昨年12月にローンチされたChatGPTが話題です。
 
ChatGPTは革新的なAIを生み出して世界中の注目を浴びているOpenAIによって発表されたテキスト生成AIの最新モデルで、様々な質問に対して”あたかも人間が返信するような”返答を文章で示してくれるAIです。深層学習系の技術を用いた言語モデルとして、OpenAIからはこれまでもGPT、GPT-2、GPT-3と発表されてきており、特にGPT-3は巨大なデータセットを学習に用い、従来の「BERT」や「GPT-2」のデータ学習量を遥かに超えた高精度の言語モデルとしてビジネスに色々と適用されてきましたが、ChatGPTはさらに人間からのフィードバックを強化学習させたものだそうです。
 
2022年秋のイーロン・マスクによるTwitter買収もあったため、今後のOpenAIの言語モデルの発展はますます楽しみです（OpenAIはイーロン・マスクの出資を受けており、TwitterのデータがOpenAIの開発に活用されることが容易に想像できるため）。
 
データ×AIの世界は本当に進化の速い領域ではありますが、
 
– 「生成」を目的としたタスクがデータの領域で行えるようになった
– 「生成系の学習済みモデル（ライブラリ）」が登場してきた
 
この2つはビジネスにおいて大きなインパクトを持っていると感じています。
1つ目の「生成」を目的としたタスクが生まれたという変化については、以前のコラムに書きましたのでご参照ください。
アートを描くAI ～データを生成する技術がもたらす可能性～
 
生成系の学習済みモデル（ライブラリ）の出現により起こる変化としては下記のようなものが挙げられます。
 
– 膨大な時間をかけて行っていた学習時間が短縮される
– データを用意しなくとも目的に叶うタスクを実行できる（ただしドメインによっては）
 
ChatGPTを例に考えてみたいと思います。
たとえば「自社サービスに自動応答するチャットボットを作りたい」ケースの場合。これまでは学習用の問い合わせ履歴や人間が応答していたときのチャットの履歴などを学習データとし、GPT3を用いて学習を行い、良い結果の応答が出てくるまで学習を続けるということが必要だったはずです。これには（GPT3などの学習済みモデルがかなりの精度であるとはいえ）それなりの時間、労力が必要でした。この時間がかなり短縮されることはビジネスの様々なシーンで助けになるはずです。
 
「マーケティングの専門用語を説明するコンテンツを実装したい」というケースの場合はどうでしょうか。マーケティングに関する用語をインプットすると尤もらしい説明がされたChatGPTからの応答を受け取ることで実施は可能です（もちろん商用利用には様々な制約があります）。文字数も指定ができますので、概要を知る程度であればコンテンツとして作成可能でしょう。法的なリスクを十分勘案する必要はありますが、様々なところで活躍してくれそうなAIであることは間違い有りません。
 
遊び心で「アナリティクスアソシエーションのメルマガの次回のテーマとして良いもの」を伺ってみましたら、AIによるビジネスの変革、大規模データの解析、データプライバシーとコンプライアンス、可視化、IoTデータの解析Tipsなどが良さそうとのことでした。どうしてこのように出力されるのか、過去のメルマガやa2iの記載内容を考慮すると納得感ももちろんあります。そして「あくまで参考です」とのコメントつきです。次回以降は参考のために題材を聞いてみようと考えております。