生成AIの進化はビジネスの現場に多大な影響を与えています。
特にOpenAIの「GPTs」は、業務の効率化やサポート体制の強化において画期的な効果を発揮しています。

本記事では、GPTsの活用方法、成功事例、導入のコツ、そして今後の展望までを詳しく解説します。

目次

1. 生成AIとGPTsの概要
2. GPTsの実践的活用事例
3. 生成AI導入の課題と解決策
4. 成功事例から学ぶ生成AI活用のポイント
5. GPTsとセキュリティ—社内利用時のリスク管理
6. GPTsを活用したチーム間連携の最適化
7. GPTsと従業員スキルの向上—教育ツールとしての可能性
8. GPTsの未来—生成AIがもたらす業務改革の展望
9. まとめと次のステップ

1. 生成AIとGPTsの概要

生成AIとは、膨大なデータを基に新しいテキストや画像を生成する技術です。
「GPTs」（Generative Pre-trained Transformers）は、その技術を基盤としたカスタムAIツールの集合体で、特定の業務や課題に合わせて最適化できます。

GPTsを使えば、プロンプトの専門知識がなくても誰でも高度なAIツールを作成可能です。

2. GPTsの実践的活用事例

1. ブログ執筆アシスタント

課題:

大量のブログ記事を短期間で執筆・レビューすることが求められる中で、従来の方法では工数が膨大に。
特に構成案の作成や文章の校正に時間がかかり、リソースが圧迫されていました。

解決策:

GPTを活用した執筆アシスタントを導入。
記事の構成案、見出し提案、さらには文章のトーンや文法チェック機能を組み込むことで、執筆者がクリエイティブな部分に集中できる環境を整えました。
また、複数の執筆スタイルに対応できるようカスタマイズしたことで、記事のバリエーションを広げることにも成功しました。

成果:

記事作成に要する時間を平均で約30%削減。
また、記事の品質が安定したことで校正の手戻りも減少しました。
これにより、1ヶ月間で公開する記事数を従来の1.5倍に増やすことが可能になりました。
特に、社内アドベントカレンダーの取り組みでは、GPTのサポートを活用した結果、1ヶ月で50本の記事を作成・公開するという目標を達成しました。

2. 商談準備リサーチ

課題:

営業チームが商談前に顧客企業の情報を収集し、仮説を立てるには多くの時間を要していました。
特に、各種リソースから情報を手動で収集するプロセスが非効率的であり、リサーチに集中する時間が限られていました。

解決策:

商談準備専用にカスタマイズされたGPTを導入。
企業名を入力すると、最新のWeb情報を基に、企業概要、業界トレンド、過去の事例、課題仮説などを自動生成。
営業チームが情報収集を迅速に終えられるだけでなく、仮説の精度を高めるための補足情報も提供します。
さらに、提案資料作成のテンプレートもGPTにより生成されるため、準備作業全体が効率化されました。

成果:

営業チームのリサーチ時間が平均で50%以上削減され、商談前の準備時間を大幅に短縮できました。
また、仮説の質が向上したことにより、顧客への提案内容がより具体的で的確なものとなり、商談成功率も向上。
あるチームメンバーからは「商談準備が短縮され、クライアントとの対話に集中できるようになった」との声も寄せられています。

3. 広報レビューの効率化

課題:

社内ブログや資料の公開にあたり、広報チームが発信内容をガイドラインに基づき確認する作業に膨大な時間がかかっていました。
特に、表現やデータの正確性を手動でチェックする作業は、重要である一方で非常に非効率でした。

解決策:

発信ガイドラインを学習させたGPTを導入。
特定のキーワードや表現のチェック機能を持たせることで、自動で文章の適切性を判断するツールを構築しました。
さらに、誤りが指摘された箇所に対する修正案も同時に提案できる仕組みを取り入れたことで、修正作業の効率も大幅に向上しました。

成果:

広報チームのレビューにかかる時間を20%削減し、確認作業の品質も向上しました。
また、事前チェックの精度が向上したことで、校閲ミスが減少し、公開後の修正作業も大幅に削減されました。
特に広報担当者からは「チェックツールを導入したことで、戦略的な広報活動に時間を割けるようになった」との評価を得ています。

以上の事例は、GPTsが単なる補助ツールにとどまらず、業務の構造そのものを変革する可能性を秘めていることを示しています。
それぞれのケースで明確な課題を解決し、成果を上げたことが、導入効果の高さを物語っています。

3. 生成AI導入の課題と解決策

生成AIの導入は多くの企業で期待される一方で、以下のような課題が頻繁に挙げられます。
それぞれの課題に対し、具体的な解決策を詳しく解説します。

1. 活用法が分からない

生成AIは柔軟で汎用性が高い反面、その幅広い可能性がかえって活用のハードルを上げることがあります。
特に、技術的な知識がない社員にとっては、適切な使い方や有効性が分かりづらいという課題があります。

解決策: 社内説明会の開催

• 具体的内容:
  AIの基本的な仕組みや社内での成功事例、そして実際の操作デモを交えて説明会を開催します。
  特に、非技術職の社員向けには簡潔で実用的な内容にすることが重要です。
• 成果例:
  ある企業では、説明会後に参加者の利用率が30%向上。
  参加者が自ら生成AIを試し始めるきっかけとなりました。

2. 情報漏洩のリスク

生成AIへのデータ入力が不適切だと、機密情報が外部に漏洩するリスクがあります。
特に、Web版ChatGPTでは入力データがAIの学習に利用される可能性があるため、慎重な取り扱いが求められます。

解決策: API版の活用とセキュリティポリシーの整備

• API版の導入:
  API版では入力データが学習に使用されないため、データ漏洩リスクを大幅に低減できます。
• セキュリティポリシーの策定:
  「機密情報や個人情報を入力しない」「使用時の承認プロセスを導入する」など、具体的なガイドラインを設けることで社員の意識向上を図ります。
• 成果例:
  API版の導入後、ある企業では顧客データ入力に関するトラブルがゼロに。
  ポリシーの共有による安心感が社内全体に広がりました。

3. 社内展開の難しさ

生成AIは導入後に活用が進まないケースも多く見られます。
理由は、利用事例やメリットが十分に社内で共有されず、特定の部門に留まってしまうことです。

解決策: 成功事例の共有と段階的な展開

• 成功事例の共有:
  利用効果を示すデータやインタビューを社内SNSや全社ミーティングで共有します。
  成功体験を具体的に示すことで、他部門への導入が促進されます。
• 段階的な展開:
  初めは一部の部門で試験導入し、その成果を基に他部門への展開を計画的に進めるのが効果的です。
• 成果例:
  ある営業部門で生成AIを導入後、他部門からの問い合わせが倍増。
  導入範囲を拡大した結果、全社的な業務効率化を実現しました。

4. 成功事例から学ぶ生成AI活用のポイント

生成AIはさまざまな分野で成果を上げています。
以下に代表的な企業事例を挙げ、そこから学べるポイントを詳しく解説します。

企業名	活用例	成果
KMバイオロジクス	FAQ作成支援GPT	問い合わせ対応工数を30%削減。
ダイキン工業	社内情報のチャット検索	問い合わせ対応の正答率が85%に向上。

1. KMバイオロジクス—FAQ作成支援GPT

背景:
多様な問い合わせ対応が必要な中で、手動でFAQを作成する作業が煩雑化していました。
導入内容:
GPTを利用して過去の問い合わせデータを分析し、よくある質問を自動抽出・回答生成するツールを導入。
成果:
問い合わせ対応にかかる工数を30%削減。
社員の自己解決能力が向上したため、問い合わせ件数そのものが減少しました。

2. ダイキン工業—社内情報のチャット検索

背景:
社内に散在する情報を効率的に検索できず、問い合わせ対応の負担が増大していました。
導入内容:
GPTを活用し、社内文書やFAQから必要な情報を瞬時に検索・提示するチャットボットを構築。
成果:
正答率が85%に向上し、1日あたり100件以上の問い合わせに対応可能となりました。

5. GPTsとセキュリティ—社内利用時のリスク管理

生成AIの利用には以下のリスクが伴いますが、適切な対策を取ることで安全に活用できます。

1. セキュリティ対策

課題:
GPTsの利用では、入力されたデータが外部に漏れる可能性があります。
特にWeb版の利用では、データがAIの学習に使われることが懸念されます。
解決策:

• API版の利用: API版ではデータがAIに学習されないため、機密情報の取り扱いも安心です。
• アクセス制限: GPTsを利用できる社員や部門を限定し、用途に応じて権限を設定します。

成果:
API版導入後、顧客データ入力に伴うリスクがゼロとなり、社内外からの信頼性が向上しました。

2. プロンプトインジェクション対策

課題:
GPTsが不正な入力（プロンプトインジェクション）により誤回答や機密漏洩を起こす可能性があります。
解決策:

• 入力検証システムの導入: 入力内容を検証し、不適切なプロンプトを排除する仕組みを組み込む。
• 質問内容のフィルタリング: 特定のトピックについてのみ回答するよう制限を設定します。

成果:
こうした対策により、不正利用のリスクを大幅に軽減しました。

適切なセキュリティ対策を講じることで、生成AIを安全かつ効果的に活用することが可能になります。
リスクを正しく管理しながら、GPTsのメリットを最大化しましょう。

6. GPTsを活用したチーム間連携の最適化

GPTsは、社内チーム間の連携を強化し、業務の効率化やコミュニケーションの質を向上させる強力なツールです。
以下では、具体的な活用例とその効果について詳しく解説します。

1. プロジェクト管理: タスクの整理と進捗管理を自動化

プロジェクト管理では、タスクの進捗を把握し、適切に配分することが成功の鍵となります。
GPTsは、タスクの優先順位付けや進捗状況の報告を自動化することで、プロジェクトマネージャーの負担を軽減します。

具体的な活用例:

• プロジェクト開始時に必要なタスクをGPTsがリスト化し、チームメンバーに自動で割り当て。
• タスクの進捗状況を定期的に収集し、要約レポートを生成。

成果:
タスク管理に要する時間が30%削減され、プロジェクト進行の透明性が向上。
複数のプロジェクトを並行して管理する場合にも、作業がスムーズに進行するようになりました。

2. 情報共有: チーム間での情報共有を効率化

異なるチーム間での情報共有がスムーズに行われないと、重複作業やコミュニケーションの断絶が発生することがあります。
GPTsを活用すれば、部門間での情報共有を迅速かつ効率的に行うことが可能です。

具体的な活用例:

• 会議記録や議事録をGPTsが要約し、必要なメンバーに自動配信。
• チーム間の質問やフィードバックをGPTsが一元管理し、重複回答を防ぐ。

成果:
情報共有の漏れが減少し、業務の無駄が解消されました。
また、情報の透明性が向上し、チーム間の信頼が強化されました。

7. GPTsと従業員スキルの向上—教育ツールとしての可能性

GPTsは従業員教育にも効果を発揮します。
特に、新人教育やスキル向上のトレーニングにおいては、時間とコストを大幅に削減しながら、高い教育効果を実現できます。

1. スキルテストの自動作成

従業員のスキルレベルを測定するためのテスト作成は、通常、多くの時間と労力を要します。
しかし、GPTsを利用することで、必要なテストを自動的に作成し、スムーズに実施することが可能です。

具体的な活用例:

• GPTsが業務に必要なスキルセットをもとにカスタマイズしたテストを作成。
• テストの結果に基づき、弱点を補うための学習プランを自動提案。

成果:
テスト作成の工数を50%削減。
さらに、結果データの可視化により、教育の効果を定量的に測定できるようになりました。

2. ロールプレイングの相手役

顧客対応や交渉スキルのトレーニングでは、実践的なシミュレーションが重要です。
GPTsは、ロールプレイングの相手役として活用され、さまざまなシナリオを再現することで効果的な訓練環境を提供します。

具体的な活用例:

• クレーム対応の模擬練習でGPTsが顧客役を担当し、多様な反応を生成。
• 営業トークの改善点をGPTsがフィードバックとして提示。

成果:
新人教育の時間を20%削減し、従業員の自信と対応力が向上。
従業員満足度の向上にも寄与しました。

8. GPTsの未来—生成AIがもたらす業務改革の展望

生成AIの進化は、業務プロセス全体を再定義する可能性を秘めています。
以下では、GPTsが実現する未来の業務改革について展望します。

1. 全業務自動化: 繰り返し作業を完全自動化する可能性

GPTsは、データ入力やレポート作成など、繰り返し行われる作業を完全自動化する可能性を持っています。
これにより、人間はより創造的で付加価値の高い業務に集中できるようになります。

具体例:

• 人事部門での採用候補者リストの自動作成。
• 経理部門での請求書処理の自動化。

効果:
全業務のうち25%以上を自動化することにより、企業全体の生産性を大幅に向上させることが期待されています。

2. AIによる意思決定支援: 経営判断の精度向上

生成AIは、膨大なデータを迅速に分析し、意思決定を支援するツールとしても活用されます。
特に、戦略的な経営判断においてAIの示唆が重要な役割を果たすでしょう。

具体例:

• マーケティング施策の効果予測。
• 市場データを基にした事業拡大のシナリオ提案。

効果:
意思決定のスピードが従来の2倍に向上し、競争力を強化。

9. まとめと次のステップ

GPTsは、業務効率化だけでなく、社員の負担軽減や創造性を引き出すツールとして不可欠な存在となっています。
以下のステップでGPTs導入を進め、最大限の成果を目指しましょう。

1. 社内課題を洗い出す: GPTsが解決可能な課題を明確に特定します。
2. 適切なGPTsを設計・導入する: 目的に応じたカスタマイズを行い、実際に運用を開始。
3. 効果を測定し、改善を繰り返す: 導入後の効果を定量的に評価し、継続的な改善を実施します。

生成AIの力を活用して、業務改革を進めていきましょう。
GPTsがもたらす未来は、今すぐにでも手にすることができます。