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3秒でわかる
OpenAIが公開している対話型のAIサービス。文章の要約からコードの下書きまで、自然文の指示だけで頼めるのが特徴です。
30秒図解
もう少し詳しく
どういうものか
ChatGPT は、大規模言語モデルを対話の形で使えるようにしたサービスです。裏側のモデルは、大量の文章から次に来る語のもっともらしさを学習しています。利用者が入力した文の続きとして自然な語を1語ずつ選び続けた結果が、回答として表示されます。検索エンジンのように索引を引いているのではなく、その場で文を組み立てている点が本質的な違いです。
なぜ必要か
要約、翻訳、言い換え、コードの下書き、エラーメッセージの読み解きといった作業は、これまで人が時間を掛けていました。自然文で頼めるため専用のツールを覚える必要がなく、書きかけの文章を貼って相談するだけで進みます。仕様の叩き台づくりや、知らない分野の用語をほぐす用途で特に効きます。ゼロから書き出す負荷が下がるぶん、人は内容の妥当性を見る側にまわれます。
具体例
指示は、役割と条件と出力形式を分けて書くと精度が上がります。
あなたは経験10年のPythonエンジニアです。
下のコードを<a href="/glossary/review" class="text-primary font-medium underline underline-offset-2 hover:text-primary-dark">レビュー</a>してください。
条件
- 変更点は3つまで
- 理由を1行ずつ添える
- 修正後の全文も出す
対象コード
def calc(a,b):
return a/bAPIから使う場合も、同じ内容をプログラムから送るだけです。
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
res = client.responses.create(model="gpt-4o-mini", input="要約して\n" + text)
print(res.output_text)つまずきやすいところ
もっとも危険なのは、事実であるかのように誤った内容を書く点です。存在しない関数名やライブラリを堂々と提示することがあり、これはハルシネーションと呼ばれます。コードは必ず実行して確かめ、事実は一次情報で裏を取ります。もうひとつ、機密情報や個人情報をそのまま貼らないことです。学習や保存の扱いはプランと設定で変わるため、社内規程を先に確認します。同じ問いに毎回まったく同じ答えが返るとも限りません。手順書や採点のように再現性が要る用途では、出力の形式を指定したうえで、内容を機械側で検証する組み方にします。
似た用語との違い
| 語 | 指すもの |
|---|---|
| ChatGPT | 対話の形で提供されているサービス |
| GPT | その裏で動いているモデルの系列 |
| 生成AI | 文章や画像を作り出すAI全般の呼び名 |
覚え方
検索ではなく作文だと捉えると、得意なことと危ないところが同時に説明できます。文の形は整うのに事実は保証されない、というずれがここから来ます。
