(旧)GPTsの本質的な価値から数週間が経ち、考えがいくつか更新されたため、ここにまとめる。

これがおそらく最終版になるであろう。

GPTsの本質的な価値を考える上で

Assistantの機能面での価値

GPTsのUX面での価値

の2つを切り分けて考えると、わかりやすいと感じた。

これはつまり一言でいうと、「すごい能力を持った、自分(会社)直属の部隊を作れる」ようになったこと。

以下、解説を加える。

従来、複雑なユースケースを生成AIに実行させるには限界があった。(Assistants APIの本質的な価値)

例えば、このようなことだ。

これらが実現できるようになったのは、GPTsの価値といっても良いだろう。

別の視点から、GPTsの価値が浮かび上がってくる

突然だが、皆さんはよく使うスマホアプリを、スマホのホーム画面に固定していないだろうか？

パソコンでも、よく使うサービスを、ブックマークやお気に入り登録していないだろうか？

言おうとしているのは、これと同じである。

GPTsの価値は、形式知を固定化できることにある。

前回の(旧)GPTsの本質的な価値でも、ここに焦点があたっていた。

PCからでもスマホからでも、ChatGPTをひらけば迅速に、様々な機能特化型のGPTsにアクセスできる。

これは、当たり前のことではない。

GPTsが登場する前は、形式知(ChatGPTから得た学び)がたびたび消えてしまっていた。

特に工夫をしない限り、サイドバーのどこかへ流れてしまっていた。

あのやり取りどこだっけ？と、探した経験があるユーザーも多いことだろう。

ChatGPTとの対話で学んだ知識(氷山の上に浮かび上がった形式知)が、消えていってしまったのだ。

再利用性に難があったといっても良い。

GPTsの登場後は、これが少し改善された。

スレッドがどこかに行ってしまうのは特に変わっていないのだが、

前提条件や手順が複雑なプロンプトをInstructionsに設定することにより、プロンプトを調整する手間を省けるようになり、数ターンの会話を制御できるようになった。

これがでかい。

これまで調教に時間がかかっていたやり取りを、省力化できるからである。

ClaudeのProjects機能の解説記事では、これをコールドスタート問題と読んでいる。

と思うかもしれない。

確かにそうだ。

でもそれは、点の話をしていないだろうか？

一回のプロンプト入力(Zero-Shot)で、一発ドーンという場合の話を、想定していると思う。

GPTsは、点だけではない。

線、つまり、ワークフローまで固定化できてしまうのだ。(SECIモデルの4つのプロセスでいう連結化)

つまり、行動の規格化が進むわけだ。

例えば、3つのGPTsがあったとする。

A(ニーズ深掘りGPTs), B(製品戦略GPTs), C(ビジネスモデル構築GPTs)

これをA -> B -> Cという順番で、@メンション機能でGPTsを使って連結することで、ワークフローを固定化させることができる。

点ではなく「線」で、ベテランの形式知を業務の中へ再利用しているのだ。

(AIエージェント時代のUX)

想像してほしい。

職場に超すごい人がいたり、同じ業界で超活躍している会社があったとする。

もし、そのような形式知をGPTsに落とし込んで固定化し、自分の業務の様々なワークフローへと組めたとしたら、

一体どれほどの価値が生まれるだろうか？

モデルナ社のような事例は、今後もっと出てくることであろう。

GPTsの本質的な価値の言語化が難しく、時間がかかってしまった。

結論として、

Assistantの機能面での価値

GPTsというUXの価値

この2つを考えるとスッキリうまくいく。

前者は、特殊な能力を持ったGPTsたちにより、複雑なタスクを実行できるようになった

後者は、ベテランの形式知を近くに固定化することができるようになった

これまで専門知識を与えるまで何往復もしていたやり取り(調教コスト)を、省略できるようになった。

複雑なプロンプトを設定したりワークフローを固定化させることで、業務効率化・品質向上につながりやすくなった

サイドバーに固定/@メンション機能など、迅速にアクセスできることで、GPTsを再利用しやすくなった

皆さんはどう思うだろうか？

おそらくこれが最終結論な気がしますが、また何か思いつくことがあったら更新したいと思います。