ChatGPTは社内データを学習できる？“自社専用AI”の作り方とは

ChatGPTに自社のデータを「学習」させる必要はありません。必要なのは、自社のデータを文章・数値・顧客向けの3種類に分けて、種類ごとに合った方法で読ませることです。もう1つ、AIにつなぐ前に共有設定を見直してください。AIは権限を広げませんが、開きっぱなしのファイルを見つけやすくするからです。

ChatGPTに社内データを学習させることはできる？

ChatGPTで、モデルそのものを自社のデータで学習し直すことはできません。ただ、学習させなくても、自社のデータを読ませて答えさせることはできます。BusinessやEnterpriseなら、company knowledgeを使えます。接続したGoogle DriveやSlackなどの情報から、出典付きで答えさせる機能です。BusinessとEnterpriseのデータは、既定ではモデルの学習に使われません。

自社データを3つに分けて考える

「自社データ」と一口に言っても、中身によって、合う方法が違います。

• 文章のデータ（マニュアル、議事録、FAQ、提案書）: 置き場所ごとAIにつなぎます。BusinessやEnterpriseを契約済みなら、席にcompany knowledgeが含まれているので、先にそれを試します。
• 数値のデータ（売上、顧客リスト、アンケート結果）: CSVなどのファイルにして渡し、その場で集計や分析をさせます。文章を検索させる仕組みとは、分けて考えます。
• 顧客に見せるデータ（FAQ、料金、使い方）: 社内向けのAIとは分けて、公開用のFAQやナレッジベースに置きます。

つなぐ前に、共有設定を見直す

company knowledgeは、各ユーザーが元のアプリで持っている権限を守るので、AIを通しても権限は広がりません。ただし、全社に共有されているのに、誰も開かなかったフォルダは、検索されれば答えとして出てきます。たとえば、人事の資料や取引先との契約書が、全員に共有されたままになっていないか。つなぐ前に、共有ドライブの共有設定と、Slackの公開チャンネルに貼られた資料を、人事・経理・契約に関するものから確認してください。

文章のデータを活かすには？“ナレッジ管理 × AI”という考え方

文章のデータでは、情報を1か所にまとめる仕組みと、AIを組み合わせることが基本です。たとえば、次の流れになります。

1. SlackやGoogleドキュメントなどに散らばる情報を一元管理
2. 社員の質問やドキュメントを通じて、ナレッジとして蓄積
3. そのナレッジを元に、AIが社内用の答えを即座に提供

この仕組みを低コストかつ簡単に実現できるのがKipwiseです。

「ChatGPTのような賢さ」を自社に取り入れるならKipwise

チームの社内Wikiに、ChatGPTのような賢さを

「その質問、また聞いてない？」
「社内Wikiに書いたのに、また同じことを聞かれた…」

そんな悩みを抱えるチームにぴったりなのがKipwiseです。

Kipwiseは、Slackと連携しながら、社内のナレッジをAIで活用できるツール。
以下のようなことが可能になります：

• Slack上の質問をAIが自動で検出・社内ナレッジに基づいて即回答
• 回答履歴をナレッジとして自動保存・再利用
• Googleドキュメントやスプレッドシートとの連携で、散らばった情報を一元化
• /kipwiseコマンドでSlackからそのままナレッジの検索・作成

つまり、Kipwiseはまさに自社専用のChatGPT。
外部に情報を渡すことなく、自社のナレッジを元に、AIが社員の「知りたい」に答える環境を整えられます。

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ChatGPTを“社内向けAI”として活用するには？

自社でAIの仕組みを作るなら、APIとRAGを使います。RAG（検索拡張生成）は、質問に関係する社内の文書を先に検索し、その結果をAIに渡して答えを作らせる方法です。作る価値があるのは、自社のアプリや業務システムの中にAIの答えを出したいときです。社員が質問できれば足りるなら、既存の機能やSaaSで間に合います。

ただし、自作には、エンジニアやAIに詳しい担当者が必要で、継続的なメンテナンスやセキュリティ管理も課題になります。

その点、KipwiseのようなSaaSツールなら、ノーコードで導入・運用可能なので、AIや技術に詳しくないチームでも安心です。

最初の一歩

AIに読ませたいデータを、文章・数値・顧客向けの3種類に仕分けてください。文章のデータは、つなぐ前に、共有範囲の確認から始めます。

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