小規模事業でのChatGPT Work活用：5つの時間・コスト削減事例

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ZDNET の注目ポイント

• ChatGPT Work は、小規模ビジネスの実際の事務作業もこなせる。
• この AI は、全く異なる 5 つのタスクで時間を節約してくれた。
• 結果は有用だが、人間による確認は必須だ。

当メディアでは、ChatGPT Work やその兄弟格である Claude Cowork に注力している。これらはエージェント型 AI ツールであり、複数段階の処理を担うことで、利用者に大きな生産性向上をもたらしている。

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ここ数ヶ月、私は両方のツールを実際に業務で活用してきました。この記事では、ChatGPT Work を私のビジネスで実際に使っている 5 つの方法をご紹介します。今後数週間にわたり、ChatGPT Work と Claude Cowork の個別プロジェクトについてより深く掘り下げる記事も ZDNET で公開していく予定ですので、ぜひお立ち寄りください。

1. メールの一括確認

私は ChatGPT Work をメールサポートに頻繁に活用しています。当初は Gmail と ChatGPT Work（および Claude Cowork）を接続することに不安を感じましたが、すぐに安全な運用パターンを確立しました。

具体的には、AI に大規模なタスクを任せる直前だけ接続を有効にし、作業が完了した直後に即座に切断するという手順です。

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この手順は手間がかかるように思えるかもしれませんが、夜ぐっすり眠れるようになるため、私はあえてこの摩擦を生んでいます。

ChatGPT Work をメールで活用するもう一つのポイントは、過去の会話履歴を素早く検索できることです。例えば、AI や特に OpenAI に関するプレスリリース関連のメールが大量に届きます。OpenAI チームとのやり取りだけでなく、彼らの公式発表も受けますし、クライアントからの引用や見解を提供したいと申し出る他の PR 担当者からのメッセージも多数届きます。

ChatGPT Work を使えば、これらの膨大なメールの中から必要な会話履歴を瞬時に見つけることができます。

会話の履歴から関連する部分を探し出す作業は、非常に時間がかかります。このタスクを支援するために、エージェント型ワークフローを活用するのは強力な使い道です。

ただし注意すべき点は、プロンプト（指示文）を適切に調整する必要があるということです。最初は以下のようなプロンプトを試しました。

OpenAI の広報担当者からの直近 5 メッセージを要約し、決定事項、未解決の質問、そして私が次にフォローアップすべきことを抽出してください。

しかし、ChatGPT Work は結果を「OpenAI の広報担当者が関与したメール」に限定してしまいました。実際には OpenAI は外部の PR エージェンシーと連携していることが多く、この設定では私の会話の大部分を見逃すことになりました。

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そこで、探している内容をより具体的に記述したプロンプトに修正したところ、期待通りの結果が得られました。赤色で表示されている「Gmail」に注目してください。これは Gmail コネクタです。プロンプトの先頭に @gmail と入力すると、この機能が有効になります。

*OpenAI のメール会話のスキャン画像（David Gewirtz/ZDNET 撮影）*

データからスライドへ

ChatGPT Work は、生データを PowerPoint スライドに変換する際にかなり優秀なことがわかりました。AI はデータ処理には強いものの、スライドのデザイン性についてはまだ苦戦しています。私がこのプロセスで最近作成したスライドは機密情報を含むものがほとんどなので、ここでは公開できません。

今回の例では、サンフランシスコ市のオープンデータから「火災事故の公的記録」public record of fire incidents を引用しました。

*サンフランシスコ市の公共火災データダンプ。David Gewirtz/ZDNET によるスクリーンショット*

このデータセットは規模が大きく、約 75 万件の記録が含まれています。ここで言う「消防大隊（battalion）」とは、SFFD（San Francisco Fire Department）において複数の消防署を1人の指揮官の下にまとめた運用単位のことです。

今回の例では、「最も多くの事故が発生した上位 10 の消防大隊」を示すスライドを作成しました。

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私が使用したプロンプトは以下の通りです。

*PowerPoint スライド生成用のプロンプト。David Gewirtz/ZDNET によるスクリーンショット*

いくつかの権限確認を経て、AI はスライドを生成しました。評価すべき点として、ZDNET のブランドカラーが緑であることを理解していた点は挙げられます。しかし、実際には適切な緑色ではなく、別の shade を使用してしまいました。また、チャートのスケール設定も不適切で、スライド内に余白が大きすぎるという問題がありました。

*やや中途半端な PowerPoint の結果。David Gewirtz/ZDNET によるスクリーンショット*

しかし、その出力を「AI が機能していない」と軽視しないでください。実際には AI は難しい作業を完了しました。このツールはウェブページを取得し、集約されたチャートに変換してくれたのです。私がやるべきことは色や書式の一部を調整するだけでした。ChatGPT Work はこの作業に 13 分しかかかりませんでした。その間、私は家事をしていました。これは大きな助けになります。

もちろん、ChatGPT には優れた可視化ツールも備わっています。

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そこで、ChatGPT Work に戻り、PowerPoint 以外の場面で画像機能を使ってほしいと依頼すると、はるかに魅力的で（かつ ZDNET のスタイルに即した正確な）スライドを生成してくれました。

*純粋な ChatGPT の結果。スクリーンショット：David Gewirtz/ZDNET*

3. アプリ内課金戦略

この ChatGPT Work の使い方は、非常に驚くべきものでした。私は現在、App Store で提供される予定の複数の Apple アプリを開発中で、それらにはアプリ内課金の機能を実装しています。

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価格戦略の策定は意外と複雑です。特に私のアプリは Vision Pro を除くすべての Apple プラットフォームで動作するため、なおさらです。いつ、どのようにオファーを表示するか、どのような価格設定を採用すべきか、その権限には何が含まれるかなどを決定する必要があります。

さらに、アプリのユーザー層や機能を理解するためには、そのアプリが何をするものなのかを正しく把握する必要があります。私の場合は、ChatGPT Work に対して機能仕様の文書を作成させるのではなく、AI にソースコードフォルダを指し示して「一切変更を加えないで」と指示し、内容をそのまま読み込ませました。つまり、アプリの動作原理をソースコードそのものから学習させたのです。

このアプローチは有効です。他のプロジェクトでも同様に活用しており、ChatGPT Work はコードから直接、信頼性の高いマーケティング機能リストを導き出します。このプロセスにより、機能サマリーを作成する際の時間短縮が図れるだけでなく、重要な要素を見落とすリスクも大幅に減らせます。

また、App Store や Google Play ストアで競合となるアプリを特定し、それらが採用している価格戦略の要約も ChatGPT Work に依頼しました。AI と何度もやり取りを繰り返した結果、私が納得できる価格戦略が完成しました。

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その後、ChatGPT Work に Claude Code 向けの指示プロンプトを作成させました。これにより、Claude が価格戦略を実装できるようになりました。OpenAI の Codex でも同様のことは可能ですが、私は Apple 関連の開発には Claude を、WordPress 関連の開発には Codex を使い分けています。

総じて、AI は膨大な作業を担い、かなり難易度の高いプロジェクトに対するアプローチの策定を支援してくれました。

4. 電気インフラの評価

Fab Lab では、バッテリーバックアップ装置の容量オーバーが問題になっています。3D プリンターは大型化・高性能化するにつれて消費電力が増大し、現在では UPS（無停電電源装置）が負荷に耐えられなくなりました。

そこで、技術専門家の Jackery 社に相談しました。同僚のアドリアン・キングスリー＝ヒューズ氏は以前、ZDNET で Jackery の製品について高く評価しており、私も彼の推奨を最優先しています。私は主に YouTube チャンネルで 3D プリンター関連の情報を発信していますが、アドリアンの意見には常に信頼を置いています。

Jackery がプロジェクトパートナーとして協力する意向を示したため、次は自施設の電気インフラに関する評価資料を送付しました。しかし、Jim、僕はコンピューターエンジニアであって電気技師ではないのです。私の専門知識は直流 12 ボルトまでで、家庭用電源のような高電圧・大電力の領域には詳しくありません。

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Fab Lab に設置している各プリンターの詳細と、その部屋の回路構成について説明しました。以前にこれらの回路の監査を実施していたため、それぞれの容量がどの程度まで対応可能か明確に把握していました。

3D プリンター稼働時の UPS デバイスへの負荷がどれくらいになるか、私は当初明確に把握していませんでした。ChatGPT Work は各プリンターの仕様を収集し、Jackery のサイトもスキャンして私の状況に最適なデバイスがどれかを特定しました。その上で、UPS をどのように交換すべきか、またなぜ特定の Jackery デバイスがより優れた代替品となるのかについて、詳細な推奨事項を提供してくれました。

Jackery 社からは 4 台のユニットを無償で提供いただきました。B-roll の撮影も済み、今週中に実験室への設置を行います。ChatGPT Work は必要なものを理解し、仕様を明確にするのを助けてくれたため、ファブリケーションワークショップはさらに機能性が向上するでしょう。

5. 財務分析

数ヶ月前、信頼できるブランドと思われた企業から、請求書の統合オファーが届きました。私の小規模企業のベストプラクティスの一つに、財務の精査と監視があります。事業を堅牢な財務基盤の上に保つための方法を常に模索しています。

すべての企業と同様に、私たちは複数のベンダーにまたがる相当額の負債を抱えています。このローン契約は債務を統合し、総金利を引き下げるものでした。理論上は、かなりの現金節約につながるはずでした。

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しかし、こうした提案を鵜呑みにすることはありません。銀行家や弁護士が一同に集まれば、必ず何かしらの裏工作があるものだと心得ています。そこで ChatGPT Work に次のようなプロンプトを入力しました。

この文書を注意深く分析してください。詐欺の兆候がないか、あるいは逆に正当性を示す明確な証拠がないかを検索してください。

提案自体は詐欺ではありませんでした。信頼できる企業からのものです。しかし、その条件はあまりに酷いものでした。本文だけ見れば魅力的に思える内容でしたが、利用規約を確認すると、この融資には極めて不利な条件が隠されていたのです。AI が、私たちが無意識のうちに犯しかねた重大かつ高価なミスを未然に防いでくれました。

もう一つの金融分野での活用事例は、特定のベンダーとの支出パターンを ChatGPT Work に分析させたことです。次のようなプロンプトを送りました。

過去12ヶ月間のメールを確認し、[私のベンダー名]からの請求書や領収書をすべて抽出してください。そのベンダーに支払った金額と、それぞれの用途についてレポートを作成してください。

このプロセスでは、メールの再確認とデータの集約が必要でした。ChatGPT Work の分析が完了すると、購入内容やトレンドをカテゴリ別に詳細に分析した結果を得ることができました。削減できる項目もいくつか見つかりましたが、全体的な支出は妥当で予想通りであることも確認でき、安心しました。

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このタスクは自分でもできなくはありませんでしたが、ChatGPT Work を使ったおかげで、本来なら1日中かかる退屈でミスも起きやすい作業が、確かな結果を残す15分の作業に短縮されました。

十分な注意を払ってください

ChatGPT Work（同様に Claude Cowork も）は非常に強力なツールです。過去数ヶ月にわたってこの技術を扱ううちに、任せられるタスクの範囲を広げていくようになりました。

ただし、使用には注意が必要です。AI に機密情報へのアクセス権限を与える場合は、その許可設定を細かく確認してください。同時に、生成される成果物にも目を光らせておくことが重要です。

先日、ChatGPT Work に地元の公的記録を調べる深層調査のタスクを与えたことがあります。AI は包括的なレポートを返してきましたが、市議会の議員の一人の名前と市管理者の名前が混同されていたのです。これは実在しない架空の名前ですが、例えば市議会議員がエレン・リプリーで、市管理者がサラ・コナーだった場合、レポートでは市管理者を「エレン・コナー」と呼んでいました。そうなると、分析全体が信用できなくなってしまいます。

言いたいことは単純です。ChatGPT Work は強力ですが、間違いを犯すこともあります。AI を盲目的に信頼してはいけません。あくまでツールとして使い、それが完璧ではないことを理解しておくことが大切です。その姿勢を持っていれば、きっと良い結果を得られるはずです。

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