ChatGPT Workとは、資料や仕事の背景を渡して、成果物の初稿づくりまで任せられるChatGPTの作業機能です。会社で使い始めるなら、材料がそろっていて、人が結果を確かめられる「読む仕事」と「下書きの仕事」から選ぶのがよいでしょう。依頼には完成形だけでなく、参照する資料や判断の基準、途中で止まってほしい場面も書いてみてください。

Chat・Work・Codexの違いと、使えるプランを最初に確認する

Chatは短い質問や言い換え、Workは資料を使った成果物の初稿づくり、Codexは開発の仕事を頼むときの入口になります。OpenAIの管理者向けの説明でも、ちょっとした質問やアイデア出しにはChatを使うよう案内されています。Workを開いたからといって、すべての会話を長い作業にする必要はありません。まずは、欲しいものが答えなのか、人が確かめられる形の成果物なのかを決めてみてください。

たとえば、会議の冒頭で話す一言が欲しいだけなら、Chatに聞けば充分でしょう。議事の履歴や進捗表、前回の決定を読み合わせて、まだ決まっていないことをまとめたブリーフにしたいなら、Workが向いています。社内ツールのコードを直す仕事であれば、Codexを選ぶ理由がはっきりします。Workに渡すのは質問だけでなく、材料と、人の確認に回せる完成形です。この違いを頼む側の方が分かっていると、試す仕事を選びやすくなります。

OpenAI Academyでは、カレンダーやメッセージ、メール、文書、表計算、進捗管理表など、仕事の背景がすでにそろっている場面が挙げられています。こうした資料から日次ブリーフや週次報告、意思決定メモなどの初稿を作り、人が根拠を確かめるという流れになります。Workそのものの説明や、普段のChatとの細かな違いはChatGPT Workの解説にまとめています。ここでは、会社で仕事を渡していく順番を一緒に考えてみましょう。

対象プランと料金は、使い始める前に確認する

画面にWorkが出るかどうかを見る前に、まず会社が契約しているプランを確かめてください。FreeやGoはデスクトップアプリでの制限付きの利用に限られるため、ウェブ向けの手順を配ってしまうと、社員の方の画面で同じ手順が再現できないこともあります。法人向けのプランと料金はChatGPTの法人プランの料金で確認することが出来ます。ここに単価を書き写してしまうと、契約による違いや価格の改定を見落としやすくなってしまいます。

会社の出費を知りたい方は、まず契約する席の数と、それぞれの席の契約条件を一覧にしてみてください。そこに実際のWorkの利用量と、追加で必要になった分を重ねると、会社への請求の見込みが見えてきます。単価だけを見て全員分の費用に置き換えると、利用量の増え方を見逃してしまいます。Workは普段のChatより長く動く仕事があり、OpenAIもクレジットを多く使う場合があると説明しています。料金の判断は、実際に使った仕事の記録と一緒に進めましょう。

※製品の動作と利用量に関する記述は、2026年11月7日に確認されたOpenAIの公式説明に基づきます。プラン別の金額は本記事に載せていません。

ChatGPT Workの始め方と、資料・Pluginsのつなぎ方

始め方は、Workを選んで、今回の仕事に必要な資料だけを渡し、欲しい成果物を伝えるという順番になります。デスクトップアプリでは、メニューからChatGPTを選んで、切り替えボタンでChatかWorkを選びます。ウェブやモバイルでは、ChatGPTを開いてWorkを選ぶと、ファイルや背景を追加することが出来ます。最初は個人情報を含まない社内の例題で、画面の流れを試してみてください。

デスクトップでローカルのフォルダーやプロジェクトを開くときは、その仕事に必要なファイルにだけアクセスを許すようにします。共有フォルダーを丸ごと渡すと、関係のない資料まで材料として扱われてしまうおそれがあります。なお、ウェブとモバイルのWorkからは、手元のパソコンにあるファイルへ直接アクセスすることは出来ません。同じ依頼文でも、どの画面から使うかで読める資料が変わるため、担当の方が試した結果には使った環境も書き残しておきましょう。

ここでいうPluginsとは、外の情報や操作を仕事につなぐための仕組みになります。Googleドライブに資料があるなら、必要な資料を読める接続を、会社が許す範囲で確かめてみてください。GmailやSlackのような接続先も、使えるからといって一度にまとめて許可しないようにしましょう。読むだけなのか、編集や共有まで出来るのかで、仕事への影響が変わってきます。最初の接続は、依頼に使う資料を読む範囲までに絞ると判断しやすくなります。

接続先を決めるときは、部署の保管場所や資料の持ち主、見てよい担当者を先に確かめておきます。営業の共有資料を、総務の試しの作業に丸ごとつなぐ必要はないでしょう。人が普段は開けない資料に、共有の接続アカウントを通して触れられてしまう場合もあります。OpenAIの管理者向けの説明にも、そうした例が書かれています。エージェントが持つ接続や共有の接続を通すと、本人のアカウントでは開けないデータや操作に届くことがあるそうです。接続の便利さだけで決めてしまうと、思ってもいない権限まで渡すことになってしまいます。

最初に動かしてみて下書きが出来たら、同じチャットのまま直しを頼むことが出来ます。思っていた形と違ったときも、新しいタスクを作り直す前に、足りない材料と直してほしい点を具体的に伝えてみましょう。たとえば会議用の要約なら、決まったことと、まだ決まっていないことを分けてもらえます。どの資料を使ったかも書き添えてもらうと、確かめる方が元の資料へ戻りやすくなります。

会社のアカウントにWorkが出てこないときは、まず対象のプランを調べ、次に管理者がWorkの利用権限をどう設定しているかを確かめてください。そのうえで、使っている端末や画面を見ていきます。表示されるかどうかだけで、利用の条件を推し量らないようにしましょう。また、メモリをプロジェクト専用にしたプロジェクトではWorkを使えないと、公式のヘルプに書かれています。共有したプロジェクトは自動でプロジェクト専用のメモリになるため、Workを使う仕事は共有していないプロジェクトか通常のチャットで始めることが出来ます。

最初に任せる仕事は、材料と確認のしやすさで選ぶ

最初の仕事には、資料がそろっていて、人が結果を読んで確かめられるものが向いています。これは本記事からの提案になります。OpenAI Academyの、仕事の背景が分かる資料がすでにある場面で力を発揮するという説明と、管理者向けの、読む・下書きは一般に影響が小さいという整理をもとにしました。外に送る、元の表を書き換える、システムを操作するといった仕事は、出来上がりが便利でも、最初の試しには重くなってしまいます。普段から中身を知っている担当の方が確かめられる仕事を選んでみてください。

候補がいくつかあるなら、どれくらいの頻度で使うか、間違えたときの影響、社外に出るか、資料がそろっているかで比べてみます。毎週使う資料でも、数字が一つ違うだけで請求が変わるものは慎重に扱いたいところです。一方で、社内会議の議題案のように、人が読んで直してから使うものは試しやすいでしょう。仕事の名前だけで難しさを決めずに、出来上がった後に誰が何を確かめられるかまで書き出してみてください。

会議の準備を例にすると、前回の議事録と最新の進捗表がそろっていて、出席する方が中身を見直せるなら、最初の候補になります。頼むのは、議題の下書きと、確かめが必要な点の整理までです。参加者へ予定を送る操作は、結果を見てから別に決めましょう。資料に同じ案件の古い版が混じっているなら、どれを正式な版にするかを先に人が決めておくほうが安全でしょう。

競合の調査も、外の記述をそのまま自社の判断に使うのではなく、資料の出典と、まだ確かめられていない点を並べる作業から始めることが出来ます。比較表がきれいに埋まっていても、出典が古ければ判断の材料としては弱くなってしまいます。調べる対象、参考にしてよい情報、判断を保留する条件を依頼文に入れておきましょう。月次レポートなら、元の数字は変えずに、説明文の初稿を作るところまでが試しやすいでしょう。

社内で選ぶときは、候補ごとに作る担当の方と確かめる方を一緒に書いてみてください。作る人だけが決まっていて確かめる方が空欄のままだと、出来上がったものがそのまま共有されてしまいます。完成した後に人が元の資料へ戻れる仕事を、最初の一件にしましょう。最初の成功は、派手な自動化よりも、確かめながら使える流れを作れたかどうかで判断することが出来ます。

総務・経理・営業事務・経営者が試せる最初の依頼文

最初の依頼は、実際に使う部署の資料に絞り、人が直せる下書きの仕事にすると進めやすくなります。ここに載せる文面は、OpenAIが決めた文ではありません。元の資料、制約、確かめる点、出力の形を渡すという公式の説明をもとに、本記事で作った例になります。社名や個人名、金額はダミーに置き換えて試してみてください。同じ文を全社に配る前に、各部署の保管場所や確かめる方に合わせて直しましょう。

総務：社内会議の準備メモ

総務の最初の仕事には、何かを決めるわけではない会議準備の下書きが向いています。会議の案内を送る前に、前回から続いている論点と、今回聞いておきたい質問を並べることが出来ます。前回の議事録と進捗表で中身が食い違っているときは、もっともらしい結論で埋めずに、食い違いとして残してもらいましょう。参加者の名前や予定の詳しい中身を扱う場合は、入力してよい範囲を社内のルールで先に確かめてください。

この依頼では、出席者へ送るところまでは任せていません。出来上がったメモを総務の担当の方が読み、議事録の該当する部分へ戻れるかを確かめます。議題の順番は資料に載っていないこともあるため、最後は会議を主催する方が決めましょう。次回も似た仕事なら、食い違いを残す条件をそのまま使うことが出来ます。

経理：月次の数字を説明する文の下書き

経理では、数字そのものを確定させる作業と、数字を説明する文章を分けて考えるのがよいでしょう。元の表には手を入れず、社内向けの説明文に必要な問いを整理する使い方なら、確かめる場所がはっきりします。表の合計と内訳が合わないときは、どちらかに合わせて書き換えさせないようにしてください。社外に出す報告や支払いの判断は、担当の方が元の表で確かめる段階を残しておきます。

担当の方は、説明文の読みやすさより先に、数字が合っているかを見ていきます。合計、日付、取引先名、参照先の順に確かめていけば、元の表へ戻る流れを作ることが出来ます。表から原因が分からない差額は、推測の理由を書かずに、質問として残してもらいましょう。経理の判断を代わりに下すような文面になっていないかも、最後に見ておいてください。

営業事務：商談前の確認メモ

営業事務では、いくつかの資料から商談前に見ておく点を一枚にまとめる仕事を試すことが出来ます。お客様に送る提案そのものではなく、社内の担当の方が確かめるための下書きになります。資料に契約の条件が含まれていると、古い版と新しい版が混じりやすくなってしまいます。どれを使うかは人が指定して、見つからない条件は未確認のまま残してもらうようにしましょう。

出来上がったら、営業担当の方が案件メモの更新日と提案書の版を確かめます。相手先に見せる資料へ移すときは、社内だけで共有してよい書き込みが残っていないかも見直しましょう。最初の仕事で便利だったとしても、送信まで一度に任せるかどうかは別の判断になります。下書きの出来と、外への操作の許可は、分けて考えてみてください。

経営者：判断前に読む短い論点メモ

経営者の方が最初に頼むなら、結論を代わりに出してもらう仕事より、判断に足りない情報を見える形にする仕事が向いています。たとえば、いくつかの部署から届いた進捗報告を読み、決まっていることと、まだ決まっていないことを分けてもらいます。AIが優先順位を付けたように見えても、その基準が資料にないなら、そのまま信じないでください。判断の責任を持つ方が、自分で問い直せるメモを目指しましょう。

この文面は、資料にない結論を作らせないための依頼になります。読む方は、事実と各部署の意見が混ざっていないか、古い報告を今の状態として扱っていないかを見ていきます。論点が抜けていると感じたら、どの部署の何を足すかを同じチャットで伝えてみてください。材料を足して作り直してもらった後も、前の版との違いを人が確かめましょう。

依頼文にはゴール・判断基準・出力形式と確認の停止点を書く

依頼文には、何を作るかに加えて、何を根拠に判断し、どこで人に見せるかを書いておきます。OpenAI Academyでも、元の資料、制約条件、レビューで確かめる点、出力の形を伝える流れが紹介されています。実際の仕事では、その四つを一文に詰め込まず、担当の方が読んでも分かる順に並べると直しやすくなります。最初にゴールを一行で書き、その後に使ってよい資料を指定してみてください。

ゴールは、「いい感じにまとめて」と頼むより、「社内会議で確認する未決事項を一覧にする」のように書くことが出来ます。判断の基準には、資料にないことは補わない、古い版は使わない、食い違いは残す、といった条件を入れます。出力の形は、読む相手に合わせて、メモや表、スライドの初稿などから選べます。完成した後に人が元の文へ戻れるよう、ファイル名と参照した箇所も頼んでおきましょう。

長い仕事ほど、最初から最後まで一気に進めてしまうと、途中の思い違いを後から直すことになってしまいます。依頼文に「初稿を作る前に計画を見せる」と入れておけば、使う資料や作る順番を先に見られるようになります。計画がずれていたら、その時点で資料を入れ替えたり、対象の期間を直したりといった手当てが出来ます。計画、初稿、社外に出す前の順に、人が見直す場所を先に決めておきましょう。

社外に出す仕事は、依頼文の中で止まってほしい場面をはっきり書いておきます。「外部へ送る前に止まり、送る相手、内容、添付資料を一覧で示してください」と書けば、確かめたいものを具体的に受け取ることが出来ます。画面で承認を求められたときも、依頼文に書いた条件を満たしているかが判断の目安になります。承認を押したからといって、その後の責任までAIに移るわけではありません。送り先の間違いや資料の紛れ込みは、担当の方が最後に見てください。

出来上がったものを確かめるとき、読みやすさから入ると数字の誤りを見逃しやすくなってしまいます。最初に合計と内訳、次に日付と版、固有名詞、最後に出典の有無という順に見てみましょう。参照先が付いていても、そこに本当に同じ数字や主張が書かれているかは別のお話です。数字が合わないときは、言い回しを直す前に元の資料へ戻ります。資料が足りないのが原因なら、追加の資料を渡すか、未確認と書いたまま使うかを人が決めましょう。

直しを頼むときは、「もっと分かりやすく」だけで終わらせず、どの段落を何のために直すのかを伝えてみてください。たとえば「未決事項の欄に決定済みの案件が混じっています。議事録の該当箇所を再確認してください」のように書くことが出来ます。繰り返す仕事なら、毎回どんな直しが必要になったかを記録しておきます。それが、次の依頼文に入れる判断の基準になっていきます。最初の出来上がりだけで手順を決めてしまわず、確認で出た指摘まで含めて整えていきましょう。

承認と権限、機密情報の扱いを会社で決める

会社でWorkを使う前に、読む、下書きする、書き換える、共有する、予定する、実行する、という動きのどこまでを許すかを決めておきます。OpenAIの管理者向けの資料でも、Read、Draft、Write、Share、Schedule、Executeが分けて書かれています。読む・下書きするよりも、データを変えたり外のシステムで操作したりするほうが、影響は一般に大きくなります。最初は仕事の種類ではなく、許す動きから線を引いてみてください。

たとえば、社内規程を読んで要約することと、その規程の原本を編集することは、別の許可になります。月次の数字を説明する文を作ることと、会計の表を上書きすることも同じではありません。社外の方へ送るメールは、文章が正しくても、宛先や添付を間違えれば影響が広がってしまいます。見ることから送ることまでを一つの許可として扱わず、操作ごとに確かめる方を決めましょう。

管理者の方は、ワークスペースの設定にある「権限とロール」から、Workの利用権限を管理することが出来ます。接続先がAction controlに対応していれば、すべての操作、読み取りのみ、個別に選んだ操作、という形で許す範囲を決められます。ただし、どの接続先でも同じように使えると決めつけないほうがよいでしょう。使う接続先の画面で、実際に何を許可できるかを確かめてみてください。

Businessにも、適用されるワークスペース単位の制御はありますが、OpenAIの説明ではカスタムのメンバーRBAC（役割ごとに細かく権限を分ける仕組み）や、SCIMのグループ同期（社内の名簿と利用者を自動でそろえる仕組み）は含まれていません。EnterpriseやEduで見た管理画面の案内を、そのままBusinessの手順書に写すと、実際の操作と合わなくなってしまいます。会社が契約しているプランの画面で、管理者が確かめた設定だけを社内向けに書きましょう。Work CloudとWork Localの許可の範囲も、使う環境に合わせて確かめておく必要があります。

機密情報や個人情報は、入力する前に社内で区分けしておいてください。OpenAIの説明では、Businessのビジネスデータはデフォルトで学習に使われないことになっています。個人向けの料金ページでは、学習への利用を拒否できると案内があります。ただ、どちらの説明も、社内のすべての文書を気にせず入れてよいという意味ではありません。お客様との契約や本人への説明、見られる権限を確かめたうえで、今回必要な範囲だけを渡しましょう。

共有の接続では、本人の普段の権限より広く資料に触れられてしまう場合があります。資料の持ち主が接続を認めているか、どのアカウントを通るのか、外したいときに誰が止めるのかを確かめてみてください。社外から受け取った文書やWebページには、仕事の指示のように見える文が混じっていることもあります。Workに渡すときは、そうした文を会社の指示として扱わず、資料の中身として読むように頼んでおきましょう。結果におかしな操作の提案が出てきたら、その場で止めて元の資料を見直します。

ウェブとモバイルで承認が必要な操作は、画面の内容を見て、承認か拒否を選ぶ形になります。声だけで承認する仕組みにはなっていません。画面が出てきたら、対象のファイル、変わる中身、共有先、今回だけの操作かどうかを確かめてください。依頼文で送信を止めていたのに送信の承認が出てきたなら、許可する前に仕事の範囲を見直しましょう。権限の設定で見ておきたい項目は、生成AIのセキュリティ確認表も参考になります。

社内の取り決めは、長い規程が出来上がるのを待たずに、試しの一枚から始めることが出来ます。入れてよい情報と入れない情報、承認が要る操作、最後に確かめる方、出来上がったものの保管場所を書いてみてください。例外が出たときに誰へ相談するかも入れておきます。使い始めてから、仕事が個人のアカウントへ流れていないかも確かめましょう。見えない利用の整理は野良AIの解説、詳しい文書づくりは生成AIの社内ガイドラインへつなげることが出来ます。

使用量と会社の出費を考える

モデルは名前だけで決めずに、任せる仕事と使用量を一緒に見て選びます。どのモデルを使うにしても、会社が最初に知りたいのは、出来上がりを確かめられるか、利用が予算に収まるかでしょう。手元の料金表にない性能の差や消費量を前提に社内ルールを作ると、実際の画面と合わなくなってしまいます。まずは同じ種類の仕事を試して、使った枠と、確かめるときに直した点を記録してみてください。

OpenAIの管理者向けの説明によると、Workの仕事は普段のChatより長く動くため、クレジットを多く使うことがあります。何度も実行する、たくさんの情報を読む、いくつもの道具や接続先を呼び出す、失敗して繰り返す、大きな成果物を作る、といった仕事は、使用量が読みにくくなります。長い資料を丸ごと渡して必要な箇所を探してもらうより、対象を絞って頼むほうが、確かめる方にとっても親切です。必要な範囲が分からないなら、先にChatで資料の場所を整理しておくやり方もあります。

会社の費用は、席ごとの契約料金を人数分足しただけでは決まりません。見積もりを作る担当の方は、契約する席の月額の合計に、実際に必要になった追加の利用分を足して、月ごとに見てみてください。部署ごとの人数を掛けた結果と、Workで使う仕事の量を分けて記録しておくと、費用が増えた理由を説明しやすくなります。単価が確かめられないうちは、仮の金額を社内に案内せず、ChatGPTの法人プランの料金と契約画面を見比べましょう。

試している間は、依頼文の長さ、使う資料の量、求める成果物の大きさを、必要な範囲にとどめます。OpenAIも、プロンプトと元の資料を絞り、必要な出力に合わせるよう案内しています。管理画面も一度見て終わりにはせず、一、二週間ごとに残りの枠と使うペースを確かめるのがよいそうです。部署で使う仕事と残りの枠を一緒に見てから、繰り返す仕事を増やしましょう。費用の管理の考え方は生成AIの費用管理にもまとめています。

もし営業と経理が同じ時期に長い資料を扱うなら、どちらを先に試すかを会社で決めておくとよいでしょう。全員に同じ大きな依頼を一度に配ってしまうと、使い方の違いが見えにくくなります。最初の試しでは、一つの仕事を作る担当の方と確かめる方の組で進め、利用量と直し方を残していきます。その記録を見てから、次に別の部署へ広げるかどうかを決めてみてください。費用を抑えたいからといって確認を省くと、手直しの手間が後から増えてしまいます。

Skillsと定期タスクは、確認済みの仕事から広げる

Skills（Business・Enterpriseなどで使える、手順を使い回す仕組み）は、繰り返す仕事の手順を使い回したい場面で考えてみるとよいでしょう。毎回似た資料を読み、同じ項目を確かめる仕事なら、人が見直した依頼文を手順として残しておく意味が出てきます。ただ、最初の依頼がたまたまうまくいったように見えただけなら、そのまま定型にはしないでください。確かめる方が毎回直したところを拾い、元の資料の指定と止まる場所を入れ直してから共有しましょう。

たとえば週次報告の下書きなら、対象の期間、使う進捗表、確かめられていない数字の扱いを決めておきます。担当の方が変わっても同じ質で読めるか、別の週の資料でも同じ順番で確かめられるかを試してみてください。手順を使い回しても、毎回の資料の版や数字を人が見る仕事は残ります。使い回すのは判断の手順で、前回の事実や結論ではありません。

定期タスクとは、決めた予定や条件に合わせてWorkを動かす仕組みになります。OpenAIの説明では、一回だけの実行、繰り返しの実行、変更の見張りに使うことが出来ます。最初から社外への共有までつなげるより、出来上がった下書きを担当の方が確かめる流れから試してみてください。予定に合わせて動く仕事は、頼んだ方が席を外していても進んでいきます。だからこそ、止まる場所と承認する方を先に決めておく必要があります。

毎週の会議メモなら、最新の資料が決めた場所にそろったかを人が確かめ、出来た初稿を見てから配る流れが考えられます。資料が欠けている週は前の週の中身で補わず、まだ届いていないと知らせてもらうよう頼んでおきます。月次レポートでも、集計表が更新される前に作業が始まると、古い数字を新しい報告のように見せてしまいます。定期実行の条件と資料の更新日を、担当の方が一緒に見られる形にしておきましょう。

タスクの共有リンクを同僚の方に渡すときも、中身を確かめてください。OpenAIの説明では、共有してもチャットの履歴、ローカルのファイル、接続先の認証情報、ワークスペースの権限などは相手に引き継がれません。その一方で、共有リンクにはタスクの指示が含まれています。指示の中にお客様の名前や社内の判断基準を書いているなら、送る相手を選ぶ必要があります。共有された方も、同じ仕事がそのまま再現できると思い込まず、使う資料と権限をそれぞれで確かめてみてください。

最初の一週間に使う社内の決め事と振り返り

最初の一週間は、出来上がったものの数よりも、依頼から確認までの道筋を残す期間にするとよいでしょう。初日はダミーの資料で、画面と権限の動きを確かめます。その後、部署ごとに担当の方が普段の仕事から候補を一つ選び、確かめる方と一緒に試していきます。会社として許す入力情報や外への操作を決めないまま、いきなり全社に同じ依頼文を配るのは避けましょう。

初日の担当の方は、Workを選ぶ場所、資料の追加のしかた、承認の画面の出方を記録します。管理者の方は、使える席と接続先の権限を確かめてみてください。試し用の資料に個人情報や実際の取引条件が混じっていないか、作る方も見直します。画面にWorkが見当たらないときは、契約しているプラン、管理者の設定、端末の順に確かめていきます。原因が分からないまま別の個人アカウントを使うと、会社の試しの結果としては扱えなくなってしまいます。

一週間のあいだに各部署で試す仕事は、最初の一件を決める表から選びます。担当の方は依頼文と出来上がったものだけでなく、人が何を直したか、どの資料へ戻って確かめたかも残してください。確かめる方が元の資料を開けないなら、その仕事はまだ使い回しにくい状態です。資料の置き場所を整えるか、別の候補に替えてみましょう。作業が終わったという表示だけで、うまく使えたと判断しないようにしてください。

振り返りでは、入れた資料は合っていたか、数字や固有名詞に誤りはなかったか、承認の場面は分かりやすかったかを順に聞いていきます。直しに時間がかかったなら、頼んだ範囲が広すぎたのか、資料が足りなかったのかを分けて考えます。同じ誤りが続いた仕事は、依頼文や元の資料を直すまで定期化を待ちましょう。うまく使えた仕事だけでなく、人が止めた理由も次の手順に残してください。

社内の一枚の決め事には、入力してよい情報、入力しない情報、閲覧・編集・送信・削除ごとの承認、最後に確かめる方、出来上がったものの保管場所を入れます。変えたいときに誰へ聞くかも書いておきましょう。管理者の方は設定の中身、現場の担当の方は資料の実際、経営者の方は社外への影響を、それぞれ確かめることが出来ます。部署の使い方が増えてきても、同じ一枚を見ながら例外を足していきましょう。

試しが終わったら、全員に許可を広げる前に、誰がどの資料を読めたかをもう一度見ておきます。特に共有の接続を使った場合は、本人の普段の権限を超える資料に触れていないかを確かめてください。社外に出す必要がある仕事は、下書きの試しとは別に、承認と責任者を決めましょう。最初の出来がよく見えても、送信や削除まで同じ権限で渡すのは控えてください。ほかのAIも仕事に使っている会社は、AIの使い分けを参考に、仕事ごとの入口を整理することが出来ます。

ChatGPT Workの使い方でよくある質問

使い始める前によく出てくる疑問は、画面の場所、資料の渡し方、承認の扱いになります。社内向けの案内を作る方は、実際の契約と設定で確かめた結果も添えてみてください。

ChatGPT Workは、元の資料から人の確認に回せる初稿を作ってもらい、根拠と判断を人が確かめながら進める使い方が出来ます。最初の仕事は材料がそろった読む・下書きの仕事にして、依頼文には確認で止まる場所を入れておきましょう。会社として、入力する情報、操作の承認、出来上がったものの保管先を先に決めておくと、試した結果を次の部署へ渡しやすくなります。ほかの仕事でのAIの使い方は、AI活用コラム一覧もご覧ください。