トピックまとめ機能を実装してみた結果
こんにちは！ GIRONの粟津です。今回はリップルトークに実装したChatGPTによる”トピックまとめ機能”についての記事を書いていきます。
トピックまとめ機能（β）とは？
トピックまとめ機能って、簡単にいうとトピック内のコメントをひっくるめてChatGPTが要約してくれる機能なんです。これ実はほんとうに実装したかった機能で、OpenAIがAPIを開放（といっても有料ですよ！）してくれましたので、実現できた機能なんですね。開発と検証を重ねて、ようやくリリースできたのですが、これがまあChatGPTによるコメントのまとめ方が秀逸といいますか、かなり関心したのでノートにまとめようと思いました。
どんな感じにまとまったのか？
いまはトピックを投稿してから14日間過ぎれば、自動的にChatGPTがトピック内のコメントを要約してくれています。要約されたまとめコメントは、それぞれのトピックに表示されるので、どんなことがトークされていたのかが簡単に分かるようになりました。
この上の画像では、成功するためにどうすればいいのかをトークされていました。コメント参加者は4名、トピック投稿者をいれると5名になります。コメント数は6コメントとあまり多くなかったのですが、要約された内容をみると、なかなか深いコメントが多かった結果だと思います。
出力結果がかなり違う？
ChatGPTでトピックをまとめる時に出力する文字数は200文字前後で設定しています。しかし、実際に出力される文字数はトピックごとにかなり異なっています。
トピックごとの出力された文字数をグラフにしてみました。一番多いトピック「頑張る人が損をする？！」の文字数は263文字、一番少ないトピック「コロナに翻弄された学生時代を送った新社会人の方へ」はなんと98文字と、100文字を切って出力されていました。
コメント数と参加人数は影響がない？
この出力結果の文字数の違いがなんなのか、分析にあたって、最初に考えた仮説は「コメント数とコメント人数により出力文字数が増減する」でした。当然ですが、コメント数が多ければ多いほど、複雑になるので出力文字数が多くなってるんじゃないかと考察してました。
上のグラフはコメント数とまとめ文字数の散布図です。１トピックあたりのコメント数がまとめ文字数に影響していることはあまりなさそうでした。
次に、コメント参加者とまとめ文字数の散布図をみましたが、こちらもあまり関係がないようです。
この二つの散布図をみて分かるように、まとめ文字数の増減はコメント数やコメント参加者の人数にはあまり関係がなく、コメントされている内容に起因することが分かりました。
まとめ文字数が多くなるのはトーク内容による？
今回のトピックまとめ機能によるまとめ文字数の違いは、単純にコメント数や参加人数が多いのではなく、どのようなトークが繰り広げられたかということが言えそうです。
最後に一番まとめ文字数が多かったトピックと一番少なかったトピックをご紹介します。
トピックタイトル：頑張る人が損をする？！
トピックタイトル：コロナに翻弄された学生時代を送った新社会人の方へ
トーク内容により、これだけの文字数の開きがでるのも非常に面白いです。またどちらも要約された内容に意味不明な点もあまりありません。このあたり、まだまだチューニングの余地があるので、今後はPDCAを繰り返しながら最適化していきたいと考えています。
今回の記事はいかがでしたか？ これからもトークが楽しくなるアプリを目指して改善していきますので、応援をよろしくお願いいたします！
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