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【OpenGPT】GPTsのリスクを全て克服した無料オープンソース版GPTsを実際に使ってみた

GPTs OpenGPT ChatGPT

WEELメディア事業部LLMライターのゆうやです。

OpenGPTは、ChatGPTアプリケーションを簡単に作成できるプラットフォームです。

このアプリケーションは、OpenAIが11月に発表したGPTsとほぼ同じものですが、こちらはオープンソースなので完全無料で作成や、他の人が作ったものを使用できます。

今回は、OpenGPTの概要や使ってみた感想をお伝えします。

是非最後までご覧ください!

目次

OpenGPTの概要

OpenGPTは、ChatGPTアプリケーションを簡単に作成できるプラットフォームです。

このアプリケーションは、OpenAIが11月に発表したGPTsとほぼ同じものですが、こちらはオープンソースなので無料でChatGPTアプリケーションの作成や、他の人が作ったものを使用できます。

とはいえ、OpenGPTには無料版と有料版があり、無料版の場合は文字制限や使用回数に制限があります。

そんなOpenGPTの特徴は以下の点です。

  • 多様なChatGPTアプリケーションの利用:OpenGPT.appで提供される「Productivity Tools」や「Code Assistant」などの10000を超えるさまざまなChatGPTアプリケーションを利用できます。
  • 独自のアプリケーションの作成: ユーザーは、自分自身のニーズに合わせて、自然言語で設定を指示することで、ChatGPTアプリケーションを簡単に作成できます。

OpenGPTは、今後以下の機能を追加することが計画されてます。

  • ユーザーログイン機能
  • 好みに応じて並べ替える機能
  • お気に入りを保存し、アプリケーションの独自のリストを作成する機能
  • クリエイターがプラットフォームから利益を得られる機能
  • アプリのタグ機能
  • プライベート専用の個人アプリを作成する機能

これが実現すれば、まさにオープンソース版GPTsになり、多くのユーザーにとって魅力的なアプリケーションになると思います。

是非、GPT Storeの公開前に機能を追加してほしいですね!

ここからは、OpenGPTの料金体系を紹介して、実際に使ってみようと思います。

OpenGPTの料金体系

OpenGPTは、無料で利用できますが、課金をすることでさらに多くのリソースを使えるようになります。

以下の画像と表が、OpenGPTの料金体系です。

プランFreeProSubscribe
料金$0$4  50 Credits
$8  150 Credits
$16 350 Credits
$12/month
機能・アプリケーションの作成、使用
・文字数に制限あり(具体的な記述なし)
・使用回数にも制限あり(具体的な記述なし)
・アプリケーションの作成、使用
・毎回最大1,000文字の生成
・安定した専用APIサービスの利用
・アプリケーションの作成、使用
・使用回数無制限
・最大1,200,000文字生成
・毎回最大3,000文字の生成
・安定した専用APIサービスの利用
・1対1のカスタマーサービス

有料プランは比較的良心的な価格で提供されているので、無料版で試して気に入った方は有料プランに切り替えてもいいかもしれません。

今回は無料プランで、機能を試していきます。

なお、OpenGPTと同様の機能を持つOpenGPTsについて知りたい方はこちらの記事をご覧ください。
【OpenGPTs】LangChain搭載のオープンソース版無料GPTsを使ってみた

OpenGPTの使い方

まずは以下のリンクにアクセスします。

open-gpt.app

すると、以下のような画面になります。

ここで、他の人が作成したChatGPTアプリケーションを使う場合は、特にアカウント作成などはする必要はなく、自分の使いたいものを選択して使用できます。

自分で作成する場合は、Create Applicationをクリックし、アカウント作成を行ってログインしてください。

そこまで完了すると、以下のように自分のダッシュボードが表示されて、アプリケーションの作成や管理ができるようになります。

ここで画面中央のCreate Applicationをクリックします。

すると、以下のような画面になるので、自分のニーズに合わせてディスクリプションやプロンプトを入力して、カスタマイズしたChatGPTアプリケーションを作成してください。

ここまでがOpenGPTの基本的な使い方です。

それでは早速使っていきましょう!

OpenGPTを実際に使ってみた

他の人が作成したアプリケーションを試した後に、実際に自分でアプリケーションを作成してみます。

公開されているアプリケーションの使用

まずは他の人が作成して公開しているChatGPTアプリケーションを使用しています。

検索画面のトップにあったPokemonというアプリケーションを試してみます。

このアプリケーションは、ポケモンの名前を入力することで、そのポケモンの種族値や身長などの情報を出力してくれるものだそうです。

Runをクリックして起動すると、以下のような画面になります。

中央のテキストボックスにプロンプトを入力することで回答を出力してくれます。

あらかじめBulbasaur(フシギダネ)が入力されていたので、このままRunをクリックして実行してみます。

Bulbasaur is a Grass/Poison type Pokémon. Here is some information about Bulbasaur:

Weight: 6.9 kg
Height: 0.7 m
Abilities: Overgrow, Chlorophyll (Hidden ability)
Base experience: 64
Evolves into: Ivysaur at level 16
Gender ratio: 87.5% male, 12.5% female
Catch rate: 45 (5.9% with Poké Ball, full HP)
Base friendship: 70 (normal)
Base stats:
HP: 45
Attack: 49
Defense: 49
Special Attack: 65
Special Defense: 65
Speed: 45
Bulbasaur is known for the plant bulb on its back, which grows as it evolves. It can learn a variety of moves including Tackle, Growl, Leech Seed, Vine Whip, and Poison Powder, among others.

このようにかなり詳細にフシギダネの情報を提供してくれました。

ちなみに日本語にも対応しているかも検証しましたが、日本語入力は理解できるようですが、出力は英語しか対応していないようでした。

もしかしたら、プロンプトで日本語で出力するように指定したらできるかもしれません。

アプリケーションを作成

続いて、自分でアプリケーションを作成していきます。

今回は、やりたいことを入力すれば、自動でPythonコードを書いてくれるアプリケーションを作成してみます。

プロンプトは、明確で、理解しやすく、論理的である必要があり、ChatGPT が小さなヘルパーになるようにする必要があるとのことなので、そこを意識して設定します。

以下のように設定しました。

・Application Name
Python Engieer

・Application Description
This application automatically generates Python code when you input what you want to do.

・Prompt
You are a Python engineer. You output the correct Python code that can realize the Input given by the user.

日本語
・Application Name
Pythonエンジニア

・Application Description
このアプリケーションは、やりたいことを入力すると自動的にPythonコードを生成します。

・Prompt
あなたはPythonエンジニアです。あなたはユーザーから与えられた入力を実現できる正しいPythonコードを出力します。

ここまで設定したら、一度Example Inputを入力してTestをクリックし、正しく動作するか試してみましょう。

適当にregression analysis(回帰分析)と入力します。

結果はこのようになり、問題なくscikit-learn を使用して線形回帰を実行するPythonコードを生成してくれました。

To perform regression analysis in Python, you can use the scikit-learn library. Here's an example code that demonstrates how to perform linear regression:

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# User input for independent variable (x) and dependent variable (y)
x_data = input("Enter the independent variable values (x): ").split()
y_data = input("Enter the dependent variable values (y): ").split()

# Convert input values to numpy arrays and reshape them
x = np.array(x_data, dtype=float).reshape(-1, 1)
y = np.array(y_data, dtype=float).reshape(-1, 1)

# Create a linear regression model
model = LinearRegression()

# Fit the model to the data
model.fit(x, y)

# Predict the output for a new x value
new_x = float(input("Enter a new x value for prediction: "))
predicted_y = model.predict([[new_x]])

print("Predicted y value:", predicted_y[0][0])
This code prompts the user for input values of the independent variable (x) and dependent variable (y). 
It then fits a linear regression model to the given data and allows the user to provide a new x value for prediction. 
The code outputs the predicted y value based on the trained model.

なお、日本語で入力しても問題なく同じような結果が出力されました。

問題なく動作することが確認できたので、Createボタンをクリックして完成です。

このように、OpenGPTは自然言語のみで非常に簡単にChatGPTアプリケーションを作成できます。

ただ、GPTsはChatGPTと対話しながら内容を詰めて逐一テストができたり、必要に応じてデータファイル等を読み込ませたり、マルチモーダル入出力に対応している点でOpenGPTに勝っています。

なので、もしテキスト入出力のみ使えればよくて、無料で使いたいという方はOpenGPTの方をおすすめします。

オープンソースでこういったアプリケーションを開発して維持するのは大変だと思いますが、開発者の方には頑張ってほしいですね!

なお、URLを指定するだけで、そのサイト独自のGPTsをたった2分で簡単に作れてしまうGPT Crawlerについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
【GPT Crawler】URLを入れるだけでどんなサイトもGPTsにできる神AIを使ってみた

まとめ

OpenGPTは、ChatGPTアプリケーションを簡単に作成できるプラットフォームです。

このアプリケーションは、OpenAIが11月に発表したGPTsとほぼ同じものですが、こちらはオープンソースなので無料でChatGPTアプリケーションの作成や、他の人が作ったものを使用できます。

実際に使ってみると、自然言語でプロンプトを設定するだけで簡単に自分のニーズに合ったChatGPTアプリケーションが作成できました。

ただ、本家のGPTsと比べて設定の細かさやマルチモーダル入出力などの点で負けているので、OpenGPTは無料で使いたくてかつテキスト入出力だけできれば良いという方におすすめのアプリケーションだと思います。

このようなアプリケーションがさらに発展すれば、様々なタスクに特化したAIが溢れる世界になり、我々の生活に直接関与してくるようになるかもしれませんね。

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投稿者

  • ゆうや

    ロボット工学専攻。 大学時代は、対話ロボットのための画像キャプションの自動生成について研究。 趣味は、サウナとドライブ。

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