社内ナレッジとは、企業や組織の中で、社員が持つ知識や経験、業務に関する情報などの総称です。社内で蓄積された情報は、業務の効率化や品質向上、新たなビジネスの創出につながります。そのため、企業や組織では、社内ナレッジを共有するための仕組みやプラットフォームを整備する取り組みが進んでいます。
社内ナレッジの形式は様々で、例えば以下のようなものがあります。
1．ドキュメントやマニュアル：業務の手順や方法、製品やサービスに関する情報を記載したドキュメントやマニュアル。
2．データベースや情報システム：業務に必要なデータや情報を管理するためのデータベースや情報システム。
3．インターナルSNSやコラボレーションツール：社員同士がコミュニケーションを取り合い、情報を共有するためのツール。
4．研修やトレーニング：新入社員の教育やスキルアップのための研修やトレーニング。
5．その他のツールや仕組み：例えば、勉強会やノウハウ共有会、OJT（On-the-Job Training）など。
なぜ社内ナレッジをAIチャットボットで回答させる需要が増えたのでしょうか？社内ナレッジをAIチャットボットで回答させる需要が増えた理由には、以下のようなものが挙げられます。
1．効率化：
社員が業務に必要な情報を素早く手に入れることができるため、業務の効率化につながります。AIチャットボットは24時間いつでも利用でき、急な問題や質問にもすぐに回答できるため、作業のストップを最小限に抑えることができます。
2．統一性：
AIチャットボットが回答することで、回答内容が統一されます。社員が同じ質問に対して異なる回答をすることを防ぎ、業務の品質向上につながります。
3．スキル不要：
社員が質問に回答するために必要なスキルや知識を持っていない場合でも、AIチャットボットが代わりに回答することができるため、スキル不足による業務のストップを防ぐことができます。
4．ナレッジ共有：
社内ナレッジがAIチャットボットとして整理・蓄積され、社員が必要な情報を簡単に検索できるようになるため、ナレッジ共有が促進されます。また、社員が新たな知見をAIチャットボットに追加することで、ナレッジがより充実していくことも期待できます。
以上のように、AIチャットボットによる社内ナレッジの活用は、業務の効率化や品質向上につながるとともに、スキル不足や人手不足に対する対策としても有効です。
ChatGPTを使用して社内ナレッジを学習し、社内で活用することには以下のようなメリットとデメリットがあります。
1．自己学習が可能
ChatGPTは、自己学習が可能なため、ナレッジが更新されるたびにモデルを再学習させることで、常に最新の情報を反映させることができます。
2．リアルタイム対応が可能
社内ナレッジをChatGPTに学習させることで、チャットボットとして運用することができます。社員が質問を投げかけると、ChatGPTがリアルタイムで回答を返すことができます。
3．コスト削減効果
ChatGPTによる自動応答システムを導入することで、従来の人力による問い合わせ対応に比べて、コストを削減することができます。
4．業務効率化
社員が自分で問題解決できるようになるため、業務効率が向上します。また、ChatGPTによる自動応答システムを活用することで、社員が生産性の高い業務に注力できるようになります。
1．学習データの品質に依存
ChatGPTは、学習に使用するデータの品質に大きく依存します。不適切なデータを使用すると、モデルの性能が低下する可能性があります。
2．誤った回答が返される可能性がある
ChatGPTは、学習に使用したデータをもとに回答を生成するため、時に誤った回答を返す可能性があります。そのため、適切な修正や追加学習が必要となります。
3．保守・管理が必要
ChatGPTは、学習データの品質が変化したり、新しい情報が追加されたりする場合に、定期的な保守・管理が必要となります。
4．モデルの精度に限界がある
ChatGPTは、自己学習により性能を改善することができますが、精度には限界があります。特に、複雑な質問や専門的な分野に関する質問に対しては、限界がある場合があります。
社内ナレッジをChatGPTで管理し、チャットボット化するためには、以下の手順が必要です。
1．ナレッジベースの構築
まず、社内ナレッジを整理し、ナレッジベースを構築します。ナレッジベースには、FAQやドキュメント、トレーニング資料などの情報を含めることができます。ナレッジベースを構築する際には、分かりやすいカテゴリーやタグ付けを行い、検索しやすい状態にしておくことが重要です。
2．ChatGPTの訓練
次に、ナレッジベースに基づいてChatGPTを訓練します。訓練には、ナレッジベースに含まれる情報を使用し、モデルを学習させます。ChatGPTは、会話文を自然言語で理解し、回答を生成することができるため、ナレッジベースに含まれる情報を自然言語で記述することが重要です。
3．チャットボットの実装
ChatGPTを使用して、チャットボットを実装します。チャットボットは、ユーザーからの問い合わせに対して、ChatGPTが生成した回答を返すように設計します。チャットボットは、社内チャットツールなどのツールと連携することで、簡単にアクセスできるようになります。
4．チャットボットの改善
実際にチャットボットを使用していく中で、ユーザーからのフィードバックを収集し、チャットボットを改善していきます。ユーザーが求める回答や、より分かりやすい回答を生成できるように、ナレッジベースやChatGPTの訓練データを更新することも必要です。
以上の手順を踏むことで、社内ナレッジをChatGPTで管理し、チャットボット化することができます。ただし、ChatGPTの訓練やチャットボットの実装には、専門的な知識が必要な場合があるため、専門家の支援を受けることも検討してください。
ChatGPTにナレッジベースを学習させ、モデル化する方法には、以下のような方法があります。
1．教師あり
学習教師あり学習では、ナレッジベースに含まれる質問と回答のペアをChatGPTに与えて、モデルを訓練する方法です。この方法では、ナレッジベースに含まれる全ての質問と回答を用意する必要がありますが、高い精度で回答が生成できるようになります。
2．教師なし
学習教師なし学習では、ナレッジベースに含まれるテキストをChatGPTに与えて、モデルを訓練する方法です。この方法では、質問と回答のペアを用意する必要がなく、ナレッジベースに含まれる情報から自然言語を理解する能力をChatGPTが獲得します。ただし、回答の精度は教師あり学習に比べて低くなる場合があります。
3．転移学習
転移学習では、事前に学習済みのChatGPTモデルを用意し、そのモデルをナレッジベースに適応させる方法です。事前に学習済みのChatGPTモデルは、巨大なテキストコーパスで訓練されており、一般的な自然言語理解能力を持っています。ナレッジベースを転移学習することで、短い時間で高い精度の回答を生成することができます。
以上のように、ChatGPTにナレッジベースを学習させ、モデル化する方法は複数あります。ナレッジベースの規模や精度、必要な回答の精度などに応じて、最適な方法を選択する必要があります。
ナレッジベースに含まれるテキストをChatGPTに与える方法は、以下のような手順で行うことができます。
1．テキストの整形
まず、ナレッジベースに含まれるテキストをChatGPTに適した形式に整形する必要があります。一般的に、テキストを単語または文字の系列に変換し、各単語または文字に対してIDを割り当てる必要があります。
2．データセットの作成
次に、整形されたテキストをデータセットに変換する必要があります。データセットには、ChatGPTが学習するために必要な情報が含まれています。データセットは、トレーニング用、検証用、テスト用に分割することができます。
3．学習の実行
データセットを用いて、ChatGPTの学習を実行します。この際、学習アルゴリズムを指定し、ハイパーパラメーターを調整することが重要です。また、学習の進捗状況をモニタリングし、必要に応じて学習を調整することも重要です。
4．モデルの保存
学習が完了したら、モデルを保存して、後で再利用できるようにします。モデルは、次回の学習や推論に再度使用することができます。
以上のように、ナレッジベースに含まれるテキストをChatGPTに与えるためには、テキストの整形、データセットの作成、学習の実行、モデルの保存などのステップが必要です。しかし、これらのステップは、一度設定すれば再利用できるため、一度設定するだけで、ChatGPTを使った様々な応用に役立ちます。
ChatGPTにデータセットを作成するためには、以下の手順を実行する必要があります。
1．テキストの収集
まず、ChatGPTに学習させるテキストデータを収集します。これには、既存の文章、ウェブサイト、書籍、記事、チャットログ、メールなど、さまざまなソースからテキストを取得できます。
2．テキストの前処理
次に、収集したテキストデータを前処理する必要があります。前処理には、以下のような操作が含まれます。
・テキストのクリーニング：ノイズや不要な情報を取り除くために、テキストを正規化、トークン化、クリーニングする必要があります。
・テキストのトークン化：テキストを単語または文字の系列に変換します。多くの場合、単語レベルのトークン化が使用されます。
・テキストのID化：各トークンに対して一意のIDを割り当てることで、テキストを数値化します。
3．データセットの分割
次に、前処理されたテキストデータをトレーニング、検証、テストの3つのデータセットに分割する必要があります。通常、トレーニングセットには60〜80％のテキストを割り当て、残りのテキストを検証セットとテストセットに割り当てます。
4．データセットの保存
最後に、データセットを保存する必要があります。保存するファイルフォーマットには、CSV、JSON、TFRecord、Parquetなどがあります。保存するフォーマットは、使用するフレームワークやツールによって異なる場合があります。
これらの手順を実行することで、ChatGPTにデータセットを作成することができます。ただし、データセットの作成は、前処理が非常に重要であることから、手間暇がかかります。そのため、多くの場合、既存のデータセットを使用することが推奨されます。
ChatGPTを利用したAIチャットボットで活用する社内ナレッジのメリットとデメリットを解説し、運用方法についても紹介しました。企業の業務効率化や品質向上に役立てることができるので、導入を検討してみてはいかがでしょうか。
チャットボット運用に一切手間をかけず成果を出したい企業専用
澁谷さくら（AIさくらさん）
登録・チューニング作業をお客様が一切することなく利用できる超高性能AI。
運用やメンテナンス作業は完全自動化。問い合わせ回数や時間を問わない無制限サポート、クライアントの業務に合わせた独自カスタマイズで、DX推進を目指す多くの企業が採用。
