ChatGPTx自社データ
オリジナルの
チャットBOT環境が作成できる
事前準備なし
アップロードするだけで
自動学習
1企業
10ユーザー
利用可能
使い方から
新規ビジネス相談まで
専門スタッフに
相談できる
「自社データを学習させてChatGPTから回答させたい」
「ChatGPTを活用した自社独自のチャット環境を作りたい」
というお客様のご相談から生まれたサービスです。
アップロードされたデータをChatGPTが自動で学習。
チャットBOT形式で学習データをもとにした回答が得られます。
学習機能からチャット機能まで1つのツールにまとまっているため、
お客様ご自身で簡単に、独自データを学習させたチャット環境の作成と検証ができます。
学習用データをアップロードするだけの簡単操作!
データ数・容量も制限なし
すでに自社でお持ちのデータをアップロードするだけで、自動で学習が開始します。
PDF、TXT、URLに対応しているので、新たにデータを作成・加工などを行うことなくご利用いただけます。
企業独自のプロンプト作成・編集が可能。
理想を追求した回答が得られる
複数のプロンプトを作成することができ、作成したプロンプトは自由にご利用・編集が可能です。
理想的な回答を得るために、さまざまなプロンプトを作成してお試しいただけます。
1企業様10名まで月額1万円でご利用可能!
企業内で気軽に利用できる
管理者アカウントの方から各ユーザー様をご招待いただくことにより、1企業10名様までご利用可能です。企業内にいるユーザー間で、学習データやプロンプトの精度比較ができます。
試しに使ってみたい、他社ツールと比較してみたい場合も、気軽にご利用いただけます。
業務改善・新規ビジネスのご相談も。
ChatGPTに詳しい専門スタッフが対応
ChatGPT専門スタッフがサポートさせていただきます。プレBOT王の使い方についてはもちろん、ご検討中のChatGPTを活用した業務改善や新規ビジネスについてもご遠慮なくお問い合わせください。
思い描くキャラクター像に忠実なAIチャットサービスを作りたい
過去成功したサービスの事例や事業を学習させて、新規サービスのブレインストーミングがしたい
GPTモデル3.5と4、それぞれで学習後のチャットの回答精度を比較したい
過去数年分の問題文を学習させて、新しい試験問題を作りたい
スポーツ・経済・ITなど分野に特化したニュース記事や論文を学習させて、新たにブログ記事を作成したい
既存サービスの資料を学習させ、顧客向けにチャットボットを開発したい
過去のプレスリリースを学習させて、手軽にプレスリリースを作成したい
AIに社内の開発コード規則を学習させて、コードレビューの工数削減を図りたい
社内の業務マニュアルを学習させて、教育コストをカットしたい
オリジナルのチャットボットを作成
既存のファイルやURLをアップロードすることで、自動で学習が開始されます。学習データのアップロード方法は3種類。
・ファイルアップロード(PDF、CSV、TXTファイル)
・URL入力
・テキスト入力
学習データはカテゴリで整理できるので、様々な既存データを使用した検証がすぐに開始できます。
ChatGPTが学習データから回答を生成するための、プロンプトを作成します。作成したプロンプトは一覧で管理・編集が可能です。
例えば、「小学生でも分かるように、200文字以内で回答してください」というようなプロンプトが設定できます。
質問を入力すると、STEP1で学習したデータを使用して、回答を得ることができます。
GPT-3.5とGPT-4のモデル切り替えもボタンひとつでできるので、比較検証も簡単。回答の内容により、プロンプトや学習データの調整も専門知識なく行なえます。
最短30秒で利用可能
最大10名まで利用可能
月額 10,000円(税抜)
(別途OpenAI社にお支払い)
※ChatGPTのAPI使用料はGPTモデルの選択とトークン数、為替の状況によって変動します。
簡単な操作で独自データをChatGPTに事前学習させ、新規事業のインスピレーションに寄与
ジャパンワン株式会社様
1
OpenAI APIキーの取得
事前にOpenAIに登録いただき、APIキーを取得してください。
2
利用申し込み
申込みフォームに、メールアドレスを入力してください。
メールアドレスに、会員登録用URLが届きます。
必要情報と①で取得したAPIキーを入力し会員登録を完了してください。
3
学習データを登録
学習させたいデータを「プレBOT王」にアップロードしてください。
自動で学習が開始します。
学習データは、PDF、TXT、CSVファイルやURLなどがご利用いただけます。
4
チャットで検証開始
学習データから回答するチャットの検証を開始できます。
回答の内容を確認しながら、利用モデルの選択や追加学習、プロンプトの調整が行えます。