覚えておくと便利なChatGPTにまつわる用語14個を解説

この記事ではChatGPTに関わる用語を解説します。

一般的に使われている用語

生成系AI

生成系AIとは、学習済みのデータをもとにさまざまなコンテンツを生成するAIのことです。生成AIやジェネレーティブAI（Generative AI）とも呼ばれています。

生成系AIの種類は、テキストや音声、画像や動画など多岐にわたります。各特質に合った適切な利用方法により、新たなアイデアの活用や今まで人間が行っていた業務の効率化が可能です。

また、ビジネスシーンにおいては、会議音声の文字起こしや文章要約、社内データの抽出や広告文のアイデア創出、プログラミングのコード生成など幅広い分野で利用されています。

大規模言語モデル(LLM)

大規模言語モデルと（LLM）は、大量のテキストデータを用いて学習した自然言語処理のモデルのことで、略してLLM（Large Language Models）とも呼ばれています。

そもそも言語モデルとは、単語の出現確率を用いて人間の言語をモデル化したものを指します。

大規模言語モデルは、言語モデルの中でも「計算量」「データ量」「モデルパラメータ数」の3つを大規模化させたものです。この大規模化により、適切で違和感がないテキスト生成が可能になったため、人間に近いスムーズな会話が可能になりました。

このように人間が日常生活で使っている「自然言語」を用いたさまざまな作業を高いレベルで実施できるため世界から注目を浴びています。大規模言語モデルの代表例として、OpenAIの「GPT-3」やGoogleの「Bard」などがあります。

自然言語処理(NLP)

自然言語処理（NLP）とは、大量のテキストデータの意味をAIが解析し処理する技術のことで、略してNLP（Natural language processing）とも呼ばれています。

自然言語処理は、日本語や英語、中国語などの人間が日常で使う「自然言語」を対象に分析を行っています。「自然言語」とは対比される、プログラミング言語やHTMLのようなインターネット上で使われているマークアップ言語などの人工言語とは全くの別物です。

また、自然言語処理は、チャットボットや機械翻訳、音声対話システムやメールフィルター、文字変換予測などさまざまな場面で活用されています。

ディープラーニング

ディープラーニングとは、大量のデータをコンピュータに学習させ、データ内から特徴を抽出する技術方法のことで、深層学習とも呼ばれています。

ディープラーニングの技術は、人間の神経細胞（ニューロン）の仕組みに沿ったシステム「ニューラルネットワーク」をベースに作られています。大容量のテキストや画像データ、音声データを、深く学習できるように多層構造化されたニューラルネットワークに入力することで、コンピュータモデルはデータに含まれる特徴を層ごとに学習できます。

ディープラーニングの技術を利用した代表例としては、スマートフォンの音声入力機能や自動運転技術などがあります。

ファインチューニング

ファインチューニング（Fine tuning）とは、事前学習させた訓練済みのモデルを新たなタスク向けに機械学習モデルを微調整するように再トレーニングすることです。

最初に活用する時点で既存モデルを使用し、そのモデルに訓練させたいデータを与えて再訓練を実施し、新たなモデルを作る処理を行っています。

ファインチューニングの具体例としては、大規模なカラー写真の画像データベース「ImageNet」での活用が挙げられます。

ただ懸念点としては、計算負荷が大きいため高額な機械が必要になること、学習が必要なデータセットの量が多いと学習時間が長くなることが挙げられます。

バージョン

生成系AIにおけるバージョンとは、生成系AIが更新される際に、更新段階を表すためにハイフン（-）の後ろに付与される番号のことです。数字が大きくなるにつれ、新たに開発された生成系AIであることを指します。

バージョンアップに伴い、バグの修正や新機能の追加、仕様変更・改善による機能強化が実現されます。現在、OpenAIが公開しているChatGPTのバージョンは「GPT-3.5」「GPT-4」の2種類です。

プロンプトエンジニアリング

プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）とは、必要とする情報を人工知能であるAIから得るために、指示や命令を設計・最適化するスキルのことです。

AIが実行するタスクに関して、人間が適切な質問や指示をAIに与えることで、より希望に近い情報を得られます。

生成系であるAIChatGPTは、命令であるプロンプトの内容によって、提示されるコンテンツの質や量が異なります。そのため、AIに伝わるように人間が適切なプロンプトを作るスキルが重要視されています。

プラグイン

プラグインとは、生成系AIの機能を拡張するための付随的なもので、ソフトウェア本体に付いていない機能を追加するために使用されることがほとんどです。利用者は、プラグインの要・不要に合わせて、インストールボタン・アンインストールボタンで操作を行い、追加・削除ができます。

従来のソフトウェアに対するプラグインは扱うために知識やスキルが必要でしたが、生成系AIのプラグインは、対話形式で指示を出せるようになっています。そのため、生成系AIのプラグインは専門的な知識は不要で、簡単に操作が可能です。

ChatGPT Plus

ChatGPT Plus（チャットジーピーティー・プラス ）は、OpenAIが提供している月額20ドルの有料プランのチャットボットです。ChatGPT Plusは、2022年11月30日に公開した無料のチャットボット「ChatGPT」をもとに、よりスムーズに先進的な新しい体験ができるように作られています。

ChatGPT Plusでは、これまでChatGPTに搭載されていた「GPT-3.5」が強化されたものと併せて、「GPT-4」が利用できます。「GPT-4」は、2023年3月14日に大規模言語モデルとして公開された、新たな技術です。

ChatGPTよりもChatGPT Plusを利用するメリットは、優先的なアクセス提供によりスムーズに利用できることです。また、ChatGPT Plusだと優先的なサポートを受けられるため、問題が生じても早く解決できます。

Advanced Data Analysis（旧Code Interpreter）

Advanced Data Analysisとは生成系AIのプラグインで、追加するとChatGPT上でファイルのアップロードや、プログラミング言語を使ったコードでの実行が可能です。また、ChatGPT上での作業結果を、CSVなどのファイル形式でダウンロードすることもできます。

Advanced Data Analysisを追加することで、画像や音声データの読み込み、的確な計算やグラフ作成のPythonコードを生成し実行まで行えます。なお、Advanced Data Analysisは、ChatGPTが世界的に提供している公式プラグインの一つです。

Custom Instructions(カスタムインストラクション)

Custom instructions（カスタムインストラクション）は、ChatGPTの応答方法を利用者がより細かくコントロールできるための、OpenAIが公開した「ChatGPT」の新たな機能です。

利用者がChatGPTに設定した指示・命令をベースにAIの応答が変化するため、自分の希望に合わせてChatGPTの応答をカスタマイズできます。

注意点としては、Custom Instructionsはベータ版のため、完璧に正しく機能しなことがあること、ChatGPT Plusの登録者などの一部のユーザーのみが利用できる点が挙げられます。

当サイトのオリジナル用語

Prompt Simple(プロンプトシンプル)

わたしたち株式会社DIK&CompanyのChatGPT研修でお伝えしているプロンプトテンプレートのことです。

ChatGPTプロンプトテンプレート「Prompt Simple」

#お願い

#目的

#情報

#ルール

#出力

「お願い」「目的」「情報」「ルール」「出力」の5項目からなり、すべての指示文をこのテンプレートで書くことが出来ます。

キックプロンプト

ChatGPTに最初にお願いする指示文のことを「キックプロンプト」と呼んでいます。

キックプロンプトのコツは目的ごとに記事で解説しておりますので、下記のリンクからご確認ください。

チューニングプロンプト

キックプロンプトで得られた回答を修正するために出す指示文のことを「チューニングプロンプト」と呼んでいます。

チューニングプロンプトを書くコツも、各プロンプトの記事で解説しています。