GPT-4oの主要なビジネス向けユースケースとして、以下が挙げられる。

• データ分析
  • 一般的に、企業の意思決定プロセスでは大量のデータを活用する。しかし、専門的なデータ分析部門を持たない企業も少なくない。GPT-4oでデータ分析を民主化することで、表計算ツール「Microsoft Excel」のような基本的なツールしか使ったことがない従業員でも、容易にデータ分析に取り組めるようになる。
• カスタマーサポートの自動化
  • カスタマーサポートを外部委託していたり、既に自動化していたりする場合も、GPT-4oを活用することでさらに速くて賢い応対ができるチャットbotを構築できる。音声をテキストに変換するAPI（アプリケーションプログラミングインタフェース）「Speech to text」を使えば、音声によるカスタマーサポートも実装できるため、UX（ユーザーエクスペリエンス）を強化できる。
• ドキュメントとナレッジベースのフロントエンド
  • GPT-4oを社内のドキュメントリポジトリやポータルサイトと連携させることで、自然言語を用いた検索システムとして利用できる。AIチャットbot「ChatGPT」をカスタマイズできる機能「GPTs」（GPT Builder）を用いて、営業マニュアルや社内ポリシーなど広範なドキュメントにアクセスできるよう設定すれば、従業員が必要な情報に簡単にアクセスできるようにする。

GPT-4o導入の懸念は？

　GPT-4oの導入に当たり、以下のような点が懸念されている。

• 情報漏えいのリスク
  • ユーザーはGPT-4oを企業のデータリポジトリと直接つなげられるため、簡単に社内の情報を引き出して使えるようになった。その結果、情報漏えいやプライバシーに関するリスクは増している。
• データ供給の仕組み
  • GPT-4oの正確性や情報の鮮度を保つためには、常に新しいデータを取り入れる必要がある。このデータを供給するための仕組みが整備されていない場合、管理が難しくなり、ユーザーの負担は大きくなる傾向にある。
• 人間による監視の必要性
  • GPT-4oで生成したコンテンツは、人間による監視が必要だ。特に専門性の高い業界では、AIモデルが業界独自のニーズや専門用語をうまく理解できない場合がある。AIモデルが出力した内容を常に検証するとなると、チームの負担は大きくなってしまうため、AI導入の効果が薄れてしまう可能性がある。
• OpenAI内部の混乱
  • OpenAIの共同創業者であるジョン・シュルマン氏とイリヤ・サツケバー氏をはじめ、同社の上級職の退職が昨今話題になった。その影響で、同社の事業や技術面、セキュリティに対する不安が広がっている。企業の内部で問題が起きた場合、顧客企業に影響を与える可能性もある。企業向けChatGPTプラン「ChatGPT Enterprise」の導入を検討しているような企業にとって、これは見過ごせない状況だ。