ChatGPTの活用方法として、社内検索が注目を集めています。ChatGPTを使うことで、社員は人に尋ねるように、目当ての社内文書や情報を簡単に見つけられるようになります。
しかし、ChatGPTはそのままでは社内検索に使えないため、カスタマイズしなければなりません。
本記事では、ChatGPTを社内検索に使うメリットや課題、導入方法をまとめました。社内検索の効率化に成功した事例も紹介していますので、ぜひ最後までご覧ください。
目次
ChatGPTを社内検索に使うメリット
社内に散在している資料や情報を検索するツールはさまざまあります。その中でも、ChatGPTを使うメリットは以下の2つです。
- 目当ての情報や資料を簡単に見つけられる
- 対話形式で情報を深掘りできる
目当ての情報や資料を簡単に見つけられる
ChatGPTを社内検索に使うと、指示するだけで目当ての情報や資料をピンポイントで見つけられます。
ドキュメント検索の場合「検索するキーワードで検索を考える→検索する→出てきたファイルや資料をひとつずつ確認する」という作業が必要です。目当ての情報や資料を見つけられないと、改めて検索キーワードを考えるところから始めなければなりません。
ChatGPTなら、検索の際にキーワードを考えずに済みます。例えば、子どもの入学式や親族の葬儀の休みについて知りたい場合に「慶弔休暇」という言葉が思い出せなくても「子どもの入学式で休む」と入力するだけです。
また、資料を探す際は「〇〇の資料をピックアップして」「〇〇が書かれている資料を探して」と、人に依頼するときと同じように検索できます。
加えて、ChatGPTなら「複数の資料を読まないとわからない情報」をまとめて提示できる点も強みです。
ChatGPTを使うことで、社員の情報収集や資料検索の効率が上がり、コア業務に取り組む時間を増やせます。
対話形式で情報を深掘りできる
ChatGPTは、人と会話しているかのようにチャット上での対話を通して情報を集められます。
「在宅勤務に関する情報」を集めている例が下記の画像です。
AIが大量の資料の中から目当ての情報をピンポイントで提示するので、人に尋ねるように、疑問を解消できます。
もしChatGPTの回答ではわからなかった場合「〇〇や××がわかりにくいので、噛み砕いて説明して」というように、表現を変えて再出力させることも可能です。
ChatGPTを使った社内検索の課題
ChatGPTは、欲しい情報や資料を簡単に見つけられることが魅力です。しかし、社内検索に使うときには2つの課題もあります。
- 追加の学習が必要になる
- 応答精度を高める必要がある
追加の学習が必要になる
ChatGPTを社内検索として使うには、回答元となる情報や資料を学習させる作業「ファインチューニング」が必要です。
デフォルトの状態だと、ChatGPTはインターネット上に公開されている情報しか扱えません。有給休暇の申請方法を聞いても、回答として提示されるのは一般的な申請手順です。
自社の有給の申請方法を回答させるには、回答となる情報を学習させなければなりません。また、自社で独自に使っている用語や名称の学習も必須です。。
ChatGPTに追加で学習させる方法は、下記の記事で紹介します。
| 【合わせて読みたい】 ・ChatGPTに独自の情報を学習させる5つの方法と注意点 |
応答精度を高める必要がある
ChatGPTは、必ずしも正しい情報を提示できるわけではありません。間違った情報や古い情報を提示してしまうケースもあります。
そのため、社員が正しい情報を得られるよう、応答精度の向上が大切です。
応答精度を高めるには、まず正しいデータを用意して学習させることが求められます。また「AIモデルの微調整」や「情報の追加」も必要です。
ここまで読むと、ChatGPTを社内検索に使うのは難しいと感じる方もいるのではないでしょうか。事実、自社でChatGPTをカスタマイズして社内検索に使う場合、AIの知識や王ログラミングのスキルが必須です。
しかし、専用ツールを使うことで、AIに関する知識がなくてもChatGPTを社内検索に使えます。詳しくは次章で解説します。
ChatGPTを社内検索に使う方法
ChatGPTを社内検索に使う方法は主に2つあります。
- 社内文書検索ツールを開発する
- RAGツールを活用する
社内文書検索ツールを開発する
AIの知識やプログラミングのスキルがある場合は、カスタマイズすることでChatGPTを社内検索に使えます。
このカスタマイズは、大きく3ステップで進めます。
- データの準備
- AIの学習
- 精度の向上
まずは回答元の情報を用意した上で「ベクトル化」をおこないます。ベクトル化とは、人間が扱う言語をAIが理解しやすいように数値データに変換する作業です。「営業報告書」という文字を「0.5, 0.3, 0.8」のような数値の並びに変換することで、AIが言葉を理解できるようになります。
続いて、Pythonなどの言語を使って専用のプログラムを作成し、ベクトル化したデータをAIに学習させます。
最後に、AIの回答精度を高めるためのフィードバックや調整をおこなって開発作業が完了です。
これら一連の作業には、AIの知識やプログラミングのスキルが欠かせません。専門的な作業を任せられる人材がいない場合は、次に紹介する「RAGツール」を利用するのがおすすめです。RAGツールを利用すれば、専門的な作業をせずにChatGPTを社内検索に使えるようになります。
RAGツールを活用する
RAGとは、生成AIと検索機能を組み合わせた技術のことです。
通常、生成AIは学習した情報をもとにして回答を生成しています。一方で、RAGは生成AIが特定のデータベースから資料や情報を探して提示します。
加えて、RAGはデータベースから回答情報を探すだけでなく、その情報をもとにChatGPTがわかりやすい文章を生成する」仕組みです。
RAGツール「OfficeBot」なら、PDFやWord、Excelなどのファイルをアップロードすることでデータベースに登録でき、その情報をもとにして生成AIが回答文を作ります。適切な情報や資料を提示できるよう独自の設定を施しているため、回答精度を高める作業も不要です。
OfficeBotを使えば、企業はデータベースに社内資料を登録するだけで、ChatGPTを社内検索に使えます。ChatGPTへのデータの学習は不要です。
OfficeBotの詳細は下記からご覧いただけます。
社内検索にChatGPTを導入した事例
社内検索にChatGPTを使っている事例を紹介します。
医薬品の製造をおこなうある企業では「法令や省令に沿って医薬品が作られているかを監査する業務」において情報検索に時間がかかっていました。
人が法令や省令をすべて把握しようとすると、どんなに早くても5年以上はかかります。また、法令や省令は変わるため、常に最新の情報と照らし合わせる必要があります。
以前はFAQを作って検索の効率化を目指していましたが、法令や省令のすべてをFAQにまとめるには時間が足りず、情報検索の時間を短縮できませんでした。
そこで、法令や省令をデータベースに登録するだけで良いRAGツール「OfficeBot」を導入。社員は監査業務に必要な情報を簡単かつスムーズに得られるようになり、導入前に比べて監査業務にかかる時間を年間1,900時間削減できました。
OfficeBotの詳細は下記から無料ダウンロードできる資料にまとめていますので、ぜひご覧ください。
まとめ
ChatGPTを社内検索に使えば、社員は人に尋ねるように、対話の中で知りたい情報や資料を次々に得られます。検索キーワードを考えたり、検索結果から求めている情報を探したりする必要がありません。
また、RAGツールを使うことで、管理者側はAIへの学習や精度の向上といった作業が不要になります。社内検索の効率向上を目指す方は、RAGツールの導入を検討してみてください。
専門知識不要で導入・運用できるRAGツール「OfficeBot」の詳細は、下記からご覧いただけます。
