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人工知能(AI)の解説：AIでお金を稼ぎ、生活を向上させる方法 ゲスト：X Eyeé

AGIに仕事を奪われたい

29,606 文字

はい、皆さま、ようこそお帰りなさい。木曜日ですね。我々の新シリーズ第2回目として、教育的なライブ配信をお届けします。先週は不動産について取り上げました。MGさんをはじめ、ライブでご覧になった皆様、また後日視聴された方々に感謝申し上げます。素晴らしい内容の濃い回でした。
今夜も充実した内容になりそうですね。今夜のテーマは、多くの方々から長らくリクエストを頂いていた人工知能についてです。マーク・アンド・マンデーやEでも何度か取り上げましたが、AIとは実際何なのか、分かりやすい視点から詳しく解説したことはありませんでした。さらに重要なのは、AIをどのように活用して、ビジネスやお金を稼ぐことができるか、生活をより効率的にできるかということです。
人工知能についてはネガティブな側面が語られることが多いですが、もちろん多くのポジティブな活用方法があります。今の時代を考えると、非常にタイムリーなテーマだと思います。部屋に入るたびにAIの話題が出てきますからね。
AIに対する認識は人それぞれで、聞いたことはあるけどよく分からない人、ある程度知っている人、実際に使っている人、GPTが何の略か知らない人など様々です。私たちはAIの活用方法について何度か話してきました。例えば、私は日常的にChatGPTを使っていますし、イアンはCEOとしてより効率的になったと話しています。私も投資の際にAIを活用していると話してきました。しかし、多くの人はまだ「こういう風に使っています」とは言えていない状況です。
今日は、次に誰かと会ったときに「あの話を見て、こう使っているんです」と言えるような情報を共有できればと思います。そして専門家としてXさんをお迎えしています。バン・ジョーンズを通じて知り合い、インベストフェストでも講演されました。多くの著名人が登壇したインベストフェストの中でも、Xさんは最高の反響を得た一人でした。
では、Xさんをお迎えしましょう。
こんばんは、このステージに再びお邀きいただき光栄です。
光栄です。まず何より、あなたをお迎えできて本当に嬉しく思います。ステージで講演されている最中に、私たちの携帯が鳴り始めるというのは珍しいことです。「あの方は誰？あの女性は素晴らしい。ステージを降りたらすぐに会いたい」という連絡が4、5回はありました。私の携帯にも、きっと彼の携帯にも。私も見ていて「おお、これは凄い」と思いました。素晴らしい講演でした。今夜も皆さん楽しみにしていると思います。
ありがとうございます。私はAIの分野で12年近く働いてきましたので、これらは当たり前のことになっています。しかし、AIがバックグラウンドから前面に出てくるようになってきた今、私のような理解者が戻ってきて、コミュニティにこの知識を分かりやすく、かつコスト面でもアクセスしやすい形で提供することが重要だと考えています。多くの人々がこの知識を有料で提供していますが、必ずしも同じ品質が保証されているわけではありません。Eのプラットフォームを通じて、私たちのコミュニティに情報を提供できることを光栄に思います。
はい、そうですね。あなたは受賞歴のあるAIの専門家で、UC バークレーでAIポリシーにも携わり、GoogleやMicrosoftなど、皆さんご存知の企業でも働いてこられました。つまり、ただの路上で見つけた人ではなく、この分野について話す資格のある方なんですね。
そうですね。私はソフトウェアエンジニアとして約20年、そのうち12年はAIを専門としてきました。マイクロソフトでAIを開発し大企業に提供したり、Googleではアルゴリズム全般に携わり、偏見や性差別、人種差別、コミュニティに対する不当な扱いを特定し、解決策を見出す仕事をしてきました。
2つの研究チームを立ち上げました。1つはAIにコンテンツ内の代表性を測定する方法を教えるもので、例えば、男性的な人物と女性的な人物がどのくらい画面に映っているか、どのくらい発言しているかなどを分析します。これらのツールをGoogleの広告の多様性調査に使用し、サードパーティーパートナーにも提供しました。
もう1つは、Googleでスキントーンリサーチチームを立ち上げ、AIに黒人や褐色人種の肌色を認識する方法を教えました。高校中退、大学中退を2回経験した私ですが、この分野で研究論文を発表し、現在は世界中の大手企業が使用するツールを開発しています。すべてを知っているわけではありませんが、確実に自分の話している内容については理解しています。
その通りですね。では、YouTube視聴者の皆さん、いいねとシェアをお願いします。現在1100人がチェックインしています。これは非常に重要な情報ですので、より多くの人に届けましょう。
さて、実践的な内容に入る前に、数分かけてAIの基本的な枠組みについて説明していただけますか。あなたは何年もAIに携わってこられましたが、実際に活用方法や収益化の方法に入る前に、人工知能とは何かについて理解を深めたいと思います。
はい、お話ししましょう。私の画面が見えますでしょうか？
はい、見えています。シュレーディンガーの猫のような複雑な内容に見えますが、これは私が日々クライアントと交わしている非常に重要な会話です。ロレアルやモジラといった大手企業とも仕事をしていますが、インベストフェストでバン・ジョーンズが言ったように、実際のところ誰もこれらをよく理解していないんです。
AIやディープラーニング、機械学習、大規模言語モデルなど、様々な用語を耳にすると思います。まずは、人工知能をどのように考えるべきか、私の枠組みを説明させていただきます。
まず、AIは1つの物ではありません。「車」という言葉を考えてみましょう。2ドア車、4ドア車、スポーツカー、トラックなど、様々な種類があります。電気自動車やガソリン車など、外見や仕組みは異なっていても、基本的にすべての車は同じ目的を持っています。それは、歩くよりも速く目的地まで移動することです。LAの午後4時の渋滞でなければ、の話ですが。
同様に、人工知能も様々なツールや技術を包含する言葉です。コンピュータサイエンス、数学、電気工学、機械工学など、異なる分野にまたがっていますが、すべてのAIは基本的に同じ目的を持っています。それは、機械に人間のように考え、行動することを教えることです。
人間の思考と行動とは何でしょうか。人間には5つの感覚があります。聴覚、視覚、触覚、嗅覚、味覚です。AIにも5つの領域があります。
機械に聞き取りと発話を教えることを自然言語処理（NLP）と呼びます。これは、Siriのような音声認識技術の背後にある技術です。音声をテキストに変換する音声認識、その内容を理解する自然言語理解、応答を生成する自然言語生成、そして応答を音声で読み上げる音声合成があります。
機械に視覚を教えることをコンピュータビジョンと呼びます。例えば、Ring防犯カメラが人や動物を検出したり、スマートフォンの顔認証、空港での顔認証などに使われています。
機械に触覚を教えることをハプティクスと呼びます。これは主にロボティクスの分野で、人間の皮膚と同じような感度を持つ人工皮膚の開発などに使われています。なぜこれが必要かというと、例えばAmazonの倉庫でロボットが荷物を扱う際、圧力や重量を理解して壊れやすい商品を適切に扱えるようにするためです。
機械に嗅覚を教えることは比較的新しい分野で、機械嗅覚と呼ばれています。正直なところ、この分野はあまり好きではありません。なぜなら、アルゴリズムに匂いを教えるには誰かの鼻を例として使う必要があり、香水を選ぶセンスが疑わしい人もいますからね。この分野では、新しい香水の開発や煙の検知などに関する研究論文が10～20本ほど出ています。
機械に味覚を教えることには特別な名前はありませんが、嗅覚と同じような問題があります。誰の家でも食事をするわけにはいかないので、誰の味覚を基準にして機械に教えるのかという問題があります。
以上が5つの感覚と5つの領域についての説明です。これらの5つの感覚と領域の関係は非常に理解しやすいものですが、特に嗅覚や味覚に関しては主観的な要素が強く、不確実性につながります。人間は不確実なものを好まない傾向があり、それが恐れにつながることがあります。
そこで、人々がAIに対して抱く恐れをどのように軽減できるのでしょうか。先ほどのように分かりやすく説明することで。
そうですね。恐れの多くは未知のものに対する不安から来ています。人間の脳は本質的に危険から身を守るようにプログラムされています。扁桃体という、私たちが闘争か逃走かの反応を司る部分は、脳の中で最も古い部分で、他の部分を乗っ取ることができる唯一の部分です。
例えばパニック発作を経験したことがある人は、それが扁桃体が脳を乗っ取り、死の危険を感じて他の機能を停止させているのです。AIに対する恐れを克服する大きな要素は、このクラスを受講したり、ノートを取ったり、NLPとコンピュータビジョンの違いを理解したりすることで、理解できないから即座にネガティブなものだと考えないようにすることです。
確かにAIには実際の課題があり、後ほど触れると思いますが、バイアスの問題や、特に私たちのコミュニティに影響を与える職業の問題など、これらの問題の多くは、政策面での取り組みや規制、あるいは私たち自身がシステムを構築・設計することで解決できます。
私たちのコミュニティにとって実際に脅威や危険となりうる問題についても、私たち全員が力を合わせて解決策を実行することで対応できるのです。
分かりました。次のステップとしてビジネスでの活用について話す前に、何か付け加えることはありますか？
はい、ビジネスの話に入る前に、機械に人間のように考え、行動することをどのように教えるのかについて、もう少し説明させてください。
AIは5つの感覚の例を使って説明したような技術群であることは分かりました。生成AIは特に、機械に人間の想像力のように考え、行動することを教えようとしています。
例えば、チャットで皆さんに「車を想像してください」と言えば、それぞれの頭の中に車のイメージが浮かびます。2ドア車や4ドア車、スポーツカー、トラックなど様々でしょう。これは私が与えたプロンプトから何かを作り出すように促したわけです。人間の想像力を使って、アイデアから何かを生み出しているのです。生成AIは、機械にこのような人間の想像力に近い思考と行動を教えようとしているのです。
少し技術的な話になりますが、AIを構築するための技術と、AI自体の違いを理解していただきたいと思います。
機械に人間のような思考と行動を教えるには、機械学習という手法を使います。これは最も一般的な方法ですが、唯一の方法ではありません。機械学習とは、タスクの例（トレーニングデータ）を与えることで、そのタスクを完了する方法を学習・改善させる過程です。
例えば、車に道路での運転を教える場合を考えてみましょう。従来のプログラミングなら、車が行うべきすべてのステップをコード化する必要があります。運転には膨大なルールがあり、「右タイヤが線から何インチ以内に近づいたら、ステアリングホイールを何センチメートル動かす」といった具合に、すべてをコード化するのは現実的ではありません。
そこで機械学習では、道路での運転の例をたくさん与えます。テスラが8台のカメラを搭載しているのはそのためで、常にデータを収集し、すべきこと、すべきでないことを学習させているのです。
機械学習には2種類あります。1つは教師あり学習です。これは、正解を前もって与えながらタスクの完了方法を教える方法です。例えば、コンピュータビジョンアルゴリズムにイチゴとアボカドの区別を教える場合、これがイチゴだと前もって教えながら画像を与えます。これをデータラベリングと呼びます。そして学習過程で、イチゴとアボカドの区別がどれだけできるようになったかをチェックします。
2つ目は教師なし学習です。これは、例を与えはするものの、アルゴリズム自体に正解を発見させる方法です。大量のデータを与え、アルゴリズムがそのデータからパターンを見つけ出して正解を導き出します。
例えば、多くのAIが創薬に使われています。エイズや糖尿病の新薬の開発、コロナウイルスが発生した際のワクチン開発など、大手テクノロジー企業が協力して取り組みました。この場合、正解は前もって分かっていませんでしたが、大量のデータを与えることで、機械が正解につながるパターンを発見したのです。
そして、ディープラーニングがあります。これは数学的な詳細は省きますが、より複雑なパターンを扱う場合の機械学習の高度な方法です。人間の脳のニューロンの発火の仕方を模倣して、アルゴリズムを学習させます。
例えば、イチゴとアボカドを区別するのはそれほど複雑なタスクではありませんが、最近米空軍が成功した自律飛行機のように、より複雑な関係性や微妙な理解が必要なタスクには、ディープラーニングのようなより複雑なアルゴリズムが必要になります。
多くの情報を一度に説明しましたので、すべてを覚える必要はありません。要点をまとめたスライドを用意しましたので、スクリーンショットを撮って、友人とシェアしてください。
X、質問があります。GPT（生成事前学習トランスフォーマー）について、ChatGPTという名前をよく耳にしますが、これは教師あり学習、教師なし学習、ディープラーニングのすべてを含んでいるのでしょうか？数式を解くことから始まり、高校の試験、大学院の試験、そして司法試験に合格するまで学習を重ねてきましたが、これは未学習なのでしょうか？それとも、一部のプロンプトは学習済みなのでしょうか？ChatGPTはどのカテゴリーに分類されるのでしょうか？
ChatGPTはディープラーニングの一種で、時には人間との対話を通じて学習する強化学習も使用します。特に、トランスフォーマーアーキテクチャと呼ばれる仕組みに基づいています。
ChatGPTの仕組みを説明すると、まず大量のテキストデータ（コーパス）を集めます。インターネット全体や著作権のある書籍、映画などをスクレイピングしたという批判もありましたが、とにかく膨大なテキストデータを集めてシステムに投入します。
システムはまず、そのテキストを分析して理解のネットワークを作り始めます。例えば、おとぎ話の本がたくさんあれば、「王族」という概念に対して、「王子」「王女」「城」「舞踏会」「シンデレラ」といった言葉を関連付けていきます。特定のテーマと言葉を関連付けていき、これを埋め込み（エンベディング）と呼びます。
そして、プロンプトを入力すると、システムはそのテキストを数学的な表現（トークン）に変換します。エンベディングは数学的に保存されているため、「王族は王女を意味する」といった文字通りのネットワークではなく、ハッシュ値のような複雑な数学的表現で関連付けられています。
プロンプトをテキストに変換した後、データベース内のエンベディングに基づいて、前の言葉から次にくる言葉を予測する複雑な計算を行います。
例を挙げましょう。スペイン語を全く話せない人でも、TVショーで「Hola」と言われたら「¿Qué tal?」と返すべきだと知っているかもしれません。誰かが「Hola」と言えば、最も可能性の高い返答は「¿Qué tal?」だと考えます。
でも、もし聞いたことのない言葉を言われたら、「Taco Bell」のような適当な返事をしてしまうかもしれません。
その通りですね、それが最初に思い浮かびました。
そうなんです。なぜなら、言語を理解していないからです。これがまさにChatGPTの仕組みです。「ChatGPTとは何か」という研究論文では、トランスフォーマーアーキテクチャに基づくこれらの大規模言語モデルは、実際には言語を理解していないと説明しています。
あなたの言葉を本当に理解しているわけではなく、単に非常に優れた数学的な予測エンジンなのです。スペイン語の会話をたくさん見て、人々がどう反応したかを記憶しているようなものですが、実際に言葉の意味を理解しているわけではありません。
これが「幻覚」と呼ばれるリスクを生む原因です。「Taco Bell」と答えるのは、意味をなさない、あるいは事実と異なる何かを作り出すことの例です。大規模言語モデルでは、いつでも幻覚が起こる可能性があります。幻覚を完全に排除することはできません。
Googleが彼らのAI概要を発表したとき、面白い例がありました。「人間は健康的な食事のために1日何個の石を食べるべきか」という質問に対して、「UCバークレーの研究によると、人間は1日5個の石を食べるべき」といった回答を生成しました。そんな研究は存在しませんが、言語を本当には理解していないため、その回答が有害であることも理解していないのです。
ですので、ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claudeなどの大規模言語モデルを使用する際の一般的なヒントを2つ挙げます。事実に基づく場面では注意が必要です。例えば、会社のデータを入力してChatGPTに質問する場合、データに含まれていない回答を作り出す可能性があります。
これらのLLM（大規模言語モデル）をこのような文脈で使用する際は、常に「信頼するが検証する」という姿勢を持ち、正しい回答が得られているか必ず確認してください。
はい、皆さん。スペイン語の知識をお見せしましたね。2020年に無料のAIコースを立ち上げましたので、これらの仕組みについてより深く学びたい方は、そちらをご利用ください。
はい、ここで一度整理しましょう。いいねボタンとシェアをお願いします。これは文字通り、一流の大学でしか学べないような高度な情報です。地域の短大ではなく、本当にトップレベルの大学での内容です。
そしてそれらの学校は非常に高額です。今夜は無料で提供させていただいています。なぜなら、皆さんに学んでいただきたいからです。私たち自身も学びたいと思っています。
ゲストの方には深く感謝申し上げます。情報を提供してくださり、ありがとうございます。視聴者の皆さんにお願いしたいのは、シェアだけです。2200人の視聴者がいらっしゃいますが、3000人まで増やしましょう。友人や家族にシェアしてください。これは非常に重要な情報です。
SNSでゴシップばかり話題にしていますが、これはどんなトレンドトピックよりも重要です。どんなトピックよりも重要です。
さて、では実際にお金を稼ぐ方法について話しましょう。多くの起業家の方々が視聴されていますので、その点について話を進めましょう。
はい、AIをどのように使用できるかという質問について、準備してきました。
ビジネスでも個人生活でも、AIを使用する方法は3つあります。
1つ目は、タスク特化型ツールです。特定のことを行いたい場合、それに対応するAIが probably存在します。チャットで、基本的に何でもできるAIを見つけられるウェブサイトをシェアします。
2つ目は、AI対応プラットフォームです。ビジネス全体の運営や多くのタスクを管理するために特別に構築されたプラットフォームです。
3つ目は、AIを使って自分の才能を増幅させる方法です。
まず、タスク特化型ツールについて説明しましょう。マーケティングの観点から見ると、AIを使って顧客を特定し、関わっていく方法がいくつかあります。
1つ目はコンテンツ作成です。ビジネスのプロモーションのためのテキスト、音声、動画コンテンツの作成を加速できます。例えば、広告用の新しいジングルを作りたい場合は、SuunoやUdioを使用できます。
人物の画像やストック写真を支払いなしで必要な場合は、Midjourney、Dall-E、その他の無料の画像生成ツールを使用できます。
顧客への広告に関して、キャンペーンをカスタマイズしたい場合、すべての主要な広告プラットフォームが、ここ6、7ヶ月の間にAIオーディエンス機能をリリースしています。TikTok広告、Facebook/Meta広告、Google広告など、これらの機能は少し費用がかかりますが、キャンペーンに基づいて適切な対象者を特定するAIを使用します。
初日はテストを行い、広告に対してポジティブな反応がある人々を見つけると、リアルタイムで広告のターゲットを調整し続けます。これらの機能の使用をお勧めします。確かに少し費用はかかりますが、最初にその費用を支払って適切な人々にリーチすることを保証する方が、キャンペーンを実行して手動で調整を試みるよりもはるかに良いでしょう。
3つ目は感情分析です。感情分析は基本的に、テキストを通じて人々の感情を測定します。レビューベースのビジネスの場合、Google レビューやYelpレビューなど、すべてのレビューを1つの場所に集めて管理できるプラットフォームには、感情分析ツールが組み込まれています。
GoogleレビューやYelp、その他のサイトに投稿されたレビューを分析し、ポジティブ、ネガティブ、中立のレビューかを判断します。HubSpotなどのソーシャルメディアプラットフォームでも、コメントに対して同様の分析が可能です。
ソーシャルメディアページのコメントがポジティブ、ネガティブ、中立のいずれかを判断できます。これらの機能を使用することで、たとえ4つ星や5つ星のレビューでも、内容に基づいてレビューがポジティブかどうかを判断でき、ビジネスとして改善すべき点や、うまくいっている点を理解するのに役立ちます。
これらはプラットフォームに組み込まれたツールです。CanvaにはAIコンテンツ生成ツール、TikTokは最近デジタルアバター作成スタジオをローンチ、MetaやGoogleは広告プラットフォーム内に画像や動画生成ツールを組み込んでいます。
顧客へのマーケティングを考える際は、マーケティングキャンペーン用のコンテンツ作成、広告での効果的なオーディエンスへのリーチ、そしてビジネスに関するフィードバックを得るための感情分析の使用を考えてください。
HubSpotを例に挙げられましたが、CRM（顧客関係管理）分野の大手企業にとって、その中での第一の仕事創出、あるいは一部の人々にとっての仕事喪失の懸念は、人間とAIを組み合わせて使用しない場合にのみ混乱が起きるということですね。CRMを使用するビジネスにとって、これがいかに有益になり得るか、お話しいただけますか？
その通りです。インベストフェストでも言いましたが、あなたの仕事を奪うのはAIではなく、AIを使用している人間です。
CRMシステムについて考えると、SalesforceやNimble CRM、HubSpot、Zohoなどを使って顧客を追跡する場合、リードスコアリングと呼ばれるAI機能が組み込まれています。
コールドセールスやコールドコール、顧客リードの収集を行う場合、CRMシステム内のこれらのプラグインは、どのリードが最も可能性が高いかを理解するのに役立ちます。
Sense8というプラットフォームがありますが、確認が必要です。プレゼンテーション後にリンクを共有させていただきます。HubSpotのバージョンは月額1000ドルと非常に高額ですが、Sense8は3ヶ月間の無料トライアルを提供し、その後は月額400-500ドルです。
HubSpotに比べてはるかに安価で、HubSpotと連携してデータを取り込むことができます。予測リードスコアリングは重要ですが、会話型AIを使用して、CRM内の顧客とコミュニケーションを取ることもできます。
情報管理について考えてみましょう。よくある質問を持つ顧客がいる場合や、スタートアップで投資家からの牽引に関する質問がある場合、あるいは新しいスタッフが入社して、トレーニングの内容をすべて覚えていない場合など、これらの異なるグループとやり取りしてい情報を提供するチャットボットを設定できます。
顧客向けの基本的なチャットボットとして、ChatGPTを使用せずとも、FAQボットと呼ばれるものがあります。既にビジネスのよくある質問がある場合、MicrosoftのQ&A Makerという無料ツールにプラグインして、自動的にチャットボットを作成し、ウェブサイトに組み込むことができます。
Q&A Makerは、文字通りのFAQセクションだけでなく、ウェブサイトのすべてのコンテンツを取り込むことができます。
内部運営について考えてみましょう。例えば、カスタマーサービス担当者がいて、割引や返金をいつ提供すべきかについて90の質問をする必要がないようにしたい場合、そのためのQ&Aボットを作成できます。社内従業員が使用できるようにします。投資家向けの指標についても同様です。Q&A Makerは100%無料のツールで、他にも同様のツールが多数あります。
チャットボットの2つ目の用途は、時間管理です。予約、ミーティング、予約の設定と管理を自動化できます。
サービスベースのビジネス、例えばファイナンスコンサルティングやクレジットコンサルティング、あるいは実際のサービス（散髪や睫毛エクステなど）を提供する場合、テキスト、WhatsApp、Messenger、InstagramのDMなど、様々なツールを使ってコミュニケーションを取る必要がなくなります。
予約チャットボットを使えば、自動的にコミュニケーションを取り、スケジュール管理を行い、予約と同時にカレンダーに追加し、予約の確認メールや変更・キャンセルの案内を自動送信します。デポジットを要求する場合は予約前に支払いを求めることもでき、ノーショーの場合はデポジットを保持できます。
これらすべてを1つのソフトウェアで処理できるため、50の異なるツールを使用する必要がありません。これらの予約チャットボットには、Cash AppやVenmoでの支払いに対応しているバージョンもあります。
Shopifyチャットボットのプラグインなど、ビジネスのこの部分を効率化し、時間を節約するためのツールを見つけることができます。
最後はプロセス自動化です。通常は人間の労力が必要なタスクをAIで完了させることができます。
CRMでオープンなリードを確認してメールを送る必要がある場合、ZapierやMakeのようなツールを使用して、「リードがオープンで7日間メールを送っていない場合はメールを送信する」といったカスタムルールを作成できます。
AIを使用してこれらのメールを生成することもできます。ChatGPTにパーソナライズされたフォローアップメールを生成させ、それを送信するというステップを追加できます。
会話型AI、チャットボット、大規模言語モデルを使用してこれらのプロセスを自動化することができます。
最後に、運営について考える際、ビジネスの日常的なタスクを加速または安定化するためにAIを使用する方法があります。
まず、データ分析です。データのパターンを理解したり、データの視覚化を作成したりできます。Gammaというプレゼンテーション用AIツールがあります。
このスライドは見栄えが良いかもしれませんが、私にとってはこれが限界です。デザインや描画は得意ではありませんが、そのためのAIをコーディングすることはできます。Gammaを使用することで、データの視覚化の作成が大きく改善されました。
Columnsという別のツールもあり、データに接続して自動的に視覚化を作成し、カスタマイズすることができます。AppSumoのようなウェブサイトで50ドルほどで永久ライセンスを購入できます。
このツールは表示しているデータに関する情報も提供します。あるいはChatGPTに接続して質問することもできますが、その場合は何も作り上げていないことを確認してください。
次にナレッジマイニングがあります。AIを使用してビジネスの機能と健全性を理解する方法です。これはHubSpotやSalesforce CRMなどの既存のツールに組み込まれており、ビジネスが成立しないリスクスコアや従業員のパフォーマンスを示してくれます。
既に使用しているアプリケーションのこれらのツールや機能をオンにすることが重要です。
そしてナレッジシェアリングです。内部チャットボットや内部ナレッジベースの構築、ChatGPTやGeminiのバージョンをデータに特化して調整すること（ModnaがカスタムGPTで750件行ったように）があります。
つまり、これら3つのタスク特化型ツールがあります。顧客の特定と関与、顧客やステークホルダーとの代理コミュニケーション（自身の拡張）、そして運営に関して、ビジネスの運営状況を理解し他者に伝えることです。
ここで一度区切りましょう。多くの情報を提供しました。
その通りです。私もノートを取っていました。確かに多くの情報でした。
部屋を整理しましょう。これは保存されるのかという質問がありました。このコンテンツはチャンネルのライブセクションに保存され、ポッドキャストでも配信されます。
少なくとも3回は視聴する必要がある内容です。マスター投資家のIanも参加していますね。
スライドの内容はまだ続きがありますか？それとも終わりましたか？
例を少し挙げさせてください。AIを使用して、チャットボットを使用するよう促すマーケティングコールトゥアクションを生成できます。
例えば、「睫毛エクステの予約はInstagramのDMで」というように。これらのチャットボットはFacebook Messenger、WhatsApp、Instagramなどで展開でき、ウェブサイトに限定されません。
チャットボットが販売や発見のための通話をスケジュールし、Otter AIなどのツールを使用して通話のメモを取り、次のステップを推奨します。
顧客との販売の機会や、不満を持つ顧客との通話がある場合、Otterが生成する通話の文字起こしに対して感情分析を行い、その人の感情を理解できます。
「セールスの電話をしたけど、どう思っているか分からない」という場合、AIを使用してその洞察を得て、「これは中立的な通話だった」あるいは「これはよりポジティブな通話だった」といった情報を得ることができます。
別の例として、サービスベースのビジネスの場合、同様にAIを使用してクールなジングルやビデオを作成してチャットボットの使用を促し、チャットボットが予約を取り、予約が入ると自動的に再来店のためのリターゲティングを開始します。
「1ヶ月お会いしていません」「3ヶ月お会いしていません」といった具合に、再予約を促します。顧客が継続的に関わることで、パターンを学習し始めます。
例えば、「この顧客はペディキュアのみで、マニキュアは受けない」ということが分かれば、特別オファーのメールを送る際には、ペディキュアの10-20%オフといった内容にします。
このようなパイプライン、特に顧客のリターゲティングとメッセージングは、SendGridのようなツールに組み込まれています。顧客がメールを提供し、評価を残してポイントを獲得するようなロイヤリティツールや、実際のメールマーケティングツールにも組み込まれています。
レコメンダーエンジンやパーソナライズシステムを一から構築する必要はありません。
AI対応プラットフォームについて、現在私はロサンゼルスのダウンタウンにあるU Will IのFYIキャンパスにいます。FYIはFocus Your Ideas（アイデアに焦点を当てる）の略で、Williamがクリエイティブプロジェクトをより良く管理するために作成しました。
私のAIコンサルティング会社の日常業務でも、これが役立っていることに気づきました。このアプリは100%無料で、すべてにAIが組み込まれています。プロジェクトの作成と管理、ファイルの共有、メンバーの追加・削除、グループコールやチャットが可能です。
ビデオ通話やオーディオ通話を設定でき、アプリ内にAIアシスタントが組み込まれています。例えば、アイデアについてのチャットで、fyi.aをタグ付けして「これを要約して」「このチャットの内容を要約して」と依頼したり、ChatGPT、Claude、Geminiのように話しかけて「この新しいアイデアの生成を手伝って」と依頼することができます。
アプリ内には100%無料の画像生成機能も含まれています。私の場合、特定の目的ではCRMシステムを使用していますが、日常的なタスクやプロジェクト、アイデアについてはFYI AIを使用しています。無料なので、誰でも利用できますからね。
WillとNeilに感謝します。Neilはインベストフェスト以来FYIを使用していると言っていましたね。素晴らしいアプリです。私も使用していて、子供たちと一緒に副大統領討論を見ていた際に歴史についての質問があったので、それにも活用しました。
質問はありますか？
いいえ、続けてください。
最後のパートは、AIをあなたの才能を増幅させるために使用する方法です。バン・ジョーンズとアトランタでワークショップを行った際にも触れましたが、それ以外ではこの情報はほとんど共有していません。これは私のゲームであり、ChatGPT、Gemini、Claudeなどとの個人的な関わり方です。
技術的なレベルでこれらのシステムがどのように機能するかを理解している立場から、プロンプトの書き方のフレームワークを作成しました。単に回答を吐き出すのではなく、あなたの才能と思考を構造化し、また同時に学習を支援する方法です。
例えば、ビジネスプランのアイデアがあるとします。ChatGPTやその他の大規模言語モデルは、デフォルトではインターネット全体からのデータを持っています。
「ベビーシッターと両親をオンデマンドでマッチングする、身元確認済みのベビーシッターアプリを作りたい」とビジネスプランの作成を依頼すると、そのランダムなデータから回答を生成します。
しかし、経験や背景が不明な誰かに聞くよりも、例えばハーバード大学のビジネス教授で、このような種類のサービスを作った豊富な経験を持つ人、DoorDashを最初の10億ドル企業に成長させた人物として設定し、対話を行う方が良いでしょう。
そうすれば、テラバイト単位のデータからランダムに取得した回答ではなく、私のアイデアに基づいて質問をし、それに基づいた回答を提供してくれます。
このフレームワークを「Chat in the Hat」と呼んでいます。少し面白い名前かもしれませんが、AIのように考えることを学び、AIとの対話であなたの才能を増幅させる方法を理解するのに役立ちます。
皆さん、これは非常に重要な部分です。他の部分を聞き逃してしまった方も（それは残念ですが）、この部分は特に注目してください。AIと適切に対話して、望む回答を得る方法は非常に重要です。
人間と話すのと同じように、質問の仕方によって得られる回答が変わってきます。質問をするには十分な知識が必要です。この点についてはあまり語られていません。
その通りです。先ほど説明したように、大規模言語モデルは実際には内容を理解していないので、意図を汲み取ることはできません。実行してほしい具体的な指示を与える必要があり、より具体的で明確な指示を与えるほど、必要な回答が得られます。
ただ単に「ベビーシッターと親をつなぐアプリのビジネスプランを書いて」と言うと、何かは書いてくれますが、まず経歴を与え、次にタスクを完了する態度を指定し、さらに具体的な実行方法を指示すると、会話は全く異なるものになります。
それでは各要素を順番に説明し、リアルタイムでアイデアを一緒に作り、通常のプロンプトとChat in the Hatフレームワークの違いをお見せしましょう。
まず、「History（経歴）」とは何でしょうか。タスクを達成するために必要な関連スキルと経験を伝えます。アプリのアイデアがある場合、ただChatGPTに話しかけるのではなく、「あなたはこの分野で受賞歴があり、20年の具体的な経験を持つ人物です」といった経歴を与えることで、テラバイト単位のデータの中から、必要なタスクを完了するための知識を参照できるようになります。
ソーシャルメディアの例なら、単にウイルス性のソーシャルキャンペーンについてChatGPTに尋ねるのではなく、「あなたはウイルス性キャンペーンを生み出す専門家で、面白いショート動画でTikTokの5000万ビューを達成した経験がある」というように設定します。そうすることで、その視点から考え始めます。
次に「Attitude（態度）」を与えます。これはタスクを実行する際のメンタリティやバイブです。助けになるのか、悪魔の代弁者なのか、質問をして教えるのが好きなのか、単に回答を与えるだけなのか。タスクを考える際のバイブや方法を指定します。
最後に実際の「Task（タスク）」を与えます。何をすべきか、どのように行うべきかを具体的に伝える必要があります。
各要素についてもう少し詳しく見ていきましょう。
まず経歴について、タスクを完了するために実際に役立つ人物が持つべき関連知識、経験、実績を与えます。
例えば「あなたはハーバード、ウォートン、スタンフォードでビジネスプラン開発の受賞歴を持つ教授です」と言います。ChatGPTはこれらの機関を知っていますが、ハーバード、スタンフォード、ウォートン、UCバークレーのビジネススクールの学部長を同時に務めることができないことは知りません。
しかし、スタンフォードやハーバードのビジネススクールの学部長が何を意味するかは、十分なデータを持っているため理解できます。
さらに経験を加えることもできます。「40年間スタートアップのビジネスプラン作成を支援してきました」「DoorDashの元のビジネスプランを作成した人物です」など。ベビーシッターアプリを考えている場合、DoorDashやTaskRabbitのような類似サービスを例に挙げ、「TaskRabbitの成功を導いた財務モデルを作成し、スタートアップの成長と投資獲得を支援するビジネスプラン作成の専門家です」といった具合です。
この程度の具体的な経歴を与えるだけでも、チャットボットとの対話方法や、得られる回答、引き出される知識が全く変わってきます。
「この分野で世界的に有名な専門家です」「これらの企業でビジネスプラン開発の経験が何年あります」「この会社を設立した」「この製品やサービスを作った」といった表現も可能です。
ソーシャルメディアの例に変えると、「あなたはTikTokのバイラル動画作成の第一人者で、20年の経験があり、DoorDash、Uber、Lyftでショートフォーム動画キャンペーンを手がけてきました。実際にUberのTikTokのフォロワーを1,000人から1,000万人以上に増やし、数々の賞を受賞しています」というように設定できます。
理想的な相談相手のペルソナを作り上げることが重要です。細かい部分は少し誇張しても構いません。その課題について相談したい理想的な人物像を作り上げるのです。
そして態度については、AIが回答する際のエネルギー、メンタリティ、雰囲気を設定します。これには2つの要素があります。
1つ目はスタイルです。有用か、好奇心旺盛か、批判的か、評価的か、思慮深いか、悪魔の代弁者として反論するか、挑戦的か、興奮気味か、ベンチャーキャピタリストとしてアイデアを審査するのか、懐疑的なのかなど、回答をどのような思考で考えるかを設定します。
2つ目はトーンです。専門的な言葉遣いか、学術的か、フォーマルかインフォーマルか、カジュアルか、ユーモアのあるフレンドリーな調子か、説得力のある話し方か、都会的か、Z世代やアルファ世代向けかなどを設定します。
すでに経歴を設定してどの知識を引き出すかを決めたので、今度は私とのやり取りの雰囲気を設定するわけです。例えば「あなたは非常に有用で、ビジネスプランを作成するための知識を共有することを愛しています。人々のアイデアに耳を傾け、ステップバイステップでビジネスプランの作成をガイドすることに深い情熱を持っています」というように設定できます。さらに「正解を与えるのではなく、質問を投げかけることで相手が自分で正解にたどり着けるよう導くことを好みます」といった設定を加えることもできます。
態度の部分は通常短めですが、あなたがどのような人物でどのように接するかを伝えるものです。
最後に最も重要なのが、具体的なタスクです。AIに何をどのようにしてほしいのかの詳細です。多くの場合、手法にばかり注目して「質問をして回答を提供してほしい」「説明してほしい」「このアイデアについてポジティブ・ネガティブなフィードバックが欲しい」と伝えがちですが、望む形式を具体的に伝えることが重要です。
例えばChatGPTに「私のアイデアについて質問して」と言うと、20個もの質問を投げかけてきて、それら全てに回答することを期待されます。一方「1-2個の簡潔な質問を1回ずつ投げかけ、私の回答を待ってから次の質問をしてください。ビジネスプラン作成に必要な情報が集まるまでそれを続けてください」と指示すると、まったく異なるやり取りになります。
また「バイラルになりそうなTikTokのアイデアを5つリストアップしてください。面白くて効果的なものを」と言うこともできますし、表形式で出力を求めることもできます。その場合「表の第1列にアイデア番号(1-5)、第2列に動画の説明、第3列になぜその動画が効果的だと思うか、第4列にデメリット、第5列にメリットを書いてください」というように指示できます。
単なるアイデアのリストよりも、このように構造化された形で情報を得ることで、AIの思考プロセスや理由付けが分かり、それを元に改善していけます。
タスクの例を挙げると「今、私はスタートアップのビジネスプランを作成しようとしています。親と身元確認済みのベビーシッターをマッチングするアプリについてです。まず私からこのビジネスプランについて既に持っているアイデアを共有します。その後、あなたは私のアイデアについて1-2個の簡潔な質問を投げかけ、VC企業から投資を得られるような包括的なビジネスプランを作成するのに必要な情報が集まるまでそれを続けてください。その過程でポジティブ・ネガティブなフィードバックも提供してください」といった具合です。
これは「ベビーシッターと親をマッチングするアプリのビジネスプランを書いてください」と言うのとは全く異なります。このようなフレームワークでチャットを行うことで、ChatGPTが適当に計算した回答を得るのではなく、あなたの本当の才能やアイデアを取り入れ、それを拡張して構造化する手助けをしてもらえます。
ビジネスプランの作成やソーシャルメディアのアイデア出しだけでなく、例えば営業プレゼンテーションの場合も同様です。「あなたは営業のプロで、プレゼン資料作成の達人です。とても協力的な性格です。これから私のクライアントについてと、プレゼン資料に含めたい内容について話します。それを元にプレゼン資料の構成を考えるのを手伝ってください」と設定できます。
さらに「このスライドを掘り下げて、インパクトがあり、業界リーダーとしての私たちの立場が伝わるようなストーリーにしたいのですが、このスライドに入れるテキストの候補を3つ表形式で提案してください」というように具体的に指示することもできます。
このように、あなたの才能や知識、目標を活かしながら、ワークフローを効率化するために、作り上げた架空の専門家の知見を活用するのです。
まとめると、チャットのフレームワークは以下の3つで構成されます:

History(経歴) - タスクに必要な知識やスキル、専門性は何か。どんな経験があるか。どの企業での経験が関連するか。具体的な実績は何か。
Attitude(態度) - サポート時の雰囲気はどうあるべきか。

Style(スタイル): どんな雰囲気で接するか
Tone(トーン): どんな言葉遣いで回答するか

Task(タスク) - 具体的に何をどのように実行してほしいか。

質問と回答を行うのか
ポジティブ・ネガティブなフィードバックを提供するのか
回答の形式(リスト、表、段落など)はどうするか
回答の量はどうするか

このフレームワークを活用すれば活用すれば、ビジネスのあらゆる場面でより価値のあるツールとなります。AIに適当な回答を期待するのではなく、あなたこそがAIを使って人々の仕事を代替できる人材となれるでしょう。ChatGPT、Claude、Geminiが魔法のように天才的な回答を出すのを期待するのではなく、このフレームワークを使えば、AIがあなたの才能を増幅させる形でサポートしてくれるのです。分かりますか?
私は分かりました。実演してみましょうか。基本の例を作って実際に試してみます。正直に言うと、これは最低でも100万ドルの価値がある情報です。でもリアルタイムでやってみましょう。
まず画面の一部を最小化して...ここに例題を考えましょう。チャットで提案してもらいましょうか。ビジネスプランなどの具体的なタスクを提案してください。このフレームワークで試してみたいと思います。
チャットを見てみましょう...テクノロジー人材紹介会社のビジネスプランを作成する、というのがありますね。これはいいですね。実際にやってみましょう。
まず、大手IT人材紹介会社の名前を...調べてみましょう。アクセンチュアはスタッフィング会社ではないと言われていますね。インドの大手人材紹介会社のCCHとの情報もありますが...
ではこう書き換えましょう:「あなたはテクノロジー人材紹介会社向けのビジネスプラン作成の世界的権威です。アクセンチュアの人材採用部門を立ち上げ、年間売上を100万ドルから100億ドルに成長させました。その後、Boston Consulting Groupで10年以上働き、0から年間20億ドルの売上を上げるヘッドハンティング・人材マッチングサービスを開発しました。テクノロジー人材紹介会社のビジネスプラン策定とストラテジー構築の第一人者です。」
アクセンチュアがコンサルティング会社なのか人材紹介会社なのか確信が持てないので、例としてこう書き換えました:「アクセンチュアの人材採用部門を立ち上げ、年間売上を100万ドルから10億ドルに成長させました。その後Boston Consulting Groupで10年以上働き、ヘッドハンティング・人材マッチングサービスを0から年間10億ドル規模に成長させました。」
「あなたはハーバードビジネススクールの学部長で、20年以上の経験があり...」という部分は「あなたはハーバードビジネススクールの学部長であり、テクノロジー人材紹介会社がインダストリーリーダーになるためのビジネスプラン作成における第一人者です。」と変更しましょう。
次に態度の部分です:「あなたは非常に協力的で、知識を共有することを愛しています。豊富な知識と知恵を活かして、新興のテクノロジー人材紹介会社にビジネスプランと戦略についてメンタリングすることを好みます。答えを直接教えるのではなく、考え方のヒントを与えることで相手が自分で答えを見つけられるよう導くことを好みます。特に、マイノリティ出身の起業家の支援に情熱を持っています。」
最後にタスクの部分です:「今、私はマイノリティとして新しいテクノロジー人材紹介会社を立ち上げようとしています。会社についていくつかアイデアはありますが、完全なビジネスプランの作成に苦心しています。まず私のアイデアを聞いていただき、その後1-2個の簡潔な質問を投げかけて、成功に導くビジネスプランを作成するのに必要な情報を集めてください。その過程で、あなたのようなビジネスプランの書き方を学べるよう、ポジティブ・ネガティブなフィードバックも提供してください。」
長いプロンプトですが、素晴らしい内容です。画面を閉じて、このプロンプトをコピー&ペーストしましょう。私は実は携帯のメモ帳に「プロンプト」というフォルダを作っていて、そこにプロンプトを保存しています。多くの場合、同じような表現を使い回せるので、毎回書き直す必要がありません。プロンプトライブラリを作っているんです。
最初に試したシンプルなプロンプトでは、詳細を聞かずにビジネスプランを出力しました。出口戦略や必要資金まで含まれていましたが、私の意図を全く聞いていません。でも今度は違います。
「お会いできて光栄です。テクノロジー人材紹介会社のビジネスプラン作成のお手伝いをさせていただきます。あなたの取り組みは素晴らしいものです。私自身、複数の人材紹介ビジネスを成長させてきた経験から、この分野の課題と大きな可能性の両方をよく理解しています。ビジネスプランの作成に入る前に、まずはあなたのビジョンやアイデアをお聞かせください。どのような思いでテクノロジー人材紹介業界に参入しようと考えられたのか、また御社ならではの価値提供は何だとお考えでしょうか。現在のビジョンをお聞かせいただければ、一緒に磨き上げていきましょう。」
このように、どこからともなく答えを出すのではなく、深い専門知識を持つコンサルタントとしてパートナーになってくれます。無料ですが、あなただけのコンサルタントとして継続的な関係を築けるのです。
「プロンプトを使い切るまで、あるいはAIとの会話の制限に達するまで。私は無料版を使っていると言いましたが、1つの会話スレッドには制限があり、私もそれに達したことがあります。その場合は同じプロンプトを使って新しい会話を始めれば良いのです。有料版を使えばそのような心配はありませんが。」
「では、いくつか質問に答えてみましょう。『テクノロジー人材紹介業界に参入した理由は何か』『独自の価値提供は何か』という質問には、こう答えます:
我が社の名前はRecruitで、機密情報取り扱い認可を持つ人材を連邦政府の契約ポジションに紹介することに特化しています（セキュリティクリアランスが必要な案件）。ソフトウェアエンジニアやインフラエンジニアのような高度に技術的な役割は扱わず、その他の技術系ポジション、具体的にはプロダクトマネージャー、プロジェクトマネージャー、テクニカルプロジェクトマネージャー、ナレッジマネージャー（SharePointやデータベース担当）、データベースマネージャー、品質保証担当、ビジネスアナリストなどを扱います。
我々の独自の価値提供は、アクセスできる人材プールにあります。全米各地の退役軍人支援組織(VA)と提携し、軍を離れる人材の再教育を行っています。VAや複数の州から認定された職業訓練プログラムを持っているため、退役軍人の特定スキル習得訓練に対して報酬を得ています。このような関係性により、以下のような人材プールにアクセスできます:

すでにセキュリティクリアランスを持っている人材
クリアランスを取得しやすい人材
政府のITシステム、プロセス、規制に精通している人材

さらに、職業訓練プログラムにより、需要の高いスキルを持つ人材を育成できます。必要な人材を自ら作り出せるのです。」
「実はこのような人材紹介会社を立ち上げるべきかもしれません。実際にVAから認定されたトレーニングプロバイダーになり、マイクロソフト認定トレーナーを取得し、すでにSecretやTopSecretクリアランスを持つ退役軍人を集めて、マイクロソフト認定資格を取得させる。その訓練に対して報酬を得て、さらに認定を受けた人材プールを持つことができる...今思いついたアイデアですが。」
「では、この情報をAIに入力してみましょう。私が読み上げた内容をそのまま入れてみます。すると:
『とても興味深いアプローチですね。特にクリアランス保持者へのフォーカスとVAの職業訓練プログラムは、大きな差別化要因になり得ます。2つ質問させてください:

現在の連邦政府契約業者との関係はいかがでしょうか。すでに契約やパートナーシップはありますか、それともこれからの開拓でしょうか。
退役軍人の職業訓練プログラムの現在の受け入れ能力はどのくらいでしょうか。』」

「1つだけ回答してから...また、音声メモを使ってこれらの会話を行うこともできます。天才的な能力を持つあなたのような人でも、あなたのタイピングスピードは一般的ではありません。ブラウザ版のClaudeにはその機能はありませんが、ChatGPTやClaudeのアプリでは音声認識機能があります。電話のブラウザでFYIを使う場合は音声入力はできませんが、音声を読み上げることはできます。プロンプトを書いて読み上げればいいのです。」
「ところで興味深い質問なのですが、会話AIとコンパニオンAIの境界線についてどう思われますか。今私たちがやっているような会話の場合、AIが質問して学んでいくわけですが、コンパニオンAIの場合は映画『her』のように個人的な関係を築いていくわけです。この2つの境界線がぼやけてくる可能性について、どうお考えでしょうか。」
「そうですね。Character.AIというプラットフォームがありますが...画面共有を終了して、AIが質問を続けていく様子をお見せしましょう。『今は質問を保留にして、あなたの専門知識で先ほどの質問に答え、ビジネスプランのバージョン1を作成してください』と指示することもできます。
あまりにも多くの質問をされて答えられない場合や答え方が分からない場合は、このように指示できます。すると、ビジネスプランを作成してくれますが、より具体的な内容になっています。『VAが認定する職業訓練プログラムとマイクロソフト認定資格の仕組みを活用して、重要な市場ギャップを埋めます』といった具合です。主なターゲット市場は連邦政府契約業者、次いでマイクロソフトテクノロジーの下請け業者とし、連邦IT業界の具体的なデータも含まれています。
ビジネスモデルとして、直接雇用か請負雇用かの選択肢を示し、運営指標として年間500人の退役軍人の訓練が可能で、クリアランス取得率がどの程度かといった具体的な数値も含まれています。
文字数制限があるため、詳細な分析は制限されますが、『市場分析セクションのみ再生成してください』といった指示も可能です。」
「助成金の推奨事項を求めることもできますが、大規模言語モデルは実際の検索エンジンではないため制限があります。StandUp AIというソフトウェアがあり、助成金や連邦政府契約の機会とマッチングしてくれます。」
「StandUp.AIでは、90日間の無料トライアルがあり、会社のプロフィールやURLを登録すると、連邦政府の機会とマッチングしてくれます。SBIR(Small Business Innovation Research)や実際の連邦政府契約など、ビジネスとの適合度をスコア化して示してくれます。なぜマッチすると考えるかの説明もしてくれます。連邦政府契約分野ではStandUp AIを重宝しています。」
「Claudeでいろいろ試していますが、他のツールもお見せしたいと思います。『There's an AI for That』というウェブサイトがあり、文字通り『それ用のAI』を探せます。検索すると、そのタスクに使えるAIを教えてくれます。アクセスする際は常に「100% free」(完全無料)を選択することをお勧めします。
Gmailアカウントでログインして...セットアップを完了させないといけないようですね。ビデオ編集、画像生成、株式市場分析、PDFマネジメントなどを選んでみましょう。以前はこのような設定は必要なかったのですが...メールは不要なのでオフにします。
例えばプレゼンテーションスライド用のAIを探すと、60種類のAIが見つかります。完全無料のものもあればプレミアム版もあります。広告キャンペーン用のAIを探すこともできます。ソーシャルメディア管理用のAIもたくさんあります。Brand.socialは完全無料で、他は無料トライアルやプレミアム版があります。
GPTプラグインのセクションもあり、株式市場アラートなども見つけられます。私が見た中で最も包括的なAIツールのデータベースです。
コンパニオンAIと思考パートナーAIについてのご質問に戻りましょう。Character.AIというウェブサイトでは、ペルソナを持つAIを作成して対話できます。AIガールフレンドやボーイフレンド、AIセラピストといった研究をご存知かもしれません。
これらは生活の個人的な部分、例えば内密な考えや落ち込んだ気持ちについて話すためのものです。ただし、これらのツールには危険性もあります。AIは誤った情報を作り出す可能性があるからです。
例えば、ある人がチャットボットに落ち込んでいる気持ちを打ち明けて、生きる価値がないと話したところ、チャットボットがそれに同意し、自殺方法まで提案したという事例がありました。
これらは人間の孤独感につけ込もうとするものです。電話番号やGoogleアカウントでログインすると、広告IDと紐づけられ、あなたの性的嗜好や、どのように下品な会話をしたいかといった情報を追跡できるようになります。これらのプラットフォームはおそらくそのようなデータを販売しているでしょう。
一方、思考パートナーの作成は、アイデアの創出や実行を支援するための特定のタスクに特化したものです。チャットのフレームワークを使用する際は、その課題について考えるのを助けてくれる人物像を作り上げます。
例えば、個人プロジェクトでどのアルゴリズムを使うか迷った時、200本以上の論文を発表し、GoogleやStanfordで要職に就き、Google検索を開発した受賞歴のある計算機科学の教授として設定し、アプローチの長所短所について議論することもあります。その会話を終えたら、今度は営業資料用の別の設定を作り、さらに非営利団体の成功指標を考えるための設定を作る、といった具合です。
一方のコンパニオン型は、人間関係の希薄さにつけ込もうとする別の動機が隠されています。こちらは必要な人物像を作り出し、プレミアム版を使えばAIモデルの学習用にデータが保存されることもありません。分かりますか?」
「このガイドが欲しい方は、このQRコードをスキャンしてください。Googleフォームに記入すると、24時間以内に私のAIがPDF形式で送信します。ちなみに、このチャットの帽子をかぶった猫のイラストもAIで作成しました。」
「これは木曜の夜の無料情報提供です。他に何かありますか?これだけの情報量を...正直に言うと、このエピソードを見ていない人とはAIについて話したくないかもしれません。このエピソードは前提知識として必須です。このように凝縮された情報量は見たことがありません。ありがとうございます。」
「皆さん、もし情報量が多すぎて圧倒されているように感じても、私がこれらを簡単に話せるのは12年間この分野にいるからです。最初の部分は基本的に大学レベルのAI入門講座を絵文字付きで説明したものです。2番目の部分は、ロレアル、モジラ、LG、SAPといった大企業やVC企業向けのビジネス戦略コンサルティングのノウハウでした。最後の部分は、私自身が大規模言語モデルを活用してビジネスを成功に導く方法です。
例えば営業資料の作成でも、特定の企業をターゲットにする場合...カメラの前で認めたくはありませんが、あるカンパニーのCMOにプレゼンする際、より説得力のある主張を考えるのを手伝ってもらいました。『あなたはそのカンパニーのCMOです。あなたのビジネス目標に合致する、より説得力のある主張を考えるのを手伝ってください』というように。私はエンジニアなのでそういうことは得意ではありませんが、AIが手伝ってくれて、契約も取れました。」
「では画面共有を終了します。フォローはどこでできますか?」
「はい、私はどこにでもいます。画面に表示したままにしますが、TikTok、Instagram、Xで@TechWithXです。ただし、InvestFestだけでも1000件以上の未読DMがあり、個別のアイデアの相談には応じきれません。規模を活かしたゲーム性を重視したいと思いますし、自分のビジネスもありますから。
AIコースを受講し、無料のチャットガイドをダウンロードしてください。著作権で保護されていますので、盗用した場合は法的措置を取りますが、友人や家族に共有したり、子供たちにこの使い方を教えたりすることは大歓迎です。知的能力や創造的資本を奪われるのではなく、それらを増幅させるツールとして使えるようになってほしいのです。全てのSNSで見つけることができます。
「QRコードをもう一度表示できますか?コースは彼女のInstagramのリンクバイオにあります。@TechWithX.aiですね。」
「この放送は後で見返すことができますし...できることは限られています。毎週ここに来てゲームの情報を提供することもできますが。」
「QRコードは3分間表示しました。見逃した人は、リプレイを見てスキャンしてください。どうすればいいでしょうか。」
「情報の過負荷という問題があります。90分の話を聞いて、ほとんどの人にとってはこのような内容を初めて耳にすることでしょう。情報に酔いしれるばかりで行動を起こさない、というところまで行ってほしくありません。行動を起こすことが非常に重要だと思います。チャットで質問があれば答えることはできます。
FYIのAI音声チャットは幻覚を起こす可能性のある大規模言語モデルなのか、という質問がありましたね。はい、音声チャットやチャットボットは大規模言語モデルをベースにしています。Perplexityを使用していると思いますが、確信は持てないので誤った情報は言いたくありません。
ということは、対話中に幻覚を起こす可能性があります。でも、そのAIチャットボットの良いところは、声を選べることです。私はイギリスのスラングで話すように設定していて、『よう、ビジネスプランの作り方を教えてやるぜ』みたいな感じで話してくれて、楽しいんです。
大規模言語モデルを使う際は、幻覚を起こす可能性があることを知っておく必要があります。事実関係は必ずダブルチェックしてください。データを与えた場合は、それを正確に表現しているか確認する必要があります。FYIのAIチャットも大規模言語モデルですね。」
「みなさん、QRコードをもう一度求めていますが...観客の皆さんを愛していますが...one thingの法則があります。何かをする方法は、全てのことをする方法を示します。この無料情報の提供は非常に重要ですが、その一部は責任を持つことです。赤ちゃんのように餌を与え続けるわけにはいきません。それは結果的にあなたを傷つけることになります。QRコードは3回表示しました。動画は保存されるので、後で見返してQRコードをスキャンすることもできます。でも、これは権利意識の習慣であり、人々に強制的に与え続けることになります。ある時点で、特に無料のものは価値を見出せなくなります。」
「ええ、それが現実に起こることです。彼女は時間を割いてここに来てくれているのです。時間を大切にしましょう。教師が黒板に書いた内容を20分後に消す時、『まだ書き写していません』と言うようなものです。授業が始まったら書き写すべきですよね。」
「100%その通りです。もう一つ良い質問がありました。FYIを使用する場合、私たちのデータやアイデアはプライベートに保たれるのか、という質問です。FYIの良いところは、他のプラットフォームと異なり、ユーザーデータを一切収集しないことです。プロンプトをAIの改善に使用することもありません。画像生成でさえ、携帯電話番号やアプリの使用状況を追跡しません。Will.i.amがFYIについて話しているのを見ることができますが、彼は広告や個人情報の収集・販売以外の方法で収益を上げることにこだわっています。
このアプリは特にデータを保護します。Claudeの無料版、ChatGPTの無料版、Geminiの無料版を使用する場合、彼らは確実にあなたのデータをAIの学習に使用します。これらのアプリの有料版を使用すると、プロンプトはAIの学習には使用されません。いわば、プライバシーのために対価を支払っているのです。」
「その通りです。FYIをサポートしましょう。アクションに移りましょう。Market Mondaysを見ている人々は連絡をくれますから、この動画から実際にアクションを起こす人を追跡したいと思います。できれば、この動画がバイラルになってほしいですね。皆さんの協力をお願いします。それによって、いずれ第2部も実現するかもしれません。
しかし、当面は毎週このような教育コンテンツのライブ配信を続けていきます。先週は住宅購入についてのライブでした。今週は人工知能です。業界の専門家からのリアルタイム教育です。このThursday Night Liveで取り上げてほしいテーマの提案をお願いします。皆さんのために行っています。」
「多くの人が私の星座を尋ねてきています。Instagramを見れば、1ヶ月も経っていない誕生日の投稿で分かるはずです。調べた人も何人かいましたね。」
「誕生日の時間まで教えるつもりはありませんが、過去4年間、毎年誕生日に投稿をしているので簡単に分かるはずです。チャットで私の星座を暴露する人もいますね。」
「Xさん、ありがとうございました。あなたはこの分野の天才で、無料で教育してくださり、本当に素晴らしいと思います。InvestFestでも講演されましたが、どのような経験でしたか?」
「1000件のDMが来る程の大変な経験でした。国連やミルケン研究所でも講演しましたが...チケットが5万から15万ドルするミルケン研究所でも講演しましたが...」
「そこで一旦止めましょう。ミルケン研究所について説明していただけますか?」
「ミルケン研究所はマイケル・ミルケンが80年代に設立した財団です。当時リスクが高いと考えられていた、つまり黒人やマイノリティの企業に投資するための新しい金融メカニズムを作り出しました。黒人企業から初めて数十億ドルを稼ぎ、黒人投資家が億万長者になるのを支援しました。SECの調査を受けて大変なことになりましたが、それは彼らが気に入らなかったからです。
現在のミルケン研究所は思想的リーダーシップの集まりで、世界中でサミットを開催しています。ロサンゼルスで毎年開催される会議は、1人1日あたり5-10万ドルのチケット代で、3日間開催されます。今年は5000人が参加したので、チケット収入だけでどれだけになるか計算してみてください。だからイーロン・マスクのような人が講演するのです。」
「チケット価格が高すぎるという批判的なレビュー動画を見たことがありますか?」
「彼らは理解しています。このような会議では、イーロン・マスクが話すだけでなく、サウジアラビアの王族が歩き回っているのです。エリートのための思想的リーダーシップ会議です。Pinterestのペイジ・リー・ハロルドCEO、DARPAのサイバーセキュリティ責任者、国家安全保障責任者といった人々が登場し、その後彼らと直接会って話すこともできます。イーロンは残りませんでしたが。
私が講演した後に話をした人々、カリフォルニア州司法長官、ルクセンブルクやドイツ、アフガニスタンの大使など、重要な肩書きを持つ人々との出会いがありました。しかし、InvestFestで感じたエネルギーには及びません。
これほどの創造的資本、文化資本を持ち、世界を形作る情報を求めている聴衆の前で話したことはありません。私たちのコミュニティが経済を動かしているのです。Twitterが今でも生き残っているのは、Black Twitterが存在するからです。TikTokのダンスやリアルな話で人気が出たように、私たちの知的資本がこれらのプラットフォームを動かしているのです。
だから、そのような重要人物の前で講演することは、舞台の上だけでなく、その場にある資本や知恵、ビジネスや技術の専門知識、精神的な専門知識、財務的な専門知識を受け取ることができる機会と比べると、取るに足らないものでした。
250ドルで、即座にコミュニティにアクセスでき、世界で何かを構築したり拡大したりする際に助けてくれる2万人もの人々とつながることができるのです。ミルケン研究所の人々は本当にコラボレーションしようとはしませんでした。」
「その通りです。InvestFestは特別なものです。2万人の黒人やマイノリティが、業界のリーダーから情報を得て、自分たちの現実を築き上げる方法を学ぼうとする場所にいることを考えてください。」
「ステージには私のような人、ヴァン・ジョーンズ、50セントがいます。50セントはステーキとビタミンウォーターを1億ドルで売却しました。これは単なる中学生の頃に聴いていた曲を作ったラッパーではありません。ビジネスの達人として教えてくれるのです。Will.i.amも。250ドルで、1億ドル規模の企業を売却した人から学べるのです。特に、私たちの文化から来て、私たちの文化の言葉で語り、私たちの文化に翻訳できる人から。そして左右の人々と繋がり、似たようなことを構築しようとしているチームを作ることができます。他にはない機会です。
来年のInvestFestには皆さん戻ってきてほしいですね。来ない人はチャットをブロックするかもしれません。」
「帽子の人を探してください。」
「チャットで『次は皆さん来て支援を』と言っていますが、私たちを支援するのではなく、自分自身を支援するのです。それが重要な点です。ミルケン研究所は良かったですよ。スーツを着て、オフホワイトのエアフォースは履きませんでした。素晴らしい出会いもありましたが、エネルギーが違いました。誰もが名士に会うために来ていて、構築してつながろうとはしていませんでした。古い友人クラブのような奇妙なエネルギーでした。
ミルケン研究所を批判しているわけではありません。価値はあります。12月にアブダビで開催されたミルケン研究所で、国内初のAIポリシー研究所を作っているゴールドマン公共政策大学院の学部長と出会いました。価値は得ていますが、それは文化やコミュニティの観点からの価値ではなく、人々の地位による資本としての価値です。私たちの経験、コミュニティ、それを伝える能力による資本とは異なります。
ミルケンから招待を取り消されたくないので...大好きですし、喜んで参加しています。数週間後にアルゼンチンでも参加する予定です。ただ雰囲気が違うのです。特別な味付けがされているんです。」
「ありがとうございました。この分野の天才として、無料で教育する時間を割いてくださり、本当に素晴らしいと思います。今後も連絡を取り合い、一緒に何かできることを願っています。」
「ありがとうございます。100%。いくつかアイデアがありますので、オフラインでお話しできればと思います。私を支援してくださり、Keysからのハイレベルな会話への登場、InvestFestへの招待、そして今回の重要な情報共有の機会を与えてくださり、本当にありがとうございます。皆さんの活動に感謝し、今後のコラボレーションを楽しみにしています。」
「ありがとうございました。Market Mondaysもお忘れなく。これはポッドキャストでも配信され、YouTubeにも保存されます。良い時間をお過ごしください。」

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