ChatGPTについて網羅的にまとめたメモ
有料版と無料版の違い
価格
有料版（ChatGPT Plus）の場合はサブスクリプションサービス
web利用の場合は月額20ドル、日本円で約2,700~3,000円
スマホアプリの場合は月額3,000円
文字数制限
ChatGPTには1度に生成できるテキストの文字数に制限 無料版の場合は最大2,048文字、有料版の場合は最大4,096文字です。
有料版の方が約2倍の文字量を扱えるため、1度に長文の質問も可能です。翻訳や要約したい場合にも、何度にも分けて取り込む作業が半減するため楽になります。また、回答の内容についても網羅性のある回答が期待できます。
トークンの計算ツール（OpenAI 公式）
レスポンス（回答）速度
回答速度は有料版よりも無料版の方が速くなっています。これは、有料版の方が高度な処理を行っているからです。
有料版に搭載されているGPT-4は、応答時間のスピード自体はアップしているのですが、扱える文字量や複雑な処理が増加しています。また、画像処理が可能になったことも影響しています。
精度の高い回答を求める場合は有料版、次々にすばやく質問したい時は無料版、と使い分けるのもよいでしょう。
安定した接続
有料版と無料版を比較すると、有料版の方が安定した接続を得られます。無料版のChatGPTは、アクセスが集中するとつながりにくいことや、エラーメッセージが出て止まってしまうことが比較的多い。
その点、有料版はピークタイムでも優先的にアクセスでき、手が止まることもなく快適に作業ができます。仕事上のツールとして使うなら安定した接続の有料版の方が向いています。
GPTsストアの利用可否
GPTsという世界中のクリエイターが作成したオリジナルのAIが利用できます。例えばSEOに強い記事の作成に特化したGPTや、事業計画書の作成を手伝ってくれるGPTなどすでに100万くらいはあるのではないでしょうか。
ちなみに以前はプラグインという機能がベータ版として有料ユーザーのみに提供されていましたが、2024年3月19日に新しくプラグインで会話を開始することを停止され、2024年4月29日をもって完全に会話ができなくなります。
2023年7月時点で約600のプラグインが登録されており、さらに増え続けると予想されていたものの、GPTストアという形でより便利で多くのユーザーが開発できる環境に移行することになった形です。
ちなみに2024/04/03現在、アメリカの一部のGPTアプリクリエイターに対して報酬が発生する仕組みが導入されています。
現在はトップクリエイターのみのお試しのようですが、使用された量に対して変動し、最低でも月1000ドル（15万円）はもらえるような仕組みらしいです。
画像生成の可否
無料版では画像対応ができませんが、有料版は入力・生成ともに画像に対応可能です。質問に画像をつけると、それを理解して返答してくれます。テキストだけよりもしっかり意図を汲み取ってくれるため、精度の高い回答が期待できます。
また、どんな画像が欲しいか指定すると、それに応じた画像や動画を生成することも可能です。質問を重ねていくことで、細部までイメージに近い画像を手に入れられます。
日常的なレシピの検索や、仕事での利用など、さまざまな場面で役に立つ機能と言えるでしょう。
サポート体制
無料版でもサポートは受けられますが、優先的なサポートは受けられません。有料版で利用できるサポートには、以下のようなものがあります。
・カスタムエンゲージメント：ChatGPTのカスタマーエンゲージメント担当者と直接連絡が取れるため、スムーズに個別のサポートが受けられる ・優先的なフィードバック：有料版ユーザーからのフィードバック（改善や機能追加も含む）が優先的に検討される ・エラーの解決：優先的に受けられるので、早く解決し、業務への影響が最小限ですむ ・リソース提供：詳細な情報や支援を受けられる
このようなサポート体制は、仕事などで長時間使うヘビーユーザーにとっては、心強いものとなるでしょう。
新機能の先行利用
有料版では、これからリリースされる新機能を優先的に利用できます。たとえば、「プラグイン」は2023年5月に追加された機能ですが、有料版でのみベータ版として提供されていました。
このように有益な機能を積極的に使いたい人にとっては、有料版の方が魅力が多いと言えるでしょう。
GPT-4のチャット回数制限
回数制限について調べても色々と意見が異なっていたので自分で試してみた
画像のようにテストしたところ39回目のメッセージで制限に引っかかった（2024/04/03）
次に使えるのは最後のメッセージを送ってから2時間20分後くらい
よくわからないけど参考にはなるかな
出力形式
具体的な形式を紹介する前に、なぜこれが重要なのかについて説明します。
GPT-3・GPT-4は基本的に文章しか出力することが出来ません。
これはAPIを使ったとしても同じです。
しかし多くのデジタルデータは、テキストで表すことが出来ます。
何が言いたいかといえば、決まった形式に沿ってChatGPTから出力させることにより、ありとあらゆるデータへ変換することが可能になるのです。
これまであなたはChatGPTを使っても、テキストしか生成させることが出来なかったかもしれませんが、
これから紹介する形式を知ることで、図や数式を出力させたり、他のプログラムと連携させていろんな操作を行ったり、ということが可能になります。
では、実際にどのような出力ができるのか見てみましょう。
HTML, XML
『テキストで表現する』上で、最も広く使われている形式があります。今あなたも読んでいる『HTML』です。
例えばChatGPTに『style付きのHTMLで出して』とお願いすれば、HTMLで書き出せる形にコードを出してくれます。
ただし、HTMLは人間が見るには便利ですが、使い勝手が悪いです。
ドキュメントとして扱いたい場合や、更にそのデータを別システム側で操作したい場合は、XML等で出力すると便利でしょう。
CSV, TSV
先程簡単な表をHTMLで書き出しましたが、
もっと大量のデータならば、CSVやTSVで書き出すのが向いています。
（一応説明しておくと、CSV・TSVは表やデータの一番スタンダードな形式です。CSVはカンマでデータが区切られており、TSVはタブで区切られています）
CSV形式を使うことにより、表計算ソフトのデータも扱わせることが出来ます。CSV形式で貼り付けた後指示を出し、同じくCSV形式で回答してもらえば良いのです。
JSON
XML、CSVときて次はJSONという流れですが、
JSON形式は、ChatGPTにおいて『便利なデータ形式』という以上の意味を持ちます。
あなたがChatGPTを使う際、指示は裏側でJSON形式に変換され、それからAPIリクエストとしてサーバに送信されます。
そして質問を受け取ったChatGPTは、まずJSONによる返答を行い、そのJSONから回答部分のみをブラウザに表示させているのです。
これはブラウザ版だけに限った話ではなく、ChatGPT APIを使って、外部のWebAPIと連携させたい場合も、やり取りはJSON形式となります。
なのでもしあなたがChatGPTを用いたシステム開発に興味がある場合は、JSONについて学ぶことをおすすめします。
特にChatBOT等を作る際には、シナリオのやり取りにおいてJSONを多く使用するでしょう。
JSONの処理は簡単ではありませんが、もしChatGPTを使う上でJSONを使いこなせば最強です。
Wiki記法
『Wiki記法』とは、ウィキペディア等で、執筆する際に用いられている記法です。
非常に素早く、簡潔にコンテンツを生み出す目的で設計されました。
これの使い道としては、『社内wiki』や『Redmine』等でChatGPTを使う際、有用と言えます。
例えば業務でよく使う用語等があると思いますが、その用語集を自力で作ろうとすれば、相当な時間が掛かります。
しかしChatGPTにWiki記法で書かせて社内wikiに上げれば、あっという間に用語集を完成させることができるでしょう。
他にも箇条書きで書いた業務手順を、きっちりとしたマニュアルにリライトさせたり、
フォーマットが違う社内文書を、wiki記法に変換させて掲載したり等、色々なケースが考えられます。
Markdown記法
先程wiki記法の説明で『社内wiki』を取り上げましたが、
むしろ最近の業務ツールならば、Markdown(マークダウン)記法の方が一般的かもしれません。
Markdown記法は、現在数多くのITツールで利用できます。
例えば『Backlog』『NotePM』等の社内ツール。『Notion』『Evernote』等のメモアプリ。更には『wordpress』や『note』等で記事を制作する際にも使えます。
そして文章だけでなく、スライドや図の作成、数式も作成することができるのはご存知ですか？
Markdown記法はただの記法ではなく、色々なことに使える記法です。覚えておいて損はないでしょう。
Mermaid
先程『Markdown記法で図の作成ができる』と書きましたが、
その上で使いやすいのがMermaidというツールです。（ライブエディタ）
Markdown記法で関係性を正しく記述すれば、フローやシーケンス図、グラフやチャートまで、Mermaidがキレイな図にしてくれます。
『画像生成AI』を触った人ならば、AIに図を作らせることができるのではないか、と試したことがあるかもしれません。
しかしStable Diffusion等の画像生成AIは、『それっぽい絵』を出すだけで、関係性まで理解した図を出してはくれません。
その点Mermaidを使えば、関係性がはっきりした正しい図をきれいに出すことが出来ます。
これを知ってるだけで、業務の資料作成や論文作成のスピードは圧倒的に早くなるでしょう。
PlantUML
PlantUMLも、Mermaidと同じくテキストから図を作成してくれるツールです。
なおMermaidより対応範囲が広く、コンポーネント図や配置図、タイミング図等を作ることもできます。
ただしPlantUMLはオープンソースのツールであり、インストールすら非エンジニアの方には難しいかもしれません。（オンラインサービスもあります）
TeX（LATEX）
『TeX』とは、コンピューター黎明期から使われている『組版処理システム』であり、『LaTeX』は『TeX』を使いやすくするためのツールです。
主にテキストで書き表せない数式の表示等で使われています。
ChatGPTに指示するときは『LATEXで出せるように書いてください』と指示すれば、そのように出力してくれます。
このような感じです。（ちなみに入力欄上では変わりません。プレビュー・公開記事では正しく表示されています）
なお、ChatGPTに入力することも、もちろん可能です。
Tex形式でChatGPTに問題を出せば、しっかり解いてくれます。
（参考）ClaudeにGPTで出力できる形式を聞いてみた
テキスト
目的: 文章を書いたり、説明や物語を記述したりするのに最適です。一般的な文書作成に利用されます。
マークダウン
目的: ウェブページや文書を作成する際に、見出しや箇条書き、リンクなどを簡単に書くことができる書式です。Markdownで書くと、自動的にHTMLに変換されます。
HTML
目的: ウェブページを作成するための言語です。HTMLを使ってウェブサイトのレイアウトや構造を決めることができます。
JSON
目的: データを構造化して保存したり、アプリケーション間でデータをやり取りするときに使われます。ウェブサービスなどで広く利用されています。
XML
目的: データを構造化して保存したり、異なるシステム間でデータを交換したりするのに使われます。設定ファイルなどにも利用されています。
CSV
目的: 表形式のデータを簡単な形式で保存したり、スプレッドシートなどで読み込んだりするのに適しています。成績やアンケートなどのデータを扱う際に使われます。
コード
目的: プログラミングをする際に、コンピューターに命令を与えるために使われます。コードを書くことで、ゲームやアプリ、ウェブサイトなどを作ることができます。
数式
目的: 数学の問題や計算式を正確に表現するために使われます。数学の授業や課題で役立ちます。
SQLクエリ
目的: データベースからデータを取得したり、更新したりするための命令です。データベースを操作する際に使われます。
正規表現
目的: 文字列からパターンを見つけたり、置換したりするのに使われます。特定の条件にマッチする文字列を検索するのに役立ちます。
URLエンコーディング
目的: ウェブページのURLに特殊文字を含める際に使われます。URLに日本語や記号を含めるときに必要となります。
Base64エンコーディング
目的: バイナリデータをテキストに変換するのに使われます。画像やファイルをテキストで表現する際に役立ちます。
Unicodeエスケープシーケンス
目的: 特殊な文字や記号をコードで表現するのに使われます。プログラミングの際に必要となる場合があります。
シェルコマンド
目的: コンピューターに直接命令を出すために使われます。ファイル操作やプログラムの実行などを行えます。
Dockerコマンド
目的: Docker(アプリケーションを簡単に実行できる環境)を操作するためのコマンドです。開発者がDockerを使う際に利用されます。
cURLコマンド
目的: ウェブサーバーにデータをリクエストしたり、APIを呼び出したりするのに使われます。ウェブアプリの開発で役立ちます。
Gitコマンド
目的: ソースコードの変更履歴を管理するGitというツールを操作するためのコマンドです。プログラミングのプロジェクト管理で広く使われています。
構文木
目的: プログラムのソースコードの構造を木構造で表したものです。コンパイラやコード解析ツールで利用されます。
AST (Abstract Syntax Tree)
目的: ソースコードの構文を抽象化した木構造です。コードの解析や変換に役立ちます。コンパイラなどで内部的に使われています。
オブジェクト記法
目的: データをオブジェクトの形で表現するための記法です。JavaScriptやPythonなどのプログラミング言語で使われます。
テーブル記法
目的: 表形式のデータを簡潔に表現するための記法です。マークダウンやレポートなどで使われます。
RFCスタイル
目的: インターネット技術の標準規格を記述するための形式です。技術文書の作成で使われます。
引用符付きテキスト
目的: 他者の言葉やテキストを引用する際に使われます。論文や文献での引用に利用されます。
箇条書きテキスト
目的: 複数の項目を列挙する際に使われる記法です。説明文や手順書で活用されます。
タブ区切りテキスト
目的: データをタブ文字で区切って表現する形式です。CSVと同様にデータ交換に使えます。
BNF記法
目的: 言語の構文規則を定義するのに使われます。プログラミング言語やマークアップ言語の設計に役立ちます。
疑似コード
目的: アルゴリズムやプログラムの流れを人間が読みやすい形で記述するのに使われます。プログラムの設計時に利用されます。
YAML
目的: 設定ファイルの記述に使われる形式です。XMLよりも読みやすく書きやすい構造になっています。
TOML
目的: 設定ファイルの記述によく使われる形式です。YAMLよりも人間が読みやすい構造になっています。
プロトコルバッファ
目的: データの構造を定義し、様々なプログラミング言語間でデータを交換するための形式です。
拡張マークアップ言語 (XML, HTML, SGML)
目的: ウェブページや文書の構造を記述するための言語です。HTMLはウェブサイト、XMLは一般的なデータ交換に使われます。
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