GPTsを最初から完璧な機能の搭載を目指したり、業務フローの全てをGPTsで置換しようとすると、うまくいかず時間だけが過ぎていってしまう。

トップダウン思考だと着手ハードルをあげてしまい、身動きが取れなくなってしまう

そんな時は、ボトムアップ思考で、ちょっとずつGPTsのプロンプトを改善したり、業務の一部分だけの導入と、小さな一歩を目指すと良い。(インクリメンタルプロンプティング)

時間が経てば経つほどプロンプトの精度は上がり、カバーできる業務範囲も増えてくる。

複数の具体的な成果物ができてくれば、それらを抽象化させればチェックポイントができる。

それらを言語化すれば、Advice機能を持つGPTsを作ることができる。

このように小さく始めることで、強化タスク -> 助言タスクを複数作ることができる。業務の一部分から始まった導入が、やがて最終的には全バリューチェーンに組み込まれていく。(GPTsに任せるタスクの順序を意識する)

これで自動化が完成するわけで、本年夏頃に組み込まれるAgentが実装されれば、手離れに近いことを実現できる。

リモートラボ研究所さんは、この手法をオンザジョブプロンプトと呼んでいる。