ChatGPTに学習させるには？詳しい学習方法や注意点を解説

ChatGPTは、OpenAIが開発した大規模言語モデルを利用した対話型AIです。高度な文章生成能力を持ち、さまざまな分野の知識を学習しているため、幅広いジャンルの対話ができます。

ChatGPTを業務に活用するためには、自社のデータを学習させることが大切です。使い方次第では、顧客対応の自動化や社内マニュアルの作成など、ビジネスシーンでの効率化が図れるでしょう。

今回は、ChatGPTに自社データを学習させる方法や注意点、メリットについて詳しく解説します。

ChatGPTを学習させる理由 

ChatGPTに自社のデータを学習させると、企業独自のAIアシスタントとして活用できます。例えば、自社の業務フローや商品情報、顧客データなどをChatGPTに学習させれば、それらの知識を踏まえた上で、適切な回答や提案を生成することが可能です。

これにより、定型的な問い合わせへの対応を自動化したり、社内のFAQを自動生成したりと、業務の効率化が図れます。また、ChatGPTに顧客データを学習させると、パーソナライズされた対応が可能となり、顧客満足度の向上にもつながるでしょう。

さらに、自社の文書データをChatGPTに学習させれば、新入社員向けのマニュアルや研修資料の作成を自動化することも可能です。これにより、人的リソースを削減しつつ、業務の標準化を進められます。

このように、ChatGPTを自社に合わせてカスタマイズをすることによって、業務の効率化や品質向上、コスト削減など、さまざまなメリットが得られるのです。

ChatGPTを学習させないとどうなる？

ChatGPTに自社データを学習させない場合、ビジネスでの活用には限界があります。なぜなら汎用的な知識のみでは、自社独自の業務フローや商品情報、顧客ニーズなどに対応できないためです。

しかし、ChatGPTに自社データを学習させることで、機密情報や個人情報が意図せず漏洩するリスクも高まります。これらのリスクを回避するためには、ChatGPTに入力した情報を学習させないための設定をすることが大切です。その対策のひとつとして、機密情報などを学習対象から除外する「オプトアウト設定」を行うことをおすすめします。

オプトアウト設定の詳細については下記をご覧ください。

ChatGPTのオプトアウト設定とは？データ学習させない方法を解説

ChatGPTを学習させる前に知っておきたいエンベディングとベクトルデータベース

ChatGPTはユーザーが入力した情報や、インターネット上の情報をもとに回答するAIです。では、どのような仕組みで、ChatGPTは回答を生成しているのでしょうか。ChatGPTの仕組みを理解するためには、「エンベディング」と「ベクトルデータベース」について知っておくといいでしょう。

ユーザーが入力した内容を数値ベクトルに変換する技術を「エンベディング」といいます。数値ベクトルは、文や単語を意味ごとに数値化し、類似性を計算するために使用されます。これにより、ChatGPTは言語の意味を理解し、文脈にもとづいた自然な応答を生成することができるのです。

また、エンベディングの技術を使用して変換された数値ベクトルは「ベクトルデータベース」に保存されます。ベクトルデータベースとは、テキストや画像、音声などを数値化し、関連情報に分けてマッピングしたデータベースのことです。

ユーザーがChatGPTに情報を入力すると、その情報がベクトルデータベースに数値化されます。そして、ベクトルデータベース内にある数値化された情報の中から、入力情報に近しい情報を抜き出し、ユーザーに提案するのです。

つまり、ChatGPTを企業独自のAIアシスタントとして学習させるためには、いかに精度の高いベクトルデータベースをつくれるか、ベクトルデータベースからいかに精度の高い情報をエンベディングできるかが重要になってきます。

なお、精度の高いベクトルデータベースをつくるためには、「RAG」についても理解する必要があります。RAGとは、大規模言語モデル（LLM）による生成に自社データなどを組み合わせることで、回答精度を向上させる技術のことです。

RAGを実装することで、通常のChatGPTよりも正確で文脈に沿った回答が可能になります。RAGを実装して高精度の回答を生成する流れは以下のとおりです。

＜RAGを実装した際の回答生成の流れ＞

（1）ユーザーの質問に関連する信頼性の高い情報をベクトルデータベースから取得

（2）エンベディングを使用してユーザーの質問とベクトルデータベース内の数値ベクトルの関連性を理解し、文脈に最も合ったデータを検索

（3）文脈に適した情報を選択し、自然な回答を生成

RAGを実装することで、ChatGPTは自社データに沿った信頼性の高い回答を生成できるようになります。そのため、業務でChatGPTを活用する際は、RAGを実装するのがおすすめです。なお、実装するためには、自社独自のGPTを開発する必要があります。

ChatGPTに自社データを学習させる方法

では、具体的にどのようなことをすればChatGPTを学習させることができるのでしょうか。ここでは、ChatGPTに自社データを学習させる方法について解説します。

プロンプトを設計する

プロンプトを使ってChatGPTに自社データを学習させる方法は、最も一般的な手法といってもいいでしょう。プロンプトとは、ChatGPTに対する指示や質問のことです。ChatGPTにわかりやすいプロンプトを投げかけることで、回答の精度が上がります。そのため、ChatGPT上で自社データを上手に活用するには、適切なプロンプトを設計することが重要です。

ただし、プロンプトには文字数制限があるため注意が必要です。制限内でできるだけ具体的かつ明確な指示を行うことが求められます。

GPTsを活用する

GPTsを活用して、ChatGPTを学習させるのもひとつの手です。GPTsとは、ChatGPTの機能を拡張するためのツールです。2024年5月13日より、無料版でも利用可能になりました。

例えば、ウェブページの情報を参照できる機能を持つ「WebPilot」を使えば、指定したウェブページの情報を要約し回答させることで、ChatGPTを学習させることができます。また、インターネット上のPDFの情報を抽出できる「ChatWithPDF」を活用すれば、PDFファイルの内容をChatGPTに読み込ませ、その知識をもとに質問に答えてもらうことも可能です。

ファインチューニングする

すでに学習済みのモデルに、新たな自社データを追加して再学習させる「ファインチューニング」という手法を使って、ChatGPTを学習させることもできます。これにより、さらに自社に特化した知識を持つChatGPTモデルを作成できるでしょう。

ただし、ファインチューニングにはプログラミングやAIの専門知識が必要であり、一定のコストがかかります。

エンベディングを行う

エンベディングとは、特定の情報や知識をプロンプトに組み込む手法です。エンベディングを行うことにより、ChatGPTは自社データに関連する情報を効率的に検索し、活用することができます。

エンベディングを行うには、OpenAIが提供するエンベディング用APIを利用するのが一般的です。ただし、ファインチューニング同様、プログラミングの知識が必要となります。

APIツールを使用する

近年、自社独自のAI構築をサポートするAPIツールが、各社から提供されています。これらのAPIツールを利用すれば、プログラミングの知識がなくても、自社データをChatGPTに学習させることが可能です。

ただし、ツールの利用には一定の費用がかかるため、自社の目的や予算、技術力に合わせた適切な手法を選択することが重要です。

ChatGPTを学習させるメリット

ChatGPTに自社データを学習させることで、さまざまなメリットが得られます。ここでは、ChatGPTに自社データを学習させるメリットについて、「顧客対応の個別化」「社内業務の自動化」「効率化」という3つの観点から解説します。

顧客ごとにパーソナライズした情報管理ができる

ChatGPTに自社の顧客データを学習させることで、個々の顧客に合わせた対応が可能です。例えば、顧客の購買履歴や問い合わせ履歴、属性情報などをChatGPTに学習させれば、それらの情報を踏まえた上で、最適な商品提案やサポートを行うことができます。

これにより、顧客一人ひとりのニーズに寄り添った対応が実現し、顧客満足度の向上が期待できます。

タスクを自動化できる

ChatGPTに自社の業務フローや手順を学習させると、さまざまなタスクを自動化できます。例えば、経費精算の申請内容をチェックしたり、勤怠管理のデータを集計したりといった定型的な業務をChatGPTに任せられます。

また、ChatGPTに社内マニュアルやFAQを学習させておけば、従業員からの問い合わせに対する自動回答も可能です。これにより、社内サポート業務の負荷を大幅に軽減できるでしょう。

業務を効率化できる

ChatGPTに自社の文書データを学習させると、社内の情報共有やナレッジマネジメントを効率化できます。例えば、過去のプロジェクトの報告書や議事録、調査資料などをChatGPTに読み込ませれば、必要な情報を瞬時に検索して活用できます。

これにより、社員の情報収集にかかる手間と時間の大幅な削減が可能です。

ChatGPTを学習させる際の注意点

ChatGPTに自社データを学習させる際は、いくつかの注意点があります。中でも特に重要な「適切なデータの選定」と「コストに見合った活用方法の検討」について解説します。

自社に適した形で学習させる必要がある

ChatGPTに学習させるデータは、自社の業務内容や目的に合わせて情報を選定することが重要です。関連性の低いデータを大量に学習させても、効果的な活用は望めません。また、自社の機密情報や顧客の個人情報など外部に漏れては困る情報は、学習対象から除外するなどの配慮が必要です。

そのため、データの質や量、更新頻度なども考慮し、自社に最適な学習方法を検討しましょう。

コストがかかる場合がある

ChatGPTに自社データを学習させるには、一定のコストがかかる場合があります。特に、高度な学習を行う場合は、専門的な知識とスキルが必要となるため、社内のリソースだけでは対応が難しいかもしれません。

外部のベンダーに開発を委託する場合は、その分の費用がかかります。また、GPTsやAPIツールを使う場合も、利用料金がかかる場合があるため、費用対効果を見極める必要があります。

ChatGPTに自社データを学習させる際に大切なこと

ChatGPTに自社データを学習させる際には、いくつかのポイントを押さえた上で学習させることが大切です。ここでは、「データの選定」「プランの選択」「ルール整備」「運用体制」の4つの観点から解説します。

必要な範囲のデータを学習させる

ChatGPTに学習させる対象は、自社の業務に直接関連するデータに絞り込むことが大切です。無関係なデータを大量に学習させても、情報の冗長化を招き、処理速度の低下や必要な情報の埋没につながりかねません。

また、機密情報や個人情報などの扱いには十分に注意が必要です。これらの情報が外部に漏洩するリスクを最小限に抑えるためにも、データの選定には細心の注意を払いましょう。

従業員用のルールやマニュアルをつくる

ChatGPTを業務で活用するためには、従業員向けのルールやマニュアルの整備が重要です。どのような目的でChatGPTを使うのか、どの範囲の情報を学習させるのか、機密情報の取り扱いはどうするのかなど、基本的なルールを明文化し、周知徹底が求められます。

また、ChatGPTの特性や留意点についても、従業員に理解してもらう必要があります。従業員がChatGPTを適切に使いこなせるよう、研修や勉強会を開催するなどの取り組みが効果的です。

定期的な見直しを行う

ChatGPTの機能や活用方法は、日々アップデートされています。自社の業務における活用も、定期的に見直しを行うことが求められます。

また、学習させているデータが最新の状態に保たれているか、業務で効果的に活用できているか、新たな活用シーンはないかなどについても、定期的にチェックしましょう。

自社独自のAIを開発したい方は「ナイルの生成AIコンサルティング」に相談を

本記事では、ChatGPTに自社データを学習させる方法や注意点、メリットについて詳しく解説してきました。ChatGPTを自社の業務に活かすためには、データの選定や学習方法、ルール整備など、さまざまな準備が必要です。

自社独自のChatGPTを作成したいけど、作り方がわからないなどの悩みを抱えている方は、「ナイルの生成AIコンサルティング」に相談してみてはいかがでしょうか。ナイルの生成AIコンサルティングでは、ChatGPTのセミナーから導入支援まで、幅広いサービスを提供しています。自社に合った活用方法を見つけ、ChatGPTを業務に取り入れるお手伝いをさせていただきます。