こんにちは、クラウドプラットフォーム本部の小原です。

OpenAIのChatGPTが人気を博していますが、そのChatGPTで得られる応答とほぼ同様の応答が得られる機能がOpenAI APIとして提供されています。
今回はOpenAI APIで出来る自然言語の理解、そして生成部分を活用して自由記述アンケート分析のようなことができそうか試してみようと思います。

OpenAI APIの利用方法

OpenAI APIを利用するには公式サイトから登録してAPIキーを発行する必要があります。
3か月間は18ドル分まで無料で利用でき、自動で課金枠へ移動されるといったことはありません。
今回はチャット用APIを利用して実際にChatGPTへ質問する形式で利用してみます。

やりたいこと

Google スプレッドシートに格納されたアンケート内容をOpenAI APIを利用してネガポジ判定、何について回答しているか、要約といったことを試してみたいと思います。
今回はファミレスのアンケートを想定し、ポジティブ・ニュートラル・ネガティブを意識して以下3つの自由記述を用意しました。
以下はそれぞれ、事前にChatGPTに考えてもらったものを軽く調整したものとなります。

• No.1
  ハンバーグがめちゃくちゃ美味しかった！ピザとかフライドポテトも子供たちには大好評だった。安くてコスパ高いし、また行きたいと思う。
• No.2
  店内は綺麗だったけど、特に印象に残るものはなかった。パスタやサラダなどのヘルシーメニューもあって、良かったかな。サービスも問題なかった。
• No.3
  店内がうるさかったし、清潔感もなかった。ハンバーグは冷たかったし、パスタは味が薄かった。店員さんも無愛想で、サービスも悪かった。

そして、OpenAI APIを利用したプログラム内でそれぞれの自由記述に対し以下の質問を投げかけてみます。

• 次の文章がポジティブかニュートラルかネガティブかどれか単語で教えてください。
• 次の文章が何について語られているのか複数あればカンマ区切りとして単語で教えてください。
• 次の文章を要約してください。

結果を自動でGoogle スプレッドシートに書き込んでもらうように調整して実行してみます。

やってみた

それぞれ結果は以下のようになりました。

ネガポジ判定についてはChatGPTに考えてもらった文章であったことも要因かもしれませんが問題なく判定できていました。
何についての回答なのかの分析についてはNo.3では総評のように[レストランの評価。]となってしまいましたが、ラベル付けとして使える部分もありそうです。
要約については用意した内容がもともと短文であるため評価が難しいですが悪くないと感じました。

まとめ

お試しとして、分析の分野にも使えるかもしれないとも思えるなかなか面白い結果になりました。
日本語の場合はトークン数が嵩むことで調整が難しいところもありますが、ChatGPTでも感じた自然言語処理能力をAPIでも利用できることが分かりました。
利用するシーンを選べば簡単に高性能なパフォーマンスを出してくれそうです。

QESではOpenAIおよびAzure OpenAI活用しながら理解を深め、お客様のAI活用を支援していきます。
特にAzure OpenAIではデータセットやモデルのカスタマイズにより利用シーンに合わせて調整していくことも可能になると思われます。

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