ChatGPTがChatGPTについて記事を作るとどうなるのか 実際に性能を検証してみた：編集部コラム

最近話題のChatGPT。質問に答えるのはもちろん、うまく活用すれば記事作成もできるという。果たしてどれほどのクオリティーで記事を生成するのか。実際に試してみた。

[関谷祥平，ITmedia]

　さまざまな場所で耳にするようになったAI（人工知能）サービス「ChatGPT」。記事などを読んでいると「シンプルな記事構成なら可能」「SEOライターの職はなくなるのでは」といったものも見かける。編集記者として日々、取材や執筆を行っている筆者としても、ChatGPTは将来的に脅威になる可能性がある。そこで本稿は「現時点でのChatGPTの性能」を実際に記事作成を通して検証する。

まずはGoogle ドキュメントにChatGPTを拡張

　ChatGPTは2022年11月末にOpenAIがリリースした対話に特化した言語モデルだ。多くの読者も既にOpenAIのWebサイトからChatGPTに質問をしてみたことだろう。簡単な質問をするだけならWebサイトのチャット画面で聞けばよいが、実際にChatGPTを活用して記事を生成するとなると、Google ドキュメントの拡張機能でコードを作成する必要がある。

　コードの詳細に関しては割愛するが、筆者は「500 words article in Japanese related to" + selectedText」「selectedText + "に関するブログを導入、本文3段落、そして結論の4部構成で作成して下さい」とコードで指定した。これによって、指定したキーワードに対してChatGPTがWeb上の情報を基に3段落、4部構成の500文字程度の記事を作成してくれるはずだ。

　最低限、この命令に沿える記事が作成できるとなるといよいよ「ChatGPTやばい」となるわけだが、果たして結果はどうなったのか。

ChatGPTが記事を作るワードは"ChatGPT"

　Google ドキュメントの「Apps Script」にコードを入力し、「実行」で拡張が完了すれば、あとはドキュメント上に記事作成してほしいワードを打ち、ChatGPTを指定して記事を作成するだけだ。

図1　Apps ScriptからChatGPTをGoogle ドキュメントに反映

　記事作成のお題は「ChatGPT」。以下は上記で解説したコードの内容を踏まえて作成された記事全文だ。

ChatGPT

AIテクノロジーは、近年、さまざまな分野で大きな影響を及ぼしています。その中でも、チャットGPT（Generative Pre-trained Transformer）は、自然言語処理（NLP）の分野で最も注目を集めている技術の1つです。

チャットGPTは、自然言語処理のための新しいモデルです。このモデルは、自然言語処理タスクを実行するために、大規模なテキストコーパスを使用して学習させることで、自然な会話を行うことができます。

チャットGPTは、自然言語処理タスクを実行するために、大規模なテキストコーパスを使用して学習させることで、自然な会話を行うことができます。チャットGPTは、自然言語処理タスクを実行するために、大規模なテキストコーパスを使用して学習させることで、自然な会話を行うことができます。

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チャットGPTは、自然言語処理タスクを実行するために、大規模なテキストコーパスを使用して学習させることで、自然な会話を行うことができます。チャットGPTは、自然言語処理タスクを実行するため

　生成された記事を見ると、コードに入力した条件を満たすために同じ文章が繰り返されている。キーワードに対してWeb上の情報を基に記事を生成するように指定しているのだが、なぜかうまくいかない。

　考えられる理由は大きく2つで、1つ目が「コードに何かしらのミス」があること。2つ目が「AIの機械学習が未発達」ということだ。特に前者のコードのミスに関しては、先述した命令に何かしらの問題があるように思う。少し言葉を変えるだけでChatGPTが生成する記事の内容が大きく変わるため、ここは筆者の試行錯誤が今後も必要だ。

　結論として、「ChatGPTを編集記者が使う」や「ChatGPTでライター職がなくなる」ことはまだ先のことだと現時点でいえるわけだが、安心はできない。人によってはもっと複雑なコードを入力し、より高いレベルでChatGPTを活用しているケースがあるかもしれない。この点に関しては筆者も継続して改良を行っていきたい。今回はChatGPTにChatGPTについて記事を生成させた。今後も定期的にChatGPTの進化を確認していこうと思う。