OpenAI/GPTで知的労働のシステム化

Azure OpenAI 開発サービス概要

Azure OpenAI 開発サービスは、Microsoft Azureのクラウド上でOpenAIの言語モデルを使用して、最先端のアプリケーションを開発するためのサービスです。GPT-3、Codex、Embeddingsモデルといった強力な言語モデルをREST APIとして使用できます。Azure OpenAIの先進的な技術を利用することで、自然言語処理や画像生成などのタスクを簡単に実行することができます。

GPT-3を使用した自然言語処理

GPT-3は自然言語処理における最先端の技術の1つであり、Azure OpenAI 開発サービスではGPT-3を使用し、文章の生成や自然言語の解析、翻訳などの機能を提供しています。開発者はAPIを呼び出すだけで、GPT-3による文章生成や自然言語処理の機能を利用することができます。

テキスト分類や感情分析などの自然言語処理機能

Azure OpenAIは、GPT-3に代表される高度な自然言語処理技術だけでなく、テキスト分類や感情分析などの基本的な自然言語処理機能も提供しています。これらの機能を使用することで開発者はテキストデータから情報を抽出し、自動的に分類や解析を行うことができます。

DALL-Eを使用した画像生成

DALL-Eは、画像生成において最先端の技術の1つであり、Azure OpenAIではDALL-Eを使用して、テキストの説明から画像を生成する機能を提供しています。例えば「緑色のカエルがテニスラケットを持っている」というテキストを入力すると、DALL-Eはそのテキストに基づき自動的に画像を生成することができます。

音声処理機能（ Speech to Text/Text to Speech）

Azure OpenAIは、音声処理にも対応しており、Speech to TextやText to Speechなどの機能を提供しています。これらの機能を使用することで音声データからテキストに変換したり、テキストを音声に変換したりすることができます。

（一部の）知的労働の横展開ができる

知的労働が複製可能になることで量を展開できます。従業員は「エースとして尖る」か「AIをマネジメントする能力を持つ」の2択と言われています。

Azure OpenAIを商用利用する5つのメリット

Azure OpenAI開発サービスの商用利用により、最先端の自然言語・音声処理技術を活用し、ビジネスプロセスの自動化や顧客体験の向上を実現。競争優位性の獲得や市場拡大を促進できます。

Merit1：ビジネスプロセスの自動化

Azure OpenAI 開発サービスは、自然言語処理や画像認識などの高度なAI機能を提供します。これらの機能を利用することで、企業の業務プロセスを自動化することができます。例えば、カスタマーサポートの自動化や、契約書の自動生成などが挙げられます。

Merit2：顧客サービスの向上

Azure OpenAI 開発サービスを利用することで、より高度な自然言語処理が可能になります。これにより、企業の顧客サービスを向上させることができます。例えば、顧客からの問い合わせに対する自動応答や、顧客の声を解析して改善案を提案するなどが挙げられます。

Merit3：データ分析の高度化

Azure OpenAI 開発サービスを利用することで、データの自動分類や自然言語処理を行うことができます。これにより、ビジネスの意思決定に必要なデータ分析をより高度化することができます。

Merit4：リソースの最適化

Azure OpenAI 開発サービスを利用することで、より正確な予測や分析が可能になります。これにより、企業はリソースを最適化することができます。例えば、製品の需要予測に基づいて、生産ラインの最適化を行ったり、在庫管理を改善することができます。

Merit5：セキュリティの強化

OpenAI ～機能とユースケース～

人工知能の技術を使い、文章作成や翻訳、画像認識などができます。例えば、文章を書くのが難しい人に代わって文章を作ってくれるチャットボットがあります。また、自動運転車の開発やロボットの操作など、いろいろな分野で使われている便利な技術です。

GPT-3を商用利用する際の6つのポイント

GPT-3は自然言語処理の分野で最高の成果を誇ります。商用利用では高度なテキスト生成や自動翻訳など、業務の効率化に貢献できます。APIの利用により簡単に統合でき、さまざまな業種に適用可能です。革新的なテキスト処理により、ビジネスの未来に革新をもたらすことができます。

Point1：スコープ

GPT-3利用時には、スコープを明確に定義することが重要です。GPT-3は広範囲なトピックに回答できますが、専門知識が必要な場合、精度が低下する可能性があります。企業での利用には、専門知識の組み込み、回答範囲の制限が必要です。

（例）GPT-3を使った自動応答のカスタマーサポートでは、問題と回答の範囲を明確に定義することが必要なため、よくある問題に対する回答を定義することが重要です。

Point2：ソースの明示

GPT-3は学習データからの洞察に基づいて回答を生成するため、偏りがある場合は信頼性に問題があります。ソースを明示することで、回答の正確性を確認できます。

（例）GPT-3の回答信頼性を高めるために、利用した情報源（ニュース記事、専門書、Webサイトなど）を示し、誤りや偏りがあった場合の修正方法を明示することが重要です。

Point3：ドメイン以外の回答をしない

GPT-3は多様な回答を提供しますが、得意なドメイン以外の回答は正確性に欠けるため注意が必要です。企業の信用を損なう可能性があるため、ドメイン以外の回答は避けるよう注意しなければなりません。

Point4：ビジネスケースを明確化する

GPT-3は自然言語処理でビジネスプロセスの自動化や効率化に役立ちますが、具体的なビジネスケースを明確化することが重要です。例えば、自動応答、文章生成、分析レポートの生成などがあります。ビジネスケースを明確化してROIを確保しましょう。

Point5：データセキュリティを確保する

GPT-3は機械学習モデルであり、大量のデータが必要です。企業にとってセキュリティは重要課題であり、利用前にデータプライバシーやセキュリティポリシーを確認し、必要な対策を講じる必要があります。

Point6：ユーザーエクスペリエンスを最適化する

GPT-3を使う場合、ユーザーエクスペリエンスを考慮することが重要です。ユーザーの問題や要望に対して、適切な回答や文章を提供する必要があります。また、ユーザーとのフィードバックを収集することも重要です。

OpenAI 開発サービス × Microsoft Azure

Microsoft Azureは、OpenAI 開発サービスに必要な設備と環境、セキュリティ、信頼性、コンプライアンス、データプライバシーなどを提供します。Azureには世界最先端の AI モデルを利用して、高度なAIアプリケーションを作成する、様々な機能やサービスがあります。

Azure Cognitive Services

自然言語処理、音声認識、画像認識、機械翻訳、感情分析、テキスト解析、顔認識、OCRなどの機能を提供する、Azureのマネージドサービスの1つです。これらの機能を使用することで、ビジネスプロセスの自動化、カスタマーエクスペリエンス向上、生産性向上などの目的を達成することができます。また、APIの利用が簡単で、開発者は様々なプログラミング言語やツールを使用して、アプリケーションを開発することができます。さらに、Azure OpenAI Serviceと組み合わせることで、最先端の人工知能機能を利用することができます。

Azure Data Factory

異なるデータストア間でデータを移動、変換、統合するためのデータ統合サービスです。Azure OpenAI Serviceのアプリケーションでは、Data Factoryを使用して複数のデータソースからデータを収集し、OpenAIのモデルに送信することができます。また、Data Factoryを使用して、結果をデータストアに保存することもできます。

Azure Blob Storage

大量の非構造化データを保存するためのオブジェクトストレージサービスです。OpenAIのモデルは、大量のデータを必要とするため、Blob Storageを使用して、トレーニング用のデータを格納することができます。また、アプリケーションで生成されたデータをBlob Storageに保存し、あとで再利用することもできます。

Azure Cosmos DB

分散データベースサービスで、グローバルスケールでのデータの配布、可用性、および一貫性を実現します。OpenAIのアプリケーションでは、Cosmos DBを使用してアプリケーションで生成されたデータを保存し、あとで分析することができます。また、Cosmos DBを使用してアプリケーションのデータを取得し、OpenAIのモデルに送信することもできます。

Speech APIとOpenAIを使用したコンタクトセンター分析（例）

コンタクトセンターの音声・テキストを解析し、顧客の意見や不満を把握する技術にAzureのSpeech APIやOpenAIが使われ、対応の改善や顧客満足度の向上に役立ちます。例えば「待ち時間が長かった」という声から、待機時間に関する改善策を考えることができます。

ドキュメントやナレッジの検索

AzureとOpenAIを組み合わせた技術を使うと、大量の文章を自動で分類して、必要な情報を探すことができます。企業が持つ膨大な情報を管理することで、社員が必要とする情報を簡単に検索でき、人手で調べる手間を省いて正確な情報を素早く取得できます。

カスタムソリューションへの組み込み例

パブリックGPTを使い続ける危険性

従業員が安全にGPTを利用できるよう、システム化する企業が増えています。ソリューションのポイントを5つ示します。

Point1：企業情報を守る

パブリックサービスを利用しない。情報が漏洩し、再学習等に利用される可能性があります

Point2：領域外の回答を除外

業種や職種などドメインを限定します。無関係な領域の情報を排除します

Point3：ソースを明示

GPT回答の、根拠となったウェブページを示します（将来リリース）

Point4：ファインチューニング

GPTモデルをお客様企業へ最適化します。独自の知識をモデル学習に加えます

Point5：知的労働の資産化

「どの部署が」「どのような」質問をしているか把握し、システムの改善に役立たせます

アーキテクチャサンプル（大規模）

アーキテクチャサンプル（小規模）

アンダーズが選ばれる3つの理由

弊社はPaaSで業務システムを構築する専門集団であり、高機能・高品質を適正価格で提供するベンダーとして幅広い業種のお客様から継続率94％で選ばれています。戦略立案から設計、開発、運用保守までをビジネスとテクノロジーを熟知したシェアードチーム®が担当し、グローバル基準の技術を活用して競争優位をもたらすサービスを提供。お客様のビジネス価値を最大限に高めるために努力を惜しみません。

Reason1：ソリューションに関する豊富な経験とビジネスへの深い理解

金融・物流・不動産・製造・卸売・小売り・サービスの業種において、クラウドソリューションで培った豊富なノウハウが強みです
マーケティング・営業・総務・経理・人事・業務・資材・サービス部門におけるプロセスに精通しています
クラウド利用料を最適化して、システムへの投資対効果を確実なものとします

Reason2：既存システム拡張から新規事業参入まで対応できる技術力

第三のCRM®ライブラリーの蓄積により、SaaSレベルの品質とスピード開発を可能とします
分類・回帰・予測といったAI計算に加えて、音声・画像・動画・文字を分析し、人の意思決定をシステムで代替します
マイページ、マルチテナント、独自SaaSサービスなど、高い設計技術を要する案件もお任せください

Reason3：運用まで自社完結のワンストップでサービスをご提供

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設計をしたシェアードチーム®がワンストップで運用まで手がけますので、システムが絵にかいた餅になりません
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シェアードチーム®について

正社員・派遣雇用やSESでの採用から、チームでの人員調達を選択する企業様が増えています。シェアードチーム®という選択があることで、企業様は、より柔軟なリソース調整を採用できるようになり、業務効率が飛躍的に上がります。

* 準委任契約とは：専門的な知識や経験を持つ人が、発注者から指揮命令を受けずに仕事を請負い、自分の責任で仕事を遂行する契約です。

Reason1：直接雇用のリスクを回避

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Reason2：時間あたりの生産性の向上

全社員が各分野のプロフェッショナルとして、お客様のニーズにマッチした経験を持つメンバーをシェアードチーム®︎として構成します。そのため、新たに事例調査や外注先探しの時間が短縮され、様々なリスクも低減できます。また各メンバー1人月以下の単位でのアサインも可能なため、繁忙期以外の時期でも最小限の単位でお任せいただけます。

Reason3：人材の増減や交代が自由

システムの運用・保守や追加開発に必要な人員やボリュームは、常に変動していきます。その都度新しく人を調達、調整、契約、するために数か月かかることも。弊社のシェアードチーム®︎は、専門家チームで構成されており、お客様のビジネスの変化に応じて必要な人員を自由に調整できるため、お客様の企業に必要な人材を調達いただくことが可能です。