生成AIの利用時に大きな課題となるのが「ナレッジカットオフ」（AIモデルが学習したデータの最終更新日）の問題だ。AIモデルの知識は学習時点のデータに依存するため、最新の情報を取得できず、回答の正確さに欠ける点が懸念されていた。例えば、ChatGPTの基盤となる大規模言語モデル（LLM）「GPT-4o」のナレッジカットオフは2023年10月に設定されている。

　各AIベンダーはこの問題を解決するための取り組みを進めており、OpenAIもそのうちの一社だった。2024年7月、OpenAIは生成AI機能と検索エンジンを組み合わせた「SearchGPT」を発表。同年10月にはChatGPT Searchとして一般提供を開始した。

　当初は有償プランのユーザーのみアクセス可能だったが、2025年1月時点で無償ユーザーも利用可能だ。Webブラウザからアクセスできる他、Apple製のモバイルOS「iOS」やGoogleのモバイルOS「Android」向けのアプリケーションからも利用できる。

　ChatGPT Searchは、従来型検索エンジンとLLMを統合し、Webを横断してリアルタイムの情報を収集することで、ナレッジカットオフの問題を解消している。具体的な機能として以下のようなものがある。

• 対話型AI
  • ChatGPT Searchでは自然言語インタフェースを提供しており、ユーザーと直感的に対話する機能を備えている。
• 追加の質問機能
  • ユーザーは追加の質問をすることができ、人間との会話に近いインタラクティブな体験を提供する。
• 最新情報の提供
  • ChatGPT Searchにはナレッジカットオフが存在しないため、リアルタイムでWebの情報を収集し、最新の情報を提供できる。これにはスポーツの試合結果や、天気予報、株価、速報ニュース、さらには位置情報などが含まれる。
• 要約機能
  • Googleの検索エンジン「Google検索」（Google Search）といった従来の検索エンジンは、検索に対してWebアドレスのリンクを一覧表示する。ChatGPT Searchは情報を簡潔に要約して提示する。
• 出典の明示
  • OpenAIは情報の出典やリンクを明示しており、情報の検証や元サイトのさらなる探索を可能にする。
• マルチモーダル性
  • ユーザーの質問内容に併せて、テキストだけでなく動画や写真を返答する場合もある。

　ChatGPT Searchの基盤となるLLMは、GPT-4oをファインチューニング（既存AIモデルをカスタマイズするためのトレーニング）したものだ。推論能力が強化されたことで、より洗練され、かつ正確な検索体験を提供するという。ファインチューニングでは、事後学習（Post-training：追加トレーニングや基盤となる事前学習済みモデルのアップデート）を実施しており、その一環であるディスティレーション（蒸留）のプロセスが重要だったという。

　ディスティレーションとは、大規模モデルから学習した知識で小規模モデルを訓練する技術だ。具体的には、OpenAIの新モデル「OpenAI o1-preview」の出力を小型モデルに学習させることで、高い回答精度を維持しつつ軽量化を実現したという。

　ChatGPT Searchは「Microsoft Bing」など外部の検索プロバイダーから情報を取得したり、メディアのコンテンツを活用したりする。OpenAIはReutersやTime、Le Mondeをはじめとするメディア企業複数社とパートナー契約を提携しており、パートナー企業はChatGPT Searchの検索結果に自社コンテンツを表示させるかどうか選択できる。

　後編は、ChatGPT SearchとGoogle検索の違いを解説する。