ChatGPTは何がすごい？文章の自然さと定款確認の落とし穴｜monotips station 第147回

イントロダクション

2023年3月15日配信のmonotips station 第147回では、ChatGPTを使い込んで見えてきた強みと、会社設立時に自分で作った定款を「確認だけ」してもらう難しさを話しました。自然な文章で答えるAIは、調べものやメール作成をどう変えるのか。そして、定款の内容が目的に合っているかを確かめるには、なぜ作成と同じくらいの手間がかかるのでしょうか。

本題に入る前には、WBCの観戦や、マスク着用が個人の判断になった収録日の街の様子についても話しています。

1. WBC観戦と、マスクを外すまでの時間

本題に入る前、二人はWBCの試合やマスク着用の変化を近況として取り上げました。

この回の収録時点では、放送の翌日に準々決勝があり、プールAの結果を受けて対戦相手がイタリアに決まったところでした。イタリアにはメジャーリーガーが2人いて、大谷選手の同僚もいるらしいと話し、「油断ならない」という見方も出ます。

試合を見て疲れたという話から、野球の試合時間の長さにも話題が移りました。日本で開催するなら開始をもっと早くしてほしい、高校野球のように1時間半ほどで終わったら見やすいのに、という意見です。七回制にする案にも触れつつ、野球ファンも試合が長いと感じているという話が出ました。試合後にYouTubeで見る方法もあるものの、結果が分かっていると面白さが減るというやりとりもありました。

もう一つの話題は、収録日にマスク着用が個人の判断になったことです。しばっちは通勤中に見たセブンイレブンの表示が変わり、従業員がマスクを着用している場合があると案内していたと紹介します。マスクをしている従業員を責めないでほしい、という意味合いの表示だと受け取りました。

マスクを外すことで、口紅やファンデーション、男性のひげ脱毛、歯の矯正などへの関心が高まるのでは、という話も出ました。一方で、マスクで表情が見えにくかった状態から、口元で表情を伝えることに戻る難しさもあります。若い人や小中学生には、マスクを外すのが恥ずかしいと感じる人もいるようだと話し、以前のような状態へ戻るには、あと1、2年ほどかけて少しずつ変わるのではないかと見ていました。

職場での対応も簡単ではありません。来客時はマスクをしない方針にしようと思っても、自分が相手先を訪問するときには、着用しないと申し訳ない気持ちになる。二人は、その迷いも含めて変化を見ていこうと話してから、本題のChatGPTへ移ります。

2. ChatGPTの強みは、答えより文章の自然さ

ChatGPTを約2か月使ったあらかわは、話題になりがちな回答の間違いよりも、文章の自然さに注目しました。

2-1. 「平気で嘘をつく」は本質なのか

テレビやYouTubeでは、ChatGPTに質問するとそれらしい答えが返ること、日によって回答が違うこと、間違った情報を返すことがよく話題になります。あらかわは、そこだけを見ても本質はつかめないと言います。

この回では、ChatGPTの元になる言語モデルとしてGPT-3を取り上げました。GPTはGenerative Pre-trained Transformerの略で、あらかわは番組内で、あらかじめトレーニングされた「翻訳機」のような意味合いで説明します。そのモデルの強みは、返答の内容以前に、人間の話し言葉とほとんど変わらないほど自然な文章を作れることだと考えました。

「作られてきた文章が、あまりにも自然すぎるっていうところなんですよね」（あらかわ）

2-2. 検索結果を読むより、会話で聞く

自然な文章で答えが返ってくると、調べものの体験が変わります。Googleで検索するとページの一覧が出て、開いてみて初めて「違った」「分かりにくい」と気づくことがあります。画像検索や動画内検索など、検索の形が変わっても、情報を読み取る側にはある程度のスキルが必要です。

ChatGPTなら、友人にLINEで聞くように質問できます。あらかわは、誰でも簡単に聞けるなら、多くの人が検索よりChatGPTを使うようになるのではないかと見立てました。

しばっちは、検索するときは複数のサイトを見て裏を取ると返します。

「検索する時って結構裏取るんですよ」（しばっち）

一つの回答だけを信じるのは不安だというしばっちに、あらかわは、それはリテラシーの高い人の考え方で、世の中には自分で調べる前に詳しい知人へ電話やチャットで聞く人も多いと説明します。そうした人たちが、これからはChatGPTに質問するようになるかもしれない、という予測です。

収録当時、ChatGPTが持つデータは2021年9月までのものとされていました。有名人の出身地や誕生日を間違える回答もあり、あらかわはその問題はいずれ改善されるだろうと予想します。さらに、AIが世界中の情報を集めてまとめ、Wikipediaのような情報源まで作る可能性にも言及しました。

2-3. 信頼できる資料を読ませて答えを探す

あらかわが面白いと感じたのは、読み込ませる資料を限定し、その内容をもとに回答させるデモでした。

たとえば、140ページほどある目論見書をPDFで読み込ませ、「この会社の主な事業内容は何ですか」と質問すると、文書の該当箇所をもとに答えます。また、26ページの補助金マニュアルを読ませて、補助金を何に使えるか尋ねる使い方も考えられます。参照する資料が決まっていれば、長い文書を最初から最後まで自分で読み込まずに、必要な箇所を探せるというわけです。

しばっちは便利さを認めながらも、仕事で使った場合、最後の責任は自分にあると不安を口にします。あらかわは、逆にお客さんから「ChatGPTがこう言っていた」と持ち込まれる場面も増えるだろうと返しました。ウェブサイトの問い合わせ窓口がチャットボットになっている例にも触れ、回答が不十分で困ることがある一方、AIが適切に回答できれば便利になる可能性も話します。

2-4. 質問を重ねて、メールを仕上げる

あらかわは、これから身につけておきたいスキルとしてプロンプトエンジニアリングを挙げます。AIを動かすためだけの専門技術というより、もともとは相手から必要な情報を引き出す「質問力」に近いビジネススキルだと説明しました。

収録では、番組の説明文をChatGPTに貼り付けて、ポッドキャストのネタを考えてもらうやりとりを紹介しました。リモートワーク、説得力のあるプレゼンテーション、タイムマネジメント、クライアントとのコミュニケーションなどの案が返ってきます。続けて質問すると前の話を踏まえた返事になるため、会話の前提を積み重ねながらアイデアを深掘りできます。あらかわ自身も、回答の内容はGoogleで確かめていました。

今日から使える例として挙がったのは、メールの文章作成です。あらかわは、商品取り扱いについてお客さんへ返す内容を、まず三つの箇条書きで渡しました。最初の文章は意味が通らないところがあり、内容を訂正してから「もう少しフォーマルに」と頼むと、使える形に近づいたそうです。最後に少し手直しして、実際にお客さんへ送ったと話しました。

「メールの文章を作らせるときのコツとしては、3、4回作り直させる」（あらかわ）

新入社員に何度か直してもらうのと似ているけれど、ChatGPTなら数分で試せる。しばっちも、メール作成はよさそうだと応じます。文章を作ることに加えて、翻訳した英文を柔らかく、あるいは固く整えるのも得意だとあらかわは説明しました。海外の古典文学の翻訳を、今の日本語に直す使い方も話題になります。

2-5. AIで変わる仕事と、人が担う部分

会話は、AIが仕事をどう変えるかにも広がりました。ウェブサイトの問い合わせ対応や簡単なプログラム作成など、これまで人が担っていた作業の一部は、AIで置き換わる可能性があります。その一方で、機械学習やAIを扱うエンジニアリングへの需要が高まり、求められるスキルも変わっていくのではないか、と二人は話しました。

あらかわは、こうした変化を見越してChatGPTをいろいろ試してみてほしいと呼びかけます。締めくくりでは、AIボットを集めて人狼ゲームをさせたら面白そうだ、というアイデアも出ました。AIを仕事に使うだけでなく、遊びながら可能性を探る話で盛り上がります。

3. 定款を「確認だけ」するのに、なぜ作成と同じ手間がかかるのか

しばっちの話題は、会社設立時に自分で作った定款の確認を頼まれることが増えた、という実感から始まりました。

3-1. 言葉の確認と、内容の相談は別の仕事

会社設立を支援するサービスを使って定款を作ったものの、内容の意味がよく分からず、専門家に見てほしいという相談があるそうです。書かれた言葉に違和感がないか、法律文書として表現が合っているか、決めるべき項目が記載されているか、といった確認なら比較的すぐにできます。

難しいのは、「これがベストかどうか教えてほしい」という依頼です。たとえば取締役の任期をどうするかを考えるにも、会社で何をしたいのか、何のために会社を作るのかを聞く必要があります。しばっちは、そこから始めるなら、定款の確認も作成依頼と同じような仕事になると説明しました。

あらかわも、法律上の要件を満たすテンプレートやフォーマットは専門家が持っていて、書類の形にすること自体はできると整理します。ただ、その内容が本人の意思やビジネスモデルに合っているかは、話を聞かなければ判断できません。しばっちは、きちんとした行政書士なら、その人が何をしたいのかまで掘り下げてくれると話します。テンプレートを埋めるだけでなく、決めた内容に愛着を持てるか、任期のような見落としがないかも考える必要があります。契約書全般にも通じる話です。

3-2. バイクの車検で感じた「確認」の手間

しばっちは、自分でバイクの点検をして車検に通していた頃の経験を例に出しました。点検に不安があり、点検を依頼できる相手に「自分で点検したので、きちんとできているか確認してください」と頼んだところ、先方からは、改めて点検するのと同じだけの費用がかかると言われたそうです。

その場では、店が「これで大丈夫」と言うためには最初から全部点検し直す必要がある、と納得しました。

「むしろ一から作るよりも確認の方が、どこに落とし穴があるか考えなきゃいけないので、時間がかかるかもしれない」（しばっち）

定款も同じで、確認する側が責任を持って「問題ない」と言うには、書類の内容を一から見直す必要があります。場合によっては、どこに落とし穴があるか探すぶん、作成より確認に時間がかかることもある。しばっちは、その構造を伝えたかったのです。

3-3. ChatGPTの回答に足りない「提案」

ここで話はChatGPTに戻ります。定款について質問すれば、答えられる範囲は広がるかもしれません。それでも、ChatGPTは尋ねられたことには答えても、「その選択だとこうしたトラブルが起きるかもしれない」「こちらの方が目的に合うのでは」と先回りして提案するとは限らない、とあらかわは考えます。

しばっちも、質問に答えることと、相手の目的を掘り下げて適した選択肢を示すことは別だと応じます。AIをうまく使いつつ、目的や見落としを確かめて提案する部分には、人が関わる余地が残っている。二人はそんな話で締めくくりました。

エピソードの総括

今回の学びとポイント

この回では、ChatGPTの使いやすさと、回答をそのまま信じることへの不安が並んで語られました。自然な文章で答えてくれるからこそ、調べものやメール作成の入り口は簡単になります。一方で、資料の内容が正しいか、自分の目的に合った選択かを確かめる作業は残ります。

ChatGPTの強みとして、あらかわが注目したのは、人の話し言葉に近い自然な文章を作る力
参照する資料を限定して質問すれば、長い目論見書や補助金マニュアルから必要な情報を探す使い方もできる
メールは要点を箇条書きで渡し、3、4回作り直させてから人が整えると実務に取り入れやすい
定款の内容が目的に合っているかを確認するには、会社を作る理由や事業の考えを聞く必要がある
回答を返すことと、落とし穴を見つけて別の選択肢を提案することは違う

ChatGPTを使うときは、まず日々のメールを要点から作らせ、何度か修正を頼んでみる。定款を相談するときは、何のために会社を作るのかを自分の言葉で説明する。どちらも、答えを受け取るだけでなく、目的と内容を確かめながら使うことが仕事に持ち帰れるポイントです。

monotips stationについて

monotips stationは、ビジネスの小ワザを紹介するWEBマガジン「monotips」から生まれたPodcastです。編集長のあらかわと副編集長のしばっちが、毎週ビジネスに役立つTIPSを紹介しています。

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