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56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（1）

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著しい状況にあります。人に作業指示をごとするが如くLLM へ日本語で指示をすると、仕事を行い結果を返してくれます。チャットボットの進化について紹介します。

く発表ではありません。しかし、日本勢がざわつGoogleも対応いたのは別の理由にあります。Bard が初めて対応 す る外 国 語として、ス ペ イン 語 で も、ヒン

ステージ中央の大スクリーンへ突然投影され韓国語」の文字。英語で行われていディー語でも、中国語でもなく、日本語と韓国語るアメリカのイベントにもかかわらず、大きくだったという点です。つまり、Google が選んだ投影された漢字は、見ていた日本人をざわつか言語の 1 つが日本語だったところに意味がありせるには十分でした。そしてそれをバックに英ます。OpenAI も、ChatGPT の開発拠点を日本語で語られたのが「我々の “Bard” は英語に続いに作るという発言を 4 月に行うなど、世界的にて、日本語と韓国語に対応しました」。

日本の注目度が一気に上がっているのです。

た「日本語

こ れ は 2023 年 5 月 10 日 に 開 催 さ れ た、

その背景には、日本での生成系 AI の利用が非Google が年に一度行っている開発者イベント常に活発なことがあります。日本から利用する「Google I/O 2023」の一幕です。Google の新ChatGPT のユーザ数は、アメリカ、インドに続しいサービスや技術がこのイベントで毎年発表いて 3 位であり「世界の中でも最も熱意をもっされており、今年は特に「生成系 AI」と呼ばれるて使われている国の 1 つ」と OpenAI の CEO はサービスが発表の中心となりました。

語っています。Microsoft が提供する同様の生生成系 AI の代表的なサービスに、OpenAI が成系 AI サービスである “Bing” でも、日本の 1提供する「ChatGPT」があります。これはチャッ

人当たりの検索数は世界最多であると報告されトボットと呼ばれる種類のサービスであり、利用ています。今後世界的にみても、日本語のチャッ者が入力した文字に対して文章を自動生成し、応トボットの進化が期待できそうです。

答を返してくれます。2022 年10 月にサービス提チャットボットの進化供が開始され、わずか 2カ月後には1億人の利用者を集めるなど、歴史上最も急速に利用者を集

現在、チャットボットはさまざまなところで活めた一般向けサービスとなっています。従来、用されています。企業で消費者からの相談に対AI 事業に力を入れていた Google は危機感を募応する窓口は、最近は電話だけでなくウェブサらせ、ChatGPT 登場からわずか 3カ月後には対イトやスマートフォンのアプリにも設けられて抗サービス「Bard( バード )」を発表しました。

います。画面上に「チャットで質問する」のようなそのわずか 1カ月半後の Google I/O 2023 で発ボタンが用意されており、文字を入力して質問を表されたのが、冒頭の一幕なのです。

行うしくみです。この応答は人が回答してくれるケースもありますが、その多くはチャットボッ

注目される日本

トの自動応答システムによるものです。

ChatGPT はサービス開始当初から日本語対応

このチャットボットは、構築するのに非常に手であったため、Bardの日本語対応はそれほど驚間がかかるシステムです。それは事前に、消費国民生活
2023.625

用語
気になる この者が入力しそうな文章を想定し、その応答文をらば、あふれかえっています。新聞、辞書、放作成しておく必要があるからです。また、消費者送番組、電話の会話、ウェブサイト、メールなの返事によっては、次の応答文を変更しなくてど、人の営みの分だけの文章情報があります。

はなりません。例えば「（オペレータ）
相談内容はこのような対になっていないデータも学習でき購入についてですか ? それとも使い方ですか ?」るようにしたのが「事前学習 (PreTrain)」というという質問に対して「（消費者）使い方です」と回技術です。GPT の「P」がこの事前学習の意味で答がある場合は、その先の会話は、「製品の使いす。この技術により、世の中の文章に含まれる方」を続ける必要があります。このようにストー

膨大な知識を片っ端から学習し、モデルに含めリーを準備し、会話の分岐の数だけの応答をすることができるようになりました。知識には、べて作成しておく方法を「ルールベースのチャッ

学習に使った各国言語の文法をはじめ、辞典かトボット」と呼び、現在最も普及しているしくら得られる知識、そしてニュースや SNS の言葉みです。しかし、この方法ではチャットボットから得られる近年の常識のようなものまで含みを設置するために手間がかかり過ぎます。

ます。このように、世の中にある一般的な知識そこで生み出されたのが「AI( 機械学習 ) 型のを備えた “ 脳みそ ” を事前学習モデルとして作チャットボット」
です。
この方式だと事前にルーり出すことに成功したのです。

ルを作る必要がありません。その代わり、これま

でも、この “ 脳みそ ” だけでは動きません。人でお客様と行われた会話を文字にして「質問」と間も知識を持っているだけでは活かせないのと「回答」の文章セットを大量に集めます。それを同じように、事前学習モデルも動き方を指示し機械学習という手段を用いて、人間の脳に相当ないと動作できないのです。例えば、「質問に対する「モデル」を作り上げます。このモデルに文して回答を行いなさい」と指示してチャットボッ

章を入力させると、学習したものの中からもっトのような振る舞いを実現させます。この学習ともらしい「回答」を再構成し、応答文を生成しを「ファインチューニング」と呼びます。ルールてくれます。人間が手動でルールを作るのではを教える必要があるので、対になった学習デーなく、多くの事例を集めて、AI にルールと応答タが必要となりますが、事前学習に比べると、を自動的に生成させる手法です。しかし、このはるかに少ない量で教えることができます。
「事方法にも限界があります。学習させるためには前学習モデル」と「ファインチューニング」によ「質問」と「回答」のセットが大量に必要です。こり 作 り 出 さ れ る も の が、大 規 模 言 語 モ デ ルのようなデータを集めれば集めただけ、応答の(LLM:Large Language Model) です。

い

精度が向上するのですが、このような「対になっOpenAI の ChatGPT と Microsoft の Bing でているデータ」は人手を介して作られるものなは、GPT というLLM を使ってサービスが構築さので、大量収集は困難です。例えば、メーカーれています。冒頭で紹介した Google の Bard はが販売している商品について、消費者対応窓口

Google が作った PaLM 2 という LLM が使われで行われる「( 対になった ) 会話だけ」
では、きっています。このLLMの技術を使ったチャットボッと北極の温暖化の話題はほとんど出てこないでトが最新の「AI(LLM)型のチャットボット」となしょう。このような雑談が含まれるようになるまります。今後、各社から自社 LLM の特徴を活かで会話を集めるのは、ほぼ不可能だといえます。

したチャットボットサービスが提供されるようになるでしょう。

事前学習モデル（次回、チャットボット（2）プロンプトに続く）

一方、世の中には「対になっていない」
文章な
国民生活
2023.626