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皆さんこんにちは、ロボシンクの矢野です。 このポッドキャストは、耳で学ぶAIをコンセプトに、初心者向けにAIを分かりやすく解説する番組です。
今回のテーマは、他の人がどのようにChatGPTを活用しているか気になりませんか? 私は気になります。について話していきます。
はい、ということで、今日はですね、他の人がまたは企業がどのようにChatGPTを導入しているのか、活用しているのかについて話していきたいと思います。
皆さん、他の人がどのようにですね、ChatGPT、もしくはAIをですね、使っているのか気になりませんか?
私はですね、気になります。もうすごく気になります。 ということでですね、今回国内外の様々な事例というものを調べてみました。
今日のポイントは主に4つです。 1、海外企業のChatGPT、またはAIですね、の利用事例。
2、東京都の利用事例。 3、マイクロソフト日本法人の社長の利用事例。
そして最後にですね、私自身の利用事例について話していきたいと思います。 はい、ということでですね、まず海外の利用事例から見ていきましょうか。
オープンAI、ChatGPTの開発会社ですね。 このオープンAIの公式サイトにChatGPTを業務で利用している
海外のですね、企業が紹介されています。 現時点で数えると35社ですね。
35社を全部紹介するとかなりのボリュームになってしまいますので、 その中から数社ほどピックアップして紹介していきたいと思います。
まずはですね、モデルナからいきましょうか。 このモデルナもChatGPTを会社に導入しています。
モデルナが一番最初に行った取り組みというのはですね、 6ヶ月以内に生成AIを100%導入するという取り組みですね。
かなり野心的な取り組みですよね。 6ヶ月以内で社員全員AIを使えるようにするというわけですね。
そのためにモデルナが行ったのが、社内でAIを学習するための環境構築を行ったと。
具体的にはオンラインや対面のですね、 学習プログラムを構築していったというわけですね。
モデルナが面白いのはですね、AIを学習するために AIによる学習支援を導入したというわけですね。
つまりですね、社員にAIの使い方っていうのを学ばせるわけですね。 その一部にAI教師のようなAIアシスタントを構築したというわけですね。
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AIの使い方をAIから学ぶというわけですね。 でこれ以前ニュースにもなっていまして、えっとですね2021年の12月の報道ですね。
モデルナとカーネギーメロン大学が提携をして AIアカデミーを開始したというふうにニュースで報道されました。
これですね、12月年末とはいえですね、 2021年12月ですからね、かなり取り組みが早いですよね。
こういった教育以外では臨床試験データの解析にAIを導入したと。 その他にはAIを使った契約書や社内情報に関するツールも開発しています。
具体的にはですね、各部門が契約書を簡潔に要約してレビューできるような アシスタントを開発したりですね。
であとは社内の情報に関する質問に対してですね、回答してくれるチャットボットの開発などですね。 あとはバイオテクノロジーの専門用語を投資家向けに分かりやすく翻訳するツールも開発していますね。
モデルナですね、導入が早かったのも特徴なんですけども、その後の取り組みっていうのもユニークなんですね。
具体的にはAIの利用目的とした社内コンテストというのを開催しています。 このコンテストの中でですね、上位100名のパワーユーザーというのを特定して、
そこから選抜をしてさらに業務に生かすというわけですね。 これは結構国内外でやっているところも多いですよね。
社内でハッカソンみたいなコンテストをですね、開いてAIに明るい人材を選抜すると。
でその選抜メンバーを元にプロンプトの作成やですね、社内のAIを組み込んだシステムを構築していくというわけですね。
でこれ非常に理にかなっていると思うんですね。 別にですね、社員全員がプロンプトのマスターになる必要というのはないんですね。
AIに明るい人材を特定して、さらに伸ばして、 そして出来上がったプロンプトやですね、ツールというのを社内に水平展開をしていくと。
これだけでですね、会社全体のAIスキルが飛躍的に向上するというふうに説明されています。 はい次はですね、スーパーヒューマンですね。
これはですね、ちょっと聞き慣れない企業ですね。 えっとですね、簡単に言うとAIを使ったメール作成ツールの開発企業ですね。
なので普通の企業がですね、AIを導入して改善したという話ではちょっとないんですね。 ただですね、メール業務にAIを導入するとこんなことができるというヒントになると思って取り上げました。
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メール業務ってほぼ全ての会社員に共通する業務ですよね。 私もメール業務ありますし、このポッドキャストを聞いている方もですね、メール業務っていうのはあると思います。
メールを受信するという、ここまではですね、人の手っていうのはかからないですよね。 相手がメールを送ってきて、それが受信箱に届くと。ここまでは人の手はかかりません。
でもですね、ここから一気に人の手が必要になってくるんですね。 えっとですね、まず受信箱をチェックしますよね。目視で。
次に届いたメールに優先順位をつけますよね。 そしてメールを開くと。次にメールの内容を頭で理解すると。
そして返信する文章を打ち込む。 送信前にですね、メールを確認して送信と。
これだけの作業がですね、メール業務かかってくるんですね。 特にですね、朝出社した時とか、あとは月曜日、週の始まりですね、
受信フォルダに山のようにメールが溜まっているという経験は結構多いと思います。 一つ一つは大したことないタスクなんですけども、
これがですね、何十件とか何百件とかメールが溜まってくると、かなり大変な業務になってくるんですね。
スーパーヒューマンのCEOはこのように話しています。 私たちの多くは年に小説数冊分のいいメールを書いていると。
まあこれはですね、人によってはありうる数字ですよね。 年間小説数冊分のですね、メールを書いているというわけですね。
スーパーヒューマンではオープンAIの技術を活用して、メール業務のですね、改善ツールというものを開発しています。
例えばですね、ユーザーの文体でメールを作成すると。 例えば人それぞれにメールのこう、癖というか書き方みたいなものがありますよね。
そういったものをAIが学習して、その同じような文体でメールを作成してくれると。
まあなので、AIが作ったようなですね、メール内容ではなくて、よりその人の文章に似せたメールを作成するというわけですね。
で、あとは声から、音声からですね、声からメールの内容を生成することもできます。
で、あとは受信トレイにメールの一行要約を表示する。 個人的にいいなと思ったのはこの要約の機能ですね。
メールフォルダーにずらーっとメールが並んでますよね。 タイトルと、あとは受信した日時とかですね。
で、その中にメールの内容を確認できる一行要約が表示されているという機能ですね。 公式ではEメールの未来として、このように説明しています。
えっとですね、ちょっと読みますね。 全てのメールのスレッドに一行の要約と返信の下書きがある状態で目覚めることを想像してみてください。
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あとは送信ボタンを押すだけです。 これいいですよね。
受信したメールの要約と下書きをAIが用意してくれると。 で、あとは人間が最終チェックをして送信ボタンを押すだけというものですね。
これいいですよね。 あの、AIをメール業務で活用しようと思った時ですね、一番怖いのはAIのミスですよね。
取引先に間違った文章というのは送信できないんですよね。 なので人間による目視っていうのが必ず必要になってくるんですけど、
メールが届いた時点でAIがですね、自動で要約を作成して、あとはもう下書きも作成してくれると。
あとは人間の方で間違いがないかチェックだけして送信するというものですね。 AIとメール業務の組み合わせっていうのは非常に相性が良いと思います。
仮にですね、スーパーヒューマンのようなツールをですね、 自前で実装するとなると、どんな感じになるんですかね。
そうですね。 ステップで分けると、1、メールの受信を検知するですね。
2、メールの内容をチャットGPTに投げる。 API経由でですね、自動で投げると。
3、一行要約と返信の下書きを生成すると。 そして最後に4、ユーザーに通知すると。
こんな感じですかね。 実際はですね、いろいろと注意しないことがあるので大変だとは思うんですけども
ちなみにですね、これあの間違えてもチャットボックスで試さないようにご注意ください。 チャットボックスっていうのは、あのチャットGPTにメッセージ、指示を送りますよね。
あれの指示を入れるボックスですね。 あのチャットボックスに入力したデータっていうのは、AIの学習に利用される可能性があるんですね。
チーム版を除く場合ですね。 なので取引先との大事なメールをですね、チャットボックスに入力をして
要約させたりですね、あとは文章生成に使わないようにご注意ください。 ちなみにですね、API経由で入力したデータというのは
AIの学習に利用されません。 ただし、不正使用、あとは監視の目的で30日間データは保持されます。
その後削除されるという仕組みですね。 APIというのはプログラムからチャットGPTを操作できるようなものですね。
もちろん会社側でですね、チャットGPTの業務利用っていうのを禁止されているとこっていうのは、もちろん禁止はNGですよね。
特に禁止も推奨もされてないけど、それぞれの社員の判断で任されているケースっていうのもありますよね。
そういったケースでもチャットボックスには機密情報や大事な情報は入力しないようにご注意ください。
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これはもう個人の利用でも言えることですね。 もしですね、本格的に企業でチャットGPTを導入する場合っていうのは
最上位のですね、エンタープライズ版という選択肢になると思います。 これはですね、価格についてはオープンAAに要相談というものですね。
なのでチャットGPTを業務利用できるかどうかっていうのは、やっぱり会社の判断が大きく関わってきますよね。
はい、では次はモルガンスタンレーを見ていきましょうか。 モルガンスタンレー聞いたことがある人も多いと思います。
アメリカを拠点とする金融グループですね。 このモルガンスタンレーもですね、AIを導入しています。
AIを導入した背景にはこういったものがありました。 もともとですね、モルガンスタンレーは投資戦略や市場調査とか
あとはそれに対する解説やですね、専門家などの洞察みたいな、数十万ページに及ぶ情報というのがですね
PDF形式で保存していたわけですね。 モルガンスタンレーの社員はですね、特定の質問に対する回答を探すためにですね
大量の情報に目を通す必要があったわけですね。 これはですね、結構他の会社でも当てはまりますよね。
モルガンスタンレーでは、社内のですね、膨大な情報へのアクセスをChatGPTを使って再構築したというわけですね。
えっとですね、具体的には社内の情報というのをChatGPTに学習をさせて、そこから容易に簡単に情報を引き出せるようにしたわけですね。
ChatGPTができてから、私たちもですね、世界中の膨大なコンテンツにアクセスできるようになりましたよね。
最新情報はまだ苦手なんですけども、大体の情報はですね、AIに聞けば答えてくれるような状況になったわけですね。
あれと同じようなことをモルガンスタンレーは社内に構築したというわけですね。 AIに質問をすれば社内のどんな情報も答えてくれるというわけですね。
これはですね、大企業になればなるほど、社内に蓄積している情報が多い企業ほどですね、社内データをAIに学習させるだけでもかなり業務効率化につながってくると思います。
はい、こんな感じでですね、OpenAIの公式サイトには35の企業の活用事例が掲載されています。
興味のある方は概要欄にリンクを掲載しておきますのでチェックをしてみてください。 これですね、全部英語なんですね。
ただですね、ブラウザの翻訳機能を使ったり、それこそチャットGPTにですね、全文をコピペして丸投げして翻訳要約させてみるのも良いと思います。
はい、では次は日本に行きましょうか。東京都。 実は東京都では生成AIの導入を勧めているんですね。
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でですね、2024年の1月、今年ですね、東京都のデジタルサービス局が発行した資料というのが面白いんですね。
タイトルがですね、東京都職員のアイデアが詰まった文章生成AI活用事例集というものですね。
これも概要欄にリンクを貼っておきます。 資料の中には東京都の職員が考えたプロンプトというのが掲載されています。
面白いですよね。 例えば、AIに制作のアイデアを出してもらうと。ちょっとプロンプト読みますね。
東京都の職員です。夏季の課題に対して制作のアイデアをお願いします。 課題。何々。
これに対するAIの回答例がですね、掲載されています。読みますね。 高齢者のデジタルデバイドを解決するための制作アイデアを提案します。
ここでいうデジタルデバイドっていうのはですね、ITの恩恵を受けることができる人とできない人、 その間に生じる経済格差のことですね。
続けますね。高齢者のデジタルデバイドを解決するための制作アイデアを提案します。
いかに、東京都以外の都市や海外で実施されている制作を参考にした具体的な項目とその実施方法、
期待される効果を説明します。という回答ですね。 東京都がすでに実施している制作っていうのは除いているわけですね。
まだ東京都が実施していない、海外の自治体が導入している制作事例を参考にですね、回答させたりしています。
これ面白いですよね。 あとは防災対応の計画案っていうのをAIに作ってもらうと。ちょっとプロンプト読みますね。
役割、あなたは防災担当者です。 指示、何々、というものですね。
AIにあなたは防災担当者ですよというふうに役割を設定して回答させているわけですね。
あとは研修の理解度を確認するためのテスト問題というのをAIに作成させたりもしていますね。
これは企業もですね、新人研修をしたりするときに使えるアイデアですよね。 あとは誤字脱字の発見ですね。これも記載されていました。
誤字脱字の発見って一見シンプルなんですけど、これって文章を大量に扱う業務の場合はですね、非常に効果的だと思うんですね。
私もですね、誤字脱字の発見にChatGPTを使ったりしています。 GPT 3.5の時っていうのはこの誤字脱字の発見全然役に立たなかったんですね。
ただですね、GPT 4.0になってから日本語の精度っていうのも上がってきているので結構ですね、活躍してくれますね。
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その他の東京都の活用事例として、会議メモから報告用の文章を生成するという使い方ですね。
これもですね、会議が頻繁にある会社っていうのは便利ですよね。 ちなみにですね、会議でメモを取らずに音声録音、この音声録音から
AIで文字起こしをしてもらって、そこから要約するという方法もお勧めです。 あとはですね、これも便利だと思います。
AIにExcelやスプレッドシートの関数を作ってもらうというものですね。
資料の最後にですね、東京都の職員のアンケート結果というのが掲載されています。 これもですね、ちょっと興味深かったので紹介しますね。
ちょっと質問読みますね。 文章生成AIをどのような用途で使用しましたかという質問に対して
アンケートではですね、1位がアイデア出し、2位が文章作成と構成、そして3位が要約というふうに続いていますね。
なので東京都の職員はですね、AIを一番どういったケースで使っているかというとアイデア出し、で次に文章作成や構成ですね。
そして3番目に要約というようですね。 次の質問がですね、AIの利用により仕事の効率が向上したかという質問ですね。
この質問に対して、上がると仕事の効率が上がったと答えた人が約7割ですね。 変わらない、もしくは下がったと答えた人が3割ですね。
これはまずまずの結果じゃないんですかね。 ただですね、3割の人がAI使っても業務改善しないと答えているのはちょっと興味深いですね。
で、こんなアンケートもありました。 生成AIを利用していない理由を教えてくださいというものですね。
で、あの一番多かった回答がですね、どの業務に利用したらいいのかわからないというものですね。 これですね、東京都の職員に限らず多くの会社員が感じている部分だと思います。
AIはすごいと。それはわかるんだけど、 自分の業務に落とし込んだ場合、どう利用したらいいのかわからないよと。
これですね、いろいろなアプローチがあると思うんですけど、 そうですね、例えばですね、AIを業務に組み込むというのも面白いアプローチだと思います。
例えばメール業務で考えてみましょうか。 ある日会社でAIを導入するのが決まったと。
で、メール業務の改善のために、こう指示をされるわけですね。 メールを受信したらAIに要約をさせて返信の下書きを作成するようにと。
で、会社がそういうルール作りをしたわけですね。 でもですね、会社がですね、いきなりこうAI使ってくださいっていうふうに号令をかけても、
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多分使わない人っていうのも出てきますよね。 一応AIの研修はあったけど、どういったふうにプロンプトを書けばいいのかわからないっていう個人差が出てくると思うんですね。
で、そうなってくると、AIに聞くよりも自分でメール書いちゃった方が早いよという人も少なからず出てくると思うんですね。
そういうケースであればですね、もうシステムとしてAIを組み込んじゃいましょうよという話ですね。 まあ例えばさっき紹介したスーパーヒューマンのようにですね、
会社に届いたメールはもう自動で一行の要約が作成されて、下書きも作成されると。
で、あとはその社員がですね、内容をチェックして送信ボタンを押すだけと。 AIを使うかどうかをもう社員の判断に任せるのではなくて、
そもそも会社のシステムとしてAIを組み込むというわけですね。 で、あとは会議の場合はパソコンをですね、置いて録音開始ボタンを押すだけと。
で、会議が終わったらですね、その会議中に収録された音声というのが自動で文字起こしをされて、
要約されたものが自動で関係各所とか、あとは会議に出席できなかった人のメールに自動で送信されると。 まあこういった仕組みですね。
で、あの全社員がですね、AIのエキスパートになる必要というのはないんですよね。 例えばこう、社内ハッカソンを開いてメンバーを選抜すると。
そして社内でAIを使う仕組みというのを構築すると。 社内ハッカソンを開いてメンバーを選抜するのはですね、モデルナも採用した手法ですね。
で、あとはそのメンバーが作成したプロンプトをテンプレ化すると。 つまり誰でも高品質なプロンプトにアクセスできる仕組みを作るわけですね。
こういった仕組みを作るとですね、プロンプトの品質というのが非常に安定してくるんですね。 アウトプット、AIからの回答の質も良くなるというわけですね。
AIを無理に使わせるとかではなくて、気づいたらAI使ってましたくらいですね、システムに組み込めるとAIの定着率というのも良くなってくると思います。
次はですね、マイクロソフト日本法人の社長のAI利用、これをですね紹介したいと思います。
PCウォッチというウェブメディアがあるんですけども、こちらが5月に投稿したマイクロソフト日本法人の社長のですね
AI活用法というのを取材した記事ですね。 これですね非常に学びがあるのでこちらもリンクを貼っておきます。
社長のですね津坂社長なんですけども、マイクロソフトの生成AIであるマイクロソフトコパイロットというのを日常業務で利用しています。
マイクロソフトのコパイロットを簡単に言うとですね、マイクロソフトが提供するAIのアシスタントですね。
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コパイロットは副操縦士という意味ですね。 飛行機で機長と副操縦士が隣にいると思うんですけど
あいた意味の単語ですね。 ちなみに言語モデルはオープンAIのGPT-4が使われています。つまり皆さんが使っている環境と同じような環境ですね。
マイクロソフトはですねオープンAIに多額の出資をしているのでこういった関係があるわけですね。
朝起きたらiPhone片手にですねメールチェックですね。 この時コパイロットが優先度の高い順にメールをリコメンドしてくれているというわけですね。
あとは会社に出社をしてミーティング前に担当者から集めた資料というのをコパイロットに分析をしてもらうと
それを基に会議を進めていくと。これによってですね会議の時間短縮につながったそうです。
全体としては情報収集や要約、これにAIを使うことで業務効率の改善を行っているという印象を受けました。
詳細はですねちょっとぜひ記事を読んでいただければと思います。 印象的だったのはですね
坂社長の言葉ですね。 生成AIを使いこなすにはAIの筋トレが必要だということを話されていたわけですね。
社長自身もですね、AIを利用した当初っていうのは良い結果が得られなかったと話してるんですね。
ただ毎日AIを利用しているとより良い結果が出るようになったというわけですね。 やっぱりですね
チャットGPTやAIですね、1、2回使ってあまり役立たないなぁと思ってですね
AIを使うのをやめるっていうのは非常にもったいないと思うんですね。 で、AIはですね年々性能が上がっているので
例えば以前GPT3.5を使って全然良くなかったという人もいると思うんですね。
でもそういった方でもですね、今はGPT4.0という最新モデルがですね、無料ユーザーでも使えるようになってるんですね。
なので以前できなかったことでも今チャレンジするとですね、意外にできるようになっているというケースもあります。
なのでせっかくの機会なので再チャレンジしてみても面白いと思います。 はい、では最後にですね私の使い方も紹介しておきます。
大体ですね、私の使い方も今まで紹介したような内容ですね。 情報収集での活用、あとは要約と生成による時間短縮ですね。
ここまで出ていない使い方っていうのに絞っていくつか紹介したいと思います。 一つがですね、AIを使った情報収集の自動化ですね。
AIってですね、ご存知の通り情報のスピードがすごいんですよね。 これをですね、効率的にどうキャッチアップしていこうかっていうのを考えていました。
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考えた時にですね、AIと自動化っていうのに行き着いたわけですね。 具体的にはですね、海外のニュースメディアっていうのがAI関連の情報を公開しますよね。
でニュースレターというのに登録ができるんですね。 メールアドレスを登録して、そのアドレス宛にですね
毎週とか3日に1回とか情報が届くやつですね。 これを自動化で情報収集に活用しようというわけですね。
具体的にはメールが届いたらまず自動でですね、それをチャットGPTに投げます。 で要約と翻訳を実行してもらうわけですね。
でその結果を自動でまた私自身に通知するというような内容ですね。 具体的にはですね、トゥードゥイストというトゥードゥアプリがあるんですね。
確かシンガポールのスタートアップが作ったアプリだと思います。 でこのトゥードゥイストにその結果というのを届くようにしています。
で自動で要約してもらうためにチャットGPTのAPIというのを利用しています。 APIはプログラムからチャットGPTを操作できるものですね。
一番最初の頃はですね、メールが届いたら手動でコピペをメールの内容をコピペしてですね 翻訳要約をしてもらってたんですね。
でまぁ途中でですね、これ自動化した方が簡単だなぁと思って今は全自動で処理をするようにしています。
あと最近やっているのは論文の自動音声化ですね。 これですね、あの前回のエピソードでも少し紹介したんですけども
AI関連の論文を自動でAIに音声化してもらって、耳が空いている時間にですね、聞くようにしています。
AIに論文を要約、そして翻訳ですね。 日本語に翻訳をしてもらって、それをもとに日本語の台本を作成してもらうと。
そして日本語の台本をAIの音声で読み上げさせるというものですね。 で、あの出来上がった音声ファイルはGoogleドライブにアップロードしてもらうというわけですね。
これですね、朝の5時に自動で処理をさせているので、朝起きたらですね、音声化された海外の論文が耳で聞けるという仕組みですね。
歯を磨きながらですね、聞いたりしています。 これってですね、論文以外に広げても面白いと思うんですよね。
例えばニュース記事ですね。 10記事ぐらいのニュース記事をですね、自動でまとめて要約をして音声化すると。
耳でニュース情報をキャッチアップすることができます。 これは論文以外でも活用法がありそうなので、いろいろですね、試していきたいと思ってます。
あとはですね、ポッドキャストで言うと、コンテンツのフォーマット変更にもAIを使ったりしています。 具体的に言うとですね、音声のポッドキャストを
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テキスト化、文章化してノートに投稿するというものですね。 コンテンツの再利用をAIを使って行っています。
音声でもテキストでも配信をするというわけですね。 ただですね、AIに丸投げするのではなくて、あくまで下書き程度に留めてもらっています。
最終的にそこからですね、自分の考えであったりとか、ここはこう書いた方がいいなっていうのを手を加えたテキストっていう風にしています。
このようにですね、AIを使うとコンテンツのフォーマット変更ができるので面白いと思います。 例えば、音声からテキストのフォーマットに、テキストから音声にという具合ですね。
まだ試してはいないんですけども、動画へのフォーマット変更というのも面白いと思います。 テキストから動画を作ったり、音声から動画を作ったりというものですね。
でですね、反対にですね、あえてAIを使ってない業務というのもあります。 例えばですね、ポッドキャストの台本作成ですね。
視点の漏れをチェックするためにAIを使うことはあります。 こう何か話すことで漏れがないかなという、そういったチェックをするためにAIを使うことは確かにあります。
ただですね、台本作成をAIに丸投げするっていうのは現時点ではやってないですね。 なぜなら、求める水準のものがまだアウトプットされないと感じるからですね。
これですね、何と言いますか、無難なものしか出来上がらないんですよね。 なのでここではAIを使うと、ここでは使わないというメリハリをつけた運用というのもいいと思います。
さらに言うとですね、先ほど論文なんかで紹介したように、AIに自動化というのを組み合わせるのもお勧めです。
AIと自動化っていうのはものすごく相性がいいんですね。 この話もですね、いつかエピソードで紹介していきたいと思います。
はい、今回ですね、色々と国内外の事例を紹介しました。 会社も個人も日常業務にですね、どれだけAIを組み込めるのかというのが肝だと思っています。
これってですね、AIに質問してもなかなか満足のいく回答ってもらえないんですよね。 例えばチャットGPTにですね、
AIの活用アイデアを教えてくださいって言ってもですね、 一般的な回答しか返ってこないんですね。
なぜなら、AIはですね、あなたの課題というのを正確に把握しているわけではないからですね。 あなたの業務の課題というのを一番理解しているのはあなた自身というわけですね。
なので、頻度の多い業務、そしてAIに任せることができる業務というのを一度ですね、 優先順位をつけて洗い出してみるのもいいと思います。
この時にプロンプトをテンプレ化して、いつでも引き出せるような状態にしておくのがおすすめです。 毎回ですね、プロンプトを考える手間であったりとか、
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あと作成する手間っていうのももったいないからですね。 よく使うプロンプトはテンプレ化して管理すると。
で、有料ユーザーの方はですね、GPTsで自分専用のチャットボットを作っておくというのもおすすめです。 例えば定期的にやるタスクがあるとします。
で、これをですね、ToDoアプリと組み合わせるというものですね。 毎週水曜日にあるタスクがあって、それのですね、リマインドを兼ねて使用するプロンプトを通知すると。
例えばですね、私で言うと毎週水曜日にポッドキャストを公開しているんですね。 で、公開後っていうのは結構やることっていうのがあるんですね。
で、そういった時に、ToDoアプリにタスクのですね、リマインドを兼ねてGPTsのリンクを通知するようにしています。
で、その時になればやることと、あとは使用するGPTs、もしくはプロンプトがセットでリマインドされる、通知されるような仕組みですね。
これ結構おすすめです。 はい、では最後にまとめたいと思います。
まず一つ目にですね、AIを定着させるには業務に組み込む仕組みというのを作るのがおすすめです。
で二つ目に、マイクロソフトの社長のお言葉ですね。 AIの筋トレを行うと、数日や数回の利用ではうまくAIは使いこなせないと。
毎日AIを使うことで精度も上がるし、あとは活用アイデアもですね、見えてくると思います。
そして最後に3点目ですね、AIを使うべきケースと使わないケースの見極めも大事だと思います。
はい、今日はこの辺ということで本日も聞いていただきありがとうございました。
今回ですね、ChatGPTの活用アイデアということでいろいろ話しました。
私はですね、こんな使い方してるとかですね、こういうふうに使いたいのに全然AIが言うこと聞いてくれないとかですね、エピソードありましたらぜひ教えてください。
概要欄にフォームがあるので気軽に投稿してみてください。このポッドキャストで紹介したいと思います。
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お会いではRobocincのヤノでした。また次の配信でお会いしましょう。
