最近のAI技術の進化により、企業や個人が効率的に仕事を進めるためのサポート役として、GPT（Generative Pre-trained Transformer）を活用するケースが増えています。この記事では、GPTsの作成方法、効果、そして導入のメリットについて解説し、AI技術がどのように業務や生活に貢献できるかを探ります。動画で作り方も紹介しています。最後までお読みいただければ嬉しいです。
GPTsを作る方法
「そもそも、生成系AIって何？」という方もいると思います。ここでは、GPTを例に説明します。
GPTは大規模なテキストデータを用いて事前学習された生成AIモデルであり、具体的な用途に合わせたファインチューニングを行うことで、業務に特化したGPTを作成することができます。もっと簡単に言うと、ネットほか大量の文字中心データを読み込み、整理・連携・連関し、単語の意味、文のつながりなど学習し、さらに、要約用、翻訳用、文章生成用と様々な目的で調整した学習データを持つものです。
以下は、GPTsを作成する基本的な手順です。（有料プランへの加入が必要）
（弊社のGPTの契約は法人のチームプランなので、個人のPlus契約とは若干画面が違います）
ステップ1: データの収集
まず、目的に応じた大量のテキストデータを収集します。例えば、カスタマーサポートに特化したGPTを作る場合、過去のサポートの記録やFAQデータなどを準備します。データは、GPTが特定のドメイン知識を学習するための重要な材料です。
もっと簡単にいえば、会社の就業規則、各種の申請に関する文書、商品説明ほか、データの更新さえきちんと行えば、外部からの注文の納期回答なんかもできますが、まずは、【特定用途のテキストデータ】（ExcelやcsvよりもPDF化する）を準備します。それをGPTに与えます＝添付・アップロード。
ステップ2: モデルのファインチューニング
既存のGPTモデルに、自社で集めたデータを使ってファインチューニングを行います。これにより、汎用的なGPTが特定の業務やタスクに最適化され、独自の業務プロセスや専門用語を理解できるようになります。ファインチューニングは専門的な知識が必要ですが、最近ではコーディングの知識が少なくても使えるツールが増えてきており、簡単にカスタマイズ可能です。
ファインチューニングは、上記の部分に、【GPTsに、質問したら、どういう仕事をしてほしいかを文章で伝える＝事前書き】しておくことです。
ステップ3: テストと調整
ファインチューニングが完了したら、テストを行い、実際の業務でのパフォーマンスを確認します。改善点があれば、追加のデータを使って再調整を行います。このプロセスを繰り返すことで、より精度の高いGPTを作ることができます。
GPTsの効果
GPTsは、多くのビジネスプロセスでその効果を発揮します。以下にその代表的な効果を示します。
硬い説明は以下で。
その前に,
チューニングしていないGoogleのGeminiで、数値データからの販売分析を行う動画をどうぞ。今回はプロンプトを凝らずに、そのままざっくりした指示でしたが、これくらいは行けます。
弊社（01switchとVision-AI合同会社）では、現在、２６のGPTsが【居ます】 有りますでは無く。
つまり、人間以上の働きをしている、ということです。
やや脱線しますが、会社の仕事（製造も事務も営業も）は、入力→処理→出力です。この内、特に、
事務系の入力の多くは【情報・データ】です。
顧客からの問い合わせ【情報】、受注【データ】、売上【データ】、会議で答えが出る【割合情報】などなど。
そして、このGPTは、めちゃくちゃ優れた【情報の処理】が出来ます。
人間がやれば、考えたり、悩んだりでようやっと出る【情報】を、ほぼ一瞬で出せます。「AIって何に使ったらいいか分からない」なら、全業務で、AI/GPTに任せるスタンスに立ち、そして使うと、GPT(GeminiやClaudeでも）がどれほど凄いか実感、肌感で分かると思います。
効率の向上
なので、GPTsは繰り返しのタスクやルーチンワークを自動化し、業務効率を大幅に向上させます。例えば、顧客対応、社内ヘルプデスク、レポート作成などに活用することで、作業時間の短縮が可能です。
質の向上
人間が対応する場合、感情や疲労によりパフォーマンスが変動することがありますが、GPTsは一貫した応答を提供します。また、膨大なデータを基に最適な回答を迅速に提供するため、サービスの質も向上します。
情報の整理と提供
膨大なデータの中から必要な情報をすぐに取り出し、分かりやすく整理された形で提供する能力も、GPTsの大きな効果の一つです。これにより、企業内部の知識共有がスムーズになり、全体的な情報管理の向上につながります。
GPTsのメリット
このメリットも硬い説明は以下で。メリット、使えば使うほどあります。例えば事例的に。
システムベンダーが、卸し業の顧客に自社製品を売り込む時に、自社製品が合うか、相手企業のシステム担当に聞くことは良くあります。
ですが、システム担当が、業務上の課題を良く把握してるかは別問題です。だから。
訪問前に、企業情報、業界の一般情報、業界でデジタル化してなくてどんな課題があるか、EIGYO支援GPTsに聞いておく。さらに進めるなら、自社システムの説明や効果など情報も、マーケティング部からもらってアップしておく。
相当に営業商談効率は上がります。
カスタマイズ性
GPTsは特定の業界や業務に合わせてカスタマイズできるため、どのような分野でも活用可能です。顧客サポート、営業支援、技術ドキュメントの作成など、企業のニーズに応じた幅広い業務に対応します。
コスト削減
従来、手作業で行っていた業務をGPTsが自動化することで、人件費の削減が可能になります。また、トレーニングや繰り返し作業の削減により、業務効率が上がり、全体的なコスト削減が見込まれます。
スケーラビリティ
GPTsは、利用規模に応じて容易にスケールアップできます。少人数のチームでも大規模なデータを管理し、対応できるようになり、企業の成長に伴ってその効果も拡大します。
データ駆動型の意思決定支援 GPTsは、データ分析に基づいた意思決定をサポートします。過去のデータを元に将来の予測を行ったり、複数のシナリオを提示することで、より正確で迅速な意思決定が可能になります。
これから、どう変わるか。
中堅以上のサイズの企業では、大手ベンダーが、業務支援システム組み込み型AIをいれるまでは、生産性が変わらないかも知れません。業務支援システムは、結局のところ、入力→処理→出力の、入力と出力の支援には強力ですが、【じゃあどうしたら良いんだ？？？】っていう、処理、のところは、苦手です。「自分で考えて」です。だから、業務管理システムにAIが組み込まれるか、企業全体でAI利用推進するまでは、ということかと思います。
逆に、中小企業では、コンプライアンス的に導入しやすいはずです。GPT/AIを入れないと、リスクすら感じる（私見です）くらい、進歩が凄いです。検索型AI1、検索型AI2、資料作成支援AI、高品質画像作成AI、ほか、GPTsやGeminiで数値分析と【提案】まで可能です。
GPTsは、現代のビジネス環境において、業務効率の向上、コスト削減、情報整理など多くのメリットを提供します。その作成プロセス自体は技術的ですが、活用することで得られる効果は非常に大きく、特に反復業務が多い企業や、迅速な情報整理が求められる場面での導入が推奨されます。GPTsを活用して、自社の業務を次のレベルへと引き上げませんか。
Vision-AI合同会社では、AutoGenAIという、AIと自動化の組み合わせで「AIで明日を自動化しよう」をソリューションビジョンとして提供しています。お気軽にご相談下さい。
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