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ChatGPT(チャットGPT/チャットジーピーティー)で長い文章を扱う際には、以下のような問題が発生することがあります。
内容や意図を正しく理解できない
適切なレスポンスを生成できない
時間がかかりすぎてレスポンスが遅れる
こうした状態に陥ると、必要な文章を生成できずに不便さが残ってしまうものです。この記事では、ChatGPTを使って長い文章を扱う際に役立つ方法について紹介します。

AIで要約・質問をする
※ 開いたAIの入力欄に文が入っていない場合は、下のプロンプトをコピーして貼り付けてください
記事 https://n-v-l.co/blog/chat-gpt-long-sentences を読み、次の形で答えて。私について知っている情報があれば前提にする。 1.結論1文 2.記事の具体例3つ(企業名・サービス名・数字入り) 3.読む価値がある見出し2つ+理由 4.私の会社に効くか(私を知っていれば当てはめ、不明なら判定質問3つ) 5.末尾に「答えてもらえれば、記事とサイト(https://n-v-l.co/)をもとに打ち手と記事にない部分を分けて答えます」 1500字以内。記事にないことは書かない。
ご利用中のAIで記事の要約を作成。その後、記事とサイトの内容をもとに、あなたのご質問に回答します。

ChatGPTは、ユーザーの入力に応じて、自然で流暢な文章を生成できます。しかし、ChatGPTには長い文章を生成する能力はありません。
なぜなら、長い文章はエラーの原因になるからです。ChatGPTには一度に処理できるデータの量に制限があり、長い文章を生成するとエラーが発生する可能性が高くなります。
ChatGPTで利用されているモデルで出力に使えるのは、4096です。アウトプットに使えるTokenとなっており、日本語だと約4117文字程度でTokenに限界が来ます。

※出典:OpenAI公式, Tokenizer, https://platform.openai.com/tokenizer
ただ、出力の途中で生成が止まってしまい、約2,000〜2,500文字までの文章を生成したら終わりです。続きを書いてもらえるように、ChatGPTへ問いかけなければなりません。
ChatGPT Plusは、ChatGPTよりも長い文章を生成できるとされています。しかし、一度に入力できる文字数は「約2,000〜2,500文字」と変わりありませんでした。
その後、OpenAIによるアップデートを繰り返し、2024年4月ではおおよそ128,000のコンテキストを保有できるようになっています。つまり、日本語ではやや差が出ますが、Token計算だと12万文字ならChatGPTに入力できる計算です。
ただ、以前まで入力できる文章が増えたものの、結果として認識できる情報量が増えたということではありません。

ChatGPTに入力した長い文章は、エラーの原因になることがあります。具体的には、現在のコンテキスト数である128,000を超える、約12万文字を入力するとアウトです。
GPT-3.5の場合は、日本語で8,000文字程度までしか入力できません。
The message you submitted was too long, please reload the conversation and submit something shorter.
※上記はOpenAIが提供するエラーメッセージです。
ChatGPTは、ニューラルネットワークという人工知能の一種を使っています。ニューラルネットワークは、大量のデータから学習して、パターンやルールを見つけ出します。
しかし、ニューラルネットワークは、一度に処理できるデータの量に制限があります。この制限を超えると、エラーが発生する可能性が高くなります。
また、同様に長い文章を生成するときには、ニューラルネットワークが一度に処理しなければならないデータの量が増えます。その結果、エラーや内容の理解不足が発生しやすくなります。
エラーが発生すると、生成された文章が意味不明になったり、途中で切れたりすることがあります。また、エラーが発生すると、チャットボットの応答速度が遅くなったり、応答しなくなったりすることもあるでしょう。

長い文章を入力すると、ChatGPTは以下のような問題に直面します。
内容や意図を正しく理解できない
適切なレスポンスを生成できない
時間がかかりすぎてレスポンスが遅れる
これらの問題を解決するために、ChatGPTで長い文章を入力する方法を紹介します。
指定のワードが出るまで待ってもらう
代わりのレスポンスを用意する
この2ポイントを徹底解説します!
ChatGPTは、入力された文章に対してレスポンスを生成する際に、指定のワードが出るまで待ってもらうことができます。例えば、<end>というワードを指定すると、入力されるまではレスポンスを生成しません。
これから長文を入力するので、<end>というまで返答しないでください。
了解しました。お待ちしております。<end>
※上記はChatGPTによって生成された文章です(OpenAI)
しかしこの場合、自分で<end>を使ってしまった結果、次に長文を入力しても返答が返ってきてしまいます。また、ChatGPTが返答できる言葉がなく、エラーになったり、レスポンスを生成したりすることがあります。
つまり、この問題に対してもワードを用意しておく必要があるわけです。
入力中で待機するChatGPTには、代わりのレスポンスを用意しておきます。例えば、<ok>などのワードで構いません。
これから長文を入力するので、<end>というまで返答しないでください。返事は<ok>と返してください。
了解しました。お待ちしております。<ok>
※上記はChatGPTによって生成された文章です(OpenAI)
ここからは不安ですが、意外に何を入力しても<ok>しか戻ってきません。

また、<end>を入力すると返答が返ってきます。

まれに正しく動作しないこともありますが、プロンプトをもう少し調整するとより精度を高められるのでベースとしてぜひカスタマイズしてみてください。

現状、ChatGPTに長文を入力するデメリットは、「モデルによって理解力が変わること」です。確かに、コンテキストウィンドウが広くなった結果、多くのインプットに対応できるようになりました。
その一方で、大量の情報をインプットした場合、どの情報をどう扱うのかを示さなければ意味不明な言葉を作り上げてしまう可能性が高いです。
もし、何かを要約する、抽出するという場合であれば、何について注釈して欲しいのかを伝えたり、何が知りたいのかを明確にしたりするなどの対応が好ましいでしょう。
英語にすると入力できるワードが増えます。これは、トークンが削減されるためです。日本語だとひらがなやカタカナ、漢字でトークンが増大します。
日本語は一つの文字で多くの情報を表すことができますが、その分、コンピューターが処理する際には多くのトークン(最小単位)が必要になります。トークンとは、コンピューターが文字や単語を区切って認識する単位のことです。
Open AIがどのようにトークンを取り扱っているのかは明確になっていないものの、具体例をあげて考えてみましょう。
例えば、日本語で「かわいい」という単語は、「か」「わ」「い」「い」という4つのトークンに分割されます。また、蚊・羽・胃のように漢字でも表示でき、それぞれが1単語としても扱われます。

一方、英語はアルファベットという26種類の文字だけで表現します。アルファベットは一つの文字で一つの音しか表しませんし、単語の一部にもなりません。
例えば、「cute」という単語は、「c」「u」「t」「e」という4つのトークンに分割されますが、「u」や「t」や「e」はそれぞれ単独では意味を持ちません。結果、cuteだけで2トークンとなるといった具合に削減できるわけです。
ABCなどの最初の文字は、1つだけで意味をなすことがあるため、CもTokenに数えられています。

このように、英語は一つの文字で少ない情報しか表しませんが、その分、コンピューターが処理する際には少ないトークンで済みます。また、英語ではスペースやピリオドなどの記号を使って文や単語を区切るため、コンピューターがトークンを判別しやすくなるのも利点でしょう。


ChatGPTは長い文章を一度に生成することが難しい場合があります。そのような場合は、以下の方法で長い文章を分割して生成することができます。
テーマやキーワードに関連する質問や話題をいくつか考える
ChatGPTに回答させて一つの段落程度の長さに調整する
ChatGPTが生成した回答をつなげて文章を完成させる
接続詞や修飾語などを追加して文章の流れや一貫性を高める
まず、長い文章を生成したいテーマやキーワードを決めます。たとえば、「AIの歴史」や「自己紹介」などです。
次に、テーマやキーワードに関連する質問や話題をいくつか考えます。たとえば、「AIの歴史」なら、「AIの歴史の中で最も興味深い出来事は何だと思いますか?」や「AIの歴史におけるあなたの好きな時代はどれですか?」などです。
それぞれの質問や話題に対して、ChatGPTに回答させます。回答は、一つの段落程度の長さになるように調整します。
AIの歴史の中で最も興味深い出来事は何だと思いますか?
AIの歴史の中で最も興味深い出来事の1つは、1956年にダートマス会議が開催されたことです。この会議はAIの父として知られるジョン・マッカーシーを中心に、AIの研究者や専門家たちが集まりました。この会議がAIの研究と発展にとって重要な節目となり、AIの構想や目標が初めて明確に議論されたことが注目されます。
また、1997年に起きたチェスの世界チャンピオンとAIの対戦である「ディープブルー対カスパロフ」戦も興味深い出来事です。IBMの開発したディープブルーが、人間の世界チャンピオンであるガリ・カスパロフに勝利したことは、AIが知的なゲームプレイヤーとして人間に対抗できることを示す重要な瞬間でした。
さらに、2011年に開催された画像認識のコンペティション「ImageNet Challenge」でも興味深い出来事がありました。このコンペティションでは、画像認識の性能を競うために大規模なデータセットが用意され、様々なチームが競い合いました。このコンペティションで、ディープラーニングを活用した手法が従来の手法を大幅に上回る結果を出したことは、深層学習の力と可能性を示す重要な出来事でした。
最後に、2016年に開催された囲碁の対局でのイベント「アルファ碁対李世ドル」も興味深い出来事です。GoogleのDeepMindが開発したAIプログラムであるアルファ碁が、囲碁の世界チャンピオンである李世ドルに対して勝利しました。囲碁は複雑な戦略と直感が重要なゲームであり、AIがこのようなゲームで人間に打ち勝つことができるという点で、AIの発展の節目となりました。
これらの出来事は、AIの発展における重要なマイルストーンや技術の進歩を示すものです。
※上記はChatGPTによって生成された文章です(OpenAI)
AIの歴史におけるあなたの好きな時代はどれですか?
私の好きなAIの歴史の時代は、現在の時代です。なぜなら、AIの研究と発展が急速なスピードで進んでおり、新たな技術や応用が日々進化しているからです。
現代では、ディープラーニングや強化学習といった重要な技術が発展し、様々な分野で革新的な成果を上げています。特に、画像認識や音声認識、自然言語処理などの分野において、AIの能力が飛躍的に向上しました。これにより、自動運転、機械翻訳、音声アシスタントなどの実用化が進んでいます。
また、現代ではAI倫理やプライバシーの問題も注目されており、技術の進歩と共に倫理的な考慮も進められています。AIの社会的な影響や課題についての議論が活発化し、AIの開発と活用に対する意識が高まっています。
さらに、オープンソースのプロジェクトや大規模なデータセットが公開され、AIの研究者や開発者のコミュニティが広がっています。これにより、知識やツールの共有が容易になり、AIの発展に寄与しています。
現代のAIの時代は、驚異的な進歩と新たな可能性が広がっている時期です。AIの研究や技術の進展を見ることは非常に刺激的であり、ますます多くの人々がAIに興味を持ち、関与していることを嬉しく思っています。
※上記はChatGPTによって生成された文章です(OpenAI)
あとはChatGPTが生成した回答をつなげて、長い文章を完成させます。必要に応じて、接続詞や修飾語などを追加して、文章の流れや一貫性を高めておきましょう。
この方法を使えば、ChatGPTの能力を最大限に活用して、自分の思いや知識を表現することができます。現状、まとめて生成できないことを想定し、2000文字前後で1つの区切りとした生成を意識する必要があるでしょう。

長い文章を要約して生成するのは、ChatGPTのようなテキスト生成モデルにとっても難しいタスクです。しかし、プロンプトを工夫することで、より簡潔でわかりやすい文章を生成させることができます。
ここでは、プロンプトを工夫するための2つの方法を紹介します。
プロンプトを工夫する
箇条書きにしてもらう
GPT-4を使う
プロンプトには、生成させたい文章の内容や形式、長さなどの情報を含めることができます。プロンプトが明確で具体的であればあるほど、生成される文章もそれに応じて明確で具体的になります。
逆に、プロンプトが曖昧で抽象的であれば、生成される文章もそれに応じて曖昧で抽象的になります。
例えば、以下のようなプロンプトを入力したとします。
チョコレートケーキの作り方を教えてください
チョコレートケーキの作り方を3行以内で教えてください
チョコレートケーキの作り方を箇条書きにして教えてください
この場合、最初のプロンプトは長さや形式に関する情報がないため、生成される文章も長くて詳細なものになります。
二番目のプロンプトは長さに関する情報があるため、生成される文章も短くて簡潔なものになります。三番目のプロンプトは形式に関する情報があるため、生成される文章も箇条書きになります。
箇条書きにしてもらうという方法は、上記の例で見たように、テキスト生成モデルに要約させるための一つの手法です。箇条書きにすることで、文章の構造やポイントが明確になります。また、箇条書きは読みやすく理解しやすいというメリットもあります。
箇条書きにしてもらう方法は、以下のような手順で行うことができます。
まず、要約したい文章を入力します。
次に、文章の最後に「箇条書きにしてください」という指示を追加します。
最後に、テキスト生成モデルに文章を送信します。
例えば、以下のような文章を要約したいとします。
今日は久しぶりに友人とランチに行きました。彼女は最近結婚したばかりで幸せそうでした。私も彼女の幸せを心から祝福しました。ランチはイタリアンレストランで食べました。ピザやパスタがおいしかったです。デザートはチョコレートケーキをシェアしました。甘いものは幸せな気分にさせてくれますね。楽しい時間を過ごしました。
この場合、以下のようなプロンプトを入力することができます。
今日は久しぶりに友人とランチに行きました。彼女は最近結婚したばかりで幸せそうでした。私も彼女の幸せを心から祝福しました。ランチはイタリアンレストランで食べました。ピザやパスタがおいしかったです。デザートはチョコレートケーキをシェアしました。甘いものは幸せな気分にさせてくれますね。楽しい時間を過ごしました。
箇条書きにしてください。
このプロンプトをテキスト生成モデルに送信すると、以下のような文章が生成されます。
今日のランチの要約 友人と久しぶりに会う
友人は結婚して幸せ
私も祝福する
イタリアンレストランでピザやパスタを食べる
チョコレートケーキをシェアする
甘いもので幸せな気分になる
楽しい時間を過ごす
※上記はChatGPTによって生成された文章です(OpenAI)
このように、箇条書きにしてもらう方法は、長い文章を要約して生成する方法の一つです。ただし、この方法はテキスト生成モデルの性能や入力する文章の内容によって、生成される文章の質が変わることに注意してください。
ChatGPTには、有料プランのPlusが用意されています。調べてみた限り、3万文字くらいまでは余裕でインプットに入力できます。
そのため、長文を読み込ませて要約する能力を求める場合でも有料プランは1つの選択肢となるようです。例えば、弊社の12,000文字の記事を読み込ませてみた場合(ヘッダーなどの情報まで含める)、以下のすんなりと出力されました。
この記事では、ChatGPTを利用してSEO対応のブログ記事を作成する方法について詳細に説明されています。ChatGPTの利用がブログやコンテンツマーケティングでの時間と労力を大幅に削減できる一方で、品質の問題やペナルティリスク、情報の正確性とオリジナリティの欠如などの課題が存在します。それに対処するためには、ChatGPTで生成された記事を編集・修正し、専門知識を加えることが推奨されています。また、記事作成時にはプロンプトを具体的にすること、最新のGPTモデルを使用することが効果的です。最終的には、ChatGPTを活用しながらも人間の監督と介入が重要であると結論付けています。実際の記事は、以下です。
【関連記事】ChatGPTでブログ・SEO記事を作成!プロンプト例まで徹底解説
ちなみに、OpenAIの提供するGPTモデルのGPT-4-turbo系であれば、128,000のコンテキストに対応したものが出てきています。こうしたモデルを使ったパターンも試してみると良いでしょう。
【参考】ChatGPTで利用できるコンテキストの量
コンテキストウィンドウとは、モデルが処理できる入力トークンと出力トークンの合計数を指します。これにより、一度にどれだけの情報を扱えるかが決まります。
入力トークンはユーザーが提供したテキスト、出力トークンはモデルが生成するテキストのことです。このウィンドウサイズが大きいほど、より多くの情報を一度に扱うことが可能になります。
モデル | コンテキストウィンドウ |
|---|---|
GPT-4 Turbo | 128,000トークン |
GPT-4 Turbo 2024-04-09 | 128,000トークン |
GPT-4 Turbo Preview | 128,000トークン |
GPT-4 0125 Preview | 128,000トークン |
GPT-4 1106 Preview | 128,000トークン |
GPT-4 Vision Preview | 128,000トークン |
GPT-4 1106 Vision Preview | 128,000トークン |
GPT-4 | 8,192トークン |
GPT-4 0613 | 8,192トークン |
GPT-4 32k | 32,768トークン |
GPT-4 32k 0613 | 32,768トークン |
GPT-3.5 Turbo | 16,385トークン |
GPT-3.5 Turbo 0125 | 16,385トークン |
GPT-3.5 Turbo 1106 | 16,385トークン |
GPT-3.5 Turbo Instruct | 4,096トークン |
GPT-3.5 Turbo 16k | 16,385トークン |
GPT-3.5 Turbo 0613 | 4,096トークン |
GPT-3.5 Turbo 16k 0613 | 16,385トークン |
出典:OpenAI, Models, https://platform.openai.com/docs/models/continuous-model-upgrades


ChatGPTに文章の続きを書かせる方法は、下記が挙げられます。
続きを依頼する
プロンプトで調整する
英語で伝える
Continue generatingを押す

現在では、便利なことにContinue generatingボタンが付けられています。わざわざ続きを依頼しなくても使えるようになっているため、ぜひ使ってみましょう。
なお、APIの場合には会話が途切れるため、会話の履歴を保管して続きを書かせる、またはAssistantに入力して同様に書かせるなどの方法が一般的です。
詳しくは、下記ページを参考にしてください。
【関連記事】ChatGPTに続きを書かせる方法|問題を解決するテクニック

ChatGPTに利用できるプロンプトエンジニアリングの例は、下記のとおりです。
Zero-shot Prompting
Few-shot Prompting
Chain-of-Thought Prompting
Zero-shot CoT
Self-Consistency
Generate Knowledge Prompting
ReAct
詳しくは、下記ページをご覧ください。
【関連記事】ChatGPTのプロンプトエンジニアリングの例|簡単に使えるテクニックも解説

ChatGPTと長い文章のFAQを解説します。
ChatGPTで文字数は指定できる?
ChatGPTで長い文章の物語や小説を書くには?
ChatGPTのメッセージの長さは?
ChatGPTでは文字数を指定することができます。ただし、指定した文字数に完全に一致するとは限りません。指定した文字数よりも多くなったり少なくなったりする場合があります。
これは、ChatGPTが文章の意味や論理性を重視して生成するためです。そのため、文字数を指定するときはあくまで目安として考えてください。
ChatGPTは長い文章の生成にも対応しています。物語や小説を書くには、以下のような方法があります。
キーワードやプロットを与えて、ChatGPTに文章を生成させることができます。この場合、キーワードやプロットは具体的かつ明確にするとより良いでしょう。また、生成された文章に対してフィードバックや修正を行うことで、より良い文章に仕上げることができます。
また、ChatGPTと対話しながら、物語や小説を作り上げることもできます。この場合、ChatGPTはあなたのパートナーとして、物語や小説のアイデアや展開を提案したり、あなたが書いた文章にコメントしたりすることができます。また、ChatGPTは文章をあなたの好みやスタイルに合わせて生成することもできます。
ChatGPTのメッセージの長さは、2,500文字程度までです。これは、ChatGPTが一度に処理できるトークン(単語や記号など)の数に制限があるためです。
2,500文字を超える場合は、メッセージを分割して送信する必要があります。また、メッセージの長さは生成される文章の質にも影響します。
一般的に、短いメッセージほど高品質な文章が生成されやすく、長いメッセージほど低品質な文章が生成されやすいです。そのため、メッセージの長さは適切に調整することが重要です。
ChatGPTは、長い文章を処理するのには向いていません。エラーが発生する可能性が高くなりますし、生成された文章の品質も低下します。ChatGPTを利用する場合は、入力した文章を分割したり、要約したりすることが重要です。
ChatGPTは、プロンプトエンジニアリングを用いることで、より高品質な文章を生成することができます。また、ChatGPTを扱う上で、英語にすることで入力できるワードが増えるという点にも注目しましょう。
ChatGPTを使いこなすために、これらの情報を参考にしてください。

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