ChatGPTに学習させるには？5つの方法と注意点を解説

ChatGPTは、生成AIとして高い注目を集めていますが、「自社データの学習はできる？」「どのように学習させるの？」という疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。

この記事では、ChatGPTを効果的に学習させるための5つの方法と、取り組む際に注意すべきポイントを分かりやすく解説します。

※こちらの記事は2025年3月14日時点の情報です。

ChatGPTに学習させる5つの方法

ChatGPTに学習させることで、特定の用途や業務に最適化した自社専用AIツールの構築が可能です。

例えば、カスタマーサポートの自動化や、自社データの分析などが迅速にできるようになり、企業の生産性向上や競争力向上につながります。

まずは、ChatGPTを最大限に活用するための5つの学習方法について詳しく解説します。それぞれの手法を理解し、自社での導入に役立ててください。

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プロンプトエンジニアリング

プロンプトエンジニアリングとは、入力する指示文（プロンプト）を工夫することでChatGPTの出力精度を高める方法です。

特別な技術やプログラミングスキルは不要で、誰にでも実践できるというメリットがあります。

例えば、ただ「商品紹介文を作って」と入力するのではなく、「あなたは〇〇商品のマーケティング担当者です。この商品の魅力を3つ挙げ、ターゲット層に向けたプロモーション文章を500文字で作成してください」と具体的な背景や条件を伝えることで、ChatGPTのパフォーマンスを引き出すことが可能です。

また、プロンプトは何度でも変更可能なため、プロンプトを繰り返し調整することで、徐々に回答の精度を高めることができます。

関連記事：生成AIのプロンプトとは？上手な使い方や指示出しのコツ、8つの例文を紹介

ファインチューニング

ファインチューニングとは、ChatGPTのモデルに特定のデータセットを追加して学習させ、用途に特化した出力を得られるようにする方法です。

例えば、不動産業界では、過去の物件データや問い合わせ内容をChatGPTに学習させることで、物件紹介や契約に関する質問に迅速かつ的確に答えるAIチャットボットを構築しています。

また、医療分野では、特定の診療科目に特化したFAQを用意することで、患者からの基本的な質問に対応するツールの作成を実現しています。

ファインチューニングは、専門的な知識や業界特有の情報を必要とする場面で特に有効です。

ただし、十分なデータ量とクオリティの確保が不可欠であり、実装にはコストや時間がかかるため、事前に十分な計画を立てて取り組みましょう。

ファインチューニングとは、OpenAIが提供するAPI（GPT-3.5 Turbo、GPT-4など）を利用して、高性能なAIモデルを特定の用途に最適化するための高度な学習方法です。

 既存のChatGPT（Webブラウザ版）に直接学習させるわけではなく、APIを通じてモデル自体を再学習させることで、出力される文章のスタイルや専門性を大きく変化させることができます。

例えば、不動産業界であれば、過去の物件情報、顧客との会話データ、契約書データなどを学習させることで、物件紹介、顧客対応、契約関連業務に特化したAIチャットボットを構築できます。

また、医療分野であれば、専門的な医療文書や論文、FAQデータを学習させることで、特定の診療科に特化した医療AIアシスタントを作成可能です。既存のChatGPT（Webブラウザ版）に直接学習させるわけでは

ファインチューニングは、高度な専門性と精度が求められる分野で特に有効です。ただし、実装には大量かつ高品質な学習データや専門的な知識を持つ人材の確保が不可欠であり、一定のコストもかかります。

また、学習データの準備やモデルのチューニングには時間を要するため、事前に目的を明確にし、十分な計画を立ててから取り組むようにしましょう。

エンベディング

エンベディングとは、テキスト情報をAIが理解できる数値データ（ベクトル）に変換する技術です。

 この技術を活用することで、外部の膨大なデータベースとChatGPTを連携させ、質問に対して最も関連性の高い情報を瞬時に検索・抽出し、回答に反映させることが可能になります。 

これは、Retrieval-Augmented Generation （RAG）という技術の中核となる要素であり、ChatGPTをより高度な情報検索・活用へと進化させる鍵となります。

例えば、顧客管理システム（CRM）と連携することで、顧客との過去のやり取り、購入履歴、担当者情報などをChatGPTが一瞬で引き出し、顧客一人ひとりに最適化された質の高い顧客対応を実現できます。 

さらに、FAQ、商品カタログ、社内ドキュメントなどを活用すれば、社内外からの問い合わせ対応をChatGPTに自動化し、FAQ対応時間を大幅に削減、顧客満足度を向上させることも可能です。

エンベディング技術により、ChatGPTはまるで専門知識を持つ担当者のように、膨大な情報の中から的確な情報を抽出し、信頼性の高い回答を提供できるようになります。 

ただし、エンベディングを効果的に活用するためには、学習させるデータの選別、セキュリティ対策に加え、適切なベクトルデータベースの選定・構築・運用が重要になります。

APIの利用

API（Application Programming Interface）とは、異なるソフトウェア同士が情報をやり取りするための仕組みです。 

OpenAIが提供するAPIを利用することで、ChatGPTの高度な自然言語処理能力を、自社のWebサイト、アプリ、業務システムなどにシームレスに組み込むことができます。

 これにより、ChatGPTを単なるチャットボットとしてではなく、自社独自のニーズに最適化されたAIソリューションとして活用することが可能になります。

例えば、ECサイトにAPI連携した場合、商品検索、商品説明、FAQ対応、購入サポートなど、顧客とのあらゆる接点でChatGPTをAIコンシェルジュとして活用し、顧客体験を飛躍的に向上させることができます。 

また、社内システムと連携すれば、営業支援、顧客管理、レポート作成など、バックオフィス業務を自動化・効率化し、従業員の生産性を大幅に向上させることも可能です。

API連携は、ChatGPTのカスタマイズ性と拡張性を最大限に引き出すための強力な手段です。 ただし、APIの利用にはプログラミングの知識が不可欠であり、開発部門やITエンジニアとの連携が必須となります。 

さらに、APIの利用料金やシステム構築・運用コストも考慮する必要があるため、費用対効果を事前にしっかりと見極めることが重要です。

専用ツールの活用

ChatGPTの学習を効率化するために、専用ツールやサービスを活用する方法もあります。

例えば、サードパーティが提供する生成AIの学習支援ツールや、ノーコードでAPI連携ができるサービスを活用すれば、プログラミングの知識がなくてもChatGPTをカスタマイズでき、導入初期の負担を大幅に軽減できるでしょう。

また、プロンプトのテンプレートを提供するツールを活用することで、短時間で学習プロセスを進めることができます。

ただし、ツール選定の際には、自社の用途に合ったものを慎重に選ぶことが重要です。

ChatGPTに学習させる3つのデータ形式

ChatGPTの学習に使用できるデータ形式には、CSVやPDF、URL、TXTなどがあります。

それぞれの形式には特性があり、目的や状況に応じて適切に使い分けることで、より効果的な学習が可能になります。

ここでは、ChatGPTに学習させるための主要な3つのデータ形式について詳しく解説します。

CSV

CSVは、カンマで区切られたテキストデータで、情報を表形式で管理する際に広く利用されます。

データの整理がしやすく、大量の情報を効率的に提供できる点が大きな特徴です。

ExcelやGoogleスプレッドシートから簡単にCSV形式に変換できるため、作業の手間が少ないのも魅力と言えるでしょう。

ChatGPTはテキストデータの処理を得意としているため、CSV形式のデータを使えば、高精度な学習が可能です。

顧客データや問い合わせ履歴、商品スペック一覧などをCSV形式にまとめて提供することで、カスタマーサポートの回答精度を向上させることなどにも役立ちます。

PDF

PDFは、文書や資料をそのまま活用できる便利なデータ形式です。

ChatGPTは、PDF内に含まれるテキストを抽出して学習できるため、レポート、プレゼン資料、契約書など、さまざまな種類の文書データを活用できます。

例えば、過去のプロジェクトの報告書や業務マニュアルをPDF形式で提供すれば、ChatGPTがその内容を学習し、業務に特化した回答を生成することが可能です。

また、PDF形式で学習させる際には、PDFを読み込めるプラグインやツールの活用が推奨されています。

URL

URLを利用してウェブサイトの情報を学習させることも、ChatGPTの効果的な活用方法の一つです。

自社のFAQページや商品情報ページのURLをChatGPTに学習させれば、顧客が求める情報をより迅速かつ正確に提供できるようになるでしょう。

また、URLの学習には「WebPilot」というプラグインがおすすめです。

WebPilotを活用すれば、指定したURLの内容をリアルタイムで要約したり、特定のウェブサイトから必要な情報を引き出したりすることができます。ニュースサイトや専門的なブログなど、公開されているコンテンツを柔軟に活用できる点も大きなメリットです。

ただし、URLを利用した学習では、サイトの内容が最新で正確であることを確認する必要があります。

対象ページがアクセス制限を設けている場合や、内容が頻繁に更新される場合もあるため、注意しましょう。

ChatGPTに学習させるメリット

ChatGPTに特定の知識やデータを学習させることで、より効率的で高度な活用が可能になります。

ここからは、ChatGPTに学習させるメリットを具体的に紹介します。

さらなる業務効率化ができる

ChatGPTに学習させるメリットの一つが、定型業務の自動化による業務効率化です。

日々の作業時間を大幅に削減し、社員がクリエイティブな業務や重要な意思決定に集中できる環境を整えることができます。

例えば、顧客から寄せられるよくある質問（FAQ）をChatGPTに学習させ、問い合わせに対する一次回答を自動化できれば、担当者の負担を大幅に減らすことが可能です。

カスタマーサポートの対応スピードを向上させると同時に、人件費の削減も期待できます。

また、定期的な報告書の作成やデータ整理といったルーチン業務を自動化することで、企業全体の業務効率がさらに向上するでしょう。

パーソナライズされた回答を得られる

ChatGPTに自社特有のデータを学習させることで、顧客ごとにパーソナライズされた回答を提供できるようになります。

例えば、顧客の購入履歴や過去の問い合わせ履歴を学習させた場合、個々のニーズに合わせた商品の提案や、過去のやり取りを踏まえた丁寧なサポートが可能です。

顧客満足度が向上し、リピーターの獲得につなげやすくなるでしょう。

また、ECサイトにChatGPTを組み込むことで、パーソナライズされた商品提案が可能となり、購買意欲の向上が期待できます。

回答の信頼性が向上する

ChatGPTに特定の分野や業界に特化したデータを学習させることで、AIが提供する回答の精度や信頼性を大幅に向上させることができます。

例えば、医療分野では症状にもとづく初期アドバイス、法律分野では契約書に関する基本的な質問への回答、金融分野ではローン計算や投資に関する概要説明など、専門性の高い分野においても効果的に活用できるでしょう。

ただし、専門性の高いデータを学習させる場合、正確で信頼性の高い情報源を使用することが重要です。

また、AIが回答できる範囲を明確に定義することで、誤解を避け、信頼性を維持することができます。

ChatGPTに学習させるデメリットと注意点

ChatGPTに特定のデータを学習させることで、自社のニーズに特化した活用が可能となり、業務効率化や顧客満足度の向上など、多くのメリットが得られます。

しかし、その一方で、デメリットや注意点についても理解しておくことが重要です。

続いては、ChatGPTに学習させるデメリットや運用時の注意点を紹介します。

追加コストが発生する可能性

ChatGPTを効果的に学習させるためには、データの準備やシステムのカスタマイズが必要となり、それに伴う追加コストが発生する可能性があります。

例えば、大量のデータを整備する作業には多くの工数がかかるため、人件費や外部業者に支払う費用が必要です。

また、ChatGPTをAPI経由でカスタマイズする場合、APIの利用料や専用ツールのライセンス料がかかる場合もあります。

さらに、運用後も定期的なメンテナンスやセキュリティ対策が必要です。

業務効率化や顧客満足度向上によって初期投資を回収できる場合もありますが、事前にROI（投資利益率）を計算し、コスト対効果を検証しておくことをおすすめします。

ハルシネーションのリスク

ChatGPTは、学習データに基づいて文章を生成しますが、必ずしも事実に基づいた情報を出力するとは限りません。 

AIがもっともらしい嘘をつく、「ハルシネーション」と呼ばれる現象が発生するリスクがあることを認識しておく必要があります。 

特に、重要な意思決定をAIに委ねる場合は、AIの回答を鵜呑みにせず、必ず人間の目でファクトチェックを行う体制を構築しましょう。

学習データのバイアスに注意

学習データに偏りがあると、ChatGPTの回答にもバイアスが反映される可能性があります。

 例えば、特定の性別や人種に関するデータが偏って学習された場合、差別的な回答や不公平な判断をするリスクがあります。 

学習データは多様性を意識し、偏りのないデータセットを準備することが重要です。

 また、AIの回答を定期的にチェックし、バイアスが検出された場合は、学習データの修正やAIモデルの再調整を行う必要があります。

著作権など法的規制の確認が必要

ChatGPTに学習させるデータには、著作権や法的規制に関する注意が必要です。

他者の著作物や特許に関連する情報、または企業の機密情報を誤って学習させると、法的トラブルや情報漏えいのリスクが生じます。

社内の業務マニュアルや顧客データを使用する場合は、内容が法的に問題ないことを確認し、必要に応じて匿名化やデータの加工を行うことが求められます。

さらに、学習データの取り扱いについては、社内でガイドラインを整備し、関係者全員が遵守する体制を構築することが重要です。

セキュリティ対策が必要

ChatGPTは、入力されたデータを学習材料として活用するため、適切なセキュリティ対策を講じなければ情報漏えいのリスクがあります。特に、個人情報や機密情報を取り扱う場合は、匿名化や暗号化といった安全対策を徹底することが必要です。

また、システム全体のセキュリティを強化するためには、不正アクセスを防ぐファイアウォールやログ管理システムを導入し、定期的な監査を実施することが推奨されます。

また、社内外でのデータ共有時にはアクセス権限を厳格に管理し、安全なセキュリティ環境で使用するなど、不必要な情報が外部に流出しないよう徹底しましょう。

ChatGPTを学習させてビジネスを加速させよう

ChatGPTに独自データを学習させることで、自社業務に特化したAIツールとして進化させることが可能です。

実際に自社ツールとして運用する際は、今回紹介した5つの学習方法も参考に必要なデータを整理したうえで、ChatGPTに適切な方法で学習させましょう。

また、自社データを学習させるにあたっては、機密データや顧客の個人情報が外部に流出しないよう、セキュリティ対策を徹底することが求められます。

情報漏えいのリスクを踏まえ、安全な運用環境を整えてビジネスに活用していきましょう。