ChatGPTは、２０２２年１１月３０日に公開されて以降、目覚ましい進化を遂げており、その文章力の高さから、革新的な生成AIとして注目されています。
さらに、日本時間の２０２３年３月２日には、ChatGPTのAPIが一般公開され、生成AIを活用したサービスの開発が可能になりました。
ここでは、ChatGPTのAPIを活用して、自社の独自データを学習する方法や、業務効率化を図る使い方について、詳しくご紹介していきます。
自社の独自データを学習できるChatGPTの仕組み
ChatGPTは、ユーザーがAIに指示をすることで、事前に学習済みの内容を理解しながら、依頼通りに文章（回答）を作成できる生成AIです。
そのため、ChatGPTは、業務上で秘書のような役割も担い、タスクの一部を依頼することもできます。
※クリックすると動画が再生されるため音が出ます。
例えば、他社と業務上の契約を行う際に、秘密保持契約（NDA）を交わす機会がありますが、長い文章を全て読むには時間がかかります。
そこで、秘密保持契約（NDA）は、ChatGPTに内容を確認してもらうことで、どんな内容なのか・どこが注意点なのかを、箇条書きでまとめてもらうことも可能です。
ChatGPTは、間違いなども存在するため、業務を一任することは難しいですが、予め内容や注意点を理解しておくことにより、人間の見落とし対策に役立ちます。
例）先方からの秘密保持契約（NDA）をコピペ→以下の指示を発令
※ChatGPTとAPI連携した「ObotSERVE Biz」を使用
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私の代わりに以下のNDA（秘密保持契約書）を理解して、契約上で注意すべき点を列挙してください。
#列挙する際のお願い#
・箇条書き
・注意度の高いものから表示
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文章の作成（回答）
ChatGPTは、GoogleやYahoo!検索のように、知りたいことを入力すると、回答を得られるサービスと思われがちですが、文章を作成することに長けた「生成AI」です。
そのため、ChatGPTの仕組み（使い方）は、検索機能というより、学習済みの知り得た情報を、指示通りに文章で回答してくれる「AIサービス」となります。
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ChatGPTに自社データを学習させる技術
ChatGPTは、チャットボットとAPI連携することにより、自社独自の情報に対しても、回答精度を向上することができます。
ここでは、ChatGPTが、回答精度を向上できる「技術」について、詳しくご紹介していきます。
プロンプトエンジニアリング
プロンプトエンジニアリングとは、細かく適切な指示をChatGPT（AI）に命令することで、ユーザーが望む文章（回答）を作成できる技術です。
特に、ChatGPTは、プロンプト（命令）によって、回答精度が向上するため、質の高い文章を作成する上で、とても重要になります。
※ChatGPTとAPI連携した「ObotSERVE Biz」を使用
【プロンプト（命令）を送る際の注意点】
・命令内容はできるだけ詳しく簡潔にする
・最新情報などは参照データだけでなく直接指示を出す
・AIには自分の立場を理解させて的確な回答を促す
・プロンプトには具体例を出すと効果的
・回答文へのルールには「#〜〜#」を忘れない
プロンプトの設計は、自分の立場をAIに理解させることで、より的確なものになり、指示内容の任務を遂行する上で重要です。
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ベクトル検索
ベクトル検索とは、文字を数値化して、OpenAIの「Embeddings（エンベッティング）API」を利用することで、質問に対する回答要素を、関連性（類似度）からピックアップし、文章を生成する仕組みです。
例えば、ベクトル検索では、文字を数値化した「ベクトル値」から、関連性（類似度）の高い順に、テキスト候補となるデータを抽出します。
そのため、回答する際は、関連性の高い数値を加えながら、文章（テキスト）を生成するので、より精度の高い会話を実現できます。
※ChatGPTとAPI連携した「ObotSERVE Biz」を使用
パラメータ
パラメータとは、日本語で「変数」という意味を持ち、外部から意図的に値を変化させることを表します。
例えば、ベクトル検索では、文章（テキスト）を生成する際に、関連性の高い数値を加えることで、パラメータが変化し、回答精度が向上します。
そのため、会話内容や雰囲気は、ユーザーに合わせて異なるので、同じような回答でも、機械的に感じられにくいのが特徴です。
ChatGPTが自社の独自データを学習する方法
ここまでは、ChatGPTが、回答精度を向上できる「技術」について、詳しくご紹介してきました。
ここからは、ChatGPTが、自社の独自データを学習する「方法」について、解説していきます。
CSVファイルを読み込む
CSVファイルは、テキストファイルの一種で、データをコンマ（カンマ）などで区切り、文字を使って表現するフォーマットです。
CSVファイルは、各行が１つのレコード（データエントリー）で、ExcelやGoogleスプレッドシートなど、一般的なソフトウェアで利用されます。
特に、CSVファイルは、データのインポート（読み込み）や、エクスポート（出力）など、異なるプログラム間で情報を共有する際に、便利なフォーマットとなっています。
PDFファイルを読み込む
PDFファイルは、ChatGPTのプラグインを使用することで、直接読み込むことが可能です。
そのため、ユーザーは、大量のテキストをコピペすることなく、PDFファイルからデータを抽出し、質問と回答を生成することができます。
URLを読み込む
URLの読み込みは、ChatGPTのプラグインを活用することにより、与えられたリンクを読み込んで、学習することが可能です。
そのため、大量の情報は、自動的に抽出されるので、コンテンツの要約なども提供できます。
自社データを学習してChatGPTができること
ここまでは、ChatGPTに自社の独自データを学習させる「方法」について、詳しく解説してきました。
ここからは、ChatGPTが、自社データを学習することにより、業務上で役立つポイントをご紹介します。
カスタマーサポートの業務効率化
ChatGPTは、自社の独自データを学習することで、カスタマーサポートや、社内の問い合わせ業務に対して、有効的に活用することができます。
使い方としては、学習済みのデータから、ユーザーの問題を迅速かつ正確に理解することで、適切な解決策を、瞬時に提供することが可能です。
一般的なChatGPTは、自社のQ＆Aに対応していませんが、独自データを学習させることにより、機械的でありながらも、一人一人に寄り添った方法で、お悩みを解決することができます。
社内業務の効率化
ChatGPTは、自社の独自データを学習することで、内部的な質問や、情報共有にも役立てることができます。
例えば、ChatGPTは、社内向けの文書生成や、データ検索、不明点への迅速な回答（説明）を得意としているため、人間よりも処理能力が高く、社内業務の効率化を実現します。
タスクの自動化
ChatGPTは、自社データを独自学習し、任務内容を正しく理解することで、人間に与えられている「一般的なタスク（情報の整理）」や、問い合わせ業務の自動化を促進します。
そのため、ChatGPTの利用は、人手不足などによる従業員の負担を軽減し、効率的な業務の遂行に役立ちます。
ChatGPTに自社の独自データを学習させるメリット
ここまでは、ChatGPTが、自社データを学習することにより、業務上で役立つポイントをご紹介してきました。
ここからは、ChatGPTに、独自の自社データを学習させる「メリット」について、詳しく解説していきます。
回答力の向上
ChatGPTは、自社の独自データや、業界固有の情報を正しく学習（理解）することで、より適切な回答を生成することが可能です。
例えば、企業側は、ChatGPTに自社の情報を学習させることで、専門用語を適切に扱えるようになるため、高度な質問や要求に対しても、精度の高い回答（対応）を提供できます。
他社との差別化
ChatGPTは、自社データを学習していくことで、どんどんカスタマイズされるので、サービスへの満足度のみならず、他社との差別化も向上させます。
特に、ユーザーに適した回答は、顧客満足度の向上を促進し、個々に対する適応能力の高さから、企業の競争力を高めることができます。
また、ChatGPTは、自社製品などに関する「Webコンテンツ」を作成する際、ブランドイメージや、宣伝スタイルに合った文章を生成できるので、効果的なPRを実現します。
パーソナライズ機能の強化
ChatGPTは、自社の固有情報を学習することで、ユーザーからの様々な質問に対して、より精度の高い回答が可能になります。
例えば、ChatGPTは、ユーザーとの過去のやり取りも遡って、データを参照しながら会話できるため、より自然な会話で、円滑なユーザーサポートを提供できます。
ChatGPTに自社の独自データを学習させるデメリット
ここまでは、ChatGPTに、独自の自社データを学習させる「メリット」について、詳しく解説してきました。
ここからは、ChatGPTに、自社の独自情報を学習させたときの「デメリット」について、ご紹介していきます。
回答スピードの低下
ChatGPTは、自社の独自情報を読み込むことで、学習（テキスト）におけるデータ量が増加するため、言語処理に必要な作業時間が、通常よりも長くなる傾向にあります。
そのため、情報量の多いChatGPTは、推論速度（回答スピード）が低下し、ユーザーへの反応が遅くなる可能性もあります。
実装へのコスト
ChatGPTは、独自情報を追加学習することも可能ですが、逆に通常よりもコントロールが難しくなり、度重なる微調整が必要になります。
そのため、自社の独自データを学習させて、実装するまでには、作業時間の長期化や、エンジニアの人材確保により、コストがかさむ可能性があります。
回答への安定性
ChatGPTは、独自情報を学習することは可能ですが、しっかりコントロール（抑制）しておかないと、予測が外れた際に、間違った方向に暴走する可能性もあります。
特に、２０２１年１０月以降の新しい情報などは、回答の安定（正確）性を図るためにも、ChatGPTが独走して誤った判断を行わないように、慎重に調整していくことが重要です。
まとめ
本記事では、ChatGPTのAPIを活用して、自社の独自データを学習する方法や、業務効率化を図る使い方について、ご紹介してきました。
各企業では、人手不足や業務効率化を促進すべく、ChatGPTを活用したサービスの導入が加速し、生成AIの需要が大きく伸びています。
特に、ChatGPTの導入は、顧客満足度を高めたい場合に効果的で、チャットボットのようなルール（シナリオ）通りに回答するのではなく、AIが学習（参照）データを元に、自分で考えて答えを出します。
そのため、会話内容は、機械的に感じられず、満足度に繋がるコミュニケーション能力を発揮します。
さらに、ChatGPTは、類まれなテキスト能力を活かし、メールのテンプレートや返信文を作成したり、簡単なコンテンツ作成も可能です。
当社の「ObotSERVE Biz」は、ChatGPTのAPIを活用したサービスなので、セキュリティ上の懸念点を解消しながら、安心・安全に利用できます。
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