生成系AIというものが、一般に知られるようになったのはつい数年前です。一般のシロウトから見たら、トップバッターはChatGPTでしょう。革命のように感じられましたが、当初は、計算に弱くて単純な足し算も間違えるとか、情報が古いと言った問題も指摘され、やっぱり人間様のほうが上だと思われていましたが、今ではどうでしょう。様変わりです。
ChatGPTの軌跡をたどってみました。もちろんChatGPTに聞いてです。（というか、半分くらい丸写しです）
自慢たらたら、詳しく説明してくれました。
１．一般公開されたのは2022年11月
それまでの検索エンジンは、質問 → Webページを探す → 人間が読んで自分でまとめる、という流れでした。
それに対して、ChatGPTは、質問 → AIが文章として回答する となったのですから画期的でした。
当時のユーザーの使い方は、「○○について教えて」「この文章を英語にして」といった、一問一答型の使い方が中心でした。
ただし、初期ChatGPTには現在から見るとかなり大きな弱点がありました。
・計算を間違える
・知識が古い
・最新ニュースを知らない
・もっともらしい嘘をつく、「分からない」と言わず、それらしい答えを作る
・長い文脈を維持するのが苦手
・複雑な指示に弱い
チャッピーちゃん、賢いんだけど、いい加減な性格の秘書でした。職場のマスコットとしては可愛かったのですが。
２．2023年には、レベルアップ
2023年にGPT-4が登場、論理的な問題の処理、プログラミング、長文読解、複雑な文書作成、専門的な質問などへの対応が大きく改善、指示にたいしてごまかさず、素直に従ってくれるようになりました。
今度の子は任せられる、となったわけです。
３．2023年後半、ブラウザの活用を覚えた
10月にはブラウジング機能が導入され、グーグルの向こうをはれるようになりました。
従来は、自分のアタマの中の知識を使って回答してくれていたのですが、必要に応じてWebを検索して、答えを見つけてくれるようになったわけです。
あの子賢いだけかと思ったら、お友だちのネットワークもすごいから、いろいろな情報集めてきてくるんだよね。
４．2023～2024年――画像を「読む」AIへ
画像処理ができるようになりました。
画像を理解して、文書で説明するなんて技もこなせるようになりました。
例えば、
・写真を説明する
・グラフを読む
・表を理解する
・手書き資料を読む
・スクリーンショットを解析する
・図を見て問題を解く
・プログラム画面のエラーを読む
といったことができるようになりました。
それまで、表なんかをテキストに打ち直して、GPTに処理してもらったのが、そのまま貼り付けるだけでよくなりました。
５．2024年――GPT-4oで「AIとの会話」そのものが変わる
2024年5月にGPT-4oが発表されました。
より高速化され、テキスト・音声・視覚を横断して扱うことができるようになり、リアルタイムで対話できるようになりました。
我々ユーザー側からみると、
・英会話の練習
・アイデア出し
・質問しながら学習
・作業中の相談
・子どもの勉強相手
・発音練習
など、めちゃ便利です。私も英会話の勉強にと、試してみましたが話題が続かず、挫折しましたが。
6．2024年――「記憶するAI」が登場
2024年4月からPlusユーザー向けにMemoryが提供されています。また2025年からは会話履歴も参照するようになりました。
これにより、質問者自身について覚えてくれていて、カスタマイズされた反応をするようになりました。
今まででしたら、質の高い回答を得るためには、例えば助平な高齢者むけの観光プランを作ってなどと、背景まで説明しなければなりませんでしたが、もう大丈夫、エッチで、おカネのないクソジジイってことが、お見通しの上で相手してくれます。
ちょっと怖い話ですが。
このメモリー、2026年になると、「古くなった情報」「関連性」「長期間にわたる文脈」を改善する仕組みまでできているそうです。
以下、若干繰り返し、宣伝臭がつよくなっていますが。
7．2024年――「計算が苦手」から「計算を道具に任せる」へ
最初に挙げた通り、計算によわかったのですが、計算ツールを使えるようになりました。
重要なことは、自分の能力を上げることでなく、ほかの道具を使いこなすようになるという、発想の転換です。人間もそうですよね、能力が高いだけでは課長止まり、人を使いこなせてこそ昇進できます。
8．2024～2025年――「ファイルを渡して仕事をさせる」
PDF、Excel、CSV、Word、画像などをアップロードして、読み込むだけでなく、分析、加工、更には、これらをもとに資料を作成できるようになりました。
9．2025年――「推論モデル」の登場で、考え方そのものが変わる
こうして、推論モデルの登場で、は単純に、大量の知識を持っているという方向から、答える前に問題をより長く考える方向になってきています。
10．「答えを知っているAI」から「問題を解くAI」へ
ここまでを整理すると、
初期：「答えを知っていますか？」
↓
GPT-4時代：「かなり難しい問題にも答えられます」
↓
推論モデル時代：「その問題をどう解けばよいか考えます」
↓
ツール利用時代：「必要なら検索・計算・分析・画像処理を組み合わせて解きます」
という進化をしてきました。
11．2025年――「検索する」だけでなく「調査する」
さらにDeep Researchのような機能が登場しました。
調べて答えをだすだけでなく、調査方針を考え、複数サイトを比較、必要に応じて更に調査、整理して根拠を示してレポートを作るという、まさに人間がやっているとおりの作業をするようになりました。こうなると検索エンジンの域から調査員・リサーチアシスタントに昇格です。
これらに伴い、ユーザーとしても使い方が変わってきました。
◯「AIに何をさせるか」ではなく「AIに仕事を任せる」へ
以前は、作業単位で指示していました。
現在は、「このテーマについて調査して、競合を比較し、問題点を整理して、最後に提案書にして」という仕事単位で依頼できるようになってきました。
◯「プロンプト職人」が以前ほど必要なくなった
初期ChatGPTでは、「あなたは○○の専門家です。以下の条件を厳密に守り……」のような非常に長いプロンプトが流行しました。それが、「○○について初心者にも分かるように説明して」くらいでも相当な仕事ができるようになりました。
つまり、AIに命令する技術の重要性が少なくなり、AIに目的を説明する技術が重要になってきました。
◯ 対話を通じて精度をあげることができる
一発回答でなく、疑問や不足があれば投げ返せば、それを踏まえた新しいレポートを作るってくれます。私も、旅行プラン作成で、何回ともなくやりとりをしましたが、私の好みも掌握したうえで親身な回答をしてくれました。
◯ 時代ごとの使い方を要約すると （時代、AIへの頼み方、AIの位置づけ の順）
2022 質問する 賢いチャットボット
2023 質問＋文章作成 AIアシスタント
2023後半 「調べて」 検索アシスタント
2024 画像・音声も渡す マルチモーダルAI
2024 「覚えておいて」 個人アシスタント
2024～25 ファイルを渡す データ分析者
2025 「よく考えて」 推論エンジン
2025 「調査してまとめて」 リサーチャー
2025～26 複数の作業をまとめて依頼 エージェント型AI
但し、本人によれば、以下の欠点はまだのこっているそうです。
・事実を間違える
・情報を取り違える
・微妙な計算ミス
・文脈の誤解
・複雑な指示の一部を落とす
・Web上の情報そのものが間違っている
・自信ありげに誤った推論をする、
特に、下から2番目の話、元ネタが間違っていれば、それを反映してしまいます。例えば一部の専制国家が、意図的に大量の誤情報をネットにながしているようなので、その国に都合の良い結果に導かれる可能性があります。
あ、一つ追加です。来たるべき進化、その12
12 有料化される
もう、AI依存症になっていますので、いまさらやめられません。毎月幾ばくかの利用料を払うことになります。
そして、その解約方法は、AIに聞かないとわかりにくいので、要らなくなっても、たとえば寝たきりになったり亡くなってしまっても、永久に口座から引き落とされます。
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タワゴトにお付き合いいただきありがとうございました。
明るいウソをモットーとしています。万一どなたかを傷つけるような内容があったらご指摘ください。
たまには旅行にいくようにしています。海外一人旅など記録を、「ついでにちょっと旅」に残していますのでよろしかったらご笑覧ください。
