GPT-3の概説書である。GPT-3は「ChatGPT」の基になっていると紹介したほうが一般的には分かりやすいかもしれない。
副題にあるように、GPT-3の提供元であるOpenAIのAPIを使って自然言語処理（NLP）プロダクトを作る方法が説明されている。ただし、そこまで技術的に詳しく解説されているわけではない。GPT-3の活用事例や問題点などに紙幅が割かれており、どちらかというとテクノロジー寄りというより、ビジネス寄りの内容かもしれない。
先月（2023年2月）発売されたばかりではあるが、ChatGPTが大流行する前に書かれているため、ChatGPT自体の説明は出てこない（チャットボットの話はある）。
各章の内容について簡単にまとめる。
第1章：The Large Language Model Revolution
GPT-3のような大規模言語モデル（LLM）が自然言語処理分野の中でどのような意味を持つのかを説明している。GPT-3がどう作られたのか、歴史的な流れを知ることができる。
第2章：Getting Started with OpenAI API
OpenAIが提供するGPT-3の「Playground」というウェブ画面の使い方が載っている。Playgroundではいくつもパラメーター（例：Temperature）が用意されているが、その調整方法や、どの言語モデル（例：Davinci、Curieなど）を選ぶべきかが説明されている。用途によっては低価格のモデルでも十分機能することが理解できる。さらに、GPT-3は追加でトレーニングすることでカスタマイズできるが、その手法も説明されている。
また「プロンプト・エンジニアリング」についても触れている。プロンプトとは、GPT-3のようなAIに対する入力のことだ。このプロンプトに対してAIが回答を出すのだが、うまく回答を取り出す質問の技術がプロンプト・エンジニアリングである。例えば、質問に文脈を加えたり、回答例をあらかじめいくつか入れたりといった手法が存在する。
第3章：GPT-3 and Programming
PythonやJavaなどを使った実装サンプルが掲載されている。ページ数的にはそれほど多くないため、開発者にとってはやや物足りないかもしれない。
第4章：GPT-3 as Enabler for Next-Gen Startups
スタートアップ企業がどうGPT-3を活用してビジネスを提供しているか、いくつかの事例が紹介されている。例えば、ソースコードのドキュメント自動生成ツールを開発している企業だ。
第5章：GPT-3 as the Next Step in Corporate Innovation
スタートアップ企業というより、既存の企業がどうGPT-3を利用しているのかの事例が紹介されている。例えば、GitHubや、検索サービスを提供しているAlgolia社だ。
第6章：GPT-3: The Good, the Bad, and the Ugly
GPT-3のようなAI（大規模言語モデル）には問題点もある。偏見に満ちたテキストを生成したり、フェイク・ニュース作成に使われたりといった点だ。そのようなプロダクト開発時に注意したい負の側面も、1章を割いて触れている。
おわりに：Democratizing Access to AI
ノーコードやローコードとGPT-3を合わせることで、従来のプログラマー以外でもAIプロダクトを作れるようになる点が語られている。
最初に触れたように、そこまで技術的な記述はない。むしろ、AIプロダクトの開発を考えているビジネス寄りの人が読むと実践に役立つかもしれない。プログラミング方法が書かれた第3章は丸々飛ばしても理解は阻害されない。
技術からビジネスや倫理まで触れているが、紙版換算で150ページほどなので、通読にさほど時間はかからないだろう。単発のニュース記事やウェブ解説ではなく、きちんとした解説で全体像を把握したい人には推薦できる書籍だ。