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ChatGPT【入門完全ガイド】初心者向け
最終更新日:2025年2月3日(月)
ChatGPTの技術進展は速いため、随時更新するタイプの記事です。
「まだ、ChatGPTを触ったことないんだけど、ヤバい?」
「ChatGPTを使ってるけど、実は使い方をよく分かっていない。」
今からChatGPTの使い方を学ぶのは、全く遅くありません。
ChatGPTの歴史はまだ浅く、これからも変化していきます。
それに、使い始めた方は、2022年11月に公開されて以降なので1年半ほどです。大した差はありません。
そこで、当noteでは「ChatGPTの全体像から基本的な使い方まで」初心者向けに解説します。
当noteを読んで欲しい方は以下のとおりです。
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ぜひ、ChatGPTマニュアルのハンドブックとしてご活用ください。
良かったら、当noteに「スキ♡」クリックしてもらえると励みになります。
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当noteは以下のオリジナルGPT作成の100日チャレンジで学んだことをおもに発信しています。
GPTsについて詳しく知りたい方はこちらの記事をお読みください。
第1章.ChatGPTを知る
まずは、ChatGPTの基礎から把握しましょう。
ChatGPTとは
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ChatGPTとは何か、簡単にポイントを解説します。
2022年11月30日にOpenAIが公開したChat Bot
従来のAIモデルよりも、より高度なチャットが可能
できることは、文章の添削や要約、画像の生成、プログラミングなど
無料版と有料版(月額20$(約3,000円/月))がある
有料版のChatGPTなら自分オリジナルのGPTも作成できて、今後は収益化もできるよ。
ChatGPTの仕組み
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そもそも、ChatGPTはどんな仕組みなのか?解説します。
ChatGPTの仕組みは、ユーザーが入力した文字から、最も確率が高いと推測される次の文字を作ります。
例えば、「日本の首都は?」と聞いたら、
99%「東京」と答えます。
これは日本の首都は東京という学習データが多いからです。
ChatGPTの進化
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続いて、ChatGPTの進化を見ていきましょう。
抑えるべきポイントは以下のとおりです。
2022年11月 ChatGPT3.5 公開
従来AIモデルより高性能なチャットボット
公開2か月で1億ユーザー突破
2023年 3月 GPT-4 公開
GPT3.5より回答の精度が高い
2023年 9月 GPT-4v 公開
テキストだけでなく、画像・音声処理ができるようになった
2023年11月 GPTs公開
ChatGPTのカスタマイズバージョンを作成できるように。
2024年1月 GPTストア公開
世界中の人たちが作成したGPTsを利用できる
2024年5月 GPT-4o公開
GPT-4の後継モデル公開
無料ユーザーでGPTs、GPT4モデルが利用可能に
2024年7月 GPT-4o mini公開
GPT3.5の後継で、処理スピード早い
2024年9月 OpenAI o1(プレビュー版)、o1 mini 、高度な音声モード公開
より難しい問題を解決できるモデル
より自然でリアルタイムな会話ができる(話す速度に対応、感情を込めた応答可能)
2024年10月 Canvas公開
執筆やコーディングのサポート
2024年11月ChatGPT Search 公開
ChatGPTのウェブ検索機能がさらに進化
関連するウェブ情報へのリンク付き
OpenAI公式からGoogle chromeのプラグインもリリース「ChatGPT search」
2024年12月 大型アプデ
OpenAI o1(プレビュー版)の正式版がリリース
新しくProプランが公開(月額200💲)
動画生成 AI「Sora」公開
ボイスモードで「動画」「画面」共有可能に
プロジェクト機能の公開
GPTsにCanvas追加、CanvasでPython実行
2025年1月 AIエージェント1st Step
タスク機能のリリース
オペレーター機能の発表(Proユーザーのみ)
o1モデルでCanvas利用可能
HTML・ReactがCanvas上で実行可能
o3-mini、o3-mini-highのリリース
2025年2月 AIエージェント2nd Step
検索特化エージェント:deep research(ディープリサーチ)リリース
次の動きは、 本格的なAIエージェントがいつ公開されるのか、GPT5はいつなのか?ですね!
ChatGPTの無料 vs 有料
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ChatGPTの無料版と有料のChatGPT Plus(月20ドル)に違いを解説します。
ChatGPT Plus(有料版)に課金するメリットは主に以下の4つです。
1.チャット回数が無料ユーザーの5倍使える
2.音声に対応できる
3.オリジナルChatGPT(GPTs)が作れる
4.画像作成な回数が多い(無料ユーザー:1日2回)
第2章.ChatGPTをもっと知る
ここからは、ChatGPTについてより詳しく解説します。
ChatGPTの学習データ
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ChatGPTは何から学習したのか?
基本的には、Webサイトにアクセスできる情報から学習しています。
主に、Webサイト、ニュース、論文などから学習しています。
学習していないデータは、個人情報、著作権の保護コンテンツ と言われています。
学習データを知ればGPTが得意なことが見えてきます。
ChatGPTが得意/苦手な会話
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ChatGPTの得意な会話と苦手な会話について紹介します。
ChatGPTはおもに以下のような会話が得意です。
・情報の提供、整理
・教育的な会話
・アイデア作成
ChatGPTが苦手なのは?
・感情的な意見
・主観的な考え
・個人的なアドバイス
ChatGPTが偏った思想、差別的、暴力的にならないよう訓練されてるのがポイントです。
ChatGPTが得意/苦手なデータ
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次は、ChatGPTが得意なデータについて、紹介します。
ChatGPTが得意なデータはおもに、以下の情報が得意な傾向があります。
・一般的な情報
・歴史的な知識
・教育的な情報
逆にChatGPTが苦手なデータは、以下のとおりです。
・専門的な知識
・最新ニュース
・個人的な経験、ノウハウ
ChatGPTの学習データ量によって、回答の精度が左右されるため、上記のような情報は苦手です。
ChatGPTの得手不得手を知れば、効果的に使えます。
ChatGPTのできること
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続いて、ChatGPTができることを紹介します。
できる機能は次の4つです。
文章の処理(通常のChatGPT)
記事の作成やアイデア出し、文章添削などができます。
Web検索(Web Browsing)
Web Browsing機能を使うことで、ChatGPTの弱点である最新データを学習していない点を克服できる機能です。
画像の作成(DALL-E)
画像生成モデルのDALL-Eを利用して、ロゴやイラスト作成だけでなく写真の作成もできます。
プログラム処理(Code Interpreter)
Pythonの機能を活かして、csvファイルデータを取り込んでデータ分析やグラフ作成ができる。
Web検索、画像の作成、プログラム処理は有料ユーザーのみ利用できます。
ChatGPTが本来、苦手とされている最新情報がない点や、数学的な計算が苦手な点はWeb検索(Web Browsing)とプログラム処理(Code Interpreter)で克服ができているのがポイントです。
ChatGPTのリスク(著作権など)
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ChatGPTの利用で注意すべきリスクは主に、ChatGPTがインプットに使った「学習データ」とアウトプットした「できたもの」です。
学習データのリスク
著作権・肖像権のあるデータ利用
個人情報、企業情報を学習させる場合
偏った思考のデータ学習
アウトプットデータのリスク
著作権の問題や肖像権の侵害
プライパシー侵害や機密情報の漏洩
誤情報、フェイク情報の拡散、倫理的な問題がある表現
第3章.ChatGPTの始め方から使い方
ChatGPTの始め方と基本的な使い方を簡単に紹介します。
ChatGPTの始め方
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ChatGPTの始め方は以下の4ステップです。
アカウントの登録
▶︎ OpenAI公式サイト(https://openai.com/ja-JP/chatgpt/overview/)メールでの認証
プロフィールの入力
電話番号の認証
ChatGPTの使い方
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ChatGPTの使い方は簡単!
入力エリアに、チャットを入力して会話スタートです。
ちなみに、ChatGPT Plusに課金すると、画面上で以下の機能が開放されますよ。
・My GPTsが表示
・GPTモデル切替(GPT3.5⇄GPT4)
・プラグイン切替
・ファイルアップロード
第4章.プロンプトを知る
ChatGPTで大事になってくるのがプロンプトです。
そもそも、プロンプトって何?とこから解説します。
プロンプトとは
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そもそもプロンプトとは何か?
簡単に言うと、プロンプトとは、AIにタスク実行してもらうための指示です。
プロンプト・エンジニアリングとは?
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次に、プロンプトエンジニアリングとは何か?
AIの良い回答の確率をアップさせるためのスキルです。
良いプロンプトの構成は?
プロンプトには、大きく分けて以下の4つの構成になります。
命令|AIに実行してほしい指示
補足指示 |命令を補足する説明
追加データ|会話内で追加する情報
回答形式|AIが回答する形式
以下はプロンプトにしたときの具体例です。
命令:以下のテキストからキーワードを抽出して下さい。
補足指示:特に重要なキーワード3個に絞って抜き出して下さい。
追加データ:
###
ChatGPTは、大規模言語モデル(LLM: Large Language Model)と呼ばれる機械学習の自然言語処理モデルの一種を発展させたものです。
###
回答形式:#キーワード,#キーワード,#キーワード、・・・
すべての要素が絶対に必要なわけではなく、実現したいゴールによって使い分けることになります。
第5章.良いプロンプトを作る流れ
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ここでは、良いプロンプトを作る流れを紹介します。
流れは以下の4ステップです。
1.シンプルなプロンプトを作る
2.良い結果の確率をアップさせる
3.悪い結果の確率をダウンさせる
4.検証する
STEP1:シンプルなプロンプトを作る
![](https://assets.st-note.com/img/1704293632366-QcCIvtmWcU.jpg?width=1200)
まずは、「〇〇を△△して」くらいのシンプルなプロンプトを作りましょう。
例えば、以下のようなプロンプトがシンプルな例です。
・小説を書いて
・イラスト描いて
・記事を要約して
・プログラミングコードを書いて など
目的語 + 動詞 くらいの言葉で簡単に作ってから、次のステップ2でプロンプトを肉付けしていくと良いでしょう。
STEP2:良い結果の確率をアップさせる
![](https://assets.st-note.com/img/1704347775723-RgKBMR7qoa.jpg?width=1200)
ステップ2では、良い結果の確率を最大限アップさせます。
大事なポイントは以下の4つです。
役割、人格を与える
知識を教える
タスクを分解する
出力例を提示する
何も知らない新入社員に仕事を教えるイメージです。
STEP3:悪い結果の確率をダウンさせる
![](https://assets.st-note.com/img/1704378881530-Mv3Ewc3mjr.jpg?width=1200)
ステップ3では、悪い結果の確率をダウンさせます。
大事なポイントは以下の2つです。
あいまいな表現をなくす
禁止事項とセットで代替案も伝える
AIの誤解を防ぎ、AIの解釈の幅を絞り込みましょう。
STEP4:検証する
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ステップ4では、できたプロンプトを検証して調整します。
次のポイントでの検証です。
ファクトチェック
回答率の精度をチェック
モニターテスト
チェックしながら、プロンプトを微調整して完成に近づけましょう。
GPTsのテストなら、プロンプトインジェクションのテストも大切です。
第6章.良い結果の確率をアップさせる4つの方法
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ここからは、良い結果の確率をアップさせる4つの方法を紹介します。
役割/人格を与える
知識を教える
タスクを分解する
出力の例を提示する
それぞれ、詳しくみてきましょう!
⑴役割/人格を与える
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ChatGPTは与えられた役割や人格によって、回答が変わります。
人間も立場が変わると答えが変わるのと同じです
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例えば、市民、警察官、医師では職務も立場も違います。
Q:目の前に怪我をした犯罪者がいました。あなたが取るべき行動は?
A: 市民:110番、119番する
A: 警察:市民の安全を確保
A :医師:救護
![](https://assets.st-note.com/img/1704556438012-5vF6wzyLuT.jpg?width=1200)
上記の画像のように、医師と警察官でAIの回答は全く違ってきますね。
⑵知識を教える
![](https://assets.st-note.com/img/1705502263578-SWs1j9VOhJ.jpg?width=1200)
ChatGPTは東大卒のスーパー新入社員です
けど、スーパー新入社員でも、企業独自の専門的なノウハウや知識は学習していません。
しっかり教える必要があります。
では、ChatGPTが学習していないデータは何なのか?
未学習なデータは、以下のとおりです。
・専門的な知識
・個人ノウハウ
・企業ノウハウ
・最新情報
もし、あなたの求める回答に上記のデータが必要ならしっかり知識を与えましょう。
![](https://assets.st-note.com/img/1705502280232-ne6FCSX9tL.jpg?width=1200)
じゃあ、ChatGPTに知識の与えるには?
1)テキスト
2)Web検索
3)ファイルアップロード
4)API
ChatGPT課金ユーザーしか、Web検索、ファイルアップロード、APIは使えません。
ただし、CopilotやClaudeならAPI以外は無料で使えます。
GoogleのGeminiならWeb検索はOKです。
それでは、順番に解説していきますね
1)テキスト
テキストでの知識の与え方は、こんなプロンプトです。
以下の文書をまとめて
---
企業の独自情報・・・・
---
これだけです!
ただ、テキストだと文字数の制限がありますよね。
その問題を解決できるのが後述する方法です。
2)web検索
web検索のやり方は二つです
① 最新情報を取りたいURLを指定
注意:サイトによって AIアクセスや外部アクセスをブロックしているサイトもあるので全てのデータは取れません。
② 〇〇を検索して! と言うだけです。
ただ、最新情報かは検索するキーワード次第です。
3)ファイルアップロード
GPTに学習させたいデータをファイルアップアップロードすることで、その内容から回答してもらえるようになります。
例えば、専門書の知識や、過去テスト問題、企業独自の業務マニュアル、電子書籍データ(著作権の侵害になる恐れ)の知識を与えることもできますよ。
4)API
最後にAPIです。
外部のシステムと連携して外部データを取得する方法です。
イメージは外部のデータから学習する方法です。
例えば、Googleスプレッドシートに家計簿のデータを管理していた場合。
今月の出費をグラフ出力して!と指示したら、
外部データをもとにアウトプットしてくれます。
こんな感じで、やりたいことに合った方法で、 GPTに知識を与えてあげましょう
⑶タスクを分解する
⑷出力の例を提示する
上記の
(3)タスクを分解する、
(4)出力の例を提示する
の解説については、以下の記事で詳しく解説しています。
第7章.ChatGPTのプロンプトのコツ8選!(OpenAI,Microsoft,AWS,Google推奨)
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ChatGPTの回答精度をさらにアップさせるプロンプトのコツを紹介します。
OpenAIやMicrosoft、Amazon Web Serviceで推奨しているプロンプトのコツを8つです。
指示と入力データを分ける(#の使い方)
出力形式を指定する
明確に詳しく指示
不明確な指示は減らす
シンプルなプロンプトから試して調整する
代替案を指示
指示順序も重要
シンプルさと詳細のバランス
それぞれ、詳しく見ていきましょう!
コツ1:指示と入力データを分ける(#の使い方)
![](https://assets.st-note.com/img/1704370204684-K8akaiiesS.png?width=1200)
プロンプト先頭に指示を書き、その後に### や”””を使って指示と入力データを分ける。
AIは判断がしやすくなるよ。
コツ2:出力形式を指定する
![](https://assets.st-note.com/img/1704370219156-GtsXoxsVXk.png?width=1200)
AIが回答する出力形式を指定することで、求める回答結果の精度が上がります。
コツ3:明確に詳しく指示
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AIに求める、アウトプット内容、長さ、形式、スタイルなど具体的に説明 AIの誤解を防ぐために、AIの解釈範囲を絞り込むことがポイント
コツ4:不明確な指示は減らす
![](https://assets.st-note.com/img/1704370249405-hcb1U9kCCH.png?width=1200)
ふわっとした不明確な指示を減らと、求めた回答に近づきます。
コツ5:シンプルなプロンプトから試して調整する
![](https://assets.st-note.com/img/1704370279048-68Lcglv7W9.png?width=1200)
いきなり、複雑なプロンプトを作って試すよりも、シンプルなプロンプトを作ってから肉付けした方が効率よく良いプロンプトができます
コツ6:代替案を指示
![](https://assets.st-note.com/img/1704370288737-5wJv67Chta.png?width=1200)
代替案を伝えると、回答の精度がブレなくなるよ。
コツ7:指示順序も重要
![](https://assets.st-note.com/img/1704370298897-fAwnRH93w1.png?width=1200)
与える情報の順序がアウトプットに影響する場合があるよ。
一概に正解がないので、試しながら最適なプロンプトを探るしかない
コツ8:シンプルさと詳細のバランス
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シンプルすぎるプロンプトは必要な情報が足りな過ぎて、AIが誤解をする。逆に、複雑すぎるプロンプトはAIを混乱させるよ
最後に
良かったら、当noteに「スキ♡」クリックしてもらえると励みになり、更新頻度が上がります!
ブログ専用のGPTsも作成しましたので、ご興味のある方はぜひ見てって下さいね!