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ChatGPTを自社に組み込み・導入する方法!シーン別の手法を徹底解説

この記事のポイント

  • ChatGPTの業務プロセス組み込みにはOpenAI APIによるカスタマイズが有効
  • セキュアな導入にはChatGPT API、Azure OpenAI Service、ChatGPT Teamが選択肢
  • RAGとファインチューニングで自社専用のAIモデルをカスタマイズ可能
  • AIスキル人材育成には教育プログラム、ツール提供、実践プロジェクトが効果的
  • 導入時はセキュリティ、データ品質、法令順守、費用対効果に注意が必要

監修者プロフィール

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

ChatGPTはビジネスの効率化と価値創造に寄与しますが、導入には計画的なアプローチが必要です。

本記事では、企業の業務効率化・セキュリティ・スキル獲得のニーズに応じたChatGPT導入方法を解説します。
初歩の手順から高度な活用まで、ChatGPT組み込みの全容を明らかにしているので、企業の皆様による導入ロードマップ作成の一助となれば幸いです。

また、AI総合研究所では、ChatGPTなどの生成AI導入、開発の無料相談を承っております。ぜひお気軽にご相談ください。
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ChatGPTを自社に導入する方法

ChatGPTの導入には様々なニーズがありますが、多くの企業から以下の3つの要望がよく寄せられます。

  • 生成AIを業務プロセスに組み込んで作業の効率化を図りたい
  • 自社の貴重なデータを守りながら高いセキュリティレベルを維持してChatGPTを利用したい
  • 生成AIを効果的に活用できるスキルを持つ人材を社内に増やしたい


この3つのニーズにお応えする形で、それぞれの方法を解説していきたいと思います。

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生成AI(ChatGPT)を業務プロセスに組み込みたい場合

ChatGPTを業務プロセスに組み込むことで、社内の生産性向上や業務の効率化に繋がります。
しかし、その導入にあたり適切な使用方法の確立、カスタマイズの実施、そしてセキュリティ対策の徹底が重要となります。

以下に、ChatGPTを業務に組み込む際の手順を紹介します。

OpenAI APIを用いたカスタマイズモデルの導入

ChatGPTを業務フローに組み込む際は、OpenAI APIを利用してカスタマイズすることが有効です。
カスタマイズを行うことで、特定の業務要件に合わせた応答を生成することが可能となります。

このプロセスでは、以下のステップを踏むことが一般的です。

  • 要件の特定
    どの業務プロセスにChatGPTを組み込むかを決定し、具体的な要件を明確にします。

  • APIの統合
    OpenAI APIを現在のシステムや業務フローに統合します。必要に応じて開発者と連携し、カスタマイズを進めます。

  • テストと評価
    実際の業務フローにおいてChatGPTの性能をテストし、必要に応じて調整を行います。


【関連記事】
➡️ChatGPT APIとは?できることや使い方、活用事例を徹底解説!

社内での使用に関する規定の作成

社内での使用に関する規定を作成することも、ChatGPTの導入に際して行うべきプロセスです。

  • 使用目的の明確化
    ChatGPTを使用する目的を明確にし、それに基づいた適切な使用方法を定義します。

  • 利用範囲の定義
    誰が、どのような状況下でChatGPTを使用できるのかを定めます。特定の部署や業務に限定することも検討しましょう。

  • **データの取り扱い
    社内データや顧客情報の取り扱いに関するルールを設定し、情報漏洩のリスクを最小限に抑えます。

  • 運用と監視
    ChatGPTの使用状況を定期的に監視し、不正使用がないかをチェックします。


社内でのAIの取扱いに関する規定の作り方に関しては様々な機関がガイドラインを出しており、それらを参照することをお勧めします。

よりセキュアな環境を求める場合

自社データを守りながらChatGPTを自社で活用する方法は様々ありますが、先ほど触れたChatGPT APIを利用する方法に加えて、「ChatGPT Team」、「ChatGPT Enterprise」を活用する方法があります。

また、APIを利用する場合には、「Azure OpenAI Service」と、「ChatGPT API」の大きく2つの選択肢があります。
これらの方法にはそれぞれ特色があるため、自社に沿った方法を選定する必要があります。

ChatGPTのAPIとChatGPT Team Planの比較を見てみると、それぞれに以下のような特徴があります。

特徴 API利用 ChatGPT Teams (Enterprise)
カスタマイズ性 高い。企業の具体的なニーズに合わせてAIの挙動をカスタマイズ可能。 限定的。基本的な設定変更は可能だが、API利用ほどの柔軟性はない。
拡張性 高い。TeamsやSlackなどの既存ツールに容易に統合可能。RAGなどの技術を用いた情報の拡張が可能。 中程度。特定のプラットフォーム内での利用に最適化されているが、外部ツールへの統合はAPI利用ほど柔軟ではない。
簡易性 低い〜中程度。導入には技術的な知識が必要だが、一度設定すれば高度なカスタマイズが可能。 高い。セットアップが容易で、直感的な使用方法が特徴。技術的な知識が少ないユーザーに適している。


両方とも高いセキュリティ下で生成AIを活用できますが、API利用はカスタマイズ性と拡張性に優れ、企業が特定のニーズに合わせて生成AIを細かく調整したい場合や、既存の業務フローやツールに深く統合したい場合に適しています。

一方で、ChatGPT for Teamsは簡易性に優れており、迅速に導入を進めたい企業や技術的な専門知識が限られている状況での利用に最適です。

企業はこれらの特性を考慮して、自社に最適な方法を選択することが重要です。


RAGやファインチューニング

ChatGPTを自社利用したい方の中でも特に、ChatGPTを自社用のモデルにカスタマイズしたい方もいらっしゃるかと思います。

その場合、RAGやファインチューニングを用いる方法が考えられます。

RAG

RAG(Retrieval-Augmented Generation)は、関連情報をデータベースから検索し、その情報を基に適切な回答を生成するシステムです。

専門知識や社内情報に基づく質問にも対応可能で、企業のニーズに合わせてカスタマイズすることができます。
RAGは、既存のデータベースを活用することで、新たなデータセットを準備する必要がなく、比較的簡単に導入できるのが利点です。

【関連記事】
➡️LLMや生成AIのRAGとは?その概要や活用例をわかりやすく解説!

ファインチューニング

一方、ファインチューニングは、既存のモデルを特定のデータセットで再学習させ、特化させる技術です。
自社のデータを用いてChatGPTをファインチューニングすることで、より自社のニーズに合ったモデルを作成できます。

ただし、ファインチューニングには大量の計算リソースが必要で、コストがかかるというデメリットがあります。

RAGとファインチューニングはどちらもChatGPTのカスタマイズに有効な手法ですが、RAGはコストを抑えつつ簡単に導入できるため、多くの企業にとって魅力的な選択肢となっています。

一方、ファインチューニングは高度なカスタマイズが可能ですが、コストと技術的な障壁が高いため、大規模な企業や特殊なニーズを持つ企業に適しています。


生成AIを活用できる人材を育成する方法

企業で生成AIを活用できる人材を増やすためには、以下のような取り組みが効果的です。

教育とトレーニング

  • 内部研修プログラムの開発
    AIとその応用に関する内部研修を実施します。
    基本的なAIの知識から、特定のツールや言語に関する技術的なトレーニングまで、段階的に学べるカリキュラムを用意すると良いでしょう。

  • オンラインコースの活用
    CourseraやUdemyなどのオンライン教育プラットフォームには、AIに関する多くのコースがあります。
    従業員がこれらのコースを受講できるように奨励し、支援することも一つの方法です。

ツールとリソースの提供

  • 必要なツールへのアクセス
    AIプロジェクトに必要なソフトウェアツールやクラウドリソースへのアクセスを提供します。実際に手を動かして学べる環境を整えることが重要です。

  • 知識共有の場の設定
    定期的にミートアップやセミナーを開催し、AIプロジェクトの経験者が知見を共有できる場を設けます。外部の専門家を招いて講演会を開くのも良いでしょう。

実践的なプロジェクトの実施

  • ハッカソンやイノベーションラボ
    社内でハッカソンを開催し、実際にAIを活用したプロジェクトをチームで作り上げる機会を提供します。
    また、イノベーションラボやR&D部門でのプロジェクト参加も、技術習得につながります。

メンターシップとキャリアパスの提供

  • メンターシッププログラム
    AIの専門知識を持つ社員がメンターとなり、学びたい従業員を個別にサポートします。実践的なアドバイスやキャリア形成の支援を行うことで、学習のモチベーションを高めます。

  • AIスキルを活かせるキャリアパス
    AIスキルを持つ従業員には、それを活かせるキャリアパスを用意します。技術スキルの向上が直接的なキャリアアップにつながることを示すことで、学習意欲を促進できます。

ChatGPT導入時の注意点

ChatGPTを自社データで学習させる際には、いくつかの重要な注意点があります。これらを理解し、適切に対応することで、効果的かつ安全にChatGPTを利用することができます。

分野 重要ポイント 具体例
情報セキュリティ 暗号化とアクセス制御 SSL/TLSの使用、多要素認証
信憑性・不適切な表現 データの正確性確認 AIトレーニング前のデータクレンジング
法令への準拠 法規と著作権の遵守 GDPRや著作権法に基づくデータの使用許可の確認
費用対効果 投資と効果の評価 APIコスト分析、ROI計算


以下、これらについてより詳しく見ていきましょう。

情報セキュリティへの懸念

自社データをChatGPTに学習させる際には、情報セキュリティが最優先事項となります。特に、顧客情報や業務上の秘密を含むデータを扱う場合、これらの情報が外部に漏れるリスクを最小限に抑える必要があります。

別のユーザーのメールアドレス・住所・クレジットカード番号の一部などの個人情報が第三者のチャットに表示されたり、過去のチャット履歴が流出したりといった情報漏洩事例例も報告されています。

【参考記事】➡️ChatGPTのセキュリティリスクとは?実際の事例を踏まえて対策を解説

データをChatGPTに提供する前に、情報の暗号化やアクセス制御など、厳重なセキュリティ対策を講じることが重要です。

また、OpenAIなどの提供元が定めるデータ保護ポリシーを確認し、自社のセキュリティ基準との整合性を検討することも必要です。

情報の信憑性・不適切な表現の確認

ChatGPTに学習させるデータの質は、生成されるテキストの品質に直接影響します。
そのため、学習データに含まれる情報が正確で、信頼性が高いことを確認することが不可欠です。

また、偏見や差別的な表現、不適切な内容を含まないよう、データの事前検証を行うことも重要です。
これにより、ChatGPTが不適切な内容を生成するリスクを低減できます。

法令への準拠

ChatGPTに自社データを学習させる際は、データ保護法規だけでなく、著作権法の遵守も必要です。使用するデータが著作権で保護されている場合、適切な許諾を得るか、使用が許可されている素材であることを確認する必要があります。

また、ChatGPTによるコンテンツ生成が第三者の著作権を侵害しないよう、出力内容の定期的なレビューをすることも有効です。

費用対効果

ChatGPTを自社のビジネスに組み込む際には、投資対効果を慎重に評価することが重要です。学習に必要なデータの準備やモデルのトレーニングにはコストがかかります。

また、継続的なメンテナンスやアップデートも必要となるため、初期投資だけでなく、運用コストも考慮する必要があります。
例えば、APIを活用する際には、使用するトークン数に応じて費用がかかってきます。

効果的な使用事例を事前に特定し、投資に見合った価値を提供できるかどうかを検討することで、費用対効果を最大化できます。


ChatGPTの導入・活用事例

ChatGPTの導入によって、業務の効率化や新たな価値創出に成功している企業の事例を紹介します。

三井不動産株式会社 | 全従業員約2,500人にChatGPT搭載チャットツールを導入

三井不動産株式会社は、ChatGPTを搭載した自社開発のチャットツール「&Chat」を全従業員約2,500人に導入しました。
このツールは、社内データとの連携も行われており、業務効率の大幅な向上が報告されています。

三井不動産独自のチャットツールとして、従業員の働き方改革に貢献しています。

【関連記事】
➡️三井不動産が全従業員に導入した自社開発AIチャットツール

大和ハウス工業株式会社 | AIヘルプデスクをMicrosoft Teams上で導入し従業員サポートを強化

大和ハウス工業株式会社は、約18,000人の従業員からの多様な問い合わせに対応するため、「AI ヘルプデスク for Microsoft Teams」を導入しました。

Microsoft Teams上で利用できるため、従業員は他のアプリを開くことなくシームレスにChatGPTを活用できます。これにより、従業員サポートの強化と業務効率の向上を実現しています。

【関連記事】
➡️大和ハウスがAIヘルプデスクを導入し従業員サポート

小野薬品工業株式会社 | 「Azure OpenAI Service」を導入し資料作成や問い合わせ対応を効率化

小野薬品工業株式会社は、「Azure OpenAI Service」を導入し、対話型AIを活用することで、資料作成、要約、アイデア出し、問い合わせ対応などの業務を効率化しました。

クラウドベースのAIサービスを利用することで、迅速かつ柔軟なAI活用を実現しています。

【関連記事】
➡️小野薬品工業、クラウドベースAI活用

横浜銀行と東日本銀行 | 自動生成AI「行内ChatGPT」の導入で生産性を飛躍的に向上

横浜銀行と東日本銀行は、自動生成AI「行内ChatGPT」を導入し、生産性の飛躍的な向上を実現しました。
この「行内ChatGPT」は、文書作成などの業務を効率化しつつ、従業員がより高度な業務に集中できるようサポートするシステムです。

セキュリティを重視し、内部クラウド環境で管理することで、安全性と信頼性の高い運用体制を確保しています。
この導入により、両行は業務の効率化と従業員の生産性向上を同時に達成しました。

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➡️横浜銀行と東日本銀行による自動生成AI「行内ChatGPT」の導入で生産性を飛躍的に向上

以上の事例から、ChatGPTを導入することで、業務効率の向上、従業員サポートの強化、資料作成や問い合わせ対応の効率化など、様々な効果が得られることがわかります。
各社の導入事例を参考に、自社の課題に合わせてChatGPTを活用することで、業務改善と生産性向上を実現できるでしょう。


まとめ

本記事では、ChatGPTを自社に導入するための具体的な方法について詳細に解説しました。業務プロセスへの組み込み、セキュリティを重視した導入、生成AIを活用できる人材の育成など、企業のニーズに応じた様々なアプローチを紹介しました。

また、導入時の注意点として、情報セキュリティ、データの信憑性、法令順守、費用対効果などについても言及しました。
これらの点に留意しつつ、自社に最適な導入方法を選択することが重要です。
実際の導入事例からも、ChatGPTがビジネスに大きな価値をもたらす可能性がおわかり頂け他かと思います。一方で、導入にはリスクも伴うため、段階的に利用範囲を拡大していくことが賢明です。

ChatGPTを自社に取り入れることで、業務の効率化や新たな価値創造が期待できます。本記事を参考に、自社の状況に合わせた導入計画を立て、ChatGPTの力を最大限に活用していただければと思います。

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監修者

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

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