ChatGPT GPTsとは？プロンプト登録だけでなく自社データを学習できる！活用例、注意点徹底解説

ChatGPTは全世界・全時代の公開Webサイトの情報から学習しています。しかし、20XX年XX月XX日までの情報といった時期的制限や、企業や個人がローカルに保存しているデータは学習していないといった制限があります。そのような制限がある中で、企業や個人は、現在直面する独自の課題や用途に合わせてChatGPTをカスタマイズすることで、求める回答がより得やすくなります。

本記事では、ChatGPTに自社データを学習させる方法、カスタマイズ性の高いGPTsの使い方、活用例などについて解説します。

ChatGPTとはなにか、最新機能や使い方事例をこちらの記事で、LLMについてはこちらで詳しく説明していますので併せてご覧ください。

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自社データを学習できるGPTsがすごい！

GPTsとは、2023年11月にOpenAIにより発表されたChatGPTの新機能です。ユーザーが特定の目的やタスクに合わせてChatGPTをカスタマイズして作成できます。

平たく言うと、「自分専用のChatGPT」や「特定の作業に特化したChatGPT」を作れる仕組みです。

GPTsの特徴

主な特徴やポイントは以下の通りです。

• ノーコードで作成可能：自然言語（話し言葉）で指示を出したり、必要な情報をアップロードしたりするだけで、オリジナルのChatGPTを作成できます。
• 特定の知識や能力を付与：作成時に特定の指示やドキュメントを読み込ませることで、その知識やスタイルを持ったChatGPTを作ることができます。
• 特定のスキルを実行：Web検索、画像生成、データ分析、外部のAPIとの連携といった機能を組み込むことができます。
• 共有と公開：作成したGPTsは、自分だけで使うだけでなく、特定のリンクを知っている人だけと共有したり、一般に公開したりすることが可能です。

OpenAIは「GPT Store」というプラットフォームも提供しており、ここでユーザーが作成した様々なGPTsを見つけたり、自分のGPTsを公開したりできます。有料版のChatGPT PlusでのみGPTsを作成することができます。

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GPTsを利用する3つのメリット

GPTsの利用には様々なメリットがあります。今回は主要なメリットを3つご説明します。

効率化とコスト削減

GPTsをうまく活用することで業務タスクを自動化できます。例えば、顧客からの問い合わせ対応、データ分析、スケジュール管理などが挙げられます。

関連記事：「ChatGPTのタスク機能とは？スケジュール管理する方法・活用シーン・具体的なプロンプトを徹底解説！」

個別性と柔軟性がある

自社データに基づいて学習したGPTsは、一般的なAIモデルと比較してより個別化した応答ができます。また、新しい情報や変化するビジネスニーズに合わせて継続的に学習させることが可能であり、柔軟に対応できる点も大きな利点です​​。

信頼性の向上

GPTsによって生成される回答は、学習したデータに基づくものであり、回答の根拠を提示することができます。これにより、AIの回答に対する透明性と信頼性が増します。

OpenAI公式 GPTsについて

GPTsを作成する方法

GPTsを作成するための具体的なステップは以下の通りです​。

1: GPT Builderを立ち上げる

ChatGPTを開き、「GPTを探す」をクリックした後、「GPTを作成する」を選択します。これによりGPT Builderが立ち上がります。

2: タイトルを決める

GPT Builderと会話形式で作成したいGPTの目的を伝えます。例えば、「ブログ記事のタイトルを提案してくれるGPT」など、具体的な使用目的を伝えます。

3: 役割や目標、気をつけるべき点を伝える

GPTの役割、実現したいこと、強調すべき情報や避けるべき情報についてAIに伝えます。これにより、応答内容や方向性が定められます。

4: 自社データを共有する

csvやPDFなどの形式で自社データを共有します。AIがデータを読み込み、よりカスタマイズされたGPTを作ることができます。

関連記事：「ChatGPTでCSVデータを読み込み分析する方法は？手順・活用案・注意点を徹底解説！」

5: GPTのロゴを決める

AIが提案するアイデアの中から、今回作成しているGPTのロゴを選びます。希望するロゴがない場合は、「作り直してください。」と指示して新たな提案を受け取ることもできます。

6: 「保存」を押す

これまでのステップが完了し、問題がなければ「保存」をクリックします。これで自社データを学習したGPTが完成です。必要に応じて、社内メンバーに共有しましょう。

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ChatGPTに自社データを学習させるGPTs以外の方法

自社データをChatGPTに学習させることで、特定の要件に合わせたカスタマイズができるようになります。ここでは、効果的に学習させる方法を紹介します。

プロンプトによる入力

ChatGPTに学習させる方法として、最も簡単な方法のひとつです。プロンプトに学習させたい情報を加えることで、その情報を元にした回答をChatGPTから得ることができます。

ただし、プロンプトに与えられる情報には上限があることに注意が必要です。大量のデータを学習させたい場合は、他のアプローチを実施することが推奨されています。

社内知識機能（Company Knowledge）

GPTsは手軽ですが、アップロードできるファイル数や容量に制限があり、頻繁に更新される組織全体のナレッジ連携には向きません。これに対し、法人向けプランの社内知識機能（Company Knowledge）は、GPTs以外の、より堅牢でスケーラブルなソリューションを提供します。

この機能は、裏側でRAG（検索拡張生成）の仕組みを活用し、Slack、Google Drive、GitHub、SharePointなどの業務アプリと直接接続（コネクタ）します。これにより、自社の知識ベース全体をChatGPTの参照知識として利用できます。

最大の特長は、セキュリティとアクセス権限を保持したまま、最新の社内情報に基づいた回答を生成できる点です。企業は、データガバナンスを遵守しつつ、ハルシネーション（AIの嘘）を抑制し、部門横断的な迅速な意思決定を実現する、本質的な知識活用インフラを構築できます。

APIの活用

OpenAIが提供しているOpenAI APIを自社のシステムやアプリケーションに統合します。APIを活用することで、自社のデータやユーザーからの入力をChatGPTモデルに送信し、カスタマイズされた応答を得ることができます。

リアルタイムでの対話や、特定のユーザーのニーズに合わせた応答生成も可能になります。

ただし、APIの利用はあくまで自社データを学習するための前提であり、自社データを読み込ませるための実装を行うなど、APIを利用するだけで学習ができるわけではありませんので、ご注意ください。

ファインチューニング

ファインチューニングは、ChatGPTモデルを自社の特定のデータセットで再学習させる方法です。これにより、AIモデルは自社データを元に、より個別化された回答の生成ができるようになります。

この方法は技術的な知識が必要ですが、最終的な応答の質の向上には大きな効果があります。

ファインチューニングとは？どんなメリットやデメリットがあるか？こちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

RAGおよびエンべディング

RAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）とは、検索拡張生成と呼ばれる技術で、外部のデータを元に、LLMが回答を生成する技術を指します。エンべディング（Embedding）とは、テキストデータをベクトル化し、コンピュータが理解しやすい形に変換する方法です。

このRAGの技術を用いて、ベクトル化した情報をChatGPTが学習することで、特定の単語やフレーズの意味を捉え、より関連性の高い応答を生成できるようになります。ファインチューニングに比べると、より狭い範囲https://ai-market.jp/technology/what-embedding/ ‎の知識データベースをシステムに外付けするイメージなので低コストで実施可能です。

尚、これらを実現する上でよく使われるライブラリとして、LlamaIndexやLangChainというライブラリがあります。

OpenAI公式からも、独自データをベクトル化するエンべディング用モデルのAPIも提供されています。しかし、ファインチューニングと同様、かなり高度なプログラミングの知識が必要です。

これらの方法を適用することで、ChatGPTは自社データを学習し、独自のカスタマイズが可能になります。

関連記事：「ChatGPTの課題はRAGで解決できる？実装方法・活用事例・注意点を徹底解説！」

自社データを学習させたChatGPTの活用例6選

自社データを学習させたChatGPTはあらゆるビジネスシーンで活躍します。以下、4つの活用例をご紹介します。

内部資料の検索と知識共有

社内に蓄積された大量の文書や報告書から必要な情報を迅速に検索することが可能になります。従業員が必要とする情報を瞬時に提供することで、業務効率の大幅な向上と知識共有の促進が期待できます。

例えば、社内のマニュアルやプロセス文書、FAQなどの情報にアクセスし、従業員が適切な情報にアクセスするのに役立ちます。

市場分析とトレンド予測

過去の販売データや市場調査報告書をChatGPTに学習させることにより、市場のトレンド分析や将来の販売動向の予測が可能になります。これにより、戦略的な意思決定をサポートし、競争優位性の確保にも貢献します。

製品開発と改善

ChatGPTを製品開発プロセスに組み込むことで、顧客フィードバックや市場のニーズを分析し、新製品のアイデアを生成するのに役立ちます。また、ChatGPTを使用して顧客からのフィードバックを自動的に分析し、製品の改善点を特定することも可能です

人事・採用業務の効率化

履歴書や職務経歴書のデータベースから、求めるスキルセットや経験を持つ候補者を迅速に特定することができます。これにより、採用プロセスの効率化、適切な人材の確保が可能になります。企業はChatGPTを活用して、人事業務の効率化や候補者体験の向上を図ることができます。

財務予測とリスク管理

ChatGPTは企業の財務データや市場動向を学習し、財務予測やリスク管理の支援を行うのに活用できます。ChatGPTを使用して財務データの分析や予測モデルの構築を自動化することで、より正確な予測を行い、リスクを最小限に抑えることができます。

個別の顧客対応

顧客の購買履歴や好みに関するデータをChatGPTに学習させることで、それぞれの顧客に合わせて、パーソナライズされた提案やサポートが可能になります。これは、マーケティングの効果を最大化し、顧客エンゲージメントを高めることにもつながります。

ChatGPTを顧客サポートチャットボットとして活用することで、顧客からの問い合わせに自動的かつ即時に対応することができます。ChatGPTは自社の製品やサービスに関する質問に対して、適切な回答を提供し、顧客満足度を向上させます。

顧客の質問や問題に対して的確な回答を提供し、顧客満足度を向上させることができます。

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ChatGPTに学習させる際の3つの注意点

ChatGPTに自社データを学習させることでより便利になるのは確かですが、いくつかの注意点があります。ここでは3つの注意ポイントを解説します。

データの質と整理

学習させるデータは、正確で最新の情報を含むものであることが重要です。古い、または不正確なデータを学習させると、ChatGPTの応答の質が低下する可能性があります。

さらに、データをChatGPTに提供する前に、不要な情報の削除、重複の排除、構造化などの前処理を行いましょう。学習効率と結果の精度が向上します。

​​プライバシーとセキュリティ

学習データに機密性の高い情報が含まれる場合、そのセキュリティとプライバシーを確保する措置を講じることが重要です。

データの匿名化や、セキュリティ対策を施した環境での学習を検討しましょう。

著作権に関する法律や規制への配慮

特定のデータを使用してAIを学習させる際には、著作権に関する法律や規制への準拠を確認し、必要な同意を得ることが大切です。

ChatGPTに学習させる際によくある質問まとめ

まとめ

この記事では、ChatGPTに自社データを学習させる方法、GPTsの使い方、注意点などについて掘り下げました。自社データを学習させることで、カスタマイズされたAIソリューションの開発が可能になります。また、自社専用のChatGPTの利用は、企業のデジタルトランスフォーメーションを加速させる一手にもなり得るでしょう。

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