正直しんどいOpenAIのAPI利用による自社自動応答システム構築

ChatGPTの利用に関する前提

ChatGPTは、公開されている情報を基に質問に答えたり、文章を要約したり、プログラムを書いたり、ブレインストーミングの相手になったりするのにはとても便利ですが、社内情報や特定の機密データに関する質問には答えられません。なので、自社で用意することが必要です。

1. APIの利用登録

1.1 Googleアカウントの作成

API利用のためにGoogleアカウントを作成
Googleアカウントの作成リンク

1.2 OpenAIアカウントの作成

OpenAIの公式サイトでアカウントを作成
OpenAI サインアップリンク

1.3 APIキーの取得

アカウント作成後にダッシュボードにログインし、APIキーを取得

2. 自動応答システムの構築方法

2.1 回答集の作成

自社サービスに関するよくある質問とその回答をデータベースにまとめる

例:

質問: 「サービスの利用方法を教えて」
回答: 「サービス利用ガイドをご参照ください。詳細はこちら [リンク]」

2.2 初期学習

作成した回答集をChatGPTに学習させる

import openai

# OpenAIのAPIキーを設定
openai.api_key = 'your-api-key-here'

# 自社サービスに関する質問と回答のデータベース
faq_data = {
    "サービスの利用方法を教えて": "サービス利用ガイドをご参照ください。詳細はこちら [リンク]",
    # その他の質問と回答
}

# AIに学習させる関数
def train_model(faq_data):
    for question, answer in faq_data.items():
        # モデルに質問と回答を提供して学習させる処理
        response = openai.Completion.create(
            engine="davinci",
            prompt=f"Q: {question}\nA: {answer}",
            max_tokens=100
        )

# 学習実行
train_model(faq_data)

2.3 ユーザーとの対話データの収集

ユーザーとChatGPTの対話データを収集し、分析

# ユーザーの質問に応答を生成する関数
def generate_response(user_input):
    if user_input in faq_data:
        return faq_data[user_input]
    else:
        response = openai.Completion.create(
            engine="davinci",
            prompt=f"Q: {user_input}\nA:",
            max_tokens=100
        )
        return response.choices[0].text.strip()

# ユーザーからの質問
user_input = "サービスの利用方法を教えて"

# 応答を生成
response = generate_response(user_input)
print(response)

2.4 予期しない質問に対応する方法

デフォルトの応答を設定し、ChatGPTを活用

デフォルト応答の例:

def generate_response(user_input):
    if user_input in faq_data:
        return faq_data[user_input]
    else:
        return "ご質問の内容については、詳しく調査してお知らせいたします。しばらくお待ちください。"

# ユーザーからの質問
user_input = "未対応の質問"

# 応答を生成
response = generate_response(user_input)
print(response)

ChatGPTを活用した例:

import openai

# OpenAIのAPIキーを設定
openai.api_key = 'your-api-key-here'

# 自社サービスに関する質問と回答のデータベース
faq_data = {
    "サービスの利用方法を教えて": "サービス利用ガイドをご参照ください。詳細はこちら [リンク]",
    # その他の質問と回答
}

# ユーザーの質問に応答を生成する関数
def generate_response(user_input):
    if user_input in faq_data:
        return faq_data[user_input]
    else:
        response = openai.Completion.create(
            engine="davinci",
            prompt=f"Q: {user_input}\nA:",
            max_tokens=100
        )
        return response.choices[0].text.strip()

# ユーザーからの質問
user_input = "未対応の質問"

# 応答を生成
response = generate_response(user_input)
print(response)

2.5 継続的な学習と更新

対話データを継続的に収集し、ChatGPTに学習させて回答精度を向上

# ユーザーからのフィードバックを収集し、モデルを改善する関数
def improve_model(feedback_data):
    for feedback in feedback_data:
        question = feedback['question']
        correct_answer = feedback['correct_answer']
        response = openai.Completion.create(
            engine="davinci",
            prompt=f"Q: {question}\nA: {correct_answer}",
            max_tokens=100
        )

# フィードバックデータの例
feedback_data = [
    {"question": "サービスの利用方法を教えて", 
    "correct_answer": "サービス利用ガイドをご参照ください。詳細はこちら [リンク]"},
    # その他のフィードバック
]

# モデルの改善実行
improve_model(feedback_data)

3. AIを利用したサポートとQ＆Aページの比較

初期設定
- AIを利用したサポート: 回答集の作成、APIキーの取得、モデルの初期学習
- Q＆Aページ: 回答集の作成、ページのデザインと実装
日常運用
- AIを利用したサポート: ユーザー対話データの収集、フィードバックの分析、モデルの更新
- Q＆Aページ: 新しい質問の追加、回答の更新
パーソナライズ
- AIを利用したサポート: ユーザーごとの履歴や好みに基づく応答が可能
- Q＆Aページ: パーソナライズ不可
リアルタイム対応
- AIを利用したサポート: 24時間365日対応可能
- Q＆Aページ: 24時間アクセス可能だが対話は不可
応答の柔軟性
- AIを利用したサポート: 高い（自然な対話と個別対応が可能）
- Q＆Aページ: 低い（定型回答のみ）
継続的な学習
- AIを利用したサポート: あり（フィードバックに基づきモデル改善）
- Q＆Aページ: なし
コスト
- AIを利用したサポート: 高い（API利用料、継続的なメンテナンスコスト）
- Q＆Aページ: 低い（初期設定後の維持コストは低い）

4. AIには高度なアルゴリズムと機械学習の技術が必要

AIという言葉が広く使われるようになって、多くの技術やシステムが「AI」としてラベル付けされることがあります。しかし、すべてが本当にAIに値するわけではない場合もあります。

AIには高度なアルゴリズムと機械学習の技術が必要であり、ただの自動化や単純なプログラムではありません。混同すると、本当に重要で革新的なAI技術の価値が見落とされてしまうことがあります。

例えば、以下のような区別が大切です：

AI: 機械学習や深層学習を用いて、自律的に学習し、判断し、改善するシステム。
自動化システム: 予めプログラムされた手順に従って動作するシステムで、学習や自己改善の能力はない。