ChatGPTを会社で活用する方法をフレームワークで解説！AIコンサルタントが語る「最適な仕組みづくり」とは？

私がマスクを着用するようになったのは、AIベンチャーで勤務していた頃のことです。当時、業界の実情や課題について発信したいと考えていましたが、企業活動への影響を考慮すると、素顔での情報発信には制約がありました。そこで考えたのが「マスク」の着用です。幼少期から親しんできたプロレスの世界で、覆面レスラーたちが正体を隠しながら活躍する姿に着想を得ました。

今はフリーランスで活動しているので、「現場の本質的な課題に向き合い、全身全霊で解決していく」という姿勢で、大手企業や官公庁で行われるイベントにもマスク姿で出席しています。

企業におけるAI活用は、かつてのプロレス人気の変遷に似た側面があります。プロレスは、テレビ放送から動画配信へと視聴形態が変化し、ファン層も多様化しながら、今や世界的なエンターテインメントへと進化を遂げました。同様に企業のDXやAI活用においても、「当社では難しい」「自分には無理だ」と初めから可能性を否定するのではなく、視野を広げて新たな取り組みにも積極的にチャレンジしていく必要があります。

会社に導入しても、実際にChatGPTを活用できている社員が限定的であったり、適切な利用ルールの策定に苦心したりするケースが多く見受けられます。導入後の効果についても、個人レベルでの成功体験が大半を占めているように感じます。ChatGPTを会社に導入する意義は、組織全体でのパフォーマンス向上にあるので、個人の業務効率化にとどまっているのはもったいないと感じます。

セキュリティ面での不安や、「AIに仕事を取られそう」など業務の自動化による仕事喪失への懸念など、さまざまな要因があります。そのなかでも特に注目すべき点は、職種によるChatGPTの活用度の差です。

はい、一例としてエンジニアは比較的抵抗なくChatGPTを活用できる一方で、その他のビジネスサイドの一部には依然として心理的なハードルが存在している。このような課題に対して、組織としてどのように取り組んでいくべきなのか、具体的な解決策を検討する必要があります。

エンジニアの方々は、新しい技術やツールを自主的に調査・活用する傾向が強く、ChatGPTのような新しい技術への適応も比較的スムーズです。しかし、それ以外のビジネス職において、新しいものを積極的に取り入れようとする姿勢は、それほど一般的ではありません。多くの場合はすでに確立された業務プロセス、いわば「昨日と同じやり方で確実に仕事をこなす」というアプローチが一般的で、「ChatGPTを自分の業務で使ってみよう」という意識は生まれにくいと考えられます。

そうですね、ChatGPTの活用が「自分の仕事には関係ない」「狭い業界だから影響はない」と考える方もいらっしゃるようです。しかし、生成AIの登場はスマートフォン（以下、スマホ）の普及と同じくらい劇的な変化を社会にもたらそうとしています。スマホが私たちの生活になくてはならない存在になっているように、AI活用も業界を問わず必須のスキルになりつつあります。社会の変化に取り残されないように、私たち自身もアップデートすることが求められているのです。

一般的にプロジェクト全体の流れは次のようになります。

個人利用とは異なり、取引先の情報を漏らさないようにするなど、コンプライアンス上の制約がかかることがあるので意識しておいたほうがいいでしょう。ただ、そもそもChatGPTは個人利用であっても、無制限に自由な使い方ができるわけではありません。個人情報を入力しないようにするなど、活用のルールを守るべきですが、企業での利用となるとさらに慎重な運用が求められます。

ChatGPTの利用における規制については、機密情報や個人情報の取り扱いに注意を払えば、過度な制限は不要だと考えています。導入する上でChatGPTに入力した情報を漏洩させない環境が前提となりますが、OpenAI社がセキュリティ体制と契約条項に関して非常に厳格な姿勢を取っており、「入力されたデータは学習に利用されない」と明言している以上、その約束は確実に守られるはずです。契約違反が発覚した場合、巨額の訴訟リスクが生じるからです。

生成AIの精度が向上してきたこともあり、多くの企業ではハルシネーションをそれほど不安視していない状況です。また、社内ルールの整備も以前より進み、複数人でのチェック体制を設けたりするなどの取り組みが行われています。そのため、金融機関や官公庁・自治体のような特に厳格な対応が求められる分野を除けば、用途を定めることで柔軟な活用が可能です。

機密情報の誤入力などのリスクを恐れることで、ChatGPTの利用をためらう方も少なくありません。その心理的ハードルを下げるためには、安全な利用環境の整備をアピールすると同時に、具体的な活用事例を周知していくことが効果的です。例えば、ビジネスメールの文章作成サポート、プログラミングの支援、画像認識による業務効率化など、日々の業務に身近なAI活用法をわかりやすく伝えていくといいでしょう。

利用方法に関する質問窓口の設置や、活用事例を共有できる掲示板の開設などが有効です。ChatGPT導入を成功させるための方法はいくつかありますが、集合研修の実施や、導入チームによる各部署への直接的なサポート、活用状況のヒアリングなどが有効です。また、各部門にChatGPTの相談窓口となるアンバサダーを1～2名配置することもおすすめします。アンバサダーを通じて、部門内での活用方法の共有や質問対応を行うことができます。

はい、ChatGPTに慣れていない方もいらっしゃるので疑問にすぐ答えられる体制を整備しつつ、よく使用するプロンプトをテンプレート化し、社内の誰もがコピー＆ペーストで利用できるように整備しておくことをおすすめします。

エンジニアにとっては当たり前のことでも、他職種の方々にとっては煩雑に感じられる場合があります。それぞれの認識の違いを理解しながら、すべての従業員が無理なく活用できる環境を整えることが、組織でのChatGPT活用の鍵となります。

はい、本書のなかでは主にビジネス職を想定して、ChatGPTによる業務改善を解説しています。まず、3つの「型」については「代行型」「強化型」「自動型」に分類できます。

「代行型」は人間が行う作業をChatGPTに任せる活用法なので、プログラミングにおける関数呼び出しなどの入力支援や、大量の資料や仕様書の読み込み、要件定義書の分析などが該当します。「強化型」は特にエンジニアの業務において効果を発揮する活用法で、一からコードを書く代わりに、ChatGPTにコード生成を依頼したり、より効率的な実装方法について相談したりすることができます。

そして、「自動型」は定型的な作業の自動化を実現する活用法で、マクロやスクリプトの作成、業務フローの自動化など、手間のかかる自動化をChatGPTの支援で容易に実現できます。他にも、領収書の画像認識による経費精算の自動化や、工場での不良品検知、在庫管理など、画像認識や音声認識を活用した高度な自動化も可能です。

まずは問題点を「調査」して、資料などの成果物を「生成」し、「対話」しながら完成度を高めて、間違いがないか「チェック」した上で施策を実行します。そこで得られた結果からデータを「分析」して問題を改善しながら、一定のサイクルが完成したら「プログラミング」で効率化や自動化するという流れです。

わかりやすい活用例は、開発プロジェクトです。まず、プログラミング言語やフレームワークの選定、クラス設計など、さまざまなことを事前に「調査」。そして、その後で必要なプログラムのコードを「生成」。もちろんコードのレビューはエンジニアが行う必要がありますが、ChatGPTとの「対話」を通じて仕様の抜け漏れや不具合の有無を効率的にチェックできます。さらに、システム設計書などのドキュメント類の過不足を「チェック」して、システム導入後の効果を計測する「分析」にも活用して「プログラミング」に反映します。

実際にこのフレームワークを活用するときには、まず業務の棚卸しが必要になってきます。その際に一度では業務全体を把握することが難しいので、日々の業務で気づいた作業や手間のかかるタスクをメモしていくことをおすすめします。そして、そのなかで特に繰り返し発生する作業については、自動化を検討し、ChatGPTを実際に試してみるとよいでしょう。小さな努力の積み重ねが、最終的には大きな業務改善につながります。

ChatGPTをプログラミングに活用するのは非常に便利ですが、過度に依存すると後々の修正が難しくなる可能性があります。そのため、「ChatGPTにどこまでの作業を任せるか」という判断が重要になってきます。最近では、経験の浅いエンジニアがChatGPTで生成したコードをそのまま他のエンジニアにレビュー依頼するようなケースもあるようですが、これは望ましい活用方法とは言えません。基本的には、実装の意図や仕組みをしっかりと理解した上で、わからない部分を調べるときの補助ツールとして活用することが大切です。

業務効率化の観点で言うと、面倒に感じる作業にこそChatGPTの活用価値があります。ビジネスメールや報告書などの「ドキュメント作成」に苦手意識を持つエンジニアが少なくないからです。また、経費精算の領収書登録などの定型的な業務の自動化にもChatGPTを活用できます。普段の作業をどれだけ効率化できるのか、定量的な効果をレポーティングしながら取り組むのもいいかもしれません。

はい、国内大手電機メーカーのシステム開発部門・研究部門での活用事例をご紹介します。この会社では特定部門における先行導入で効果を確認してから、グループの全従業員（約27万人）にChatGPTを展開しました。資料作成における翻訳や、ソフトウェア開発、カスタマーサービスでChatGPTを活用しています。

蓄積したデータを学習させることで、ソフトウェア開発では30％以上の時間効率向上を実現しました。カスタマーサービスでは問い合わせにほぼ正確に回答しています。

各種ドキュメントの作成や情報の整理、要約作業などでChatGPTが積極的に活用されています。システム開発においては、ユースケース図やアーキテクチャ図を作成する際の補助ツールとしても使われます。レビュー項目やテストコードの初期案を生成AIで作成し、人間はそれをベースに精査や改善を行っています。最終的にコードを人間の目で確認していますが、それ以前の業務をかなり効率化できているようです。

生成AI専門のチームが設置されており、そのチームが事前調査を行い、活用可能な領域を特定します。その後、他部門のメンバーが実際に試用してフィードバックを提供しています。

生成AI専門のチームを立ち上げることが難しくても、まずは業務の一部からChatGPTの活用を始めることができます。多くの企業では、問い合わせ対応や事務作業、社内の稟議書作成などの定型業務からAIの導入を始めています。活用事例としては、テストコードの作成やサンプル制作、入力支援など、業務の生産性向上に取り組むケースが目立ちます。例えば、200人規模のIT企業では、全社を挙げて生成AIの活用に取り組んでおり、業務効率化に関する実証実験を積極的に行っています。

ChatGPTにおける新モデルである「o1」が新たにリリースされており、以前のモデルと比較して性能が大幅に向上しています。ユーザーが記述した仕様を特定のプログラミング言語のコードに変換する機能など、エンジニアにも使いやすい機能が充実しています。さらに上位版となる「o1 pro mode」は、より高度な機能を備えているものの月額3万円という料金設定になります（2025年2月現在）。この価格設定については賛否両論あるようですが、高度なプログラミング支援機能を必要とする開発者にとっては、投資価値があると考えられます。

他にも生成されたコードを直接編集できる「canvas（キャンバス）」というインターフェースもおすすめです。「canvas」を使うことで、生成されたプログラムコードを直接編集しながら、ChatGPTとインタラクティブなやり取りができます。具体的には、ChatGPTがコードを生成したり既存のコードを解析したりする際に、リアルタイムで対話しながら作業を進められます。例えば、「このコードの意味を説明して」「この部分をこのように変更するには？」といった質問をしながら、コードの理解や修正を進めることができます。

特に注目すべき点は、システム実装の前後に必要となる要件定義や利用促進策など、プロジェクト全体のなかで生成AIをどのように使っていくのかを解説していることです。「苦労してChatGPTを導入したのに活用されない」という事態を防ぐため、組織全体での効果的な運用方法を詳しく解説しています。個人の生産性向上だけでなく、組織の業務効率化を実現するために必要な要素を網羅的にカバーしているので、ChatGPTの社内活用で困ったときにはぜひ参考にしていただければと思います。