ChatGPTの使い方はどう変わった？

はじめに

以前の記事では、SYCでChatGPTを導入したことや、基本的な使い方、Deep Research、カスタムGPTについて紹介しました。
今回はその続きとして、以前の記事からChatGPTの使い方がどのように変わってきたのかを、業務目線で紹介します。

以前の記事から変わったこと

以前の記事では、ChatGPTを主に次のような使い方で紹介していました。

• 質問への回答
• 要約や翻訳
• 調べものやアイデア出し
• Deep Research
• カスタムGPTの作成

これらは今でも便利な使い方です。

ただ、最近のChatGPTはそこから一歩進んで、
「チャット画面で質問するツール」から「調査や確認作業を手伝うAIアシスタント」へ近づいている
ように感じます。

最近では、単に質問に答えてくれるだけでなく、技術調査の観点整理や、製品比較のたたき台作成、ファイルを使った確認、調査結果の整理などにも使いやすくなってきています。

1. 技術調査や製品比較の入口として使いやすくなった

まず大きな変化として、ChatGPTの回答が以前よりも実務で使いやすくなってきています。

以前から質問への回答や要約はできましたが、最近は回答がより自然になり、必要な情報を整理して返してくれる場面が増えました。

特に使いやすいと感じるのは、技術調査や製品比較の前段階です。

インフラ業務では、新しい製品やサービスを調べたり、複数の製品を比較したりする場面があります。
その際に、いきなり公式ドキュメントやメーカー資料をすべて読み込むのは大変です。

そのようなときに、ChatGPTを使って「まず何を確認すべきか」を整理してもらうと、調査の入口として使いやすくなります。

たとえば、次のような聞き方ができます。

HPE、Dell、Lenovoのサーバー製品を比較するときに、確認すべき観点を整理してください。

すると、次のように比較時の確認ポイントを整理してくれます。

確認観点	確認する内容
性能	CPU、メモリ、ストレージ、ネットワーク性能が要件を満たしているか
拡張性	将来的にメモリ、ディスク、NICなどを増設できるか
可用性	電源、ファン、RAID、冗長構成に対応しているか
保守性	部品交換のしやすさ、保守契約、オンサイト対応の有無
管理機能	リモート管理機能、監視ツール、ファームウェア更新のしやすさ
サポート体制	国内サポート、保守年数、問い合わせ窓口の対応範囲
コスト	本体価格だけでなく、保守費用や追加ライセンス費用も含めて確認する
導入実績	自社や同業種での導入実績、運用事例があるか

また、バックアップ製品を選定する場合は、次のように聞くこともできます。

バックアップ製品を選定するときに、比較すべきポイントを一覧にしてください。

この場合は、たとえば以下のような観点が出てきます。

確認観点	確認する内容
対応環境	物理サーバー、仮想環境、クラウド、データベースに対応しているか
バックアップ方式	フル、差分、増分、スナップショットなどに対応しているか
リストア方法	ファイル単位、仮想マシン単位、ベアメタル復旧が可能か
保存先	ローカル、NAS、クラウド、テープなどに対応しているか
世代管理	どの程度の期間、何世代まで保持できるか
セキュリティ	暗号化、アクセス制御、改ざん防止機能があるか
運用性	管理画面の使いやすさ、通知、レポート機能があるか
コスト	ライセンス体系、容量課金、保守費用を確認する

仮想化基盤を検討する場合は、ライセンスや冗長化、運用面の確認も重要です。

仮想化基盤を検討するときに、確認すべきライセンス、冗長化、運用面の観点を整理してください。

この場合は、たとえば以下のような観点が出てきます。

分類	確認観点
ライセンス	CPU単位、コア単位、サブスクリプション、機能別ライセンスの違い
冗長化	ホスト障害時の自動切り替え、クラスタ構成、共有ストレージの要否
運用管理	管理画面、監視、アラート、ログ確認、パッチ適用のしやすさ
バックアップ連携	既存バックアップ製品との連携可否
拡張性	ホスト追加、ストレージ追加、ネットワーク拡張のしやすさ
移行性	既存環境からの移行手順、停止時間、互換性
サポート	ベンダーサポート、ナレッジ、保守契約の内容
コスト	初期費用、更新費用、保守費用、将来的な増設費用

もちろん、ここで出てきた内容はあくまで調査の入口です。
実際の製品仕様、価格、ライセンス条件、保守内容、サポート期限などは、必ずメーカーやベンダーの公式情報を確認する必要があります。
ただ、最初の調査段階で確認観点を整理することで、調べる順番を決めやすくなり、確認漏れを減らす助けになります。

2. ファイルを使った確認がしやすくなった

最近は、カスタムGPTだけでなく、通常のChatGPTでもファイルを使った確認がしやすくなっています。
たとえば、公開されている製品資料やマニュアル、仕様書などをもとに、

この資料の要点をまとめてください。

この資料で確認すべき注意点を整理してください。

この製品の特徴を、比較検討しやすい形で整理してください。

この資料の中で、ライセンスや保守に関係しそうな記載を確認してください。

といった使い方ができます。

文章量が多い資料を最初からすべて読み込むのは時間がかかります。
そのようなときにChatGPTを使うと、資料全体の概要をつかんだり、確認すべきポイントを見つけたりしやすくなります。

ただし、ファイルを扱う場合は特に注意が必要です。
お客様情報、個人情報、契約情報、認証情報、社内の機密情報などは、社内ルールに従って扱う必要があります。

ChatGPTにファイルを読み込ませる場合も、
入力してよい情報かどうか
を確認したうえで使うことが大切です。

3. 調査結果を整理しやすくなった

ChatGPTは、調べる前の観点整理だけでなく、調べた内容を整理する場面でも使いやすくなってきています。

インフラ業務では、製品やサービスを比較するときに、複数の資料を確認しながら情報を整理することがあります。

たとえば、サーバー製品、バックアップ製品、仮想化基盤などを比較する場合、製品仕様、ライセンス、保守内容、冗長化構成、運用管理、コストなど、確認する項目は多くなりがちです。

そのようなときにChatGPTを使うと、調査した内容を比較しやすい形に整理できます。

たとえば、次のような聞き方ができます。

サーバー製品を比較するための表を作りたいです。
確認項目、確認内容、公式情報で確認すべきポイントの3列で整理してください。

または、

バックアップ製品を比較するときのチェックリストを作成してください。
導入前、運用時、障害時に分けて整理してください。

このように依頼すると、比較表やチェックリストのたたき台を作成できます。

また、ベンダーやメーカーに確認する内容を整理する場合にも役立ちます。

仮想化基盤を検討する際に、ベンダーへ確認すべき質問を一覧にしてください。

このように聞くと、ライセンス、冗長化、障害時の動作、保守範囲、アップグレード時の注意点など、確認すべき内容を洗い出しやすくなります。

もちろん、ChatGPTが作成した比較表やチェックリストがそのまま正解というわけではありません。
実際の要件に合っているか、確認項目に抜け漏れがないかは、人間が確認する必要があります。

ただ、最初から白紙で比較表を作るよりも、ChatGPTにたたき台を作ってもらうことで、整理のスピードは上がります。

ChatGPTは、製品を選んでもらうためのものではなく、調査した情報を整理し、確認しやすい形にするための補助役として使うのが向いていると思います。

まとめ

今回は、以前の記事からChatGPTがどのように変わってきたのかを、業務目線で紹介しました。

以前は、ChatGPTに質問したり、Deep Researchで調査したり、カスタムGPTを作成したりする使い方が中心でした。

現在はそこからさらに進み、

• 技術調査や製品比較の入口として使いやすくなった
• ファイルを使った確認がしやすくなった
• 調査結果を比較表や確認リストに整理しやすくなった

といった変化があります。

ChatGPTは、単に「質問に答えてくれるAI」ではなく、
調査や確認作業を進めるための補助役
に近づいていると感じます。

もちろん、最終的な確認や判断は人間が行う必要があります。
入力する情報にも注意しながら、まずは一般的な製品比較や確認観点の整理など、扱いやすいところから試してみるのがよいと思います。

今後もChatGPTは、業務の中で使いやすい形に進化していくと思います。
新しい機能が増えるほど、便利さだけでなく、安全な使い方も意識しながら活用していきたいですね。