パナソニックコネクトの｢社内ChatGPT｣全社導入。1カ月使い倒して見えてきた成果とは

｢システム上はGPT-3.5も選べるようになっていますが、ChatGPTでは連続性をもって質問できるのに対し、GPT-3.5は一問一答。実態としては上位互換で、ChatGPTの方が聞きたいことに答えてくれるし、精度も高い。

GPT-3.5を選ぶシーンはあまりないと思います。これがGPT-4になるとまた変わってくるが、こちらは今Azure上だと、プレビューのウェイティングリスト状態です｣（向野氏）

すでに先行報道でも指摘されているが、ChatGPTを使える仕組みを自社開発したのには、機密情報を扱う法人ならではの理由がある。

Azure上のサービスを選択したのは、｢入力した情報を、学習データに活用しない（2次利用）ことが明言｣されており、｢一定期間で情報が消去｣されること、また｢プロンプトに対してフィルタリング機能がある｣など、法人が使う際のセキュリティ面が確保できるからだ。

｢4カ月で開発｣したConnectGPT

ChatGPTが話題になるさなかでのスピード導入は、その開発スピードも気になるところだ。

向野氏によると、10月にプロジェクトが始動して、開発は4カ月間。

その間に、

• 企業向け用途を考えた｢プリセットのプロンプトの用意｣
• 英語で聞く方が質の高い解答が得られるケースがあるため｢英翻訳する自動翻訳機能｣
• 社内のフィードバックに活用する目的で｢AIの回答を5段階で評価する機能｣

などを盛り込んだ。

2月17日の国内社員への提供開始から1カ月時点の成果は、質問数が累計5万5000件以上、1日平均では2600件以上にのぼる。

興味深いのは、回答に対する社員の定性評価で、GPT-3.5を使っていた当初は5段階で2.8にとどまっていたのが、特にChatGPTの採用以降は平均3.75と目に見えて向上したという。

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仕事で使うChatGPTは、どの部分の｢生産性｣が向上するか

ChatGPTを業務に使い始めて、社員はどんな活用方法をみつけているのか。

向野氏は、業務を一般化すると以下のような4段階があり、｢アイデア創出｣に相当するプロセスの生産性向上にインパクトがあるという。下の図のようなイメージだ。

資料作成を想定したプロセスでは、

1. 情報を集める
2. 情報を整理する
3. ドラフトを作成する
4. 仕上げる（判断する）

という4段階の作業がある。このうち｢1～3までをAIアシスタントがサポートすることで、4（仕上げ）に集中できる｣と向野氏。

ポイントは、アイデア創出の｢人の作業｣を減らし、質を高めることに人間が集中することで、生産性が向上する、とする。

一方で、｢よく（外部の企業などから）どの業種、職種に有効ですかと聞かれるんですが、（まだ）正直わからない部分もある｣ともいう。

本当の意味での｢役立つ使い方｣は社員自身が創りだしていくからだ。

｢だからこそ、広く全社で使ってもらえるようにしたんです。その結果、法務や経理といった部署でも、積極的に活用｣できることが実例からわかってきた。

企業法務でChatGPTを使うというのは意外かもしれないが、こんな事例があるという。

｢例えば法務では、改正された法律について社員の認知を広めるために、クイズを作ったりします。

今までだったら法律文を全部読んで、そこから問題を作らなければならなかったのが、AIアシスタントが問題の下書きを作ってくれる。（ChatGPTは）こんなことにも使えるというのは、全社導入したからこその気づきです｣（向野氏）

会社員は色々な細々した業務を抱えている。こういう社内向け業務も、人が作っていたら小一時間はかかってしまう。それを｢ChatGPTにサポートしてもらう｣わけだ。

導入1カ月時点の累計5万5000件の質問からは、大きく分けて｢聞く｣と｢頼む｣の2つの使い方が見えてきた。

アドバイスや専門知識、アイデア、ITサポートなどを｢聞く｣ほか、何かの判断や文章、資料の作成、プログラムのコード作成を｢頼む｣といった用途に使用されている。

具体的な使用例としてあげられたのは、以下のようなものだ。

もう少し踏み込んで、具体的にどれくらいの生産性向上があったのかも聞いた。

｢自由回答アンケートの感情分析｣では1581件のデータを扱った。人力作業では1件20秒として約9時間かかる業務が、ConnectGPTを使うことで約6分で完了したという。

｢自由回答のコメントをConnectGPTに読ませて、ポジティブ、ニュートラル、ネガティブで判断させます。精度が気になると思いますが、ネガティブに関しては人が見るのと比較してもすごく正確です。

ポジティブとニュートラルは、人が見る場合でも結構曖昧ですよね。完璧ではないかもしれないですが、70点くらいの分析はできているように見えます｣

組織導入で見逃せない｢ChatGPTの費用対効果｣の考え方

最後に、大企業の先進テクノロジー導入で見逃せないのは｢コスト｣の話がある。

業務効率化の｢費用対効果｣は、パナソニックコネクトではどう考えたのか。

河野氏によると、3月末までは、｢まずは、どんなものか使ってみようというスタンスでやってきた｣とする。ちょうど導入が2月半ばだったため、1カ月半程度で決算の期末になる。この間に、標準的な使われ方を見れば、年間のコスト算出もできるという考え方だ。

実際、1カ月程度の費用をみた結果、2023年度の運用・開発継続は決定している。

ちなみに、ConnectGPT開発にあたっては、あくまで一般顧客としてAzureのOpenAIサービスを使っているため、利用コストに関してマイクロソフトとの特別なパートナーシップはないそうだ。

今後、Microsoft Azureのサービス提供開始にあわせて、より高性能なGPT-4の導入も視野に入っている。ただ、GPT-4ベースになると、最新の自然言語処理モデルは扱える文字数（トークン数）が多い一方で、使い方によっては利用コストも高くなる。

例えば向野氏の試算によると、あくまで一般論だがGPT-4のAPIを使った場合、選ぶモデルや質問と回答のトークン数の組み合わせによっては、質問1つで最大270円のコストになるようなケースは理論上ありえる、と苦笑いしながら言う。

向野氏は｢社内でどのくらい使われるのかも見えてきたので、これからはコストを計算しつつ『投資』をしていくフェーズに入っていく。ROI（投資利益率）も考えていかなければいけない｣という。

利便性は早々に多くの社員が認めている。ただ、業務として使う以上、ConnectGPTによってどれくらい業務効率が上がったのかは、何らかの指標化も求められるだろう。

向野氏は、ROIはAIアシスタントの使用によって｢削減された時間｣と｢質問した回数｣からおおまかに導き出せる、という。しかし一方で｢時間だけでなく質も向上しているはず。その指標を示すのは簡単ではない｣とも。

河野氏は｢どちらかというと、『働き方のインフラを整える』という考え方｣だと説明する。

｢例えば、ネットワークを強化してもその効果はわかりにくいが、通信が遅いと社員のイライラはミルフィーユ状に折り重なっていく。そのひとつ、ふたつを剥がすくらいの感覚でやらないといけない

『ひとつはがすのにいくら』ではなく、そこはパッケージとしてとらえています｣。

従業員の生産性を上げるための、ひとつのツールとしてパッケージで考えれば予算も通しやすい、という考え方だ。

さらにGPTを活用していく展望

本格導入の先に見据えるのは、前出の注意事項の（4）にも挙げられていた、社内情報をどう組み込んでいくかだ。現在、マイクロソフトと協力してアーキテクチャを検討するとともに、｢ConnectGPT｣を使用中の社員から、｢モデル構築につながるアイデアも集めている｣という。

｢社内情報で最初に取り組みたいと考えているのは、（自社の）ニュースリリースを読ませること。もともと公開されている情報なので使いやすいこともありますが、自社の製品やサービスについての要約など、簡単に情報を閲覧できるようにしたい｣と向野氏。

さらにカスタマーサポートのデータを活用し、サポートの担当者が過去の事例から｢お客様への回答のドラフトを作れるようにしたい｣という。

ここまで積極的に新しい技術に向き合えるのは、樋口泰行社長が後押しした社風の側面もあるが、日本の大企業らしからぬ、力みすぎない｢向き合い方｣も関係しているのではないだろうか。

取材のなかで、河野氏は｢AIはそもそも不完全なものだ｣とも発言していた。

不完全であることを前提に付き合う、という判断を会社として進めたことが大きかった。

｢チャレンジしてダメだったら、すぐにやめたらいいだけです。（必ず成功するかどうか）あれこれ考えるよりも、実践して、課題を出したほうが早い｣（河野さん）