GPTsを使って資料検索エージェントを作ってみた
takashiはじめに
AIエージェントという言葉は聞いたことがあるが、実際に作ったことはないなんて人も多いのではないでしょうか？ChatGPTではGPTsという機能で簡単にAIエージェントを作ることができます。本記事では別記事（おすすめの社内資料を提示してくれるようなRAG搭載AIエージェントを作ってみた）で紹介したRAGのように資料検索できるようなAIエージェントをGPTsで作ってみて、精度がどの程度なのか紹介します。
GPTsの使い方
ChatGPTにはカスタムGPTというサービスを提供しており、AIエージェントを作成できます。但し、無料版では使えず、Plusから使えますので注意が必要です。
構成にて、AIエージェントの名前やデフォルトでどういう振舞いをするエージェントなのか設定します。今回は資料検索エージェントという名前で、知識にアップロードしたファイルを元に回答するように設定しました。
知識には、今回検索する資料をアップロードしておきます。
データ
経済産業省の委託調査報告書10本
https://www.meti.go.jp/topic/data/e90622aj.html
方法
GPTsに知識として調査報告書をアップロードし、プロンプトを投げて精度検証しました
結果
①プロンプト：近年の物流状況を調査するにあたり、参考資料が欲しいです。提示してください。
近年の物流状況を調べる参考資料として、まず最も適しているのは、アップロード済みの アクセンチュアの物流調査報告書 です。
この資料は、国内トラック輸送を中心に、競争環境・労働環境・輸送効率・海外比較・改善方向まで整理されており、今回の目的にかなり合っています。資料の要点としては、近年の物流では
- EC化などで物流量が増える一方、
- トラックドライバー不足が深刻化し、
- 小ロット多頻度配送の進行で積載効率が低下している、
- その背景に過当競争、低利益率、低賃金、多重下請け構造がある、
と整理されています。特にこの報告書は、調査の観点が明確で、
- 物流市場の労働環境の変遷
- 法規制・財政措置
- データ連携や物流プラットフォームの影響
- 商慣行の影響
- 他輸送モード連携や自動化・省人化の影響
までカバーしています。参考資料としては、次のように使うのがおすすめです。
最優先で読む資料
- 「物流市場における競争環境や労働環境等に関する調査」（アクセンチュア、2021年3月）
物流の現状把握、課題構造、真因、改善方向を一通り押さえるのに最適です。この資料で特に見るとよい章
- エグゼクティブサマリ
- 国内市場の調査結果
- 海外市場の調査結果
- 課題全体像
- 真因の特定
- 課題解決の方向性
という構成になっています。調査テーマ別の見どころ
- 物流量増加と人手不足：近年の需給ひっ迫感の把握
- 積載効率・時間当たり実車率：輸送効率の見方の整理
- 多重下請け問題：賃金や収益性低迷の構造理解
- データ連携・求貨求車PF：デジタル化の論点把握
- 海外比較：米国・欧州との比較観点の確認
必要であれば次に、あなたの目的に合わせて
「物流2024年問題寄り」「人手不足寄り」「物流DX寄り」「海外比較寄り」
の4パターンで、読むべき章を絞って提示します。
ユーザーが知りたい情報をわかりやすくまとめてくれてます。また、ユーザーにおすすめの章を紹介しており、ユーザーライクであることもわかります。
②プロンプト：エネルギー事業の新規PJ提案書作成のため、類似案件資料を提示してください。資料名のリストも教えてください。
提案書づくりの参考として、手元資料の中で エネルギー事業に最も近い類似案件 は次の2件です。
類似案件資料
- 調査_DTL.pdf
正式名：令和３年度エネルギー需給構造高度化対策に関する調査等事業（脱炭素化が産業活動へ与える影響に関する分析・調査支援事業）調査報告書
内容は、諸外国の需要側CN戦略、産業部門の熱需要分析、国内外エネルギーコスト分析、再エネコスト試算まで含み、提案書の骨子づくりにかなり近いです。- 脱炭素_McK.pdf
正式名：日本の脱炭素化への道筋
2030～2050年の脱炭素化シナリオ、コスト効率、産業競争力との両立論点が整理されており、上位方針・事業機会整理の参考になります。資料名リスト
- 令和３年度エネルギー需給構造高度化対策に関する調査等事業（脱炭素化が産業活動へ与える影響に関する分析・調査支援事業）調査報告書
- 日本の脱炭素化への道筋
提案書に使いやすい観点
調査_DTL.pdf では、次の章立てがそのまま提案書の構成参考になります。
- 背景と目的
- 検討アプローチ
- 諸外国におけるエネルギー需要側のカーボンニュートラル戦略
- 産業部門における熱需要の実態調査
- 我が国の熱需要におけるカーボンニュートラルの道筋
- 国内外のエネルギーコスト分析
- 再生可能エネルギーコストの試算
また、同資料には
- 2030年46%削減、2050年カーボンニュートラルを前提にした試算
- 再エネ導入量をコスト最小化条件で内生的に算出
- 系統増強、蓄電池、揚水、水素、DRも含めた検討
があり、PJ提案書の「前提条件」「分析スコープ」「シナリオ設計」の参考になります。どちらをどう使うか
- 事業計画・調査設計のたたき台 → 調査_DTL.pdf
- 経営層向けの大きなストーリーや政策文脈 → 脱炭素_McK.pdf
必要なら次に、これら2資料をもとに
「新規PJ提案書の目次案」 まで落として提示します。
ユーザーの要望通りに複数の参考資料を挙げてくれています。また、ユーザーの立場に立って、提案書作成に参考になる資料の章立てを教えてくれました。
おわりに
今回はGPTsを使って、資料検索エージェントを作成してみました。今まで試してみたスクラッチのRAGやNotebookLMによる資料検索と遜色ないことがわかります。AIを使って資料検索を効率化させたい場合は、社内の環境に合わせたサービスを選ぶことが先決でしょう。
