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ChatGPTに自社データを学習させる方法!セキュリティ面や活用例も解説

この記事のポイント

  • この記事は、ChatGPTに自社データを学習させる方法について詳しく解説しています。
  • 自社データをChatGPTに学習させることで、企業特有のニーズに合わせてカスタマイズされた応答が可能になり、業務の効率化や生産性の向上が期待できます。
  • 一方で、自社データをChatGPTに学習させる際は、セキュリティとプライバシーの確保、およびコスト管理が重要な課題となることにも触れています。
  • 自社データを学習させたChatGPTの活用事例として、社内FAQチャットボットの構築、営業担当者のサポートツール、自動文書生成システムなどを紹介しており、具体的なイメージが湧きやすくなっています。
  • 記事では、企業がChatGPTを安全に導入・運用するためのポイントとして、安定運用のための体制整備、モデルの性能評価と継続的な改善、ユーザーフィードバックの積極的な収集と活用を挙げています。

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、ビジネスの現場で様々な形で活用されており、自社データを学習させることで、企業特有のニーズに合わせてカスタマイズされた応答が可能になります。
しかし、その過程でセキュリティ面での懸念やコストの問題が生じることがあり、企業はこれらを意識しつつ最適な方法を選択する必要があります。

この記事では、自社データをChatGPTに学習させるための具体的な方法を解説するとともに、そのメリットとデメリットを詳しく見ていきます。
「RAG」を用いる方法や「LangChain」を活用した開発、プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、ChatGPTのAPIや「Azure OpenAI Service」を利用するなど、様々なアプローチを紹介しています。

また、企業がChatGPTを導入する際に安全に利用するためのポイントや業務効率化の実例についても触れていますので、ぜひ最後までお読みください。

最新モデル、ChatGPT4o(GPT-4o)について詳しく知りたい方は、こちらの記事もご覧ください⬇️
ChatGPT-4o(GPT4 omni)とは?使い方、料金など詳細を徹底解説!

ChatGPTに自社データを学習させる方法

自社データをChatGPTに効果的に学習させるには、様々なアプローチがあります。

ここでは、5つの主要な方法を紹介します。
1.RAGを用いる方法
2.LangChainを利用する方法
3.In-context Learningを活用する方法
4.ファインチューニングを用いる方法
5.ChatGPT APIを活用する方法

【事前準備】学習させる自社データの下処理

ChatGPTに自社データを学習させる前に、以下の3つのステップを踏むことが重要です。

Step 1:学習目的に沿ったデータの選定と整理

まず、ChatGPTに学習させるデータを選定する際は、学習の目的に沿ったものを選ぶ必要があります。

また、選定したデータは、偏りがないように十分な量と質を確保し、整理することが大切です。

Step 2:ChatGPTが処理可能なフォーマットへの変換

選定したデータは、ChatGPTが処理できるフォーマットに変換する必要があります。ChatGPTは、テキストデータ、表形式データ、画像データなど、様々なデータ形式に対応しています。

自社のデータを適切なフォーマットに変換することで、スムーズな学習が可能になります。

Step 3:データのクリーニング

データのクリーニングは、学習データの品質を高めるために欠かせない作業です。重複データや欠損値の処理、不要な情報の削除などを行うことで、データの質を向上させることができます。

クリーニング後のデータは、ChatGPTの学習効果を高め、より精度の高い結果を得ることにつながります。

以上の3つのステップを踏むことで、自社データをChatGPTに効果的に学習させるための準備が整います。データの選定、フォーマット変換、クリーニングに十分な時間と労力を投資することが、成功の鍵となるでしょう。


1.RAGを用いる方法

RAG(Retrieval-Augmented Generation)は、大量のテキストデータから関連情報を検索し、それを基に新しいテキストを生成するための手法です。
RAGを用いることで、自社データをChatGPTに効率的に学習させることができます。

【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!

ここでは、GPTsを使ってRAGを構築する手順を解説します。

GPTsでRAGを構築する手順

  1. 専用の制作画面にアクセス
    Explore GPTsから、GPTsの公式画面にアクセスし、右上の Createから制作画面を表示しましょう。

GPTsの画面


GPTsの制作画面

  1. ChatGPTが提示する質問に答えながらGPTsをカスタマイズ
    画面左側でどのようなGPTsを作成するかGPTとチャットしながらカスタマイズします。
    画面右側で、実際の仕様をテストすることができます。
    GPTsのカスタマイズ


    ファイルを参照して欲しい場合は、ConfigureからCode Interpreterを選択するのを忘れないようにしましょう。
    Code Interpreterを選択

  2. 動作確認画面でGPTsの挙動をテストする
    架空の顧客情報を参照して、質問に回答してくれました。
    gptsでrag構築

2.LangChainを利用する方法

LangChainは、自然言語処理タスクを単純化するためのライブラリです。LangChainを使用することで、自社データをChatGPTに効率的に学習させるためのワークフローを構築できます

【関連記事】
➡️LangChainとは?主要機能やメリット、インストール方法を徹底解説

手順としては、LangChainを使用して、自社のPDFやCSVファイルからデータを抽出し、ChatGPTに学習させます。

ここでは、Vector DBの構築とLLMとの連携方法を解説します。

  1. Vector DBの構築
    開発の第一歩として、LangChainを使用してVector Database (DB) を構築します。
    このプロセスには、まず自社で保有するPDFやCSVファイルなどから重要な情報を抽出し、それらのデータをエンべディング(Embedding)する作業が含まれます。



2. LLMとVector DBの連携
次に、LangChainを使用して、構築したVector DBと言語モデル(LLM)を連携させます。
ユーザーがプロンプトを通じて質問をすると、その質問はまずEmbeddingされ、その後、Vector DB内で類似性検索が行われます。
この検索によって得られた類似度の高い情報が、LLMによる回答生成のための入力として使用されます。


3.In-context Learningを活用する方法

プロンプトを工夫することで、ChatGPTに自社データを踏まえた回答を生成させることができます。ここでは、プロンプトエンジニアリングの手法と注意点を解説します。

プロンプトエンジニアリングは、「自然言語処理モデルやAIに対して、望む応答やパフォーマンスを引き出すための質問や指示の工夫」を指します。

【関連記事】
➡️プロンプトエンジニアリング完全ガイド!ChatGPTで使える例文も紹介

以下に代表的なプロンプトエンジニアリングの手法をいくつか紹介します。

手法 説明 日本語の例 挙動
明確な指示 モデルに具体的な指示を与え、望む応答の形式を指定する。 「500文字以内で説明してください」 モデルは指定された文字数内で回答をまとめる。
チェーンオブソート 問題解決プロセスをステップバイステップで説明するようにモデルに促す。 「この数学問題を解く手順をステップバイステップで説明してください」 モデルは問題解決のプロセスを詳細に説明する。
ゼロショット学習 モデルが訓練されていないタスクに対しても、適切な応答を引き出すプロンプトを設計する。 「この文章は肯定的ですか、否定的ですか?」 モデルは直接的な訓練を受けていなくても、感情分析を試みる。
ワンショット学習 一つの例を示して、類似のタスクを解決するようにモデルを導く。 「"猫はかわいい"という文は肯定的です。この"雨が降っている"はどうですか?」 モデルは与えられた例を参考にして、新しい文の感情を分析する。
フューショット学習 数個の例を示して、モデルがタスクをより正確に理解し解決できるようにする。 「"太陽が輝いている"は肯定的、"遅刻した"は否定的です。では、"試験に合格した"はどうですか?」 複数の例から学習して、新しい文の感情をより正確に分析する。

4.ファインチューニングを用いる方法

ファインチューニングは、事前学習済みのChatGPTモデルを自社データで追加学習することで、タスク固有の性能を向上させる手法です。これにより、ChatGPTは自社の業務により特化した応答が可能になります

しかし、この手法は大規模なニューラルネットワークのパラメータを微調整するため、既存のパラメータに微細な変更を加えることになり、その結果としてのモデルの挙動を正確に予測することが困難になる場合があります。

加えて、大量の計算リソースを消費し、高額なコストがかかることも大きなデメリットになります。


5.ChatGPT APIを活用する方法

OpenAIが提供するChatGPT APIは、開発者にとって強力なツールです。
このAPIを利用することで、自社のアプリケーションやサービスにChatGPTの機能を簡単に組み込むことができます。

ChatGPT APIの利用シナリオは多岐にわたります。
例えば、カスタマーサポートシステムにChatGPTを組み込むことで、「よくある質問への自動応答」や、「問い合わせ内容に応じた適切な回答の提供」が可能になります。

また、コンテンツ作成支援ツールにChatGPTを活用することで、ライターのアイデア出しや文章の校正などを効率化できます。

6. Azure OpenAI Serviceを活用する方法

Azure OpenAI Serviceは、自社データをChatGPTに学習させるための強力なプラットフォームです。

このサービスを利用することで、GPT-3.5-TurboGPT-4などの最先端の言語モデルを、自社の固有のデータに基づいて実行できます。
特に、追加のトレーニングや微調整を必要とせずに自社データを活用できる点は大きな利点です。

また、セキュリティとプライバシーの確保は、Azure OpenAI Serviceの重要な特徴の一つです。
自社のデータはAzureのストレージ上で安全に保存され、厳格なガイドラインに従って処理されるため、データ漏洩のリスクを最小限に抑えながらChatGPTの学習を行うことができます。

【関連記事】
➡️Azure OpenAI Serviceとは?その機能や料金、活用方法を解説

また、Azure OpenAI Serviceはテキストファイル(.txt)、Markdownファイル(.md)、HTMLファイル(.html)、Microsoft Word、PowerPoint、PDFなどの一般的なファイル形式に対応しており、自社の既存のデータを容易に活用できます。

データの取り込みから応答生成までのプロセスは、Azure OpenAI Studioを通じて行われます。
このツールを使用して自社のデータソースに接続し、必要なデータを選択すると、Azure OpenAI Serviceが自動的にデータを処理し、ChatGPTモデルに学習させます。

学習が完了すれば、自社データに基づいた応答の生成が可能になります。

Azure OpenAI APIとChatGPT APIの比較

両者は、OpenAIのGPTモデルを利用している点は共通ですが、それぞれ異なる特徴を持っています。

ChatGPT APIとAzure OpenAI Serviceの主な相違点は以下の通りです。

特徴 Azure OpenAI Service OpenAI API
プラットフォーム Microsoft Azureクラウド 直接OpenAIからアクセス
統合と管理 Azureのサービスやツールと容易に統合。細かいアクセス制御と監視が可能。 シンプルで直接的なAPIアクセス。迅速なプロトタイピングに適している。
セキュリティとコンプライアンス 高度なセキュリティ機能と地域に基づくデータ保管の選択が可能。 基本的なセキュリティ。使用する際はOpenAIのポリシーに従う。
サポートとSLA Microsoftからのサポートとサービスレベルアグリーメントが提供される。 OpenAIから直接サポート。SLAの詳細はサービスによって異なる。
適用シナリオ ビジネスクリティカルなアプリケーションや、セキュリティとコンプライアンスが重要な場合。 小規模プロジェクトやプロトタイピング。迅速な開発が求められる場合。
コスト API使用料に加えて、Azureのインフラ利用に関連するコストが発生する可能性がある。 使用したAPIのリクエスト数やモデルの種類に基づく料金。


プロジェクトの具体的な要件や目的に応じて、どちらのサービスが適しているかを選択することが重要です。
Azure OpenAI Serviceは、「セキュリティとコンプライアンスが重要なビジネスクリティカルなアプリケーション」に適しており、ChatGPT APIは「小規模プロジェクトや迅速なプロトタイピング」に適しています。

より詳しい比較解説は、こちらの記事をご覧ください。
➡️Azure OpenAI ServicesとOpenAI APIの違いを徹底比較!


ChatGPTに自社データを学習させることのメリット

自社データをChatGPTに学習させることで、企業は多くのメリットを享受できます。ここでは、特に重要な2つのメリットに焦点を当てて説明します。

社内や業界に特化した回答の生成

自社データをChatGPTに学習させることで、AIは社内の専門用語や業界特有の問題に精通した回答を提供できるようになります。

例えば、顧客から特定の製品やサービスに関する質問があった場合、ChatGPTは一般的な知識だけでなく、自社の製品情報社内データベースに基づいた具体的で詳細な回答を生成できます。

業務の効率化と生産性の向上

ChatGPTに自社データを学習させることで、様々な業務タスクを自動化し、効率化することができます。

例えば、レポートの作成、メールの自動応答、文書の要約など、従来は人手で行っていた作業をChatGPTに任せることができます。

ChatGPTは学習したデータを基に、これらのタスクを迅速かつ正確に処理できるため、従業員は繰り返し作業から解放され、より創造的で付加価値の高い業務に集中できるようになります。


自社データをChatGPTに学習させる際のポイントと注意点

自社データをChatGPTに学習させることは、多くのメリットをもたらす一方で、いくつかのデメリットも存在します。ここでは、セキュリティ面の懸念とコストの問題という2つの重要な課題について詳しく解説します。

1. セキュリティとプライバシーに関する懸念

自社データ、特に機密情報や個人情報を含む文書をChatGPTに学習させる際は、セキュリティとプライバシーの問題が大きな懸念事項となります。これらの情報がAIの学習材料として使用される可能性があるため、データ漏洩のリスクに特に注意が必要です。

情報漏洩を防ぐ一つの対策として、ChatGPTのAPIを活用する方法があります。OpenAI社によると、API経由で処理されたデータはChatGPTの学習には使用されないため、情報漏洩のリスクを軽減できます。

ただし、APIを利用する場合でも、データの送信や処理過程におけるセキュリティ対策は欠かせません。
具体的には、以下のような措置が必要です。

  • クラウドへのデータアップロード時のセキュリティ対策
  • 不正アクセスに対する保護策の実装
  • データの安全な保持・管理のためのプロトコルの確立


さらに、学習済みのモデルが意図せずに機密情報を露呈する可能性にも注意が必要です。これらのセキュリティリスクを適切に管理することが、自社データをChatGPTに安全に学習させるための鍵となります。

【関連記事】
➡️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

2. コスト面での課題

自社データをChatGPTに学習させるプロセスには、高額なコストが伴う場合があります。
特に大規模なプロジェクトでは、データ処理に必要なコンピューティングリソースが増大し、コストが膨らむ可能性があります。

例えば、以下のようなコストが発生する可能性があります。

  • データ処理・分析用のサーバー利用料
  • AIモデルのトレーニングに要する時間とエネルギーのコスト
  • 専門知識を持つエンジニアやデータサイエンティストの人件費


これらのコストは、プロジェクトの規模や複雑さによって大きく変動します。特に、中小企業やスタートアップにとって、これらのコストがプロジェクトの実現可能性を左右する重要な要因となります。

そのため、プロジェクトの規模や予算に応じて、最適なデータ学習の手法を選択することが重要です。コストと効果のバランスを考慮し、自社のニーズに合ったアプローチを採用することが求められます。

自社データをChatGPTに学習させる際は、セキュリティとプライバシーの確保、およびコスト管理が重要なポイントとなります。これらの課題に適切に対処することで、ChatGPTの効果的な活用と、自社データの安全性の確保を両立させることができるでしょう。


自社データを学習させたChatGPTの活用事例

自社データを学習させたChatGPTは、様々な業務において効率化とパフォーマンス向上を実現します。ここでは、3つの代表的な活用事例を紹介します。

1. 社内FAQチャットボットの構築

ChatGPTに社内のFAQデータを学習させることで、社内の問い合わせ対応を自動化するチャットボットを構築できます。

このチャットボットは、以下のようなメリットをもたらします。

  • 従業員の問い合わせ対応にかかる負担を大幅に軽減
  • 24時間365日の対応が可能となり、従業員の満足度が向上
  • 人的リソースを他の業務に振り分けることができ、生産性が向上

2. 営業担当者のサポートツール

営業担当者の業務をサポートするツールとして、ChatGPTを活用することができます。

具体的には、以下のような効果が期待できます。

  • 商品情報や営業トークをChatGPTに学習させることで、営業担当者の知識不足を補填
  • 営業現場での質問にリアルタイムで回答できるため、営業担当者のパフォーマンスが向上
  • ベテラン営業担当者のノウハウを共有できるため、営業チーム全体のスキルアップにつながる

3. 自動文書生成システム

定型文書の作成業務にChatGPTを活用することで、作業時間の短縮とミスの防止を実現できます。

自動文書生成システムの主なメリットは以下の通りです。

  • 過去の文書データをChatGPTに学習させることで、定型文書の自動生成が可能に
  • 作業時間が大幅に短縮されるため、従業員は他の重要なタスクに集中できる
  • ヒューマンエラーが防止され、文書の品質が向上する


このように、自社データを学習させたChatGPTは、社内FAQチャットボットの構築、営業担当者のサポートツール、自動文書生成システムなど、様々な場面で活用できます。

これらの活用事例は、業務の効率化とパフォーマンスの向上に直結し、企業の生産性向上と競争力強化に貢献します。


上記で紹介した事例以外にも、医療、金融、クリエイティブ産業など、様々な分野でChatGPTの活用が広がっています。

詳しくは以下の記事で50の活用事例を紹介していますので、ぜひチェックしてみてください。
➡️ChatGPTの活用事例50選!企業や自治体、教育現場での例を徹底解説!


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まとめ

本記事では、自社データをChatGPTに学習させる方法とそのメリット・デメリット、活用事例、運用・管理における重要ポイントについて解説しました。

自社データをChatGPTに学習させることで、企業は以下のようなメリットを享受できます。

  1. 社内や業界に特化した回答の生成
  2. 業務の効率化と生産性の向上

一方で、セキュリティとプライバシーの確保、およびコスト管理が重要な課題となります。これらの課題に適切に対処することが、ChatGPTの効果的な活用には欠かせません。

また、自社データを学習させたChatGPTを運用・管理する際は、以下の3つの重要ポイントに注意が必要です。

  1. 安定運用のための体制整備
  2. モデルの性能評価と継続的な改善
  3. ユーザーフィードバックの積極的な収集と活用

自社データを学習させたChatGPTは、社内FAQチャットボットの構築、営業担当者のサポートツール、自動文書生成システムなど、様々な場面で活用できます。これらの活用事例は、業務の効率化とパフォーマンスの向上に直結し、企業の生産性向上と競争力強化に貢献します。

ChatGPTに自社データを学習させることは、AIの力を企業の成長に活かすための有効な手段です。適切な方法で自社データを学習させ、運用・管理に注意を払いながらChatGPTを活用することで、企業はビジネスの変革と成功を加速させることができるでしょう。

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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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