ChatGPTの仕組みとは?
AIの基本から学習方法まで、簡単に解説

本記事では、ChatGPTの仕組みや特徴を整理し、2025年時点での最新バージョンまでを解説します。ChatGPTは、AIを使って人間のように自然な会話ができるサービスであり、従来のシステムとの違いや基本技術の理解を通じて、状況に応じて適切に活用するのに役立ててください。

【AIの基本】ChatGPTの仕組みを理解するうえで知っておきたいポイント

ChatGPTを理解するためには、まず次の四つの基盤的な概念をおさえておく必要があります。

• アルゴリズム：問題を解決するための計算の手順
• データセット：特定の目的で集められたデータの集まり
• 評価モデル（Reward Model）：出力をスコア化して、人間に代わって精度や有用性を評価する仕組み
• 学習方法：データからパターンを見つけ出し、予測や分類ができるようにする仕組み

ChatGPTは、当初GPT-3.5を基盤として公開されましたが、その後GPT-4、さらに2025年にはGPT-5も利用可能になっています。これらのモデルでは、人間のフィードバックを活用した報酬モデルによって調整が施され、より自然で適切な会話が実現されています。

ChatGPTのアルゴリズム

ChatGPTは、Transformerアーキテクチャを基盤とするGPTモデルに基づいて構築されています。その上で、OpenAIが提案した「InstructGPT」の手法を応用し、人間の指示に従いやすくするための調整が行われています。

この学習は大きく二段階に分かれます。まず、教師ありファインチューニング（SFT）によって、人間が作成した模範的な回答データを学習し、指示に沿った応答ができるようにします。次に、人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）を導入し、複数の候補応答を比較して順位付けしたデータをもとに、モデルが「どの応答がより自然で有用か」を学習します。

この際に活用されるのが報酬モデル（Reward Model）です。報酬モデルは応答を数値化して評価し、その結果を用いてモデルを最適化します。これにより、ChatGPTは単なる文章生成ではなく、人間にとって安全で役立つ会話を生成できるように進化しています。

ChatGPTの主なデータセット

ChatGPTは、Webページや書籍、記事など多様な情報源から収集されたデータを基に学習しています。ただし、OpenAIは生データをそのまま使うのではなく、フィルタリングやクリーニングを行ったうえで利用しています。ここでは代表的な二つのデータセットを紹介します。

Common Crawl Corpus

Common Crawlは2007年に設立された非営利団体が公開している大規模データリポジトリで、2008年以降に収集されたWebデータを含みます。ペタバイト級のデータが自由に利用可能で、AI研究の基盤として広く使われています。一方で、有害コンテンツや誤情報、英語偏重などの課題もあり、開発者は独自のフィルタリングを行っています。

BookCorpus

BookCorpusは、約11,000冊の未発表書籍（主にSmashwords由来）から構成されたデータセットです。長文の物語や一貫した文脈を含むため、モデルがストーリー理解や文脈保持を学習するのに役立ちます。ただし、ジャンルの偏りや著作権上のリスク、差別的内容を含む可能性などの課題も指摘されています。

ChatGPTが使用する評価モデル

ChatGPTはReward Model（RM・報酬モデル）という仕組みを使い、人間の代わりに応答の良し悪しを判断します。Reward Modelは、人間のフィードバックによって訓練され、出力結果をスカラー値として評価します。

評価軸は以下の3点です。

• 正確性：情報が事実に基づいているか
• 倫理観：人や環境を傷つける内容を含まないか
• 有益性：ユーザーにとって役立つ情報か

この仕組みにより、ChatGPTは単なる生成ではなく、人間にとって信頼できる応答を目指すことが可能になります。

ChatGPTの学習方法

ChatGPTは、①事前学習、②教師ありファインチューニング（SFT）、③人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）の三段階を経て性能を高めています。以下にその流れを示します。

プロセス1. 事前学習

膨大なWebページや書籍などのテキストを使い、言語モデルを構築します。これは大規模言語モデルに共通する基盤技術であり、単語の共起関係や文法構造、知識を統計的に学習する段階です。この段階では博識にはなるものの、指示に従ったり有用性を意識した応答はできません。

プロセス2. 教師ありファインチューニング（SFT）

事前学習したモデルをもとに、人間が作成した「質問と模範回答」のペアを学習させ、指示に従う応答を行えるように調整します。これにより、単なる言語予測モデルから、対話に対応できるモデルへと進化します。

プロセス3. RLHF（Reward Model＋PPO）

さらに、人間が複数の応答を比較して順位付けしたデータをもとにReward Modelを訓練します。Reward Modelは応答の良さを数値（スカラー値）で示し、その評価を用いてPPO（Proximal Policy Optimization）という強化学習手法でモデルを最適化します。こうして、人間の価値観に沿った自然で有用な対話が可能になります。

ChatGPTのモデルの違い

ChatGPTは継続的に改良されており、現在はGPT-3.5とGPT-4に加え、さらに進化したGPT-5も利用可能です。無料版ではGPT-3.5、有料の「ChatGPT Plus」ではGPT-4やGPT-4 Turbo、さらに一部ではGPT-5が提供されています。

GPT-4とGPT-3.5は何が違う？

GPT-4はGPT-3.5よりも複雑な問題を解決できる能力を持ち、より幅広い知識と高度な推論力を備えています。これは、訓練データの多様性と規模の拡大によるもので、模擬司法試験や大学院入試などの標準試験でもGPT-3.5を上回る成績を示しています。

さらに、トークン上限も拡張されています。GPT-3.5は約4,000トークン、GPT-4では32,768トークン、GPT-4 Turboでは128,000トークンに対応し、長文の処理が可能になっています。これにより、より複雑な文脈を踏まえた応答が実現されています。

GPT-5とGPT-4は何が違う？

GPT-5は、GPT-4に比べてさらに高い汎用性と柔軟性を備えたモデルです。特に推論能力や問題解決力が強化され、より複雑な課題にも一貫性のある応答を返すことができます。また、長文処理やマルチモーダル対応（テキストに加え、画像や音声といった複数の情報を組み合わせて扱う機能）も進化しており、応用範囲が広がっています。

さらに、効率面でも改良が加えられています。計算資源の最適化により、より高速かつ低コストで動作できるようになり、企業や開発者が利用しやすい環境が整備されました。こうした進化により、GPT-5は単なる言語モデルとしての役割を超え、より実用的で多用途なAI基盤として位置づけられています。

GPT-3.5／GPT-4／GPT-5の比較表

ChatGPTと従来のチャットボットの仕組みはどう違う?

従来のチャットボットは、あらかじめ設定されたルールやFAQに基づいて応答する仕組みであり、想定外の質問や新しい内容には対応が困難でした。代表的な従来型には、ルールベース型、FAQ検索型、簡易的な機械学習型があります。

一方、ChatGPTはあらかじめ回答を用意しておく必要がなく、大規模言語モデルによって入力文に基づいた応答を確率的に生成します。さらに、ユーザーが「わかりやすく」「初心者向けに」といった条件をプロンプトに加えることで、回答を調整することも可能です。

そのため、人との会話に近い自然な応答を返せる点が大きな特徴であり、特にカスタマーサポートやFAQ対応などの分野で業務効率化に貢献すると期待されています。

まとめ

ChatGPTは、教師ありファインチューニングとRLHF（人間のフィードバックによる強化学習）によって、人間の価値観を反映した自然で一貫性のある文章を生成できるようになっています。

従来のGPT-3.5に加え、GPT-4、さらに2025年時点ではGPT-5も利用可能となり、知識量や推論能力、問題解決力が一層向上しています。

また、ChatGPTを含む生成AIはビジネス分野で幅広く活用可能です。特にカスタマーサポートやFAQ対応を含むコンタクトセンター業務においては、顧客対応内容のリアルタイム要約やオペレーター支援により、業務効率化に大きく貢献することが期待できます。