ChatGPTを自社専用にカスタマイズするためのプロンプトとRAGの活用法とは？

2025年3月8日
2025年3月9日
AIツール, Calendly, ツール

この記事では、ChatGPTをあなたの会社専用にする方法を、難しい言葉を使わずにわかりやすく解説しています。単なるAI活用の説明だけでなく、プロンプトの工夫だけですぐに回答の精度を上げる方法や、自社のデータを活用するRAGという仕組み、さらにAIを本格的に育てる微調整（Fine-tuning）の具体的な手順まで、実践的な内容を詳しくお伝えしています。最後まで読むことで、あなたの会社がAIを導入して業務効率を劇的にアップできる具体的な方法がはっきりと理解できます。

1 AI（ChatGPT）を自社専用にカスタマイズできるって知っていますか？
2 AIを導入したけど成果が出ない…よくある問題とは？
- 2.1 AIがあなたの質問に的確に答えられない理由とは？
- 2.2 なぜあなたの会社に特化した学習が必要なのか？
3 AIを自社仕様にする「３つの方法」とは？
4 手軽に精度を高められる「プロンプト活用法」
5 【具体例】プロンプトを改善すると、こんな使い方ができます
- 5.1 例①：健康食品の通販会社の場合
  - 5.1.1 改善前のプロンプト：
  - 5.1.2 改善後のプロンプト：
- 5.2 例②：中小企業が顧客サポートをする場合
  - 5.2.1 改善前のプロンプト：
  - 5.2.2 改善後のプロンプト：
6 自社データを参照して精度を上げる「RAG」の導入法
7 RAGで回答の精度をアップさせる方法
- 7.1 事例①：仮想のカスタマーサポート業務の改善事例
- 7.2 事例②：仮想の社内マニュアル検索の効率化
8 AIを本格的に自社向けに育てる「微調整（Fine-tuning）」の方法
9 【ケーススタディ】微調整で問い合わせ対応を効率化した仮想の小売業の事例
- 9.1 仮のケース：小売業の問い合わせ対応をAIで効率化する
- 9.2 そこで、微調整（Fine-tuning）を導入したら？
10 ３つの方法の選び方と導入時の注意点
11 よくある質問と疑問への回答
12 まとめ：自社専用AIを導入すると得られる３つのメリット
13 最後に
14 関連記事はこちら

AI（ChatGPT）を自社専用にカスタマイズできるって知っていますか？

「ChatGPTを導入してみたけど、いまいち期待したような成果が出ない…」

もしあなたがそう感じているなら、それはあなただけではありません。

最近では多くの企業や個人事業主が、ChatGPTなどのAIツールをビジネスに取り入れています。でも、一般的なChatGPTをそのまま使っていると、あなたが本当に欲しい答えが出てこなかったり、的外れな回答になってしまったりすることも多いですよね。

その理由は簡単です。ChatGPTを含むAIツールは、もともとインターネット上にある膨大なデータから「一般的な知識」を学習しているため、あなたの会社や業界に特化した情報は、最初から詳しくは知らないのです。

そこで、あなたの会社の情報や業界特有の知識を追加で学ばせることがとても重要になってきます。

実はChatGPTのようなAIツールは、あなたの会社の情報を覚えさせたり、特定の分野に特化させたりすることが可能です。しかも、これは専門的な知識や高額な費用が必ずしも必要なわけではありません。

この記事では、あなたがすぐに実践できる方法から、専門的な方法まで、AIを自社専用にカスタマイズする方法を具体的に解説していきます。

ぜひ最後まで読んで、あなたの会社にピッタリの方法を見つけてくださいね。

AIを導入したけど成果が出ない…よくある問題とは？

「AIを導入したらもっと効率化できると思っていたのに、なんだか期待外れ…」

ChatGPTや他のAIツールを導入したけれど、実際に使ってみるとこんな悩みが出てきていませんか？

「聞いたことに対して、一般的すぎる回答しか返ってこない」
「業界の専門的な質問に的確に答えられない」
「うちの会社特有のルールや専門用語を理解してくれない」

これらの問題の原因は、実はAIが学習しているデータの「一般性」にあります。

AIがあなたの質問に的確に答えられない理由とは？

AI（ChatGPTなどの大規模言語モデル）は、インターネット上にある大量のテキストデータを使って「事前学習」というものを行っています。

例えば、ChatGPTの場合、Wikipediaのような百科事典、ニュース記事、SNSの投稿、ウェブサイトの文章など、世界中から集められた膨大な情報を学習しているのです。

しかし、これらのデータはあくまで「広く一般的な知識」でしかありません。あなたの会社特有のルールや業界特有の情報、専門用語については、ほとんど学習されていないのです。

その結果、あなたがAIに具体的で専門的な質問をした時に、

一般論でごまかされる
的外れな回答が返ってくる
答えが表面的で深みがない

という状況が起こってしまうわけです。

なぜあなたの会社に特化した学習が必要なのか？

あなたがAIに期待することは、「一般的な情報」を教えてもらうことだけではないはずです。おそらく、

自社の顧客からの問い合わせ対応を効率化したい
自社商品やサービスについての質問にすぐ答えられるようにしたい
社員が何度も同じ質問に回答する手間をなくしたい

こうした具体的な課題を解決したいのではないでしょうか。

それを実現するためには、あなたの会社が持っている業界のノウハウや特有の情報を、AIに「追加で教える」必要があります。

次のパートでは、実際にどうすればChatGPTをあなたの会社専用にすることができるのか、具体的な３つの方法についてわかりやすく解説していきます。

AIを自社仕様にする「３つの方法」とは？

「自社専用のAIが欲しいけど、どうやったらいいか分からない…」というあなたへ

前のパートでは、一般的なAIツールをそのまま使っても、あなたの会社特有の問題は解決しにくい、というお話をしました。

では、具体的にどうすればChatGPTをあなたの会社専用にカスタマイズできるのでしょうか？

方法は主に以下の３つがあります。

方法① プロンプトエンジニアリング（指示の工夫）

まず一番簡単で、特別なスキルや費用を必要としないのが「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれる方法です。

これは難しく聞こえるかもしれませんが、簡単に言えば、AIに質問や指示を出すときに工夫をすることで、欲しい答えを引き出す方法です。

具体的には、

あなたの会社や業界の情報を質問に含める
専門用語を先にAIに説明しておく
答えてほしい内容を具体的に伝える

などを行います。

特別なツールや追加コストは不要で、今日からでもすぐに始めることができます。

方法② RAG（検索拡張生成）の導入

次にご紹介するのが、「RAG（検索拡張生成）」と呼ばれる方法です。

これは、自社で持っているマニュアルや資料などの情報を、AIがリアルタイムに検索して、その内容をもとに回答を生成する仕組みのことです。

例えば、あなたの会社のFAQや顧客対応マニュアルをAIに取り込ませることで、いつでも最新かつ正確な情報を使った回答を得られるようになります。

RAGを使うことで、

AIがあなたの会社の情報をリアルタイムで確認できる
常に最新の情報を回答に反映させられる
機密情報を外部に出さずに回答の精度を上げられる

といったメリットがあります。

方法③ 微調整（Fine-tuning）を行う

最後は、AIを本格的にあなたの会社専用に育てるための方法、「微調整（Fine-tuning）」です。

これは、自社のデータを使ってAIを再教育する方法で、精度は最も高くなります。ただし、ある程度の技術的な知識と費用が必要になります。

例えば、

あなたの会社で過去に対応した顧客からの問い合わせデータ
社内で蓄積された商品やサービスに関する詳しいデータ

などを使ってAIに追加学習させることで、あなたの会社特有の質問にも素早く正確に答えられるAIを作ることができます。

次のパートからは、それぞれの方法をさらに詳しく解説していきます。まずはあなたの会社に最も手軽で簡単に導入できる「プロンプト活用法」からご紹介します。

手軽に精度を高められる「プロンプト活用法」

「専門知識ゼロでも今日からできる方法で、AIの回答をグッと良くしましょう！」

ここからは、３つの方法の中で最も簡単かつ手軽に導入できる方法である「プロンプトエンジニアリング」について詳しく解説します。

プロンプトエンジニアリングとは、「AIに対して、どのような指示や質問をすれば正確な回答を引き出せるか」を工夫することです。

AIを使う際、単純に質問を投げかけるだけでは十分な回答が得られないことがあります。ですが、ちょっとした工夫をするだけで、AIは見違えるようにあなたの望む回答を出してくれるようになります。

では、具体的にどのようにすればよいのでしょうか？次の4つのステップで解説します。

ステップ① コンテキスト（背景情報）を詳しく伝える

まず重要なのが、AIに「あなたの会社や業界の背景情報」を伝えることです。

AIは「あなたが何をしている人なのか」「どんな業界でどんな課題を持っているのか」を理解しないと、一般的な回答しかできません。

質問をする際に、以下のような一文を添えると、回答の精度が高まります。

例文：

「私は健康食品をオンラインで販売する会社を経営しています。当社の主なお客様は40代の女性で、健康志向が強い方々です。商品紹介のキャッチコピーを考えてください。」

こうすると、AIはよりあなたの状況に合った答えを返してくれるようになります。

ステップ② 専門用語や自社特有の言葉を定義する

次に大切なのは、あなたの会社や業界だけで使われている専門用語をAIに教えることです。

専門用語は、一般的なAIが知らないことも多いため、あらかじめ定義を説明しましょう。

例文：

「当社では『リピート率』という言葉を『購入後3ヶ月以内に再度購入してくれる割合』として使っています。」

こうした説明を添えることで、AIが専門用語を適切に理解して使えるようになります。

ステップ③ 回答のルールや視点を明確に指示する

さらに効果的なのは、「AIにどんな視点やルールで回答してほしいか」を明確に伝えることです。

例えば、「コストよりも品質を重視した回答をしてほしい」「回答は初心者でもわかるように簡単な言葉を使ってほしい」といった具体的なルールを指示することで、AIはよりあなたの意図に沿った回答を出してくれます。

例文：

「回答するときは、商品の価格の安さではなく、品質や安全性を強調してください。」

ステップ④ 良い回答と悪い回答の例を伝える

最後に、あなたが望む理想的な回答と、そうでない回答を例としてAIに示すことも効果的です。

具体的な例を示すことで、AIがどのような回答を目指せばよいか、イメージがはっきりします。

例文：

「良い例：『この商品は天然素材だけを使っており、家族みんなが安心して使えます』
悪い例：『この商品は安いのでお得です』」

こうすることで、AIはあなたが望む回答の方向性を理解しやすくなります。

この４つのステップを実践するだけで、専門知識や特別なコストがなくても、すぐにAIからより正確な回答を引き出せるようになります。

次のパートでは、プロンプトエンジニアリングの具体例をご紹介します。

【具体例】プロンプトを改善すると、こんな使い方ができます

「プロンプトって本当に役に立つの？」と疑問に感じているあなたへ、わかりやすいたとえ話でご説明します。

ここでは、実際の企業の事例ではなく、仮にこんな業界や状況ならどのようにプロンプトを工夫できるか、具体的な例をご紹介します。

あなたの業界でもすぐに活かせるヒントが見つかるはずです。

例①：健康食品の通販会社の場合

仮に、あなたが健康食品の通販会社を運営しているとしましょう。

最初はこんなふうにAIに質問するかもしれません。

改善前のプロンプト：

「健康食品のキャッチコピーを作ってください。」

これだとAIは一般的な答えしか返せず、どこかで聞いたことのあるようなコピーになってしまいますよね。

そこで、プロンプトを以下のように改善してみます。

改善後のプロンプト：

「私の会社は40代から50代の女性をターゲットにした無添加の健康食品を販売しています。商品の特徴は『すべて天然由来の素材で、安心・安全』であることです。価格が安いことよりも品質の高さと安心感をアピールしたキャッチコピーを作ってください。」

こうすると、AIから次のような、ターゲットに響くコピーを得ることができます。

「自然の素材だけを使用。あなたと家族が毎日安心して続けられる健康習慣。」

このように、プロンプトに具体的な情報を盛り込むだけで、AIはあなたが欲しい答えをピンポイントで出してくれるようになるのです。

例②：中小企業が顧客サポートをする場合

次に、あなたが生産管理ソフトを扱う中小企業の担当者だと仮定しましょう。

顧客から「ソフトが動かない」という問い合わせが頻繁に来て困っている場合、AIに質問する際に次のような工夫ができます。

改善前のプロンプト：

「お客様から『製品が動かない』という問い合わせがありました。どのように答えればいいですか？」

これだとAIは一般的な回答しか出せず、実際の役に立ちません。

そこで、以下のように具体的な指示を加えてプロンプトを改善します。

改善後のプロンプト：

「当社は製造業向けの生産管理ソフトを提供している会社です。お客様から『ソフトが起動しない』という問い合わせがありました。回答する際は、まず『コンピューターの再起動』を案内し、次に『ライセンスの有効期限』を確認する方法、最後に『ソフトのバージョン確認』の順番で具体的に説明してください。」

これならAIは以下のような具体的で役立つ回答を出してくれるでしょう。

「製品が起動しない場合、以下の手順を順番にお試しください。
①コンピューターの再起動をお願いします。
②次に、ライセンスが有効であるかご確認ください。
③それでも問題が解決しない場合、ソフトウェアが最新のバージョンになっているかどうかをご確認ください。」

このように、AIに回答の順序や具体的な内容をはっきりと伝えることで、問い合わせ対応がとてもスムーズになります。

プロンプトエンジニアリングは特別な技術や専門知識がなくても、今すぐに取り組める方法です。あなたもぜひ自社の状況に合わせて試してみてください。

次のパートでは、自社のデータをAIが直接参照できるようになる仕組み「RAG（検索拡張生成）」の活用法を詳しくお伝えします。

自社データを参照して精度を上げる「RAG」の導入法

「AIに自社の最新情報をリアルタイムで教える方法があったらいいな…」と感じていませんか？

プロンプトを工夫するだけでもAIの回答はかなり改善されますが、さらに一歩進んだ方法が「RAG（検索拡張生成）」という技術です。

RAGというと難しそうですが、簡単に言えば、あなたの会社がすでに持っている資料や情報をAIがリアルタイムで調べ、それを元に答えてくれる仕組みです。

ここでは、そのRAGを使って、あなたの会社に特化したAIを作る方法を初心者にも分かりやすく解説します。

RAG（検索拡張生成）とは何か？簡単に解説します

RAGは英語の「Retrieval-Augmented Generation（リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション）」の頭文字を取ったもので、日本語では「検索拡張生成」と訳されます。

具体的には、AIがあなたの質問に答える際に、あなたの会社が持つ文書やデータを検索して、その情報をもとに回答を生成する技術です。

例えば、以下のようなものを活用できます。

自社の商品マニュアルやFAQ
過去の問い合わせ対応履歴
社内の最新の情報やデータ

これにより、AIが常に正確で最新の情報を元に回答できるようになります。

RAGを導入するための具体的なステップ

RAGの仕組みを導入するためには、以下の4つのステップを行います。

ステップ①：自社文書やデータをデジタル化する

まず、紙やPDFで保管されているあなたの会社の情報（マニュアルや過去の事例、FAQなど）をデジタルデータに変換しましょう。

例えば、

PDFやWordファイル
Excelのデータ
社内で使っているデータベースの情報

などを整理しておきます。

ステップ②：文書を「AIが理解できる形式」に変換する

次に、この文書データをAIが検索できるように「ベクトル化（意味を数値化）」という処理をします。

ここでは以下のようなサービスが使えます。

OpenAIのEmbedding API
Pinecone、Chromaなどのベクトルデータベース
LangChainなどのフレームワーク

これらのツールを使えば、専門知識がなくても簡単に文書をAI用に変換できます。

ステップ③：検索できる仕組みを作る

次に、AIが質問されたときに、その内容に関連する文書を瞬時に検索できる仕組みを作ります。

この検索システムは、ステップ②で作成したベクトルデータベースを活用します。ここでAIが必要な情報を見つけてくれるのです。

ステップ④：検索結果を使ってAIが回答を生成する

最後に、検索した文書の情報を使ってAIがあなたの質問に対して回答を生成します。

例えば、「○○商品の仕様を教えてください」と質問すると、AIがあなたの会社の最新の商品マニュアルを瞬時に参照して、それを元に答えてくれます。

RAGのメリットはこれだけあります！

RAGを導入することで得られるメリットをまとめると、

AIが常に最新の情報を参照できるので、回答の正確さが大きく向上する
機密情報を外部に送らず、自社内で安全に利用できる
資料を毎回探さなくても、瞬時に情報が引き出せるため、業務効率が大幅にアップする

という大きなメリットがあります。

次のパートでは、RAGの活用方法について解説します。

RAGで回答の精度をアップさせる方法

「自社の情報をAIに調べさせるだけで、本当に効果があるの？」とまだ少し疑問に感じているあなたへ。

ここでは、実際にRAG（検索拡張生成）を導入することで、AIの回答精度を大きく向上させる具体的な方法をお伝えします。

事例①：仮想のカスタマーサポート業務の改善事例

仮にあなたが、オンラインショップを運営する会社の責任者だったとしましょう。日々の顧客からの問い合わせ対応に時間がかかりすぎて困っています。

特に、

「商品はいつ届くの？」
「返品したいけどどうすればいいの？」
「キャンセルの方法を教えて」

といった質問が毎日のように寄せられている状況です。

普通のAI（ChatGPTなど）をそのまま使うと、どうしても一般的な回答しか出ず、結局スタッフが手作業で対応することになります。

そこで、RAGの仕組みを導入し、自社のマニュアルやよくある質問（FAQ）をAIが瞬時に参照できるようにしてみます。

具体的には、

社内の顧客対応マニュアルやFAQをデジタル化してAIに読み込ませる
AIが質問を受けたら、自動で最新の資料を検索して回答を生成する仕組みを作る

すると、AIは以下のように具体的で正確な回答を即座に提供できるようになります。

お客様：「注文した商品が届きません。どうすればいいですか？」

AIの回答：「お待たせして申し訳ございません。通常、発送から到着まで2〜3営業日かかりますが、発送から7日以上経過している場合は、こちらのフォーム（リンク）からご連絡いただけますでしょうか。すぐに状況をお調べいたします。」

これにより、スタッフが対応する件数が大幅に減り、顧客満足度も向上します。

事例②：仮想の社内マニュアル検索の効率化

また、あなたが社内で多くのマニュアルや規定書類を管理している会社の管理職だったと仮定します。

社員が日々、「○○の方法はどうでしたっけ？」「このルールはどうなっていたかな？」とマニュアルを探す時間に追われ、本来の業務がなかなか進まないという課題がありました。

そこでRAGを導入し、社内のマニュアルや規定、業務手順書などをAIが瞬時に検索できるようにしたとします。

すると、社員がAIに質問を投げかけるだけで、

「○○の業務フローを教えて」
「△△業務の申請手順は？」

というような質問にも、AIが瞬時にマニュアルの該当箇所を参照して的確に答えてくれるようになります。

これによって、

資料探しの時間が激減し、仕事に集中できるようになった
社内の情報共有がスムーズになった
新入社員や業務経験が少ない人でも即戦力になった

といったメリットが得られ、社内全体の業務効率が大きく改善されるでしょう。

このようにRAGを使えば、あなたの会社が既に持っている情報をAIが瞬時に引き出して、いつでも正確かつ役に立つ回答が得られるようになります。

次のパートでは、さらに一歩進んで、AI自体をあなたの会社専用に育てていく方法である「微調整（Fine-tuning）」について具体的に解説します。

AIを本格的に自社向けに育てる「微調整（Fine-tuning）」の方法

「一般的なAIではなく、本格的に自社専用のAIを作りたい！」そんなあなたのために『微調整（Fine-tuning）』を解説します。

プロンプトエンジニアリングやRAGでも成果は出せますが、さらに高い精度でAIをあなたの会社専用にしたいなら、「微調整（Fine-tuning）」がおすすめです。

微調整とは、ChatGPTのように「事前に広く一般的な知識を学んだAI」に対し、あなたの会社のデータを追加で学習させて、より専門的な回答ができるように育てる方法です。

簡単に言えば、AIをあなたの会社の社員のように教育してしまう方法です。

微調整（Fine-tuning）の具体的なメリットとは？

微調整を行うことで、AIは次のような力を発揮できるようになります。

あなたの会社独自の質問にも、即座に適切な回答が可能になる
社内で蓄積されたノウハウやデータをAIが自由に活用できる
顧客対応や業務サポートの負担が大幅に軽減される

次に、この微調整を実施するための具体的な手順を見ていきましょう。

微調整を実施するための４つの手順（データ準備から評価まで）

微調整には次の４つのステップが必要です。

ステップ① データセットの作成

まずは、AIに学習させたい自社専用のデータを用意しましょう。

例えば、

お客様からの質問と、それに対する理想的な回答
商品やサービスについての詳しい説明
社内の業務マニュアルや過去の問い合わせ対応例

などを数百〜数千件程度まとめます。

データ量は多いほど良いですが、質や内容の多様さも非常に重要です。

ステップ② データをAIが使えるように整える（前処理）

次に、準備したデータをAIが学習できる形式に整える作業が必要になります。

具体的には、

データをAIが理解できる形式（JSONLなど）に整える
個人情報や機密情報を取り除く
データの表現や形式を統一する

こうした処理を行っておきましょう。

ステップ③ 微調整を実行する

データの準備が整ったら、実際にAIに学習させます。

現在では、以下のような微調整用のツールが使えます。

OpenAI Fine-tuning API
Anthropic ClaudeのFine-tuning
Hugging FaceなどのAIプラットフォーム

これらのツールを使えば、比較的簡単にAIモデルを微調整できます。

ステップ④ AIの評価と改善を繰り返す

微調整を行ったAIは、実際にテストして精度を評価します。

もし精度が不十分だった場合は、

テスト結果を分析し、追加でデータを用意する
不足している分野のデータを追加して再調整する

というプロセスを繰り返すことで、精度をさらに高めることができます。

微調整は手間と時間がかかる分、効果は絶大です。

次のパートでは、微調整を使った具体的な成功イメージを持ってもらうために、仮のケーススタディを分かりやすくご紹介します。

【ケーススタディ】微調整で問い合わせ対応を効率化した仮想の小売業の事例

「AIの微調整をするとどんな結果が得られるの？」というあなたのために、具体的なイメージをお伝えします。

ここでは、微調整（Fine-tuning）を取り入れることで、自社専用のAIを作り、顧客対応を劇的に効率化できたという仮のケーススタディを紹介します。

あなたの会社でも、同じような成功イメージを持っていただけると思います。

仮のケース：小売業の問い合わせ対応をAIで効率化する

例えば、あなたが衣料品をオンラインで販売する中小企業の経営者だと想像してみましょう。

毎日多くの問い合わせが届き、その対応にスタッフが追われている状況です。さらに、質問は似たような内容が多く、スタッフの業務を圧迫していました。

一般的なAIでは、

「配送は何日かかりますか？」
「返品はできますか？」

といったよくある質問に対しても、曖昧で一般的な回答しかできず、結果としてスタッフの負担は変わりませんでした。

そこで、微調整（Fine-tuning）を導入したら？

あなたの会社が過去に顧客から受けた質問と、その回答をセットにしてAIに学習させました。

例えば、

「注文してから何日で届きますか？」
「返品するときの送料はかかりますか？」
「ギフトラッピングは可能ですか？」

といった具体的な質問を約500件用意し、それに対して適切な回答をセットにして微調整を行います。

すると、AIは以下のような具体的で的確な回答を即座に提供できるようになります。

お客様：「注文から何日で届きますか？」
AI：「ご注文から通常2〜3営業日以内に発送いたします。地域によっては配送にさらに1〜2日かかることがあります。」

また、次のような質問にもすぐに対応可能になります。

お客様：「返品できますか？」
AI：「商品到着後14日以内であれば返品可能です。返品の際は商品を未使用の状態で返送してください。詳しい返品方法についてはこちらをご覧ください。」

これにより、

スタッフの対応時間が激減し、本来の仕事に集中できるようになる
回答の正確性が向上し、顧客満足度もアップする
いつでもAIが正確で即時対応できるため、売上にも良い影響を与える

という大きな成果が得られるようになるのです。

微調整を導入すれば、まるで「優秀な社員を新たに採用したような効果」が得られます。

次のパートでは、あなたの会社に最適な方法の選び方と、導入時に注意すべきポイントをお伝えします。

３つの方法の選び方と導入時の注意点

「結局どの方法がうちの会社には合っているんだろう…？」そんなあなたのために、選び方のポイントを解説します。

ここまで、AIをあなたの会社専用にする３つの方法をご紹介しました。

プロンプトエンジニアリング（指示の工夫）
RAG（検索拡張生成）の導入
微調整（Fine-tuning）の実施

これらの方法は、それぞれメリットとデメリット、導入の難易度やコストが異なります。

３つの方法の比較表で分かりやすく整理しましょう

方法	難易度	コスト	効果	おすすめの状況
プロンプトエンジニアリング	低	低	中	手軽にすぐ始めたい場合
RAG（検索拡張生成）	中	中	高	最新の情報をリアルタイムで参照したい場合
微調整（Fine-tuning）	高	高	最高	専門性が高く、長期的にAIを使いたい場合

それぞれの方法の特性を見比べて、あなたの会社がどの状況に当てはまるかを考えてみましょう。

あなたの会社に合った方法はどれ？

以下のポイントを参考に、あなたの会社が取り組むべき方法を選んでみてください。

プロンプトエンジニアリング
「まずは手軽に試したい」「追加費用をかけたくない」「専門知識がなくても今すぐ始めたい」という場合におすすめです。
RAG（検索拡張生成）
「自社に豊富な資料があり、それをAIが瞬時に参照して欲しい」「いつも最新の情報を回答に反映させたい」という場合に適しています。
微調整（Fine-tuning）
「長期的に高い精度で活用したい」「自社データを使って専用AIを育成したい」という企業向けです。導入コストや手間はかかりますが、効果は最も高くなります。

AIを導入する際に気をつけるべき４つのポイント

最後に、AIを導入する際に注意すべき大切なポイントを４つご紹介します。

① データのセキュリティを確保する

自社の機密情報や顧客の個人情報が外部に漏れないよう、安全な環境を整えましょう。

② 著作権や権利関係に注意する

利用する文書やデータが著作権や権利問題をクリアしているかを必ず確認してください。

② AIの情報を定期的に更新する

業界や自社の状況は常に変化しています。最新の情報を常にAIが参照できるように、情報を定期的に更新しましょう。

③ 人間のチェック体制を維持する

AIの回答は完璧ではありません。重要な回答には必ず人間の確認を入れる体制を整えてください。

次のパートでは、よくある質問や疑問に対して、わかりやすく回答していきます。

よくある質問と疑問への回答

「AI導入を検討しているけど、まだ気になることがある…」そんなあなたの疑問にお答えします。

ここでは、多くの方がよく抱く疑問や不安について、わかりやすくお答えしていきます。

Q1：「AI導入は専門知識がなくても本当にできますか？」

A：はい、できます。

プロンプトエンジニアリングのような方法であれば、専門的な知識はほぼ必要ありません。AIへの質問の仕方を少し工夫するだけで、十分な成果が出せます。

RAGや微調整の場合でも、最近では初心者向けの簡単なツールやサービスが増えているので、専門家に頼らなくても導入しやすくなっています。

Q2：「導入や運用にはどのくらいのコストがかかりますか？」

A：方法によって大きく異なります。

プロンプトエンジニアリング：追加コストは基本的にかかりません。既存のChatGPTなどのAIツールをそのまま利用できます。
RAG（検索拡張生成）：使用するツールによりますが、月に数千円〜数万円程度で導入可能なサービスが増えています。
微調整（Fine-tuning）：本格的な導入の場合、初期費用として数万円〜数十万円程度が必要になる場合もあります。ただし、無料または低コストで試せるプラットフォームも出てきています。

まずは手軽な方法から試してみるのがおすすめです。