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。

そんな中、自社のマニュアルをChatGPTに学習させることで、マニュアル共有を効率化したいと考えている企業様も多いのではないでしょうか？

本記事では、ChatGPTにマニュアルを学習させようと考えている方向けに、学習させる方法やメリット・デメリット、注意点などをまとめてご紹介します。

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ChatGPTにマニュアルを学習させる３つの方法

ChatGPTにマニュアル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。

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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マニュアルデータの学習です。

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、マニュアルの内容を含めたり、CSV、PDFファイル、URLなどを添付することで、マニュアル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、マニュアル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

• プロンプトエンジニアリングスキルが必要：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、あまりにも膨大な量のマニュアル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)によるマニュアル学習です。

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、自社のマニュアルが膨大である場合に有効な方法となります。
• 最新のマニュアルに基づく回答：RAGではChatGPTと自社のデータベースが接続されており、常に最新のマニュアルの内容を反映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、膨大なマニュアル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マニュアル学習です。

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、マニュアル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にマニュアルを学習させる方法の選び方

ChatGPTにマニュアルを学習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、最適なマニュアルの学習方法は異なります。

膨大なマニュアルから検索・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マニュアル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。

ChatGPTにマニュアルを学習させる３つのメリット

ChatGPTにマニュアルを学習させるメリットとして以下の3つが挙げられます。

• ①自社の業態/業務にマッチした高精度な回答の出力
• ②特定の業界や業務に専門特化した回答の出力
• ③誤った回答が生成されるリスクの軽減

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自社の業態/業務にマッチした高精度な回答の出力

ChatGPTに自社の顧客情報や取引履歴、ノウハウなど自社独自のデータを学習させることで、自社の業態や業務にマッチした高精度な回答を得ることができるようになります。

これにより、顧客ごとにパーソナライズされたサービスの提供や社内業務の効率化などを実現することができます。

②特定の業界に専門特化した回答の出力

ChatGPTにどのマニュアルデータを学習させるかは、ユーザーが自由に選ぶことができます。特定の業界の専門用語を含むマニュアルなどをまとめて学習させれば、その業界に特化した専門家のような回答を出力するChatGPTを作ることができます。

③誤った回答が生成されるリスクの軽減

ChatGPTの利用方法によっては、誤った回答が出力されるハルシネーションという現象が起こる可能性があります。ChatGPTに正確なマニュアルデータを学習させることでこのようなリスクを軽減することができます。

ChatGPTにマニュアルを学習させる３つのデメリット・リスク

ChatGPTにマニュアルを学習させるデメリットやリスクとして以下の3つが挙げられます。

• ①読み込まれたマニュアルが漏洩するリスク
• ②処理するデータ量が増加し返答が遅くなるリスク
• ③実装や人員確保に時間的・金銭的コストがかかるリスク

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読み込まれたマニュアルが漏洩するリスク

ChatGPTに読み込まれたマニュアルは、ChatGPT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漏洩してしまうリスクが存在します。

②処理するデータ量が増加し返答が遅くなるリスク

ChatGPTにデータを学習させると、処理するデータ量が増加し、自然処理に必要となる時間が長くなります。これにより、回答スピードが低下するリスクが存在します。

そのため、回答スピードの低下リスクを考慮し、学習させるマニュアルを必要な範囲に絞る等の対策が重要となります。

③実装や人員確保に時間的・金銭的コストがかかるリスク

ChatGPTにデータを学習させるにあたっては、学習データの収集や整理、モデルのトレーニングなど各作業に時間がかかる可能性があります。

また、大量のマニュアルを学習させる場合などには、高度なスキルを有するエンジニアの存在が必要となり、人件費等の金銭的コストがかかる可能性があります。

ChatGPTにマニュアルを学習させる際の６つの注意点

ChatGPTにマニュアルを学習させる際の注意点として、以下の6つが挙げられます。

• ①データ範囲の適切な設定
• ②最適なChatGPTプラン選定
• 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。

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①データ範囲の適切な設定

ChatGPTにあまりにも多くのデータを学習させると、情報処理に時間がかかって回答スピードが遅くなったり、情報漏洩の危険性が高まったりするなどのリスクが生じます。

そのため、ChatGPTに学習させる必要があるマニュアルと必要がないマニュアルを区別し、適切な範囲に絞ることが重要です。

②最適なChatGPTのプラン選定

ChatGPTには、無料プラン、有料プラン、企業向けプランなど複数のプランがあり、プランごとにセキュリティの強さや使える機能が異なります。

そのため、例えば、個人情報や機密情報を含んだマニュアルを学習させる場合にはセキュリティが強化されたChatGPT Enterpriseのプランを利用するなど、自社の目的や学習させるマニュアルの性質に応じて適切なプラン選定を行うことが重要です。

③リスクを最小化するデータマネジメント

ChatGPTは、学習し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。

マニュアルへのChatGPTの活用事例３選

マニュアルへのChatGPTの活用事例として以下の3つが挙げられます。

• ①アサヒビール：ChatGPTを活用した社内情報検索システムマニュアルで業務効率化を実現
• ②パナソニックコネクト：社内データベースと連携したGPTマニュアルを活用
• ③旭鉄工：製造現場のカイゼンに向けたノウハウをまとめたリストを作成・共有

それぞれの事例についてわかりやすく紹介していきます。

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①アサヒビール：ChatGPTを活用した社内情報検索システムマニュアルで業務効率化を実現

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マニュアル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。

②パナソニックコネクト：社内データベースと連携したGPTマニュアルを活用

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アシスタントマニュアル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。

③旭鉄工：製造現場のカイゼンに向けたノウハウをまとめたリストを作成・共有

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。

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を導入するための４つのステップ

企業がChatGPTの導入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。