AIチャットボットの仕組みとは？

AIチャットボットは人間の会話を模倣するソフトウェアプログラムです。ユーザーの自然言語（テキストまたは音声）による入力を受け取り、有用な応答を試みます。マイクロソフトによると、AIチャットボットは「人間の会話を模倣し理解する」アプリケーションです。

例えば、チャットボットは質問に答えたり、推奨を行ったり、予約の自動化などのタスクを実行できます。IBMも同様にチャットボットを「人間の会話をシミュレートするもの」と説明し、現代のチャットボットは自然言語処理を用いて質問を解釈し回答を作成することが多いと述べています。要するに、AIチャットボットは人々が普通の言葉でコンピューターとやり取りできるようにし、人間の言葉と機械の論理のギャップを埋めます。

主要なAI技術

AIチャットボットは複数の高度なAI技術を組み合わせています：

現代のチャットボットを支える主要なAI技術

チャットボットがユーザーを理解する仕組み

メッセージを送ると、チャットボットは自然言語理解（NLU）を適用します。入力をトークンに分解し、ユーザーの意図（ユーザーが望むこと）や関連するエンティティ（名前、日付、場所などの重要な詳細）を特定します。

例えば、「明日のパリの天気は？」と尋ねると、チャットボットは意図（天気予報の問い合わせ）を認識し、エンティティ（「パリ」と「明日」）を抽出します。

チャットボットがユーザー入力を処理し理解する方法

AIチャットボットの訓練

AIチャットボットは膨大なテキストデータで訓練された言語モデルによって動作します。訓練中、モデルは数十億の単語を処理し、文脈に基づいて次の単語を予測するために内部パラメータを調整します。

AIチャットボットの訓練プロセスと方法論

トランスフォーマーと大規模言語モデル

現代のチャットボットはトランスフォーマーを基盤としています。トランスフォーマーネットワークは単語を数値ベクトルに変換し、マルチヘッドアテンションを使って文中のすべての単語同士を同時に関連付けます。これにより、モデルは入力全体の文脈を捉えられます。

多くのトランスフォーマーレイヤーを積み重ねることで、GPT-4やGoogleのPaLMのような大規模言語モデル（LLM）が得られます。これらのLLMは巨大な規模で言語を理解・生成でき、翻訳、要約、質問応答も可能です。

大規模言語モデルを支えるトランスフォーマーネットワークの構造

応答の生成

応答時、AIチャットボットは主に2つの方法を用います：

チャットボットの応答生成における異なるアプローチ

人間のフィードバックと会話の文脈

人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）

初期訓練後、チャットボットは人間のフィードバックで微調整されることが多いです。トレーナーがチャットボットの出力を評価し、良い回答を強化し悪い回答を修正します。このプロセスは「人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）」と呼ばれ、不適切または偏った内容を避ける学習に役立ちます。

会話の文脈管理

AIチャットボットは会話の文脈も追跡します。対話の前半部分を記憶し、その情報を使って一貫した応答を行います。例えば、続けて質問するときに前の話題を参照していることを理解し、それに応じて答えられます。

人間のフィードバック統合と会話文脈管理

AIチャットボットの例

多くの馴染み深いバーチャルアシスタントはAIチャットボットです。これらのシステムはすべて、言語処理と応答生成のために同じ主要なAI技術に依存しています。

日常で使われる人気のAIチャットボット例

課題と制限

AIチャットボットは強力ですが完璧ではありません。常に回答しようとするため、時に幻覚（ハルシネーション）を起こし、誤った情報や誤解を招く内容を自信満々に提供することがあります。

チャットボットは本質的に「言葉を生成するための数学的計算を行う機械」であり、人間のように意味や意図を真に理解しているわけではありません。

— AI研究専門家

現行のAIチャットボット技術の主な課題と制限

まとめ

AIチャットボットは自然言語処理、機械学習、大規模言語モデルを組み合わせて動作します。ユーザー入力を解析して意図を検出し、定型回答を検索するか、訓練済みモデルを使って新しい回答を生成します。