はじめに

三菱総研ＤＣＳ　データテクノロジー部　青木 です。

ChatGPTの登場は、AIと人間の対話に革新をもたらし、業務においても利用が進んでいます。しかし、「ChatGPTはすごいけど、業務での活用方法がわからない」と感じている方、あるいは「そもそも業務に利用するという選択肢がない」という方は多いのではないでしょうか。ChatGPTを業務に取り入れている事例は増えていますが、具体的なイメージが湧かず、AIの活用が進む中で取り残される不安を抱えている人もいるかもしれません。

本記事では、業務でChatGPTを活用するための方法を、わかりやすくステップバイステップで紹介します。ChatGPTを業務に取り入れる4つのステップを解説し、プログラムから設計書を作成する事例を通じて、実践的な活用方法を示します。

この記事を読めば、ChatGPTを業務に取り入れるためのコツや、業務の効率化と生産性向上のヒントが得られます。

なお、ChatGPTを利用する場合は入力データを学習に利用される可能性があるため、業務データの入力にはご注意ください。

目次
1. ChatGPTを業務に取り入れる4ステップ
2. 4ステップの適用事例紹介 | プログラム解析業務への適用
3. 導入効果
4. まとめ

ChatGPTを業務に取り入れる4ステップ

業務へのChatGPT適用を行うにあたり、私たちが実践した4つのステップを紹介します。この4ステップを実践することで、効果的かつ確実に生成AIの導入効果を得ることができます。

ステップ1：業務タスクの分解

ChatGPTは優秀ですが、仕事を丸投げしただけでは自身が想像しているゴールとは異なる方向へ進んでしまう可能性が高いです。まずは自分の手でタスクを分解し、タスクを完了するまでの道のりを明確にしましょう。

ステップ2：ChatGPTに適したタスクの選定

ステップ１で分解したタスクに対し、人が実施した方がよいタスク・ChatGPTに任せることができるタスクの2つに分類していきます。タスク遂行にあたっては、場面や状況に応じてどうしても人の手を介さないとうまくいかない作業もありますので、ここで分類を明確にします。

ステップ3：効果的なプロンプトの作成

ChatGPTに任せることができるタスクが決まったら、タスクを実行するためのプロンプトを考えます。最初から凝ったものを考えるのは大変なので、まずは最低限実施したいことや、タスクの前提条件があれば明記する程度でよいでしょう。きちんとした文章でなくても大丈夫です。

ステップ4：作業手順への組み込み

最後に、ChatGPT活用を含めたタスクの作業手順を記録しましょう。手順書にChatGPT活用手順が組み込まれていることで、自分以外の作業者も「ChatGPTを活用した業務」が実施できるようになります。

4ステップの適用事例紹介 | プログラム解析業務への適用

上記ステップに則りChatGPTを実際の業務で活用し、効率化が図れた事例を紹介します。

プログラム解析業務

今回生成AIを活用したのは、古くなったシステムを新システムに刷新するプロジェクトです。このプロジェクトでは、新システムの機能仕様を定義するために、既存システムの機能仕様の整理が必要でした。

機能の仕様を把握するためには、本来、設計書等のドキュメントを参照するのが一般的です。しかし今回のプロジェクトでは、それらのドキュメントが揃っておらず、ソースコードを直接読み解かなくてはなりませんでした。具体的には、AccessのVBA（Visual Basic for Applications）やSQLで書かれた既存のプログラムを分析し、そこから業務仕様を推察してドキュメント化する、プログラム解析が必要となりました。

このプログラム解析のために、生成AIを利用した作業手順を作成することに取り組みました。プログラミングに詳しくない担当者でも、手順に従えば、ソースコードから業務仕様を効率的に読み取れることを目指しました。

ステップ1：業務タスクの分解

まずはプログラム解析業務をタスクに分解し、業務プロセスを明確化します。 社内情報のため具体的な内容については触れませんが、分解後のタスクは以下のようになりました。

• タスク① 処理フロー図作成
  　処理全体の流れを把握するために、プログラム間の呼び出しフローを可視化します。

• タスク② 最初に実行されるメインプログラムの処理記述作成
  　ユーザが画面上でボタンを押下した際に、最初に呼び出されるメインプログラムをまずは解析します。

• タスク③ 呼び出し先サブプログラムのリストアップ
  　タスク②のメインプログラムが呼び出すサブプログラムをリストアップします。

• タスク④ 呼び出し先サブプログラム の処理記述作成
  　最終的に呼び出されるサブプログラムを解析します。

ステップ2：ChatGPTに適したタスクの選定

タスク①は可視化したい＝図で表現したいため、ChatGPTでの代替は困難です。人の手で実施することにしました。
タスク②～④に関してはChatGPTでプログラムを読み込めば実施できそうなタスクです。よって、これらのタスクでChatGPTの利用を試みます。

ステップ3：効果的なプロンプトの作成

今回ChatGPTに与える情報がプログラムという、文脈の考慮が不要で内容が明確な文章ということもあり、それぞれの作業で利用した作成したプロンプトは最低限実施してほしいことだけを記述しました。 分解したタスク②～④毎に、ChatGPTとの実際のやり取りをご紹介します。
※以降のプログラムは説明用の架空の例であり、実際のシステムで使用されているプログラムではありません。

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タスク② 最初に実行されるメインプログラム の処理記述作成

• プロンプト

次の関数について概要を説明してください。

# 関数
[実際の関数をコピー&ペースト]

• 出力のイメージ

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タスク③呼び出し先プログラムのリストアップ

• プロンプト

この関数で利用している外部ファイル（クエリや仕様ファイル）を一覧表示してください。

• 出力のイメージ

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タスク④呼び出し先プログラムの処理記述作成

タスク③で出力された一覧のひとつひとつについて、解析をおこないます。ここでは、呼び出し先プログラムのひとつであるSQL処理の解析を例とします。

• プロンプト

次のSQLについて概要を説明してください。

# 関数
[実際のSQLをコピー&ペースト]

• 出力のイメージ

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ChatGPTからの回答を得たあと、内容が間違っていないかの精査はもちろん実施します。 今回の作業内においては上記のようにシンプルなプロンプトでも回答に誤りはなく、細かなプロンプトのルールがなくてもChatGPTを有効活用できる業務はたくさんありそうだと感じました。

ステップ4：作業手順への組み込み

最後に、ステップ1～ステップ3の作業内容を手順として書き起こすことで、誰もが「ChatGPTを活用した業務」を 実施できるようにしました。

導入効果

本業務のタスク②～④においてGPTを利用した場合・しなかった場合の概算を行った結果、 手作業による解析では　一つの機能あたり 90分 かかるところ、 ChatGPTの利用によって 30分 へ短縮することが可能な見込みとなりました。

まとめ

以上、ChatGPTを業務に取り入れるための4ステップを、実際の事例と併せて紹介しました。

すべての作業をChatGPTに任せようとするのではなく、ChatGPTを要所要所で活用し、人のアシスタントとすることがポイントです。そのためには「人とChatGPTの分担」を実現できるようにするための「ステップ①業務タスクの分解」が重要だと考えます。

タスクの一部分のみをChatGPTに頼るだけでも、十分な効果を得られます。4ステップを活用し、業務を効率化していきましょう。