小さな工場もChatGPTで業務効率化！カスタムモデルとプログラミング支援で自動化を加速

　これまでのデジタル化は大企業が中心でしたが、小さな工場でもデジタル技術の導入が身近になってきました。でもやっぱりなんだかんだ言って、中小企業や小さな工場でのデジタル化は簡単ではありません。

　でも正直、今回の人工知能、具体的にはChatGPTのようなツールが登場したことによって、その大きな差を一気に埋める可能性が出てきました。なぜなら。。。大企業もまだ人工知能が何者かわからず、どのように応用すべきか、定番的な活用方法を見つけられてないからです。

　大企業出身の西本だからわかるのだけれど、大企業はほんと新しいことへの対応には時間がかかるんです。だからChatGPTを使って業務効率化を達成している部門はまだまだ少ないはずです。

　そこで今回は、ChatGPTの概要と製造業での活用メリットを解説した上で、カスタムモデルやプログラミング支援機能の特徴と小さな工場での活用事例を紹介します。そのことによって少しでも、早く我々のような小規模な製造業がデジタル化を進めていただければと思います。

　では今回も読み終えるまでのお時間、しばらくお付き合いくださいませ。

ChatGPTとは？製造業での活用可能性

　皆さまもご存じのとおり、ChatGPTはOpenAI社が開発した大規模な言語モデルで、人間とのコミュニケーションを自然な形で行うことができるAIシステムです。ユーザーが質問や指示を入力すると、ChatGPTが適切な応答を生成し、対話を進めていきます。

ChatGPTの概要と基本的な機能

　ChatGPTは、大量のテキストデータを分析し、言葉の意味や文脈を理解することで、人間のような自然な応答を生成します。単に質問に答えるだけでなく、文章の要約、翻訳、文法チェックなど、様々な言語タスクを遂行できます。

　また、ChatGPTは常に学習を続けており、ユーザーとのやり取りを通じて新しい知識を吸収し、応答の質を向上させていきます。どんどん進化していく特徴をもっているデジタルツールだということです。すごい存在ですよね。

製造業におけるChatGPTの活用メリット

　そして製造業においても、ChatGPTを活用することで様々なメリットが期待できます。例えば、以下のようなことが可能になります。

• 設備の不具合や異常を早期に発見し、対処方法を提案
• 製品の品質管理や検査工程の効率化をサポート
• 生産計画の最適化や在庫管理の改善策を提示
• 技術文書や作業手順書の作成を自動化し、時間を短縮
• 現場からの問い合わせにすぐに対応し、業務を円滑化

　もちろんこれには、IoT機能などを通じて、生産情報がデータ化していることが前提条件ですが、これも本当に自社の課題解決はなにか明らかでないと、どれから手をつければよいのか判断つかないですよね。でも明らかであれば注力・集中して取り組めるはずです。

　このように、ChatGPTを製造現場の様々な場面で活用することで、業務効率の向上や品質の改善、コスト削減などが期待できる、というわけです。

ChatGPTにおける進化の歴史

ではそんなChatGPTはどのように進化してきたのか少し歴史をたどってみましょう。

年月	出来事
2015年6月	OpenAI社 設立
2018年6月	GPT-1（Generative Pre-trained Transformer 1）リリース
2019年2月	GPT-2リリース
2020年5月	GPT-3リリース
2021年1月	DALL-E（画像生成AI）リリース
2022年1月	InstructGPTリリース
2022年3月	GPT-3.5リリース
2022年9月	Whisper（音声認識AI）リリース
2022年11月	ChatGPT（GPT-3.5を使用した対話型AI）一般公開
2023年1月	ChatGPTが2ヶ月で1億人のユーザーを獲得
2023年3月	GPT-4リリース 音声生成AI「Voice Engine」発表
2023年4月	ChatGPTプラスでDALL-Eの画像編集機能強化
2023年(時期未定)	動画生成AI「Aura」のリリース予定
2024年(時期未定)	サム・アルトマンがAIデバイス「PPhone」リリース予定
2024年4月	企業向けのカスタムモデルプログラム発表 ChatGPTがサインアップなしで使用可能に ChatGPTプラスでDALL-Eの画像編集機能強化 オープンAIが日本拠点設立を発表

　OpenAI社は2015年の設立以来、GPTシリーズの言語モデルを中心に、画像生成、音声認識・生成、動画生成など、AIの様々な分野で革新的な技術を次々と発表しています。

　加えて、OpenAI社のCEOであるサム・アルトマンは、元Appleデザイナーと共同で、AIデバイス「PPhone」の開発も進めており、2024年のリリースを目指しているとのことです。iPhoneのような人口知能デバイスになるんでしょうか。とても楽しみですよね。

ChatGPTの最新の進化

　そして特に今月2024年4月には、企業向けのカスタムモデルプログラムを発表しました。これにより、企業は自社のデータを学習させたカスタムモデルを作成し、業務に特化したAIアシスタントを構築できるようになりました。Indeed、Harvey、Stripe、Salesforce、Anthemなどの企業が、すでにカスタムモデルを導入し、業務効率化や顧客満足度の向上を実現しているとのこと。カスタムモデルを活用することで、企業は以下のようなメリットを得ることができます。

• 専門領域に特化した知識を持つAIアシスタントの構築
• 高品質で業務に特化したアウトプットの生成
• プロンプトの短縮によるトークン数の削減とコスト削減
• アウトプット時間の短縮

　また、無料版ChatGPTがサインアップなしで使用可能になりました。これまではサインアップやログインが必要でしたが、それが不要になり、すぐにChatGPTを使い始められるようになりました。

　さらに、ChatGPTプラスで使える画像生成機能DALL-E3も強化され、生成した画像の一部を選択して編集できるようになりました。例えば人物の表情や背景を変更するなど、一貫性のある画像生成が可能になりました。

　加えて、OpenAI社は日本拠点の設立を発表しました。日本拠点では、エンタープライズ向けの導入支援、日本ユーザー向けの手厚いサポート、生成AIのルールメイキングへの参加などが予想されています。また、日本語に特化した独自モデルも開発中だとか。とても楽しみですよね。

　OpenAI社は、AIの基盤技術から、実際のユーザーが使うアプリケーションやデバイスまで、AIに関する全ての領域をカバーしようとしています。今後もオープンAIの動向から目が離せませんね。

小さな工場におけるChatGPTカスタムモデルの活用

　今回発表されたChatGPTのカスタムモデルは、実は小さな工場の業務効率化に大きな可能性を秘めていることがあまり知られていません。そこでカスタムモデルの概要と特徴、小さな工場での活用に適している理由、そして想定される業務効率化の事例について見ていきましょう。

カスタムモデルの概要と特徴

　カスタムモデルとは、企業が自社のデータを学習させたChatGPTモデルのことです。通常のChatGPTは汎用的な知識を持っていますが、カスタムモデルは特定の業界や企業に特化した知識を持つことができます。これにより、より専門的で高品質なアウトプットを生成できるようになります。

カスタムモデルの主な特徴は以下の通りです：

• 専門領域に特化した知識を持つ
• 高品質で業務に特化したアウトプットを生成できる
• プロンプトの短縮によるトークン数の削減とコスト削減が可能
• アウトプット時間の短縮が期待できる

小さな工場での活用に適している理由

　小さな工場では、限られた人員と資源が前提で効率的な運営が求められます。そのため、カスタムモデルが以下のように役立つはずです。

【小さな工場に適している理由】
・専門的な知識を持つ人材が不足している場合でも、AIが専門的なアドバイスを提供できる
・少ない人員でも、AIを活用することで業務の自動化や効率化が可能になる
・社内の知識やノウハウをAIに学習させることで、ノウハウの継承が容易になる

カスタムモデルを活用した業務効率化の事例

　ではイメージを固めるために想定できるカスタムモデルの活用事例を紹介していきたいと思います。

【A社】
　製品の品質管理にカスタムモデルを導入し、自動的に品質管理情報を出力できるしくみづくりを進めると同時に、相関分析から不良発生に関連のある変動要素を見つけ出すことができれば、不良品の検出率が向上。品質管理にかかる時間と人員を削減できる。

【B社】
　設備のメンテナンス手順をカスタムモデルに学習させ、メンテナンスの効率化を実現。熟練工の知識をAI経由で誰でも簡単に入手、訓練できるようにすることができる。

【C社】
　顧客からの問い合わせ対応にカスタムモデルを活用し、応答時間の短縮と顧客満足度の向上を達成。少ない人員でも高品質なサポートが可能になる。

　このように、会社や業務に特化させられるカスタムモデルを活用することで、小さな工場でも業務効率化や品質向上を実現することができるのです。

ChatGPTのプログラミング支援機能とは

　ChatGPTは、プログラミングの分野でも大きな可能性を秘めています。ここでは、ChatGPTのプログラミング支援機能の概要と特徴、小さな工場での活用に適している理由、そして実際の自動化事例について見ていきましょう。

プログラミング支援機能の概要と特徴

　そしてChatGPTはプログラミング支援機能としても活用が可能なので、コードの生成、デバッグ、最適化など、プログラミングのあらゆる場面で活用できます。主な特徴は以下の通りです：

• 様々なプログラミング言語に対応
• コードの自動生成と最適化
• エラーの特定とデバッグの支援
• コードの説明とドキュメンテーションの生成

　ChatGPTは、プログラミングに関する膨大な知識を持っているため、開発者の質問に的確に答え、適切なコードを提案することができます。

小さな工場での活用に適している理由

　小さな工場では、人員と資源で限られているため、ソフトウェア開発はほぼ外注を活用することになります。そうすれば、開発は手軽に取り掛かることはできず、また完成品が自社にマッチするかは作って使ってみなければわからない不確実性をはらみます。そのため自社で手軽に開発を手掛けられるChatGPTのプログラミング支援機能は小さな工場での活用に適していると言えるでしょう。

【小さな工場に適している理由】
・専門的なプログラマーが不足している場合でも、ChatGPTがコーディングを支援
・開発時間の短縮とコストの削減が可能
・既存のコードの理解と保守が容易になる
・新しい技術やプログラミング言語の学習をサポート

プログラミング支援機能を活用した自動化事例

　ではイメージを深めるために、ChatGPTのプログラミング支援機能を活用して、小さな工場での業務自動化を実現できるだろう想定できる成功事例を見てみましょう。

【D社】
　在庫管理システムの開発にChatGPTを活用。コード生成とデバッグの支援により、開発時間を大幅に短縮できる。

【E社】
　製造ラインの制御プログラムの最適化にChatGPTを利用。機械学習アルゴリズムの実装により、生産効率を大幅に向上できる。

【F社】
　社内の業務自動化ツールの開発にChatGPTを活用。従業員のアイデアをもとに、ChatGPTがプログラムを生成できる。

　このように、ChatGPTのプログラミング支援機能を活用することで、小さな工場でもソフトウェア開発や業務自動化を効率的に進めることができます。プログラミングの知識が少ない人でも、ChatGPTとの対話を通じて、自動化のアイデアを実現がググっと近づくでしょう。

カスタムモデルとプログラミング支援機能を組み合わせた業務自動化の進め方

　ChatGPTのカスタムモデルとプログラミング支援機能を組み合わせることで、小さな工場でも効果的な業務自動化を実現できます。ここでは、自動化のゴール設定と対象業務の選定、ChatGPTとノーコードツールを組み合わせた自動化のコツ、そして自動化プロジェクトの進め方とポイントについて見ていきましょう。

自動化のゴール設定と対象業務の選定

　業務自動化を成功させるためには、まず明確なゴールを設定することが重要です。自動化によって達成したい目標を具体的に定義し、それに基づいて対象業務を選定します。

　対象業務の選定では、以下の点を考慮しましょう：

• 業務の頻度と重要性
• 自動化による効果が高い業務
• 自動化が技術的に実現可能な業務

ChatGPTとノーコードツールを組み合わせた自動化のコツ

　ChatGPTのプログラミング支援機能を活用することで、コーディングの知識が少ない人でも自動化を実現できます。さらに、ノーコードツールを組み合わせることで、より簡単に自動化を進められます。

　ChatGPTとノーコードツールを組み合わせる際のコツは以下の通りです：

• ChatGPTでノーコードツールの使い方を学ぶ
• ノーコードツールでワークフローを作成し、ChatGPTで生成したコードを組み込む
• ChatGPTを活用して、ノーコードツールの機能を拡張する

自動化プロジェクトの進め方とポイント

自動化プロジェクトを成功させるためには、以下のようなステップで進めることが必要です。

　自動化プロジェクトでは、関係者との連携とコミュニケーションが重要な役割と果たします。それは業務がイチ部門で終わらない構造とよく似ています。ChatGPTを活用して、自動化の目的や効果を分かりやすく説明し、部門間を超えて理解と協力を得ることが成功への鍵となるでしょう。

ChatGPTを活用する上での注意点

　ChatGPTのカスタムモデルとプログラミング支援機能は、小さな工場の業務自動化に大きな可能性を秘めています。しかし、これらの機能にも限界があり、適切に活用するためには注意点を理解しておく必要があります。ここでは、カスタムモデルとプログラミング支援機能の限界と人間の判断の必要性、セキュリティやデータ管理面での留意点、自動化による業務変革に伴う社内体制の整備について見ていきましょう。

カスタムモデルとプログラミング支援機能の限界と人間の判断の必要性

　カスタムモデルとプログラミング支援機能は、業務自動化に大きく貢献しますが、万能ではありません。以下のような限界があることを理解しておきましょう：

• ChatGPTは学習データに基づいて回答を生成するため、データにない情報は提供できない
• 複雑な判断や意思決定が必要な場面では、人間の介入が不可欠
• 生成されたコードやアウトプットは、必ず人間が確認し、テストする必要がある

　これらの限界を踏まえ、ChatGPTを適切に活用するためには、人間の判断力と専門知識が欠かせません。ChatGPTの提案を鵜呑みにせず、批判的に検討することが重要です。

セキュリティやデータ管理面での留意点

　ChatGPTを業務で活用する際は、セキュリティとデータ管理に十分な注意を払う必要があります。特に、カスタムモデルを作成する際は、以下の点に留意しましょう：

• 機密情報や個人情報を含むデータを学習させない
• データの取り扱いに関する社内ルールを整備し、適切に運用する
• ChatGPTの出力結果を外部に公開する際は、情報の機密性を確認する

　また、ChatGPTを利用する従業員に対して、セキュリティとデータ管理に関する教育を行うことも重要です。

自動化による業務変革に伴う社内体制の整備

　ChatGPTを活用した業務自動化は、業務プロセスや組織構造に大きな変化をもたらします。自動化を成功させるためには、以下のような社内体制の整備が必要です：

• 自動化の目的と範囲を明確にし、全社的な理解と協力を得る
• 自動化によって影響を受ける従業員のスキルアップと再配置を支援する
• 自動化の効果を測定し、継続的な改善を行うための体制を整える

　業務自動化は、単なる技術の導入ではなく、組織全体の変革を伴うプロジェクトです。経営層のリーダーシップのもと、従業員の理解と協力を得ながら、段階的に進めていくことが成功への鍵となるでしょう。

　ChatGPTは小さな工場の業務自動化に大きな可能性を秘めていますが、適切に活用するためには、その限界を理解し、セキュリティとデータ管理に配慮しながら、ぜひ社内体制の整備も同時に進めてください。

まとめ：小さな工場でのChatGPTカスタムモデルとプログラミング支援機能の活用

　ChatGPTのカスタムモデルとプログラミング支援機能は、小さな工場の業務効率化と自動化に大きな可能性を秘めています。専門知識を持つ人材が不足している中小企業でも、AIの力を借りることで、高品質な製品やサービスを提供できるようになるからです。

　つまりもうデジタル手段は大企業だけのものではなく、我々のような小さな工場こそ、今こそChatGPTを活用し、業務効率化と自動化に取り組むべきです。なぜなら、これまで障壁となっていた課題も、AIの力を借りることでクリア可能となるからです。

　まずは、自社の業務を見直し、自動化の可能性を探ってみましょう。そして、ChatGPTのカスタムモデルとプログラミング支援機能を活用し、少しずつ自動化を進めていきましょう。

　変化を恐れず、新しい技術に挑戦する勇気を持つことが、小さな工場の未来を切り拓くことにつながります。今すぐ行動を起こし、AIの力を味方につけて、業務効率化と自動化の第一歩を踏み出してみてください。

　まずは試す。そして考え、組み立て、実現させていきましょう！

　もし、確認したいことがあれば以下まで気軽にZOOMでの無料相談をお申込みいただければと思います。

　滋賀県よろず支援拠点＞ https://www.shigaplaza.or.jp/yorozu/contact

※ 西本を指名すれば、全国どこからでも申込み可能です。

　それでは今日はここまでです。今後とも宜しくお付き合い下さい☆
　長文乱文を最後まで読んでくださりいつもありがとうございます♪
　すべては御社の発展のために、すべてはあなたの笑顔のために