【必見】ChatGPTの真価とは～知的労働における生成AIの本質的な価値とは？
Summary
TLDRこの動画は、ChatGPTやGPT-4など最新の生成AI技術の進化と、それが知的労働に与える影響について解説しています。形式知の再現性が生成AIの本質的な価値であると述べ、人間の知見を言語化し、生成AIに取り込むことで、高速・高精度な作業処理や人間の成長支援など、様々な効果が期待できると説明しています。実例を交えながら、生成AIの活用方法や今後の展望について熱く語られています。
Takeaways
- 🔑 チャットGPTやGPT4などの生成AIの本質的な価値は、「形式知の再現性」である。つまり言語化された知見や観点を高い精度で処理できる能力にある。
- 🧩 生成AIを活用するための3つの方法がある。1)自分の知見を言語化する 2)一般的な言語化された知見を使う 3)生成AIに言語化してもらう
- ⚡️ 生成AIを使うことで、高速で高精度な作業処理が可能になり、業務効率化につながる。
- ✅ 生成AIを人間の成果物をチェックするツールとして活用することで、人材育成と成果物の品質向上が期待できる。
- 🔑 プロンプトに知見や観点を言語化して盛り込むことが、生成AIを効果的に活用するための鍵となる。
- 🌐 インターネット上に存在する様々な形で言語化された一般知を活用することが、生成AIの実践的な活用につながる。
- 🔄 プロンプトの作成とアウトプットの検証を繰り返すことで、プロンプトの品質を高め、より良い結果を得られる。
- 🚀 生成AIの進化は、知的労働に大きなインパクトをもたらし、今後さらに加速していくと予想される。
- 📢 本動画では、生成AIの本質的な価値と活用方法について具体的な事例を交えて詳しく解説されている。
- 🤝 4月9日に開催予定の「生成AIサミット」では、生成AIの最新動向や活用事例が共有される予定である。
Q & A
今回の動画の主なテーマは何ですか?
-動画の主なテーマは、チャットGPT(GPT-4)の進化と、それが知的労働に与える本質的な価値について説明することです。
チャットGPTの知的労働における本質的な価値とは何ですか?
-チャットGPTの本質的な価値は、「形式知の再現性」が高いことです。つまり、言語化された知見や観点を高い精度で処理できる能力があることが肝心です。
形式知を再現するための3つの方法とは何ですか?
-1つ目は自分の知見を言語化すること、2つ目は言語化された一般的な知見を使うこと、3つ目はチャットGPTに言語化させることです。
言語化された一般的な知見を使う方法の例を教えてください。
-例えば、メールマガジンの件名を考える際、ネット上に公開されている「メルマガの件名の付け方」のようなノウハウを活用して、チャットGPTに学習させることで高い品質の件名を生成できます。
チャットGPTを知的労働で活用する際の2つの効果は何ですか?
-1つ目は高速・高精度な作業処理ができ、自動化や業務効率化が図れること。2つ目は、人間の作業をチェックすることで、OJTの機会を提供し人材育成につながることです。
動画の中で紹介されている「生成AIサミット」とは何ですか?
-4月9日に開催される無料イベントで、生成AIの最新動向や業務への活用事例などを発表する予定です。動画の視聴者への参加を呼びかけています。
動画を通して伝えたかったメインメッセージは何ですか?
-動画を通して伝えたかったメインメッセージは、チャットGPTが知的労働に本質的な価値をもたらし、ホワイトカラーの仕事に大きな影響を与えるということです。言語化された知見を再現する能力が鍵となります。
プロンプトエンジニアリングについて説明してください。
-プロンプトエンジニアリングとは、チャットGPTに指示を適切に言語化して入力する技術のことです。これにより、より高い品質のアウトプットを得ることができます。動画ではプロンプトエンジニアリングの重要性が強調されています。
チャンネル登録や無料登録を勧めている理由は何ですか?
-動画ではチャンネル登録や4月9日の無料イベントへの登録を呼びかけています。これは最新の生成AI情報やノウハウを定期的に発信し、視聴者のサポートを継続的に行うためです。
動画の最後に強調されていたことは何ですか?
-動画の最後では、実際にプロンプトを作成し実行してみることの重要性が強調されていました。トライアンドエラーを重ねながら、形式知の再現性という本質的な価値を体得することが推奨されていました。
Outlines
🗣️ 生成AIの発展と知的労働への影響
この動画は、生成AIであるチャットGPTの進化と知的労働への本質的な価値や影響について説明しています。生成AIが言語化された観点や形式知を高い精度で再現できる能力があり、これが知的労働の効率化と自動化をもたらすと述べています。また、人間の作業を生成AIでチェックすることで、人材育成にも役立つと指摘しています。生成AIの価値を実現するには、自身の知見を言語化したり、既存の一般知見を活用したり、生成AIに言語化させる3つの方法があると説明しています。
💻 生成AIを使ったメールマガジン件名作成の具体例
生成AIを使ってメールマガジンの件名を自動生成する具体例を紹介しています。メールマガジンの内容を入力すると、クリックされやすい件名候補を複数生成できます。このツールは、インターネット上の一般的なメールマガジン作成に関する知見をプロンプトに組み込むことで実現しました。生成AIは言語化された一般知見を高い精度で再現する能力があるため、このような具体的な実務でも活用できます。
✅ SNS投稿をチェックするためのプロンプト例
SNS投稿文をチェックするプロンプトの例を紹介しています。SNS投稿文を入力すると、ビジネスマン向けになっているか、難しい言葉が使われていないかなどの観点でチェックしてくれます。このようなチェックの観点を言語化してプロンプトに組み込むことで、生成AIは高い精度でチェック結果を出力できます。人間が作業した内容を生成AIでチェックすることで、品質を担保しつつ人材育成にも役立ちます。
🔑 生成AIの価値を最大化する3つの方法
生成AIの価値を最大化するための3つの方法を説明しています。1つ目は自分の知見を言語化すること、2つ目は既にインターネット上に言語化されている一般知見を活用すること、3つ目は生成AIに言語化させることです。特に2つ目の方法は、実務経験がない場合でも一般知見を活用することで高い精度のアウトプットを得られる点で有効であると指摘しています。これらの方法を組み合わせることで、さまざまな知的労働でAIの価値を最大化できます。
⚡ 生成AIが知的労働にもたらす2つの効果
生成AIが知的労働にもたらす2つの効果について説明しています。1つ目は高速・高精度な作業処理が可能になり、業務の自動化や効率化につながります。2つ目は、人間の作業内容を生成AIでチェックすることで、人材育成が促進されます。生成AIのアウトプットを人間の成果物とすり合わせることで、リアルタイムの高いフィードバックループが回せるため、人材の早期育成につながります。このように、生成AIは単に代替するだけでなく、人間の能力を引き上げる役割も果たします。
📢 生成AIイベントと支援サービスの告知
4月9日に開催される「生成AIサミット」と、生成AI活用に関する支援サービスについて紹介しています。サミットではAIの最新動向や業務効率化事例が紹介される予定です。また、プロンプト作成や研修などの支援サービスを提供していることを説明し、関心のある方への呼びかけをしています。さらに、LINEの公式アカウントやYouTubeチャンネルでも定期的に情報を発信していることを案内しています。
🌐 動画のまとめと呼びかけ
動画の内容をまとめ、視聴者に対して生成AIの活用を呼びかけています。生成AIの本質的な価値は言語化された知見や形式知を高い精度で再現できる点にあり、これが知的労働の効率化と人材育成をもたらすと強調しています。そして視聴者に対し、自身でプロンプトを作成し実験することを推奨しています。トライアンドエラーを重ねることで、生成AIの価値を体感できると述べ、さらなる学習を促しています。
Mindmap
Keywords
💡形式知
💡再現性
💡一般知
💡チェックツール
💡プロンプト
💡知的労働
💡業務効率化
💡人材育成
💡プロンプトエンジニアリング
💡生成AI
Highlights
形式値の再現性が生成AI、特にGPT4の知的労働における本質的な価値である。
言語化された地形や観点を高い精度で処理できる能力がチャットGPTの知的労働にもたらす本質的な価値である。
自分の知見を言語化することが生成AI活用の第1の方法である。
言語化された一般的な知見を使うことが生成AI活用の第2の方法である。
生成AIに言語化してもらうことが生成AI活用の第3の方法である。
生成AIを使うことで高速・高精度な作業処理が可能になる。
生成AIを人間のアウトプットをチェックするツールとして使えば、人材育成につながる。
生成AIの活用により、知的労働への影響が大きくなる。
生成AIの価値を最大限に引き出すには、プロンプトの設計が重要である。
プロンプトの作成には様々な段階があり、その過程が生成AI活用の鍵となる。
プロンプトを通して人間の知見を言語化し、生成AIに伝えることが成功の鍵である。
生成AIの進化は、形式化された言語の再現性の高さにある。
人間が言語化できないと生成AIの価値が発揮されない。
生成AIの価値は時間の問題で、言語化が進めば大きな影響がある。
生成AIの活用は、従来のビジネスモデルに変革をもたらす可能性がある。
Transcripts
00:00見本は研究所えどです今回は絶対に理解し
00:03ておきたいチャットGPTの進化と題し
00:06ましてちょっと硬いタイトルかつ期待値
00:08上目のタイトルなんですけれども私普段の
00:11動画でも変に期待値を上げたりとか煽っ
00:13たりするタイプではなくて本当にちゃんと
00:15いいなと思ったりとか実際やってみて話す
00:17タイプの人間でして今回のも盛りの
00:20タイトルなんですけど実際話す内容は本当
00:23に進化という風に思ってもらえると思い
00:25ますしまたこれ言われてみたら当たり前の
00:27ことなんですけど多分多くの人はそういう
00:30いう風にはまだ捉えられてないんじゃない
00:31かなという風に思っていて私もですねこの
00:33数ヶ月間いろんな会社のプロンプト作成と
00:36か研修であったりとかもちろん自分自身も
00:38使い倒した上で徐々にこのことが言葉に
00:42できたんですねあこの部分がやっぱり
00:44すごいんだなとでこれを踏まえるとこう
00:47いう応であったり日々の活用ができるな
00:50また今社会中で生成愛広がることによって
00:53知的労働に大きなインパクトがあるととは
00:55言いながらも実際まだそんなにAIに直接
00:58的に代替されてる系少なよねと思ってる人
01:01が多いと思うんですがこの動画を見て
01:03もらってこの本質的な価値進化を分かって
01:06もらうとあこれからめちゃくちゃやっぱり
01:08来るなとやっぱりやばいということも
01:10分かると思いますし1ユーザーとしての
01:12活用のポイントも体得できるかなと思うの
01:15で是非最後までご覧いただければ幸いです
01:18めちゃくちゃ期待値あげましたけど個人的
01:20にはこれは真熱な話という風に思ってるの
01:22で期待値を超えていけるように頑張りたい
01:24と思いますえこのチャンネルではAI
01:26リモート主体に必要なツールやノウハウ
01:28最新の情報をビジネスの視点でお届けし
01:30てるので是非チャンネル登録をよろしくお
01:32願いしますまた4月9日私主催で生成AI
01:36サミットというイベントを行います無料
01:38ですので是非登録をよろしくお願いします
01:40また登録いただくと当日参加できなくても
01:42アーカイブ動画共有しますので是非まずは
01:45無料登録をよろしくお願いしますさて今日
01:47の内容ですけれどもまチャットGPTと
01:49言ったんですが基本的にはGPT4です
01:52GPT3.5ではこれから話す内容は全然
01:55実行できないのでGPT4以上のAIに
01:58限るんですけれどもGPT4がこの知的
02:01労働にどんな風に本質的な価値があるのか
02:05また影響があるのかそしてこの価値を実現
02:07するにはどんな方法があるのかまたさらに
02:10こういった価値が実際に自分のビジネス
02:12現場であったりとか作り終えて使えるよう
02:15になることによって2つの効果どこにある
02:17のかこれ多分全部相当面白いと思うんで
02:19是非最後まで通して聞いてもらえると言い
02:21たいことが伝わるんじゃないかなと思って
02:23いますさて言いたいことはですね実はこの
02:26絵なんですねこの絵を作るためだけに今日
02:28実はですね枚作ったかなま100枚超えて
02:31ますよね画像制裁駆使しましてこの絵を
02:34表現したいがためにたくさん作った上でま
02:37一番ピンときたのはこの絵だなと
02:40可愛らしいのもありますしまこれを動画
02:41生成AIの今回ピカっていうのを使って
02:44これにしてるんですけどもまず言いたい
02:46ことはこれですこの映像チットGPTとか
02:49生成AIの進化ってこれなんですねさてま
02:52どう味かというのでこれだけでピンときた
02:55人は相当すごいもしくはこの動画は2回見
02:57たる人という感じかなと思うんでまこれ
02:59これを要は伝えたいんですけどこれがどう
03:01いうことなのかというところをこれから
03:03熱く語っていきたいと思いますさてまずは
03:06ですねGPT4による知的労働の本質的な
03:10価値とはま知的労働への本質的な価値とは
03:12何なのかということで同じになるんです
03:14けれどもこの絵ロボットがま図書館とかで
03:18ですね本を入れてま頭の中にこうどんどん
03:20この知識を入れていくということで一見
03:23するとには大量のデータを学習してやっ
03:25てるんでしょうみたいな感じになってるん
03:27ですけれども確かにそもそも生成AI
03:29GPT3.5もそうですし4もそうですし
03:31大量のデータから学習されたAIではある
03:34んですけどもそこで作られたこの生成AI
03:37が知的労働にもたらす特にホワイトカラー
03:40の日々の仕事にもたらす本質的な歌手は何
03:43なのかすごく短く言うとこうなります形式
03:47値の再現性これが非常に高いことが生成
03:52AIのホワイトカラーの仕事における最も
03:54本質的な価値だなという風に最近気づいて
03:57きました形式地の再現性ということでどう
04:01いうことやねんとちょっと硬くて分かり
04:02ませんともうねもうちょっと長い言葉で
04:04日々言ってたんですけどまグっと短く
04:07ワードにしようと思ったらこれになったん
04:08ですね形式地の再現性という風になったん
04:11ですけどもうちょっと神砕とこういうこと
04:13で言語化された治験とか観点を高い精度で
04:17処理できる高い精度で実現できる能力これ
04:21がチャットGPT特にGPT4ですね
04:24もしくはGPT4と見するようなまあの
04:27Googleのジェミナイであったりとと
04:29かラーマ23であったりとかもしくはあの
04:32ミストラルとかですねあの辺なんかも多分
04:34同様のクオリティを発揮していくと思うん
04:36ですけれども形式値の再現性が高いことが
04:39本質的な価値でありもうちょっと神砕いと
04:42言うと言語化された地形や観点を高い精度
04:46で処理できる能力これがチットGPTの
04:50私的労働にもたらす本質的な価値ですさて
04:53はにとこれを言ってもちょっとピンとこ
04:55ない人多いかなと思うので1度
04:57めちゃくちゃ具体例をやった上でもう1回
05:00戻ってこれをもう1度言いますさてまず
05:02具体例ですね最近私が作ったGPTSが
05:05ありましてまちみに今日の話は全然GP
05:07TSじゃなくても全然チャットGPTでも
05:09いいですしAPI使ってもいいですし
05:11GPTある線性は全然ないんですけど最近
05:13作ったGPTがあります何かメルマガの
05:16タイトルをメールの内容を入れると考える
05:19というこういうGPTSを作りましたやっ
05:21てみましょうさてこんな感じでしてま非常
05:23にシンプルなメールマガジンの内容をその
05:26まま入れるとタイトルを10個考えて
05:28くれる20個かな10個かな考えてくれる
05:31というシンプルなgpdsなんですけど
05:33入れますでこれはメルマガの内容ですねえ
05:35先週福岡でやったイベントのメール
05:37マガジンの内容をこのままバコと入れて
05:40文章を入れて送るとそうするとこれを元に
05:42して件名を書いてくれるという感じなん
05:45ですけれどもこんな感じですねでこれ見て
05:48もらってどんな印象を持つかって話なん
05:50ですけれども結構クオリティ高くないです
05:52かま普通にチャットgpd使っても出るか
05:55もしんないんですけどおそらく普通に
05:57メルマガタイトル書いてねとか言うよりは
05:59は普通にクリックされそうな結構
06:01クオリティが高い懸命になってるんじゃ
06:04ないかなと思っていますさてこのGPT
06:06ですが裏側どうなってるのか実はこんな
06:09感じになってるんですねま左側で設定が
06:11できましてこのインストラクションと書い
06:13てあるんですねこの枠の中身に指示を入れ
06:15ておりこの中身がどうなるかって言うと
06:17こんな感じになってるんですけど実はこの
06:19中でですねいろんなメルマガの懸命の
06:22ポイントっていうのを知見としてGPTに
06:25与えてるんですね入力されたメール
06:26マガジン内容を元にメルマの辺自考えと
06:29考える際には以下のメルマガ懸命の
06:31ポイントを活用してということで例えば
06:33最初の10文字が勝負であったり有益な
06:36情報を伝えるポイントを絞るキラー
06:38フレーズを使う数字を使う記号で
06:40見合わせるといった感じでいくつかの
06:43メルマガを作る時にクリックさやすい懸命
06:45の観点っていうところをここで指示してる
06:47んですねでさらに懸命の例としてこんな
06:50感じでいくつか作って良さそうなものピン
06:52ときたもの過去にせかれたものこういった
06:55ものをメルマガの懸命の例として入れてい
06:57ますこれを入れた上でさっきのメール
07:00マガジンの情報を入れることによってそれ
07:02なりに高い精度のメールマガジンの懸命を
07:05あっという間に自動的に作ることができ
07:07てるわけですねで今回は私のイベントの
07:10内容になってるわけなんですけどもちろん
07:12違うメールマガジンを入れればそのメール
07:14マガジン向けの懸命を今ここで出したよう
07:17な知見を元に作ってくれるとさてこれが
07:20ですねさっき言っていた形式地の再現性と
07:24いうことを言いたいポイントのなるわけな
07:25んですけどこの右側に書いてあるGPTの
07:28指示のメルマの件名のポイントや例という
07:31のこれが形式士なんですねつまり今回は
07:35メルマガの懸命を作るというまある意味
07:37細かいというかある1つのワークなんです
07:39けどでもこれメールマガジン担当のマーケ
07:41担当からすると非常に重要なポイントな
07:44わけですねでこういったメールマガジンを
07:46作る際にどうすればクリックされるような
07:49うまくいくメールマガジンになるのかこう
07:51いったことは1人1人のマーケターであっ
07:53たりとか担当者が考えて思考錯誤した上で
07:57これを入れたら成果が出そうとかこれを
07:59入れたらうまくいきそうというものを自分
08:01の中で学習して体得して試した上でうまく
08:05できるようになってくということが
08:07マーケターとしての成長じゃないですか
08:09メールマガジン担当しての成長であると
08:11これをすぐに人間が成長するのはなかなか
08:14時間がかかるわけなんですけどこのような
08:16感じでメールマガジンの懸命で成果が出る
08:20ポイントという風に言語化しておくとこの
08:23言語化した内容をGPT特にGPT4は
08:27高い精度で再現して入れて今回書いてある
08:30内容とは全然違う対象に対してもこの
08:33ポイントを一定程度吸収して理解した上で
08:37処理をしてくれるわけですねこれがさっき
08:39言った言語化された地形や観点を高い精度
08:43で処理できる能力ということになりまして
08:45このようにただなんとなく依頼するんでは
08:48なくてどういう観点なのかどういう風な
08:51視点でやるのかということをちゃんと言葉
08:54にしてGPTに伝えることができるとそれ
08:57をかなり高い制度で処理できるところに
09:01チャットGPTまGPT4もしくはGPT
09:044クラスの生成AI文書系生成AIの進化
09:08があるという風に思っていましてこの治験
09:11化してない時に適当に聞いても当然
09:13アウトプットの制度はそんなに高くない
09:15感じになっちゃうんですけど何をして
09:17欲しいのか何がポイントなのかこういう
09:20ことをちゃんと言葉にしてGPTに伝える
09:23フォーマットで伝えることによってレベル
09:25が上がっていくとそれによってそれをすぐ
09:27に再現できるというところがこの生成AI
09:31GPT4クラスの文書系生成AIの知的
09:35労働における進化かなという風に思ってい
09:38ますちょっと別の例に行きますけれども2
09:41つ目これあの別の案件で使っている何かを
09:44チェックするという時のプロンプトの例に
09:46なるんですけれどもSNS投稿文について
09:48以下のチェック観点でチェックして確認
09:51改善案出してねとで今回のはこれ簡易例な
09:54んでチェック観点3つまビジネスマン向け
09:56になってるかであったりとか難しい言葉
09:58分かりづらい言葉はないかSNS試になっ
10:01てるものないかでこの中の説明も結構
10:03ライトですけれどもまこれは例なんでで
10:05SNS投コム貼り付けて実行することに
10:07よってフィードバックをもらえるわけなん
10:09ですけどこれもですねポイントはこの
10:11チェックの観点ですチェックの観点がなく
10:14SNS投稿分案を見てくださいと言っても
10:17何が返ってくるかわかんないわけですよ
10:19かつ何をして欲しいかって明確じゃないの
10:21で今のチャットGPTとかGPT43.5
10:24は適当に依頼するこの下が全くない状況で
10:27以下の投稿分をチェックして改善点出して
10:30と言うとそれはそれで改善点出してくれる
10:33んですけどそれだと自分がやって欲しい
10:35改善の方向性で来るかっつったら分かん
10:37ないわけですよどんな改善が出るのか何を
10:39チェックするのかわかんないそこでこの
10:42ように何をチェックして欲しいかを言語化
10:44することによってチェックの観点が絞られ
10:47さらに言語化したチェックの観点に対して
10:50より具体的な説明であったりとか定義を
10:52することによってそこに即して
10:54アウトプットのクオリティが上がっていく
10:56わけですねこちら私がここはラケでやって
10:59いる内容めちゃくちゃ抽象化したもので
11:01中身XXXですけども出てきた内容を採点
11:05するというものになるんですけれども
11:07こんな感じのプロンプトなんですね実は
11:09このプロンプトは多分行数で言うと200
11:12行ぐらいで最近私がよく案件に入らして
11:14もらってプロンプトレで作る時にはま軽く
11:17何十行ま100行200行とかっていく
11:19ことも結構あるんですけどやってることは
11:21実はそんなに難しいことをやってなくて
11:24その会社にとってのある知的労働の作業に
11:28おける観点とか必要なポイントをちゃんと
11:31言語化して例えばマニュアルになってると
11:33か車内で過去のプラクティスが整理され
11:36てるとか知見としてなってるものはそれを
11:38もらってこっちに変換していきなってない
11:41ものはまずは違う方法で素案を作って
11:44だんだん足してってねという方向にして
11:46やっているわけですねこれなんかもですね
11:49なんとなく採点してねと言うんではなくて
11:52どのポイントを採点するのかということを
11:54言語化して定義して伝えることによって
11:57制度を上げていくということをやってい
11:59ましてこれをどんな作業に対しても文章系
12:02であれば今だったらいける先々は文章だけ
12:05ではなくて画像とか映像とか音声とか
12:08いろんなデータに対しても近い形で定義を
12:11してえチェックしたりとかそれを再現して
12:13処理することができるこれが本質的な価値
12:16かなと思っていますさてよくですねこれ
12:18説明で使うんですけどもオープAのブログ
12:20で去年の8月ぐらいにあるGPT4で
12:24コンテンツモデレーションまコンテンツを
12:25チェックしたりとか改善する時にどんな風
12:28にgpd4使って欲しいのかとブログの
12:31記事がありましてこれ非常に分かりやすく
12:33ですね流れとれ書いてあるんですけど流れ
12:35としたはこんな感じでこれちょっと分かり
12:37にくいですよねちょっと上側が分かり
12:38やすいんで言葉で説明しながら言うとまず
12:41左側でこんな風にチェックするルールを
12:43作っていきましょうとこれも例なんですね
12:46多分ほとんどの人がまずプロンプト作っ
12:48てる時にこんなにちゃんと作ってないわけ
12:50ですよざっくりしたプロンプトでそれで
12:52成果出ないよねとちゃんとこのぐらいの
12:54分量でチェックするこれは少ないですね私
12:56が作る時にはこれのま何倍か何10倍かと
12:59かっていうことが多いですけどもまずこの
13:01これを定義していくその上でまず実行し
13:05ます例えばこの場合はですねある文章が
13:08このメディアのポリシーに合ってるかどう
13:10かをチェックするっていうGPT4で車を
13:12盗むにはどうしたらいいですかこれが問題
13:15ないかどうかっていうのを分類してねって
13:17書いてあるわけですねでやってみるとやっ
13:19てみたところ人間がチェックするとK3と
13:22いう定義でこれダメだという感じになるん
13:24ですけどGPT4は今のプロンプトではK
13:270でOKになっちゃった
13:29この時にポイントになるのはあGPT4は
13:31やっぱりダメだなと人間に比べて全然分類
13:34制度低いわと言うんではなくてプロンプト
13:37を見直して何か定義であったりとかこの計
13:403とK0がうまくいかなかった理由が
13:43プロンプトにあるんではないかということ
13:45を見ましてアップデートしましょうと今回
13:47のケースで言うとこのK3という部分の
13:50ところでこの盗むであったりとかそういう
13:53こともダメだよってちゃんと追求してあげ
13:55ましょうと分類の定義にその上でもう1回
13:57やってみると無事K3になりましたねこれ
14:00をどんどん繰り返していくことによって
14:03今回の判定プロンプトの制度を上げていき
14:05ましょうっていうのがこの8月に出ている
14:07コンテントモデレーションのプラクティス
14:09をあげられてるものでしてまやってること
14:11はそういう感じなんですね実際にいくつか
14:13の制度で実施してみて良かったり悪かっ
14:16たりする悪かった結果つまり人間と不一致
14:19だったりとか想定するような挙動になん
14:21なかった場合は理由を考えてそれを言語化
14:24してこの言語化したものをプロンプトに
14:27もう1回入れても回やりましょうとこれを
14:30何十回かぐるぐる回すと様々なNGケース
14:33が言語化されてカバーされてクオリティが
14:35高いチェックツールとして量産しちゃいけ
14:38ますよねっていうのがまこのブログの教え
14:40のわけなんですけどま言ってることはこれ
14:42とほぼ一緒ですねもう1回言いますと
14:44GPT4の進化まチャットGPTの進化
14:46生成のホワイトカラーにおける本質的な
14:48進化っていうのは形式値を高い精度で再現
14:51できること言語化された地形や観点を高い
14:55精度で処理できる能力があるということで
14:57あってちゃんと現語化しないともちろん
14:59ダメよということを言っており今の世の中
15:02においては多くの仕事があんまりちゃんと
15:05作業を言語化したり知見化されたりして
15:08チャットGPTがうまく使えるような表現
15:11になっていないと外になかなかうまくでき
15:13ないそれを言葉にできる人が少ないという
15:16ところでなかなか広がりにくくなってるん
15:18じゃないかなと思っていましてただこれは
15:19時間の問題であってうまくできる人も
15:21どんどん増えてくると思いますしやり方を
15:24覚えてむしろマニュアルとかね実はそう
15:26いったこれに近いアウトプットたくさん
15:28あるわけなんでそういうのをうまく
15:30取り込んでどういう風なプロフトにすれば
15:32いいかっていうプロフトエンジニアリング
15:33的なそうを身につけてこれが融合すること
15:36によって様々な知的労働がかなり高い生徒
15:39で再現できたりするということになって
15:41いくというのがこれからの本質的な
15:43インパクトかなと思っておりまだそこまで
15:45形式値化してプロンプトにできる人が
15:47少ないからあんまりせがれないだけであっ
15:49てこれは時間の問題かなという風に思って
15:52いてこの部分をですねバンと腹持ちして
15:54もらっても最近ねもうこういうことだなと
15:57これだと自分自がやってる仕事これだなと
15:59思う基本的にはプロンプト作りまくってん
16:01ですけどプロンプトの設計めちゃくちゃ
16:03簡単なんですよ結局指示があって条件書と
16:06だけなって指示はもう普通なんです何して
16:08くださいと分類してくださいとかこうアし
16:11てくださいとかてアウトプット決めるこの
16:13後の定義っていうのはプロンプト作ってる
16:16んですけどプロンプトじゃないんですよね
16:18お客さんが言ってることやお客さんがやっ
16:21てることを言葉にして足すだけだなと思っ
16:24ていてプロンプトエンジニアリンググって
16:26いうその理系的な話てあるしルールを作っ
16:30たりとか文書化していく非常に文系的な話
16:33でもありちょっとこれが融合されたような
16:35取り組みだなという風に思っており意外と
16:38そんなすぐにはできない人が多いと思うん
16:40で結価値が高いかなと思ってるんですけど
16:41もこれがね多分進化すねでこれが
16:44めちゃくちゃこれから広がってくだろうな
16:46というのが自分も今作りまくってて見え
16:49てると作ると結構クオリティが高いんです
16:51よちゃんと書くとねちゃんと書かないと
16:54だめですよ相当書かない1個の処理に対し
16:56て100行とか200行とかちゃんと定義
16:59していくとめちゃくちゃ精度上がっていっ
17:01てまそれでも100点では全然ないんです
17:03けど一定程度人間を代替できるぐらいの
17:05クオリティが出ることはもう分かってる
17:08とただしまもちろん全部の処理にそれが
17:11できるわけではないですしそれをちゃんと
17:12やってこうと思うとどの単位で切るのか
17:15全部一気にはできないんで適切な単位で
17:18切るとかですねそういうことを考えていく
17:19必要あるわけなんですけどもまたあの1回
17:21の処理だけではなくて結構いろんな変数が
17:23あったりするんでこれをどう処理するのか
17:25まそういうま細かいっていうかそういうの
17:27はまだまだいろんな編成があるわけです
17:29けどま言いたいことはこの形式値を再現
17:32するのが本質なんでちゃんと言語化して
17:34いきましょうねってことが言いたいことな
17:36んですねさてではですねまそこが1番言い
17:39たいことなんですけどこっからもう
17:40ちょっとよりこう実践的にやってく話をし
17:42ていきたいと思いますといも10分に立っ
17:44ちゃったんでちょっとこっから事例という
17:45よりはちょっとこう言葉で話せる範囲に
17:47行った上でま詳しくやりたかったら1回も
17:50相談してもらってちょっとお金変わります
17:52けど安定やったら実例で出すんでそやって
17:54みましょうまつまり生成AI用の形式値を
17:58どうやって作るのかってことがつまり
18:00さっきの実現する方法なけですけど3つ
18:03方法があるかなとま3つ以外のあるかも
18:05しれないですけど個人的にはやってて
18:07ピント3つですね1つ目まずは自分の知見
18:10を言語化するこれが1番簡単ですよねで
18:12この自分の知見をどうやって言語化するの
18:15かこの勘所はちょっと別の動画で切り出し
18:17てご紹介しようかなと思うんでまそっちで
18:19話せればなと思うんですけど1個目はこれ
18:21ですねま自分がやってる作業であったりと
18:23か自分が知ってることはこれでいいわけ
18:24ですで2個目これがね面白いなと思ってい
18:27て言語されている一般的な知見を使うと
18:31これがねすごいね個人的には最近やってて
18:35あこれは正直ちょっとすごいなという風に
18:38思っちゃいましたさてまたこれ何言ってる
18:40かって言うとさっきのメールマガジンの例
18:42に行ければなと思うんですけどこの
18:44メルマガのGPTですねこんな感じでま
18:46タイトル書いてありましてこれを使って
18:48処理したんですけど実はこれ何で作ったか
18:51て言うとさっきの福岡のイベントを主催し
18:53てくれてる方がいてその方がメールを何回
18:56かリストに送ってくれるとで1発目の件名
18:59は作ってくれたんですけど2発目3発目か
19:02でいいタイトル案ありませんかって聞かれ
19:05たんですよで実はメルマガってあんまり
19:07送ったことないんですよま最近はLINE
19:09送らしてもらったりとかしてるわけなん
19:11ですけど別にメルマガを作ったりする経験
19:13ないんでピントはこなかったんですねでも
19:15僕はあこれできるなと思ったんですねなぜ
19:18そう思ったか世の中にメルマガの懸命を
19:21つける観点とかポイントなんて絶対
19:23たくさん出てるとそれをうまくGPTに
19:27教え込んだら自分ができなくてもできるわ
19:29と思ったわけですねことでどうしたかて
19:31言うとメールマガジン懸命コス検索しまし
19:34てまこのにたくさんこう出てくわけです
19:35サンプル付きの地形がね開くと様々な形で
19:39いい地形をまとめこんな感じで重要な
19:41ポイントをねいろんなところがこんな風に
19:44様々な形で1つの取り組みに対して知見を
19:48言語化しててわけじゃないですかしかも
19:50いろんな事例があるとこんな感じでね
19:53こんな感じ
19:55で実はこれをうまくGPTに入れて実行し
20:00ただけなんですねそれをやったのがこの
20:03さっきのBtobのメルマが作るボット
20:05でしてここにメルマガ入れたら結構高い
20:07クオリティの懸命があったんですけど実は
20:10僕にはメルマガを作る懸命メルマガの懸命
20:13を作る地形はなかったんですけど言語化さ
20:15れた一般地を持ってきてそこに配置する
20:18だけでそれなりの精度のクオリティをすぐ
20:20作ることができるとまこの構造にね最近
20:23気付きましてこれはまたすごいなと要する
20:25に人間がうまくそういった地されてる一般
20:29長を見たところですぐ自分じゃ実行でき
20:31ないじゃないですか当たり前ですけど僕も
20:33ネット見たらたくさん事例があるんで一部
20:35言葉を変えるとか書いてある内容は分かる
20:38んですけどそれを実際のメールマガジンっ
20:40て対象に対してうまくルールを適用して
20:43アウトプットが出せるかっつったらそこは
20:45結構苦しいわけですよ結構時間勝ちゃって
20:47大変なったりするというのをこの生成AI
20:51にうまく取り込むことができれば生成AI
20:54は結構高い制度でこれらを踏まえて高々1
20:57業2行追加するだけでも一定程度反映して
21:01アウトプットを作ってくれるとこれがね
21:03多分これから起こりくる生成AIで成果を
21:06出す時のすごいポイントになるかなと思っ
21:08ていて世の中にはいろんな作業に対して本
21:11であったりとかネットの記事であったりと
21:13か様々な形で形式されされたえ一般値って
21:18いうのがたくさんあるわけですねでそれを
21:20ノウハウであったり事例として出してる人
21:22もたくさんいるとこれまは結局本読んでも
21:25自分じゃできないじゃんということでそこ
21:27からコンサルの相談になったりアドバイス
21:28の相談になったりそんな感じになるかなと
21:30思うわけなんですけどでもちろんその話
21:32っていうのはこれからも同様に続くと思う
21:34んですがそこで言語化されてる一般地って
21:36いうのは今回の発想を持ってもらって使う
21:39対象さえ間違えなければ実はすごく実践で
21:42使いやすい状況になっちゃったんですね
21:44そうするとその作ってる人は当然その言語
21:48化されてない知見もあるわけなんでその人
21:50に相談すればもっとレベルが高い
21:53アウトプットが出たりとか価値があるかも
21:55しれないけれどもその下にいるちょっとし
21:57た部下とかメンバー程度であればむしろ
21:59そこに書いてある内容を今回のような形で
22:02うまく言語化して制裁に取り組んでしまっ
22:04たらそっちのアウトプットのがいいじゃん
22:06みたいな感じになっちゃうことは想定さ
22:08れるとまそうすると言語化した一般地を
22:11作った会社が今結構ネットでねババ出して
22:14どうせスできないわけだしノハなんか出し
22:17た方がいいよねていうケースが多いと思う
22:19んですけどこれ出したらAIで使われ
22:21ちゃうじゃんということでやっぱちょっと
22:23一部かけすかみたいなことはこれから出て
22:25くるんじゃないかなと思っていてまそんな
22:26ことが起こるんじゃないかなと思うぐらい
22:28これは結構熱い構造かなと思っていて生成
22:31AIの進化が形式値化された言語をうまく
22:34処理するの再現性とした場合に今言語化さ
22:37れてる一般値っていうのはめちゃくちゃ
22:39有効なソースになっていてうまく使うと
22:41正果短期的に出やすいということが言える
22:44かなと思っていますでもう1個生成AIに
22:47言語化してもらうという方法もありまして
22:49さっきのメルマガの例で言うとこんなこと
22:51ですメルマガの懸命でクリックされやす
22:58するためのコツを10個教えて具体例も
23:01教えてって言うと実はチャットGPTが
23:05様々なこういうポイントっていうのを教え
23:07てくれるわけですよねでこれ出てるのは実
23:09はまそもそもCI自体がいろんなネットの
23:12情報でさっき出ていたようなネットの記事
23:14も学習してるわけなんでそういう問いを
23:17聞いたら観点は出してくれるとただ処理を
23:20お願いした時にこの観点をちゃんと再現し
23:22てるかって言うともちろんいろんなこと
23:24から出てる中でそこに専用で押してるわけ
23:26じゃないんで言語させ直した上でそれを
23:29プロンプトに反映してもう1回やり直すて
23:31いうことも実はできたりしますまこのよう
23:34な3つの方法を知ってくことによって1番
23:36は当たり前なんですけど多分1番でらやっ
23:38てないとほとんどとまして2番3番は多分
23:41まだまだやってる人すごい少ないんじゃ
23:42ないかなと思うんですけどもこれが多分ね
23:45これから生成AI活用して知的労働でいい
23:48アウトを出してくめちゃくちゃ重要な
23:50取り組みになるかなという風に思いますの
23:51でまずこれをお伝えしたいと思いますさて
23:54さらにですねこういった価値え言語化され
23:56た再現ができたことによってそれが仕事に
24:00どんな効果をもたらすのかま多大になる
24:02効果をもたらしまして非常にすごいわけな
24:04んですけどこの2つの側面を見ていきたい
24:06と思います1個目は非常に簡単でして高速
24:09高精度な作業処理ができるとまつまり自動
24:11化したりとか業務効率化できるとメルマガ
24:14の懸命で言うとメールマガジンコンサル
24:16みたいな人がいるとしたらこれまだ自分で
24:17メルマガの内容読んでうんうん考えて1
24:20時間2時間かけて案を10個作るだったの
24:23がま30秒ぐらいですかねコンテンツバン
24:25とコしてピッとやたら10個出てくる
24:27100音出そうと5分そっからいくつか
24:29選ぶまつまり時間はおそらく1/55
24:32ぐらいになって精度はそこそこもちろん
24:34人間がチェックしたりねあのいいものを選
24:37ぶっていうことは重要な仕組みになるわけ
24:39なんでそこだけでは別に完完結はしないん
24:41ですけどすごい速度で結構高い精度で作業
24:45処理ができるということが1つの側面で
24:47これは分かりやすいともう1個ねこれも実
24:49は結構暑いんじゃないかなと思っていて
24:51これも多分まそこまであんまり言ってない
24:53ケースが多いと思うんですけどこれから
24:55増えるユスケースとしては人間の低下物を
24:58チェックさせるチェックツールとしてこの
25:01AIを使っていくとメルマガの懸命で言う
25:04と新入社員が入ってきてメール担当にし
25:06たいとで懸命考えてこいといった場合に1
25:09番の用途でこの人がさっきの生成杯使って
25:13メルマガの懸命出してもいいんですけど
25:15もちろんそれをバンバやってるだけだと
25:17その人の検討能力は育たないだけなんで今
25:20この瞬間は生成アの方がクオリティが高い
25:22としても自分でも考えようねでもちろん
25:24なりますよねで自分が作ったものとAI
25:27作ったもの比較しましょうよとこういった
25:30時に実はさっきのプロンプトをちょっと
25:32変更するとチェックプロンプトになるん
25:34ですねこの観点がこの作ったキャッチ
25:37コピーが今の以下のようなメルマガ懸命の
25:40成果のポイントを見た時に改善すべき余地
25:43や伸び代があったら教えてといった
25:45プロンプトにちょっと変えてさっきは
25:47メルマガの内容を入れてアウトプットは
25:50懸命でしたけど懸命の候補をインプットに
25:53してそこへの指摘をアウトプットにすると
25:56いうようなことはほとんど同じ内容で
25:58プロンプトをちょっと変えるだけでそう
26:00なるわけですよそれによって何ができるか
26:03と言うと人間が作業した内容をチェックし
26:06てあげてそれによって育つということを
26:08促進したり成果物のクオリティを担保する
26:11ことによって部下を使った仕事をしやすく
26:13していくということができるわけですね今
26:16社会的な問題として生成AIでこういった
26:20AIができるルーティンワークが人間が
26:22やらないとするとそこが実はOJTとして
26:25オンザジョブトレーニングですね仕事中の
26:27トレーニングの機会としてワークしてたの
26:29に全部Aがやったら人間がそ世界なくなっ
26:32ちゃうじゃないかという話があったりして
26:34それも確かに1個の課題なんですけどAI
26:37の価値をジェネレーターではなくて
26:39チェックする仕組みとして捉え直した場合
26:41に人間が高い精度でフィードバックを
26:44リアルタイムに近い感じで受けることが
26:46できるのでこのメルマガの懸命チェック
26:48なんかも上司がやってあげようとするとえ
26:50僕が部下がいてやってあげようとすると
26:51めっちゃ忙しい中でピューンと送られても
26:54そもそもこれ何のメールの内容みたいな
26:55ところからキャッチャアプせればならず
26:57それを見てパッと見てもいいかどうか多分
27:00判定できるんですけどそれを言葉にして
27:02提示してあげる新しい案考えるやっぱり
27:05結構納付高いんで結構時間多分勝っちゃう
27:07と思うんですよねそれをAIがやると
27:10ほとんどリアルタイムに結構高い制度で
27:12できちゃうんですねそれを重ねることに
27:15よってこれまではできなかったような
27:17すごく高いフィードバックループを回す
27:18ことによって人間が育つでそれによって
27:22人間がある意味このたくさんアイデアを
27:24出して選ぶであったりとか説明能力とか
27:26能力がてくれば実践で使えるようになる
27:29わけなんでそうすると今でも結局ある程度
27:32能力があってこういう言語化して新しい
27:35事件を持ってこれる人間とか説明能力が
27:37あるとかそういう人はAIがいたとしても
27:40価値があるわけなんですけどそこに早く
27:42たどり着くことによってそういう活躍を
27:44する場をたくさん作ってあげられるみたい
27:46な感じのツールとしても活用してるのかな
27:49という風に思っており実際に私は今回なっ
27:51てるメンバーズでもチェックツール的に
27:53AI活用することによってま人間の
27:55クオリティを担保しつつまメンバーが若い
27:58人間が多い中でも回していこうということ
28:00をやっていたりするわけなんですがこう
28:02いう側面を考えた上でうまくプロンプトを
28:05作ることにより作業を自動化するという
28:07側面でもワークしますしある人の成果を
28:10チェックしてあげてフィードバックして
28:11あげてその人が自分で自発的に能力を
28:14上げるようなそういう趣味作りに作った
28:16あげでもできるということでこの辺りが
28:19さらなる価値としてこれから認められて
28:21いって単にそのAIが仕事を取るという
28:23ディストピア的な概念だけではなくてAI
28:25がいることによってむしろ早い速度で成長
28:28できすぐに実践に足りよな能力が見ること
28:30ができるみたいな方向性もあり得るかなと
28:32思うので期待していきたいなという風に
28:34思っていますえところで本日の内容は以上
28:37になりましてちょっと普通に勝た30分に
28:39なっちゃったんですけどこれはねすっげえ
28:41暑いんじゃないかなと思っていてもう個人
28:43的にはもう今日言語化させてもらって
28:45嬉しいですまちょこんなことをですね日々
28:47気づきながらありましてあとさらにですね
28:49ちょこの後シリーズ的には人間の人間の
28:52その知見を言語化するってのどういう風に
28:54やってくのがいいのかであったりとか
28:56チャットGPTが普通にこう一緒に仕事
28:59するってどういう風景なのかであったりと
29:01かあとはそのプロンプトの作り方で今のは
29:04結構単発のチェックするプロンプトを作っ
29:06てるんですけどもうちょっとこう段階的な
29:08プロンプトっていうのはどういう風に作っ
29:09ていってそれがどういう風に機能するのか
29:11とかですね結構やりまくってていろんな
29:13言いたいことがあるんでこれから順次やっ
29:15ていきますさてえっと告知なんですけれど
29:17もえまずですね生成アサミット4月の9中
29:20になりますこれ第1回でしてうまくいっ
29:23たら第2回第3回とやりながらま今日お
29:25話ししたようないろんな知見当然私以外に
29:27もいろんな人が日々実践していてこれを
29:29ですねまその人によってはどんどん発信し
29:32ていったり人によっては知見があるけど
29:34言語ができていないということがあるわけ
29:36なんで原語の場としてこういうのを提供し
29:38ていきかつ私が全部ファシリテーションさ
29:40せてもらって引き出していきながらその
29:42価値をどんどん発掘していくということが
29:44できればなと思いまして無料なんで是非
29:46参加をよろしくお願いします紹介も
29:48よろしくお願いしますさて今回テーマ
29:50チエンさんのですねテーマですね知って
29:52おきたい2024年の生成AI最新動向3
29:55つのトレンドと5つの業務効率化事例と
29:58いうことでこれちょ30分のわけなはずな
30:00んでこの内容が果たして30分に入るのか
30:03ちょっとこれがねむしろチエさんに申し訳
30:05ないなという風に思ってんですけども
30:07めちゃくちゃ楽しみとまさに2024に
30:09入ってからも本当毎週のごとくねニュース
30:11も取り上げてますけどすごい進化してるん
30:13でこれがどんな感じかこれから楽しみだな
30:15とチャンさんもですね自分Twitter
30:17でもうおそらくTwitterの生成や
30:19インフルエンサーではナンバーワンとして
30:21ガが発信していきながらあの9さん同様に
30:24GMOの顧問でもありいろんな解説を支援
30:26してるので試験多分相当溜まっていて今回
30:29のイベントでまチャイさん自身も発信され
30:31てますけど私が掘り出していきながら
30:33もっといい言語化をお手伝できればなと
30:35思うので是非皆さんも参加いただいてもし
30:37質問があれば参加する質問僕ないで
30:39くださいまた制裁の活用支援ですねま
30:42さっき申し上げたんですけどもう相当相談
30:44の中で研修したり実際プロンプトを作ると
30:47いうことをやっていまして特に最近はです
30:49ね研修プラスプロンプト作成というケース
30:51が非常に多いですやっぱり実際作った方が
30:54リアリティがきますし作って使えるものを
30:57渡してこういう構成になっててこの部分を
30:59どんどんアップデートしてねみたいな感じ
31:01でお渡せするとピンときますししかもすぐ
31:04使えてただのそれそこそこあるような
31:06なんかなんとなくの何業のプロモとでは
31:08なくて何10業何白業で初期セットされ
31:11てる感じを私ができるので成果出やすいと
31:13いうことでこんな支援やってますので関心
31:15がある方は是非ご相いただければ幸いです
31:184月以降であればまあ起きると思います
31:19多分またLINEの公式アカウントでは
31:22毎週ニュースのPDF資料やイベントのご
31:24案内なんかをしておりますので是非こちら
31:26の登録もよろしくお願いします
31:27YouTube動画日々発信しておりまし
31:29てチットGPT活用最初に見て欲しい動画
31:32というところでえ体型的なものを取り組ん
31:34でいます今日の内容なんかもちょっと抽象
31:36的なんですけどこれに入れようかなどうか
31:38な迷ってるんですがまプレイリストを作り
31:40ながら見やすい感じに整理もしてますので
31:42是非えテーマにあってみたいなと思うのが
31:45ありましたらこの相が幸いですえところで
31:47本日の内容は以上になりますもこの内容が
31:50ね最近これ考えてく中でこれは熱いなと
31:53やっぱり非常にぜ世界を変える動きになる
31:57んだろうなということがまこれもま8月の
31:59コンテンツモデレーションのオープンな
32:01ブログであったりとか前々から似たような
32:03ことを思ってはいたんですけどま自分の中
32:05でようやく腹落ちしてま自分の中では
32:09だいぶなんて言うんですかね体型化もされ
32:11てますしあの非常にこうストンと落ちてい
32:15てこういう風な価値があってこういう構造
32:18があって方法があるんだなということを
32:20分かりつありありま分かってきたんで
32:22いろんなシーンで応用が効いてこの会社の
32:25この課題だったらこんな風にこのって届く
32:27のかなと意味があんのかなとかなってきた
32:29んですけれどもまそういった部分が少しで
32:31もこの動画を通して皆さんにお伝えできて
32:34くれるとすごくいいかなと思っていますで
32:36結構ね自分でプロンプトをやっぱり作った
32:38方がいいですね結局プロンプトを作る時に
32:41何かのアウトプットインプットプロセス
32:43アウトプットがあった場合にこのプロセス
32:45の言語化っていうのをどういう風にして
32:47いくのかっていうとこは結構みそであり
32:50これは次の動画か次の次の動画か奈良
32:52撮ろうと思ってるんですけどそっち側で
32:54このポイントであったりとかやることを
32:56またご紹紹介できればなと思うんですがま
32:58その部分をやることによって非常にこう
33:01自分の考えとか知見をAIに伝えることが
33:03できてそれが成果を出るということに
33:05つがるんじゃないかなと思うのでまその
33:07辺りなんかもご覧いただきつつまずはま
33:09実際自分で作ってみた上でですねやってみ
33:12てトライアンドエラーしていくと非常に
33:14面白いかなと特にこうプログラミング
33:16なんかも同じなんですけど作って
33:17アウトプットまでのは頻度がすごい早いん
33:19ですね要すにプロンプと作ったら実行した
33:21せにも結果出るわけなんでこう人間の育成
33:24とかそのAIとかプログラミングみたいな
33:27感じじゃないと作ったアウトプットが結果
33:29出るのは時間がかかるんでフィードバック
33:30なかなかすぐにかかんないんですけど
33:32プロンプトは作って実行した瞬間に結果
33:34出るんでうまくいってるとが分かるわけ
33:36ですようまくいかな理由を考えるという
33:38ことで結構その実験しながら回転するのも
33:41すごいやりやすいのが今の整合のいい
33:43ところかなと思うので是非皆さんも
33:45どんどん実行いただいてま今日お話しした
33:47ような本質的な部分言語化された知見形式
33:50値の再現性という価値を対といただいて
33:53どんどん活躍いただけるといいかなと思う
33:54ので是非よろしくお願いしますまたお会い
33:57し
33:59ましょうリモートワーク研究所では
34:02リモート時代に活躍して稼ぐためのツール
34:05の使い方やノウハウをどんどんご紹介して
34:08いきます是非チャンネル登録していただい
34:11て私と一緒に学んでいき
34:17ましょう
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