ChatGPT × grasys（グラシス）
対話による作業支援から、
成果物をつくる仕事へ
ChatGPTは、質問への回答、文章の下書き・要約、情報やアイデアの整理などに活用できます。また、ファイルや連携ツールを使い、調査・分析から文書、表計算、プレゼンテーションなどの成果物づくりまで、複数の手順を伴う仕事を依頼できます。
grasys（グラシス）は、対象業務と必要な成果物を整理し、利用環境の設定、業務手順への組み込み、出力の確認と改善を支援します。利用できる機能や連携先は、プラン、利用環境、組織の設定と権限によって異なるため、導入前に確認します。
身近な仕事を起点に
ChatGPTを活用して見直せる6つの業務
以下は活用を検討する業務例です。現在の手順、データ、権限と品質要件を確認し、ChatGPTで行う範囲と、既存システムや専用開発で対応する範囲を整理します。
文書の収集・整理・要約の手間を減らしたい
保管先が分散し、文書の収集や確認に時間がかかる業務を対象に、資料の収集から要約、根拠確認、共有までの流れを見直します。
進め方： 文書収集 → 整理 → 要約案の作成 → 根拠確認 → 共有
AIは情報の抽出・分類・要約案の作成を支援し、人は参照元との整合性、要約の正確性、共有する内容と範囲を確認します。対象文書の形式やアクセス権限を確認し、必要な情報を扱える環境を検討します。
転記や照合、確認の繰り返しを減らしたい
複数の帳票やデータを見比べ、転記・照合・確認を繰り返す事務フローを整理します。差異や例外が発生した場合の判断と、既存の承認手順も含めて設計します。
進め方： 帳票からの抽出 → データ照合 → 差異候補の提示 → 確認依頼
AIは抽出・照合・差異候補の提示を支援し、人は例外処理、承認、最終判断を担います。システムへの書き込みや外部操作が必要な場合は、利用できる連携方法と実行権限、承認範囲を個別に確認します。
毎月の集計と報告を効率化したい
毎週・毎月のデータ収集、表の作成、報告資料の作り直しを、一連の業務として整理します。集計の例外や異常値の確認が、担当者の経験だけに依存しない手順を検討します。
進め方： データ取得 → 集計 → 異常確認 → 報告案の作成 → 共有
既存のBIや定型処理とAIの役割を使い分け、データ処理や報告案の作成を仕組み化します。人は異常値の妥当性、集計条件と報告内容を確認します。定期実行が必要な場合は、実行環境や連携先も含めて構成を検討します。
FAQの更新作業を継続しやすくしたい
社内ルールや問い合わせ内容が変わってもFAQの更新が追いつかない業務に対し、作成後の確認・承認・反映までを含む運用を整理します。
進め方： 新資料・問い合わせ履歴の確認 → 更新候補の抽出 → 回答案の作成 → 人の承認 → 反映
AIは更新候補の発見や回答案の作成を支援し、人は内容の正確性、公開範囲、反映可否を判断します。根拠となる資料、更新担当者、承認者と反映先を明確にし、継続しやすい手順を設計します。
契約書の一次確認を進めやすくしたい
契約書と標準条項・社内の確認項目を見比べ、差分や確認が必要な箇所を整理する作業を支援します。適用する基準と取引の背景は、担当者が事前に用意します。
進め方： 対象文書・基準の準備 → 条項の抽出 → 差分・要確認事項の整理 → 原文との照合 → 担当者の判断
AIが整理した箇所と理由を原文に照らして確認し、法的な解釈、重要なリスク、修正方針、交渉や最終承認は担当者が判断します。入力できる情報の範囲と、必要な専門家への確認工程も定めます。
記事をSNS向けのコンテンツに展開したい
既存の記事や原稿から要点を整理し、SNS投稿文やショート動画の構成案づくりを支援します。発信目的、想定読者、長さ・比率・トーンなどの制作ルールを準備し、素材の選定や編集へつなげます。
進め方： 記事・制作ルールの準備 → 要点と素材候補の整理 → 投稿文・構成案の作成 → 制作・編集 → 内容確認・公開判断
画像・動画・音楽を使う場合は、利用できる制作ツールや連携先を個別に確認します。担当者が内容の正確性、表現、素材の利用許諾を確認し、公開日時や配信先を決めます。
依頼の準備
依頼する前に、目的・資料・確認基準をそろえる
業務を任せる際は、「何をしてほしいか」に加え、元資料、判断に使う基準、成果物の形式、人に確認してほしい条件を具体化します。毎回の依頼で必要な情報をそろえることが、結果を確認し、チームで再利用するための土台になります。
- 目的と対象範囲
- 月次報告の下書き、社内資料の要約、FAQの更新候補など
- 入力資料と参照元
- 対象ファイル、集計期間、標準条項、問い合わせ履歴とその更新日
- 処理・確認の基準
- 照合ルール、除外条件、重要な差分、確認すべき項目
- 成果物の形式
- 要約文、比較表、要確認事項の一覧、報告資料の下書き
- 人に戻す条件
- 情報不足、資料間の不一致、例外処理、公開・共有・書き込みの前
- 利用・共有の範囲
- 参照してよい情報、連携先、閲覧者、承認者
たとえばFAQ更新なら、「新しい社内規程と現行FAQを比較し、追加・修正候補を表にまとめる。根拠の箇所と変更理由を付け、不明点は確認事項として残す。反映は担当者の承認後に行う」と、入力から確認までを一つの依頼として整理します。
業務に組み込むための設計
AIに任せる範囲と、人が確認する工程を整理
活用を始める際は、業務の内容と頻度、現在の作業手順を一覧化します。期待できる効果と実現性を踏まえ、優先度の高い業務を選び、実際のデータに近い条件で検証します。
入力と権限
扱うファイル・業務ツールと、入力可能な情報、参照・操作できる範囲を確認します。
成果物の確認
要約、集計、文書などの正しさを、どの資料・条件・基準で確認するかを定めます。
例外と承認
判断が分かれるケースや影響の大きい外部操作には、人の確認・承認を組み込みます。
継続改善
出力内容と作業の結果を確認し、依頼方法、プロンプト、連携・確認手順を見直します。
人とAIの役割分担
AIに任せること、人が担うこと。
業務の内容やリスクを踏まえ、お客様と相談しながら、AIに任せることと人が担うことを決めていきます。
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
役割分担や人の確認範囲は業務に応じて決めます。
小さく始めて広げる
個人の使い方を、チームで繰り返せる手順へ
対象業務を選ぶ
現在の作業時間、頻度、確認負荷、期待する成果を整理し、効果と実現性から優先度の高い業務を選びます。
一つの業務で試す
入力資料と成果物の条件を決め、実際のデータに近い条件で、処理結果と人の確認にかかる手間を確かめます。
使い方と確認手順を共有する
依頼のひな形、処理ルール、例外時の対応、確認・承認の担当を整理し、ほかの利用者も同じ手順で使える形にします。
現場の声をもとに改善する
利用者が迷う箇所、結果の誤り、確認負荷を見直します。必要に応じて連携処理や専用画面の開発を組み合わせ、対象業務を段階的に広げます。
詳しい設計・実装や業務システムとの連携は、OpenAI 業務自動化支援でご相談いただけます。
grasysの設計・実装経験
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