2022年11月のリリース以降、2ヶ月で1億ユーザーを突破するなど、驚異的なペースで普及が進むChatGPT。

ChatGPTによる自然な対話能力は、従来のAIチャットボットとは比べ物にならない質の高いものであり、多くの企業が顧客からの問い合わせ対応や社内での情報検索システムなどに活用しています。

本記事では、ChatGPTとAIチャットボットの違いについて、それぞれの強みや事例とともにわかりやすくご紹介します。

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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チャットサービスのことです。

テキストボックスに入力されたユーザーの指示等に基づき、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様々な知的作業を行うことが可能です。

ChatGPTのGPTとは「Generative Pre-trained Transformer」の略です。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、イーロンマスク氏らが創業者である、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。

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AIチャットボットとは？

AIチャットボットとは、テキストや音声を通じて自動で会話を行うAIを搭載したチャットボットです。

ユーザーがAIチャットボットにテキストや音声で質問をすると、AIが、学習したデータに基づき、正確な回答をします。

主に、顧客対応の窓口や社内での情報共有などに利用されており、自動化による業務効率化や標準化、コスト削減などを実現することができます。

ChatGPTとAIチャットボットの５つの違い

ChatGPTとAIチャットボットの違いとして、以下の5つの観点が挙げられます。

• ①回答可能な範囲
• ②回答精度の高さ
• ③回答の一貫性
• ④活用の幅広さ
• ⑤セキュリティリスク

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回答可能な範囲

ChatGPTは、Web上の大量のテキストデータを学習し、これをもとに最適な回答を生成します。そのため、回答の範囲は幅広く、専門的な質問にも回答することができます。

一方で、AIチャットボットは、基本的には特定の製品やサービスに関する質問に回答するために作られたものであり、回答できる範囲もその製品やサービスに関する事項に限られています。

②回答精度の高さ

ChatGPTは、自然言語処理機能に基づき、本物の人間のような自然な会話をすることが可能です。質問に対し、その都度最適な文章を導き出し、精度の高い回答を出力します。

一方で、AIチャットボットの場合は、基本的にはあらかじめ設定された内容の回答を出力するため、人間味のある回答や柔軟性のある応答はできません。

③回答の一貫性

ChatGPTは、回答内容にランダム性を取り入れ、より人間らしい応答ができるように構築されています。そのため、ChatGPTに同じ質問をしても、異なる回答が返ってくる場合があり、回答の一貫性は比較的低いです。

一方で、AIチャットボットの場合は、あらかじめ決められた内容の回答をするため、同じ質問に対しては同じ回答が出力されます。

④活用の幅広さ

ChatGPTは、質問への回答だけでなく、日常会話やアイデア出し、文章作成など、様々な目的に活用することができます。

これに対し、AIチャットボットの場合は、特定の製品やサービスに関する質問への回答や顧客からの問合せへの対応など、特定の目的に対してのみ活用できる場合がほとんどです。

⑤セキュリティリスク

ChatGPTに入力した質問や情報は、ChatGPTが学習するために、クラウド上に保管されます。そのため、ChatGPTに入力した情報が、他のユーザーやサービス提供者に流出するリスクがあります。

一方で、AIチャットボットの場合は、クラウドは用いられず、閉じられた空間で完結する場合が多いため、情報漏洩やセキュリティ上のリスクは比較的低いです。

ChatGPTでの情報漏洩を防ぐ方法については、以下の記事で詳しく紹介しています。

⇒ChatGPTのオプトアウト機能とは？情報漏洩を防ぐ設定方法を紹介

ChatGPT×チャットボットの活用事例５選

ChatGPT×チャットボットの活用事例として以下の５つが挙げられます。

• ①パナソニックコネクト：チャットボット型AIを導入し1日5000回の利用
• ②SMBCグループ：独自のチャットボット型AI開発で生産性向上へ
• ③鹿島建設：業務に関する質問を行える独自のチャットボット型AIを導入
• ④MILIZE：金融に関する相談ができるAIチャットボットをLINE上で提供
• ⑤京都市：ChatGPTを活用した子育て支援チャットボットサービスを提供

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：チャットボット型AI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チャットボット型AI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。

②SMBCグループ：独自のチャットボット型AI開発で生産性向上へ

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。

③鹿島建設：業務に関する質問を行える独自のチャットボット型AIを導入

鹿島建設は、自社および国内外のグループ会社従業員約2万人を対象に、独自開発した対話型AI「Kajima ChatAI」の運用を開始しました。

このAIの導入により、従業員は社内固有の業務に対する質問や情報検索を迅速に行え、業務効率と生産性が向上することが期待されます。

このAIは、情報が外部に漏洩しない安全な環境で動作しており、さらに、利用時の従業員認証や利用履歴の記録など、独自のセキュリティ機能を付加し、より安全に利用できるようになっています。

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④MILIZE：金融に関する相談ができるAIチャットボットをLINE上で提供

株式会社MILIZEは、ChatGPT技術を駆使した「MILII TALK（β版）」をリリースしました。

このサービスでは、LINEを通じてユーザーからのお金に関する質問にAI金融アドバイザー「MILI」が即座に回答します。

回答はChatGPT（GPT-3.5）のAPIによって生成され、ユーザーは家計、不動産、年金、保険など幅広いトピックについて質問可能です。 

このサービスにより、ユーザーはいつでもどこでも手軽に質問し、専門的な金融アドバイスを受けられるようになります。

⑤京都市：ChatGPTを活用した子育て支援チャットボットサービスを提供

京都市は、子育て施策に関する制度や手続きの問い合わせに対応するため、24時間365日サービスを提供するChatGPT搭載のチャットボットを導入しました。

利用者は自由なテキスト入力や選択肢を通じて、AIと対話しながら必要な情報を得ることができます。

このサービスにより、利用者は時間や場所に制限されずに、簡単かつ迅速に子育てに関する支援を受けられるようになりました。

企業がAI活用を成功させるための５つのポイント

企業がAI活用を成功させるためのポイントとして以下の５つが挙げられます。

• ①中長期でのAI活用戦略の策定
• ②投資対効果の高い活用目的・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中長期でのAI活用戦略の策定

AIの性能進化が加速しているこれからの時代、足元の取り組みはもちろん、3年・5年スパンでAIをどこまでダイナミックに活用できるかが、企業の競争優位性に直結します。

また、AI活用のレベルは、比較的簡単な各社員のAIツール利用による生産性向上から、AI活用による業務プロセス革新、顧客向けサービスの進化、新サービス/商品の創出まで様々です。

そのため、中長期で目指すAI活用の姿を見据え、その実現に向け逆算したロードマップや、まず足元進めるべき活用を設計することが重要です。

②投資対効果の高い活用目的・方法の選定

AIは人間と同様、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分析や対応、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、得意不得意が明確に存在します。

そのため、自社の業務の現状やAI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

AI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~数ヶ月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AI活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩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AIツールを使用させるなどの場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、セキュリティ対策を行ったシステム構築や、社員向けのAIの使用ルールやガイドラインの策定により、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活用リテラシー向上

AI(特に生成AI)を活用するにあたっては、同じAIを利用していても、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されるという点に注意が必要です。

そのため、AI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活用リテラシーを向上させることが不可欠です。

そこで、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AI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重要となります。