初心者必見！ChatGPTができることとは？

はじめに

ChatGPTは、自然な言葉による受け答えを行う対話型AIの一種で、文章生成を中心とした多彩な機能を持つ点が特徴です。近年は学術分野からビジネスシーン、日常生活まで、幅広い領域で注目を集めています。こうした背景には、情報処理技術や機械学習手法の進歩があり、専門家でなくても利用しやすくなったことが大きな要因といえるでしょう。

本記事では、ChatGPTが持つ基本的な機能の概要に加え、どのような作業対応が可能であるかを具体的に解説します。また、実際の活用時に踏まえるべき注意点にも触れ、生成AIの能力と課題を総合的に把握できる構成としました。この記事を通じて、初心者の方がChatGPTを適切に理解し、有効に利用するためのヒントを得られることを目指します。

ChatGPTの基本機能

ChatGPTはさまざまな場面で柔軟に活用できる強力な言語モデルですが、その基盤となるのは大規模データセットを活用した学習プロセスです。具体的には、膨大な文章群から特徴を抽出する事前学習と、人間が意図した応答を返すための微調整を組み合わせることで、より自然な対話を実現しています。GPT-3.5やGPT-4といった高性能モデルでは、人間のフィードバックを取り入れた強化学習（RLHF）が用いられており、回答の適合性や文脈理解のレベルが向上しています（参照*1）。

このように高度な言語処理を可能にする仕組みがある一方で、ChatGPTは万能ではありません。マルチモーダルやコード解析を中心とした一部の専門機能には制限もあります。ただし、自然言語での質問応答や文章自動生成、複数言語への対応力を持つため、医療や金融、ビジネスなど幅広い領域のタスクを支援できる点が魅力です。本章では、ChatGPTの具体的な基本機能として「質問応答」「テキスト生成」「高度な言語対応」の3つを取り上げ、それぞれの利用イメージを解説します。

質問応答

ChatGPTは、想定される質問文に対して適切な回答を提示します。たとえば学術的な質問や業務上のデータ調査、一般的な雑談など、多岐にわたる問い合わせに対して文章で回答を返す仕組みです。これは大規模言語モデルによって蓄積された多種多様な知識と、文脈を理解する力に基づいています。医療分野の例では、GPT-3.5やGPT-4に蓄積された大量の医療論文と症例データが活用されることで、初歩的な診断や治療案の提示、患者向けの説明文の作成などが試験的に進められています（参照*2）。

このようにChatGPTを利用した質問応答によって情報取得が容易になった一方、回答の根拠が必ずしも明示されるとは限りません。多くの場合、内部データから統計的に最も可能性の高い回答を生成しているため、医療や金融のように正確性を求められる場面では、専門家による確認やエビデンスの再検証が必要です。条件や指示を適切に提示すると、より正確な回答が得られる可能性が高まるため、ChatGPTに質問する際は、前提や具体的な意図を明確に伝える工夫がポイントです。

テキスト生成

文章生成機能は、ChatGPTの代表的な特徴の一つです。要約やブログ記事の作成、スピーチ原稿の草案など、多様な文章形式に対応できます。さらに、論文の一部を下書きしたり、物語の構成を考案したりといった創作支援にも役立ちます（参照*1）。従来、文章表現は人間の作業領域と考えられてきましたが、データ駆動のアプローチにより、自動生成の品質が飛躍的に向上しています。

ただし、自動生成された文章は一見正確に見えても、事実関係の誤りが紛れ込むケースがあります。これは「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる問題に起因し、存在しない情報や誤認識が文中に含まれることがあるためです。この点は、勤務先の資料や契約書作成など厳密性が問われる業務では特に配慮が必要です。また、学習データが最新でない場合、新情報に対応しきれず不完全な内容を出力する可能性もあります。こうしたリスクを踏まえ、出力された文章を二次的に確認し、最新情報と照合する姿勢が求められます。

高度な言語対応

ChatGPTは多言語に対応できるだけでなく、プログラミング言語を含む専門的な語彙にも理解を示します。たとえば、医療用語など専門知識が必要な文章を解析し、要点をまとめる支援を行ったり、ビジネス文書に使われる表現を補完したりする場面で有用です（参照*3）。さらに、大規模なデータを取り込み続けることで、さまざまな領域の知識が蓄積され、その総合的な知識レベルが高まっている点も特徴です。

加えて、検証や修正支援を行う段階から創造的なアイデアの提案まで、広範なタスクに応用可能です。たとえばプログラミング分野では、特定のフレームワークや言語の構文例を提示したり、エラーを解析して対処法を提案するなど、人間のタスクを軽減する具体的なアシストが行われています。セキュリティやプライバシーの懸念を除けば、多様な領域で役立つ可能性がある点がChatGPTの大きな魅力です。ただし、得意な分野と不得意な分野の差が存在することに配慮しながら活用を検討するのが妥当です。

ChatGPTができること

前章ではChatGPTの基盤となる機能と、その仕組みについて解説しました。本章では、その機能を活かしてどのような具体的作業を支援できるのかを掘り下げます。特に、要約や翻訳、コードの自動生成、創造性を伴うコンテンツ提案など、実務だけでなく学習や趣味的な活動にも活用できるポイントを交えて解説します。

さらに近年は、単にテキストを生み出すだけでなく、インターネットにアクセスしてリアルタイムの情報に基づく回答を提示したり、Webブラウザーの操作を代行したりといった新しい領域への応用も進みつつあります。これにより、従来の対話型AIの枠を越えた多様なアプローチが可能となり、利便性の拡大が期待されています。

要約と翻訳

ChatGPTが得意とする作業の一つに、文章や文書の要約があります。学術論文や長文記事を簡潔にまとめる際、要点を抽出して短い文章に圧縮してくれるため、効率的に全体像を把握しやすくなります。また、多言語に対応できる点を活かして、外国語文献の要点を素早く理解したいときにも役立ちます（参照*1）。

翻訳機能については、一般的なフレーズから専門用語まで幅広く処理可能です。たとえば医療分野や技術分野の特有の単語も、ネットに公開されている資料や学習データを通じて学習しているため、一定の正確性をもって翻訳を提示できます。ただし、ニュアンスに敏感な文芸作品や業務文書の翻訳では完全ではなく、人間による確認や修正を行うことで精度を保つことが重要です。

コードの自動生成

ChatGPTはプログラミング言語にも一定の理解力を持っています。たとえばコードの断片を提示したり、エラーが発生している箇所の問題点を特定し、修正案を提案することが可能です。大規模なデータセットの学習によって得たパターン認識を活かし、一般的なアルゴリズムやライブラリの利用方法を示唆したり、未完成のプログラムに機能追加のサンプルコードを示すなど、開発作業の効率化に寄与します。

このような自動生成機能は便利ですが、コードの最終的な検証とテストは人間が行うことが前提です。誤ったコードや基本的なロジック上のミスを見落とす場合があるため、開発者がコードレビューを行い、動作確認を徹底する必要があります。また、ソフトウェアのセキュリティ上の観点からも、外部への機密情報の取り扱いや、悪意ある意図での利用が発生しないよう十分な監視やルール策定が求められます（参照*1）。

クリエイティブコンテンツの提案

文章の作成や要約などに加え、ChatGPTは創造性を要するアイデアの提案も行います。物語のプロット作りやキャッチコピーの素案など、人間の思考をサポートする立場で活用されるケースが増えています。さらに、OperatorなどのAI技術によってWebブラウザー操作を学習し、レストランの予約やオンライン注文などの手続きを代行できるようになる取り組みも進んでいます（参照*4）。

新しい情報を取り込む仕組みとして、Bingと連携してネット上の情報に直接アクセスし、回答を作成する機能も提供されはじめました。これにより、利用者は最新のデータや記事を参照にした応答を得られる可能性があります（参照*5）。一方で、すべての領域で完璧な精度が保証されるわけではありません。ユーザーが得た情報をもとに最終的な判断を行うという姿勢が重要です。

活用時の注意点

前章までに紹介したように、ChatGPTは多様な形で活用できますが、使いこなす上で気を付けるべきポイントも存在します。ハルシネーションと呼ばれる誤情報の生成や、データプライバシーの問題、情報の鮮度の不足など、さまざまな課題は適切に理解しておく必要があります。本章では、特に重要な点として「ハルシネーション問題」「セキュリティとプライバシー」「最新性の限界」の3つを取り上げ、それぞれに注意を促します。

これらの課題を軽視したまま利用を進めてしまうと、誤った判断や不適切な情報漏えいにつながるリスクがあります。個人利用の範囲でも誤認識を引き起こす可能性があり、企業利用のケースでは法的リスクにも発展することがあります。このような背景を踏まえ、具体的な対処法を検討しながらChatGPTを使うことがポイントです。

ハルシネーション問題

ChatGPTは統計的な推測に基づいて文章を生成する仕組みのため、実際には確認されていない情報を確信をもって出力してしまう場合があります。これがいわゆるハルシネーション問題です（参照*1）。表面的には自然な文章になっていても、内容が事実に反しているケースが存在します。この誤情報が医療や法律などの領域で出力された場合、深刻な影響を及ぼす可能性があります。大学のレポート作成に当たってデータの裏付けを怠ると、不正確な情報を引用してしまうことにもつながります。

対策としては、まずChatGPTから得られた情報にすぐ飛びつかず、別の出典と照らし合わせる作業が不可欠です。医療分野では、実際の診断や治療の決定には医療従事者の判断が求められ、患者教育や情報提供にも複数の信頼できるソースを用いることが推奨されます（参照*2）。学術研究でもプラットフォーム上の情報に過度に依存せず、従来の論文探索と同様に慎重な検討を重ねることで、ハルシネーションの影響を最小限にとどめることが可能です。

セキュリティとプライバシー

ChatGPTを利用する際、入力するデータがサーバー側でどのように保存・使用されるかを理解することは重要です。機密性の高い情報や個人情報を含むデータを入力すると、それが学習やログとして蓄積される可能性があり、プライバシーリスクや情報漏えいの懸念が生じます（参照*6）。特に企業が業務上の重要事項を扱う場合、セキュリティポリシーやコンプライアンスを踏まえながら、情報をやり取りする範囲や手順を設計する必要があります。

さらに著作権や不公平性の問題にも注意が必要です。手元の資料やWeb上のコンテンツを活用して文章を生成する際は、引用先や出典情報を明示し、必要に応じて使用許諾を取得するなどの配慮が欠かせません（参照*1）。また、プログラムが学習したデータの偏りによって差別的な表現や価値観が反映される場合もあり、特にサービスを提供する側としては、出力結果を精査し、社会的責任を果たす姿勢が求められます。

おわりに

以上のように、ChatGPTは文章生成や要約、翻訳、プログラム開発支援、各種分野の知識活用など、多用途で汎用性の高い技術です。高度な自然言語処理を実現する背景には、大規模学習を支える技術革新があり、その恩恵を多くのユーザーが享受できる時代になりました。実際、医療や学問分野での応用事例が示すように、今後はより専門的な領域への展開が期待されています。特にプライバシー保護や正確性向上に向けた仕組みが整備されれば、その信頼度はさらに高まるでしょう。

一方で複雑な課題も残り、ハルシネーションやセキュリティ面のリスク、情報更新の遅延など、あらゆるケースで完璧な性能を発揮するわけではありません。研究者らも指摘している通り、利用者側が慎重に評価し、必要に応じて検証・修正を行うことが重要とされています（参照*7）。本記事を参考に、ChatGPTの特徴や課題を踏まえた上で、状況に応じた有効な使い方を検討してみてください。

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
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