大規模言語モデルが文脈や言語表現を理解するための〝重み係数〟のこと。値が高い生成系AIほど回答の正確さや文章のなめらかさが増す。大規模言語モデル「GPT-3」のパラメーター数は1750億以上。
API
外部の開発者が生成系AIの機能を利用できるように提供される、プログラムのインターフェイスのこと。利用することで、開発者はAIによる文章生成、画像生成、自然言語処理などの機能を簡単に実装できる。
プロンプト
ユーザーがAIに与える入力（質問／指示）のこと。生成する回答の方向性や内容を大きく左右する重要な要素であり、適切なプロンプトを与えることで、AIからより望ましい回答を得ることができる。
temperature
生成系AIがテキストを出力する際に、ランダム性を制御するために用いられる機能のこと。値が高いほどAIが出力する文章の多様性が増すようになり、低いほどより一定した回答が得られるようになる。
ペルソナ
ChatGPTに与える〝キャラ設定〟のようなもので、生成させる文章の内容をコントロールできる。ビジネスマーケティングで活用されることがあり、ターゲット層に合わせた文章や広告の生成に役立つ。
ハルシネーション
現実に存在しない架空のものを、生成系AIが出力してしまうこと。ハルシネーションには奇妙な形状やストーリーなども含まれ、現実と区別がつかなくなることで社会的な問題を引き起こす可能性がある。
取材・文／編集部 イラスト／えなみかなお
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取材・文／DIME編集部
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