2022年11月のリリース後、あっという間に世界を席巻した ChatGPT。
ビジネスの領域においても ChatGPT のインパクトは大きいものであり、国内・海外を問わず様々な活用方法が検討されています。
この記事では、ChatGPT についての理解をより深めるべく、国内・海外の8つの事例を取り上げ、その活用方法について詳しくご紹介していきます。
本記事は初公開（2023年）後、2026年8月に最新動向（GPT-5.x系モデル・法人向けプラン・エージェント機能）、社内導入の進め方、FAQを追記して更新しました。事例セクションは、公開当時に各社・各団体が発表した取り組みを原文のまま掲載しています。
まず、企業での ChatGPT 活用の要点を1枚にまとめると次のとおりです。
| 項目 | 企業でのChatGPT活用の要点 |
|---|---|
| 主な用途 | 文章の要約・作成、コードの自動生成、社内情報を活用したチャットボット、調査・資料作成の効率化など |
| 活用の潮流（2026年時点） | 個人の生産性向上ツールとしての利用から、エージェント機能や API 連携による「業務プロセスへの組み込み」へ |
| 導入形態 | 個人向けプラン／法人向けプラン（ChatGPT Business・Enterprise）／API を利用した自社システムへの組み込み、の3系統 |
| セキュリティ | 法人向けプランと API では、入力内容がモデルの学習に使われないことが標準仕様。個人アカウントの業務利用にはオプトアウト設定やガイドライン整備が必要 |
| 始め方 | 効果が見えやすい定型業務からスモールスタートし、ガイドライン整備→全社展開→業務プロセスへの組み込みへと段階的に拡大 |
| 相談先 | スパイスファクトリーの生成AI導入・開発支援では、活用の検証から本格導入・開発までを伴走支援 |
ChatGPTとは？
まず、ChatGPT の概要についてご紹介します。
ChatGPTは高い精度を誇る対話型のチャットサービス
ChatGPT はOpenAI社が開発・提供している対話型のチャットサービスです。
利用者は「明治維新は誰がどの様に実現したか教えてください」「部下の結婚式用にスピーチの原稿を作成してください」などと質問すると、ChatGPT はその質問に対する回答を作成することができます。
チャットボットをはじめ、従来から ChatGPT と同じようなサービスは存在しました。
その中で、 ChatGPT が特に注目されたのは「回答範囲の幅」と「回答精度の高さ」にあります。
あらゆることを学習している ChatGPT は、多様な質問に対して妥当な回答を作成することができます。
ChatGPT は2022年11月のリリース後すぐにその有用性に注目が集まり、活用方法が検討されるようになりました。
ChatGPTの「GPT」とは？
ChatGPT という名称にも含まれる「GPT」とは「Generative Pretrained Transformer」の略称であり、AI技術の一つである自然言語処理の一手法です。
OpenAIが開発したGPTは、人間のように自然な文章を作成することができるモデルであり、現在ではGPT-4が最新のバージョンとして利用できるようになっています。
その特徴は高い予測精度にあり、1億以上のパラメーターによる回答予測により、質問に対して高い精度で回答できるのです。
（※上記は本記事初公開当時の情報です。2026年時点の最新モデルについては、次章「【2026年最新】ChatGPTの現在地」で解説しています）
ChatGPT の基礎については以下記事でも詳しく解説しております。
https://spice-factory.co.jp/tips/what-is-chatgpt/
【2026年最新】ChatGPTの現在地
本記事の初公開後、ChatGPT は大きく進化しています。事例を見る前に、2026年8月時点の主なアップデートを押さえておきましょう。
モデルはGPT-4からGPT-5.x系へ
2025年8月に GPT-5 が登場し、その後も GPT-5.5、GPT-5.6 と改良が続いています（2026年8月時点）。単に回答の精度が上がっただけでなく、必要に応じて深く推論してから回答する能力や、複数ステップのタスクを自律的に進める能力が大きく強化されました。
プランによって利用できるモデルは異なりますが、無料プランでも GPT-5.x 系のモデルを利用できるようになっています。
法人利用は「Business」「Enterprise」プランが標準に
本記事の初公開当時、企業利用ではセキュリティ面から専用環境の構築が主な選択肢でしたが、現在では OpenAI 自身が法人向けプランとして「ChatGPT Business（旧 Team）」「ChatGPT Enterprise」を提供しています。
法人向けプランでは、入力した内容がモデルの学習に使われないことが標準の仕様となっており、管理機能をはじめ企業利用を前提とした機能も整備されています。社員が個人アカウントで業務利用するのではなく、法人向けプランで統制のとれた環境を用意することが、企業導入の事実上のスタンダードになりつつあります。
「聞いたら答える」から「任せたら進める」エージェントへ
2025年以降の最も大きな変化が、エージェント機能の充実です。ChatGPT のエージェントモードでは、Web の閲覧・調査、資料の作成、外部サービスとの連携といった複数ステップの作業を、一度の指示で ChatGPT 自身が計画を立てて実行します。
さらに、API や開発フレームワークを利用して、自社の業務システムに AI エージェントを組み込む企業も増えています。「チャット画面で質問に答えてもらう」段階から、「業務プロセスの一部を AI に任せる」段階へと、企業活用のステージが移りつつあります。
こうした AI エージェントの企画・開発については、AIエージェント開発のページで詳しくご紹介しています。
ビジネスにおいてChatGPTが実現できること
ChatGPT が注目される理由に「単なるチャットサービス以上の利用方法がある」という点が挙げられます。具体的にはどのようなことが実現できるのでしょうか。
文章の要約や修正
文章を ChatGPT に入力させ「この文章を要約してください」または「この文章の誤字脱字を指摘してください」のように指示を出すと、文章の要約や修正を行ってくれます。
文章を作成する機会の多い職種の方にとっては、有用な利用方法の一つです。
たとえば、コールセンターにおいてお客さまとの応対履歴を作成する業務も、会話内容を文字起こししたテキストデータを ChatGPT に取り込み、要約させることで自動化することができます。
文章の作成
さらに、ChatGPT では一から文章を作成するような利用方法も可能です。
たとえば「取引先へのメール返信の原稿を作成してほしい」のように指示を出すことで、メールの原案を作成することができます。
もちろん、必ずしもそのまま利用できる文章が作成されるとは限りませんが、原稿の下書きを作成できるという点で有用な利用方法の一つです。
コードの自動生成
ChatGPT はプログラミングにおけるコードの自動生成を実現することもできます。
特定の言語を指定して「ファイルをコピーして名称を変更するコードを作成してください」のように指示を出すことで、自動的にコードを作成することができます。
また、プログラミング中に発生したエラーコードを入力することで、エラーの原因を分析したり、コードを最適化して改善したりと、様々な方法で利用することもできます。
グラウンディングによる情報補完
ここまでご紹介してきた方法は、ChatGPT が保有している一般的な知識を利用したものでした。
ChatGPT のすごいところは、これだけでなく自社のみが保有しているような個別の情報を追加学習させて利用することもできる点です。
このような利用方法をグラウンディングと呼び、ビジネスにおいて注目されている利用方法の一つです。
たとえば社内の規程やルールを ChatGPT に入力したうえで「育休の取得条件について教えてほしい」のように質問することで、自社のルールに基づいた形で ChatGPT は回答を作成できます。
これにより、社内向けチャットボットの高度化を実現することができます。
ChatGPTの活用事例
このように多様な利用方法が検討されている ChatGPT ですが、具体的にどのような活用事例があるのでしょうか。
以下では、海外・国内の双方においてどのように ChatGPT が活用されているのかご紹介します。
海外のChatGPT活用事例
まずは海外における活用事例から紹介します。
Coca-Cola社：マーケティングへの生成AI活用
Coca-Cola社では、コンサルティングファームであるベイン・アンド・カンパニーと連携し、ChatGPT をはじめとした生成AIをマーケティングへ活用できないか検討を進めています。
マーケティング活動におけるローカライズを重要視している同社では、 ChatGPT によりパーソナライズされたメッセージを自動生成し、また翻訳して他言語展開する取り組みを実施しています。
同社では ChatGPT のみならず、画像生成AIを活用したプロモーションの実施など生成AIの活用を進めています。
参考：Consumer Goods社記事より（新しいタブで開きます）
Slack：SlackとChatGPTの統合
メッセージングアプリを提供するSlackでは、Slackから簡単に ChatGPT を利用できるプラグイン機能を開発しました。
このプラグインでは、Slackから簡単に ChatGPT に問い合わせを行い、結果を確認することができます。
Slackから ChatGPT を活用することで、たとえば Slack上でチャットを行う中で生じた疑問やアイディアに対して、すぐに ChatGPT に確認し、議論を深めるような利用方法も可能となります。
参考：Slack社プレスリリースより（新しいタブで開きます）
Udacity：ChatGPTによるオンライン学習の効率化
オンライン学習プラットフォームを提供するUdacityでは、ChatGPT を活用した学習支援チャットボットを導入しました。
Udacity が提供するAIチャットボットは、学習者のチューターのような役割を担います。
たとえば、テキストの内容を要約し、学習すべき概念のポイントを提示したり、テキストは載っていないさらに深い質問を投げかけて発展的な学習を行ったりすることができます。
さらに、プログラミングを学習するコースでは、コードのエラーに対する修正方法を教えてもらうような使い方もできます。これにより、初心者のつまずきを防ぐことができるようになります。
参考：Udacity社プレスリリースより（新しいタブで開きます）
Expedia：ChatGPTによる旅行計画の作成
大手旅行検索サイトのExpediaでは、ChatGPT と連携して旅行計画を立案するサービスを提供しています。
旅行者の要望に沿って提案を行うことができる ChatGPT は、旅行計画の壁打ち役としても適任です。
行先や観光のリクエスト、食べたいもの、ホテルのグレードなどを指定することで、ChatGPT は旅行者に合わせてプランを提案することができます。
さらにExpediaでは、航空券やホテル代の最安値を分析するためにも ChatGPT を活用しています。
過去の価格動向を分析することで、旅行者はいつ予約を行うべきか提案するようなことも可能です。
参考：Expedia社プレスリリースより（新しいタブで開きます）
国内のChatGPT活用事例
続いて、国内における主な活用事例をご紹介します。
ベネッセホールディングス：社内AIチャット「Benesse GPT」
教育産業の大手であるベネッセホールディングスでは「Benesse GPT」として全社員向けに ChatGPT サービスを提供しています。
同サービスでは、自社の業務効率化や商品開発に向けた技術検証などを実現することができます。
企業内で ChatGPT を利用する場合、機密情報の取り扱いなどセキュリティ面での考慮が重要となりますが、同社ではセキュアな環境下に ChatGPT を構築することで、情報漏えいなどの対策を行っています。
参考：ベネッセホールディングス社プレスリリースより（新しいタブで開きます）
サイバーエージェント：ChatGPTによる広告運用改善
サイバーエージェントでは、自社の広告運用を最適化するために ChatGPT を活用しています。
広告効果の最大化を実現するためには細かな広告配信設定を行う必要がありますが、これには多くの作業が必要となり、総作業時間は月間で約23万時間にのぼっていました。
そこで、ChatGPT により広告運用に関する社内コミュニケーションの自動化などを実現。
総時間約23万時間のうち30%にあたる約7万時間の削減を目指すとしています。
参考：サイバーエージェント社プレスリリースより（新しいタブで開きます）
農林水産省：ChatGPTを活用したマニュアル作成
農林水産省では、同省が所管する補助金申請のマニュアル作成に ChatGPT を活用しました。
数千ページあるマニュアルを人手で作成・更新するためには膨大な作業時間が必要です。
自然な文章を作成することができる ChatGPT を活用することで、作業の負担を軽減しつつ、文章の品質も高めることができます。
横須賀市：ChatGPT活用実証
横須賀市では、各自治体に先駆けて ChatGPT の活用を推進しています。
たとえば、自治体初の取り組みとなる、「自治体向け問い合わせ応対ボット」を開発、運用しています。
この取り組みによって80以上の自治体から問い合わせが寄せられており、それらの問い合わせデータと横須賀市の ChatGPT の取り組みに関するデータを統合・整備することで、これまで、ChatGPT 本来の機能では回答できなかった、「横須賀市の ChatGPT の取り組み」という特定分野での回答を可能としています。
実証実験を行った結果、約8割の職員が「仕事の効率が上がる」「利用を継続したい」と回答しており、また利用者からは業務短縮効果があったというヒアリング結果も得ることができました。
同市では、本格的な ChatGPT 活用に向け、職員のスキルアップや他の自治体への展開などを進めていくとのことです。
ここまでご紹介した8つの事例は、本記事初公開当時（2023年）に各社・各団体が発表した取り組みです。現在ではこうした活用は特別なものではなくなり、より多くの企業が業務への組み込みを進めています。
当社の AI 活用支援の事例は、無料でダウンロードできる資料「AI活用支援コンサルティング 導入事例集」でご紹介しています。
ChatGPTをビジネスで活用する際のポイント
ChatGPT をビジネスで利用する際のポイントは様々ですが、ここでは特に重要となるセキュリティとプロンプトエンジニアリングについて取り上げます。
機密情報の取り扱いを意識する
企業が ChatGPT を利用する際に必ず意識すべきなのが、機密情報の取り扱いについてです。
ChatGPT における一般的な利用方法では、入力された内容は学習データとして用いられることになります。
よって、企業の機密情報を ChatGPT に入力すると、他の利用者への返答の一部として利用されてしまうことになります。
オプトアウト申請を行うことで、ChatGPT への入力内容を学習させないことも可能です。
しかしながら、必ずしも全社員がオプトアウト申請を行ってくれるとは限りません。
できれば、企業専用の環境を構築し、従業員はオプトアウトについて意識しなくて済む環境を用意するべきでしょう。
近年では、MicrosoftのAzureが企業向けに「Azure ChatGPT」というセキュリティ面を考慮したサービスを提供するなど、各社がエンタープライズ用途で利用できる ChatGPT の環境を提供するようになりました。
ChatGPT を利用する際にはこれらのサービスの活用も検討してみてください。
【2026年追記】現在では、前述の法人向けプラン「ChatGPT Business」「ChatGPT Enterprise」を利用すれば、入力内容がモデルの学習に使われないことが標準仕様となっており、セキュリティ面のハードルは大きく下がりました。API 経由での利用も同様に学習には使われません。一方、個人向けアカウントを業務利用する場合は、ここで述べたオプトアウトの考え方が引き続き当てはまります。ガイドラインの整備とあわせて、「学習に使われない環境」を会社として用意することが重要です。
プロンプトエンジニアリングを学ぶ
ChatGPT の持つ性能を最大限に引き出すためには、ChatGPT への入力内容を工夫する必要があります。
たとえば、単に「結婚式のスピーチ原稿を作成して」とChatGPTに指示するよりも、「結婚式のスピーチ原稿を作成して。ただし、5分くらいで収まる長さで、時折ユーモアも混ぜて」というように指定した方が、ChatGPT はより良い結果を出力します。
このように、ChatGPT への入力内容を工夫する取り組みを、プロンプトエンジニアリングと呼びます。
プロンプトエンジニアリングには、一定の経験やノウハウが必要です。
自社で ChatGPT を利用する場合は、優れた利用方法を社内で共有する仕組みを構築したり、よくあるユースケースごとにプロンプトをまとめたりすることで、ChatGPT の価値をより引き出すことができるでしょう。
開発会社の現場から見た、企業のChatGPT活用の変化
スパイスファクトリーは、システム開発会社として ChatGPT をはじめとする生成AIの導入・活用の支援を行ってきました。その支援の現場では、この数年で企業の活用フェーズが明らかに変化していると感じています。
「個人の生産性向上」から「業務プロセスへの組み込み」へ
本記事の初公開当時、ご相談の中心は「社員に ChatGPT を安全に使わせたい」「何ができるのかを知りたい」という、個人の生産性向上を目的としたものでした。
現在もこうしたご相談は多いものの、活用が定着した企業からは、「特定の業務プロセスそのものに AI を組み込みたい」という一歩踏み込んだご相談が増えています。たとえば次のような方向です。
- 問い合わせ対応やドキュメント作成など、定型性の高い業務フローの一部を AI エージェントに任せる
- 社内に散在するナレッジを整備し、ChatGPT や API から参照できる形にして回答の精度を高める
- チャット画面での利用にとどまらず、既存の業務システムに API 経由で生成AIの機能を組み込む
一方で、「全社導入したものの一部の社員しか使っていない」「PoC（実証実験）は行ったが業務に定着しなかった」というご相談も少なくありません。ツールの導入だけで終わらせず、対象業務の選定と業務フローの設計までをセットで進めることが、成果につながっている企業に共通するポイントだと考えています。
スパイスファクトリーでは、生成AI導入・開発支援で活用の検証から定着までを、AIエージェント開発で業務プロセスへの組み込みを支援しています。また、システム開発の現場自体に AI を活用するAI駆動開発にも取り組んでいます。
ChatGPT社内導入の進め方【4ステップ】
これから ChatGPT の社内導入を進める場合の、標準的なステップをご紹介します。
ステップ1：目的と対象業務を決めてスモールスタートする
最初から全社展開を目指すのではなく、「議事録の要約」「問い合わせメールの下書き」など、効果が見えやすく機密性の低い業務を選び、少人数で試すところから始めます。
この段階で「どの業務に効くのか」「どのような指示の仕方が有効か」という自社なりの手応えをつかみます。
ステップ2：セキュリティ方針と利用ガイドラインを整備する
本格展開の前に、入力してよい情報の範囲、アウトプットの確認ルール、利用する環境（法人向けプランや API など、学習に使われない環境）を定めたガイドラインを整備します。
禁止事項だけを並べるのではなく、「推奨する使い方」をあわせて示すことが、利用の定着につながります。
ステップ3：活用ノウハウを共有しながら展開する
展開の段階では、うまくいったプロンプトや業務ごとの活用例を共有する場を用意します。
部門ごとに推進役を置き、現場の業務に即した使い方を発掘していくことで、「導入したが使われない」状態を防ぎます。
ステップ4：効果の大きい業務をプロセスに組み込む
個人の利用で効果が確認できた業務は、API 連携や AI エージェント化により、業務プロセスそのものへの組み込みを検討します。
ここまで進むと、個人のスキルに依存しない、組織としての生産性向上につながります。
導入の初期段階で自社の現在地を整理したい場合は、無料資料「現在地から始める AI活用ワークショップ 紹介資料」もご活用ください。
ChatGPTのビジネス活用に関するよくある質問（FAQ）
無料版と有料版のどちらを使うべきですか？
個人で試す範囲であれば、無料版でも十分に有用性を体感できます。ただし業務で本格的に利用する場合は、入力内容が学習に使われない法人向けプラン（ChatGPT Business・Enterprise）の利用をおすすめします。利用できるモデルや機能、利用回数の面でも有料プランが有利です。
入力した内容がAIの学習に使われることはありませんか？
法人向けプラン（Business・Enterprise）と API 経由の利用では、入力内容がモデルの学習に使われないことが標準の仕様です。一方、個人向けプランでは設定（オプトアウト）を行わない限り学習に利用され得るため、業務利用では学習に使われない環境を会社として用意することが重要です。
社内導入はどのように進めればよいですか？
「スモールスタート→ガイドライン整備→ノウハウ共有と展開→業務プロセスへの組み込み」の順で段階的に進めるのが定石です。詳しくは本記事の「ChatGPT社内導入の進め方【4ステップ】」をご覧ください。自社だけで進めることが難しい場合は、外部の支援会社と伴走しながら進める方法もあります。
ChatGPTの法人プラン導入と、API活用・AIエージェント開発はどう違いますか？
法人プランの導入は「社員がチャット画面で AI を安全に使える環境を整える」取り組みで、比較的短期間で始められます。一方、API 活用・AI エージェント開発は「自社の業務システムや業務フローに AI を組み込む」取り組みで、開発は必要になるものの、特定業務の自動化・効率化を組織の仕組みとして定着させられます。まず法人プランで手応えをつかみ、効果の大きい業務から API 連携・エージェント化へ進む企業が多くなっています。
どのような業務から始めるのがよいですか？
「文章の要約・下書き作成」「議事録の整理」「メール文面の作成」など、成果物を人が確認してから使う定型業務が始めやすい領域です。誤りが混ざっても人のチェックで補正でき、効果も実感しやすいためです。顧客対応や意思決定に直結する業務への適用は、精度の検証とルールの整備を経てから段階的に広げることをおすすめします。
ChatGPTを効果的に導入しビジネスにつなげよう
この記事では、ChatGPT の活用方法についてご紹介しました。
ChatGPT をはじめとした生成AIは、使いこなせばビジネスにおいて大きな武器となります。
組織として ChatGPT の活用を推進し成果を挙げていくためには、セキュリティ面を意識した環境の構築や、ノウハウの蓄積と共有など、旗振り役の動きも重要となってくるでしょう。
当社、スパイスファクトリーでは ChatGPT を活用した新規サービスを提供しています。
「ChatGPT でどんなことができるかよくわからない」など、ChatGPT に関してお悩みをお持ちの方はぜひお気軽にご相談ください。
ChatGPT・生成AIの活用検証から本格導入、AI エージェントの開発までは、生成AI導入・開発支援およびAIエージェント開発のページで詳しくご紹介しています。お問い合わせより、お気軽にご相談ください。
※この記事は、ChatGPT の実力をより理解してもらうために、ChatGPT により生成させたテキスト内容をもとに精査、編集を加えて作成しています。
ChatGPTとは
ChatGPT は、OpenAI が開発した自然言語処理の AI技術で、テキストを生成・理解する能力が非常に高いことで話題となっています。人間の入力した質問などに対し、文脈を踏まえた自然で人間らしい返答が可能です。
GPTアーキテクチャについて
GPT（Generative Pre-trained Transformer）とは、OpenAI が開発した自然言語処理の AIモデルの一種です。ここでいうモデルとは、入力データに対して確率や統計など数学的手法を用いて何らかのデータを出力することです。
GPTシリーズは、第1世代から存在しています。
逐次的に改良・発展しており、2033年9月現在での最新モデルは 2023年3月にリリースされた「GPT-4」（第4世代）となります。
GPT-4 は、大量のテキストデータを学習することで、自然言語理解や生成能力が非常に高くなりました。これにより人間のような文章の生成、多様なタスクへの柔軟な対応が可能になっています。
ChatGPTの特徴について
現在 ChatGPT で利用できるモデルは GPT-3.5 と GPT-4 の2種類です。
ChatGPT は「幅広いタスクに対応できる」、「自然言語処理の能力が高い」、「柔軟な対話が可能」などの特徴があるといわれています。
これらの特徴を生み出している要因として以下のような理由があります。
大量のデータ学習
ChatGPT は、インターネット上の膨大なテキストデータを学習しています。
その結果として、多様なトピックや会話スタイルに対応できる知識と理解力を身につけています。
Transformerモデル
ChatGPT は、Transformerモデルと呼ばれる自然言語処理の技術を利用しています。
このモデルには、Attention Mechanism（注意機構）という技術が採用されています。
Attention Mechanism はデータ要素間の関係性を捉え、入力元のデータのどこに着目するべきか特定する技術です。
自然言語処理の技術では、文章中で使われている単語間の関係性から文脈を捉えることで、自然な文章生成や柔軟な対話が可能になっています。
Fine-tuning（ファイン・チューニング）
ChatGPT は、事前にテキストデータを学習済みのモデルをベースに、さらに特定のタスクや業界に特化した学習が可能です。
これを Fine-tuning（ファイン・チューニング）といいます。
Fine-tuning を行うことで、たとえば特定の業界に特化した専門知識などを踏まえた回答をしたり、自社内のルールや過去の対応を学習させることでルールを踏まえた対話をさせたりすることができるようになります。
これまでFine-tuningに利用できるベースのモデルは GPT-3 でしたが、2023年8月24日のリリースで GPT-3.5 をベースとして利用できるようになりました。このアップデートで、より自然な対話が期待できることでしょう。
ChatGPTの活用イメージ
ChatGPT が、なんとなく凄いのはわかっているけれど、具体的にどう活用したらいいのかわからないという方も多くいらっしゃるのではないでしょうか？
この章では ChatGPT の具体的な活用事例を紹介します。
カスタマーサポート
ChatGPT を導入することで、顧客からの問い合わせ対応を効率化することができます。
AIチャットボットとして活用し、顧客の質問に対して自動的に適切な回答を提供することで、オペレーターの負担を軽減し、対応時間を短縮することが期待できます。
また、顧客との対話ではなくオペレーターが顧客対応時に活用することで、マニュアルや過去の類似の問い合わせを踏まえた適切な回答をサポートし、業務の効率化やオペレーター教育コストの削減、早期戦力化に寄与することも考えられるでしょう。
コンテンツ作成
ChatGPT を用いて、ブログ記事やSNS投稿の原稿作成を効率化することができます。
この記事も ChatGPT の生成したコンテンツをもとに作成していますが、まさにそのような使い方です。
ブログ記事やメールマガジン、LP の説明文やキャッチコピー、スピーチの原稿など様々なテキストコンテンツを生成できます。文章量やキーワード、 SEO への配慮などを指定して指示をだせば、SEO の観点を踏まえた記事やタイトルを一瞬で作ってくれる点は驚きです。
営業支援
営業担当者の業務効率化にも ChatGPT は役立ちます。たとえば、見積書や提案書の作成サポート、顧客へのメールのやり取りを補助したりできるでしょう。
また、ChatGPT に商談相手を疑似的に演じてもらうことで、事前に提案時に相手から受けそうな質問や懸念事項を洗い出し準備に活用するといった使い方も想定できます。
企画・戦略立案
ChatGPT は、企画や戦略立案の過程でも有効です。
市場調査や競合分析のデータをもとに、効果的な戦略案やアイデアを提案することができます。
SWOT・3C・4Pといったフレームワークを指定して質問をすると、フレームワークに当てはめた回答をすることができます。
ChatGPTのこれから
モデルの改良とアップデート
ChatGPT は今後も進化が期待される技術です。
前述の通り、2023年現在は GPT-4 が最新版ですが、さらなるアップデートや改善が行われることで、より高度な自然言語処理能力が実現され、多様な分野での活用が見込まれます。
ChatGPTの産業応用の拡大
直近も続々と ChatGPT を活用した新サービスや機能がリリースされています。
皆さんもニュースなどで見聞きすることもあるのではないでしょうか？
成功事例が増えることで、さらなる産業応用が期待されます。現在よりも多様な業界・分野での導入が進み、新たなビジネスチャンスが生まれるでしょう。
ChatGPTを利用する際の注意点
ChatGPT は便利な技術ですが、活用する際には注意すべき点があります。
企業が導入する際は、特に適切な使い方に配慮が必要な場合もありますので、この章では注意点をご紹介します。
情報の正確性の確認
ChatGPT は多くの情報を学習していますが、回答が不正確である可能性があります。
最終的な判断を下す際には回答を鵜呑みにするのではなく、情報を確認し、信頼性のあるソースと照らし合わせる必要があります。
2023年4月時点では、GPT-4 は2021年9月時点での情報をもとに学習しているとされています。この時期以降にアップデートがあった情報は特に不正確な可能性があるので特に注意が必要です。
機密情報の取り扱い
機密性が高い情報や企業秘密を ChatGPT に入力すると、これらの情報が漏洩するリスクがあります。
入力情報は OpenAI の開発者が見れることはもちろん、ChatGPT の Webサービスにてトレーニングの有効化を行っている場合は今後の学習データとして使われてしまいます。
実際、AmazonやMicrosoftなどは、機密情報を ChatGPT に送らないように注意喚起している例もあります。
※参考記事：アマゾンに続きマイクロソフトも…ChatGPTに｢機密情報｣を共有しないよう社員に警告（新しいタブで開きます）
データプライバシーへの配慮
機密情報に非常に近いですが、個人情報も同様です。
ChatGPT に顧客情報などの個人情報を送信することは控えましょう。
ChatGPT の利用履歴や生成されたテキストには、個人情報や機密データが含まれることがあります。
個人情報保護法や企業のプライバシーポリシーに従い、適切な方法でデータを管理してください。
文脈の理解が不十分な場合がある
ChatGPT は文脈を完全に理解できないことがあります。そのため、誤解や不適切な回答が生じることがあります。回答を確認し、適切な文脈で使用されていることを確認してください。
倫理的な問題を孕んだ回答をする可能性
ChatGPT が提供する情報や意見が、倫理的な問題や企業の価値観とそぐわない場合があります。
ChatGPT は倫理的に正しい回答をしやすくなっていますが、完全ではありません。犯罪を助長したり不快な回答をする場合がありますので注意して使用すべきでしょう。
依存の危険性
ChatGPT は便利なツールですが、すべての問題を解決するわけではありません。上記のようなリスクがあることを理解したうえで、人間の判断や専門知識を持つ他のチームメンバーと協力し、適切なバランスで利用するべきです。
また、ChatGPT は OpenAI という一企業が運営しているサービスですので、今後以下のようなリスクがあることを認識しておいた方がいいでしょう。
- ユーザー増加等に伴うサーバーの混雑や無料利用の制限
- 法改正や規制に基づくサービスの利用制限や停止
- 搭載したサービスが非倫理的な回答をしたり、誤った案内をすることで生じる炎上や損害
ユーザーエクスペリエンス
ChatGPT を顧客対応やサポートに使用する場合、人間のオペレーターと同等の品質を提供できるようにすることが重要です。必要に応じて、人間のオペレーターと連携させるか、エスカレーションプロセスを設けることで、ユーザーの問題解決を円滑に進めるようにしてください。
また、顧客が AIアシスタントと対話していることを明確に伝えることで、透明性を保ち、期待を適切に管理できます。
ChatGPTの利用料金について
料金プランの種類
ChatGPT には無料・有料のプランがあります。
2023年4月現在、2つのプランと API活用に大別できます。
無料プラン
ChatGPT のモデルである GPT-3.5 が使えるモデルです。
最新のモデルは GPT-4 ですので、バージョンが少し古いものとなります。
有料プラン（ChatGPT Plus）
有料プランである ChatGPT Plus では、月額20ドル（約2,600円）で最新のモデルである GPT-4 を使用することが可能です。
GPT-4 は、GPT-3.5 よりもはるかに大きなデータセットで学習されているため、より複雑な会話や文章を生成でき、より高度な応答が可能になっています。
ChatGPT Plus では、APIを通じての利用も可能になっており、企業などが自社サービスにChatGPTを組み込んで利用することができます。
他にも、GPT-4 では画像のインプットも可能になっているなど能力が大幅に上がっているといえるでしょう。
ChatGPT API
ChatGPT は API が公開されており、外部のアプリケーションやサービスと連携させることができます。
API（Application Programming Interface）は、あるプログラムやサービスが他のプログラムやサービスと通信するための「窓口」のようなものです。
たとえば、自社のアプリやウェブサイトに ChatGPT の機能を組み込むといった場合に使用します。
料金は「トークン」と呼ばれる単位ごとの従量課金で、使用するモデル等によっても変動します。
トークンとは英語の場合、1単語=1トークンと計算され、カンマやピリオド、クエスチョンなどの記号も 1トークンとしてカウントされます。
日本語の場合は1文字が1トークン以上とカウントされ、ひらがなは1トークン、漢字は2〜3トークンにカウントされることが多いです。
詳細はOpenAI公式のページ（新しいタブで開きます）をご参照ください。
ChatGPTを使って記事を書いてみた感想
ここからは ChatGPT による生成内容ではなく、弊社で ChatGPT を活用して記事を作成した感想を紹介します。
参考：ChatGPTでの記事生成の方法
参考までに、今回弊社で執筆に使用したプロンプトと記事の作成方法をご紹介します。
一気に記事の全容を書いてもらうアプローチを最初に行いましたが、イメージしていた内容と異なる出力がされたため、見出しのレベルから生成させ、違和感があれば変更や削除を依頼。
続いてそれぞれの見出しごとに、小見出しを書いてもらい、また調整を実施。見出しの調整がすべてできたら各見出しの内容を書いてもらうといった手順で進行しました。
編集や推敲・調査は前提になる
ChatGPTを利用する際の注意点で述べている通り、情報の正確性や倫理的に問題のある内容が書いていないかなどチェックは必須だと考えています。
記事構成も一見きれいにできているようで、同じことを別の表現で重複して書いていたり、情報の粒度が揃っていなかったり、いわゆる「MECE」になっていないケースがありました。
「記事作成を ChatGPT に丸投げできる」という意見もあります。後述する「プロンプトエンジニアリング」の活用で精度を高める余地はあると思いますが、出力されたものをそのまま公開できるかというと、少なくとも弊社では記事品質とファクトチェック観点からまだ難しいと考えています。
細かな条件指定をすることで回答精度が高まる
ChatGPT を上手く使う方法として注目されているのが「プロンプトエンジニアリング」という考え方です。活用することでより精度の高い、期待した内容に近しい内容を回答させることができます。
※参考：Prompt Engineering Guide（新しいタブで開きます）
リンクで紹介されているほど細かな対応をしない場合でも、記事の想定読者やキーワードを指定したうえで SEO に配慮してアウトプットを出してもらう、文字数を指定するなど、本記事の生成時にも各種条件を指定することで編集や修正の手間が減らせた実感があります。
また、当記事でも紹介したFine-tuning（ファイン・チューニング）を実践することでも回答の精度を高める余地があるでしょう。
壁打ち相手として活用するのはとても優秀
上述のとおり、ChatGPT の生成した内容をまるっとそのまま公開記事にするのは難しいと考えていますが、自分が考えている内容の抜け漏れがないか確認するために使用したり、タイトル案や言い回しを複数考えてもらって自分のアイデアを高めるといった「壁打ち」のような使い方は非常に有用だと感じました。
たたき台となる案を複数比べてみて、その中から良い案を選んだり、ブラッシュアップしたり、というのはコピーライティングなどでもよくとられる手法ですが、ChatGPT を使うことで非常に効率化が図れました。
本記事も、ファクトチェックなどを除いた本文の内容執筆に関しては1時間半程度でほぼ完成形の状態まで至っています。
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