新卒1年目の挑戦 〜LangChainとChatGPTを活用したメ ディア記事執筆の補助ツール〜 Glossom株式会社 データアナリスト 中嶋桃香

目次 ● 本取り組みの概要 ● システム構成〜LangChainとChatGPTについて〜 ● 実際の使用例と効果 ● 今後の展望 2

自己紹介 ● 名前：中嶋桃香 ● 所属：Glossom株式会社　DXコンサルティング事業本部 ● 担当：データアナリスト　2023年度入社　1年目 3

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本取り組みの概要 Glossomは、グリーグループのDX事業を担い、クライアントのデジタルマーケティングを支援しています。 5

ChatGPTを活用した業務効率化を目指すGlossomのチーム横断プロジェクト 本取り組みの概要 6 Glossom 株式会社 DXコンサルティング事業本部 データ エンジニアリング データ マーケティング メディアグロース アカウント コンサルティング 🦜 🔗 ・クライアントのデータ分析支援 ・新規サービス立ち上げ支援 ・メディア運用 ・Webマネタイズ ・データ分析基盤の構築 ・技術選定 ・新規案件獲得 ・各案件のマネジメント

本取り組みの概要 GPT-4やBERTといったLLM(大規模言語モデル)が開発される 社内DXの一環として、業務効率化のためにLLMを活用できないか ChatGPTを使って工数のかかる作業を一部自動化できないか メディアグロースチームが行う記事執筆作業とLLMの相性が良さそう 記事執筆作業を一部自動化するツールの開発に挑戦しよう！ 7

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従来の記事執筆フロー ● 先行プレイ/リリース初期のゲームについて記事を書くことがある ● 記事を短期間で書き上げなくてはいけない 9 ゲームの情報を収集 テキストにまとめる ゲームをプレイする ゲームの情報を 記事の雛形に沿って 整理する 記事作成 レビューを経て公開 工数がかかる作業になる ChatGPTを使って 記事の雛形に合わせて 情報を整理できないか？

ChatGPTについて ● ChatGPT ○ OpenAIによって開発された対話型のチャットアプリケーション ○ 言語モデルに基づいて応答を生成するように訓練されている ○ GPT-4では2022年8月までの情報が元になっていて、多数のプラグインが開発されている ○ APIはToken数による従量課金システム ■ 英語1単語で1トークン、ひらがな1文字で1トークンでカウントされることが多い 10 Models Max Tokens Input Output GPT-4 8,192 tokens $0.03 / 1K tokens $0.06 / 1K tokens GPT-4-32k 32,768 tokens $0.06 / 1K tokens $0.12 / 1K tokens GPT-3.5-turbo 4,097 tokens $0.0015 / 1K tokens $0.002 / 1K tokens GPT-3.5-turbo-16k 16,385 tokens $0.003 / 1K tokens $0.004 / 1K tokens 2023/09/15時点でのデータ

プロトタイプ〜システム構成〜 ● 2023年8月頃の技術選定 ● GPTモデルを活用するには入出力のトークン数に制限がある ● 最新のゲーム情報は GPTに学習されていない 11 prompt 記事の 土台 URL テキスト データ ゲーム情報収集 ゲーム情報まとめ 記事作成 テキスト Webスクレイピングにより 取得したゲーム情報 事前に収集してあった ゲームに関するテキスト情報 ゲームを実際にプレイした感想 記事公開 Token数の制限を 超える恐れがある 最新のゲーム情報は GPTに学習されてない 目検チェック・レビュー ● 記事を公開用に修正 ● 誤情報を含んでいないか ● 不適切な表現がないか

LangChainについて 大規模言語モデル(LLM)を拡張するためのフレームワーク ● 主な機能 ○ Chain ○ Summarization ○ Memory ○ Agents ○ Prompts ○ Data Connection ○ Models 12

LangChainのここがすごい！ ● Models 様々なモデルを選択して使用できるモジュール ● LLM ● Chatモデル ● Embeddingsモデル →各ライブラリごとに異なる記法を書き分ける必要が ない →本実装ではGPT-3.5-turbo-16kを使用 ● Chain プロンプトの出力結果をもとに次のプロンプトを実行で きるモジュール →精度向上のためのCoTプロンプトの実行が可能 Input 中間推論 Output 13

LangChainのここがすごい！ ● Data Connection 言語モデルに対して外部データを追加して、回答を生成できるモジュール ● Document Loaders ● Text Splitters ● Embeddings ● Vector Stores ● Retrievers Glossomの会社紹介です。 グリーグループDX事業部として、 マーケティング機能を網羅しており ます。 Glossomは、それぞれの取組結果 をデータ化して一気通貫で可視化し ます。 [Glossomの会社紹介です], [グリーグループDX事業部として、 マーケティング機能を網羅してお ります], [Glossomは、それぞれの取組結 果をデータ化して一気通貫で可視 化します], . 【Document Loaders】 様々な形式のデータが読める ex:ドキュメント/HTML/Webサイト 【Text Splitters】 意味のあるチャンクに分割 チャンクの分割方法は様々に指定可能 14

LangChainのここがすごい！ ● Summarization 長いドキュメントを要約する方法： load_summarize_chain(chain_type=’’) 処理の分散方式が様々あり、今回は処理速度の観点から map_reduceを採用 ● stuff ○ チャンクごとに分割された文章を 1つにまとめてプロンプトに渡す ● map_reduce ○ 分割された文章ごと単独のプロンプトを作成して並列処理を行う ○ 返ってきた複数の結果を結合してプロンプトに渡して再度実行する処理が行われるため処理が早 い。 ● refine ○ 分割された文章を順番に単独のプロンプトに渡す ○ 帰ってきた結果を次の文章の入力に使用するため情報の欠落が少ないが、順番に単独で処理す るため処理が遅い。 15

実際のシステム構成 Google Colaboratory上で実装 →GUIでの簡単な操作、環境構築も要らないことから、個人のコーディングスキルによらず、全ての人がすぐに使えます。 16 prompt 記事の 土台 URL text docx Summarization map_reduce Data Connection ゲーム情報収集 ゲーム情報まとめ 記事作成 models 1. 言語モデルの選択 2. ゲーム情報がまとめられたテキストの整理 3. GPT3.5-turbo-16kのToken数制限に収まるようにテキストを要約 4. 整理されたテキストをプロンプトに渡して記事の土台を作成する

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実際の使用例と効果 従来の記事執筆フロー：60-90分/ライター1人＋レビュー ツール導入後：30分＋レビュー 18 【Colabの操作】 全ての処理を実行するだけ 処理は5分程度で終了 【雛形に沿って出力】 あなたは（〇〇）にを紹介する記事を書くラ イターになりきってください。 次のゲームに関する記事を日本語で簡潔 に要約して、新しい記事を書いてください。 記事の構成は以下の通りとします。 画像とダウンロードボタンはテキストのまま で大丈夫です。 ====== タイトル（h1） --- サブタイトル（ h2） 画像 テキスト ダウンロードボタン --- 【生データ】 スマホ向け新作 RPG「〇〇」サー ビス開始！ リリース直後から無料 DL数ラン キングで連日 1位をキープ 本作では、〇〇がオリジナルの ストーリーで登場。プレイヤーは △△を発見することができます。 サービス開始を記念して、スー パーレアアイテムの〜〜を一斉 にプレゼント エリア探索が楽しくて、時間を忘 れてしまう ※これはダミーデータです

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今後の展望 ● ゲーム分野以外での記事執筆補助 ○ メディアグロースチームが担当する他メディアの記事執筆補助 ○ 他メディアの記事執筆にも横展開できるように、プロンプトのチューニングを行う ● 幅広い技術を活用して業務効率化に取り組む ○ ゲーム記事の執筆作業に関しては最大限工数を削減できた ○ 自然言語処理だけでなく画像処理のような技術を使って工数の削減ができるか検討する ● マーケティング領域における技術活用を布教する ○ 生成AIツールを使いこなすための社内勉強会を企画 20

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