超初心者 

趣味の
＆

に

馴染めない「大人」に贈る

ChaGPT
酒井麻里子

理工図書

はじめに
ChatGPT は、難しくも怖くもない
対話形式で高精度な文章を生成できる AI の「ChatGPT」（チャットジーピー
ティー）が登場したのは 2022 年末のこと。サービス開始後わずか 5 日で世界のユーザー数は 100 万人を超え、2 か月後には 1 億人を突破するなど驚異的なスピードで広がっていきました。
ChatGPT は、文章を生成できることから「生成 AI」とよばれています。生成 AI には画像を生成できる「画像生成 AI」もあり、こちらは ChatGPT の登場より数か月早い 2022 年夏頃からブームとなっています。また、ChatGPT
以外にも文章を作ることができる AI が登場しています。そして今、これらの生成 AI が大きな注目を集めているのです。

ChatGPT の提供元である OpenAI が、2022 年
12 月 1 日（日本時間）に twitter に投稿した、
ChatGPT サービス開始の告知。すべてはここから始まったⅰ「生成 AI が世の中を変える！」と大きな盛り上がりをみせる一方で、高性能な AI が人間の仕事を奪うことを危惧する声や、「AI に頼ることで思考力が落ちるのでは？」と心配する声なども聞こえてきます。そして、「すごいことが起きていそうだけれど、いまひとつ自分の生活への影響をイメージできない」という方もいらっしゃると思います。

この本で伝えたいこと
私は IT ライターとして、新しい技術やそれをとりまく世の中の動き、使いこなし方などに関する取材・執筆を行っています。研究者やエンジニアといった立場ではなく、業界を少し俯瞰するような立ち位置にいるからこそ、どんな人も、その人なりの形で新しい技術の恩恵を受けて幸せな関わり方をしてほしいと願っています。
「仕事で使う予定はないから、とりあえず覚えなくていいかな」「創造的な仕事を AI にやらせて大丈夫なの？」「なんとなく怖い」「テレビで取り上げられていたので気になっている」「便利なら使ってみたい」
ChatGPT などの生成 AI に対して抱く感情は、人それぞれだと思います。
本書は、「ChatGPT をガンガン使いこなす予定はない」「でも、少しだけ気になっている」という方が、ChatGPT の基本を理解し、趣味や生活、あるいは
ちょっとした仕事で ChatGPT を役立てられるようになることをめざすものです。使い方のノウハウだけでなく、AI の基礎知識や ChatGPT の技術的なしくみ、生成 AI をとりまく世の中の動きや課題、文章以外の生成 AI なども幅広く知ることができ、読み物として楽しみながら ChatGPT についてのひととおりの基礎知識が得られるようになっています。
また、IT に詳しくない人でも理解しやすいように、専門用語やカタカナ言葉の使用をできるだけ減らし、どうしても使う必要がある場合には説明を

ⅱ

加えるようにしています。それでも抵抗を感じるという方は、具体的な活用方法を紹介している 2 章と 3 章から読み始めてみることをおすすめします。
ChatGPT でどんなことができるのかがわかり、他の章も読み進めやすくなるはずです。
「新しい技術は若者が使うもの」というイメージを抱いている方もいらっ
しゃるかもしれませんが、ChatGPT とのやりとりは、人間同士のコミュニケー
ションに通じるものがあります。そういった意味で、人と人とのコミュニケー
ションをたくさん経験されている大人世代の方こそ、ChatGPT に的確な「指示」を出し、よりよい活用のしかたができるかもしれません。コツさえつかんでしまえば、難しいことはなく、人間の存在をおびやかすような怖いもの
でもありません。「最近の技術にはもうついていけない」と感じている世代の方にも、ぜひ生成 AI の世界を楽しんでもらえたらと願っています。

ChatGPT から、読者の皆さんへ向けた自己紹介。このように、人間に仕事を依頼するような自然な会話
形式で文章を生成することができる

ⅲ

CONTENTS
はじめに

ChatGPT は、難しくも怖くもない・ ・・・・・

ⅰchapter01   ChatGPT って何？
意外と古い AI の歴史

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 2「ディープラーニング」で AI の性能は大幅に向上・ ・・・・・・・ 4
ChatGPT が「会話」をするしくみ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 5
ChatGPT の始め方・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 7
Google アカウントなどを使った登録方法・ ・・・・・・・・・・・ 11
ChatGPT の基本の使い方・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 13
ChatGPT でできること・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 16■文章を考える／■文章を要約する／■文章の書き換えをする■アイデアを練る／■翻訳をする／■プログラム作成に使う
有料プラン「ChatGPT Plus」のメリット・ ・・・・・・・・・・・ 18
ChatGPT と Web 検索の違い・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 21
検索結果を反映できる機能の実力は？・・・・・・・・・・・・・・・ 22
調べものの「入り口」として使うのがおすすめ・・・・・・・・・ 24「Bing chat」や「Bard」は何が違うのか・ ・・・・・・・・・・・・ 25■ Bing chat ／■ Bard
派生サービスは目的特化・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 27
column：スマホアプリから ChatGPT を使う・ ・・・・・・・・・ 29

chapter02

ChatGPT を使ってみる

ChatGPT で川柳を作る・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 32
AI に「あめんぼ あかいな…」の・                  “ざ行バージョン” は作れるか？・ ・・・・・・・・・・ 36■サンプルを渡してみる／■ルールをきっちり指定する／■使える品詞を指定する／■全体に意味をもたせる／■不自然な部分を修正指示する「AI が理解できなかったもの」の正体はなにか・ ・・・・・・・・ 47
ⅳ

「丸投げ」ではなく「協業」で使う・・・・・・・・・・・・・・・・・ 50
冷蔵庫の食材で作れるものを考えてもらう・・・・・・・・・・・・ 52
・■食材や条件を伝える／■「お弁当」と指示すれば昼食向きのレシピに／■追加質問で自分に合ったレシピに変える「なにをしたいか」を明確に。
ときには結果を疑うことも大切・ ・・・・・・・・・ 60
Bing Chat を使って AI と読書会をする・ ・・・・・・・・・・・・・ 62■
 解釈の分かれるシーンについて聞いてみる／■「もし○○だったら」を考えてもらう／■別の視点から考えてもらう／■登場人物同士で往復書簡を書いてもらう「考えを深めるツール」として役立つ・ ・・・・・・・・・・・・・・ 69
趣味や生活で使う場合の注意点

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・

column：ChatGPT で「なりきりチャット」を楽しむ

chapter03

・ ・・

70
72

ChatGPT を仕事に使ってみる

ChatGPT でメールの下書きをする・・・・・・・・・・・・・・・・・ 74
長い文章を要約する

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

77

文章のスタイルや文体を書き換える・ ・・・・・・・・・・・・・・・ 80■
 難しい説明を平易な文章に書き換える／■「です・ます調」と「だ・である調」を書き換える／■長い文章を Q&A 形式に書き換える／■長い文
章を会話形式に書き換える／■くだけた文体を堅い文体に書き換えるイベントの企画を考える・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 82
英語のメールを翻訳し、返信文も考える・・・・・・・・・・・・・・ 91
仕事で使う場合の注意点・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 95
1 ．内容が正しいかどうかの検証を必ず行う／ 2．個人情報・機密情報は入力しない／ 3．
「ここで AI を使うのは適切か」を考える／ 4．必要に応じて「入力情報を使わせない」設定をする
column：Windows に生成 AI が標準搭載される・ ・・・・・・

99ⅴ

chapter04

ChatGPT を " もっと " 使いこなす

使いこなしの七箇条は「ナイスなうさぎ」・ ・・・・・・・・・・・ 102「な」：なにをするか決めるのは人間「い」：依存しすぎない「す」：筋道をたてて具体的に指示する「な」：何度も繰り返し質問する「う」：嘘を見抜くのは人間の仕事「さ」：最後は人間が責任をもつ「ぎ」：技術はあくまでも手段
指示文を上手に書くコツ・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 105
1 ．前提条件を明確に伝える／ 2．長い指示文は「見出し」や「箇条書き」
を活用／ 3．必要に応じて「見本」を見せる／ 4．的外れな回答は追加指示で軌道修正／ 5．必要に応じて「出力形式」も指定
本質は「人への指示」と同じ・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 108
ChatGPT の「プラグイン」で機能をプラスする

・・・・・・・ 109

すぐに使えるおすすめプラグイン・ ・・・・・・・・・・・・・・・・ 111■ PlugFinder ／■ Kakaku.com ／■ MixerBox ChatVideo ／■ AskYourPDF ／■ Show Me Diagrams
column：指示文に使われる「#」の記号の意味は？・ ・・・・・ 115

chapter05

生成 AI 普及の可能性と課題

生成 AI の普及で懸念されていること・・・・・・・・・・・・・・・ 118
1
 . 誤情報がそのまま利用される可能性・／ 2. 情報漏えいにつながる可能性／
3. 著作権侵害が起こる可能性／ 4. 教育に悪影響をおよぼす可能性
企業は「自社専用の生成 AI」を導入
各地の自治体でも導入が進む

・ ・・・・・・・・・・・・・ 121

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 124

組織向けのガイドラインも公開

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・ 125

文部科学省の「ガイドライン」はどんな内容？
大学での対応はさまざま

・ ・・・・・・ 126

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 128「AI の文章を見分けるツール」の精度は？

・・・・・・・・・・・ 129

活用 or 禁止、今後はどうなっていく？・・・・・・・・・・・・・・ 132
column：EU では「AI 規制法」の制定に向けた動きも・ ・・・ 133ⅵchapter06

さらに広がる生成 AI の世界

生成 AI をめぐる動き・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 136
業務ツールへの生成 AI 組み込みは当たり前に・・ ・・・・・・・・ 136■ Microsoft 365 ／■ Google WorkSpace ／■ Notion ／■ Note
国産の大規模言語モデル開発の動きも・・・・・・・・・・・・・・・ 141
画像生成 AI も人気のツールに・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 142■ Bing Image Creator ／■ Dream Studio ／■ AI PICASSO■ Adobe Firefly
動画や音声を生成するツールも・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 150■ Runway Gen 2 ／■ MusicGen ／■ Voicebox■ Shap-E
クリエイティブツールへの組み込みも進む・・・・・・・・・・・・ 154■ Canva ／■ Photoshop ／■ Premiere Pro「AI と共同作業」が当たり前の世界に・ ・・・・・・・・・・・・・・ 157
column：AI で実在の人間の「クローン」を作り出す !?・・・・ 159

おわりに ~AI は道具にすぎない ~・・・・・・・・・・・・・・ 161
付録「趣味の ChatGPT ポイント集」・・・・・・・・・・・・・・・・ 165
索引・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 175
参考文献・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 180

 本書は 2023 年 7 月時点の情報をもとに執筆しています。
本書の発行後に、サービス内容や画面構成、料金などが変更される場合もあります。
最新情報については各サービス提供元の公式サイトなどをご確認ください。

ⅶ

chapter01
ChatGPT って何？

意外と古い AI の歴史
ChatGPT は、テキスト（文章）による会話形式で質問と回答のやり取りを重ねながら、必要な情報を得ることができるサービスです。たとえば、お題を与えて川柳を作ることもできますし、冷蔵庫にある食材と自分の好みを伝えて夕食のメニューを考えてもらうこともできます。仕事で使うな
ら、面倒なメールの文面を考えるのを手伝ってもらうことも可能です（具体的な方法は 2 章と 3 章で紹介します）。なぜ、そのような高度なことが可能なのかというと、AI（人工知能）による情報の処理が行われているためです。
ChatGPT に限らず、AI は私たちの日常生活のなかですでに広く使われています。たとえば、iPhone などに搭載されたアシスタントの機能「Siri」
や、翻訳ツールの「Google 翻訳」にも AI が使われていますし、スマホカメラで撮影した写真を AI で判別し、被写体となっている植物の名前を調べたり商品を検索したりできる「Google レンズ」を使ったことがある方もいらっしゃるかもしれません。
ChatGPT の話をする前に、AI がこれまでどのように進化してきたのかを簡単に振り返ってみましょう。AI に対して「新しい技術」という印象を持っている方も多いかもしれませんが、その歴史は意外と古く、人工知能という言葉が世界で最初に使われたのは、1956 年にアメリカのダートマスで開催された研究発表会だといわれています。
その後、1960 年代にかけて最初の AI ブームが起こります。ただし、この当時の AI でできることは、「推論」や「探索」とよばれる一定のルールが定められた問題を解くことに限られていました。つまり、パズルや迷路のようなものであれば解くことができるものの、現実社会で課題となる

2

Chapter01
ChatGPT って何？

ような複雑な問題には対応できなかったのです。このことから、1970 年
代には AI ブームは一旦下火になります。

1956 年1950 年代後半～ 1960 年代

第一次 AI ブーム（推論・探索）1980 年代

2010 年代～

第二次 AI ブーム

第三次 AI ブーム（エキスパートシステム）（ディープラーニング）

図 1-A 「AI」という言葉が世界で最初に使われたのは 70 年近く前の 1956 年にさかのぼる。
その後、現在までに 3 回の AI ブームが起きている

1980 年代に入ると、再度 AI が注目を集めるようになります。これが第二次 AI ブームです。この時期には、膨大な専門知識をインプットし、それをもとに必要な答えを導き出す「エキスパートシステム」の研究が進められました。医療診断をはじめとした実用的な領域での活用が期待されましたが、インプットされる情報の量が膨大になると、それらの情報を適切に維持管理することが困難になるといった課題も見えてきました。
2010 年代になると、現在につながる第三次人工知能ブームが訪れます。
ここで鍵となるのが「機械学習」や、機械学習の一分野である「ディープラーニング」というしくみです。詳しくは後述しますが、これらの技術によってより複雑で高度な判断が可能となり、AI で行えることの範囲が大きく広がりました。

最初に「AI」という言葉が使われたのは 70 年近く前とされる。
3 度のブームを経て現在のレベルまで進化を続けてきた。

3「ディープラーニング」で AI の性能は大幅に向上
世間一般で「AI」とよばれているものは、そのなかで動いているしくみ
やできることによって、いくつかに分類することができます。まず、もっとも広義の AI といえるのが、「あらかじめ学習した情報を元に最適な動きをするプログラム」です。たとえば、障害物を避けて進む掃除ロボットや、入力された質問に対して、
あらかじめ用意された想AI

定問答集を元に答える

機械学習「チャットボット」な どはここに含まれます。先ディープラーニング

述の歴史の流れでいうと、第一次・第二次 AI ブームの時代に登場した技術を使ったものが該当します。

図 1- B「AI」とされるものの一部に「機械学習」があり、その手法のひとつとして「ディープラーニング」がある

そして、より高度な判断を行えるようにしたものが、「機械学習」です。
これは簡単にいうと、「あらかじめ学習した情報を元に、AI 自らが判断や学習を行える」技術になります。これにより、未知のデータに対しても、すでに学んでいる情報をもとに、AI 自身が「おそらくこうだろう」という判断を行うことができるのです。
さらに、機械学習の手法のひとつである「ディープラーニング」の登場が、機械学習の精度を飛躍的に向上させました。ディープラーニングでは、人間の脳に似せたしくみで情報処理を行っており、言葉や画像が持っている特徴を AI 自身で見つけることによって、従来の機械学習より複雑な判断を行うことができるようになっています。

4

Chapter01
ChatGPT って何？

人 間の脳に似せたしくみで情報処理を行う「ディープラーニング」の登場で、AI の性能は大きく向上。複雑な判断を行えるようになった。

ChatGPT が「会話」をするしくみ
ChatGPT を実際に使ってみると、入力された文章をまるで人間のように理解して、それに対して答えを返しているように感じます。しかし実際は、人間と同じように言葉を理解できているわけではなく、AI が人間の書いたテキストから学習することで、人間の会話に近いふるまいを再現しているに過ぎないのです。

GPT モデル

ChatGPT の 回 答 の 元 に なるのは、「GPT モデル」という大規模言語モデルです。これは、インターネット上に存

高精度な回答を出力するための学習

教師あり
学習

報酬モデル
の学習

強化学習

在するさまざまなテキスト
を学習、文章の単語や文節の図 1- C 元となる GPT モデルに対して、より適切な回答を出力するための学習を行っている

関連性を数値化して文脈を理解することで、「次に来る単語」を予測できるようにしたものです。このしくみは「トランスフォーマー」とよばれ、かなめ

ChatGPT をはじめとした言語を扱う AI の性能を大きく向上させる要 となったディープラーニングの技術です。これによって質問に対する回答としてふさわしいテキストを予測できるようになります。
ただし、この時点では会話形式のやりとりには最適化されておらず、適切ではない回答も含まれている可能性があります。そこで ChatGPT では、より高精度な回答を出力するための学習を行っています。まず、用意された適切な質問と回答の組み合わせを学習する「教師あり学習」を行い5ます。その後、ChatGPT が出力する回答がどの程度適切なものであるかを人がフィードバックする「報酬モデルの学習」とよばれる過程を経て、ChatGPT 自身が自分の回答がどの程度適切かを自分で評価する「強化学習」によって、自然で適切な回答を出力できるようになるのです。

 C hatGPT は、適切な質問と回答を学習する「教師あり学習」、回答を人がフィードバックする「報酬モデルの学習」、回答が適切かどうかを自己評価する「強化学習」などによって高精度な回答を実現している。

6

Chapter01
ChatGPT って何？

ChatGPT の始め方ではいよいよ、実際に ChatGPT を使ってみましょう。ChatGPT には、アカウントを作成するだけで使える無料プランと月額 20 ドルの有料プラン「ChatGPT Plus」の 2 種類が用意されています。基本的な機能は無料プランで利用可能なので、まずは無料プランを使ってみることをおすすめします。
ChatGPT の登録画面は英語なのでハードルが高そうに感じるかもしれませんが、実際に ChatGPT を使うときには、英語の画面を操作しなければならない場面はほとんどありません。以下に手順をひとつずつ説明しま
すので、「面倒なのは登録時だけ」と考えて進めていただければと思います。

図 1-D ChatGPT の提供元、Open AI の公式サイトには、ChatGPT の技術的なしくみなどの説明も掲載されている7＜メールアドレスで登録する方法＞
図 1-E-1

ChatGPT の 公

式 サ イ ト（https://openai.com/chatgpt） に ア
ク セ ス し、 右 上 の「Signup」をクリックする

図 1-E-2 メ ー ル ア ド レ ス
を使って登録を行う場合、「Email address」の欄に
メールアドレスを入力して「Continue」ボタンをクリック

図 1-E-3 表示される「Password」欄に、ChatGPT で使用するパスワード決
め て 入 力 し た ら、 再 度「Continue」 ボ タ ン を ク
リック

8Chapter01
ChatGPT って何？

図 1-E-4 入 力 し た ア ド レ
ス宛てに確認メールが届
くので、メール内の「Verify
email address」ボタンをクリック

図 1-E-5 開いた画面で氏名と生年月日を入力して、「Continue」ボタンをクリッ
ク。 生 年 月 日 は、1950
年 1 月 20 日 生 ま れ な ら「01/20/1950」のように入力

図 1-E-6 携帯電話番号（固定電話は不可）を「+81」の後ろに入力して「Sendcode」をクリックする。

9

図 1-E-7 不 正 対 策 の た めのクイズを解く必要がある。 解 答 す る に は「 ク イズを開始する」をクリッ
ク

図 1-E-8 ここでは、左の画像上に示された数字とイラストの組み合わせに従い、右側の迷路でその数字とイラストが交差する位置に車を移動させている。
「送信」
をクリックすると解答できる
図 1-E-9 クイズに正解すると、6 桁のコードを入力する画面が現れる。スマホのメッセージアプリに送られてきたコードを確認して入力

10

趣味の Chat GPT ポイント集
各章の本文中に掲載した「ポイント」をまとめました。
復習・振り返りにご活用ください。

Chapter01 のポイント
意外と古い AI の歴史⇒最初に「AI」という言葉が使われたのは 70 年近く前とされる。
3 度のブームを経て現在のレベルまで進化を続けてきた。

「ディープラーニング」で AI の性能は大幅に向上⇒人 間の脳に似せたしくみで情報処理を行う「ディープラーニング」の登場で、AI の性能は大きく向上。複雑な判断を行えるようになった。

ChatGPT が「会話」をするしくみ⇒ ChatGPT は、適切な質問と回答を学習する「教師あり学習」、
回答を人がフィードバックする「報酬モデルの学習」、回答
が適切かどうかを自己評価する「強化学習」などによって高精度な回答を実現している。

165

ChatGPT と Web 検索の違い⇒ C hatGPT は、そのままでは最新の話題について答えることができない。ただし、Web 検索の結果を反映する「Browse
with Bing」プラグインを使えば補うことが可能。

調べものの「入り口」として使うのがおすすめ⇒「Browse with Bing」プラグインなどの検索結果を反映できる対話型生成 AI でおおまかな情報を把握し、正確な情報は参照元の Web ページを確認する。

「Bing Chat」や「Bard」は何が違うの⇒ C hatGPT のほかにも、Microsoft の「Bing Chat」、Googleの「Bard」といった対話型生成 AI のサービスがある。

派生サービスは目的特化⇒ C hatGPT のしくみが組み込まれた外部のサービスが多数登場している。特定の目的にフォーカスしたものが多い。

166

Chapter02 のポイント「丸投げ」ではなく「協業」で使う⇒ A I に的確な指示を出すには、人間側に生成するものに対する理解が求められる。知識ゼロのものを丸投げして作ってもらうのではなく、「協業」することが大切。

「なにをしたいか」を明確に。ときには結果を疑うことも大切⇒ね らいどおりのレシピを生成するには、どんな条件で何をしたいのかを明確に伝えることが大切。また、生成されたレシピが正しいか疑う視点も必要になる。

「考えを深めるツール」として役立つ⇒ B ing Chat は文学作品の内容も比較的正しく把握できるケースが多い。作品について AI と議論し、自身の考えを深める
ツールとして使える。

趣味や生活で使う場合の注意点⇒趣 味や生活で使う場合は、すべてが正しいわけではないことを念頭におき、AI に丸投げせず、必要に応じて AI を使用したことを開示することが必要。

167

Chapter03 のポイント
ChatGPT でメールの下書きをする⇒メ ールの文面を生成するときは、内容を箇条書きで挙げて指示する。「礼儀正しく、ていねいな文面で」など、文章の方向性も示すとよい。

長い文章を要約する⇒元 の文章の全文を入れて「要約して」と指示すれば、文章を短くまとめることができる。「箇条書きで」「300 字以内で」といった形式の指定も可能。

文章のスタイルや文体を書き換える⇒難しい文章を簡単にしたり、「です・ます調」と「だ・である調」
を変換したり、長い文章から Q&A を作ったりすることもできる。

イベントの企画を考える⇒ア イデアを ChatGPT に出してもらい、採用したいものがあれば追加質問で詳細な内容を詰めていく。相談相手として活
用しよう。

168

英語のメールを翻訳し、返信文も考える⇒翻 訳したい英文のメールなどを入れて、「日本語に翻訳して」と指示すれば翻訳が可能。日本語の指示で英語の返信文を作ることもできる。

仕事で使う場合の注意点⇒ C hatGPT を仕事に使う場合は、内容が正しいかどうかの確認を必ず行い、個人情報や機密情報の入力を避ける。必要に応じて入力したデータを AI のトレーニングに使わせない設定も行う。

画像生成 AI で作成、イメージ

169

Chapter04 のポイント
使いこなしの七箇条は「ナイスなうさぎ」⇒ ChatGPT などの対話型生成 AI を有効活用するための 7 つのコツは「ナイスなうさぎ」と覚えよう。

指示文を上手に書くコツ⇒指 示文では、前提条件を具体的に伝え、見出しや箇条書きを使って整理して書くことや、必要に応じて見本を見せることがポイント。また、思いどおりの結果にならなかった場合は、追加の指示で修正する。

本質は「人への指示」と同じ⇒ C hatGPT への指示で求められることは、じつは人間に依頼する場合とさほど変わらない。「相手にとってわかりやすく伝える」ことが大切。

170

Chapter05 のポイント
生成 AI の普及で懸念されていること⇒生 成 AI のリスクとして、誤情報の拡散や情報漏えい、著作権侵害、教育への悪影響などの可能性が指摘されている。

企業は「自社専用の生成 AI」を導入⇒企業でも生成 AI の活用は広がりつつある。ChatGPT をベースに自社専用として構築した独自の AI ツールを導入するケースも多い。

各地の自治体でも導入が進む⇒各 地の自治体でも ChatGPT の活用が進む。全国に先がけて導入した横須賀市では 8 割以上が「効率化につながる」と回答。

組織向けのガイドラインも公開⇒日 本ディープラーニング協会は、組織向けに「生成 AI 利用のガイドライン」を公開。必要事項を書き換えるだけで利用
できる。

171

文部科学省の「ガイドライン」はどんな内容？
⇒文 部科学省は、小中高校向けのガイドラインを公開。適切ではない使い方や可能性のある使い方が具体例で示されている。

大学での対応はさまざま⇒大 学も生成 AI に対する方針を表明。厳格に禁止とするケースから、適切な活用をうながすものまで対応が分かれる。

「AI の文章を見分けるツール」の精度は？
⇒ A I が生成した文章を見分けるツールの結果は必ずしも正し
いとは限らない。ChatGPT に直接「あなたが作った文章か」を聞くのは避ける。

活用 or 禁止、今後はどうなっていく？
⇒日 本では一定のリスク対策を行ったうえで活用を模索する傾向が強い。今後もこの動きが広がっていくと予測される。

172

Chapter06 のポイント
業務ツールへの生成 AI 組み込みは当たり前に⇒マイクロソフトや Google の業務用ツールに生成 AI が組み込まれる予定。文書作成やデータ分析、スライド用の画像生成などを行える。Notion や note といったサービスは、すでにAI 機能を導入している。

国産の大規模言語モデル開発の動きも⇒文章生成 AI の元となる大規模言語モデル（LLM）を日本で独自に開発する動きも。高い日本語能力の実現が期待されている。

画像生成 AI も人気のツールに⇒画像生成 AI は 2022 年夏頃から注目を集めていた。著作権侵害のおそれのないデータだけを使って学習した AI も登場している。

動画や音声を生成するツールも⇒動画や音楽、音声、3D モデルなどを生成できる AI も開発されている。デモサイトなどから実際にその機能を体験できるものもある。

173

クリエイティブツールへの組み込みも進む⇒デ ザイン制作や画像編集、動画編集などにも作業をサポートするための生成 AI 機能が組み込まれるようになっている。

「AI と共同作業」が当たり前の世界に⇒さ まざまなツールに生成 AI が組み込まれ、AI と人間が共同で作業することが当たり前になっていく。主導権はあくまでも人間にある。

画像生成 AI で作成、イメージ

174

INDEX
アルファベット

CLONEdev

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 159

3D

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 153

Adobe

・ ・・・・・・・・・・・・・・・ 142,149,155,156

Adobe Firefly
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・

2,3,4,5,27

EU

AI PICASSO・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 148

AI Text Classifier・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

129,130

AI と著作権・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 119

AI アシスタント・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

121,140

AI 規制法・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 133

AI ブーム・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 2,3,4,78,79

Android・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・29

27,122,123

Apple ID・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・11

AskYourPDF

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 113

Azure OpenAI Service
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

122,123

Bard

・ ・・・・・・・・・・・・・・・ 24,25,26,118,127

Bing Chat・ ・・・・・・・・・・・・・・・ 25,62,65,127,143

Bing Image Creator・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

Browse with Bing・ ・・・・・・・・・・・・・・・・

143,144

21,22,24,25,62

Canva

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 154

ChatGPT Plus・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 143

42,149,156

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 158

DALL·E2

Dream Studio

AI

API

Code Interpreter・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 7,18,20

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

145,146

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 133

Excel
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・

99,136,137

Google・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 24,26,136,141

Google WorkSpace・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 138

Google アカウント

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 11,12,26

Google 翻訳・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 2,77,92

Google レンズ
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

2,77

GPT-3.5・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 18,19,131

GPT-4
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・

18,109,131

GPT モデル・ ・・・・・・・・・・・・・・・・ 5,27,28,121,141

iPhone・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

2,29

Kakaku.com

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 112

LaMDA

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・26

LLM
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

141,142

Microsoft 365

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 99,137

Midjourney・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 142

MixerBox ChatVideo・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 113

MusicGen・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 151

175

NEC Generative AI Service Menu

悪影響

note

アプリ

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 141
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 140

Notion・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

27,28,139

OpenAI・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

127,129・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 120
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 10,26,29

い依存・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

Photoshop

イベント

PlugFinder

意味・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 155
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 111

PowerPoint

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 99,137

Premiere Pro・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 156

Q&A 形式・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 80,81

Runway Gen 2・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 150

Shap-E・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 153

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・ 74,75,82,95,105
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・ 34,35,43,44,115

う

嘘・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 35,103

疑う・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 60,61

え英語・ ・・・・・・・・・・・・・・・・ 7,14,91,129,141

Show Me Diagrams

英文メール

Siri

エキスパートシステム

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 114
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

SNS・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・

2,77

82,84,88,161

Stable Diffusion
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

142,146

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・93

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3,78,79

お

往復書簡

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・67

Voicebox

お礼

Web 検索音声・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 152
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 21,22,161

Windows

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・99

Word
・ ・・・・・・・・・・・・・

99,115,125,136,137

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・74
・ ・・・・・・・・・・・・・・・ 136,150,151,152

か解釈

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 63,69

ガイドラインあアイデア・ ・・・・・・・・・・・・・ 120,125,126,128,132

17,72,82,83,85

会話・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 2,5,16,72,81

アイテム

書き換え

相棒

箇条書き

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 86,87,88
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 162

176

102,104

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・

17,80,81,125

・ ・・・・・・・・・・・・・・・ 14,16,77,105,115

画像生成 AI

クリエイティブツール

画像編集

繰り返し

・ ・・・・・・・・・・・・・ 119,136,142,146,154
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 149,154,155

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 145

機械学習

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 3,4,78,79
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 103

クレジット

き

企画

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 136,149,154

17,82,84,85,95

け敬体・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・80

企業

結果

危険

月額

技術

検証

規制

権利侵害

・ ・・・・・・・・・・・・・・ 24,95,118,121,125
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 162
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 2,4,104,121
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

132,133

北原白秋

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 36,37,38

喫茶店・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・

82,86,89,105

・ ・・・・・・・・・・・・・・・ 18,22,60,106,131
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 7,19,140
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 22,95
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 103こ効率・ ・・・・・・・・・・・・・・ 24,27,122,124,154

軌道修正

五十音

機密情報

誤情報

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 106
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・

96,118,125

強化学習・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

5,6

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 118

個人情報・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・

協業

言葉遊び

教師あり学習ごんぎつね

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・50
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

5

共同作業

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 157

業務ツール

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 136,140,157

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 62,63,67

さ採点・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 129

サイバーエージェント

議論

サポート

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・

62,66,69,126

禁止・ ・・・・・・・・・・・・・・・ 126,128,132,133

く

具体的・ ・・・・・・・・・・・・・・・・ 14,32,58,74,103

96,118,125

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 36,47,70

協力者

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・35

36,38,47,50,61

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 121,123,141
・ ・・・・・・・・・・・・・・・ 102,137,138,157

サンプル・ ・・・・・・・・・・・・・・ 38,47,106,151,152

し

仕上げ・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 50,71

177

試行錯誤

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・ 49,132,142,162

仕事・ ・・・・・・・・・・・・・・・・ 2,73,95,103,162

指示文・ ・・・・・・・・・・・・・・・ 16,105,115,47,57

自社専用
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

下書き
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・

121,123

16,74,99,138

視点・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 66,70,108,126

シャープ・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

修正
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・

106,115

33,45,76,106

川柳

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 2,32,35,36,70

そ創作・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 35,71

想像力・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・48

組織・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・

ただ・である調・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 80,81

ダートマス会議・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・77

手段

大学

主導権

大規模言語モデル

趣味

代替案

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 70,104
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 157
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・

条件
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・

70,102,111

39,44,52,105

上限・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・78

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

・ ・・・・・・・・・・・・・・・

知識
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・

情報漏えい

著作権侵害

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

118,122・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 2,52,55,60,70

事例・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 120,122,132

す筋道・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 103

スタイル

・ ・・・・・・・・・・・・・・・ 26,62,80,145,148

せ・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 119,142,149

つ追加

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・ 14,19,57,60,106

使いこなし・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

ディープラーニング

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 3,4,125

できること・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 2,14,16,36

前提条件

です・ます調178

102,109て

デザイン制作・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 67,105

21,50,60,118

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・ 62,119,133,149

責任・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 103

57,58,60

ち

著作権

食材

128,131・ ・・・・・・・・・・・・・・・ 5,25,121,136,141

常体・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・80

95,125,132

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 154
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・80

手直し・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 16,102

は

ハイフン

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 115と派生サービス動画

・ ・・・・・・・・・・・・・・・ 113,136,150,156

動画編集
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

道具・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

156,157
161,162

投稿文

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 82,88,89

登場人物

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 63,67,72

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 27,142

パナソニックコネクト
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・62

バリエーション

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 33,35,102

ひ

登録

批判

読書会

品詞

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 7,8,11,12,20
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・62

読書感想文

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・69

特徴
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・

4,14,26,27,149

トランスフォーマー
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

5

トレーニング・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 96,98,118,122

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 132
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・42

ふ

プラグイン

・ ・・・・・・・・・・・・・・・ 19,21,62,109,111

プログラミングコード

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 17,119

プログラミング言語

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 158

プログラム

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 4,17,99

な

七箇条

文学作品

なりきり

文化庁

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 102
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・72

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 62,70
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 119

文体

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 17,80,81,95

に

新美南吉

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・62

へ

日常生活

平易

日清食品ホールディングス

ベネッセホールディングス

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 2,52,77,79
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

121,123

パブリックドメイン

121,123・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・80
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

日本語 LLM

弁護士ドットコム

日本ディープラーニング協会

返信

人間

便利

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 141
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 125
・ ・・・・・・・・・・・・・・・ 4,16,102,103,159

121,123・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 27,28
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 17,67,91
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 13,79,85,87

179

ほ

ゆ

報酬モデルの学習・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

6

有効活用
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

翻訳

有料

ま

よ

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 2,14,17,91,95

マークダウン記法

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 115

要約
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・

予算

マイクロソフトアカウント

予測

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・11

丸投げ

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・ 35,50,61,71,102

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

三井住友フィナンシャルグループ
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

見本
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

105,115
121,123
106,108

見分けるツール

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 129

む・ ・・・・・・・・・・・・・・・・

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・

メニュー
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・

5,47,132,157り

料金・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 19,28

れレシピ・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 52,55,57,6

レポート・ ・・・・・・・・・・・・・ 6
・ 9,120,126,128,131

ろ
7,18,21,26,131

めメール・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 86,112

・ ・・・・・・・・・・・・・ 118,120,127,132,133

見出し

無料

16,27,77,80,95

リスク

み

2,74,91,95,138
2,52,55,82,105

も模索

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 124,132,157

文字数・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・

39,78,79,107

文部科学省
・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

180

・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 18,20,109,158

マイクロソフト・ ・・・・・・・・・・・・・・・ 25,62,99,127,137

102,104

120,126

論文・ ・・・・・・・・・・・・・・・・ 81,126,128,131

参考文献・参考資料＜書籍＞
松尾 豊 著『人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの』( 角川 EPUB 選書 )岡﨑直観、荒瀬由紀、鈴木 潤、鶴岡慶雅、宮尾祐介 著『IT Text 自然言語処理の基礎』（オーム社）『ゼロからわかる人工知能完全版』（ニュートンプレス）『Newton 2023 年 7 月号「ChatGPT の衝撃」』（ニュートンプレス）＜資料＞『Prompt Engineering Guide』（DAIR.AI）
https://www.promptingguide.ai/jp『令和 2 年度著作権セミナー「AI と著作権」』（文化庁）
https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/93903601.html『初等中等教育段階における生成 AI の利用に関する暫定的なガイドライン』（文部科学省）https://www.mext.go.jp/content/20230704-mxt_shuukyo02-000003278_003.pdf

181酒井 麻里子 ( さかい まりこ )IT ライター／新技術ウォッチャー。
XR、 ジェネレーティブ AI などの新しいテクノロジーや企業の DX 取材、
技術者 ・ 経営者へのインタビュー、 技術解説記事、 スマホ ・ ガジェット
等のレビュー記事などを執筆。 Yahoo! ニュース公式コメンテーター （IT分野）。 株式会社ウレルブン代表。 Twitter （@sakaicat） では、 IT 業
界の話題やツール活用などを発信。

超初心者＆IT に馴染めない「大人」に贈る 趣味の ChatGPT2023 年 8 月 23 日

初版第１刷発行
著

者

発 行 者

発行所

理工図書株式会社© 酒井麻里子 2023 Printed in Japan
印刷 ・ 製本 丸井工文社

酒 井 麻 里 子
柴 山

斐 呂 子

〒102-0082 東京都千代田区一番町 27-2
電話 03 （3230） 0221 （代表）
ＦＡＸ 03 （3262） 8247
振替口座 00180-3-36087 番
http://www.rikohtosho.co.jp
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ISBN978-4-8446-0931-5

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