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中小企業の生成AI活用～ChatGPTの活用事例について～

2024年07月
中小企業診断士 秋 松郎

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セミナー目次1. ChatGPTとは？
2. 主な生成ＡＩの種類と特徴
3. 生成ＡＩ（ChatGPT）の活用事例 ★★
4. 生成ＡＩを中小企業の課題解決に活用するには？
5. デジタル化の真の目的を明確に！ ★★★

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ACT-1

ChatGPTとは？
Generative Pre-trained Transformer

ChatGPTの概要の説明

3

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人口知能（ＡＩ）の分類
ChatGPTはここ

識別系ＡＩ

⼈間代⾏型

⼈間拡張型

予測系ＡＩ

実⾏系ＡＩ

会話系ＡＩ

⼤量情報からの⼤量ログからの⼈間業務全般の対話コミュニケーション

⾃動識別

傾向・異常値検出

作業代⾏

２４H対応

・⽣産計画の⽴案

・⾃動運転・チャットボット

・監視カメラの顔認証

・予知保全

・⼯場作業の代⾏

・ＡＩ⾳声・不良品の振り分け

・異常値の検出・データ⼊⼒作業の代⾏・⾃動翻訳機⼈間では⾒分けられない

ビッグデータからの事象発⾒

⾼度な需要予測・医療画像での診断

・消費者⾏動予測

・２４H体制のNGワードの検閲

⾃律型機器の作動制御

多⾔語・機械語での対話学習・教育の⽀援

・ドローンＡＩ制御

・多⾔語の翻訳・故障個所の発⾒・商品の需要予測

・配膳型ロボ・コードの⾃動⽣成・動画からの情報抽出

・災害発⽣確率など

・介護⽀援ロボ・Ｅラーニング・対話型業務マニュアル

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ChatGPTで出来ること
1. 質問への的確な回答
目標達成の方法、コンテンツの構成やタイトル、イベントの企画、アンケートの質問案、ネーミングの候補

2. 多種多様な文章の作成

質問への回答

挨拶文や紹介文、メール、キャッチコピー、レポート等

3. 文章の要約と分析

文書の作成

タスクの作成文書の要点を要約したり、キーワードの出現回数等を分析できます

4. 文書の添削・リライト
ビジネスで使える丁寧な表現に変換、専門用語をかみ砕いた説明にする、子供でもわかる言葉を使った文章にする等

コードの生成文書の要約

5. 文書の翻訳
主要な言語には、英語、スペイン語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、ポルト
ガル語、ロシア語、中国語（簡体字・繁体字）、韓国語、アラビア語など

文書の翻訳

文書の添削

音声／画像認識
画像の生成

6. プログラムコードの生成・デバッグ
プログラミングにおけるコードの生成やデバッグを行えます。

7. タスクリスト・スケジュール作成
目標やイベントを提示して依頼すると、何をすべきか・どのように進めるべきかを示してくれます

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ChatGPTがなぜ注目されてるのか？
• 専門的な知識・技能が不要で「対話型」でAIを使えるから• 高価だったＡＩが、安価（又は無料）で利用できるから
学術研究

専門分野

中小企業

大企業

個人消費者

高い専門知識と膨大なコストが必要（利用目的が明確）

専門知識不要低コスト化（汎用化）

他社が使ってるのでわが社も・・・

新しい道具の使い道に悩んでいる状態

ＡＩの利用目的が具体的 → 抽象的Copyright@ Actionplan Inc. 2024

生成ＡＩ利用のアンケート調査
生成ＡＩの主な用途は文書作成・翻訳・情報収集・アイディア出し
生成ＡＩをどの様な用途で使いましたか？

出典：会計事務所白書 2024「生成AIの導入・活用に関する実態調査／企業・事業主編（母数636社）

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業種別の生成ＡＩの活用機会
100.0%

80.0%

90.0%

70.0%

80.0%

60.0%

70.0%
60.0%

50.0%

50.0%

40.0%

40.0%

30.0%

30.0%

20.0%

20.0%

10.0%

10.0%
0.0%

0.0%

活用範囲

浸透度

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業種別の生成ＡＩの活用機会

自社の川上・川下商流の課題にコミットする力を鍛える（企画力、提案力など）• 法律や業界ルールの変更に対応（インボイス、物流2024年問題、労働⼈⼝2030年問題など）• 従業員の教育・訓練
顧客満⾜度の向上に貢献できる企画⼒、提案⼒の教育・訓練など

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メモ用紙としてご利用くださいCopyright@ Actionplan Inc. 2024

ACT-2

主な生成ＡＩの種類と特徴

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OPEN AI社（ChatGPT）は競合サービスへの対応を最優先
OPEN AIの動き

競合他社の動き

2015年

12⽉ OPEN AI 設⽴

2017年

８⽉

Googleが⾃然⾔語処理「Transformer」を発表

12⽉

GoogleがAlphaGo Zeroを発表

2018年

2⽉

GPT-1 発表

2019年

5⽉

GPT-2 発表

7⽉
2020年

⾮営利団体としてスタート

イーロンマスク辞任（Googleに負ける危機感で買収提案したが失敗）
営利部⾨と⾮営利部⾨を併設

AIの安全に対するアプローチ不⾜を批判

マイクロソフト出資（10億ドル）

アモディ兄弟がOpenAI社を退社

GPT-3 発表

2021年

1⽉

2022年

11⽉ GPT 3.5発表

3カ⽉で登録ユーザー1億⼈超え

2023年

１⽉

マイクロソフト増資（100億ドル）

3⽉

Anthropic社設⽴

GPT-4発表

5⽉

AnthropicにGoogleが出資

7⽉

Anthropicが「Claude 2」をリリース

11⽉ GPT-4Turbo発表
12⽉
2024年

サムアルトマン解任騒動
NYタイムズから提訴される

1⽉

GPT-4 Turbo 発表

2⽉

完全マルチモーダル化

動画⽣成AI「Sora」を発表（物理演算が不完全で失敗）

3⽉
5⽉※「AIの透明性」を重視

GoogleがGeminiをリリース
Anthropic社がClaude3をリリース

GPT-4o 発表

画像・⾳声に⾼速で応答

収益＜開発コストの競争が激化

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代表的な生成ＡＩの機能・価格
OpenAI

提供元
サービス名称価格

GoogleAnthoropic(アンソロピック)

ChatGPT

ChatGPT Plus

GeminiGemini Advance

Claude(クロード)

無料

⽉20ドル

無料

⽉2,900円

無料

Gemini Ultra

Claude Pro
⽉20ドル
Claude3 Opus

GPT-4o（回数制限）

GPT-4oGemini Pro

GPT3.5

GPT-4 Turbo

Gemini Nano

画像⽣成×〇△〇××

⾳声認識×〇〇〇××

ＷＥＢ巡回△GPT3.5は不可〇〇〇××

利⽤可能モデル

特⻑Gemini Pro

Claude3 Sonnet

Gemini Nano

GPT-4oは、完全マルチモーダル＆⾼速応答ネイティブマルチモーダル

GPT-4Tは、マルチモーダル＆中速応答

テンプレートな回答が多い印象

Claude3 Haiku
Claude3 Sonnet

⽂脈理解と⻑⽂⽣成能⼒に優れている
⾃⼰完結型でインターネットを検索せずに応答※GPT-4Tよりも応答スピードが速い

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ChatGPTを業務活用する場合のリスク● 情報漏洩のリスク（企業の機密情報や個⼈情報）● 著作権侵害やプライバシー侵害のリスク（AIの成果物に著作権は無い）● 倫理的に不適切な⽂章の⽣成リスク（⿇薬、爆弾、公序良俗違反）● 虚偽情報を⽣成するリスク（AIの幻覚・Hallucination）● 社員がChatGPTに依存してしまうリスク（思考停⽌）
現在は、仕事のパートナーとして生成ＡＩを活用できる能力が人間側に求められるという風潮が強くなってきているCopyright@ Actionplan Inc. 2024

ChatGPTは噓をつく！？
ChatGPTは「事実ではない文章」を生成することが有ります。
● 近くにあるお勧めのお店を探してもらったら実在しなかった● 有名なタレントや政治家の略歴を調べてもらったら、異なる人物の情報も混じっていた● ことわざの意味を尋ねたら、全く違う解釈が返ってきた

Chat GPTは、自律的に嘘をつくわけではなく、提供されたデータに誤った情報を含んでいることで、誤った情報を会話で繰り返すことがあります。
人工知能のハルシネーション（幻覚）もっともらしいウソ（＝事実とは異なる内容
や、文脈と無関係な内容）の出力が生成されること。
開発元のOpenAIでも、原因は未だに解明されていない

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メモ用紙としてご利用くださいCopyright@ Actionplan Inc. 2024

ACT-3

生成ＡＩ（ChatGPT）の活用事例

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ChatGPTの指示語（プロンプト）のポイント#役割

ChatGPTに専門家や教師などの「役割」を与えます

あなたはプロのコピーライターです
何をして欲しいか具体的に指示します#指示Excelの社内勉強会のキャッチコピーを考えて下さい。テーマはピポットテーブルです
出力結果の条件を指定します#条件
キャッチコピーは５つ考えて下さい
初心者でも参加してくなるような表現で作成して下さいCopyright@ Actionplan Inc. 2024

◆生成ＡＩ（ChatGPT）の活用事例
電子メールの返信文書の起案
バックオフ
ィス業務② ポスター画像の生成③ 業務マニュアルの作成と翻訳②③⑦⑨④ 動画の文字起こしと要約⑤ 契約書の不利益条項のチェック⑥ 在庫のＡＢＣチャート分析（社内の在庫データ分析）
①

ミドル業務

④⑤⑥

フロント業務①②⑧

部品在庫の検索（Googleスプレッドシートと連携）⑧ 新商品の説明（チャットボット）⑨ 見積書の作成（原価＋期待利益で計算）⑦※赤色の事例は、

カスタムGPT’s

で実現可能

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メモ用紙としてご利用くださいCopyright@ Actionplan Inc. 2024

ChatGPTは、独自の「知識」を学習させて活用できる
難しい操作は不要
自然言語の対話で問い合わせが可能

独自データで学習したカスタムＧＰＴは、学習範囲の利用においてはＡＩ幻覚（ハルシネーション）が少ない
ビジネスの利用では、〇〇ＧＰＴの様な専門分野での活用が当面中心となる傾向である
企業の機密情報漏えいのリスクに対処する必要がある
人工知能の進化は、汎用人工知能（AGI）の開発へと向かっている。

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社内文書・データをChatGPTで活用
ChatGPTの様な大規模言語モデル（LLM）をＵＩ（ユーザーインターフェイス）として、社内の文書やデータへのアクセスと活用を容易にすることが可能。

自然な会話型の指示で必要なデータを取り出し、加工することができるCopyright@ Actionplan Inc. 2024

動作環境別生成ＡＩモデルのリスクと処理能力
⾼⾼
1006090

ChatGPT
GeminiClaude50

情408070

報
漏え6030

Cotomi（NTT）

いリ

20

Pixel 8 Pro
GalaxyiPhoneス
ク

1050

AWS
Azure
GCＰ

ELYZA
Insight Buddy

処理

40

能30

⼒20
1000
ローカルモデル（スマホ）

オンプレミス

専⽤クラウドリスク

低

オープンクラウド

処理能⼒

低ビジネス利用で本格的にリスク対策するなら、オンプレミスか専用クラウドが選択肢になる

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ChatGPTの契約プランと情報セキュリティ
プラン名

入力トークンの上限

価格

セキュリティ機能
・ユーザーのコンテンツがモデルのトレーニングに使⽤さ

ChatGPT Plus

月20ドル約4096トークン

れるが拒否することも可能
・ 基本的なセキュリティ対策
・AES-256暗号化

・ ユーザーコンテンツはトレーニングに使用されない・ チーム専用の共同ワークスペース
ChatGPT Team

月30ドル／ユーザー

約32768トークン（32Kトークン） ・ 管理コンソール
・AES-256暗号化
・ SOC 2準拠のセキュリティ

・ ユーザーコンテンツはトレーニングに使用されない
・ 高度なセキュリティとプライバシー対策
・AES-256暗号化
ChatGPT Enterprise

要問合せ

無制限

・ SOC 2準拠のセキュリティ
・ SSO、ドメイン検証
・ 管理者向けの管理コンソール・ 優先カスタマーサービス

AES-256は、米国連邦政府の標準暗号化方式として採用されており、非常に高い信頼性を持っている。
SOC 2は、米国公認会計士協会（AICPA）が制定したものです。
SOC 2準拠のセキュリティは、クラウドサービス提供者やデータセンターなどの受託会社が、顧客データの保護に関する高水準の基準を満たしていることを証明するためのフレームワークです。

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ACT-4

生成ＡＩを中小企業の課題解決に活用するには？

中小企業の真の課題は、課題対応力のある中核人材不足？

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生成ＡＩの活用分野
予測にＡＩを活用するのは難しい（元データの品質が重要）
ゲーム理論
囚人のジレンマ

ビジネスは戦争やゲームと違い「勝利」が絶対的な正解ではない

出典：https://www.matrixflow.net/case‐study/48/

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人口知能（ＡＩ）で出来ないこと人口知能（AI）が出来ないことは・・・？

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生成ＡＩの主な用途は人間の能力拡張•

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生成AIは人間の仕事を「代替」するのではなく、人間の能力の「拡張」に寄与するものと位置づける
まずは生成AIを安全に利用できる社内環境整備や、生成AIに関するリテラシー（活用能力）を持った人材創出フェーズが重要
競争優位性とは、他社と違う新しいことを創造する力である
生成ＡＩを用いたアイディアや文書は「画一化」する傾向がある
すなわちコモディティ化して競争優位性を失うリスクがある
中小企業のＡＩ活用のポイントは、人材育成面での活用にある例）教育・訓練期間を短縮する、自習環境を整える等Copyright@ Actionplan Inc. 2024

教育の７段階ChatGPTは、新人教育の「研修」の部分の有り方を変えて行く可能性が有る。

中小企業はこの部分にコストをかけられない仕事に必要な知識が欠けているという認識を持つ状態

OJT教育は「やりきる」の部分

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生成ＡＩ活用の成否は「問題発見力」の研鑽
ＤＸ戦略の一番高い壁は「技術理解」ではなく「問題発見力」である

ビジネスモデルの変革

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問題発見力が高い人の共通項
好奇⼼

物事を探求することに楽しさを感じている

客観視

主観や⾃分の⽴場から離れて、客観的に事象を⾒たり考えたりできる解明主義

仕組みと原因に納得できるまで深堀りする

⾒直す勇気

⼀度考えたアイディアに囚われず壊して進化させる

商売魂

ビジネスに「インパクト」を常に意識している

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まとめ

デジタル化の真の目的を明確に！
業務の自動化・省力化で稼いだヒト時間を削減対象ではなく、未来の経営資源にする！
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デジタル化の真の目標を設定する
仕事＝志事（志を為すこと）である
志とは、企業の存在価値（社是・経営理念）～当社は市場にどの様な価値を提供する役割を担うのか？～
仕事に意味を見出す（志を理解する）ことが動機づけになり、社員エンゲージメント（貢献意欲・愛着心、士気）を高める。

仕事に「誇り」や「愛情」が無いとヒトは集まらない、育たない！

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デジタル化の成功要因は人材投資
競争・効率化偏重の経営では将来の「中核人材」が育たない
経営革新・イノベーションに挑戦

競争戦略に偏重した経営

人員リストラ
教育費の削減高齢化
属人化
人手不足ヒトは失敗から学んで成長する

中核人材
離職率上昇

省力化
研究開発

老朽化
陳腐化
性能劣化

新技術と知識情報の共有

設備投資／縦割り組織

人材投資／チーム活動（社内と社外）

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リスキリングによる従業員の役割見直し
リスキリングとは、次世代の働き方に向けて新しい仕事のスキルを身につけることです。
新しいスキルを習得することで既存の業務から少しずつ離れ、今までとは別の業務に就くことを目標にしています。

効果その１

労働コスト削減

高齢化・属人化
人手不足の要因

自動化
省力化
ヒト時間の創出
デジタル化

効果その２

リスキリング（新たな経営資源）

経営の経営データのビジネスモデル

見える化

有効活用の変革

デジタル化の真の目的

従業員により付加価値の高い仕事が出来るスキル獲得の機会を提供し再配置する

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デジタル化の真の目標を設定する•

人材育成は将来の経営資源の創造（避けて通れない）★

•

デジタル投資と人材投資は車の両輪 ★★

•デジタル化でヒト時間を稼ぐ（削減対象ではない）★★★

•ヒト時間を収益貢献度の高い領域にシフトする★★★★
＜収益貢献度の低い領域＞
標準品、付加価値の低い商品

人

デジタル投資短納期・小ロットの商品

人材投資

価格競争力の激しい商品物

単純作業、繰り返し作業
金人＜収益貢献度が高い領域＞
カスタム品、高付加価値商品
大量に計画生産のできる商品

物

片輪では前に進めない！

新製品・新技術の開発
新しい市場の開拓、マーケティング活動金

作業改善、生産性改善の取り組み

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国家のファンダメンタルズ（基礎的要因・条件）
国家（組織）の礎は人口と教育であり、ここに未来への投資が行われるべき

低模
倣
困
難性

高お金
技術教育
人口

未
来への投
資

米百俵の精神「百俵の米も、食えばたちまちなくなるが、教育にあてれば、明日の一万、百万俵となる」

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ヒトを育てるのが経営者とリーダーの役割中小企業に求められる人材育成力•

20代は、「磨く」時代

前例のない課題に挑戦できる創造性、柔軟性が最大の武器
人材の育成（を継続して行う）企業風土と仕組みこそが、中小企業が持続・発展する最大の秘訣•

30代は、「深める」•

40代は、「広げる」•

50代は、「極める」•

60代は、「育てる」＜当たり前に行うべきこと＞• 挨拶する（感謝する）• 約束（時間やルール）を守る• ４Ｓ（整理・整頓・清掃・清潔）の徹底

企業文化になるまで「やり続ける」ことが経営者の仕事

ヒトを「育てる」のは、経営者とリーダーの最も重要なミッション・役割⇐習慣化（躾）する

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ご清聴、ありがとうございました
株式会社アクションプラン
代表取締役 秋 松郎
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中小企業診断士／経営革新等認定支援機関
日本ディープラーニング協会 Ｇ検定（ＡＩ活用リテラシー）
経済産業省 ITパスポート（情報技術知識）
Cybouz社 Kintone認定アソシエイト
大阪経済大学 経営学部 非常勤講師【連絡先】WEBサイト ：https://actionplan.jp/lp2023
Ｅメール：aki@actionplan.jp
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