ChatGPT と Codex で数日分の作業を数分に短縮した Oracle の取り組み

Oracle では、人材採用部門から Oracle Applications Lab、IT 部門まで、全社で 10 万人以上の従業員が ChatGPT Work と Codex を利用しています。いずれの部門でも、かつては専門家に頼り、何日もかけていた作業を、今では誰もが数分で完了できるようになっています。採用担当者は何日もかかる市場調査を省略でき、業務ユーザーはレポートを探す代わりに求める結果を伝えるだけで済みます。技術リーダーは、以前ならチーム総出で何か月もかけていたツール開発を自ら手がけています。

人材採用チームは ChatGPT Work を使い、人材市場分析ツールを構築しました。職務記述書を入力すると、類似職種を調査し、報酬水準を比較して、対象地域の候補者層を分析するツールです。このツールにより、採用担当者は採用部門の責任者との打ち合わせに必要な貴重な情報を得られます。以前は、こうした情報をまとめるのに 2～4 日かかっていました。

「まさに飛躍的な進歩です」と語るのは、Oracle のシニアバイスプレジデント兼グローバル人材採用責任者、Jan Ackerman 氏です。「今では、[ChatGPT] Work で構築したツールを使えば、15～20 分ほどで準備が整います」

プロセスが速くなるだけでなく、一貫性も高まっています。以前は、採用要件のヒアリングの進め方が案件ごとに異なっていました。人材市場分析ツールによってプロセスが統一されたことで、採用部門の責任者は、どの採用担当者と組んでも同じ品質のデータとインサイトを得られるようになりました。

Oracle の基幹業務プロセスの多くを支える Oracle Applications Lab チームは、同社のオブジェクト、関係性、ルールを体系化したオントロジーを構築しました。これにより、日常的な言葉で書かれた業務上の質問を、Codex で信頼性の高い SQL クエリに変換できます。業務ユーザーが求める結果を伝えると、Codex が呼び出すべき社内システムを判断して情報を集め、分析結果、レポート、またはアプリケーションを返します。

従来の仕事の進め方からの変化です。Lam 氏によると、あるユーザーが、通常なら答えを出すのに数時間かかる質問をツールに入力した後、その体験を報告しに来たそうです。そのユーザーは Lam 氏に「新しいツールにリクエストを入力したら、ほぼ即座に回答が得られました」と話しました。従来の手作業による結果と照合すると、数値は完全に一致していました。

本番環境のエンジニアリングでは、サイト信頼性エンジニアが Codex を使い、インシデントに関連する状況を把握し、適切な対応手順書を自動的に呼び出しています。SRE は情報を探す時間を減らし、判断を導くことにより多くの時間を使えるようになっています。「以前は解決に 1 時間かかっていた、よくある単純なインシデントも、今では数分で対応できます」と Lam 氏は話します。

Codex が担う作業が増えても、すべてを自動で任せきりにできるわけではないと、Lam 氏は念を押します。基盤となるシステムが正しく構築されているかを確認する人は、依然として必要です。

ツールを構築するのは AI でも、その成果物に責任を持つのは人です。特に重要な教訓は、次のとおりです。

• 適切なガードレールの設定「システム設計、アーキテクチャ、セキュリティ、そして Codex にどのような構成のコードを書いてもらうかについては、引き続き十分な責任を持つ必要があります」と Lam 氏は話します。

• 仕様書の代わりにプロトタイプを提示「通常なら［自分のアイデアを］紙に書き出しますが、今はプロトタイプとして形にしています」と、バイスプレジデント兼 CIO 技術顧問の Barry Shilmover 氏は話します。

• コードへの責任「Codex と一緒に作業しなければ、保守できないコードを大量に抱えることになります」と Lam 氏は話します。

Oracle のチームは、AI によって会社の業務の進め方を根本から変えています。採用、分析、エンジニアリングの各部門が求める結果を伝え、その実現に向けた作業の進め方を Codex と ChatGPT に任せました。ChatGPT と Codex はすでに何千人ものユーザーに利用されており、Oracle の従業員は数えきれないほど多くの業務で AI を活用しています。Shilmover 氏はこう語ります。「次に解決する課題が何なのかわからないので、その答えもまだわかりません。ただ、最初にやることの一つが、解決のために Codex を活用することだというのは確かです」