世界を変革させるAuto-GPTとはーChatGPTとの違いと活用事例を解説!

2023.07.07

世界を変革させるAuto-GPTとはーChatGPTとの違いと活用事例を解説!

OpenAIが開発した「ChatGPT」や、Googleがリリースした「Bard」に代表される生成型AIが注目を集める中、ChatGPTをさらに進化させた汎用人工知能(AGI)である「Auto-GPT」が登場しました。

このページでは、Auto-GPTの概要と特長や活用事例、そして将来性について解説します。

Auto-GPTとはー概要と他の生成型AIとの違い

Auto-GPTとはー概要と他の生成型AIとの違い

まずは、Auto-GPTの概要と他の生成型AIとの違いについて解説します。

Auto-GPTとは

Auto-GPTは、米国のゲーム開発者Toran Bruce Richards(トラン・ブルース・リチャーズ)氏(GitHubでの呼称「Significant Gravitas」)が23年3月にGitHubに公開したツールです。

ChatGPTは一問一答形式で回答を返す生成型AIですが、Auto-GPTは目標を掲示すると、人間がほとんど介入しなくても自分でプロンプトを作成し、複雑なタスクを実行する汎用人工知能(AGI)です。

ちなみに、汎用人工知能(AGI)とは人間のように自分で論理的に思考をし、タスクをこなす能力をもつAIを指します。

Auto-GPTはオープンソースのPythonを使用するアプリケーションであり、テキスト生成にはGPT-4、文章の要約やファイルの保管にはGPT-3.5を使用しています。

Auto-GPTとChatGPT・Google Bardとの違い

Auto-GPTは、ChatGPTやGoogle Bardとは次のように異なります。

ChatGPTとの違い

ChatGPTは、OpenAIが開発した生成型AIであり、一般ユーザーも無料で利用できるオープンソースのツールです。ユーザーに質問されたことに対して直接的な回答をするに留まるため、求める回答を得るためにはユーザーが質問の仕方を工夫する必要があります。

また、2019年9月時点のWebサイトにある情報しか収集できないため、最新の情報に関する質問には正確な回答ができないという欠点があります。

一方、Auto-GPTはユーザーが大まかな目標を掲示すれば、あとは目標達成に必要なタスクを自分で計画し、プロンプトを作成して実行します。また、リアルタイムのWebサイトにアクセスすることも可能なため、最新の情報を収集できる点も特長です。

Auto-GPTは、目標を達成するためにはどのような調査が必要かを自分で判断し、短時間で調査結果を分析して結果を出すことができるため、より人間に近いAIと言えるでしょう。

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Google Bardとの違い

Google Bardも生成型AIですが、こちらは開発者向けに作られたサービスです。

対話力の高さが特長の次世代言語モデル「PaLM 2」を使用し、Googleの検索エンジンのサポートを受け、Web上にある全ての情報を収集することができます。また、23年5月には日本語にも対応を開始しました。

一方でAuto-GPTは、Google Bardとは使用する言語モデルや開発元が異なるほか、現時点(23年7月)では英語のみの対応となっています。

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Auto-GPTの特長と活用事例

Auto-GPTの特長と活用事例

次に、Auto-GPTの仕組みや特長と実際の活用事例、そして課題について解説します。

Auto-GPTの仕組みと特長

Auto-GPTは、ChatGPTができること全てに対応できるのはもちろん、より高度で複雑なタスクにも対応します。具体的には、Webサイトの構築や論文の研究、そして小説の執筆といった作業も、詳細なプロンプト不要で対応します。

また、Web上にある情報を批判的に捉える能力があることも判明しています。
あるユーザーが防水シューズの調査と競合製品のトップ5をリストアップするように指示したところ、レビューには偏った意見や偽のレビューが紛れ込んでいることを考慮し分析結果に反映させていました。

Auto-GPTは大規模言語モデルLLMの「思考」を連鎖させ、設定した目標を達成するアプリケーションのため、自律的な行動をすると言えます。

Auto-GPTの活用事例

既にChatGPTが様々な業界や分野で活用されているように、Auto-GPTも多方面で活用されています。

・Webサイトの構築やSNS運用

Auto-GPTは、例えば「ReactとTailwindcssを用いてWebサイトを構築して」と指示すると、自動でコーディングからデバッグ、リファクタリングを行い、自分でコードの精度を高めながら数分でWebサイトを構築します。

そのほか、特定のSNSアカウントのプロフィールや投稿内容の傾向を理解させ、マーケティング施策や投稿を含むSNS運用業務をAuto-GPTに任せるといった活用の仕方もできるでしょう。

今後は、市場動向のデータ収集やマーケティングから自社のHPやSNSの構築、運用業務を全てAuto-GPTに任せ、人間はビジネスの核となるクリエイティブな業務に集中できるようになると言えます。

・新規事業のための調査・分析・企画提案

Auto-GPTは、特定の分野における市場調査や販売予測を行い、実行プランの作成や財務表の管理なども自律的に行うため、新規事業を始めるときにも役立ちます。

また、Auto-GPTは過去に行ったタスクや行動を記憶できるため、例えばネットでの問い合わせやチャットでの自動応答といったリモート接客をする場合、過去に保存したファイルやデータベースを参照・分析しながら対応することも容易になります。

・業務効率化のためのソフトウェアインストール

Auto-GPTは、ユーザーの業務を効率化させるために必要なソフトウェアを自律的にインストールすることもできます。

実際に、Auto-GPTはあるエンジニアがJavaScriptの実行環境の1つ「Node」をインストールしていないことに気づき、インストール方法を自分でGoogle検索し、リンク付きの参考記事を見つけてダウンロードし、システムを起動させたという事例が見られています。

Auto-GPTの課題と将来性

Auto-GPTの課題と将来性

最後に、Auto-GPTの課題や問題点とともに、将来性について解説します。

Auto-GPTの課題と利用における注意点

Auto-GPTの開発者は、自身のGitHubにおいてAuto-GPTの「Limitations」として次のように述べています。

※引用元:GitHub – Significant-Gravitas/Auto-GPT: An experimental open-source attempt to make GPT-4 fully autonomous.|GitHub

具体的には、以下の内容がAuto-GPTの課題と言えます。

・複雑な問題の課題解決には限界がある

開発者が「Auto-GPTはあくまでも実験であり、製品ではない」とするように、多くの機能が完全と言える段階ではありません。

例えば、Auto-GPTの論理的思考力やアイデアには制約があり、あまりに複雑な問題やタスクを与えると、解決のプロセスの途中でループにはまり込む傾向があると言われています。

また、自律的に仕事を進めるがゆえ、ユーザーの予期せぬ方向に進んでしまう可能性もあります。ユーザーがステップごとに確認するように指示を出したり、使いながらフィードバックを与えて改良する取り組みが求められます。

・利用するための環境整備に費用がかかる

Auto-GPTを使うには、Dockerなどの開発環境やOpenAIのAPIに有料登録してGPT-4を利用できる環境を整備するだけでなく、Pythonに関するノウハウも必要になります。

実験段階にある現時点では、ここまで環境整備をしてもAuto-GPTで高い効果が期待できるとは限らないと認識しておいた方が良いでしょう。

ただ、ブラウザでAuto-GPTと同様のサービスを利用できる「AutoGPT」を利用すれば、環境構築の工程を簡略化できます。こちらもOpenAIの有料APIキーは必要ですが、初心者にも使いやすく、ChatGPTとの比較やビジネスでの活用をイメージする際に役立ちます。

Auto-GPTの将来性

Auto-GPTは、自然言語処理としての機能だけでなく、データ解析を行って需要の予測やパターン認識を行い、ビジネスの効率化に役立てられます。

また、記事や映画・テレビの脚本のほか、広告コンテンツの制作など幅広い分野でクリエイティブな活用法も期待されます。


いまだ人間による監督や最終チェックは不可欠であり、精度に課題は残されているものの、いずれは医療や金融、教育、そして製造業といった様々な分野で応用されていくでしょう。

大幅に活用が進む前に、Auto-GPTを適切に扱うための法整備や企業でガイドラインの制定を行い、悪用のリスクに備える必要があります。

まとめ

世界を変革させるAuto-GPTとはーChatGPTとの違いと活用事例を解説! まとめ

Auto-GPTについてまとめると、目標を掲示すれば人間がほとんど介入しなくても自分でプロンプトを作成し、複雑なタスクを実行する汎用人工知能(AGI)と言えます。

Auto-GPTは、大規模言語モデルLLMの「思考」を連鎖させ、設定した目標を達成するアプリケーションです。自律的にWebサイトの構築や論文の研究、そして小説の執筆といった作業も、詳細なプロンプト不要で対応できる点が、他の生成型AIと異なる特長と言えます。

Auto-GPTは、例えば次のような業務に活用できます。
・Webサイトの構築やSNS運用
・新規事業のための調査・分析・企画提案
・業務効率化のためのソフトウェアインストール

一方で、次の課題が残されています。
・複雑な問題の課題解決には限界がある
・利用するための環境整備に費用がかかる

Auto-GPTは、今後医療や金融、教育、そして製造業など様々な分野での活用が期待されていますが、フィードバックを重ねながら改善をしていく余地がある点や、法整備とガイドラインの制定が求められている点が課題と言えます。

ぜひ、自社でもChatGPTなどの生成型AIを活用し、Auto-GPTではどのような業務を効率化できるのか検討してみてください。

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