GPT-3を使ってチャットボットは作れる。メリット・デメリットも紹介

2020年7月に登場し、世界を大震撼させた生成AI「Chat GPT」。いまやChat GPTを利用したサービスは身近にあふれているといえるでしょう。Chat GPTにはGPT-3と呼ばれる言語処理モデルが使われています。

これを利用すれば、誰もがチャットボットを作成することが可能です。今回はGPT-3についてメリット・デメリットなどを解説した上で、GPT-3を利用したチャットボットの作り方を紹介します。

▼もしAIを使った開発を検討している場合は、Automagica Labで無料の開発相談をしてみませんか？

GPT-3とは

GPT-3（Generative Pre-trained Transformer-3）とは、アメリカにある人工知能開発企業「OpenAI」が発表した、自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）モデルの1つです。

自然言語処理とは人工知能と言語学の一分野として使われている語です。人が日常的に使っている「言葉（自然言語）」を使って、判断や創造といった人がするような知的行動をコンピューター上で行うことを目的としています。

GPT-3は、ディープラーニング（深層学習）技術によって、インターネット上にあるテキストデータを、大量に学習した自然言語処理モデルです。この言語知識によって、人の問いかけに対して、従来では考えられなかったほどの自然な応答を実現しました。

GPT-3のメリットとデメリット

GPT-3の利用にはどのような利点や問題点があるのでしょうか。ここではGPT-3を利用におけるメリットとデメリットを、それぞれいくつか紹介します。

メリット

GPT-3はさまざまな自然言語処理タスクに対して適用可能でした。その「高い柔軟性」はサービスへの組み込みやアプリケーション開発に大変適していたと言えます。その活躍の場は広く、質問応答や文章作成にとどまりません。

2024年の時点でも、さまざまな企業がGPT-3を用いたサービスの導入やアプリケーションおよびコンテンツの開発に取り組んでいます。また、AIを活用するには大量の学習データが必要です。学習データを集め精査するには、多大な費用と労力がかかります。

しかし、GPT-3はすでにインターネット上で十分に学習していたので、導入後すぐに多彩なトピックや文体に対応することができました。GPT-3の活用を検討する企業が「学習データを用意しなくともよい」ことは、大きなメリットになったといえるでしょう。

くわえて、GPT-3に用いられているパラメータは膨大です。その数は1,750億とされています。このパラメータを用いることで、GPT-3はこれまでのAIよりも「複雑なパターンや文脈に対応」できました。

デメリット

非常に優れたメリットを世界中に提示したGPT-3ですが、すべてが完璧なわけではありませんでした。GPT-3はテキストの生成が可能であったものの、そこに深い理解や論理的推論が伴っているわけではありませんでした。

ときには文脈と合わない応答をしてしまうことがあります。GPT-3には「理解力の限界」があったといえます。したがって、専門的なコンテキストや複雑な問題に対応する際には、そのままでは有効な利用が困難でした。

そのため、専門的な使い方を想定する場合には、ユーザー側は使い方に合わせてGPT-3の再トレーニングをする必要がありました。

また、GPT-3は「偏った情報や誤情報を排出するリスク」を持っています。AIは深層学習した情報に偏りがある場合、排出される答えにも偏りが現れます。世界中からテキストデータを集め、なるべく偏りがなくなるように情報を精査したGPT-3でしたが、それでも偏見や誤情報を0にはできませんでした。

くわえて、個人情報を誤って排出するといった「情報の安全性に対する懸念」もあります。これらの問題に対処するためには、GPT-3を導入した場合、適切な監視体制の構築と制御方法の確立が必要です。ですが、そのコストは決して低いものではありません。

GPT-3を使ったチャットボットの作り方

GPT-3を実際に利用するにはどのようにすればよいのでしょうか。以下では、「チャットボット」の作り方について説明します。チャットボットとは、AIを用いて人が対話するかのように自動応答するアプリケーションのことです。多くの企業がGPT-3を使ったチャットボットを活用しています。

APIを使える環境を用意

最初に「OpenAI API」にアクセスするために、OpenAIのウェブサイトからAPIアクセスを申請してください。申請後、発行されたAPIトークンを使い、GPT-3を利用するための認証作業を行います。

基本的にOpenAI APIはクラウドベースのサービスなので、APIへのアクセスにはインターネット接続が必要です。なお、チャットボットを自前のウェブサイトに統合する場合、ウェブサーバーが必要です。あらかじめGPT-3の利用を許諾しているレンタルサーバーを借りるか、自社でサーバー環境を整えなければなりません。

API環境を整える際には、それを用いるプログラム環境も整えておきましょう。GPT-3を用いたチャットボット作成では、Python・JavaScript・Java・Rubyが用いられるのが一般的です。

使用するプログラムのプラットフォームとともに、必要なライブラリをインストールしてください。例えば、Pythonを用いるなら、チャットボット作成用のライブラリ「ChatterBot」、簡単にウェブアプリケーションが作れる「Flask」、HTTPリクエストを行うためのライブラリ「Requests」などがよく使われています。

チャットボットで回収した回答をChatGPTに投げる

チャットボットで回収したユーザーの回答をChatGPTに投げるには、次の手順を踏んでください。

まずデータの整形です。チャットボットが収集したユーザーの回答を、適切な形式に整形してください。次に、OpenAI APIを呼び出します。APIを呼び出すためには、適切なエンドポイント（情報交換用の物理的デバイス）にHTTPリクエストを送信する必要があります。

HTTPリクエストに投稿したいテキストデータを含めAPIリクエストを構築し、OpenAI APIのエンドポイントに送信してください。なお、APIトークンなどの認証情報はヘッダーに含めるとよいでしょう。

受信したAPIリクエストに含まれたテキストデータに基づいて、GPT-3が応答を生成します。その後、OpenAI APIから返された応答をチャットボットが受信。答えを表示します。

このやり取りを繰り返すことで、ユーザーの質問に対してチャットボットが適切な応対を取るようになります。

GPT-3を使ったチャットボットの注意点

GPT-3を使ってチャットボットを開発する際には、いくつかの注意点があります。以下において、重要な2つの注意点を解説します。

GPT-3よりも良いバージョンがある

技術は常に進化しています。2024年の時点では、GPT-3よりも性能が向上した新しいモデルがGPT-4（2023年3月リリース）が登場しています。新しいモデルは、より正確で適切な応答を生成することが可能です。長期的なコンテキストの理解力にすぐれ、より人間らしい対話の提供ができるようになりました。

そのため、GPT-3のままでチャットボットを開発すると、すぐに陳腐化してしまうおそれがあります。GPT-3を使い続ける場合には、その限界や欠点をよく理解した上で使用するようにしてください。また、GPT-3のままのチャットボットで適切な対応が難しくなった場合は、新しいモデルを検討するようにしましょう。