ChatGPTに22ページの製品マニュアルを渡してみる。AIが「調べる仕事」を変えるかもしれない話。
その問い合わせ、何ページのマニュアルを確認していますか？
突然ですが、こんな経験はありませんか？
仕事中に製品のエラーについて質問される。
マニュアルを開き、目次から関連する項目を探す。
原因を見つけたと思ったら、解決方法は別のページに書かれている。
さらに、設定を変更した場合の影響まで確認しなければならない。
「この作業、もう少し効率化できないだろうか？」
そう感じている方も多いのではないでしょうか。
今回紹介するのは、ChatGPTを使って、製品マニュアルに基づく問い合わせ対応を支援するプロンプトです。
しかも、単純にマニュアルを要約するだけではありません。
複数ページに分散した情報を探し、必要な内容を整理し、根拠まで明示する。
そんな使い方を目指します。
はじめまして。生成AIブログ「ほぼテク」です
こんにちは。
株式会社GROWTH JAPAN TECHNOLOGIESの我妻裕太です。
生成AIブログ「ほぼテク」を通じて、AIやデジタル技術を仕事に役立てるためのアイデアを発信しています。
AIの話題というと、最新モデルの性能や新機能に注目が集まりがちです。
もちろん、それも面白い。
でも、私が特に大切にしたいのは「明日の仕事がどう変わるのか」という視点です。
今まで当たり前に人が行っていた作業。
何度も繰り返している確認業務。
本当はもっと工夫したいのに、時間がなくて手を付けられない仕事。
そんな日常の中にこそ、AIを活用する価値があると思っています。
なぜ今回は製品マニュアルを題材にしたのか？
AIを業務で使うとき、よく出てくる課題があります。
それは「AIの回答をどこまで信用してよいのか」という問題です。
ChatGPTは、自然で分かりやすい文章を作ることができます。
しかし、自然な文章であることと、内容が正しいことは別です。
OpenAIも、ChatGPTが誤った情報を生成する可能性について説明しています。
特に、製品の仕様や安全に関わる情報では、根拠のない回答は困ります。
そこで考えたいのが、AIの自由な発想を活用する仕事と、根拠に基づく正確さを優先する仕事を分けることです。
アイデア出しでは、自由な発想が役立ちます。
一方、製品サポートでは、マニュアルに書かれている事実が重要になります。
だからこそ今回は、AIが何でも答えるのではなく、答えてよい範囲を決めるプロンプトを紹介したいと思いました。
今回の舞台は、架空のスマート物品管理端末
使用するのは「クレリオ・シェルフ CS-24」という架空の製品です。
倉庫やオフィスで物品の保管場所、在庫数、貸出状況などを管理する設定のスマート端末です。
マニュアルには、製品概要、ネットワーク設定、物品登録、LED表示タグ、トラブル対応など、22章の情報が用意されています。
例えば、この製品には無線LANに関する制限があります。
マニュアル上では2.4GHz帯に対応していますが、5GHz帯には対応していません。
さらに、Wi-Fiの接続先が見つからない場合には「NW-204」というエラーが表示される設定です。
では、もし会社のネットワークが5GHz帯だけだったら？
すでに登録してある物品や棚のデータはどうなるのでしょうか？
設定を初期化する必要はあるのでしょうか？
このような問い合わせでは、一つの章だけでは判断できないことがあります。
製品仕様、エラーコード、有線LAN接続、初期化、オフライン機能などの記載を確認する必要があるからです。
今回のプロンプトは、まさにそのような情報の照合をChatGPTに依頼する設計になっています。
ChatGPTに必要なのは、自由な回答ではなく明確なルール
今回のプロンプトには、特徴的なルールがあります。
一つ目は、必ずマニュアルの内容を根拠に回答すること。
二つ目は、質問に関連する記述をマニュアル全体から探すこと。
三つ目は、情報が複数ページに分散していれば、それらを組み合わせること。
そして四つ目が、マニュアルにない情報を推測しないことです。
特に重要なのが四つ目です。
人間でも、分からないことを尋ねられると、つい経験や思い込みから答えたくなる場合があります。
AIでも、同様に根拠が不十分な内容を生成する可能性があります。
そこで、資料に情報が見つからない場合には「マニュアルに記載がありません」と明示するように指示します。
これは非常にシンプルな工夫です。
しかし、AIを業務で使ううえでは重要な考え方だと思います。
「答えを出す能力」だけでなく、「答えてはいけない場面を判断する仕組み」を考える。
この視点があるだけで、AI活用の設計は変わってきます。
ページ番号まで指定する意味とは？
今回のプロンプトでは、ChatGPTに回答の根拠としてページ番号と章タイトルを提示するように求めています。
なぜ、そこまで指定するのでしょうか？
理由は、回答を確認できるようにするためです。
例えば、製品の対応周波数について説明されても、その根拠が分からなければ、利用者は内容を確認できません。
一方、参照すべき章とページが示されていれば、担当者が元の資料を調べやすくなります。
もちろん、ChatGPTが提示したページ番号も間違っている可能性があります。
そのため、人間が実際の資料と照合することが大切です。
ここで目指すのは、人が何もしなくてよい環境ではありません。
AIが情報を整理し、人が必要な判断と確認に集中できる環境です。
AIと人の仕事の分担を考えるうえで、分かりやすい例だと思います。
この仕組みは製品サポート以外にも使える
今回のデモは製品マニュアルですが、応用先はさまざまです。
営業部門なら、製品仕様書からお客様への説明に必要な情報を調べる。
総務部門なら、社内規程から申請手続きを確認する。
開発部門なら、API仕様書から必要な設定や制限事項を探す。
設計部門なら、設計基準書の該当項目を確認する。
人事部門なら、社内制度の説明資料から条件や手順を整理する。
こうした業務に共通しているのは、「すでに存在する情報を探し、正しく伝える」という作業です。
しかも、企業の中には膨大な量の資料があります。
一度作られた資料が、十分に活用されないまま保存されていることもあるでしょう。
AIによって情報を探しやすくなれば、過去に蓄積された知識を、今の業務で生かすきっかけにもなります。
どんな人におすすめなのか？
今回のプロンプトは、特に次のような方におすすめです。
● 製品の問い合わせ対応を担当している方
● 社内ヘルプデスクを効率化したい方
● マニュアルや技術文書を扱う方
● 生成AIを業務に導入したいDX担当者
● ChatGPTを仕事で使い始めたばかりの方
● 社内ナレッジの活用を検討している経営者
プログラミングの知識は、今回のデモを試すだけなら必要ありません。
プロンプト全文をChatGPTに入力するところから始められます。
実際の業務に導入する前に、まず架空の資料で仕組みを理解できる点もメリットです。
逆に、おすすめしないケースもある
すべての問い合わせを、この方式で処理することが適切とは限りません。
例えば、実機の状態を確認しなければ判断できない故障対応。
法律や安全上の判断が必要な問い合わせ。
医療や人命に関わる内容。
あるいは、頻繁に内容が更新される大規模なマニュアル群です。
こうしたケースでは、専門家による確認や、更新管理された情報検索システムが必要になります。
今回の方法は、あくまでもChatGPTに資料を直接渡して回答を作らせるデモです。
企業全体のナレッジ基盤を自動的に構築するものではありません。
用途によっては、RAGと呼ばれる外部文書検索の仕組みを組み合わせる方法も考えられます。
実際に試す前に注意したいこと
注意点は、大きく3つあります。
まず、実在する機密マニュアルや顧客情報を無断で入力しないこと。
利用するChatGPTのプラン、会社の情報管理方針、資料の利用許諾などを確認してください。
次に、回答がもっともらしくても、正確だと決めつけないこと。
特に製品仕様、エラー原因、設定変更の影響は元資料との照合が必要です。
最後に、作業時間の短縮効果を過大評価しないことです。
ChatGPTによって情報を整理できる可能性はありますが、どの業務でも必ず効率化できるとは限りません。
AI利用料や検証の手間も含め、実際の運用で評価することが大切です。
私は、AIの価値を確かめるためには、成功した例だけでなく、うまくいかなかった例も記録する姿勢が重要だと考えています。
AIが情報を探し、人が挑戦する未来へ
今回のプロンプトで伝えたいことは、特定の製品のトラブル対応方法だけではありません。
もっと大きなテーマがあります。
それは、私たちが普段行っている「情報を探して整理する仕事」と、これからどう向き合っていくかということです。
必要な情報を探す。
関連する資料を比較する。
決まった形式に整理する。
これらの作業の一部をAIが支援できれば、人はもっと多くの時間を創造的な仕事に使えるかもしれません。
お客様の本当の課題を考える。
新しい製品を企画する。
今までにないサービスを生み出す。
仲間と議論し、失敗を恐れずに挑戦する。
私は、そんな仕事のためにAIを使いたいと考えています。
AIに人の仕事を丸投げするのではなく、人がもっと人間らしい仕事に集中するために使う。
今回のマニュアル参照型プロンプトは、その未来を考える小さな実験でもあります。
プロンプト全文は「ほぼテク」で公開しています
今回紹介したChatGPT用プロンプトは、生成AIブログ「ほぼテク」で全文を公開しています。
22ページ分の架空マニュアル、エラーに関する質問、回答ルールまで含めて掲載しています。
ぜひ実際にChatGPTへ入力し、どのように情報を整理しようとするのか確かめてみてください。
さらに、質問内容を変えたり、マニュアルに答えがない質問をしたりして、回答の限界も確認してみると面白いと思います。
AIは、使ってみることで初めて分かることがたくさんあります。
「なるほど、こんな使い方もできるんだ！」
その気づきが、次の業務改善につながるかもしれません。
これからも「ほぼテク」では、ChatGPTをはじめとした生成AIを、実際の仕事にどう役立てられるのか発信していきます。
AIに作業を任せ、人は創造と挑戦に熱狂する。
そんなワクワクする未来を、一緒に作っていきましょう！
執筆：我妻裕太
株式会社GROWTH JAPAN TECHNOLOGIES
受賞歴： IBM DXチャレンジ最優秀賞、経済産業大臣賞、その他多数受賞
運営： 生成AIブログ「ほぼテク」
👉「ほぼテクブログ」で紹介中！
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