アメリカの売上上位企業500社のうち、80%以上が既に導入を進めるChatGPT。

人間のように対話ができる魔法のような機能を持つChatGPTについて、「どのような仕組みなのか知りたい」という方も多いのではないでしょうか？

本記事では、ChatGPTの仕組みについて知りたい方向けに、ChatGPTが質問に回答するまでの仕組みやデータの学習方法を徹底的に解説します。

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そもそもChatGPTとは？

ChatGPTとは、人間と会話しているような形式でやりとりができるAIツールのことです。

ユーザーの指示に基づき、質問への回答や文章の要約/翻訳、メールや企画書の文書作成などの幅広い知的作業を自動で行うことが可能です。

ChatGPTのGPTとは「Generative Pre-traind Transformer」の略で、本に換算すると約25万冊分以上の、圧倒的に大規模な言語データを事前に学習させることで、従来人間にしかできなかった知的な作業を高精度で実施することが可能となっています。

ChatGPTは、アメリカのスタートアップ企業のOpenAI社により、2022年11月にリリースされました。その後、リリースから5日間で100万人、2ヶ月で1億人と世界最速でユーザーを獲得したサービスとなり、大きな注目を集めています。

ChatGPTの登場は、電気やインターネットの登場と同レベルの産業革命に匹敵すると言われています。ゴールドマンサックスは、今後アメリカの全職種のうち3分の2がChatGPTを代表とする生成AIの影響を受け、世界の年間GDPを7%引き上げる可能性があると発表しており、国内外の多くの企業が業務への活用を進めています。

【図解】ChatGPTの仕組みとは？

ユーザーが質問を入力すると、ChatGPTがWeb上の大量のテキストをスキャンして関連するワードを抽出します。

その後、抽出したワードから次に来るワードの確率をワードごとに計算し、最も確率の高いワードを選択して回答します。

ただし、回答にバリエーションをもたせるため、最も確率の高いワード以外のワードを選択して回答することもあります。

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ChatGPTに自社データを学習させる３つの方法

ChatGPTに自社データを学習させる代表的な方法として以下の３つが挙げられます。

• ①プロンプトエンジニアリング：非エンジニアでも実装可能
• ②RAG(Retrieval-Augmented Generation)：膨大なデータからの検索に強み
• ③ファインチューニング：自社の目的・用途に特化したChatGPTを構築

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

①プロンプトエンジニアリング：非エンジニアでも実装可能

1つ目の方法は、プロンプトエンジニアリングによるデータの学習です。

そもそもプロンプトエンジニアリングとは、ChatGPTに入力する質問や指示の内容を工夫することで、適切な回答を引き出すことを指します。

ChatGPTに入力する質問や指示に、自社データをテキストで入力したり、CSV、PDFファイル、URLなどを添付することで、自社データを学習した回答を得ることができます。

メリット

• 非エンジニアでも実行可能：プロンプトエンジニアリングには、エンジニアリングの専門知識やスキルが必要ないため、非エンジニアの方でも比較的簡単に、自社データを学習させることができます。
• コストが低い：ChatGPTへの入力内容を変更するだけなため、追加での料金などはかかりません。

デメリット

• プロンプトエンニアリングスキルが必要：自社データを活用しChatGPTから適切な回答を得るためには、質問や指示の設計や記述のフォーマットなどのスキルが必要となります。
• 学習データ量の制限：プロンプトエンジニアリングでは入力できるデータ量に限りがあるため、膨大な顧客とのやりとりや社内データなどを学習させることには向いていません。

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②RAG(Retrieval-Augmented Generation)：膨大なデータからの検索に強み

2つ目の方法は、RAG(Retrieval-Augmented Generation)によるデータ学習です。

RAGとは、ChatGPTが質問に回答する際に、ChatGPTのデータベースに加え、膨大な自社のデータベースから情報を検索し、回答させるように自社データを組み込む手法のことを指します。

メリット

• 膨大なデータ量の学習が可能：RAGではプロンプトエンジニアリングと異なり、膨大な量のデータを学習させることができます。そのため、自社データをフル活用した業務効率化やサービス創出が可能となります。
• 最新データに基づく回答：RAGではChatGPTと自社のデータベースが接続されており、常に最新のデータを活用した回答を得ることが可能です

デメリット

• 導入ハードルが高い：RAGには設計と実装に高度なエンジニアリング知識やスキルを有する人材による開発体制が必要となります。
• 回答時間が長い：RAGでは回答の際に、膨大な自社データを検索させることになるため、回答までに長い時間を要する傾向があります。

③ファインチューニング：自社の目的・用途に特化したChatGPTを構築

3つ目の方法はファインチューニングによるデータ学習です。

ファインチューニングによる学習では、ChatGPTの提供するAIモデルに、自社データを学習させることで、モデル自体を自社専用のものにアップデートします。

これにより、自社の業界や事業領域、特定のタスクに対して精度高く活用可能な自社専用のChatGPTを構築することが可能です。

メリット

• 業界やタスクに特化可能：モデル自体をアップデートするため、自社の業界、事業領域や特定のタスクに特化した精度の高い回答を得られるようになります。
• ユーザーが利用しやすい：モデル自体が自社のニーズにカスタマイズされたものになっているため、AIの知識の乏しい社員でも簡単に自社独自のChatGPTを利用できるようになります。

デメリット

• 導入ハードルが高い：ファインチューニングには設計と実装に高度なエンジニアリング知識やスキルを有する人材による開発体制が必要となります。
• コストが高い：モデルの学習には膨大なデータを学習させる必要があり、その過程でChatGPTのAPIに対して従量課金での支払いをすることとなります。また、学習に用いるデータセットを収集・整理するコストもかかることとなります。

ChatGPTに自社データを学習させる方法の選び方

ChatGPTに自社データを活用させる方法を紹介してきましたが、自社にマッチする学習方法を選ぶ際には、以下の図をご参照ください。

図のように、自社の活用目的や内容によって、最適な自社データの学習方法は異なります。

社内のノウハウや顧客データの抽出など膨大なデータから検索・抽出するタイプの活用をする場合は、RAGが適しています。

一方で、AIモデル自体を自社の業界や特定の業務に特化したものに再構築したい場合はファインチューニングが適しています。

また、その両方の場合はRAGとファインチューンングを組み合わせた学習を行うことが適しています。

このように適切な方法を選んで学習をさせることが、ChatGPT活用の成果を大きく左右することになります。

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ChatGPTにデータを学習させないオプトアウト設定とは？

オプトアウトとは、あるサービスを利用する際に、自分の情報や特定の機能の提供を除外することです。ChatGPTのオプトアウト設定は、ChatGPTに自分が入力した情報を学習させないようにする機能のことを指します。

ユーザーがChatGPT上で入力した情報は、ChatGPTの学習・回答精度向上のために利用されます。デフォルト設定のまま利用した場合、自分が入力した個人情報や機密情報などがChatGPTに学習・記録され、不特定多数にその情報が流出する可能性があります。

そこで、オプトアウト設定をすることで、自分が入力した情報がChatGPTに学習され、流出してしまうリスクを回避することができます。

特に、企業や官公庁などでChatGPTを業務利用する場合には、個人情報や機密情報などが漏洩しないように、オプトアウトの設定をすることが重要となります。

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【最新版】ChatGPTでオプトアウトをする２つの方法と手順

ChatGPTでオプトアウトをする方法として主に以下の２つが存在します。

• １．設定画面からチャット履歴をOFFにする(オススメ)
• ２．申請フォームからオプトアウトを申請する

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

１．設定画面からチャット履歴をOFFにする(オススメ)

1つ目の方法は、アプリ版やwebブラウザ版の設定画面からチャット履歴をOFFにする方法です。具体的な手順を3ステップに分けてわかりやすく紹介します。

（１） 以下のChatGPTのホーム画面の左最下部にある①「Me」と表示された部分をクリックし、②「Settings」を選択。

（２）以下の画面が表示されるので、①「Data controls」をクリック。右側の一番上に表示される②「Chat history & training」の右にあるスライドボタンをクリックしてOFFにします。

（３）Settings画面を閉じた後、ホーム画面の左上に「Chat History is off for this browser」と表示されていれば、オプトアウト設定は完了です。

なお、上の図の緑色部分「Enable chat history」をクリックすると、オプトインされ、Chat履歴が有効になってしまうので、間違ってクリックしないよう注意が必要です。

２．申請フォームからオプトアウトを申請する

2つ目の方法は、OpenAIのオプトアウト申請フォームから申請する方法です。具体的な手順を6ステップに分けてわかりやすく紹介します。

（１）ChatGPTのオプトアウト申請フォームがあるページにアクセス。右上の「Make a Privacy Request」をクリック。

（２）以下の画面が表示されるので、PC/Webブラウザから利用している場合は「Consumer」、スマホでインストールした場合は「Consumer（phone verification）」を選択。

（３）以下の画面の左下「Do not train on my content」をクリック。自分が入力した情報がChatGPTに学習されないように要求します。

（４）以下の画面からChatGPTの登録の際に用いたメールアドレスを入力し、「Send Email」をクリック。

（５）OpenAI Privacy Centerから以下のようなメールが届くので、「Log In」をクリック。

（６）ログインすると、以下の通り、ChatGPTに入力した情報を学習させないように依頼できる旨の説明書きが表示されます。①をクリックして✓を入れ、②自分の国を選択し、③「Confirm Request」をクリックするとオプトアウト申請完了です。

ChatGPTのオプトアウト機能を利用する２つのメリット

ChatGPTのオプトアウト機能を利用するメリットとして主に以下の2点が挙げられます。

• ①個人情報や機密情報の漏洩リスクを軽減できる
• ②粗悪なデータを学習させないことによる回答精度の維持

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①個人情報や機密情報の漏洩リスクを軽減できる

オプトアウト機能を利用することで、自分が入力した情報がChatGPTに学習・記録されなくなるので、個人情報や機密情報などが漏洩するリスクを軽減することができます。

②粗悪なデータを学習させないことによる回答精度の維持

ユーザーが誤って入力した粗悪なデータを学習させると、ChatGPTに誤った知識が蓄えられ、不正確な回答が表示されるおそれがあります。オプトアウト機能を用いれば、このような事態を防ぎ、回答精度を維持することができます。

ChatGPTのオプトアウト機能を利用する２つのデメリット

ChatGPTのオプトアウト機能を利用するデメリットとして主に以下の2点が挙げられます。

• ①有意義なデータの学習による回答精度向上が期待できない
• ②過去の利用履歴が確認できなくなり不便

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

①有意義なデータの学習による回答精度向上が期待できない

オプトアウト機能により、ChatGPTは、入力されたデータが有意義なものであったとしても、これを学習・記録しなくなるため、回答精度の向上が期待できなくなります。その結果、ユーザーが期待する適切な回答を得ることができなくなる可能性があります。

②過去の利用履歴が確認できなくなり不便

オプトアウト機能により、自分が過去に入力した情報が記録されなくなるので、過去の利用履歴を確認できなくなります。

ChatGPTをビジネスに活用する７つの方法

ChatGPTをビジネスに活用する方法として以下の7つが挙げられます。

• ①リサーチ・翻訳・要約・分析
• ②企画立案・フィードバック
• ③メール・企画書等の文書作成
• ④ソフトウェア開発・デバッグ
• ⑤チャットボット等による社内知見の検索・業務支援
• ⑥チャットボット等による顧客対応自動化
• ⑦サービス機能・顧客体験の進化

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①リサーチ・翻訳・要約・分析

ChatGPTを活用することで、webサイトでのリサーチやリサーチ結果の翻訳・要約、分析の大部分を自動化し、大幅に効率化することが可能です。

ChatGPTなどの生成AIサービスは、近年脅威的なスピードで進化を遂げており、最新のwebサイトからの情報の取得や、従来Excelで行っていたような定量分析も、チャット形式の操作で行うことができます。

そのため、リサーチ・分析業務におけるChatGPT活用は、活用すると効率的というフェーズから、活用しないと非効率というフェーズに移行し始めています。

②企画立案・フィードバック

ChatGPTを活用することで、多様なバリエーションの企画案の幅出しの自動化や、壁打ち相手として自分の企画に対するフィードバックを受けることが可能です。

ChatGPTの強みは、思考体力が無限にあることであり、人間では不可能な、15分で300通りの企画案を立案するといった活用が可能で、特に幅出しのプロセスで強みを発揮します。

今後多くの業界での企画立案業務が、幅出しはAI、評価・ブラッシュアップは人間という役割分担にシフトしていくと考えられます。

③メール・企画書等の文書作成

メール・企画書などの文章作成は、ChatGPTが最も得意とするユースケースの１つです。

活用の際は、背景や目的、出力項目などをしっかりと指示することで、スピードはもちろん、人間以上のクオリティの文章を作成することが可能になります。

また、社内稟議用の文章など定型的な文書作成であれば、一度設定してしまえば、作成をほぼ完全に自動化することができます。

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④ソフトウェア開発・デバッグ

ChatGPTの活用により、一部のシステム設計とコーディングの自動化が実現され、開発工数とリソースの節約につながります。

これにより、非エンジニアが開発業務の一部を担当したり、エンジニアがより重要な業務にフォーカスすることが可能となります。

⑤チャットボット等による社内知見の検索・業務支援

独自のデータを学習させたChatGPTを使ったチャットボットの導入等により、各社員に最適な社内の専門知識をリアルタイムで共有することが可能です。

この取り組みにより、従業員は必要な情報を即座に取得し、業務の質とスピードを向上させます。

⑥チャットボット等による顧客対応自動化

ChatGPTを活用したチャットボット等の導入により、顧客からの問い合わせへの対応の一部が自動化され、24時間365日の迅速なサービス提供が可能になります。

これにより、顧客満足度が向上し、同時にオペレーター等の業務負担も大幅に軽減されます。

⑦サービス機能・顧客体験の進化

ChatGPTを活用することで、既存サービスの機能や顧客体験をよりユーザー中心のものに進化させることが可能です。

例えば、専属のコンシェルジュのように最適な商品を最適な文脈/文面で提案したり、顧客のサービス利用にあたってのデータ入力の手間を、候補の提案により省略するなどの活用が進んでいます。

この活用により、業務効率化という領域を超え、競合のサービス/事業に対する差別化を図り、競争優位性を構築することが可能です。

企業がChatGPTをビジネスに活用する７つのリスク

企業がChatGPTをビジネスに活用する際の代表的なリスクとして以下の7つが挙げられます。

• ①機密情報の漏洩
• ②プロンプトインジェクション
• ③著作権・商標権などの権利侵害
• ④ディープフェイク
• ⑤間違ったアウトプットの生成(ハルシネーション)
• ⑥倫理的に不適切なアウトプットの生成
• ⑦ChatGPTの過信による業務ミス

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①機密情報の漏洩

各ユーザーがChatGPTに入力したデータは、生成AIが学習し進化するために、基本的にはクラウド上で保管されます。

そのため、会社内部の機密情報や顧客の個人情報などを入力してしまうと、ChatGPTサービス提供者や他のユーザーに機密情報が流出してしまうリスクが存在します。

②プロンプトインジェクション

プロンプトインジェクションとは、悪意あるユーザーが、ChatGPTなどの対話型AIに、特殊な指示や質問を入力することで、本来公開すべきでない機密情報やデータを引き出すサイバー攻撃の一種です。

2023年2月には、米国の大学生がマイクロソフト社のBingに搭載される生成AI検索エンジンに対し、プロンプトインジェクションを行い、非公開の指示やBingチャットの開発用コードネームを引き出すことに成功したなど、実際に機密情報が流出する事例も存在します。

③著作権・商標権などの権利侵害

ChatGPTの既存の著作物を学習データとして活用することは、原則として著作権者の許諾なく可能とされています。

一方で、ChatGPTによって生成されたコンテンツの公開や販売をする際には、基本的には通常の著作権侵害の検討が適用されます。

生成されたコンテンツに、既存のコンテンツとの類似性や依拠性が認められれば、著作権者は著作権侵害として損害賠償請求・差止請求が可能であるほか、刑事罰の対象となりえます。

④ディープフェイク

ディープフェイクとはディープラーニング技術を活用し、実際に存在しない、人物の動画や画像を生成する技術です。

この技術により、人間が見ても区別がつかないほど高精度なメディアが作成可能となり、そのリアルさから、詐欺やフェイクニュースの拡散などに悪用され、大きな問題となっています。

⑤間違ったアウトプットの生成(ハルシネーション)

ChatGPTの利用方法によっては、事実と異なる誤った情報/アウトプットを真実のように堂々と生成するハルシネーションという現象が起こります。　

例えば、高度な専門性を要する分野での回答や定量データの抽出や計算において、ハルシネーションが多く見られる傾向にあります。

⑥倫理的に不適切なアウトプットの生成

ChatGPTのアウトプットは学習データの内容に大きく左右されます。

そのため、学習データのボリュームが少なく、内容にバイアスがある場合、人種や性意識に関する差別や憎悪を助長する内容など、倫理的に不適切なアウトプットが生成されてしまうリスクが存在します。

⑦ChatGPTの過信による業務ミス

ChatGPTは非常に便利なツールであり、適切に利用することで業務生産性を大きく高めることが可能ですが、どのようなシチュエーションでも万能という訳ではありません。

ChatGPTは入力データに依存して機能するため、そのデータが不完全だったり偏りを持っていたりすると、生成される結果も誤りを含むことがあります。さらに、ChatGPTは人間の倫理感覚や判断能力を有していないので、提供する情報が常に正確であるわけではありません。

例えば、ChatGPTを利用して法的な契約書を作成した場合、誤った法的内容を含む文書が作成されることも考えられます。このような状況では、法的な問題に発展する可能性が高まり、その結果、深刻なトラブルに繋がるリスクがあります。

企業がChatGPTを安全に活用するための６つの注意点

企業がChatGPTを安全に活用するための注意点として以下の6つが挙げられます。

• ①最適なChatGPT活用範囲の設定
• ②最適なChatGPTプラン選定・導入後の設定
• ③リスクを最小化するデータマネジメント
• ④従業員向けの利用ルール・マニュアルの策定
• ⑤従業員のChatGPT活用リテラシーの向上
• ⑥最新動向を踏まえたChatGPT活用方法の定期的な見直し

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

①最適なChatGPT活用範囲の設定

ChatGPTは全ての業務に対して万能という訳ではなく、明確に得意不得意が存在します。

そのため、ChatGPT活用の成果を最大化し、リスクを最小化するためには、活用する範囲を適切に設定することが極めて重要です。

これにより、不適切な情報生成や不意の法的問題の防止につながります。

②最適なChatGPTのプラン選定・導入後の設定

各企業の状況や目的に最適なAIツールの選定と導入は、安全かつ効率的なAI活用に向けて非常に重要です。

ChatGPTを活用し構築された様々なAIツールの中から、その機能、性能、セキュリティ対策が自社の要求を満たしているかを評価し、適切なものを選ぶ必要があります。

さらに、AIツールの導入時も、セキュリティが強化されたChatGPT Enterpriseのプランを利用する、ユーザーが入力した内容を学習させない「オプトアウト」を選択する、等の対処を取ることで、自社のリスクを最小化することができます。

③リスクを最小化するデータマネジメント

ChatGPTは、入力されたデータに基づいて動作するため、データマネジメントの質がChatGPTの出力品質に直結します。

データの正確性、偏りのなさ、機密性の保持は、リスクを最小化する上で極めて重要です。

適切なデータマネジメントの実施により、データの質を確保し、情報漏洩や不正確な情報生成のリスクを低減します。

④従業員向けの利用ルール・マニュアルの策定

ChatGPTの効果的な利用とリスクの最小化のためには、企業が従業員向けの明確な利用ルールやマニュアルを策定することが重要です。

具体的には、社内でのAIの使用目的、使用範囲、倫理ガイドライン、データ取り扱いのルール・マニュアルを策定する必要があります。

⑤従業員のChatGPT活用リテラシーの向上

ChatGPTのポテンシャルを最大限に活用し、同時にリスクを管理するためには、従業員のAIに関する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員がChatGPTの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境を構築することが求められます。

⑥最新動向を踏まえたChatGPT活用方法の定期的な見直し

ChatGPTの技術・サービスは日々進化しており、新たな活用方法や利用プロセスが登場し、それに応じて新たなリスクが生じる可能性が高いです。

したがって、国内外のChatGPTに関する最新の動向を常に把握し、企業のChatGPT活用方法を定期的に見直し、更新することが必要となります。

企業がChatGPTの活用を成功させるための５つのポイント

企業がChatGPTの活用を成功させるために抑えるべきポイントは以下の5つです。

• ①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算
• ②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算

ChatGPT活用の成否を分ける最大のポイントは、ChatGPTを活用する意義の大きな業務に対して活用することに尽きます。　

活用の方針や戦略がないまま活用を進めるのではなく、自社の業務内容・フローをしっかりと棚卸しした上で、どの程度業務効率やアウトプット向上に繋がるかを試算することが重要となります。

②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定

ChatGPTは全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいたコンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、明確な得意不得意が存在します。

そのため、自社の業務の現状やChatGPTの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

ChatGPTは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業がChatGPTの活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩や著作権侵害などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されているChatGPTを活用させた場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、入力するデータが学習されないようなシステム構築や使用範囲・機密情報の取扱等の運用ルールの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

ChatGPTの特徴として、AIとの対話によってアウトプットを引き出すことが求められるため、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されることが挙げられます。

そのため、ChatGPTのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員がChatGPTの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が必要となります。

企業がChatGPTを活用するための４つのステップ

企業がChatGPTの活用を進めるための流れとして、以下の４つのステップがあげられます。

＜Step1：活用方針の検討＞

• 最新の市場動向のキャッチアップ
• 自社の活用可能性の整理
• ChatGPTの活用目的・ゴールの設定

＜Step2：利用環境構築＞

• セキュリティ・データ管理体制の強化
• ガイドライン・マニュアルの策定
• 社員向けのAIリテラシー研修
• 社内業務での試験運用

＜Step3：試験開発・運用(PoC)＞

• PoCを行うユースケースの検討
• 要件定義・プロトタイプ開発
• 運用と評価

＜Step4：本開発＞

• 本開発を行うユースケースの検討
• 要件定義・本開発

• 運用と評価
• 活用方針・内容の継続的なカイゼン

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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Step1：活用方針の検討

1つ目のステップは、自社としてChatGPTをどのように活用していくかの大方針の検討です。

ChatGPTは社内業務効率化や顧客体験の向上、新規事業創出など様々な目的で活用が可能だからこそ、自社の課題にマッチした目的とユースケースで活用することが、投資対効果を大きく左右します。

最新の技術や競合の動向をキャッチアップした上で、自社の活用可能性の幅出し・整理を行います。その上で、ChatGPTをどのような領域で、どの程度ダイナミックに活用していくかの目的やゴールを初期的に設定しましょう。

Step2：利用環境構築

2つ目のステップは、ChatGPTを安全かつ効率的に活用できる、社内のシステムやルールなどの利用環境の構築です。

企業がChatGPT活用に踏み切れない理由として、機密情報漏洩などのセキュリティリスクの懸念が挙げられますが、適切なシステム設計・データ管理やガイドラインの策定などを行うことで、それらのリスクに対処しながら、業務効率化に繋げることが可能です。

社員に対し、ChatGPTをリサーチや文書作成などの日常的な業務に安心して活用できる環境を提供することで、自社のどのような業務とChatGPTの相性が良いのかという現場からの示唆を得ることができ、プロトタイプ・本開発の企画への重要なインプットとなります。

Step3：試験開発・運用(PoC)

3つ目のステップは、自社にマッチするユースケースの検証に向けた、プロトタイプの開発と運用です。

顧客対応支援や社内のナレッジ検索、新機能・サービスの実装などのChatGPTの幅広いユースケースの中から、自社の経営課題解決にマッチするいくつかのユースケースに絞り込み、プロトタイプを開発し、実際の業務で運用します。

PoCを実施することで、コストを抑えながらChatGPT活用のインパクトを検証しつつ、見えてきた改善点から本開発の精度を高めることが可能です。

Step4：本開発と運用

4つ目のステップは、本格的なChatGPTを活用したシステムの開発と運用、継続的なカイゼンです。

自社独自のデータ基盤の構築・連携や活用シーンに特化したアウトプット精度の改善などを実施し、自社の目的達成に特化したChatGPTシステムを開発します。

PoCの結果を踏まえ、本開発を行うユースケースや活用範囲を決定することで、ChatGPT活用の費用対効果を最大化することが可能です。

また、開発しっぱなしで終わるのではなく、本開発したシステムを運用し上がった成果や改善点、技術進化などを踏まえて、活用方法や内容を継続的にカイゼンしていくことが重要です。

このプロセスを通じ、ChatGPT活用のポテンシャルを最大限に発揮することで、業務生産性や顧客への提供価値の観点から、大きな競争優位性を構築することに繋がります。

日本企業のChatGPT活用事例１０選

代表的な日本企業のChatGPTの活用事例として以下の10事例が挙げられます。

＜製造業界＞

• ①パナソニックコネクト：AIアシスタントを導入し1日5000回の利用
• ②旭鉄工：製造現場の組織的なカイゼンにChatGPTを活用

＜小売業界＞

• ③セブンイレブン：ChatGPTを活用し商品企画の期間を10分の1に

＜飲料業界＞

• ④アサヒビール：ChatGPTを活用し従業員の社内情報検索を効率化
• ⑤サントリー：ChatGPTからのアドバイスを活用しユニークなCMを企画

＜IT業界＞

• ⑥LINE：エンジニアがChatGPTを活用し1日2時間の業務効率化
• ⑦メルカリ：AIアシスタントが売れやすい商品名や説明文を提案

＜教育業界＞

• ⑧学研：ChatGPTを活用した個別アドバイスを提供

＜建設業界＞

• ⑨西松建設：ChatGPTを活用し高精度な建設コストの予測へ

＜金融業界＞

• ⑩SMBCグループ：独自の対話AI開発で従業員の生産性向上へ

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①パナソニックコネクト：AIアシスタントを導入し1日5000回の利用

パナソニック コネクトでは、社内データベースを連携させたChatGPT搭載のAIアシスタントによる業務効率化のプロジェクトを進めています。

この取り組みにより、自社業務や現場の個別課題に対応した回答生成が可能となり、社外秘情報にも対応する自社特化AIの運用開始も予定しています。

導入後3カ月で、想定の5倍以上の約26万回の利用があり、日々約5000回もの質問がAIに投げかけられているとのことです。

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②旭鉄工：製造現場の組織的なカイゼンにChatGPTを活用

旭鉄工では、ChatGPTを活用することで、改善活動を属人的に管理するのではなく、共有されたノウハウ活用により、改善方法をシステム化しています。 

ChatGPTを活用することで、　カイゼンに向けた過去事例や注意点をまとめた「横展アイテムリスト」というノウハウ集から、目的や状況に合った情報を簡単に引き出すことができるようになりました。

このシステムを本格導入することにより、社内の知見が現場の隅々までに共有され、より生産性高くカイゼン活動を行うことが可能になります。

③セブンイレブン：ChatGPTを活用し商品企画の期間を10分の1に

セブンイレブン・ジャパンは、商品企画の時間を大幅に削減するためにChatGPTの活用を始めました。

この取り組みにより、店舗の販売データやSNS上での消費者の反応を分析し、新商品に関する文章や画像を迅速に作成することが可能になります。

ChatGPTの導入により、商品企画にかかる時間が最大で90%削減され、市場のトレンドや顧客のニーズに迅速に応える、新たな商品を提供できる見込みとのことです。

④アサヒビール：ChatGPTを活用し従業員の社内情報検索を効率化

アサヒビールは、研究開発部門を中心にChatGPTを活用した社内情報検索システムの開発に取り組んでいます。

このシステムは、ビール醸造技術や商品開発に関連する技術情報の要約と検索を効率化することを目的としています。

開発者は、このシステムにより、従業員が必要な情報に素早くアクセスできるようになり、研究開発のスピードと効率が向上することを期待しています。

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⑤サントリー：ChatGPTからのアドバイスを活用しユニークなCMを企画

サントリー食品インターナショナルは、ChatGPTを企画に活用したwebCM、「GREEN　DA・KA・RA　やさしい麦茶」を公開しました。

キャストとして誰を起用するかや、実際にどのような企画のCMにするかも、ChatGPTからのアドバイスを参考に決定されているとのことです。

キャストがバレエダンサーとなり高速回転したり、周りでボウリングのピンが踊る中、ダブルピースで「やさしい麦茶」を飲んだりと予想外な展開で、人間には難しい奇想天外な内容が話題を呼んでいます。

⑥LINE：エンジニアがChatGPTを活用し1日2時間の業務効率化

LINEヤフーは、ChatGPTを全面的にソフトウェア開発に導入し、エンジニアの作業時間を1日当たり約2時間削減しています。

具体的には、米マイクロソフトの子会社であるギットハブの「GitHub Copilot」を利用し、エンジニアが実装したい機能や動作に必要なコードを自動生成し、開発時間を短縮しています。

これにより、約7000人のエンジニアが新サービスの考案など高付加価値の業務に集中できるようになり、企業の競争力向上への寄与が期待されます。

⑦メルカリ：AIアシスタントが売れやすい商品名や説明文を提案

メルカリは、ChatGPTを活用して出品者のサポートを強化する「メルカリAIアシスト」機能の提供を開始しました。

本機能では、出品済みの商品情報を分析し、売れ行きを良くするための商品名や説明文を自動生成して提案します。

本取り組みは、フリマアプリ内で商品が購入者の目に留まりやすくすることを目的としており、取引の活性化に寄与することが期待されます。

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⑧学研：ChatGPTを活用した個別アドバイスを提供

学研ホールディングスは、オリジナル学習システム「GDLS」でChatGPTを活用し、個別に最適な学習アドバイスを提供するベータ版を開始しました。

このシステムは、生徒の学習履歴や理解度の変化に基づいて各生徒に対して適切な学習アドバイスを提供し、学習効果を最大化します。

学研オリジナル学習システム（GDLS）は、生徒が毎日ログインする習慣を促し、学習への意欲を高めます。さらに、学研メソッドはこれまでもAIを活用し、正答率に合わせた問題出題などを行っており、GDLSはその発展形となっています。

⑨西松建設：ChatGPTを活用し高精度な建設コストの予測へ

西松建設は、建設業界特有の大幅な物価変動に対応するため、建設コストの予測にChatGPTを活用したツールを導入しています。

本ツールでは、建設コストへの影響要因となるニュースや統計を基に物価変動の精度高い予測を提供し、建設費用の見積もりにおけるリスクを軽減します。

この取り組みにより、価格上昇が見込まれる際には早期の発注を行うなど、購買戦略に大きな効果をもたらすことが期待されています。

⑩SMBCグループ：独自の対話AI開発で従業員の生産性向上へ

三井住友フィナンシャルグループは、「SMBC-GPT」という、ChatGPTを活用し開発した、AIアシスタントツールの実証実験を開始しました。

本ツールは、SMBCグループ専用環境上で動作し、文章の作成、要約、翻訳、ソースコード生成など多岐にわたる業務を支援し、従業員の生産性向上を図ります。

また、AIアシスタントツールの回答内容の正確性を従業員が判断し、外部AIの利用禁止などの規制も順次見直していく予定です。