従来のAIチャットボットは、ユーザーとのやり取りから機械学習により学習するモデルが多く利用されてきました。ユーザーの発話を学習データとして蓄積し、定期的にモデルを再学習することで、より適切な応答ができるようになります。しかし、この学習プロセスには大きな課題がありました。新しい知識を学習させるためには、まずユーザーの発話データを大量に収集する必要があります。さらに、収集したデータを前処理した上で、モデルを再学習させなければなりません。この一連の作業は非常に手間がかかり、頻繁な知識更新が難しいという問題がありました。
そこで注目されるのが、ChatGPTなどの大規模言語モデルとAIチャットボットを連携させる手法です。ChatGPTは、書籍、ウェブページ、論文など、インターネット上の膨大な文書データから事前学習されており、幅広い一般常識や専門知識を有しています。AIチャットボットは、ユーザーの質問に対して、ChatGPTと連携することで適切な回答を生成できます。つまり、ChatGPTと連携させることで、学習をさせることなく回答することが可能になります。
AIチャットボットとChatGPTを連携させることで学習することなく回答が可能になりましたが、ChatGPTが持っていない知識については回答ができなかったり、正しくない情報を回答してしまうことがあります。新しくQAデータを学習させる必要がなく、既存のマニュアルやWebサイトの情報を学習させることで、自動でQAが生成されて回答することが可能になります。
このように、ChatGPTとの連携により、AIチャットボットの学習を簡略化できます。これにより、従来のように発話データを収集してモデルを再学習する手間が大幅に軽減されます。結果として、AIチャットボットの運用が容易になり、よりタイムリーな知識更新が可能になります。ChatGPTが常に最新の知識を取り込んでいることから、AIチャットボットの知識も、ユーザーとの対話を通じて最新の状態に保たれていくことが期待できます。
AIチャットボットの課題であった学習の手間は、ChatGPTとの連携により解決できます。大規模言語モデルの知識を活用しつつ、必要な知識を追加学習させることで、最新の知識を有するAIチャットボットの運用が実現できます。AIチャットボットは、ChatGPTとの連携によって、手間をかけずに常に最新の知識を維持しながら、ユーザーに適切な応答を提供することが可能になるでしょう。
しかし、AIチャットボットとChatGPTを連携させるには、一定の技術的知識が必要です。AIチャットボットがChatGPTとの連携に対応している、つまりカスタマイズ可能なプラットフォームでなければなりません。最近では、ChatGPTを搭載したAIチャットボットのサービスが登場しています。こうしたサービスを活用すれば、技術的なハードルを回避しながら、簡単にChatGPTとの連携を実現できます。AIチャットボットの学習自動化と運用の最適化を実現するための近道となるでしょう。
澁谷さくら（AIさくらさん）
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