生成AIで自社データを学習・連携する方法！社内データを活用した事例も紹介

あなたの会社では、生成AIと自社データの連携はしていますか？

すでに、多くの会社が生成に自社データを学習させて連携しているので、まだしていないという方は、少し危機感を持った方がよいかもしれません。

しかし、どのように生成AIと自社データを連携させて業務効率化を図ればいいかわからない方も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、生成AIとデータ連携ができる業務と導入方法を解説します。読破された方は、生成AIとデータ連携を行う知識を得られ、業務効率化を図ることができます！

ぜひ、最後までご覧ください。

そもそも生成AIとは？従来のAIとの違いを紹介

生成AIとは、データやコンテキストから新しい情報やコンテンツを生成する能力を持つAI(人工知能)の一種です。

従来のAIとの主な違いをまとめました。

	生成AI	従来のAI
タスク処理方法	機械学習を利用し、自動的にパターンを学習してタスク処理	人間が手動で定義したルールやパターンにそったタスク処理
未知のデータ処理	可能	不可

生成AIと自社データを連携させてできること5選

生成AIと自社データを連携させてできることをまとめました。

• 社内情報を検索
• コミュニケーションの自動化
• 新人教育の自動化
• 数式を使わないデータ分析
• 社内のノウハウを生かした案出し

この内容は、生成AIと自社データの組み合わせでしかできないため、要チェックです。

これら5つの項目は、それぞれ以下で詳しく解説します。

社内情報の検索

生成AIを活用して、自社がもっている社内文書やデータベースを自動的に分析し、関連する社内情報を検索できます。

自部署の調べものだと同僚や上司に聞けばすぐ回答が来るかもしれませんが、他部署の情報を調べる場合は時間がかかってしまうこともありますよね。

そのような場合は、生成AIを利用することで、AIが最適な情報を提供してくれるため、必要としている情報を迅速に得られます。

コミュニケーションの自動化

スケジュールや定型的な質問を生成AIに取り入れることでを使用して、社内外のコミュニケーションを自動化できます。

例えば、社内向けの場合、メールやWeb記事の自動生成を行い、社外向けの場合、ヘルプデスクのチャットボットとして利用できます。

これにより、ミーティングのスケジュール調整や定型的な質問への回答をAIが担当することで、従業員はより重要な業務に時間を費やせるのです。

新人教育の自動化

生成AIを用いて、新人教育の自動化を行えます。新入社員は、わからないことが多く聞きたいことも多いですよね。しかし、一つ一つを講師や先輩社員に確認するのはためらってしまうこともあります。

そんな時に生成AI相手に確認することでためらう必要ななくなり、ひとりひとりとコミュニケーションを取れるようになるため、より新人の理解度を高くできます。

また、過去の教育内容や資料を生成AIに取り入れることで、新しい教育資料の作成や修正をすばやく行ってくれるのも活用方法の1つです。

数式を使わないデータ分析

数式やプログラミングの知識がない人でも生成AIを使用したデータ分析が可能です。

特に「ひとりマーケター」と呼ばれるマーケティングを一人で行っているマーケティング部門におすすめです。

一人でマーケティングを行うにも限界があります。マーケティング情報を収集しても活用しきれないケースがあり、そのような時に生成AIを使うことでより精度の高いデータ解析ができ、業務を効率よく進められます。

社内のノウハウを活かした案出し

生成AIは大量の社内データや文書を学習し、企業内で蓄積されたノウハウを活かして新しいアイデアやプロジェクト案を提案できます。これはどんな部署でも利用できるためおすすめです。

特に効果が大きいのは経営陣の利用です。経営陣は自社の課題を解決しなければなりません。

生成AIを社内データと連携させることで、すばやく改善案を出してくれるため、新しいイノベーションを生み出せる可能性が高まります。

さらには、ソフトバンクグループ代表取締役会長兼社長の孫正義氏も生成AIの活用を謳っているため、今後はより身近に生成AIがなっていくでしょう。※1

なお、ChatGPTのアイデア力について知りたい方はこちらをご覧ください。

生成AIと自社データをフル活用した成功事例3選

実際に生成AIと自社データをフル活用した成功事例を3つ紹介します。

• ソフトバンク社
• インシリコ・メディシン社
• JR西日本カスタマーリレーションズ社

これらの内容を参考に自社で利用できないか検討してみてください。

【ソフトバンクの事例】自社データを生成AIとリンクさせて​​、顧客へ最適な商材を提案することに成功！

ソフトバンク社の営業部門では、20〜30代の若手社員に生成AIを営業用に最適化して、顧客へ最適な商材を提案することに成功しました。※2

ソフトバンクでは、提案書やお客さまとの取引事例、FAQなどの社内データを生成AIとリンクさせています。

例えば、既存顧客の情報を取り込んだ生成AIが取引履歴や傾向をもとに回答してくれるため、より顧客の求めている商材を提案できるのです。

【インシリコ・メディシン社の事例】自社データを生成AIとリンクさせて​​、開発期間・費用の大幅減に成功！

生成AIを使って、新薬の開発期間を3分の1、費用を10分の1にできた事例です。※3

AI創薬分野の第一人者であるインシリコ・メディシン社は、自社の学術論文や臨床試験の結果を生成AIにリンクさせました。

その結果、当初予定していた開発期間を3分の1、費用を10分の1にでき、新薬開発に大きな恩恵をもたらすことに成功し、多くの人々の役に立っています。

【JR西日本カスタマーリレーションズの事例】自社データを生成AIとリンクさせて​​、電話対応時間の削減に成功！

生成AIと電話問い合わせをテキスト化する業務時間を約54％削減できた事例です。※4

JR西日本お客様センターを運営するJR西日本カスタマーリレーションズは、月間で約7万件の電話問い合わせを受けており、サービス向上のため応対記録をすべてテキスト化している。

この業務に生成AIを導入することで、約14.1分が約6.5分となり約54%の削減に成功しました。

なお、その他ChatGPTの企業導入事例について知りたい方はこちらをご覧ください。

生成AIと自社データを連携させる方法4選

生成AIと自社データを連携させる方法をまとめました。

• ChatGPTの「Advanced data analysis」を活用する
• 生成AIと連携できるノーコードツールを活用する
• ベクトルデータベースを使う
• ゼロから基盤モデルを開発する

自社の環境や利用目的によって連携させる方法が異なります。

以下の4つをひとつずつ解説しますので、参考にしてください。

ChatGPTの「Advanced data analysis」を活用する

OpenAIのChatGPTの「Advanced data analysis」を活用する方法があります。

ChatGPTは言葉を理解できるため、データに関する質問やクエリを投げることで、高度な情報や予測を得ることができます。ChatGPTにデータ解析を依頼するだけでできますが、機密性は低くなり、社外に漏れても構わない情報しか利用できないため、注意してください。

生成AIと連携できるノーコードツールを活用する

ノーコードツールは、プログラミングの知識がなくてもAIを使ったタスクを構築できるプラットフォームです。例えば、データ分析や予測モデルの構築に関するタスクを視覚的なインターフェースで行えます。これにより、プログラミングスキルがない人でも簡単に生成AIの導入が可能です。

例として、ノーコードツールのkintoneなどがあります。※5

ベクトルデータベースを使う

ベクトルデータベースは、高次元のベクトルでデータを表現し、そのベクトル間の距離や関連性を計算するデータベースです。生成AIと組み合わせて、データベース内の情報を効率的に検索したり、クエリに対するベクトル表現を生成したりできます。これにより、類似性の高いデータを見つけたり、異常検知を行ったりできます。

ChatGPTとEmbedding APIを使わないとこの方法を利用できないため、注意してください。

ゼロから基盤モデルを開発する

専門のデータサイエンティストや機械学習エンジニアが、自社のデータに適したモデルを構築することも選択肢です。データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデルのトレーニングなどを手動で行い、最適なモデルを構築できます。この方法は高度なカスタマイズが可能ですが、専門的なスキルが必要なため、注意しましょう。

生成AIに自社データを学習させる方法

生成AIに自社データを学習させる方法として、以下の3つが挙げられます。

• 生成AIで自社データを含めたプロンプトを入力する
• ファインチューニングで生成AIを自社向けに調整する
• RAG(Retrieval-Augmented Generation)を活用する

生成AIで社内データを活用する際、まずは自社データを学習させる必要があります。

それぞれの方法で、難易度や必要なコストなどが異なるので、自社にあった方法を見つけてみてください。

生成AIで自社データを含めたプロンプトを入力する

最も簡単でコストがかからないのが、生成AIで自社データを含めたプロンプトを入力する方法です。この方法を一言で表すと、プロンプトエンジニアリングとも呼ばれています。

やり方は簡単で、ChatGPTなどのチャット型のAIに対して、自社データをテキストやURLなどで含ませながら、質問やタスクの処理をお願いするだけ。

この方法は最も手軽ですが、安全性や機密性は低いので、社外に漏れて困る内容は学習させられません。

どうしても、社外秘の情報を生成AIに学習させたい場合は、ほかの方法で学習させましょう。

ファインチューニングで生成AIを自社向けに調整する

ファインチューニングとは、既存の生成AIのパラメーターを特定のタスクやデータセットに合わせて変更する手法のことです。自社データを学習させれば、自社業務に最適なモデルを生成できます。

ただし、設計や実装には高度なエンジニアスキルが求められるため、IT人材が不足している企業にとっては難易度が高めです。ファインチューニングを外注する選択肢もありますが、規模や内容次第では、コストが高額になるので注意してください。

また、ファインチューニングを行うと、ほとんどの場合はAPI経由で生成AIの機能を利用することになるので、従量課金で一定の費用がかかり続けます。

その分、高品質なモデルが完成するのは間違いないので、自社の事業規模や展望などを考慮しながら判断してみてください。

RAG(Retrieval-Augmented Generation)を活用する

RAGとは、生成AIがタスクをこなす際に、生成AIのデータベースと自社のデータベースにアクセスして、情報を検索するように設計する手法のことです。

プロンプトで自社データを読み込ませるよりも、はるかに多くの自社データを学習させられます。

また、常に最新の情報を共有できるので、回答内容に間違いが起きにくくなるのも大きなメリットです。

ただし、膨大な自社データにアクセスする分、回答までの所要時間が長くなりやすい点には注意しましょう。

生成AIと自社データを連携させる際の注意点3つ

生成AIと自社データを連携させることの恩恵は大きいですが、注意すべき点もあります。

• 機密性の高いデータを扱うときはAPIを経由する
• 敵対的プロンプトへの対策を行う
• コンプライアンスや倫理に反した回答を阻止する

これら3点を詳しく解説します。

取り返しのつかないことにならないように、最後までお読みください。

機密性の高いデータを扱うときはAPIを経由する

機密性の高いデータを扱う際は、API経由にしましょう。

非常に機密性の高いデータを扱う場合、生成AIとのやり取りはAPIを経由し、データの転送や処理はセキュリティの高い手段を用いるべきです。

API経由にしないとデータは暗号化されず、最悪の場合、情報が漏洩してしまいます。

機密性の高いデータを生成AIと連携する場合は、APIを経由して安全な通信で行うようにしましょう。

敵対的プロンプトへの対策を行う

生成AIは与えられたプロンプトに基づいて応答を生成するため、悪意あるプロンプトや敵対的な入力に対する対策が必要です。特に公開されたAPIを使用する場合、適切なフィルタリングやセキュリティメカニズムを導入して、不適切なコンテンツの生成を防ぐことが重要です。

コンプライアンスや倫理に反した回答を阻止する

生成AIが特定のコンプライアンスや倫理基準に反した回答をしていないか確認しましょう。

不正確な情報の提供や差別的な表現を防ぐために、生成AIの出力を検証し、必要に応じてフィルタリングや修正を行う仕組みを構築することが大切です。必ず倫理的なガイドラインや法的な要件に則るような対応を行わなければなりません。※6

なお、AIリテラシーについて知りたい方はこちらをご覧ください。

生成AIを自社データに連結させよう！

生成AIを自社データに連携させると、以下5つのことができるようになります。

• 社内情報を検索
• コミュニケーションの自動化
• 新人教育の自動化
• 数式を使わないデータ分析
• 社内のノウハウを生かした案出し

連携させる方法は以下の4つがあります。

• ChatGPTの「Advanced data analysis」を活用する
• 生成AIと連携できるノーコードツールを活用する
• ベクトルデータベースを使う
• ゼロから基盤モデルを開発する

自社データと生成AIを連携させる際は、第一ステップとして自社データを学習させる必要があります。

そのための手段として、本記事では以下3つの手法を紹介しました。

• 生成AIで自社データを含めたプロンプトを入力する
• ファインチューニングで生成AIを自社向けに調整する
• RAG(Retrieval-Augmented Generation)を活用する

自社データを生成AIに学習させて連携させれば、業務効率化に大きく貢献できますが、同時に以下3つの点に注意する必要もあります。

• 機密性の高いデータを扱うときはAPIを経由する
• 敵対的プロンプトへの対策を行う
• コンプライアンスや倫理に反した回答を阻止する

生成AIを正しく活用して、安全な業務運用を心がけましょう。

最後に

いかがだったでしょうか？

弊社では

・マーケティングやエンジニアリングなどの専門知識を学習させたAI社員の開発
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