実務に直結するGPTsを作るために必要な3つのStep
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背景
どうしてもスキルがついてくると、こんな機能があったら面白いぞ、便利だぞ、という視点で、ものづくりを始めてしまう。
経営者や事業をしている実務家にとっては、GPTsを使うかどうかシビアに費用対効果を判断せざるを得ないのだ。 そのため、誰もが再現性を持って、実務に直結するためのGPTsを開発するための手順をここに記す。 生成AIの導入を考えている企業、コンサル、社員の方々にとって参考になりますように🙏
結論
① 課題の深さを考える
この3つを全部クリアして初めて、GPTsを作る価値がうまれてくる。
①課題の深さを考える
2つのステップに分かれる。
前者では、対象が自分の場合は、解像度は高いであろう。
一方でコンサルをしている人は、対象が相手になる。
そのため、現場へ赴き、カスタマーマニアになり、顧客の意見をしっかりきくことが大事。
顧客の事実を元に、自分なりの洞察を加える。
顧客の解像度が高まった後は、とくべき課題を定め、あるべき理想の姿を示す。
課題 = 理想(インパクト) - 現状 のため、この理想(インパクト)が大きくなければ、GPTsの開発はやめた方が良い。 サービスの受益者によって、このGPTsを作るべきかの基準が変わってくる
メール返信GPTsなどは、1日20-30通もメールしているなら、とても根深い課題のため、作ると良いだろう。
一方で、QRコード作成GPTsなどは、やめた方が無難であろう。
深い課題がみつかったら、次に、その課題は生成AIを使う必要があるのか？を考える。
顧客の課題を解決する手段として、本当に生成AI技術の活用がベストなのか？
例えば、タスク管理・メモ帳ツールなどは、ベストではないであろう。
生成AIの本質的な価値を発揮するのであれば、最後に、GPTs化する必要性があるか考える。 もしなければ、プロンプトをテンプレート化し、ChatGPTやClaudeなどを単発で呼び出して使えば良い。
もしくは、SaaS/iPaaS、GAS + AI、Zapier + AIなどの組み合わせで解決できることが多い。
GPTsの本質的価値とは以下の2つ
もしくは、形式知の固定化という、いつでもすぐに呼び出せるという利便性
まとめ
以上の3つを順番に、しっかり開発前に考えることで、失敗確率を減らせるであろう。
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