ChatGPTをそのまま使うのと「自社用AI」を作るのは何が違うか

ChatGPTを触ってみたものの、「便利だけど業務が楽になった実感はない」という声をよく聞きます。原因はツールではなく、使い方の段階にあります。結論から言えば、ChatGPTは「試す道具」、自社用の仕組みは「回す道具」であり、両者は役割が違います。

汎用チャットには三つの壁がある

ChatGPTは何でも答えてくれますが、御社のことは何も知りません。商品の仕様、過去の見積もり、社内ルール——これらを毎回説明しないと、的外れな答えが返ってきます。二つ目の壁は「毎回の指示」です。同じ業務でも、使うたびに長い指示文を打ち直す必要があります。三つ目は属人化。上手な指示を書ける人だけが成果を出し、その人が抜ければノウハウも一緒に消えます。

「仕組み化」とは何をすることか

自社用のAIの仕組みといっても、特別なAIをゼロから開発するわけではありません。多くの場合、既存のAIに「自社の情報」と「決まった手順」をあらかじめ組み込み、業務の流れの中に置くことを指します。例えば議事録作成なら、録音データを入れれば社内の書式で議事録が出てくる。使う人が指示文を考える必要も、書式を毎回説明する必要もありません。

仕組み化すると何が変わるか

一番の変化は「誰がやっても同じ品質」になることです。指示の上手い下手に左右されず、新人でも同じ出力が得られます。また、業務フローの中に組み込まれているため「使うのを忘れる」ことがなくなります。画面を開いて指示を書くという一手間が消えるだけで、AIの利用は特別な作業ではなく日常になります。

順番は「まずChatGPTで試す」でいい

いきなり仕組み化に投資する必要はありません。まずChatGPTで、どの業務にAIが効くのかを手作業で試してみる。そのうち「毎回同じ指示を打っているな」と気づいた業務があれば、それが仕組み化の候補です。頻度が高く、手順が決まっている業務から順に固めていくのが、遠回りに見えて着実です。

なお、すべての業務に仕組み化が向くわけではありません。月に数回しか発生しない業務や、毎回条件が大きく変わる業務は、ChatGPTをそのまま使い続けるほうが安上がりな場合も多くあります。ここは業務の中身次第としか言えない部分です。

まずは日々の仕事の中で「毎回同じ指示を打っている作業」を一つ書き出してみてください。それが、自社用の仕組みづくりを考える最初の一歩になります。