--- title: ChatGPT・生成AI完全ガイド｜2026年企業導入の手引き description: ChatGPTと生成AIの違いから実践的な活用法まで図解で解説。プロンプトのコツ、ビジネス導入のポイント、注意点を網羅した2026年最新版ガイドです。 --- [ブログ](https://solution.ndisol.jp/ai/blog) # [ChatGPT・生成AI完全ガイド｜2026年企業導入の手引き](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/chatgpt-generative-ai-vol-24) 作成者: [内山 ゆり](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/author/yuri-uchiyama)｜2025.12.11 (木) ChatGPTはOpenAIによって開発された、テキスト生成に特化した代表的な生成AI（ジェネレーティブAI）の一つです。生成AIとは、機械学習や深層学習技術を使い、人間が作るような文章・画像・音声などの様々なコンテンツを自動生成できるAI技術の総称を指します。2030年までに多様なセクターにおいて、世界のGDPに対し年間2兆6,000億米ドルから4兆4,000億米ドル相当の貢献をする可能性があると推定されている、とも言われています。 （参考: PwC 「[エージェント型AI：生成AIの新領域](https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/agentic-ai-the-new-frontier-in-genai.html)」） この記事では、生成AIの仕組みをどこよりもじっくりと解説するとともに、ChatGPTの特徴、さらには実際のビジネスシーンでの活用方法まで、図解を交えてわかりやすく解説します。本記事を読み終える頃には、生成AIを自身の業務はもちろん、企業全体で使いこなすための体系的な知識が得られるでしょう。 ※本記事は2025年11月の情報に基づいて記載しています。 目次 1. [生成AI（ジェネレーティブAI・Generative AI）はどんな人工知能なのか](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/chatgpt-generative-ai-vol-24?hs_amp=true#topic01) 2. [LLM（大規模言語モデル）と生成AIの違い](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/chatgpt-generative-ai-vol-24?hs_amp=true#LLM) 3. [ChatGPTと他の生成AIとの違いと特徴](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/chatgpt-generative-ai-vol-24?hs_amp=true#topic02) 4. [ChatGPTをどうやってビジネスで利用すべき？](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/chatgpt-generative-ai-vol-24?hs_amp=true#topic03) 5. [ChatGPTを業務利用する際のプロンプトのコツ](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/chatgpt-generative-ai-vol-24?hs_amp=true#topic04) 6. [ChatGPTをはじめとする生成AI利用時の注意点とは](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/chatgpt-generative-ai-vol-24?hs_amp=true#topic05) 7. [もう使ってる？生成AIが搭載されたサービス](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/chatgpt-generative-ai-vol-24?hs_amp=true#topic06) 8. [ChatGPT/生成AIの企業利用と社内導入に関するよくある質問](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/chatgpt-generative-ai-vol-24?hs_amp=true#topic07) 9. [まとめ](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/chatgpt-generative-ai-vol-24?hs_amp=true#topic08)   ## 生成AI（ジェネレーティブAI・Generative AI）はどんな人工知能なのか 生成AIは人工知能の中でどのような役割を果たしているのか、を知ることが全体像を理解する近道となります。まずは生成AIについて、他のAI（人工知能）との比較をしながら理解を深めていきましょう。 ### 生成AIの概要 生成AIは近年の技術の進歩によって注目されている分野であり、その始まりはニューラルネットワークやディープラーニング技術の発展にあります。初期のAIプログラムの一例として1960年代に登場した「ELIZA（イライザ）」がありますが、これはキーワードに基づいた応答を返す対話型プログラムであり、生成AIとは異なります。 従来のAI（人工知能）は主にデータの分類や予測に使用されるのに対して、生成AIはニューラルネットワークを利用して既存のデータ内のパターンと構造を識別し、新しいテキスト、画像、音楽、ビデオなどのコンテンツを生成する能力があります。 両者は機械学習技術を共有していますが、生成AIは「新たな創造」を重視する点で特徴的です。 つまり、生成AIとは単にデータを処理するだけでなく、まったく新しいコンテンツを生み出す能力を持つAIのことを指します。   ### 生成モデルの種類 生成AIを司るのは、生成モデルです。 生成モデルとは、「データがどのように生成されるかを理解する」ことに重点が置かれ、「データ自体の分布を学習する」ことを目的とします。 たとえば、猫と犬の写真を見ると、生成モデルは猫が猫らしく、犬が犬らしく見える理由を理解しようとし、“それらしさ”を作るデータの分布を理解します。この理解を基に、猫または犬に似た新しい画像を生成できるようになります。 このような特徴を持つ生成モデルは、データの理解と生成に独自のアプローチを採用しています。以下は主な生成AIモデルの種類です。 | **生成モデル** | **概要** | | --- | --- | | **ベイジアンネットワーク** | 一連の変数間の確率的関係を表すグラフィカルモデル。因果関係分析で活用できる。たとえば、医療診断では、一連の症状に基づいて病気の可能性を判断するのに役立つ。 | | **拡散モデル** | 物事が時間の経過とともにどのように拡散または進化するかを計算するモデル。ネットワーク内で噂がどのように広がるかを理解したり、集団内でのウイルスの拡散予測に活用される。 | | **GAN （敵対的生成ネットワーク）** | 生成器（Generator）と識別器（Discriminator）の二つのニューラル ネットワークで構成。生成器はデータを生成しようとし、識別器は実際のデータと生成されたデータを区別しようとする。リアルな人間の顔やアート作品の作成などの画像生成などで使われる。 | | **VAE （変分オートエンコーダー）** | 入力データの圧縮表現を生成し、それを復元して新しいデータを生成するオートエンコーダーの一種。画像のノイズ除去や、入力データと似た特徴を持つ新しい画像の生成などのタスクでよく使用される。 | | **RBM （制限付きボルツマンマシン）** | データの確率的な生成規則を学習する2層のニューラルネットワーク。例としてユーザーの好みに基づいてストリーミングプラットフォームで映画を提案するなど、レコメンドで使われる。 | | **PixelRNN （ピクセルリカレントニューラルネットワーク）** | 前のピクセルのコンテキストを使用して次のピクセルを予測し、画像生成する自己回帰型のモデル。画像を 1 行ずつ描画するなど、データの連続生成が重要なタスクで特に重宝される。 | | **マルコフ連鎖** | 以前の状態を考慮せずに、現在の状態のみに基づいて将来の状態を予測するモデル。例えば現在の単語に基づいて、文中の次の単語を予測するテキスト生成でよく使用される。 | | **フローベース生成モデル** | 単純な確率分布に適用され、より複雑な分布を生成する一連の可逆的な変換を指す。財務モデリングなど、データの変換を理解することが重要なタスクで活用される。 | ### 世界の生成AI利用の潮流 2025年、グローバル企業における生成AIの採用率は著しく高い水準に達してきています。世界の企業における約78％が少なくとも1つの業務機能でAIを活用しており、これは過去数年と比べて急激な増加を示しており、2017年の20％から着実に上昇しています。 （参考：EXPLODING TOPICS ”[How Many Companies Use AI? (New 2025 Data)](https://explodingtopics.com/blog/companies-using-ai)”） フォーチュン500企業では導入率がさらに高く、92%がOpenAI技術を活用。多くの経営幹部は主要機能の半数以上に生成AIが統合されていると報告しており、世界基準で見た生成AI利用は、ほぼ全ての業務の効率化に向けてダイナミックに利用が推進されていることが伺えます。 一方で日本は、2025年7月時点で生成AIの企業導入率は64.6%といった調査結果（[日経クロステック2025年7月調査](https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/03314/090800004/)）が出ており、世界の推進状況と比較すると、スピード感を速めてこの流れについていくべき段階だと言えます。 ## LLM（大規模言語モデル）と生成AIの違い ここで、LLMと生成AIの違いが気になる方もいるかもしれません。 まず、LLMとは膨大な量のテキストデータで事前にトレーニングされた、ディープラーニング（深層学習）アルゴリズムの一種で、さまざまな自然言語処理（NLP）タスクを実行できる言語モデルです。 LLMも生成AIの一部ですが、LLMは中でも自然言語処理に特化しており、例えば翻訳、要約、質問応答、テキスト生成の対応を得意としています。 生成AIは、画像生成、音声生成、テキスト生成など、さまざまな形式のデータを生成することを目的とした広範な技術を指します。LLMはその中でもテキスト生成に特化したモデルであり、生成AIの一部として位置づけられます。 ## ChatGPTと他の生成AIとの違いと特徴 ここまでは生成AIの概要を解説しました。それではChatGPTとは他の生成AIとどう異なるサービスなのでしょうか。 ### ChatGPTの特徴 ChatGPTは生成AIの一種で、OpenAIの提供するサービスです。ChatGPTが生成AIの一種でありながら、独立して扱われることが多いのは、その自然な会話能力により、非常に高い注目を集めた存在だからでしょう。 ChatGPTと他の生成AIは、どちらも新しいコンテンツを生成できるという点で共通していますが、得意とする領域や生成できるコンテンツの種類が異なります。 まず、ChatGPTは前の章で解説した、[LLM](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/chatgpt-generative-ai-vol-24?hs_amp=true#LLM)をベースにした生成AIですので、「テキスト生成や自然な対話が得意なツール」と言えます。まるで人間のように自然な会話が可能であり、高品質な自然言語テキストを生成できる点が、ChatGPTの大きな強みです。学習データも人間の会話データフィードバックを利用しているため、対話が非常に自然な点も特徴でしょう。最近ではWeb検索機能も利用できるため、より最新情報へのアクセスが可能となったことも強みとして挙げられ、これらがユーザーから高い評価を受けているポイントでもあります。 ですから、自然な会話ができる仮想アシスタントを開発することが目標であれば、ChatGPT が理想的な選択肢となります。 一方で、高度な画像制作や音楽制作といったタスクが必要であれば、各領域に特化した別の生成AIを使用したほうが良い場合もあるでしょう。ユーザーが業務上の問題や課題に応じて適切なツールを選ぶことができれば、生成AIの力をより引き出すことができるのです。このように、生成AIはそれぞれ得意な分野が異なるため、目的や用途に合わせて使い分けることが重要です。   ### ChatGPTをビジネスで使うメリット ChatGPTを日常業務の中で取り入れれば、これまで数時間かかっていた作業、頭を悩ませていた課題、目視では確認しきれない膨大なデータ処理を一瞬で解決してくれる、といったメリットがあります。 例えば、以下のようなタスクはChatGPTで解決できます。 - ある物事、知識についての詳しい解説を求めるとき - メール文面、社内研修資料、会議アジェンダ等のたたき台作成 - 文章化や校正等の清書や翻訳 - Excel関数やプログラムコード作成 ChatGPTを扱う際のポイントとして、特定の個人や法人を指定してしまうと関連するデータが出てこない、また社内機密情報は入力を控える必要があります。 またプロンプト次第では、より複雑で独自のニーズに応じた結果を返してくれるようになります。最近では過去の会話履歴も残しつつ、会話を進められるため、過去のやり取りを維持しつつ修正を繰り返し、より良い成果物を出せるといった点も、社内リソースを逼迫せずに作業ができるため、特に優れた魅力と言えるでしょう。 ### リアルタイム情報を使いたいならウェブ検索を使おう ChatGPTは文章生成や要約などに強みがある一方、情報収集に用いようとすると学習が完了している時期までの情報の中だけで回答を生成するため、リアルタイム情報との認識のずれが発生していました。 しかし、2024年10月31日から有料プラン向けに、また同年12月16日にはすべての無料ユーザーにも提供が開始されたウェブ検索機能が登場してからは、最新かつリアルタイムの情報をインターネット上から瞬時に収集し回答を生成する機能を選択できるようになりました。 ビジネスで文書作成やアイデアの壁打ちを行うには、そうした信頼できる情報源をベースとすることが基本ですので、この機能をぜひ活用しながら創造性豊かな作業へと発展させていきましょう。 ### 複雑な課題を扱いたいならDeep Researchを使おう ChatGPTのDeep Research(推論機能)は、推論特化モデル「OpenAI o1」が2024年12月18日にAPIとして公開された後、制限はありますが無料版でも利用が可能です。 ChatGPTのDeep Researchは、大規模言語モデルの「言語理解力」と「論理的思考力」を活用し、複雑な問題解決や高度な情報解析を行う能力に特化しています。 | **特徴** | **利用目的・シーン** | | --- | --- | | **高度な論理的推論** | 数学問題の解決、プログラムコードの解析、多段階の推理問題など複雑な論理展開をしたい。 | | **過去の会話の流れを汲み取った回答** | 長文や複雑な会話でも文脈を保持し、整合性のある回答を作成して欲しい。 | | **抽象的な概念処理** | 抽象的な質問に対して、多面的に考察し解釈してもらいたい。 | | **複数の情報源を使った回答** | 大量の学習データに基づく幅広い知識を統合し、複数の情報源を組み合わせた回答が欲しい。 | | **マルチステップ推論** | 複数の論点や過程を経た深掘りが必要な問題を考えたい。 | ### ChatGPT以外の代表的な生成AI ChatGPT以外にも、ビジネスシーンで活用されている優れた生成AIサービスが数多く存在します。それぞれに特徴や得意分野があり、用途に応じて使い分けることで、業務効率を最大化できます。ここでは、代表的な生成AIサービスをご紹介します。 #### Claude（クロード） Anthropic社が開発した大規模言語モデルで、長文の処理能力に優れています。一度に処理できるテキスト量が非常に多く、長い文書の要約や分析、複雑な文脈を必要とする対話に強みを持ちます。また、安全性と正確性を重視した設計のため、倫理的な配慮が必要なビジネス用途でも信頼性の高い回答を提供します。契約書のレビューや長文レポートの作成、詳細な分析業務などに適しています。 #### Google Gemini（ジェミニ） Google社が開発したマルチモーダルAIで、テキスト、画像、音声、動画など複数の形式のデータを統合的に処理できます。Google検索やGoogleのサービス群と連携しているため、最新情報へのアクセスが容易で、リアルタイム性が求められる業務に強みがあります。Googleワークスペースとの親和性も高く、既にGoogle製品を活用している企業にとっては導入しやすいソリューションです。 #### Microsoft Copilot（コパイロット） Microsoft社が提供する生成AIサービスで、Microsoft 365との統合により、Word、Excel、PowerPoint、Outlookなどの日常業務で使うアプリケーション内で直接AIの支援を受けられます。既存のワークフローに自然に組み込めるため、企業での導入障壁が低く、メール作成、資料作成、データ分析など幅広い業務で活用されています。 #### Perplexity AI（パープレキシティAI） 検索エンジンと生成AIを融合させたサービスで、質問に対して信頼できる情報源を明示しながら回答を生成します。リアルタイムのWeb検索結果を基に回答を構築するため、最新情報の収集やファクトチェックが必要な業務に適しています。出典が明確に示されるため、ビジネスでの意思決定に必要な情報の信頼性を担保しやすい点が特徴です。 #### 画像生成AI テキストから画像を生成する生成AIも、ビジネスシーンで広く活用されています。OpenAIの「DALL-E 3」、Stability AIの「Stable Diffusion」、Midjourneyなどが代表的です。マーケティング素材の作成、商品デザインのアイデア出し、プレゼンテーション資料のビジュアル作成など、クリエイティブ業務の効率化に貢献しています。 #### 動画生成AI 近年注目されているのが、テキストや画像から動画を生成するAIです。OpenAIの「Sora」やRunwayの「Gen-2」などがあり、マーケティング動画の制作、教育コンテンツの作成、プロトタイプの可視化などに活用が始まっています。 [ChatGPTって結局なにができるの？ 3分でわかる生成AIの基本 「生成AI基本の『き』」で学ぶ](https://solution.ndisol.jp/ai/resource/03form) ## ChatGPTをどうやってビジネスで利用すべき？ ChatGPTの概要がわかったら、まずは実際に触って使い勝手を試してみましょう。以下では、最初に取っ掛かりを掴むヒントをご紹介します。 ### 文章作成、コード生成ならまずは無料で これまでの章で見てきた通り、ChatGPTは「テキスト生成を得意とする専用ツール」です。従って、テキストで出来る成果物作成をする際に業務で利用してみることからやってみましょう。 有料ユーザーであれば、2025年8月よりGPT-5モデルの利用が可能となりました。このモデルでは、マルチモーダル入力（テキスト、音声、画像）をサポートし、コーディング、ディープリーディング、マルチステップワークフローに優れた統合型AIとして設計されています。 一方で無料版の場合、GPT-5も制限付きですが2025年11月時点で利用可能とされています。 参考：ChatGPT [料金](https://chatgpt.com/ja-JP/pricing/) もし、これまでにまだ使ったことが無いのであれば、無料版でテキストやコンテンツ作成、翻訳、要約作業、Excel関数やプログラムコード生成、最新情報を使った調べものや分析などに活用し、『ビジネスにおけるChatGPTの価値』を実感してみましょう。 以下は、テキスト生成でできる、一般的な利用例となります。 | **No** | **一般的な用途** | **概要** | | --- | --- | --- | | 1 | ビジネスメールの下書きの生成 | 適切なメールの書き方やフレーズを自動生成。 | | 2 | レポート作成の支援 | データの解析結果の解説文を生成。 | | 3 | レポートやミーティング議事録整理 | 議事録のテキストを整理し、要点を抽出。 | | 4 | 問い合わせ対応の効率化 | よくある質問や問い合わせに対する自動回答の生成。 | | 5 | プレゼンテーションの準備 | 主要なポイントや要約文を作成。 | | 6 | 営業レターや広告のコピーライティング | 効果的な広告文を提案。 | | 7 | ビジネスプランの策定・分析 | 戦略の大枠や要点を作成。 | | 8 | チュートリアルの作成 | 製品やサービスの使い方に関するガイドの生成。 | | 9 | 翻訳支援 | 短い文章や単語の翻訳。 | | 10 | アイデアブレインストーミング | 新しいプロジェクトや製品についてのアイデア創出。 |   ### 画像作成ならDALL-E3を始めてみよう ChatGPTはテキストベースのやり取りですが、「画像を生成したかったらどうすれば良いの？」とお悩みの方もいることでしょう。 そんな時は、OpenAIが提供しているDALL-E3を使ってみるのも一つの方法です。 DALL-E3は、自然言語処理からニュアンスを掴んで画像に落とし込む機能を持っており、テキストだけでなく画像データをもとに新たに画像を生成することもできます。 DALL-E3 の使い方は ChatGPT の使い方と同じで、通常のテキスト プロンプトを入力するか、自然言語を使用して対話で出力を依頼すると画像が生成されます。 ChatGPTを活用することで、業務のさまざまな場面で効率化が図れます。日常業務の多くでその効果を発揮できるほかにもウェブページのコンテンツ作成などにも利用できるでしょう。また、DALL-E3を利用することで、画像生成を通じた視覚的なメディアコンテンツの制作も可能です。いろいろな利用方法を試しながら、自分の業務に最適な使い方を見つけていきましょう。 ## ChatGPTを日常業務で利用する際のプロンプト（prompt）のコツ ChatGPTで何かをしようとする時、テキストを送信します。この命令文を「プロンプト」と呼びます。 しかし、このプロンプトの内容が結果に大きく影響します。思いつくままにプロンプトを書いてしまうと、自分が思っていたような結果が得られないなどといったリスクが生じてしまうので、言語化する能力が大切です。 以下では、OpenAIが発表しているプロンプトの書き方のコツの例をピックアップしてご紹介します。 ### 明確な意図、かつ条件を指定して細かく指示する なんでもできるように見える生成モデルですが、さすがに私たちの心まで勝手に推測してくれる能力はありません。ですから、結果次第ではこちらの希望を明確に伝えて、希望の結果へ導いていく必要があります。 もし出力結果が短すぎる場合は、専門レベルでの出力をしてほしいと伝え、逆に長すぎる場合、例えば文字数を指定する、出力イメージの例を伝える、といった具体的な指示を出すと良いでしょう。 | **悪い例** | **良い例** | | --- | --- | | Excel で数字を追加するにはどうすればよいですか? | Excel で「金額」行を合計するにはどうすればいいですか? シート内の行全体に対して自動計算し、すべての合計が右側の「合計」という列に表示されるようにしたいです。 | | 大統領は誰ですか？ | 2021 年のメキシコ大統領は誰でしたか? また、選挙はどのくらいの頻度で開催されますか? | | フィボナッチ数列を計算するコードを記述してください。 | フィボナッチ数列を効率的に計算する TypeScript 関数を記述してください。さらに、コードに自由にコメントを付けて、各部分の動作と、そのように記述されている理由を説明してください。 | | 会議の議事録を要約してください。 | 会議のメモを 1つの段落にまとめてください。次に、講演者とそれぞれの要点を箇条書きにしてください。 最後に、講演者が提案した次のステップやアクション項目があれば、それをリスト化してください。 | 【出典】[OpenAI Platform ドキュメント](https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering) ### 社内でChatGPTを使う際に最初に共有したいプロンプトの文法案 実は弊社内でも、ChatGPTを使ったチャットボットシステムを業務で利用しています。今では皆が当たり前のように使っていますが、社内に展開する際は最初に勉強会を開き、どんなプロンプトで指示できるのか、チュートリアルを示すことで、社員がスムーズに使えるようになりました。 中でも、品質向上については以下のような紹介を最初にすることが肝心です。例をご紹介しましょう。 以下3つは、回答の精度を上げるためのTipsです。 諸説あるものも存在しますが、知っておくと使える知識も、NDIS社内では実際に共有しています。 ### 回答精度を向上させるためによく使われるテクニック ChatGPTで回答精度を向上させるためには、プロンプトを書く際にコツがあります。以下は、よく使われるテクニックです。同じ質問でも計算等の回答のミスが少なくなり、より深い回答を得られるようになります。 | **No** | **テクニック** | **概要** | | --- | --- | --- | | 1 | 具体的かつ詳細に書く | 期待する回答の内容や形式（例：何について、どのぐらいの詳細さ、文字数や箇条書き指定など）を明確に伝えます。 | | 2 | 指示と補足情報を分ける | メインとなる命令と、作業において必要な背景情報を分けて記述し、AIが優先すべきことを理解しやすくします。 | | 3 | 欲しいフォーマットを提示する | 自分が欲しい回答の例文や、フォーマットをプロンプトの中で具体的に示すことで、より的確な回答が返りやすくなります。 | | 4 | 段階的に指示を出す（Multi-step Prompting） | 複雑な問題は一度に依頼せず、複数のステップに分けて段階的に質問や修正を行います。 | | 5 | Chain of Thought（思考過程の明示）を促す | 「思考の過程も説明してください」など明示的に指示して、論理的なステップを踏んだ回答を促進します。上記のMulti-step Promptingとは異なり、こちらは一度の回答内で一連の論理をアウトプットしてもらいます。 | | 6 | 禁止事項よりも実施事項を重視 | 「やってはいけない」より「何をすべきか」を明確に記述すると精度が上がります。 | | 7 | 過去の回答のチェックとブラッシュアップを依頼する | 「前の回答を踏まえて修正してください」「不正確な点があれば直してください」などフィードバックをしてもらいながら回答精度を高めます。 | | 8 | 最初から複雑な問いを投げかけない | 最初は単純な指示で様子を見て、徐々に詳しく指示を増やして最適化する方法も効果的です。 | #### マーケティング用ランディングページの構成案作成（段階的） 以下は、上記を意識し、中でも段階的に指示を出す（Multi-step Prompting）を用いた手法でのプロンプト例です。 | メイン指示：B2B向けSaaSのランディングページ（トップ）構成案を作成してください。優先度は「ユーザーの離脱防止＞機能説明＞導入メリット」。   補足情報：対象は従業員50〜500名のIT企業。主な機能は「自動レポート生成」「チームコラボ」「SSO対応」。トーン：信頼性・簡潔。禁止事項ではなく「必ず入れること」：料金への導線、導入事例リンク、CTA（無料トライアル）。   期待する出力形式：箇条書き（各セクション：見出し＋100〜200字の説明＋主要要素の箇条書き）。想定文字数：合計800〜1200字。出力例を下に示す。   段階： •    ステップ1：ヒーローセクションの見出し案を10個提示（各8〜12語）。 •    ステップ2：上位3案を選び、それぞれに副題（20〜40字）とサブCTAを提案。 •    ステップ3：選んだ1案を元にページ全体（約6セクション）を作成。 フィードバック指示：「語調をもっと堅く／カジュアルに」「ターゲットを中小企業に変更」などの修正要求に応じて、差分だけ修正してください。   最初の試験出力：まずステップ1だけ実行して下さい（10個の見出し案）。問題なければ続けます。   出力例（ステップ1）： 1.    「データ作業を自動化し、意思決定を加速するプラットフォーム」 2.    「毎日のレポートを自動化 — チームで価値を出す時間を増やす」 …（合計10案 | | --- | #### 英語の日本語翻訳＋ローカライズ対応 段階的でなく、一つのプロンプトで回答を得たい、もう少しシンプルな内容なら、以下のように構成することも可能です。 | 以下の英文を、日本語に翻訳し、さらに日本市場向けに自然でわかりやすい表現へローカライズしてください。 【背景】 - 対象読者：IT企業のプロダクト責任者・開発チーム - 時間短縮・品質向上の価値が伝わる表現にする - トーン：ビジネス寄り、丁寧だが固すぎない - 直訳っぽい表現は避ける 【出力形式】 1. 直訳（1文） 2. ローカライズ版（80〜150字） 3. ローカライズ理由（2〜3文） 【翻訳対象文】 "Our app helps teams ship features faster by automating repetitive QA tasks." | | --- | どんなプロンプトを打つ時にも必ず、以下2点は守ってみましょう。回答精度が大きく変わることを実感できるはずです。 - 「メイン指示」と「補足情報（背景）」を必ず分ける。AIは最初にメイン指示を優先して処理します。 - 希望する出力例を必ず示す（フォーマットの雛形）。例があると精度が跳ね上がります。 ## ChatGPTをはじめとする生成AI利用時の注意点とは 生成AIの利用は非常に便利であり、多くの業務で効率化が進む一方で、注意すべき点も少なくありません。ChatGPTをはじめ、社内利用時に生成AIにプロンプトを入力する際や、出力結果について以下を意識して利用しましょう。 - 生成AIが出力する情報の正確性には限界があるため、必ず人間が最終確認を行う。 - プライバシーやデータセキュリティの観点から、機密性の高い情報をAIに入力していないか必ず確認する。 - 情報の取り扱いに関する社内ガイドラインを整備し、従業員に徹底させる。 - AIの利用が人間の判断を完全に代替するものではなく、AIが提示するデータや分析をもとに最終的な意思決定は人間が行うことを意識する。 このように、生成AIを賢明に活用するためには、その限界やリスクを理解し、適切な運用方針を策定することが不可欠です。さらに、回答をそのまま鵜呑みにするのではなく、信頼性を担保するためにも必ず最終確認を人間を介して行うとともに、ビジネスにおける意思決定の材料とし、生成AIの言いなりにならないように使いこなすことが求められます。 [ChatGPTなどの生成AI、なんとなく理解したつもりになっていませんか？ 用語・ツール・リスクをまとめて整理 「生成AI基本の『き』」で確認する](https://solution.ndisol.jp/ai/resource/03form) ## もう使ってる？生成AIが搭載されたサービス 生成AIは、各企業のサービスに組み込み別機能とコラボレーションすることで、さらにその価値を高めていっています。 この章では、生成AIが搭載されたサービスについて見ていきましょう。 ### Microsoft 365　Copilot 企業内で利用されている方も多いCopilotですが、この有料版では2025年11月時点で、ChatGPTモデルのGPT-5をベースに構築されています。 Copilotを使えば、Microsoft 365内のメール、会議記録、文書、チャットなどをリアルタイムに活用し、AIチャットを通じた業務支援や自動化が可能です。 2025年10月のアップデートによれば、GPT-5はCopilot Chatのデフォルトモデルになり、優先的に高度な推論と高速応答が提供されています。有料ユーザーへ展開されたのち、無料ユーザーにも段階的に広がる予定とされているようです。 ### Google Gemini Geminiは2023 年 5 月にGoogleからリリースされた生成AIであり、最近ではGoogleドライブやGmailと連携して利用可能です。たとえばGmailの中で過去にやり取りしたメールを探したい際に、これまではキーワード、日付検索で該当するものを探す必要がありましたが、現在はプロンプトから検索が行えるようになりました。またGoogle ドライブ内ファイルも自動で内容要約をしてくれるなど、これまでの作業効率が上がるようにサービス内に組み込まれ、ユーザーが直感的に利用できるのが特徴です。 ### Slack ChatGPTの開発元であるOpenAIは、社内でのやり取りをSlackで行っていたことから、新たにChatGPT for Slackβ版アプリをリリースしました。社内コミュニケーションツールであるSlackには元々、Slackbotというリマインダーや指定ワードが投げかけられた際に応答するbot機能が組み込まれていましたが、このリリースによってChatbotに質問したり、文章作成をSlack上でできるようになりました。 ### Duolingo 語学学習に興味のある方なら、一度は使ったことがある語学学習アプリ「Duolingo」も、 GPT-4 を利用してユーザーとの対話を通じた学習をサポートしています。ユーザーは、AIと自然な会話を楽しみながら、実際のコミュニケーションスキルを向上させることができます。特に、発音や文法のチェックがリアルタイムで行われるため、効果的な学習が可能です。有料プラン「Duolingo Max」では、AIとの対話を通じたシナリオ練習ができ、高度な機能も提供されています。 ### Expedia 海外旅行好きの方なら、航空券やホテルの予約をExpediaから一度は取ったことがあるかもしれません。以前は手動で検索していたこれらの機能も、いまではAIアシスタントによって、まるで旅行代理店と会話をしながらプランを練るような体験ができるようになっています。さらにアプリでは、顧客が興味を持っているホテルや、アトラクションのスマートリストを自動的に作成してくれる、といった痒い所に手が届くような機能も追加されています。 ### 生成AIを利用したNDIS製品のご紹介 #### AIチャットボット ビジネスにおける問い合わせ対応や情報提供の効率化は、多くの企業が抱える重要な課題です。 AIチャットボットは、こうした課題に対する有効な解決策です。24時間365日、即座に回答を提供できるため、問い合わせ対応の待ち時間がゼロになります。また、回答品質が均一化されることで、誰が質問しても同じレベルの情報が得られる環境を実現します。 AIチャットボットを代表する「CB3」は、単なる自動回答システムにとどまらない、次世代型の汎用AIチャットボットです。最大の特徴は、質問に答えるだけではなく、その後に必要となる業務システムへ適切につなぐことができる点にあります。 企業固有のデータに基づいて回答を生成する「CB3 RAG with GPTオプション」が用意されており、自社独自のChatGPT環境を実現できるのも魅力です。 [人と業務システムをやさしくつなぐ AIチャットボット CB3](https://solution.ndisol.jp/cb3) #### 議事録サービス 生成AIを活用した議事録サービスを導入する企業は少なくありません。会議の音声や動画を自動で文字起こしし、重要なポイントを抽出して要約することで、議事録作成時間を大幅に短縮できます。また、決定事項やアクションアイテムが明確になることで、会議後の業務推進がスムーズになり、組織全体の生産性向上につながります。 「nMinutes(エヌミニッツ)」は、ChatGPTを活用し、1時間の会議内容をたった5分で要約できる議事録作成支援サービスです。PCやスマートフォンからアクセス可能なクラウドプラットフォームで、web会議・対面会議の両方に対応しており、いつでもどこでも簡単に要約議事録を生成できます。 最大の特長は、Whisper(文字起こし)とChatGPT(要約)を組み合わせることで、高精度な文字起こしと効果的な要約を実現している点です。生成された要約は、ユーザーが固有名詞や社内用語を中心に修正するだけで完成するため、時間の節約と精度の向上を両立できます。 [要約議事録支援サービスnMinutes](https://solution.ndisol.jp/nminutes) #### 動画解析サービス 企業内には、研修動画、製造工程の記録、ベテラン社員の技術指導、会議の録画など、膨大な動画データが蓄積されています。しかし、これらの動画を効果的に活用できていない企業が多いのが実情です。必要な情報を探すために長時間の動画を最初から見直す必要がある、動画からマニュアルを作成するのに多大な時間がかかる、ベテラン社員の暗黙知が動画に記録されているが活用されていない、といった課題が存在します。 生成AIを活用した動画解析サービスは、こうした動画コンテンツを戦略的な資産へと変換します。動画内の音声や映像を自動解析し、必要な情報を瞬時に検索・抽出できるため、人材育成、技術継承、ナレッジ共有などの分野で大きな効果を発揮します。 「Video Questor(ビデオクエスター)」は、動画をアップロードするだけでAIが自動的に内容を解析し、ユーザーがチャット形式で入力した質問や指示に答えて、動画の要約、質疑応答、マニュアル作成、翻訳などを瞬時に行う革新的なサービスとして、いま注目を集めています。 [動画と“チャットで会話できる”生成AI×動画解析ツール Video Questor](https://solution.ndisol.jp/videoquestor) ## ChatGPT/生成AIの企業利用と社内導入に関するよくある質問 以下は、ChatGPTをはじめとする生成AIをビジネスで利用する際の企業担当者様からよくいただくご質問をまとめました。 ### 企業におけるChatGPT/生成AIの最も一般的な活用分野は何ですか？ 企業では、文書作成と編集の効率化、社内ポータルからの迅速な情報検索、技術サポートによる開発効率の向上、および業務マニュアルの作成・更新による業務の標準化に活用されています。 ### 企業がChatGPTを社内利用する際に、最も注意すべき情報漏洩リスクとその対策は何ですか？ 最大のリスクは、従業員がプロンプトに機密情報や個人情報を入力してしまうことです。対策として、API経由での利用や、入力内容を学習させないオプトアウト設定を行うことを徹底しましょう。 企業利用時での最初に押さえておくべき設定などについて、以下の記事で詳しく解説していますので、ぜひご覧ください。 ブログ「[ChatGPT導入方法｜リ](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/chatgpt-rollout-vol-25)[スクを踏](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/chatgpt-rollout-vol-25)[まえた企業での使い方を解説](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/chatgpt-rollout-vol-25)」 ### ChatGPTを安全に導入するために、社内ガイドラインに必ず盛り込むべき禁止事項は何ですか？ 機密情報、個人情報の入力、不適切な言語の使用、および著作権を侵害するコンテンツの生成を求めるプロンプトの入力は、禁止事項として明確に記載し、法的リスクを最小限に抑える必要があります。これらリスク対策について詳しく知りたい方は、以下の資料に生成AIの特徴とビジネス利用時に覚えておくべきリスクとその対策をまとめましたので、ぜひご覧ください。 [生成AI 基本の『き』～企業で使うときの基本用語、ツール、リスク～](https://solution.ndisol.jp/ai/resource/03form) ### 社内ナレッジ活用を目的に生成AIを導入する前に、企業が必ず行うべきデータに関する準備は何ですか？ AIが正確な回答を生成できるように、社内に蓄積されたナレッジを動画やドキュメントを使って整理します。また、AIが学習できるように不要なデータを取り除き、読み込ませるデータの整理（データクレンジング）を徹底的に行うと、効果はさらに向上します。 ### 生成AIを活用すると、業務マニュアルの作成・更新はどのように効率化されますか？ ベテラン従業員や熟練技術者による口頭でまとめた動画やテキストでの説明を生成AIに学習させることで、ノウハウを体系的に整理し、マニュアル作成やノウハウの要約を支援します。また、マニュアルの多言語化も容易になり、ナレッジ管理の改善と標準化が期待できます。 ### 中小企業にとってChatGPTのようなAIチャットボット導入は現実的ですか？ はい、現実的です。自立学習型の高度なAI開発は難しいものの、既存のチャットボット機能を活用し、欲しい情報を素早く提供する仕組みは、現場DXの新たなスタンダードとして、中小企業でも注目されています。 ## **まとめ** いかがでしたでしょうか。本記事では、生成AIとChatGPTそれぞれの特徴と、ChatGPTの業務での活かし方について解説しました。 生成AIは、文章や画像、音声などの多様なコンテンツを自動生成する能力を持ち、ChatGPTは中でも対話形式のテキスト生成に特化した役割を果たす、といった特徴があります。 2017年頃から生成AIの導入は着々と進んできており、2025年時点では世界のトップ企業の9割以上がOpenAIの技術を取り入れビジネスに活用するなど、生成AIとビジネスはもはや切り離せない世の中となりました。弊社はビジネス領域における国内の生成AIサービスの第一人者として、2023年よりAIチャットボットサービスをリリースしたのち、2024年から生成AI×動画解析サービスもリリースいたしました。 生成AIの基本から、それらのビジネスへの応用の仕方まで[お役立ち資料](https://solution.ndisol.jp/ai/resource)を各種ご用意しておりますので、ぜひご覧ください。 公開日：2025年2月17日 [完全な記事を表示](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/chatgpt-generative-ai-vol-24) ```json { "@context" : "http://schema.org", "@type" : "BlogPosting", "author" : { "@type" : "Person", "name" : "内山 ゆり" }, "dateModified" : "2026-06-17T07:27:42.749Z", "datePublished" : "2025-12-11T15:00:00Z", "headline" : "ChatGPT・生成AI完全ガイド｜2026年企業導入の手引き", "image" : { "@type" : "ImageObject", "height" : 1444, "url" : "https://9015489.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/9015489/materials/blog%20parts/chatgpt-generative-ai-vol-24.png", "width" : 2750 }, "mainEntityOfPage" : "https://solution.ndisol.jp/ai/blog/chatgpt-generative-ai-vol-24", "publisher" : { "@type" : "Organization", "logo" : { "@type" : "ImageObject", "height" : 60, "url" : "/hs/hsstatic/content_shared_assets/static-1.4092/img/default-amp-logo.png", "width" : 60 }, "name" : "ブログ" } } ```