5minシェアするツイートするLINEで送るブックマークするこんにちは。クラウドエース編集部です。チャットボット「ChatGPT」。そのポテンシャルの高さから、国内企業でも業務に導入する動きが加速しており、幅広い分野での活用が期待されています。活用した社内ツール「あんしん君」を開発し、積極的な活用を始めています。プラグインを活用した展望について伺いました。使ってみたとき、大規模言語モデルがあらゆる人間の知的活動に適用可能なレベルに達していると実感しました。これまで精度が出ないと言われていた「要約」の領域でも、目を見張る精度が得られました。それを見て、この技術はあらゆる領域で人間の知的活動を支援できるものになると感じました。世界の流れも、今後この技術を使わないことの方がリスクが大きいと思います。あらゆる人たちにまずは使ってもらって正しく活用できるよう準備をした方が良いと考え、社内での活用推進に踏み切りました。社内利用ガイドラインを作成した理由は、まず機密情報の漏洩など、誤った使い方をしてトラブルになるのを防ぐためです。新しい技術を安心してみんなに使ってもらいたいという思いもありました。社内には、新しいものが出たときにすでに使い始めるアクティブなタイプの人もいれば、反対に明確に許可が出るまでは使用しない安全に動くタイプの人もいます。この技術は世界を変えるようなインパクトのある技術であり、基本的には皆に使ってもらいたいという思いがあります。そのため、できるだけ多くの人に安心して使ってもらえるよう、ガイドラインを作成しました。利用して適切な目次を作成してみて、そこに人間が何度もレビューをしてブラッシュアップさせていきました。大変だったことは、やっぱり機密情報の取り扱いについてどうするか?という点ですね。最終的には責任者の人たちの許可を取らないといけなかったので、その点では苦労しました。適切な利用方法についてまとめたものです。具体的には、機密情報やソースコードを取り扱う上の留意点、回答の活用方法などです。業務での活用例もいくつか挙げました。提供する情報に対して盲目的に信頼することは避け、情報源を確認し、必要に応じて追加の調査を行うことが重要です。社内での使用時には、回答の正確性を確保するために信頼性を検証する必要があることも呼びかけています。似ていますが、ユーザーの利用を促進する機能を追加したり、公式では使いづらいと思われる点を改善した社内用のツールです。レポートで可視化しています。利用する際は、打ち込んだ情報や生成された回答が再学習に使われるという規約があり、ビジネス上のリスクが存在します。そこで、みんなが安心して利用できるように、そういったポリシーからオプトアウトできるツールが欲しいと考えて「あんしん君」を作りました。どのようなシーンで使われていますか?あらゆる業務に利用可能ですね。それこそ、誰かが書いた文章が日本語として怪しいなと思ったときに「ちょっとこの文章整理して」と指示するだけで校正できたりとか。文章の整理・校正だけでなく、サンプルコードを書いてもらう、コードレビューをしてもらう、設計に関するレビュー、その他あらゆる知的活動に応用可能だと思っています。プラグインの活用ですね。プラグインでは、チャットを介して別のサービスを呼び出すことができます。この機能の何が重要かと言うと、チャットを介して社内ナレッジ(社内の共有情報)にアクセスできるようになることで、業務効率化が飛躍的に進む可能性があると考えています。社内業務において大変なのは、情報参照が最も使用頻度が高いユースケースであるにもかかわらず、様々なツールやサービスが点在していて、頻繁に行き来しなければならないことですよね。商談情報と連携できるプラグインを作ることで、チャット形式で特定の商談情報にアクセスすることが可能になります。プロジェクトのアサインされているメンバーやアサイン依頼の時期など、細かい情報まで相談できるようになります。このようにプラグインを活用することで、チャットの言語型コミュニケーションで情報へシームレスにアクセスし、自分の欲しい形で情報を効率的に参照できるようになると考えています。プラグインを使って社内のナレッジにアクセスできるようにすることが非常に重要だと感じています。使用することのデメリットはあるのでしょうか?通常の業務で考えられるデメリットはほぼないと思われますが、あえて挙げるとすれば、従業員間のコミュニケーションの面でしょうか。話せばいいや」となってしまう可能性があります。仕事の成果としては、多分それで困らないと思いますが、先輩との会話をチャットに置き換えてしまうことで、相談したり話すことで構築していた信頼関係みたいなものをつくる機会が失われる可能性もあるかもしれないですね。一方で、僕ら自身の学習に対して、どれくらいのマイナスインパクトがあるのかという点についてはちょっと気になるところではあるかな、と思います。期待することは?現在の大規模言語モデルの問題として、出典を示せないという点があります。検索システムと統合するという前提であれば、検索システムはこの情報にマッチするサイトを同時に示せるので、追加情報を得たいときに速度が変わってくるんじゃないかなと思います。精度や思考を妨がないレベルの回答の質が担保されないと使われるツールにならないと思います。*なので、まずはそこを期待したいですね。通して、大規模言語モデルがどのくらい役に立って、仕事をどのように変えていくのかを感じてほしいです。これはもうとてつもない可能性を秘めているので、多くの人が感じるべきだと思うんです。試してみるべきなんだろうなという気がしています。類似したサービスが山ほど出てくるでしょうし、どの業界でも適用できるテクノロジーなので、遅かれ早かれ使わなければならなくなると思います。重要なのは、大規模言語モデルが何をできるか、どのように自分たちの業務に活用できるかを早く学ぶことです。すれば、ツールの進化に対応できる自己学習の仕組みを作ることができると思うので、まずはそれを目的に使い始めるということが重要だと考えています。つのデメリット|具体的な移行の流れこんにちは、クラウドエース編集部です。従来主流だったオンプレミスに対し、現在はクラウドの活用が大きな潮流となってい...こんにちは、クラウドエース編集部です。従来主流だったオンプレミスに対し、現在はクラウドの活用が大き...おすすめのクラウド徹底比較|クラウドストレージとクラウドサービスの違いは?こんにちは、クラウドエース編集部です。ファイルを誰かに共有したいとき、メール添付で送信する方法に代わって、クラウド...こんにちは、クラウドエース編集部です。ファイルを誰かに共有したいとき、メール添付で送信する方法に代...ビッグデータ分析を行う準備から具体的な手法まで解説|考えておくべき課題とはこんにちは、クラウドエース編集部です。ビッグデータ分析の検討を始めた企業が次に行うことは、準備やプロジェクト計画を...こんにちは、クラウドエース編集部です。ビッグデータ分析の検討を始めた企業が次に行うことは、準備やプ...ビッグデータ解析の方法や活用メリット|考えておくべき注意点こんにちは、クラウドエース編集部です。活用の拡大に合わせて、蓄積されていく膨大な情報—ビッ...こんにちは、クラウドエース編集部です。それぞれのクラウドの特徴やメリットこんにちは、クラウドエース編集部です。「AWS」、Microsoft...こんにちは、クラウドエース編集部です。プレミアパートナー企業です。導入から開発・コンサルティングまでワンストップでお任せください。