企業がGPT導入で失敗しないための｢3つの基本｣
ChatGPTを取り入れようとしている企業が注意すべきポイントとは（出所：筆者が画像生成AIサービスのMidjourneyで作成）
連日のようにChatGPTに関するニュースがメディアで報じられている。そして企業も、この新しいAI技術を自社に取り込もうと模索している。しかし、そのアプローチを間違えると、業務の効率化どころか、むしろ逆効果を生むことも考えられる。5月に『実務担当者のためのビジネスプロセスDX実装ガイドブック』（東洋経済新報社）を刊行した上田剛氏に、ChatGPTを取り入れようとしている企業に対する3つのポイントを解説してもらう。
大規模言語モデルの進化と普及が目覚ましい速度で進んでいます。これまでにも多くの言語モデルが出ていましたが、事態が急変したのは、2022年11月にアメリカのベンチャー企業OpenAIが、GPT3.5を搭載したChatGPTをリリースした時です。ChatGPTでAIとあまりに自然な会話が出来ることに、世界中の人たちが驚愕しました。
2カ月後の2023年1月には月間アクティブユーザー数が1億人に達し、日本でも100万人を超えるユーザーが利用しています。2023年3月にはGPT4がリリースされて、さらに自然言語処理の精度が上がり、GPT3.5では弱いとされていた日本語のクオリティも上がりました。
ChatGPTの「GPT」って何？
ChatGPTは、GPTという文章生成モデルをチャット形式で扱えるようにサービス化したものです。GPTとは、「Generative Pre-trained Transformer」の略で、事前に文章生成の学習がなされたトランスフォーマー（ディープラーニングを用いたモデルの一種）という意味です。Web上の大量のテキストデータを学習しているので、大規模言語モデルと言われています。
GPTに用いられているディープラーニングのアルゴリズムは、人間の脳の構造を模したものです。モデルには出力を調整するパラメータが多数含まれているのですが、GPT4のパラメータ数は100兆個程度と推測されています。
100兆個とは、人間の脳のシナプスと同程度の数です。人間も100兆個のシナプスを調整した脳を使って思考していると考えると、GPTが人間のように会話や発想ができることは、もはや不思議ではないのかもしれません。
今後は、画像・リアルタイムデータの取り込みや、外部APIとの連携によるアクションもできるようになる見込みで、活用シーンがさらに幅広くなります。Midjourneyなどの画像生成AIと連携することで、言語を即座にイメージ化することも可能です。
正確性や情報セキュリティなどのリスクはありますが、すでに多くの会社が、GPTのビジネス活用が自社の命運を分けると見抜き、使い方を模索しています。たとえば旅行サイトを運営するエクスペディアは、GPTをアプリに搭載し、顧客の旅程作成、予約、旅行中のトラブル対応に活用しています（2023年5月時点では英語版のみリリース）。
しかし、単に今ある業務にGPTを使ってみるというだけでは、一部の業務効率化にとどまり、大きな効果は得られないでしょう。そこには、会社全体の「ビジネスプロセス」を考える視点が必要です。
本記事では、GPTをビジネス活用する際に押さえるべき、下記3つのポイントを紹介します。
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��最終的な責任は人間が引き受ける
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まず大事なことは、GPTをビジネスで活用することを「目的」としないということです。目的はあくまで業務の効率化であって、GPTは手段あるいはツールにすぎないはずですが、往々にしてこのことは忘れられがちです。
ところで、その効率化すべき「業務」とは何でしょうか。業務とは、前工程から来たインプットを加工し、後工程にアウトプットすることだと言えます。そして業務のつながりが、ビジネスプロセスです。原材料（モノ）や顧客から得た情報（データ）が最初のインプットとなり、自社のビジネスプロセスを経てさまざまな加工がなされた後、顧客へ提供される最終的なアウトプットである製品やサービスとなります。
ビジネスプロセスは、創業当時はシンプルなものだったはずです。ところが、マーケットが変わり、組織が変わるたびに、少しずつマイナーチェンジが施されて複雑化してしまいました。社内で同じことを何回もやっている業務や、最終アウトプットの品質に影響しない無駄な業務もあるでしょう。各部署で起きている問題の原因は、その前工程である別部署にあることも少なくありません。
GPTをビジネス活用する前に、そもそも今の業務のままで良いのかを考える必要があります。やめるべき、変えるべき業務に対して、いくらGPTを入れて効率化・高度化しても意味がないのです。
まずは、マイナーチェンジを繰り返して複雑となった今のビジネスプロセスの全体像を、最初から最後まで、部署をまたいで可視化する必要があります。
そして、その業務が必要なければ、やめることが一番生産性の上がる施策です。まずはビジネス目的に沿ったプロセスの廃止・変更を考え、どうしても残す業務であると確認してから、施策の一つとしてGPTの活用を検討するべきです。
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そのうえで「課題がある」「顧客への付加価値を出している」「付加価値をもっと出せる」と思われる部分を見極めます。そして、GPTも含めたデジタル技術を活用しつつ、顧客へ届ける価値を最短距離で作り出せるように、会社全体のビジネスプロセスを再設計するのです。まず会社全体のビジネスプロセスを再設計しないと、GPTをうまく使うことができません。
そして、ビジネスプロセスを再設計する際にも、AIは目的ではなく、手段であることに気を付けてください。AIを導入することが目的ではないことは先述したとおりです。
また、ビジネスプロセスと同時に、GPTなどのAIを使いこなすためのデータ蓄積の仕組みも設計する必要があります。AIは正解を確率的に予測しますが、何が正解かは、文脈により異なります。自社では、どういう時に何を正解として、何を不正解とするのか、AIに学習させるためのデータを蓄積するべきです。
蓄積されたデータには、機密性・正確性などのリスクレベルの設定が必要です。「各リスクレベルのデータを学習したAIを誰が使えるようにするか」というアクセス権限を設定するためです。たとえば人事情報を学習したAIは、人事関係者のみが使えるようにするべきでしょう。社外の顧客向けにGPTを活用する場合は、言ってはいけないことを言わないように、厳重にリスク管理されたデータのみを学習させなければなりません。
��最終的な責任は人間が引き受ける
ホワイトカラー業務の多くは、テキストや数値データを加工していくプロセスです。GPTは数値も含めたテキストデータを「広げる」「縮める」「置き換える」「批評する」ことができます。図表で示した通り、業務で行う情報加工の多くは、GPTで代替することが可能です。GPTをドラフティングや壁打ちに活用することで、アウトプットの作成スピードや質が大きく上がります。
（出所：筆者作成）
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ただし、GPTは次の単語を確率的に予測して生成するモデルなので、100%正しいことを言うのは、構造上できません。ここが、ルールベースのシステムとは異なるところです。また、GPTの出力精度を上げるためには、適切な前提条件を与える必要がありますが、デジタル空間に乗っていないリアル空間の情報も含めて、必要な情報をすべて入れることは現実的ではありません。
最終的には人間がアウトプットを総合的にチェックして調整し、責任を持つ必要があります。たとえば、案件を承認するためのドラフトをGPTに書かせた場合、適切なリスク項目を適切に評価しているか、社内文書化されていない情報や、一見遠く見えるが関連がありそうな他案件との兼ね合いも含めて、承認者が最終チェックしなければなりません。
以上、GPTのビジネス活用について解説しました。業務の本質へと立ち返り、GPTなどのAIもうまく使って会社のビジネスプロセスを再設計することが、会社の競争力を左右する時代となっています。最適化されたビジネスプロセスと独自に蓄積されたデータを組み合わせて、唯一無二の会社の競争力を生み出し、生き残らなければなりません。
本記事がGPTのビジネス活用に関する参考となることを願っています。
（上田 剛 ： 株式会社IGPIビジネスアナリティクス&インテリジェンス ディレクター）
