【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
見本は研究所えどです今回は絶対に理解し
ておきたいチャットGPTの進化と題し
ましてちょっと硬いタイトルかつ期待値
上目のタイトルなんですけれども私普段の
動画でも変に期待値を上げたりとか煽っ
たりするタイプではなくて本当にちゃんと
いいなと思ったりとか実際やってみて話す
タイプの人間でして今回のも盛りの
タイトルなんですけど実際話す内容は本当
に進化という風に思ってもらえると思い
ますしまたこれ言われてみたら当たり前の
ことなんですけど多分多くの人はそういう
いう風にはまだ捉えられてないんじゃない
かなという風に思っていて私もですねこの
数ヶ月間いろんな会社のプロンプト作成と
か研修であったりとかもちろん自分自身も
使い倒した上で徐々にこのことが言葉に
できたんですねあこの部分がやっぱり
すごいんだなとでこれを踏まえるとこう
いう応であったり日々の活用ができるな
また今社会中で生成愛広がることによって
知的労働に大きなインパクトがあるととは
言いながらも実際まだそんなにAIに直接
的に代替されてる系少なよねと思ってる人
が多いと思うんですがこの動画を見て
もらってこの本質的な価値進化を分かって
もらうとあこれからめちゃくちゃやっぱり
来るなとやっぱりやばいということも
分かると思いますし1ユーザーとしての
活用のポイントも体得できるかなと思うの
で是非最後までご覧いただければ幸いです
めちゃくちゃ期待値あげましたけど個人的
にはこれは真熱な話という風に思ってるの
で期待値を超えていけるように頑張りたい
と思いますえこのチャンネルではAI
リモート主体に必要なツールやノウハウ
最新の情報をビジネスの視点でお届けし
てるので是非チャンネル登録をよろしくお
願いしますまた4月9日私主催で生成AI
サミットというイベントを行います無料
ですので是非登録をよろしくお願いします
また登録いただくと当日参加できなくても
アーカイブ動画共有しますので是非まずは
無料登録をよろしくお願いしますさて今日
の内容ですけれどもまチャットGPTと
言ったんですが基本的にはGPT4です
GPT3.5ではこれから話す内容は全然
実行できないのでGPT4以上のAIに
限るんですけれどもGPT4がこの知的
労働にどんな風に本質的な価値があるのか
また影響があるのかそしてこの価値を実現
するにはどんな方法があるのかまたさらに
こういった価値が実際に自分のビジネス
現場であったりとか作り終えて使えるよう
になることによって2つの効果どこにある
のかこれ多分全部相当面白いと思うんで
是非最後まで通して聞いてもらえると言い
たいことが伝わるんじゃないかなと思って
いますさて言いたいことはですね実はこの
絵なんですねこの絵を作るためだけに今日
実はですね枚作ったかなま100枚超えて
ますよね画像制裁駆使しましてこの絵を
表現したいがためにたくさん作った上でま
一番ピンときたのはこの絵だなと
可愛らしいのもありますしまこれを動画
生成AIの今回ピカっていうのを使って
これにしてるんですけどもまず言いたい
ことはこれですこの映像チットGPTとか
生成AIの進化ってこれなんですねさてま
どう味かというのでこれだけでピンときた
人は相当すごいもしくはこの動画は2回見
たる人という感じかなと思うんでまこれ
これを要は伝えたいんですけどこれがどう
いうことなのかというところをこれから
熱く語っていきたいと思いますさてまずは
ですねGPT4による知的労働の本質的な
価値とはま知的労働への本質的な価値とは
何なのかということで同じになるんです
けれどもこの絵ロボットがま図書館とかで
ですね本を入れてま頭の中にこうどんどん
この知識を入れていくということで一見
するとには大量のデータを学習してやっ
てるんでしょうみたいな感じになってるん
ですけれども確かにそもそも生成AI
GPT3.5もそうですし4もそうですし
大量のデータから学習されたAIではある
んですけどもそこで作られたこの生成AI
が知的労働にもたらす特にホワイトカラー
の日々の仕事にもたらす本質的な歌手は何
なのかすごく短く言うとこうなります形式
値の再現性これが非常に高いことが生成
AIのホワイトカラーの仕事における最も
本質的な価値だなという風に最近気づいて
きました形式地の再現性ということでどう
いうことやねんとちょっと硬くて分かり
ませんともうねもうちょっと長い言葉で
日々言ってたんですけどまグっと短く
ワードにしようと思ったらこれになったん
ですね形式地の再現性という風になったん
ですけどもうちょっと神砕とこういうこと
で言語化された治験とか観点を高い精度で
処理できる高い精度で実現できる能力これ
がチャットGPT特にGPT4ですね
もしくはGPT4と見するようなまあの
Googleのジェミナイであったりとと
かラーマ23であったりとかもしくはあの
ミストラルとかですねあの辺なんかも多分
同様のクオリティを発揮していくと思うん
ですけれども形式値の再現性が高いことが
本質的な価値でありもうちょっと神砕いと
言うと言語化された地形や観点を高い精度
で処理できる能力これがチットGPTの
私的労働にもたらす本質的な価値ですさて
はにとこれを言ってもちょっとピンとこ
ない人多いかなと思うので1度
めちゃくちゃ具体例をやった上でもう1回
戻ってこれをもう1度言いますさてまず
具体例ですね最近私が作ったGPTSが
ありましてまちみに今日の話は全然GP
TSじゃなくても全然チャットGPTでも
いいですしAPI使ってもいいですし
GPTある線性は全然ないんですけど最近
作ったGPTがあります何かメルマガの
タイトルをメールの内容を入れると考える
というこういうGPTSを作りましたやっ
てみましょうさてこんな感じでしてま非常
にシンプルなメールマガジンの内容をその
まま入れるとタイトルを10個考えて
くれる20個かな10個かな考えてくれる
というシンプルなgpdsなんですけど
入れますでこれはメルマガの内容ですねえ
先週福岡でやったイベントのメール
マガジンの内容をこのままバコと入れて
文章を入れて送るとそうするとこれを元に
して件名を書いてくれるという感じなん
ですけれどもこんな感じですねでこれ見て
もらってどんな印象を持つかって話なん
ですけれども結構クオリティ高くないです
かま普通にチャットgpd使っても出るか
もしんないんですけどおそらく普通に
メルマガタイトル書いてねとか言うよりは
は普通にクリックされそうな結構
クオリティが高い懸命になってるんじゃ
ないかなと思っていますさてこのGPT
ですが裏側どうなってるのか実はこんな
感じになってるんですねま左側で設定が
できましてこのインストラクションと書い
てあるんですねこの枠の中身に指示を入れ
ておりこの中身がどうなるかって言うと
こんな感じになってるんですけど実はこの
中でですねいろんなメルマガの懸命の
ポイントっていうのを知見としてGPTに
与えてるんですね入力されたメール
マガジン内容を元にメルマの辺自考えと
考える際には以下のメルマガ懸命の
ポイントを活用してということで例えば
最初の10文字が勝負であったり有益な
情報を伝えるポイントを絞るキラー
フレーズを使う数字を使う記号で
見合わせるといった感じでいくつかの
メルマガを作る時にクリックさやすい懸命
の観点っていうところをここで指示してる
んですねでさらに懸命の例としてこんな
感じでいくつか作って良さそうなものピン
ときたもの過去にせかれたものこういった
ものをメルマガの懸命の例として入れてい
ますこれを入れた上でさっきのメール
マガジンの情報を入れることによってそれ
なりに高い精度のメールマガジンの懸命を
あっという間に自動的に作ることができ
てるわけですねで今回は私のイベントの
内容になってるわけなんですけどもちろん
違うメールマガジンを入れればそのメール
マガジン向けの懸命を今ここで出したよう
な知見を元に作ってくれるとさてこれが
ですねさっき言っていた形式地の再現性と
いうことを言いたいポイントのなるわけな
んですけどこの右側に書いてあるGPTの
指示のメルマの件名のポイントや例という
のこれが形式士なんですねつまり今回は
メルマガの懸命を作るというまある意味
細かいというかある1つのワークなんです
けどでもこれメールマガジン担当のマーケ
担当からすると非常に重要なポイントな
わけですねでこういったメールマガジンを
作る際にどうすればクリックされるような
うまくいくメールマガジンになるのかこう
いったことは1人1人のマーケターであっ
たりとか担当者が考えて思考錯誤した上で
これを入れたら成果が出そうとかこれを
入れたらうまくいきそうというものを自分
の中で学習して体得して試した上でうまく
できるようになってくということが
マーケターとしての成長じゃないですか
メールマガジン担当しての成長であると
これをすぐに人間が成長するのはなかなか
時間がかかるわけなんですけどこのような
感じでメールマガジンの懸命で成果が出る
ポイントという風に言語化しておくとこの
言語化した内容をGPT特にGPT4は
高い精度で再現して入れて今回書いてある
内容とは全然違う対象に対してもこの
ポイントを一定程度吸収して理解した上で
処理をしてくれるわけですねこれがさっき
言った言語化された地形や観点を高い精度
で処理できる能力ということになりまして
このようにただなんとなく依頼するんでは
なくてどういう観点なのかどういう風な
視点でやるのかということをちゃんと言葉
にしてGPTに伝えることができるとそれ
をかなり高い制度で処理できるところに
チャットGPTまGPT4もしくはGPT
4クラスの生成AI文書系生成AIの進化
があるという風に思っていましてこの治験
化してない時に適当に聞いても当然
アウトプットの制度はそんなに高くない
感じになっちゃうんですけど何をして
欲しいのか何がポイントなのかこういう
ことをちゃんと言葉にしてGPTに伝える
フォーマットで伝えることによってレベル
が上がっていくとそれによってそれをすぐ
に再現できるというところがこの生成AI
GPT4クラスの文書系生成AIの知的
労働における進化かなという風に思ってい
ますちょっと別の例に行きますけれども2
つ目これあの別の案件で使っている何かを
チェックするという時のプロンプトの例に
なるんですけれどもSNS投稿文について
以下のチェック観点でチェックして確認
改善案出してねとで今回のはこれ簡易例な
んでチェック観点3つまビジネスマン向け
になってるかであったりとか難しい言葉
分かりづらい言葉はないかSNS試になっ
てるものないかでこの中の説明も結構
ライトですけれどもまこれは例なんでで
SNS投コム貼り付けて実行することに
よってフィードバックをもらえるわけなん
ですけどこれもですねポイントはこの
チェックの観点ですチェックの観点がなく
SNS投稿分案を見てくださいと言っても
何が返ってくるかわかんないわけですよ
かつ何をして欲しいかって明確じゃないの
で今のチャットGPTとかGPT43.5
は適当に依頼するこの下が全くない状況で
以下の投稿分をチェックして改善点出して
と言うとそれはそれで改善点出してくれる
んですけどそれだと自分がやって欲しい
改善の方向性で来るかっつったら分かん
ないわけですよどんな改善が出るのか何を
チェックするのかわかんないそこでこの
ように何をチェックして欲しいかを言語化
することによってチェックの観点が絞られ
さらに言語化したチェックの観点に対して
より具体的な説明であったりとか定義を
することによってそこに即して
アウトプットのクオリティが上がっていく
わけですねこちら私がここはラケでやって
いる内容めちゃくちゃ抽象化したもので
中身XXXですけども出てきた内容を採点
するというものになるんですけれども
こんな感じのプロンプトなんですね実は
このプロンプトは多分行数で言うと200
行ぐらいで最近私がよく案件に入らして
もらってプロンプトレで作る時にはま軽く
何十行ま100行200行とかっていく
ことも結構あるんですけどやってることは
実はそんなに難しいことをやってなくて
その会社にとってのある知的労働の作業に
おける観点とか必要なポイントをちゃんと
言語化して例えばマニュアルになってると
か車内で過去のプラクティスが整理され
てるとか知見としてなってるものはそれを
もらってこっちに変換していきなってない
ものはまずは違う方法で素案を作って
だんだん足してってねという方向にして
やっているわけですねこれなんかもですね
なんとなく採点してねと言うんではなくて
どのポイントを採点するのかということを
言語化して定義して伝えることによって
制度を上げていくということをやってい
ましてこれをどんな作業に対しても文章系
であれば今だったらいける先々は文章だけ
ではなくて画像とか映像とか音声とか
いろんなデータに対しても近い形で定義を
してえチェックしたりとかそれを再現して
処理することができるこれが本質的な価値
かなと思っていますさてよくですねこれ
説明で使うんですけどもオープAのブログ
で去年の8月ぐらいにあるGPT4で
コンテンツモデレーションまコンテンツを
チェックしたりとか改善する時にどんな風
にgpd4使って欲しいのかとブログの
記事がありましてこれ非常に分かりやすく
ですね流れとれ書いてあるんですけど流れ
としたはこんな感じでこれちょっと分かり
にくいですよねちょっと上側が分かり
やすいんで言葉で説明しながら言うとまず
左側でこんな風にチェックするルールを
作っていきましょうとこれも例なんですね
多分ほとんどの人がまずプロンプト作っ
てる時にこんなにちゃんと作ってないわけ
ですよざっくりしたプロンプトでそれで
成果出ないよねとちゃんとこのぐらいの
分量でチェックするこれは少ないですね私
が作る時にはこれのま何倍か何10倍かと
かっていうことが多いですけどもまずこの
これを定義していくその上でまず実行し
ます例えばこの場合はですねある文章が
このメディアのポリシーに合ってるかどう
かをチェックするっていうGPT4で車を
盗むにはどうしたらいいですかこれが問題
ないかどうかっていうのを分類してねって
書いてあるわけですねでやってみるとやっ
てみたところ人間がチェックするとK3と
いう定義でこれダメだという感じになるん
ですけどGPT4は今のプロンプトではK
0でOKになっちゃった
この時にポイントになるのはあGPT4は
やっぱりダメだなと人間に比べて全然分類
制度低いわと言うんではなくてプロンプト
を見直して何か定義であったりとかこの計
3とK0がうまくいかなかった理由が
プロンプトにあるんではないかということ
を見ましてアップデートしましょうと今回
のケースで言うとこのK3という部分の
ところでこの盗むであったりとかそういう
こともダメだよってちゃんと追求してあげ
ましょうと分類の定義にその上でもう1回
やってみると無事K3になりましたねこれ
をどんどん繰り返していくことによって
今回の判定プロンプトの制度を上げていき
ましょうっていうのがこの8月に出ている
コンテントモデレーションのプラクティス
をあげられてるものでしてまやってること
はそういう感じなんですね実際にいくつか
の制度で実施してみて良かったり悪かっ
たりする悪かった結果つまり人間と不一致
だったりとか想定するような挙動になん
なかった場合は理由を考えてそれを言語化
してこの言語化したものをプロンプトに
もう1回入れても回やりましょうとこれを
何十回かぐるぐる回すと様々なNGケース
が言語化されてカバーされてクオリティが
高いチェックツールとして量産しちゃいけ
ますよねっていうのがまこのブログの教え
のわけなんですけどま言ってることはこれ
とほぼ一緒ですねもう1回言いますと
GPT4の進化まチャットGPTの進化
生成のホワイトカラーにおける本質的な
進化っていうのは形式値を高い精度で再現
できること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あるということで
あってちゃんと現語化しないともちろん
ダメよということを言っており今の世の中
においては多くの仕事があんまりちゃんと
作業を言語化したり知見化されたりして
チャットGPTがうまく使えるような表現
になっていないと外になかなかうまくでき
ないそれを言葉にできる人が少ないという
ところでなかなか広がりにくくなってるん
じゃないかなと思っていましてただこれは
時間の問題であってうまくできる人も
どんどん増えてくると思いますしやり方を
覚えてむしろマニュアルとかね実はそう
いったこれに近いアウトプットたくさん
あるわけなんでそういうのをうまく
取り込んでどういう風なプロフトにすれば
いいかっていうプロフトエンジニアリング
的なそうを身につけてこれが融合すること
によって様々な知的労働がかなり高い生徒
で再現できたりするということになって
いくというのがこれからの本質的な
インパクトかなと思っておりまだそこまで
形式値化してプロンプトにできる人が
少ないからあんまりせがれないだけであっ
てこれは時間の問題かなという風に思って
いてこの部分をですねバンと腹持ちして
もらっても最近ねもうこういうことだなと
これだと自分自がやってる仕事これだなと
思う基本的にはプロンプト作りまくってん
ですけどプロンプトの設計めちゃくちゃ
簡単なんですよ結局指示があって条件書と
だけなって指示はもう普通なんです何して
くださいと分類してくださいとかこうアし
てくださいとかてアウトプット決めるこの
後の定義っていうのはプロンプト作ってる
んですけどプロンプトじゃないんですよね
お客さんが言ってることやお客さんがやっ
てることを言葉にして足すだけだなと思っ
ていてプロンプトエンジニアリンググって
いうその理系的な話てあるしルールを作っ
たりとか文書化していく非常に文系的な話
でもありちょっとこれが融合されたような
取り組みだなという風に思っており意外と
そんなすぐにはできない人が多いと思うん
で結価値が高いかなと思ってるんですけど
もこれがね多分進化すねでこれが
めちゃくちゃこれから広がってくだろうな
というのが自分も今作りまくってて見え
てると作ると結構クオリティが高いんです
よちゃんと書くとねちゃんと書かないと
だめですよ相当書かない1個の処理に対し
て100行とか200行とかちゃんと定義
していくとめちゃくちゃ精度上がっていっ
てまそれでも100点では全然ないんです
けど一定程度人間を代替できるぐらいの
クオリティが出ることはもう分かってる
とただしまもちろん全部の処理にそれが
できるわけではないですしそれをちゃんと
やってこうと思うとどの単位で切るのか
全部一気にはできないんで適切な単位で
切るとかですねそういうことを考えていく
必要あるわけなんですけどもまたあの1回
の処理だけではなくて結構いろんな変数が
あったりするんでこれをどう処理するのか
まそういうま細かいっていうかそういうの
はまだまだいろんな編成があるわけです
けどま言いたいことはこの形式値を再現
するのが本質なんでちゃんと言語化して
いきましょうねってことが言いたいことな
んですねさてではですねまそこが1番言い
たいことなんですけどこっからもう
ちょっとよりこう実践的にやってく話をし
ていきたいと思いますといも10分に立っ
ちゃったんでちょっとこっから事例という
よりはちょっとこう言葉で話せる範囲に
行った上でま詳しくやりたかったら1回も
相談してもらってちょっとお金変わります
けど安定やったら実例で出すんでそやって
みましょうまつまり生成AI用の形式値を
どうやって作るのかってことがつまり
さっきの実現する方法なけですけど3つ
方法があるかなとま3つ以外のあるかも
しれないですけど個人的にはやってて
ピント3つですね1つ目まずは自分の知見
を言語化するこれが1番簡単ですよねで
この自分の知見をどうやって言語化するの
かこの勘所はちょっと別の動画で切り出し
てご紹介しようかなと思うんでまそっちで
話せればなと思うんですけど1個目はこれ
ですねま自分がやってる作業であったりと
か自分が知ってることはこれでいいわけ
ですで2個目これがね面白いなと思ってい
て言語されている一般的な知見を使うと
これがねすごいね個人的には最近やってて
あこれは正直ちょっとすごいなという風に
思っちゃいましたさてまたこれ何言ってる
かって言うとさっきのメールマガジンの例
に行ければなと思うんですけどこの
メルマガのGPTですねこんな感じでま
タイトル書いてありましてこれを使って
処理したんですけど実はこれ何で作ったか
て言うとさっきの福岡のイベントを主催し
てくれてる方がいてその方がメールを何回
かリストに送ってくれるとで1発目の件名
は作ってくれたんですけど2発目3発目か
でいいタイトル案ありませんかって聞かれ
たんですよで実はメルマガってあんまり
送ったことないんですよま最近はLINE
送らしてもらったりとかしてるわけなん
ですけど別にメルマガを作ったりする経験
ないんでピントはこなかったんですねでも
僕はあこれできるなと思ったんですねなぜ
そう思ったか世の中にメルマガの懸命を
つける観点とかポイントなんて絶対
たくさん出てるとそれをうまくGPTに
教え込んだら自分ができなくてもできるわ
と思ったわけですねことでどうしたかて
言うとメールマガジン懸命コス検索しまし
てまこのにたくさんこう出てくわけです
サンプル付きの地形がね開くと様々な形で
いい地形をまとめこんな感じで重要な
ポイントをねいろんなところがこんな風に
様々な形で1つの取り組みに対して知見を
言語化しててわけじゃないですかしかも
いろんな事例があるとこんな感じでね
こんな感じ
で実はこれをうまくGPTに入れて実行し
ただけなんですねそれをやったのがこの
さっきのBtobのメルマが作るボット
でしてここにメルマガ入れたら結構高い
クオリティの懸命があったんですけど実は
僕にはメルマガを作る懸命メルマガの懸命
を作る地形はなかったんですけど言語化さ
れた一般地を持ってきてそこに配置する
だけでそれなりの精度のクオリティをすぐ
作ることができるとまこの構造にね最近
気付きましてこれはまたすごいなと要する
に人間がうまくそういった地されてる一般
長を見たところですぐ自分じゃ実行でき
ないじゃないですか当たり前ですけど僕も
ネット見たらたくさん事例があるんで一部
言葉を変えるとか書いてある内容は分かる
んですけどそれを実際のメールマガジンっ
て対象に対してうまくルールを適用して
アウトプットが出せるかっつったらそこは
結構苦しいわけですよ結構時間勝ちゃって
大変なったりするというのをこの生成AI
にうまく取り込むことができれば生成AI
は結構高い制度でこれらを踏まえて高々1
業2行追加するだけでも一定程度反映して
アウトプットを作ってくれるとこれがね
多分これから起こりくる生成AIで成果を
出す時のすごいポイントになるかなと思っ
ていて世の中にはいろんな作業に対して本
であったりとかネットの記事であったりと
か様々な形で形式されされたえ一般値って
いうのがたくさんあるわけですねでそれを
ノウハウであったり事例として出してる人
もたくさんいるとこれまは結局本読んでも
自分じゃできないじゃんということでそこ
からコンサルの相談になったりアドバイス
の相談になったりそんな感じになるかなと
思うわけなんですけどでもちろんその話
っていうのはこれからも同様に続くと思う
んですがそこで言語化されてる一般地って
いうのは今回の発想を持ってもらって使う
対象さえ間違えなければ実はすごく実践で
使いやすい状況になっちゃったんですね
そうするとその作ってる人は当然その言語
化されてない知見もあるわけなんでその人
に相談すればもっとレベルが高い
アウトプットが出たりとか価値があるかも
しれないけれどもその下にいるちょっとし
た部下とかメンバー程度であればむしろ
そこに書いてある内容を今回のような形で
うまく言語化して制裁に取り組んでしまっ
たらそっちのアウトプットのがいいじゃん
みたいな感じになっちゃうことは想定さ
れるとまそうすると言語化した一般地を
作った会社が今結構ネットでねババ出して
どうせスできないわけだしノハなんか出し
た方がいいよねていうケースが多いと思う
んですけどこれ出したらAIで使われ
ちゃうじゃんということでやっぱちょっと
一部かけすかみたいなことはこれから出て
くるんじゃないかなと思っていてまそんな
ことが起こるんじゃないかなと思うぐらい
これは結構熱い構造かなと思っていて生成
AIの進化が形式値化された言語をうまく
処理するの再現性とした場合に今言語化さ
れてる一般値っていうのはめちゃくちゃ
有効なソースになっていてうまく使うと
正果短期的に出やすいということが言える
かなと思っていますでもう1個生成AIに
言語化してもらうという方法もありまして
さっきのメルマガの例で言うとこんなこと
ですメルマガの懸命でクリックされやす
するためのコツを10個教えて具体例も
教えてって言うと実はチャットGPTが
様々なこういうポイントっていうのを教え
てくれるわけですよねでこれ出てるのは実
はまそもそもCI自体がいろんなネットの
情報でさっき出ていたようなネットの記事
も学習してるわけなんでそういう問いを
聞いたら観点は出してくれるとただ処理を
お願いした時にこの観点をちゃんと再現し
てるかって言うともちろんいろんなこと
から出てる中でそこに専用で押してるわけ
じゃないんで言語させ直した上でそれを
プロンプトに反映してもう1回やり直すて
いうことも実はできたりしますまこのよう
な3つの方法を知ってくことによって1番
は当たり前なんですけど多分1番でらやっ
てないとほとんどとまして2番3番は多分
まだまだやってる人すごい少ないんじゃ
ないかなと思うんですけどもこれが多分ね
これから生成AI活用して知的労働でいい
アウトを出してくめちゃくちゃ重要な
取り組みになるかなという風に思いますの
でまずこれをお伝えしたいと思いますさて
さらにですねこういった価値え言語化され
た再現ができたことによってそれが仕事に
どんな効果をもたらすのかま多大になる
効果をもたらしまして非常にすごいわけな
んですけどこの2つの側面を見ていきたい
と思います1個目は非常に簡単でして高速
高精度な作業処理ができるとまつまり自動
化したりとか業務効率化できるとメルマガ
の懸命で言うとメールマガジンコンサル
みたいな人がいるとしたらこれまだ自分で
メルマガの内容読んでうんうん考えて1
時間2時間かけて案を10個作るだったの
がま30秒ぐらいですかねコンテンツバン
とコしてピッとやたら10個出てくる
100音出そうと5分そっからいくつか
選ぶまつまり時間はおそらく1/55
ぐらいになって精度はそこそこもちろん
人間がチェックしたりねあのいいものを選
ぶっていうことは重要な仕組みになるわけ
なんでそこだけでは別に完完結はしないん
ですけどすごい速度で結構高い精度で作業
処理ができるということが1つの側面で
これは分かりやすいともう1個ねこれも実
は結構暑いんじゃないかなと思っていて
これも多分まそこまであんまり言ってない
ケースが多いと思うんですけどこれから
増えるユスケースとしては人間の低下物を
チェックさせるチェックツールとしてこの
AIを使っていくとメルマガの懸命で言う
と新入社員が入ってきてメール担当にし
たいとで懸命考えてこいといった場合に1
番の用途でこの人がさっきの生成杯使って
メルマガの懸命出してもいいんですけど
もちろんそれをバンバやってるだけだと
その人の検討能力は育たないだけなんで今
この瞬間は生成アの方がクオリティが高い
としても自分でも考えようねでもちろん
なりますよねで自分が作ったものとAI
作ったもの比較しましょうよとこういった
時に実はさっきのプロンプトをちょっと
変更するとチェックプロンプトになるん
ですねこの観点がこの作ったキャッチ
コピーが今の以下のようなメルマガ懸命の
成果のポイントを見た時に改善すべき余地
や伸び代があったら教えてといった
プロンプトにちょっと変えてさっきは
メルマガの内容を入れてアウトプットは
懸命でしたけど懸命の候補をインプットに
してそこへの指摘をアウトプットにすると
いうようなことはほとんど同じ内容で
プロンプトをちょっと変えるだけでそう
なるわけですよそれによって何ができるか
と言うと人間が作業した内容をチェックし
てあげてそれによって育つということを
促進したり成果物のクオリティを担保する
ことによって部下を使った仕事をしやすく
していくということができるわけですね今
社会的な問題として生成AIでこういった
AIができるルーティンワークが人間が
やらないとするとそこが実はOJTとして
オンザジョブトレーニングですね仕事中の
トレーニングの機会としてワークしてたの
に全部Aがやったら人間がそ世界なくなっ
ちゃうじゃないかという話があったりして
それも確かに1個の課題なんですけどAI
の価値をジェネレーターではなくて
チェックする仕組みとして捉え直した場合
に人間が高い精度でフィードバックを
リアルタイムに近い感じで受けることが
できるのでこのメルマガの懸命チェック
なんかも上司がやってあげようとするとえ
僕が部下がいてやってあげようとすると
めっちゃ忙しい中でピューンと送られても
そもそもこれ何のメールの内容みたいな
ところからキャッチャアプせればならず
それを見てパッと見てもいいかどうか多分
判定できるんですけどそれを言葉にして
提示してあげる新しい案考えるやっぱり
結構納付高いんで結構時間多分勝っちゃう
と思うんですよねそれをAIがやると
ほとんどリアルタイムに結構高い制度で
できちゃうんですねそれを重ねることに
よってこれまではできなかったような
すごく高いフィードバックループを回す
ことによって人間が育つでそれによって
人間がある意味このたくさんアイデアを
出して選ぶであったりとか説明能力とか
能力がてくれば実践で使えるようになる
わけなんでそうすると今でも結局ある程度
能力があってこういう言語化して新しい
事件を持ってこれる人間とか説明能力が
あるとかそういう人はAIがいたとしても
価値があるわけなんですけどそこに早く
たどり着くことによってそういう活躍を
する場をたくさん作ってあげられるみたい
な感じのツールとしても活用してるのかな
という風に思っており実際に私は今回なっ
てるメンバーズでもチェックツール的に
AI活用することによってま人間の
クオリティを担保しつつまメンバーが若い
人間が多い中でも回していこうということ
をやっていたりするわけなんですがこう
いう側面を考えた上でうまくプロンプトを
作ることにより作業を自動化するという
側面でもワークしますしある人の成果を
チェックしてあげてフィードバックして
あげてその人が自分で自発的に能力を
上げるようなそういう趣味作りに作った
あげでもできるということでこの辺りが
さらなる価値としてこれから認められて
いって単にそのAIが仕事を取るという
ディストピア的な概念だけではなくてAI
がいることによってむしろ早い速度で成長
できすぐに実践に足りよな能力が見ること
ができるみたいな方向性もあり得るかなと
思うので期待していきたいなという風に
思っていますえところで本日の内容は以上
になりましてちょっと普通に勝た30分に
なっちゃったんですけどこれはねすっげえ
暑いんじゃないかなと思っていてもう個人
的にはもう今日言語化させてもらって
嬉しいですまちょこんなことをですね日々
気づきながらありましてあとさらにですね
ちょこの後シリーズ的には人間の人間の
その知見を言語化するってのどういう風に
やってくのがいいのかであったりとか
チャットGPTが普通にこう一緒に仕事
するってどういう風景なのかであったりと
かあとはそのプロンプトの作り方で今のは
結構単発のチェックするプロンプトを作っ
てるんですけどもうちょっとこう段階的な
プロンプトっていうのはどういう風に作っ
ていってそれがどういう風に機能するのか
とかですね結構やりまくってていろんな
言いたいことがあるんでこれから順次やっ
ていきますさてえっと告知なんですけれど
もえまずですね生成アサミット4月の9中
になりますこれ第1回でしてうまくいっ
たら第2回第3回とやりながらま今日お
話ししたようないろんな知見当然私以外に
もいろんな人が日々実践していてこれを
ですねまその人によってはどんどん発信し
ていったり人によっては知見があるけど
言語ができていないということがあるわけ
なんで原語の場としてこういうのを提供し
ていきかつ私が全部ファシリテーションさ
せてもらって引き出していきながらその
価値をどんどん発掘していくということが
できればなと思いまして無料なんで是非
参加をよろしくお願いします紹介も
よろしくお願いしますさて今回テーマ
チエンさんのですねテーマですね知って
おきたい2024年の生成AI最新動向3
つのトレンドと5つの業務効率化事例と
いうことでこれちょ30分のわけなはずな
んでこの内容が果たして30分に入るのか
ちょっとこれがねむしろチエさんに申し訳
ないなという風に思ってんですけども
めちゃくちゃ楽しみとまさに2024に
入ってからも本当毎週のごとくねニュース
も取り上げてますけどすごい進化してるん
でこれがどんな感じかこれから楽しみだな
とチャンさんもですね自分Twitter
でもうおそらくTwitterの生成や
インフルエンサーではナンバーワンとして
ガが発信していきながらあの9さん同様に
GMOの顧問でもありいろんな解説を支援
してるので試験多分相当溜まっていて今回
のイベントでまチャイさん自身も発信され
てますけど私が掘り出していきながら
もっといい言語化をお手伝できればなと
思うので是非皆さんも参加いただいてもし
質問があれば参加する質問僕ないで
くださいまた制裁の活用支援ですねま
さっき申し上げたんですけどもう相当相談
の中で研修したり実際プロンプトを作ると
いうことをやっていまして特に最近はです
ね研修プラスプロンプト作成というケース
が非常に多いですやっぱり実際作った方が
リアリティがきますし作って使えるものを
渡してこういう構成になっててこの部分を
どんどんアップデートしてねみたいな感じ
でお渡せするとピンときますししかもすぐ
使えてただのそれそこそこあるような
なんかなんとなくの何業のプロモとでは
なくて何10業何白業で初期セットされ
てる感じを私ができるので成果出やすいと
いうことでこんな支援やってますので関心
がある方は是非ご相いただければ幸いです
4月以降であればまあ起きると思います
多分またLINEの公式アカウントでは
毎週ニュースのPDF資料やイベントのご
案内なんかをしておりますので是非こちら
の登録もよろしくお願いします
YouTube動画日々発信しておりまし
てチットGPT活用最初に見て欲しい動画
というところでえ体型的なものを取り組ん
でいます今日の内容なんかもちょっと抽象
的なんですけどこれに入れようかなどうか
な迷ってるんですがまプレイリストを作り
ながら見やすい感じに整理もしてますので
是非えテーマにあってみたいなと思うのが
ありましたらこの相が幸いですえところで
本日の内容は以上になりますもこの内容が
ね最近これ考えてく中でこれは熱いなと
やっぱり非常にぜ世界を変える動きになる
んだろうなということがまこれもま8月の
コンテンツモデレーションのオープンな
ブログであったりとか前々から似たような
ことを思ってはいたんですけどま自分の中
でようやく腹落ちしてま自分の中では
だいぶなんて言うんですかね体型化もされ
てますしあの非常にこうストンと落ちてい
てこういう風な価値があってこういう構造
があって方法があるんだなということを
分かりつありありま分かってきたんで
いろんなシーンで応用が効いてこの会社の
この課題だったらこんな風にこのって届く
のかなと意味があんのかなとかなってきた
んですけれどもまそういった部分が少しで
もこの動画を通して皆さんにお伝えできて
くれるとすごくいいかなと思っていますで
結構ね自分でプロンプトをやっぱり作った
方がいいですね結局プロンプトを作る時に
何かのアウトプットインプットプロセス
アウトプットがあった場合にこのプロセス
の言語化っていうのをどういう風にして
いくのかっていうとこは結構みそであり
これは次の動画か次の次の動画か奈良
撮ろうと思ってるんですけどそっち側で
このポイントであったりとかやることを
またご紹紹介できればなと思うんですがま
その部分をやることによって非常にこう
自分の考えとか知見をAIに伝えることが
できてそれが成果を出るということに
つがるんじゃないかなと思うのでまその
辺りなんかもご覧いただきつつまずはま
実際自分で作ってみた上でですねやってみ
てトライアンドエラーしていくと非常に
面白いかなと特にこうプログラミング
なんかも同じなんですけど作って
アウトプットまでのは頻度がすごい早いん
ですね要すにプロンプと作ったら実行した
せにも結果出るわけなんでこう人間の育成
とかそのAIとかプログラミングみたいな
感じじゃないと作ったアウトプットが結果
出るのは時間がかかるんでフィードバック
なかなかすぐにかかんないんですけど
プロンプトは作って実行した瞬間に結果
出るんでうまくいってるとが分かるわけ
ですようまくいかな理由を考えるという
ことで結構その実験しながら回転するのも
すごいやりやすいのが今の整合のいい
ところかなと思うので是非皆さんも
どんどん実行いただいてま今日お話しした
ような本質的な部分言語化された知見形式
値の再現性という価値を対といただいて
どんどん活躍いただけるといいかなと思う
ので是非よろしくお願いしますまたお会い
し
ましょうリモートワーク研究所では
リモート時代に活躍して稼ぐためのツール
の使い方やノウハウをどんどんご紹介して
いきます是非チャンネル登録していただい
て私と一緒に学んでいき
ましょう
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