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最近、ニュースでも度々取り上げられ、話題となっている文章生成プログラムの「ChatGPT」。国会答弁でChatGPTを活用するか？子どもたちの勉強や課題にChatGPTを利用されてしまったら？などの話題も、記憶に新しいかと思います。ChatGPTの普及に伴い、ビジネスに活用する企業も増えてきているようです。
一方、ChatGPTが公開される前から活躍してきたコミュニケーションプログラムに「AIチャットボット」というものがあります。
ChatGPTとAIチャットボットは共にチャット形式の会話型ツールですが、具体的にどのような違いがあるのでしょうか。本記事では、ChatGPTとAIチャットボットとの違い、それぞれの強み・弱み、業務に導入する際のポイントなどを解説していきます。
ChatGPTとは
ChatGPTとは、大規模言語モデルの一種であり、自然な会話が楽しめる文章生成AIです。2022年11月にアメリカのOpenAI社が公開し、2か月ほどで1億人のユーザー数に達したことでも話題になりました。その後もユーザーを増やし続け、その勢いは留まることを知りません。
その最大の特徴は、人間と会話しているような自然言語処理能力に優れていることです。知りたいことなどをテキスト入力すると、ChatGPTがチャット形式で答えてくれます。膨大なデータをもとに言語ルールやパターン、文脈を学習し、自然な回答を生成しているのです。
プログラムのコード生成や文章の要約などもでき、その精度の高さから、ビジネスの場においても注目を集めています。
ChatGPTの強み
ChatGPTの強みはなんといっても、人間が答えているかのような自然な言語能力と応対スピード、処理範囲の広さです。
ChatGPTは、広範囲にわたる情報を学習し、質問に対して正確かつ詳細な回答の提供ができます。また、質問の文脈を理解し応答するため、会話の流れを途切れさせることなく精度の高い情報を返せるのも強みです。先述した文章の要約やプログラムコードの生成のほか、翻訳なども得意としています。
また、迅速な応対も強みの1つといえるでしょう。
リアルタイムで対話しながら、スピーディーに返答できます。人間と会話しているようなスタイルでのコミュニケーションも得意です。
特筆すべきなのは、持続的な学習能力と進化です。ChatGPTは新しい情報や最新のトレンドにも適応し、知識の更新をおこないます。常に成長していけるポテンシャルをも秘めているのです。
ChatGPTと一般的な機械学習モデルの違い
ChatGPTの場合、文脈を理解して応答する能力に優れています。投げられた質問に答えるだけでなく、文脈とデータに基づいた追加情報を提供することも可能です。それらを、人間と会話しているかのような自然なコミュニケーションでやり取りできます。
一方、一般的な機械学習モデルは、応答の範囲がある程度限られています。特定の入力のみに基づいて独立した予測・分類をおこなうため、「この質問にはこの回答」というように、単一的になりがちです。
ChatGPTと一般的な機械学習モデルとでは、主に以下の3点において違いが見られます。
- 学習方法
- タスクの汎用性
- 結果の出力
それぞれの観点から違いを明らかにしていきましょう。
学習方法が違う
ChatGPTでは、事前に大量のテキストデータを学習させ、モデルの構築をおこないます。その際、次の単語を予測できるよう訓練させることで、言語の統計的な構造も学びます。
また、新しい情報を追加して学習したり、日々のデータ流入やフィードバックに基づいて更新していくことも可能なので、今後もどんどん進化していくことが期待できるでしょう。
一方、一般的な機械学習モデルは、入力データとそれに対応する出力データのペアで学習し、決められたルールに従った回答をおこないます。いわば、一つひとつのデータに付随した回答を示す「ラベルデータ」です。
この入力データ・出力データのセットが大規模かつ多様であるほど、正しい出力を生成する能力が上がります。ただし、一度学習した後は、ChatGPTのように常に情報が更新されていく…という進化は見られません。新しい情報への適応性は限られてしまいます。
実行できるタスクの特徴
文脈や言語パターンまでをも理解するChatGPTは、質疑応答から文章の要約、翻訳、ブレインストーミングなど、1つのモデルでさまざまなタスクを実行できます。表の作成や関数作成などもできるため、事務作業でも活躍することでしょう。プログラムの自動生成はもちろん、エラー箇所の指摘までおこなってくれるため、IT分野での活用も十分に期待できます。
一方、一般的な機械学習モデルは、画像認識や音声認識、需要予測など、1つのモデルで特定のタスク1つに特化しているのが特徴です。1つのモデルで複数のタスクをカバーすることはできません。モデルとタスクとがそれぞれ紐づいているようなイメージです。
結果の出力方法が違う
ChatGPTと一般的な機械学習モデルにおいては、質問の入力データに対して回答の出力データが出される点は一緒です。しかし、その出力方法が異なるため、回答の質などにも違いが出ます。
ChatGPTは、対話の流れから、入力データの文脈を理解・処理し、自然な言語を用いて文章を生成します。そのため、精度の高いリアルなやり取りが可能です。投げかけた言葉に対する応答だけでなく、+αの情報を提供してくれることもあります。
一方、一般的な機械学習モデルは、規定にのっとったタスク処理をおこない、入力データに紐づいた出力データを直接的に生成します。1つの質問に対する回答は一定で、新しい価値や情報の追加はされません。
ChatGPTとAIチャットボットの違い
同じチャット型会話システムである「ChatGPT」と「AIチャットボット」は、度々比較の対象となります。では、具体的にどのような点が違うのでしょうか？
膨大なデータから学習し自然な会話が楽しめるChatGPTに対して、AIチャットボットは投げられた質問に対して最も正解である可能性が高い回答を出す、という特徴があります。それぞれの強み・弱みを詳しく見ていきましょう。
それぞれの強み
まずは、ChatGPTとAIチャットボットの強みをご紹介します。
ChatGPTの強みは、主に以下のとおりです。
- 質問に対する回答内容をさらに深堀するなど、ユーザーの要望に対し臨機応変な応対ができる
- 対人間のような自然な会話ができる
- 対話の文脈を踏まえた回答の生成ができる
- 多言語に対応している
ChatGPTは自然言語処理能力に大変長けています。柔軟な言語のやり取りが叶うことが、何よりの強みといえるでしょう。また、文章要約や校正、プログラム生成、表の作成など幅広いタスクに対応できます。
対するAIチャットボットの強みは、以下のとおりです。
- 「質問」と「答え」をセットで学習するため、質問を正しく認識できれば正しい回答を出せる
- シナリオ型、有人チャットとの連携などユーザーの疑問解説に特化している
そのほか、DB連携や一問一答型の対話を得意としています。
それぞれの弱み
それぞれ、強みだけでなくウィークポイントとなる部分もあります。
ChatGPTの弱みは、以下のとおりです。
- 回答の正確性が担保されていない
- 学習していない質問をされた場合、もっともらしい不確定な回答を返してしまう可能性がある
未学習な内容に対する正確性はもちろん、たとえば学習した膨大なデータの中に事実と異なる内容や不確定な内容が紛れていた場合、その内容を回答として出力してしまう可能性も否定できません。事実に反する内容をさも事実かのように回答してしまうこともある点は、現在のChatGPTにおける最大の課題といえます。
一方、AIチャットボットの弱みは、以下のとおりです。
- 学習していない内容については回答できない
- ChatGPTのような自然な対話は難しい
AIチャットボットは対話能力が限定的であり、柔軟な対応は苦手としています。対応タスクは幅広く柔軟な対応もできるものの正答率に若干の不安を抱えるのがChatGPT、限られた範囲内で高い正答率を誇るのがAIチャットボットです。
ChatGPTを使う際の注意点
ChatGPTは、従来の機械学習モデルにはない柔軟性を備えた革新的なツールですが、使用する際には気をつけるべき点がいくつかあります。
- 情報の正確性は担保できない
- 最新情報は搭載されていない
- 特定の業務向けに学習が必要
- プロンプトの扱いにコツが必要
以上4つの注意点について、解説していきます。
情報の正確性は担保できない
ChatGPTは、文脈や言語ルールを理解し、自然なテキストを生成することを目的としています。事実への忠実性に重点を置いているわけではありません。そのため、正確さに欠ける場合があります。
先述したとおり、学習したデータの中に誤った情報が含まれていれば、出力データも事実に反する内容となってしまうことがあるのです。その誤ったデータを、さも事実のように生成してしまうため、回答が正確なのかの判断は容易ではありません。
ChatGPTで得た回答を、何の疑いも持たずに活用してしまうのは危険です。ChatGPTは必ずしも正しい回答を生成するわけではない、という認識を常に持つようにしましょう。
最新情報は搭載されていない
ChatGPTの学習データは、基本的に2021年9月までの情報をもとにしています。
そのため、2021年9月以降に公開された情報については、回答できない、もしくは誤った情報を生成してしまう可能性があります。非公開情報についても、学習データがないために、正しく回答できません。
ただし、2023年3月にOpenAI社がベータ版ではあるもののプラグイン機能を公開したため、外部のWebサイトなどからデータを取り込み、最新の情報をもとに回答を生成することも可能となりました。
今後もさらなる機能の更新が期待できるため、最新の情報には常にアンテナを張っておきましょう。
特定の業務向けに学習が必要
繰り返しになりますが、ChatGPTはあくまで「学習したデータ」をもとに文章の生成をおこなっているAIチャットサービスです。学習していない内容については、回答できなかったり、誤った情報を回答してしまったり、ということが起こり得ます。
たとえば、特定のサービスについてのFAQなどを生成したい場合、そのサービスに関するデータを事前に学習させなければなりません。
ChatGPTをビジネスに活用させる際には、事前に手間がかかってしまうこともある点は心得ておきましょう。
プロンプトの扱いにコツが必要
ChatGPTにおいて正確な回答を得たいのなら、プロンプトの使い方が重要です。プロンプトとは、ChatGPTに指示する命令文を指します。
「日本の首都は？」「文章をわかりやすく要約して」など、知りたい・質問したい内容や、してもらいたいことを書いたものが「プロンプト」です。
ChatGPTにおいては、プロンプトである程度回答の方向性を示してあげなければ、適切かつ正確な回答とならない場合があります。非公開情報に基づいた回答を生成させたい場合も、そのデータをプロンプトで与えなければなりません。
いずれにしても、業務に活かす場合には、出力データを人間がチェックした上で公開する仕組みを構築する必要があるでしょう。
ChatGPTとAIチャットボットどちらを選べばいいの？
ここまで、ChatGPTとAIチャットボットの違いやそれぞれの強み・弱み、ChatGPTを使用する際の注意点などを解説してきましたが、結局のところどちらを選ぶのが賢明といえるのでしょうか。
それぞれに異なった強み・弱みがあるように、向き・不向きもあります。ChatGPT、AIチャットボット各々の長所を活かせるような業務活用がおすすめです。
具体的にどのような業務に向いているのか、1つずつ見ていきましょう。
ChatGPTを選ぶポイント
先述したように、ChatGPTは、正確性の担保においては懐疑的な部分があります。リアルタイムで正確な回答を必要とする業務などにはあまり向いていません。
たとえば、問い合わせ業務をChatGPTに依存してしまった場合、誤った回答をもっともらしく生成してしまう可能性があります。お客様からのクレームや企業の信頼失墜にもつながりかねません。人間の手によるファクトチェックが必要です。
一方、補助的な使い方をする分には、業務効率化において抜群の効力を発揮します。FAQのドラフト作成やログの要約などはChatGPTの得意とするところなので、業務改善に一役買ってくれることでしょう。
人間を介在させ事実確認などのプロセスを取り入れれば、ChatGPTの業務活用は大変有益です。事前に学習させられる内容や、繰り返しの処理などは、ChatGPTを上手に活用しましょう。
AIチャットボットを選ぶポイント
ChatGPTとは反対に、AIチャットボットは、特定の質問に対して高い正答率を誇ります。文脈を読む力や自然な対話はChatGPTに劣るものの、常に決められた正しい回答を返すため、安心感は高いといえるでしょう。
ChatGPTは、現時点ではエンドユーザー向けサービスには不安要素が大きいです。その点既存のAIチャットボットなら、サービス品質の維持・向上が期待できます。サービスに関する問い合わせなど顧客接点型の業務も、AIチャットボットがおすすめです。
カスタマーサポートや社内問い合わせの自動化を考えているのなら、国内シェアNo.1のAIチャットボット「PKSHA Chatbot」もぜひご検討ください。
両者の違いを理解して業務効率化に活かそう
高いレベルの自然言語処理能力を誇り、業務効率化への期待も大きいChatGPTは、現在国内においても常に注目の的です。膨大な学習データから文脈や言語ルール・パターンまでをも理解し、リアルな対話が可能となるため、あらゆるシーンで活躍しています。
しかし、正確性に関しては現段階で不安要素が残る部分もあり、ChatGPTに依存しきった活用は望ましくありません。既存のAIチャットボットは、対話能力が限定的ではあるものの、ユーザーの疑問解決に対する正確性には安心感が持てます。
慢性的な人手不足が叫ばれる昨今、一部業務の自動化は企業にとって1つの希望です。双方のメリット・デメリットを理解した上で賢く使い分け、業務効率化を図りましょう。
