今話題のChatGPTを触ってみた

はじめに

ChatGPTを知らない人のために説明しますと、、、

です！

ChatGPT触ってみた

ということで本題に入っていきましょう。
ChatGPTの得意分野を聞いてみました。

対話や質疑応答と要約など文章生成が得意なようです。ただ、柔軟な思考や判断はできないということで、返答を鵜吞みにしてしまわないように気を付けた方が良さそうです。

対話が得意ということでせっかくなので、ここからはChatGPTに名前を付けてみましょう！
ということで、、、

5パターンも返ってきました笑
私は"じぴちゃん"と名付けようと思います！
はい。決めてました。。私が2字+"ちゃん"で呼ぶのが好きだったりするので笑

得意分野を中心に引き続きじぴちゃんに相手してもらおうと思います。

対話システム

まずは対話から、挨拶やとりとめのない質問をしてみます。

テキトーに返しても問題なさそうな質問だったんですが、嘘にならないようなとても現実的な回答で面白いですね笑
じぴちゃんはむしろテキトーに返すということの方が難しいのかもしれません。

質問応答

次に質問してみます。 ちょっとした常識問題から聞いてみます。

めっちゃ丁寧に追加情報も含めて答えてくれました。

余談ですが、サブカルチャー的な質問もしてみました。

しっかり回答してくれました笑
ただ、最新作のスカーレット・バイオレットについては反映されていないみたいです。

次に技術的なことを聞いてみます。
最近業務でAWSのCloudFormationをよく触るので、CloudFormationについてざっくり聞いてみます。

次は具体的なテンプレートについて聞いてみましょう

※スクリーンショットは大きくなってしまうのでテンプレートの内容については別途記載させていただきます。

返答テンプレート

Resources:
  RDSCluster:
    Type: 'AWS::RDS::DBCluster'
    Properties:
      Engine: aurora
      EngineVersion: 5.6.10a
      DBClusterIdentifier: my-aurora-cluster
      MasterUsername: admin
      MasterUserPassword: mypassword
      DBSubnetGroupName: my-db-subnet-group
      VpcSecurityGroupIds:
        - sg-12345678
      BackupRetentionPeriod: 7
      Port: 3306
      StorageEncrypted: true
      StorageType: aurora
      AvailabilityZones:
        - us-west-2a
        - us-west-2b
        - us-west-2c
      ScalingConfiguration:
        AutoPause: true
        MaxCapacity: 4
        MinCapacity: 2
        SecondsUntilAutoPause: 300
        TimeoutAction: ForceApplyCapacityChange
    DeletionPolicy: Retain

  ReadReplica1:
    Type: 'AWS::RDS::DBInstance'
    Properties:
      DBInstanceClass: db.r5.large
      DBClusterIdentifier: !Ref RDSCluster
      DBSubnetGroupName: my-db-subnet-group
      Engine: aurora
      PubliclyAccessible: false
      Tags:
        - Key: Name
          Value: read-replica-1

  ReadReplica2:
    Type: 'AWS::RDS::DBInstance'
    Properties:
      DBInstanceClass: db.r5.large
      DBClusterIdentifier: !Ref RDSCluster
      DBSubnetGroupName: my-db-subnet-group
      Engine: aurora
      PubliclyAccessible: false
      Tags:
        - Key: Name
          Value: read-replica-2

  DBSubnetGroup:
    Type: 'AWS::RDS::DBSubnetGroup'
    Properties:
      DBSubnetGroupDescription: Subnet group for Aurora
      SubnetIds:
        - subnet-12345678
        - subnet-23456789
        - subnet-34567890

こちらも見事ですね。。これを元に、要件に合わせた設定値に調整したり、変数のパラメータ化することでうまく使えそうです。

要約

次に3つ目の得意分野の要約をしてもらいます。
題材は安部公房の「鞄」にしました。何がいいかなって考えた時にすぐに思い浮かんだのが高校生の時に国語の授業で扱った「鞄」でした。

ちょっと聞き方を変えて

「要約」なのか「あらすじ」なのか聞き方によって、返ってくる情報量にかなり差がありますね。使用者によって、かなり違いが生まれそうです。「要約」と「あらすじ」という単語の意味として異なるから当然な気がしますが、ほしい回答が返ってくる質問の仕方をしないといけないですね。

文章生成

4つ目の文章を作ってみます。
先日、雑談の中で「ChatGPTに志望動機作らせたらそれなりに良いものが出てくるよ」と話題にあがりました。これがきっかけでこの記事を書き始めたこともあり、志望動機を作成してもらいます。

就活時代にほしかったです。企業に合わせて企業理念や事業方針に関連させて志望動機を作ってもらうとより良さそうです。これを見抜かないといけない人事の方は大変ですね。。IT業界であれば、最新技術に興味を持っているという意味で見抜いた上で書類選考なら通してもいいのかなって個人的には思います。

使用上の注意

便利なものではありますが、気を付けないといけないポイントがあります。

1つ目は必ずしも正しい回答が返ってくるとは限らない。
じぴちゃんも言っていますが、正当性は担保されないので現状は調べる足掛かりとして使う程度に収めるのが良さそうです。また、ポケモンの例(ポケモンだから？)でもわかる通り情報が最新ではない可能性もあります。

2つ目はプライバシーの保護です。
じぴちゃんとの会話は保存されることがあります。流出して困ることは入力しないようにしましょう。

3つ目は利用規約をちゃんと読んで違反にならない使い方をしましょう。

さいごに

こういった最新技術を上手く活用して、仕事の生産性を高めていくとともに、AIが得意なことをしっかりと把握してAIではできないスキルを伸ばしてAIに負けないようにしていきたいですね。

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