近年、ChatGPTが企業において注目を集める一方で、セキュリティや情報漏洩のリスクへの懸念も強まっています。そこで、今回は『社内データ×ChatGPT』を実現するためのAzure OpenAI Serviceの「on your data」機能に焦点を当て、その利点と留意点を解説します。本稿では、企業が独自のデータを活用して高精度な回答を提供できるようになる一方で、正確な回答を一発で得たいというハードルにも触れます。最新の技術とその限界を把握し、効果的な活用法を見つけることが求められます。
1. はじめに：自社データとChatGPTを組み合わせる要望
企業では、ChatGPTの利用が広まっていますが、同時にセキュリティ上の懸念や情報漏洩のリスクも心配されています。そのため、多くの企業が「閉域で利用できる自社専用のChatGPT」を求めています。
また、企業は自社独自のデータを活用したChatbotを作成することも望んでいます。このようなChatbotは、企業が保有するデータに基づいて回答するため、通常よりも高い正確性が期待できます。
これらの要望は以前から注目されていますが、実際にはAPIや複数のサービスを組み合わせる必要があり、開発エンジニアの経験が必要でした。しかし、Azure OpenAI Serviceの「on your data機能」の登場により、自社データの組み込みが格段に容易になりました。
Azure OpenAI Serviceは、他のAzureサービスとシームレスに連携し、企業のビジネスを強化してくれます。自社データを組み込んだChatGPTを作る手段は複数ありますが、Azure OpenAIの「on your data機能」はノーコードで手軽に始めることができるため、多くの人に期待されています。
以下では、Azure OpenAI Serviceの「on your data機能」について詳しく説明します。
2. Azure OpenAI Service「on your data機能」の登場
Azure OpenAI Serviceには、新たに「on your data機能」が追加されました。この機能を利用することで、企業は簡単に自社データをChatGPTに組み込むことができます。
2.1 自社データの組み込みが容易に
従来は、開発者がAPIを使用してプログラムを実装する必要がありましたが、「on your data機能」を使用することで、GUI上で簡単な操作だけで自社データをChatGPTに組み込むことができます。開発の専門知識がなくても、手軽に処理することができます。
2.2 より利用しやすく、高精度な回答が期待できる
自社データをChatGPTに組み込むことで、企業はより利用しやすくなります。自社のデータを基準にしているため、より正確な回答が得られる可能性が高まります。
2.3 アプリ開発の簡素化
従来はAPIや複数のサービスを組み合わせたアプリ開発が必要でしたが、「on your data機能」の登場により、その手間を大幅に省くことができます。これにより、情シスが忙しい通常業務の中でも、比較的短い時間で構築することができます。
2.4 精度向上への取り組み
ただし、より高い精度を得るには、データセットの整備やPrompt engineeringが必要です。これらは依然として難易度が高い作業ですが、「on your data機能」の登場により、ChatGPTのビジネス活用において大きな進歩がなされました。
2.5 Azureサービスとの連携
Azure OpenAI Serviceの「on your data機能」は、自社のデータをChatGPTに組み込むだけでなく、他のAzureのサービスともシームレスに連携することができます。これにより、より効率的な業務プロセスの構築が可能となります。
3. 企業利用におけるAzure OpenAI Serviceのユースケース
Azure OpenAI Serviceは、企業のさまざまな業務に活用することができます。以下では、そのユースケースをいくつかご紹介します。
Case1: 社内ヘルプデスク
社内のヘルプデスク業務では、従業員からの問い合わせに対して迅速かつ正確な回答を求められます。Azure OpenAI Serviceを活用することで、従業員からの問い合わせをAIが受け付け、自動的に回答を生成することができます。これにより、ヘルプデスク担当者の負担を軽減し、効率的な問題解決が可能となります。
Case2: 開発予定プログラム事前調査の時間短縮
新しいプログラムを開発する際には、既存の技術やツールの調査が必要です。Azure OpenAI Serviceを活用することで、関連する情報を収集し、プログラムの開発に必要な情報を短時間で把握することができます。これにより、開発期間の短縮や効率的な技術選定が可能となります。
Case3: ソースコードのドキュメント自動作成
ソフトウェア開発においては、ドキュメントの作成が必要不可欠ですが、手作業での作成は時間と手間がかかります。Azure OpenAI Serviceを活用することで、ソースコードから自動的にドキュメントを生成することができます。開発者はより効率的にドキュメント作成に集中することができます。
これらのユースケースを通じて、Azure OpenAI Serviceの活用により、企業の業務効率化や生産性向上が期待できます。お客様のニーズに合わせて、さまざまなユースケースが構築可能です。ぜひ、Azure OpenAI Serviceを活用して、企業の業務に革新をもたらしてみてください。
4. Azure OpenAI ServiceとChatGPTの違い
Azure OpenAI ServiceとChatGPTは、いくつかの点で異なる特徴を持っています。以下では、それぞれの違いについて詳しく説明します。
提供形態
- Azure OpenAI ServiceはAPI利用のみの提供であり、利用者は自身でユーザインタフェースを用意する必要があります。
- 一方、ChatGPTはWebサービスとAPI利用の2つの形態で提供されており、Webブラウザから直接利用することができます。
利用可能なモデル
- 現時点（2023年11月）では、ChatGPTはGPT-3.5 Turbo、GPT-4、GPT-4 Turboのモデルを利用できます。
- 一方、Azure OpenAI ServiceはGPT-3.5 Turbo、GPT-4のモデルを利用できます。
- Microsoft Azureでは新しいモデルが提供されるたびに順次追加されていく予定です。
セキュリティ
- ChatGPTのWebサービス版では、入力したデータがAIの学習データとして利用される可能性があります。つまり、このサービスを利用する際には、機密情報や個人情報を入力する際には注意が必要です。
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ただし、オプトアウト設定をすることで学習データとしての利用を回避することもできます。
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一方、Azure OpenAI Serviceでは、既定の仕組みとして入力データがAIの学習データとして利用されません。
- また、Microsoft Azureのセキュリティ機能を使用することができるため、企業での利用に適しています。
以上がAzure OpenAI ServiceとChatGPTの主な違いです。それぞれの特徴や利用方法に応じて、適切なサービスを選択することが重要です。
5. 留意点：一発で正確な回答を出すツールとしての限界
GPT-3.5を使用したQAボットは、「一発で正確な回答を出すツール」としては実用に向いていないことがわかりました。たとえ自社データを組み込んで使用しても、回答が不正確だったり、創作された回答が返されることが多々あります。
ユーザーサポートの工数をゼロにするという期待は、このシステムでは実現できないことが分かりました。今後、GPT-4をはじめとする他の技術を導入し、精度の向上に取り組む予定です。
5.1 正確な回答の限界
一方、このシステムをユーザー問い合わせのインターフェイスとして活用することで、「何も調べずに質問してくる問題」を解消できる可能性があります。ユーザーが質問しやすい環境を整えることで、ユーザーの疑問解消や業務の円滑化が期待できます。
しかし、回答の精度には限界があります。正しいドキュメントを引用しているにもかかわらず回答が得られないケースや、引用の順番が微妙な場合もあります。また、同じ質問に対して異なる回答が返ってくることや、不適切な回答や創作された回答が返されることも確認されました。
5.2 サポートの補完と人間の介入
そのため、人間のサポートとの組み合わせが効果的です。人間のサポート担当者が補足することで、高品質なサポートを提供できます。また、人間のサポート担当者はゼロから回答を作成する必要がないため、工数の削減が期待できます。
5.3 回答精度向上のための新たな技術導入
最終的には、このシステムがどれだけ役に立つか、役に立たないかを理解することが重要です。アプローチや投資対効果を考慮しながら、将来的には回答の精度向上のために新たな技術の導入も検討しましょう。これには、回答の検証を促すための仕掛けや視覚的な手段の導入も含まれます。注意喚起だけでなく、ユーザーの誤認を防ぐための対策が必要です。
まとめ
Azure OpenAI Serviceの「on your data機能」を活用した『社内データ×ChatGPT』の組み合わせにより、企業の業務効率化や生産性向上が期待できます。しかしながら、一発で正確な回答を出すツールとしての限界も認識する必要があります。回答の精度には限界があり、創作された回答や不適切な回答が返されることもあります。そのため、人間のサポートとの組み合わせや新たな技術の導入が重要となります。Azure OpenAI Serviceは、企業がより高い精度を目指すためのツールとして活用されることが期待されます。今後もさらなる進化が期待されるAzure OpenAI Serviceに注目していきましょう。
