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title: "OpenAI ChatGPT 業務効率化支援 | grasys（グラシス）"
url: "https://www.grasys.io/services/openai"
description: "grasys（グラシス）はOpenAI Select Partnerとして、OpenAI ChatGPTを使った業務効率化を支援します。まずは身近な1〜2業務のPoC（小規模な検証）から。AIによる作業支援と人による確認・判断を組み合わせ、既存システムとの連携やチームでの活用へ広げます。"
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# OpenAI ChatGPT 業務効率化支援

まずは身近な業務から。ChatGPTで効率化を試してみませんか。

grasys（グラシス）はOpenAI Select Partnerとして、OpenAI ChatGPTを使った業務効率化を支援します。まずは身近な1〜2業務のPoC（小規模な検証）から。AIによる作業支援と人による確認・判断を組み合わせ、既存システムとの連携やチームでの活用へ広げます。

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![OpenAI ChatGPT 業務効率化支援](/_astro/service-abstract.v_KFG3z1_Z1hfmWk.webp)

## 資料作成も、データ分析も、確認業務も。AIでもっと効率化しませんか？

身近な業務で、AIを活用する場面をご紹介します。

### 資料作成・文書の整理

会議資料や報告書の下書き、長い文書の要約、社内資料の検索・整理など。

### データ集計・分析・予測

売上データの集計、傾向分析、定期レポートの作成、需要予測の検討など。

### 日々の確認・チェック作業

契約書・帳票の内容確認、複数データの照合、勤怠・申請内容のチェックなど。例外や重要事項は担当者が判断します。

### 繰り返し業務の効率化

データ転記、複数ツールを使う情報整理、定期報告・通知など、繰り返し業務の効率化。

### 画像・動画・記事の作成

SNS投稿や記事の下書き、画像・動画の制作・編集補助、発信素材の整理など。内容・表現・素材の利用条件は担当者が確認し、公開を判断します。

### 社内の問い合わせ対応

社内ルール・マニュアルの検索、問い合わせへの回答案作成、FAQの整理・更新候補の抽出など。

## 業務に合わせて、AIを使える仕組みに。

ChatGPTの組織活用から、AIエージェント・業務効率化、社内データ・システムとの連携、業務に合ったUIやツールの設計まで。業務課題や現在の環境に合わせて活用方法をご提案します。実現方法が決まっていなくても、まずはご相談ください。

### ChatGPTの組織活用

ChatGPTをチームや部門の具体的な業務でどう活用するかを整理し、業務に合った使い方を設計します。必要に応じて、ChatGPTで再利用できるスキルなどの機能・設定や、依頼方法、利用ルール、成果物の確認手順を整えます。

### AIエージェント・業務効率化

複数の作業をつなぎ、情報整理や確認候補の抽出をAIが支援します。人が担う確認・承認・判断と役割を分け、権限や例外時の対応を含めて業務を効率化します。

### 社内データ・システム連携

社内の情報や普段使っているツールとAIをつなぐため、クラウド基盤からアプリケーションまでを俯瞰します。実際の構成や権限を確認し、既存環境に合わせた連携方法を設計し、必要な実装を支援します。

### 業務に合わせたUI・ツール設計

OpenAI ChatGPTで利用できる機能やUIを生かし、業務に合った操作・確認の仕組みを設計します。既存環境や実際の構成を確認したうえで、必要に応じて専用ツールやアプリケーションの開発も検討します。

## AIを業務で活かすために。grasysが培ってきた経験と技術。

クラウド基盤の設計・運用から、AIを活用したシステム開発まで。grasys（グラシス）はOpenAI Select Partnerとして、企業の業務やシステム環境に合ったAI活用を支援します。自社でもCodexを用いて勤怠CSVを業務ルールに沿って一括処理し、人が確認すべき項目を整理する仕組みを実装しています。こうした実践で得た知見を、現場で使い続けられる設計に生かします。

-   身近な業務とデータを整理し、OpenAI ChatGPTの活用を小さなPoCで検証
-   AIエージェントや業務アプリケーションを、既存データ・システムと連携して実装
-   合意した評価基準に基づき、品質・費用・稼働状況を確認して改善

![OpenAI ChatGPT 業務効率化支援の支援内容を表す抽象的な立体表現](/_astro/service-abstract.v_KFG3z1_Z1hfmWk.webp)

## 業務で使い続けられる仕組みを支える4つの強み

### 導入後の運用まで考えた仕組みづくり

インフラからアプリケーション、業務手順までを見渡し、既存システムとのつながりや、導入後の変更・保守のしやすさを考慮して設計します。

### 培ってきた技術とAI開発の経験を活用

クラウド基盤の設計・運用とAI開発、自社の業務改善で得た知見を組み合わせます。既存のデータやツールを生かし、業務の目的に合う仕組みを検討します。

### 企業ごとの環境や要件に合わせて実装

企業ごとのデータ、既存システム、権限、セキュリティ要件を踏まえ、クラウド基盤からアプリケーションまで一貫して設計します。既存環境を生かしながら、業務に合った仕組みを構築します。

### 実際に試し、確かめながら形にする

必要な範囲からプロトタイプをつくり、実際の利用状況や担当者の声を確認します。お客さまとの対話と改善を重ね、チームで使える仕組みへ段階的に広げます。

## AIに任せること、人が担うこと。

AIが情報整理や下書き作成を支援し、人が内容を確認して承認・判断する。その役割と責任の範囲を、お客様と業務の内容やリスクに合わせて整理します。

### AIが担う仕事

-   情報を探して整理する
-   ルールに沿ってチェックする
-   データを集計・分析する
-   文章や資料の下書きを作る
-   繰り返し作業を進める

### 人が担う仕事

-   リスクや影響の大きい決定
-   大事な結果の確認・承認
-   信頼関係や気持ちへの配慮
-   数字やルールだけでは決められないこと
-   例外や予期しない問題への判断

## AI活用を、実際の業務成果へ。

ご紹介する事例には、Google Cloudを活用したAI・データ関連の取り組みも含まれます。

[![生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/_astro/4c4b6293-4f80-4046-898f-2117fa90434a.CUhkYQd3_Z1535Qp.webp)](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/)

### [生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/)

膨大な資料検索にかかっていた時間を大幅に削減。生成AIによる社内検索システムで、必要な情報にすぐアクセスできる環境を実現しました。

[事例を見る](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/)

[![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Z2u2qro.webp)](/case-studies/capy-llm-log-analysis/)

### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/)

Capy株式会社とgrasys（グラシス）が、BigQuery（bq）・Shodan・Geminiを組み合わせたログ分析基盤を構築。属人化していたセキュリティログ分析をほぼ自動化し、攻撃傾向や新たなリスクを分かりやすく把握できる体制を整えた導入事例を紹介します。

[事例を見る](/case-studies/capy-llm-log-analysis/)

[![限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/_astro/7966bae78213db11914ad7af893f8431.BBBHo-QY_XdohF.webp)](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/)

### [限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/)

開発途上国における感染症対策を支援するため、データを活用した感染予測システムを構築しました。本事例では、限られたデータ環境の中でどのように仕組みを設計し、実際の予測につなげていったのかをご紹介します。

[事例を見る](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/)

Discover

## この内容に関連する課題・目標・技術

同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。

### 課題

-   [AI・社内ナレッジを活用したい](/problems/ai-knowledge-utilization/)
-   [業務システムを開発・自動化したい](/problems/business-system-automation/)

### 実現したいこと

-   [生成AIを業務で安全に使える環境を整えたい](/outcomes/adopt-generative-ai-securely/)
-   [自社業務に合うAI基盤・AIアプリを構築したい](/outcomes/build-enterprise-ai-solutions/)
-   [定型業務をシステム連携・AIエージェントで自動化したい](/outcomes/automate-business-workflows/)

### 技術

-   [ChatGPT](/technologies/openai-chatgpt/)

## 自社の業務でも、まずは小さく試してみませんか？

関連事例をヒントに、身近な作業の効率化を考えてみましょう。PoCの対象や人による確認の方法から、一緒にご相談いただけます。

[資料請求](/document-request/)[ChatGPTのPoCについて相談する](/contact/)

## まずは小さなPoCから、一緒に試してみませんか。

PoC（小規模な検証）は、ChatGPTが実際の業務でどう役立つかを確かめるための取り組みです。改善したい作業を持ち寄り、実現性と業務への効果を見ながら対象を絞ります。実現方法や要件が固まっていない段階からご相談いただけます。

01

### 改善したい業務を洗い出す

全社の業務フローだけでなく、個人・部門の日々の手間も対象です。「毎月の集計が大変」「資料を探す時間を減らしたい」など、身近なお困りごとから候補を出します。

02

### 一覧共有・ヒアリング

課題や困りごとの一覧があれば共有いただき、なければお話を伺いながら整理します。現在の手順、利用データ、人が確認・判断する工程を一緒に確かめます。

03

### 技術担当者と優先順位を検討

お客様の業務・技術担当者と一緒に、業務への効果と改善のしやすさを確認します。ChatGPTで試す範囲、人との役割分担、結果の確認方法を整理します。

04

### まず1〜2業務のPoCから着手

優先度の高い業務を選び、検証する内容、期間、費用、役割分担をご相談します。小さく試した結果を一緒に確認し、改善や本番利用、対象業務の拡大を検討します。

## よくあるご質問

OpenAI ChatGPTのPoC、業務効率化、人との役割分担に関する主なご質問です。

活用・検討設計・実装OpenAI ChatGPT品質・運用

### どの業務にAIを活用するか決まっていなくても相談できますか？

はい。時間がかかっている作業や改善したい業務を伺い、候補を整理します。期待できる効果と技術的な実現性を確認し、優先する業務と進め方を一緒に検討します。

### 小規模な業務から始められますか？

はい。まずは身近な1〜2業務のPoC（小規模な検証）からご相談いただけます。実現方法が決まっていなくても、現在の手順やお困りごとを伺い、試す範囲と結果の確認方法を一緒に整理します。

### PoCの後に、本番で使うかどうかを検討できますか？

はい。まずPoCで、作業の負担や確認にかかる手間、結果の品質を確かめます。その結果を踏まえて、改善を続けるか、本番利用や対象業務の拡大へ進むかを一緒に検討します。次の段階の支援範囲と費用は、あらためてご相談します。

### 社内への周知・普及や利用ルールの検討も相談できますか？

社内への周知・普及や、利用方針・社内規程の検討についても、議論への参加や技術・運用面からの助言を通じて協力します。お客さまの組織文化や既存の運用を踏まえ、お客さま主導のもとで支援範囲を相談し、必要な設定・連携・実装を進めます。

### 既存システムや社内データと連携できますか？

現在のシステム、データの保管先、APIの有無、アクセス権限、更新頻度、操作範囲などを確認し、必要な連携方法と実現性を個別に検討します。

### ChatGPTを使い始めていますが、業務の効率化やチーム展開も相談できますか？

はい。現在の使い方と繰り返し発生する作業を整理し、再利用できる手順、連携処理、確認・承認の流れを検討します。まず一つの業務で検証し、担当者の声や結果を踏まえて、チーム・部門への展開を進めます。

### 社内資料の検索や問い合わせ対応にも活用できますか？

社内資料の検索、マニュアルの参照、問い合わせ対応などをご相談いただけます。対象情報と利用者の権限、更新方法、回答の確認方法を整理し、用途に合う仕組みを設計します。

### すべての作業をAIに任せる必要がありますか？

AIが支援する作業と、人が確認・承認・判断する工程を業務ごとに整理します。ルールの明確さ、結果の確認方法、判断の影響を踏まえ、担当者が責任を持って使える形で効率化を進めます。

### ChatGPTと専用ツールはどのように使い分けますか？

対象業務や必要な機能、連携先、権限などを確認します。ChatGPTの機能で対応できる範囲を優先し、必要に応じて専用ツールやOpenAI APIを使う方法をご提案します。

### ChatGPTをチームや部門で活用する支援はできますか？

はい。対象業務、利用者、利用する情報を確認し、業務別の使い方を検証・具体化します。社内への周知・普及や利用ルールの検討についても、お客さま主導のもとで、技術・運用面からの助言と必要な設定・連携・実装をご相談いただけます。

### OpenAI APIを使った専用ツールやシステムを開発できますか？

はい。社内検索、文書処理、AIエージェント、業務アプリケーションなどの設計・実装に対応します。既存データ・システムとの接続方法、権限、品質・費用の評価方法を確認し、業務に合った仕組みを検討します。

### セキュリティや情報管理には対応できますか？

情報の取り扱い、アクセス権限、AIが実行できる操作の範囲、処理履歴、人による確認・承認の手順、停止条件などを確認し、お客さまの要件に合わせた設計・実装を検討します。

### 品質評価や運用では、どのように役割を分担しますか？

お客さまと評価基準を合意し、grasys（グラシス）は評価の仕組みづくり、結果の分析、監視、障害調査、改善を担います。業務上の正解や許容範囲、本番利用の可否はお客さまに判断いただき、運用の対象、対応時間、障害時の分担は個別に定めます。

### 効率化の効果はどのように確認しますか？

導入前の作業時間、処理件数、確認負荷と、成果物に求める品質を整理し、評価基準を合意します。検証後は同じ条件で処理結果と確認にかかる手間を比較し、実現性と業務への影響を踏まえて改善・展開の判断につなげます。

### 費用や期間はどのように決まりますか？

対象業務、データの準備状況、連携先、品質・セキュリティ要件、開発・運用の範囲を確認したうえで、費用と期間を個別にお見積もりします。