気になる消費生活相談の周辺用語を取り上げ、やさしく解説します。

この用語
第57回

嶋 是一

Shima Yoshikazu

NPO 法人 日本 Android の会 理事長
MCPC 人材育成委員会 モバイルシステム技術検定プロジェクト 副主査
モバイル技術の普及促進活動として、KDDI テクノロジー CTO の任とともに、執筆、コンソー
シアム、コミュニティー、大学非常勤講師などの活動に取り組む。趣味はストリートピアノ

チャットボット（2）
プロンプト

ChatGPT を代表とする大規模言語モデル (LLM)を活用したチャットボットは、進化が著しい状況です。
「プロンプト」
を与えると、その指示に沿った動作を行う振る舞いが、日本の未来に有利に働く可能性があることについて紹介します。

応答文を生み出すことはできませんし、ファイはじめにンチューニングで教えた挙動以外の動作を行う利用者が入力した文字に対して文章を自動生ことは、基本的にありません。そのためLLMは、成し、応答を返してくれるサービスをチャット決められた内容だけに応答するルールベースのボットサービスと呼びます。最近は、生成 AI のチャットボット（前回、「チャットボット（1）」参技術の 1つである大規模言語モデル（LLM）を活照）の機能を拡張する程度しか役に立たない、と用したチャットボットが利用されています。そ考えられていました。ところが、ここ数年でこの代表的なサービスが「ChatGPT」です。の状況が変わりました。

LLM は、世の中にあるさまざまな言葉を学習

元々 LLMは学習に含まれていない情報を入力して作り上げられる情報の塊（モデル）です。こすると、あり得ない情報を勝手に生成してしまの LLM に言葉を入力すると、学習している内容

う問題（ハルシエーションといいます）がありまから最も確からしい「次に続く言葉」が選び出さした。これを軽減する（知らないことを少なくすれます。ここで選ばれた言葉に続く言葉も、繰る）
ため、できるだけたくさんの情報を集めて、り返し選択し続けることで文章が生成され、こLLMに学習させる取組が継続されています。

れが返事として作成されます。

そしてある時、学習するデータの量とそれを学このLLMを作り出すには、「事前学習」と「ファ習させるために使う計算量がある一定値を超えインチューニング」の 2 つの学習が必要です。事た所で「創発現象（Emergent Phenomena）」と呼前学習は、世の中のよろず事を片っ端から覚えばれる挙動が見られるようになったのです。て記憶脳を作るための学習です。一方、ファイン

この現象は、LLM が本来知らないはずの動作チューニングは、応答に含める情報の選び方や（ファインチューニングで学習させていない動応答時の振る舞い方など、主に「動作を習得」
す作）なのに、新しい動作を指示する言葉を入力するための学習です。この 2 つの学習によって蓄ると、あたかもその指示に従って処理したかのえた知識を使い、「入力に対して自動応答する」ような振る舞いを行うというものです。
まるで、という振る舞いを指示して、LLM をチャット指示された内容を今、理解し、その指示に従っボットとして動作させることができます。

たかのようです。まさに LLM 自身が「理解する振る舞い」を得たような挙動を示し始めたので創発現象の活用す。現在 ChatGPT などで話題になっているのLLM はあくまでも、学習した内容に従って、は、この創発現象の応用により「人間の自由な指次に選ばれる文字を推測して並べているに過ぎ示で、（本来学習していないはずの）作業を完遂ません。事前学習で学習していない知識によるさせる」ところにあります。

国民生活2023.724

用語
気になる このプトは、「自然言語基盤上で動作を作り出せるアプロンプトプリケーション」と考えられるようになるかもしれません。現状は、プロンプトに対してLLMがLLM へ入力する、動作の指示を含んだ入力文期待どおりに動作できる精度がまだまだ低いたをプロンプトと呼びます。
LLMに対して最初に「次の文を翻訳して」とプめ、アプリケーションとして扱うには実用的ではロンプトを書くだけで、次の行から記載する外ありません。しかし、将来精度が向上するだろう国語を翻訳してくれます。
「要約をして」と書くこと、またプログラム言語ではなく自然言語（人だけで、文章のまとめを提供してくれます。
「ブ間が使う言葉）で動作を定義（プログラム）できるログの記事を作成して」と書くだけで、ブログのことを考えると、広くLLM のアプリケーション原稿を自動生成してくれます（ただし興味を引が普及することも夢物語ではないと感じます。

く文章の生成はとても難しいですが）。

生成系 AIと日本の未来

通常このようなサービスは、ソースコードをプログラム言語（C 言語や Python など）を使っ万能のように思える ChatGPT ですが、精度て書く必要がありました。ところが、LLMでは、はまだまだ十分ではありません。OpenAI 社のプログラムの言語で書く必要がなく、日本語で論文によると、最新 LLM バージョンの GPT-4 を「プロンプト」として指示を書くだけで、さまざ用いても、人間の期待する回答の 6 割ほどしか、まな内容を実行させることができます。まるで応答の生成ができていないと報告されています。

玉手箱のようなサービスとなっています。

3 回に 1 回は期待どおりの動作ではないため、ただ、単純な作業ならばシンプルなプロンプ

ChatGPT が平然とウソをつくような振る舞い

トでも期待どおりに動作しますが、少しでも複に目が行ってしまいます。そのため、OpenAI雑な作業となると、詳細に動作の指示を行わな社は実用に耐え得る精度を獲得するため、改善いと期待どおりに動きません。それらの動作指を継続的に続けています。

示すべてを「プロンプト」に含める必要から、複そうしたなかで、世界から日本の生成系 AI雑なプロンプトとなります。

が注目されていることを、前回紹介しました。
ChatGPT の開発元である OpenAI 社の開発拠

プロンプトはアプリケーションに？

点を日本にも設ける話や、Google の Bard が他国言語を差し置いて日本語に対応するなど、日パーソナルコンピュータでは、Windows など本への注目が集まっています。の OS 上にアプリケーション・ソフトウェア（例
えば、Word や Google Chrome など）
をインス英語に次いで日本語が優先的に改善され続けトールしてさまざまな目的に利用します。
また、るとなれば、世界的にみても、いち早く高精度スマートフォンでは、Android や iOS というOSのチャットボットを自国語で活用できる稀有な上にアプリをインストールして、さまざまな機能国となります。例えば、人手だけに頼ることなを利用します。インターネット上のサービスは、く、24 時間さまざまな所から消費者に対して情AWS（Amazon Web Services）
やGCP（Google報やアドバイスを提供できる国になれるかもし

Cloud Platform）といったクラウド開発基盤上れません。

け うでクラウド・アプリケーションとして開発され、ほかの国々に先んじて、精度が向上した実用提供します。

的な LLM を、国民の多くが活用しやすい環境とOS のような開発基盤上で、動作を作り出すしなること。それは競争力のある日本の未来につくみをアプリケーションと呼ぶならば、プロンながるはずです。

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