生成AIツール2025.04.16

ChatGPTに自社独自のデータを学習させる方法｜注意点や事例も紹介

ChatGPTを社内の業務効率化に有効活用するには、自社の独自データの活用・学習が不可欠です。しかし、セキュリティ対策やデータ学習の手法などがわからず、導入に踏み切れていないという方も多いのではないでしょうか。

この記事では、生成AIの専門家の視点から、弊社スパイクスタジオがChatGPTに自社独自のデータを学習させる方法について、わかりやすく解説していきます。

「そもそもChatGPTはどんな仕組みでデータを学習しているのか」

「ChatGPTが学習できるデータの種類は？」

「ChatGPTをビジネス向けに学習させるには？」

さらに、ChatGPTに自社データを学習させるとできる具体例や、学習させる際の注意点についても紹介しますので、ChatGPTの導入にお悩みの方は必見です。

ChatGPTのデータ学習の仕組み

まずは、生成AIの仕組みの理解に必要な単語についてみていきましょう。

アルゴリズム

膨大なデータからパターンを学習して特徴を抽出する仕組み

データセット

学習におけるパターンを見つけるためのデータの集合体

評価モデル

生成AIが算出した結果の精度を評価するための枠組み・手法

また、現在公開されているChatGPTには、以下の文章生成モデルが存在します。

GPT-3.5（無料版）

日常的な質問や簡単な情報検索向け

GPT-4o（有料版）

高い応答精度と豊富な知識を基にした詳細な回答

GPT-4o mini

利用コストを大幅に削減した高速モデル

GPT-4o with Canvas

視覚的なサポートが必要なタスクに特化

o1-preview

精度と一貫性の向上に特化したモデル

o1-mini

応答速度に特化・複雑な分析には不向き

o3-mini

o1の推論能力を強化した最新モデル（2025年1月）

ChatGPTは、モデルごとにそれぞれ特色やメリット・デメリットが異なるため、ニーズに合わせたものを導入することが大切です。ここからは、ChatGPTの各モデルがどのようにデータ学習をしているのか、その仕組みから紹介していきます。

ChatGPTの構造「Transformerモデル」

ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）の生成AIは、「Transformerアーキテクチャ」の構造を採用しています。このTransformerモデルは2017年にGoogleが開発したものです。端的に言うと、「言葉のつながりを理解し適切な答えを作る仕組み」を指します。

人間のような自然な会話が成立するのは、この構造を使っているおかげです。ChatGPTは、この技術をベースにした「GPT」と呼ばれるオリジナルのアーキテクチャ（構造）を作っています。

Transformerモデルの中心にあるのは、「アテンション機構」と呼ばれるプロセスです。このプロセスが文中の単語の重要性を評価し、それに基づいた単語を生成します。

例文：

犬がボールを追いかけている

通常のAI：

すべての単語をバラバラに理解する「犬」「ボール」「追いかける」アテンション機構ありのAI：「犬」「追いかける」の関係性を理解し文脈を捉える

これにより、文脈を保ちつつ、関連する情報を効果的に処理できているのです。

そのため、Transformerモデルは文章における文脈理解や予測能力に優れており、極めて自然な会話を生成できる特徴があります。文章の生成だけでなく、翻訳・要約といった他のタスクにも応用できる汎用性があるのが利点です。

ChatGPTのアルゴリズム「InstructGPT」

ChatGPTのアルゴリズムには、「InstructGPT」と呼ばれる自然言語処理モデルが採用されています。

InstructGPTはAIにおける大規模言語モデルの代表的な存在であり、主に「教師ありファインチューニング（SFT）」と、「強化学習（RLHF）」を用いているのが特徴です。学習させたデータを活用して、人間と自然に会話できるようにするための訓練だと言えばわかりやすいでしょう。

「教師ありファインチューニング」は、AIが質問に適切に答えるためのトレーニングです。「この質問にはこう回答する」という人間が作成した教師データを学習させることで、より正確な返答ができるようになります。

また「強化学習」は、AIが作った答えを人間が評価して、回答の精度を向上させるフェーズです。このプロセスにより、InstructGPTはよりユーザーの好む形でのテキスト生成を実現できるようになります。

ChatGPTをビジネス向けに学習させる流れ

ここからは、ChatGPTのデータ学習の流れについてみていきましょう。ChatGPTをビジネス活用するためには、以下の5つのデータ学習ステップが必要です。

事前に膨大なデータを訓練して教育する
次に続く言葉を予測する仕組みづくり
チャットボットとしての受け答えを調整
安全性を確保するための調整
フィードバックを基にした改善

ChatGPTを有効活用するには、複合的に採用されているさまざまなAI技術を活かすための高度な学習プロセスが必要になります。具体的な手法については次で解説していきますので、まずは大まかな流れを把握しておきましょう。

ChatGPTに自社独自のデータを学習させる方法

ChatGPTに自社独自のデータを学習させるアプローチは、以下の5通りです。

プロンプトデザイン
プラグインの導入
ファインチューニング
ベクトルデータベースとエンベディング
専用ツールの導入

1. 【基本】プロンプトデザイン

「プロンプトデザイン（プロンプトエンジニアリング）」は、コストをかけずにChatGPTを学習させるための基本のアプローチです。ChatGPTへの命令文（プロンプト）を工夫することで特定の情報を提供させ、回答精度を向上させます。

プロンプトに自社データを含めて質問を投げかけることで、情報を与えて学習・回答に活かす方法です。ただし、プロンプトの文字数には制限があるため、大量のデータ学習には向かないことがあります。現状では、約8,000〜12,000文字が文字数の上限です。

2. プラグインの導入

ChatGPTにプラグインで機能を追加することで、自社データを学習させる方法もあります。以下のプラグインは、有料版「ChatGPT plus」に登録している場合にのみ利用可能です。

WebPilot

指定したURL内の情報を取得できるプラグイン

ChatWithPDF

PDFファイルを読み込ませ、情報を取得できるプラグイン

上記以外にもさまざまなプラグインが存在しますが、非公式のものは品質や安全性に懸念があるため、OpenAI社が提供しているものを採用することをおすすめします。

3. ファインチューニング

「ファインチューニング」は、追加のデータ学習による性能特化を指します。既存の大規模言語モデルに追加のデータを学習させ、特定の業界やニーズに合わせたモデルを作成する手法です。ファインチューニングは以下の流れでおこないます。

必要なモデルをインストール
学習データセット（教師データ）を用意
データセットをモデルが理解できる形式へ変換
収集したデータセットによる再学習（OpenAIのAPI）

この手法では、目的に応じた大量の教師データが必要になる点に注意しましょう。データが少ないと、事実と異なる内容を生成する「ハルシネーション」の懸念があるためです。また、生成AIに関する知識やプログラミングスキルなども必要になります。

さらに、Web版のChatGPTではファインチューニングができない点にも留意しましょう。ファインチューニングをおこなう際は「OpenAI API」が必要ですが、コストが発生するため大規模なデータを扱う際は注意してください。

4. ベクトルデータベースとエンベディング

「エンベディング」は、データを数値化して「ベクトル形式」に変換し、扱いやすくするプロセスです。特定の情報を数値化することで、大量のデータを効率的に検索・活用できるようになります。AIを直接教育するファインチューニングとは異なり、エンベディングはAIのカンペを作ってあげるイメージです。

このベクトル形式に変換されたデータベースは、「ベクトルデータベース」と呼ばれます。ベクトルデータベースは、単語や文章などの言語を数値化し、数値空間にマッピングしたものです。

質問文を数値化してエンベディングをおこなうことで、類似した数値から回答を提示する以下の仕組み作りができます。

自社データをベクトル化してベクトルデータベースに格納
ユーザーが入力したプロンプトをベクトル化
類似度を基に関連情報をベクトルデータベースから抽出
抽出したデータを元のプロンプトに加えて再度ChatGPTに渡す
適切な回答の生成

エンベディングは、間違った情報を出力する「ハルシネーション」を防止できるメリットがあります。さらに、自社データの優先回答、生成した自社データの把握も可能です。先述したOpenAI APIを採用して実装する形ですが、Pythonのコードを扱う必要があるため、プログラミング知識が求められます。

5. 専用ツールの導入

ChatGPTの連携ツールや、ノーコードで学習させられる補助ツールを使えば、プログラミングスキルがなくてもChatGPTに自社データを学習させることが可能です。

たとえば、ChatGPTの連携ツールである「OfficeBot」は、AIチャットボットをChatGPTに組み込むことで、独自のデータに関するやり取りを実現します。PDF・PowerPoint・Word・Webサイトなどを登録すれば、そこから情報を抽出してくれる形です。

ChatGPTが学習可能なデータの種類

現在、ChatGPTが学習できる主なデータの種類は以下の3つです。

CSVファイル
PDFファイル
URL

上記には、プラグインや専用ツールが必要なものも含まれます。また、ファインチューニングやエンベディングに活かすには、対応するコードの知識が必要になるため注意しましょう。

CSVファイル

「CSVファイル（Comma-Separated Values）」は、カンマ（,）でデータを区切ったシンプルなテキストファイルです。表形式のデータを保存するのに適しており、異なるソフトウェア間でデータをやり取りする際にもよく使われます。

CSVはシンプルで扱いやすく、大量のデータを管理しやすい点が大きなメリットです。ChatGPTにCSVファイルを読み込ませることで、自社独自のデータを効率的に学習させることができます。顧客データや製品情報、FAQなどのデータをCSVで取り込むことにより、精度の高い回答が期待できるでしょう。

PDFファイル

「PDF（Portable Document Format）」は、Adobeが開発した電子文書形式のファイルです。どのデバイスでも同じレイアウトで表示できる特徴があり、報告書や契約書、マニュアルなどの保存によく使われます。

ChatGPTは、PDFファイル内のデータを直接学習することはできません。そのため、先述した「ChatWithPDF」や「AskYourPDF」などのプラグインを利用することで、PDFの内容を読み取れます。

また、PDFのテキストをコピー＆ペーストしたり、外部ツールを使ってPDFデータを解析したりすることも可能です。PDFファイルを活用することで、大量の文書を効率的に整理し、必要な情報を素早く取得できます。

URL

URLを参照することで、ChatGPTにWebサイト上の最新情報を取り入れることも可能です。AIの回答が時代遅れになるリスクを軽減できたり、自社サイトの情報を直接取り込んだりできるメリットがあります。

ただし、標準のChatGPTはURLの内容を直接読み取れないため、プラグインや追加機能の活用が必要です。たとえば、「WebPilot」などのプラグインを使用することで、指定されたURLの情報を学習した回答が実現できます。この機能を使えば、自社のWebサイトやオンラインの資料から直接データを取り込み、より正確で特化した回答が可能になるでしょう。

ChatGPTの学習を成功させるポイント

ChatGPTの学習を成功させるコツは以下の通りです。

安全に使用できるよう調整する
法令遵守と倫理的配慮に留意する
データの質と多様性を確保する
フィードバックを集めて改善を繰り返す

1. 安全に使用できるよう調整する

ChatGPTを安全に利用するためには、まずセキュリティ対策を万全にすることが不可欠です。特に、学習させるデータや入力する情報の取り扱いには注意する必要があります。

ChatGPTを活用する際は、オプトアウト機能を利用し、「会話履歴や学習データをChatGPTのモデル改善に使用させない」と設定しておきましょう。この設定で対策すれば、個人情報や機密情報が外部に流出するリスクを軽減できます。

また、ChatGPTは進化を続ける技術です。新しい機能や更新が提供される際は、それに対応した最新の利用方法やセキュリティ対策を導入することが求められます。業界の技術動向を常に把握して適切に反映させることが、より安全で効果的な活用につながるのです。

スパイクスタジオ担当者からのコメント：
従業員がChatGPTを適切に活用できるように、明確なガイドラインを策定し、定期的なトレーニングを実施することも大切な要素です。これにより、誤用や情報漏洩のリスクをさらに低減できます。弊社スパイクスタジオでは、生成AI活用支援の一環として、リテラシー向上を目的とした研修や講演会などのナレッジ共有が可能です。基礎的な使い方から応用、最新ユースケースの紹介やプロンプトソンまで、段階的な教育プログラムを提供しております。詳しい内容については以下をご覧ください。
「生成AI活用支援ソリューション」「トヨタ自動車株式会社】プロンプト勉強会およびプロンプトソンの開催」

法令遵守と倫理的配慮に留意する

ChatGPTを活用する際は、法律や倫理的な基準を守ることが不可欠です。特に、AIが生成する内容に暴力的・差別的な表現や誤情報が含まれないよう、慎重に管理する必要があります。

また、個人情報や機密情報の取り扱いには細心の注意を払い、ユーザーの同意なしにデータを利用しないことへの徹底が必要です。さらに、特定の意見や価値観に偏らないよう、バイアスを最小限に抑えることも意識しましょう。法令遵守と倫理的配慮を徹底することで、信頼性の高いAI活用が実現できます。

データの質と多様性を確保する

ChatGPTの性能は、学習データの質と多様性に大きく依存するものです。特に、データ学習においては、「使用するデータの質」が最も重要になるため、十分に整備されたデータを用意しましょう。

質の良いデータはChatGPTの応答精度を向上させ、エラーを減少させてくれます。そのため、データは正確で信頼性のある情報源から取得し、偏りのない多様なサンプルを選び出すことが大切です。

また、ユーザーの多様なニーズを満たすためには、特定のバイアスを持たない情報を集めることも求められます。偏りのない高品質なデータを提供することが、モデルの精度と信頼性向上につながるのです。

フィードバックを集めて改善を繰り返す

ユーザーから得られたフィードバックを迅速に分析し、改善点を特定して、次のデータ学習に活かす仕組みを構築することを意識しましょう。場合によっては、AIモデルのパラメータ調整や新たなデータセットの追加が必要になるケースもあります。

また、ユーザーの利用状況をモニタリングし、データの偏りを分析することで、より適切な学習環境を整えることも大切です。特に、エンドユーザーからのリアルタイムなフィードバックや使用データを用いることは、モデルの改善サイクルを加速させることにつながります。

企業や組織での利用においては、データがどのように集められ、匿名化されているかを把握し、透明性を保持することも求められるでしょう。

【事例】生成AIに独自情報を学習させるとできること

生成AIに独自の情報を学習させることで、より効率化に役立つAIツールに昇華できるメリットがあります。生成AIに独自のデータを学習させると実現できることは以下の通りです。

社内業務補助
問い合わせ対応
自律型AIエージェント

生成AIに独自情報を学習させた成功例も交えて紹介していきますので、ぜひ参考にしてください。

社内業務補助

ChatGPTに自社の独自データを学習させることで、幅広い社内業務をサポートするツールとして活用できます。以下は、効率化できる具体的な業務内容の一例です。

メールやブログ記事などの文章生成
録画・録音の書き起こしと議事録作成
資料作成やアイデア出し
営業用のトークスクリプト作成
効率的なデータベース作成
さまざまなデータソースの統合　など

詳しい内容については、以下の記事も参考にしてください。

「chatGPTで効率化できる業務8選！導入事例や注意点も解説」

「ChatGPTを用いたExcel自動化の活用方法を7つ紹介」

弊社スパイクスタジオの類似事例としては、生成AIを活用した「架空商品モール」のプラットフォーム開発などが挙げられます。ユーザーの「こんな商品があったらいいな」という声（投稿）に基づき、生成AIでアイデアを企画し、架空の商品開発をおこなうというプラットフォームです。

クライアント様は、「アイデアの量が少ない」「既視感のあるものばかり集まってしまう」「アイデア創出に時間がかかる」といった、新商品開発への課題を抱えていました。プラットフォームを開発することにより、生成AIでただ課題を解決するだけでなく、新たなビジネスモデルの創出にも貢献しています。

詳しい内容については、以下をご覧ください。

「【株式会社NTT DXパートナー】生成AIプラットフォーム「架空商品モール」の開発支援」

問い合わせ対応（専用チャットボット）

ChatGPTに社内データを学習させてデータベース化すれば、AIチャットボットによる問い合わせ対応の自動化も実現可能です。AIチャットボットを活用するメリットについては、以下を参考にしてください。

社内データベース検索の高速化
部署をまたいだナレッジ検索
バックオフィス業務効率化
問い合わせ対応の負担軽減
問い合わせ対応の迅速化（ユーザーの満足度貢献）　など

弊社スパイクスタジオでは、生成AIを活用して、さまざまな業務に活用できる社内情報チャットボットを開発しています。弊社チャットボットで実現できる内容や特色は以下の通りです。

議事録・ドキュメント・チャット履歴のデータベース化
データのカテゴリや固有名詞のラベリングによる高速検索
RAGとLLMを組み合わせた高い汎用性

自律型AIエージェント

ChatGPTに社内データを学習させ、自律型AIエージェントに昇華する方法もあります。AIエージェントとは、設定された目標に基づいて行動し、特定のタスクを自動的に実行してくれるのが特徴です。

詳しい内容については、以下の記事をご覧ください。

「2025年注目のAIエージェントとは？ChatGPTとの違いや特徴を紹介」

弊社スパイクスタジオは、好みのキャラクターが秘書になってサポートしてくれる「Spike AI Agent」を開発しました。アバターと会話しながら複雑なタスクを効率的に遂行できるのが、このAIエージェントの特色です。

Spike AI Agentは、最新の生成AIを搭載したさまざまな技術により、極めて自然な会話が実現できるよう調整しています。性格や知識をデータとして学習させることで、アバターを自分好みにパーソナライズすることも可能です。

詳しい内容については、以下をご覧ください。

「スパイクスタジオ、AIエージェントプラットフォームを発表」

ChatGPTに自社データを学習させる注意点

ChatGPTに自社データを学習させる際は、以下の3つのポイントに注意しましょう。

実装やメンテナンスコスト
回答スピードの低下
情報漏えいリスク

実装やメンテナンスコスト

ChatGPTに独自データを学習させるには、どの手法を採用しても金銭的・人員的なコストが発生します。企業はデータの管理体制を整え、継続的に評価・改善をおこなうことで、AIの安定性と正確性を確保する必要があるのです。

また、学習させるデータが正確で最新のものであることも非常に重要です。古いまたは不正確な情報を用いると、ChatGPTが生成する応答の質も低下してしまうでしょう。そのため、データは適切に構造化し、不要な情報や重複を取り除くことが推奨されます。

このように、正しい回答を生成するよう定期的なメンテナンスも必要になるため、担当者の負担も考慮しなければなりません。

回答スピードの低下

ChatGPTに独自の情報を学習させることで、回答の精度向上が期待できます。しかし、同時にAIが学習するデータが多すぎると処理が遅くなり、レスポンスの質に影響を与える可能性もあるため注意が必要です。

これにより、エンドユーザーへの応答速度が低下するリスクがあります。たとえば、顧客からの問い合わせ対応にChatGPTを活用する際は、返答が遅くなることで満足度低下につながる懸念があることに留意しなければなりません。

情報漏えいリスク

機密性の高い情報が含まれる場合は、データの取り扱いに細心の注意を払う必要があります。データの匿名化や、セキュリティが保証された環境での学習をおこなうことで、プライバシーを保護することを意識しましょう。

また、chatGPTのAPIを利用すれば、データが学習に利用されない仕組みを構築することも可能です。さまざまな手法を検討し、情報漏洩のリスクを低減してください。

生成AIのデータ学習はスパイクスタジオにお任せください

ChatGPTに自社データを学習させることで、AIの応答を自社の特性や業界に特化した実用的なものにできます。データの選定や学習方法にはいくつかの手法が存在するため、ニーズに合った手法を採用することが大切です。

ただし、場合によっては学習方法において専門知識が求められたり、数あるツールやプラグインの中から自社のニーズに合ったものを選定する必要があったりします。また、具体的な活用法やナレッジマネジメントに頭を悩ませるケースも多いでしょう。

弊社スパイクスタジオには、生成AI黎明期から培ってきた経験があり、熟練の開発チームが在籍しています。大手企業を中心に約2,000名以上の研修・講義を実施し、数々の生成AIソリューションの開発支援・伴走をおこなってきました。

ChatGPTを含む生成AIのデータ学習や、業務効率化のための生成AI開発にお悩みの方は、ぜひお気軽にご相談ください。