ChatGPTを使ってみる

前回は、ChatGPTの概要を一通り解説しました。今回は、ChatGPTの使い方や、上手に活用するために押さえておきたいプロンプトエンジニアリングの要素、ChatGPT APIを活用したVSCodeの拡張機能、ChatGPT APIの実装例について、実際にChatGPTを使いながら説明していきます。

→連載「ChatGPT入門 - 初めてのAIチャット活用」の過去回はこちらを参照。

ChatGPTは今のところ無料で利用できる

ChatGPTでは、有料版の「ChatGPT Plus（$20/月）」も提供されていますが、現状、無料での利用も可能です（2023年3月現在）。ChatGPT Plusには「アクセスが集中しているときでも利用可能となる」「質問応答時間が早くなる」「新機能へ優先的にアクセスできる」といった利点があります。しかし、ChatGPTがどのようなものか少し試してみたい、という程度であれば無料版で十分でしょう。

まずは使ってみよう

ChatGPTを利用するためには、OpenAIのアカウントが必要となります。まずはアカウントを作成します。

ChatGPTの紹介ページへアクセスし、「TRY CHATGPT」を選択します。

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  ChatGPTのサイト

「Sign up」を選択します。

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  ログイン画面

メールアドレスを使用する場合は、メールアドレスを入力し「Continue」を選択します。続いてパスワードを入力し「Continue」を選択します。

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  OpenAIアカウント作成画面（左：メールアドレス入力・外部アカウント選択、右：パスワード入力）

登録したメールアドレス宛にOpenAIから確認メールが届くため、メール文面に従い「Verify email address」を選択し、アカウント作成を完了します。

アカウント作成後、ログイン画面からログインすると、質問を入力する画面が表示されます。まずは何か質問をしてみましょう。ここではChatGPTの使い方を質問してみます。

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  ChatGPTの使い方を質問

今回は以下のような回答が返ってきました。だらだらと長い文章でなく箇条書きで回答してくれており、簡潔さも備えた分かりやすい回答となっています。回答に対して続けて質問することや、新たなチャットを作成して別の質問をすることができます。また応答時間は、質問の内容やサービスの混雑具合によって異なります。

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  ChatGPTの使い方を質問し、ChatGPTから得られた回答

コレだけは押さえておこう「プロンプトエンジニアリング」

察しの良い方は既にお気づきかもしれませんが、ChatGPTが生成する文章は質問の仕方によって変わります。言い換えると、質問の仕方を工夫することで、ChatGPTによる回答の内容や質を向上させられるのです。

ChatGPTのようなGenerative AI（生成AI）は、テキスト入力をインタフェースとして持っています。このAIに入力するテキストを「Prompt（プロンプト）」と呼びます。そして、人間が望む回答を得るために生成AIへ与えるプロンプトを工夫することを、「Prompt Engineering（プロンプトエンジニアリング）」と呼びます。

プロンプトエンジニアリングの定義や体系についてはさまざまな議論がありますが、重要な要素としては以下の3つがあります。

• 要素①：AIへ質問や指示する内容
• 要素②：背景・補足情報
• 要素③：出力条件

ChatGPTを利用する際には、これらの要素を考慮してプロンプトを適切に設計することで、回答結果の方向性や品質をコントロールします。さらには、必要に応じて後続のプロンプトで要素を追加することも可能です。このような工夫を施すことで、自身が期待する回答が得られる可能性を高めることができます。

例えば「新鮮なイチゴを売りとしたアイスクリーム店のキャッチコピーを15文字以内で作成してください」というプロンプトは上記の要素①②③を含んでおり、以下の通り分解されます。

• 要素①：アイスクリーム店のキャッチコピーを作成する
• 要素②：アイスクリーム店は新鮮なイチゴを売りとしている
• 要素③：15文字以内で作成する

まずは、アイスクリーム店のキャッチコピーに関する回答が、要素①②③の有無によってどのように変わるか見てみましょう。

回答1-1ではどのお店にも通じるような20文字のキャッチコピーが生成されましたが、回答1-2では「新鮮なイチゴが売り」というお店の特徴を表現する15文字のキャッチコピーが生成されました。要素が増えることで、回答結果の品質が向上していることが分かります。

さらに回答1-3では、回答1-2を基に「日本初出店」という追加の特徴も含めた14文字のキャッチコピーが生成されました。後続のプロンプトで新たに追加された要素によっても回答結果の品質が変化しています。

PythonでFizzBuzz問題を解くコードを実装させてみる

次に、PythonコードでFizzBuzzの書き方を聞く例を基に、要素③の出力条件を与えることで想定するコードを返すようにする方法を紹介します。

for i in range(1, 101):
if i % 3 == 0 and i % 5 == 0:
    print("FizzBuzz")
elif i % 3 == 0:
    print("Fizz")
elif i % 5 == 0:
    print("Buzz")
else:
    print(i)

for i in range(1,101):print("Fizz"*(i%3==0)+"Buzz"*(i%5==0)or i)

このようにChatGPTに与える情報を工夫することで、自身が期待する結果を得られやすくなります。筆者は、近い将来、AIを上手に活用するための力として、AIからうまく回答を引き出す力、すなわちプロンプトエンジニアリングがより求められる時代が訪れるのではないかと推察しています。

ChatGPTをLinuxターミナルとして応答させてみる

最後に、プロンプトの面白い応用例として、ChatGPTをLinuxターミナルとして応答させてみましょう。まるでLinuxターミナルを触っているように応答してくれます（参考：Awesome ChatGPT Prompts）。

VSCodeの拡張機能「ChatGPT」を使ってみよう

先ほどまではブラウザからChatGPTを使っていましたが、多くのエンジニアに利用されているエディタの一つである「VSCode(Visual Studio Code)」を使ってみましょう。VSCodeの拡張機能に「ChatGPT」というプラグインが公開されています。このプラグインではGPT-3などOpenAIが提供しているAPIを利用し、テストコードの生成、バグの発見など開発作業をサポートする機能を提供しています。

まずは以下の手順でAPI Keyの発行とVSCodeの設定をします。なお、執筆時点（2023年3月）では、OpenAIアカウント登録時にAPI使用料$18分のクレジット（有効期限3カ月間）が付与されます。最新情報はOpenAIの公式サイトをご確認ください。

API Key発行手順

1. ChatGPTのサイトへログインし、右上のプロファイルアイコンを開き、「View API Keys」を選択する
2. 「Create new keys」を選択し、API Keyを発行する

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  ログイン後の画面

VSCode設定手順

1. VSCodeの拡張から「ChatGPT」を検索し、「Install」をクリックする
2. 歯車マークをクリックし、Extension Settingsを開く
3. 「Chromium Path」と「Api Key」を設定する

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  VSCode 拡張機能インストール画面

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  VSCode Chromium PathとApi Keyの設定

設定完了後、適当なソースコードを開いて対象箇所を選択し、右クリックして使用する機能を選択します。すると、選択した機能に応じて、OpenAIのAPIへリクエストが送信されます。なお、デフォルト設定では学習モデルとして「gpt-3.5-turbo」が使用されます。学習モデルの特徴は、OpenAIのドキュメントで確認できます。

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  使用する機能の選択

ここではChatGPTによって生成されたJavaのFizzBuzzソースコードを対象に、「ChatGPT:Optimize」を実行してみます。実行すると、次のような結果が返ってきました。

◆Optimize前のFizzBuzzソースコード

for(int i = 1; i <= 100; i++) {
    if(i % 3 == 0 && i % 5 == 0) {
        System.out.println("FizzBuzz");
    } else if(i % 3 == 0) {
        System.out.println("Fizz");
    } else if(i % 5 == 0) {
        System.out.println("Buzz");
    } else {
        System.out.println(i);
    }
}

◆Optimize後のFizzBuzzソースコード

for(int i = 1; i <= 100; i++) { 
    System.out.println(i % 15 == 0 ? "FizzBuzz" : (i % 3 == 0 ? "Fizz" : (i % 5 == 0 ? "Buzz" : i)));
}

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  Optimizeの実行結果画面

Optimize後のソースコードは三項演算子を利用しているため、リーダビリティ（可読性）が低くなっているように見受けられます。「Ask a question...」から続けてAPIを実行し、「リーダビリティを確保する」という条件を追加すると良いでしょう。

このように単純に最適化されたコードのみでなく、その理由も合わせて回答が来るため、利用者はより気付きを得やすそうです。また、他にもテストコードの生成など開発作業を便利にしてくれそうな機能がワンタッチで利用可能である点も、ツールを利用する上では重要だと思います。

ChatGPT APIを使ってみよう - 簡単な実装例

OpenAIは2023年3月1日にGPT-3.5系のモデル「gpt-3.5-turbo（ChatGPT API）」を新たに公開しました。今後、ChatGPT APIを活用したサービスが次々と登場することが予想されます。

ここで、ChatGPT APIの簡単な実装例として、任意の質問をして受け取った回答を表示するサンプルコードをご紹介しましょう。サンプルコードは、以下の手順で動作させることができます。

1. Google Colaboratoryを開き、「ノートブックを作成する」を選択する
2. サンプルコードのopenai.api_keyに取得したAPIキー、promptに質問を入力し、実行する

興味を持たれた方は、OpenAIが公開しているガイドやAPIリファレンスを確認し、さらに理解を深めると良いでしょう。

◆サンプルコード

!pip install openai

import openai
openai.api_key = "sk-xxx" #取得したAPIキー
prompt = "アイスクリーム店のキャッチコピーを作成してください。" #質問

completion = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": prompt}
  ]
)

res = completion.choices[0].message["content"]
print(res)

◆print(res)の出力結果

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今回はChatGPTの基本的な使い方、良い回答を引き出すための工夫であるプロンプトエンジニアリング、ChatGPT APIを利用したVSCode拡張機能、ChatGPT APIの実装例について、実際にChatGPTを使いながら解説しました。

ChatGPTは上手に活用できればさまざまな場面で役立つことが想定されます。ただし、回答の信頼性は必ずしも高くないため、最終的には利用者による判断が必要です。また、今回は詳しく触れませんでしたが、ChatGPTが生成したソースコードの著作権に関する問題や議論も多くあります。これからの動向に注目したいところです。

次回は、ChatGPTの使いどころや、逆に利用に適さないケースをより深く紹介する予定です。お楽しみに!

山本智基

やまもととしき

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