1.自身のAI分野への遅れによる危機感

先日、EdgeTech+2023に参加して、AIに関連した多くの展示を見ました。基調講演でも、新しいAI技術について多くのことを学び、驚きました。特に興味深かったのは、自然言語処理を使った新しいコミュニケーションツールの展示でした。これからのビジネスや日常生活で、どのようにAIが役立つかを考えるきっかけになりました。今後の展開が楽しみであり、自然言語処理技術が私たちの生活にどんな変化をもたらすのか、大きな影響を与えると感じました。同時に、AI分野の拡大についていけていないという危機感も抱きました。

2.専門用語の解説

EdgeTech+2023では、ChatGPTなどの生成AIを自社のデータを学習させることで、自社向けにカスタマイズした生成AIの出展がいくつかありました。その説明の中でいろんなAI技術が飛び交っていたので、備忘録としてメモしました。

用語				定義
ファインチューニング	事前学習済みの言語モデルに追加データを学習させ、目的に特化させる方法
エンベディング		自社データをベクトル化し、ChatGPTに組み込むことで回答の精度を上げる方法
プロンプトデザイン	質問文を工夫し、ChatGPTの回答精度を高める手法
ベクトルデータベース	データを数値化したベクトルとして管理・検索できるデータベース
ハルシネーション		人工知能（AI）が事実に基づかない情報を生成する現象

3.ChatGPTに自社データを学習させる

ChatGPTに自社データを学習させる方法は、主に2つあります。

1つはファインチューニングであり、多くのデータとプログラミング能力が必要です。
もう1つはエンベディングであり、自社データをベクトル化しChatGPTに組み込むことで、回答の正確性を上げるメリットがあります。

自社データを活用することで、ChatGPTから自社ニーズに合った回答を引き出すことが可能になります。ChatGPTを最大限に活用するためには、自社データを学習させることが不可欠です。ファインチューニングやエンベディングの方法を駆使し、ChatGPTに自社の知識や情報を注入することで、より正確でカスタマイズされた回答を提供することができます。また、自社データを活用することで、顧客満足度の向上やオペレーションの効率化など、ビジネスにとって重要な成果を生み出すことができます。ChatGPTを導入する企業にとって、自社データの活用は必須の課題と言えます。

4.自社への展開・業務展開・活用アイディア

ChatGPTをカスタマイズすることで、以下の活用が考えられます。

自社専用のAIアシスタント ChatBPTの開発、FAQの拡充

• ChatGPTに自社製品・サービスに関する専門知識を学習させることで、自社アシスタントを開発できる

• 社内外問い合わせにAIが答えることで、要員の負担軽減と対応力向上が図れる

Webサイト用チャットボット

• ChatGPTベースのチャットボットでWebサイト内チャットサポートを提供

• 利用者サポート/問い合わせ対応が強化できる

社内マニュアルの自動生成

• ChatGPTに標準業務フローを学習させ、必要な部分だけ抽出・生成する

• マニュアル更新が容易になり、手間が軽減される

AIによる社員目標評価制度サポート

• 社員評価の目標設定資料を作成する際に、AIチャットを活用することで、面談時間も効率化し、評価作業全体の負担軽減と公平性を向上する

• 会社方針の共通の目標設定の質問に答えると、個人目標を自動生成する（具体的な数値目標や期限が明記され、社員の成長と会社の業績を向上する）

• AIはローカル環境で開発・運用し、個人情報は会社内に留める

5.総括

EdgeTech+2023の展示や基調講演を通じて、AI分野の急速な発展と私自身のAI分野への遅れによる危機感を強く感じました。今後は自然言語処理技術をはじめとするAIの活用に積極的に取り組み、自社の業務効率化や顧客満足度向上につなげないと未来がないと感じました。
AI技術の進化は目覚ましいものであり、我々のビジネスや日常生活に革新的な変化をもたらす可能性があります。そのためには、自然言語処理技術をはじめとするAIの活用に積極的に取り組むことが重要です。
また、自社データを活用してAIをカスタマイズし、業務効率化や顧客満足度向上につなげることができるでしょう。