AI アシスタントは、レシピの検索にホームアシスタントを使用したり、スマートフォンで近くのレストランをチェックしたりと、私たちの日常生活に欠かせない存在となっています。
実際、2024 年末までに 84 億台以上の AI アシスタントが使用されるという予測もあり、これは世界人口を上回る数です。
今日、これらのアシスタントは、単に質問に答えるだけではありません。コンテンツの作成、ワークフローの自動化など、さまざまなことを支援しています。しかし、問題があります。公開されているチャットアシスタントは、特定の要件にはあまり適していないのです。
だからこそ、独自の AI アシスタントの作り方を学ぶことがこれまで以上に重要になっています。そのお手伝いを、当社がいたします。
このブログを読むことで、特定の要件に合わせた独自のチャットアシスタントを構築する方法だけでなく、推測作業を一切必要としない、よりスマートで簡単な代替手段もご紹介いたします。
⏰60 秒の要約
- AI アシスタントは、仕事や個人的なタスクを実行するために設計された、チャットベースの AI アプリケーションです。
- 機械学習と自然言語処理を利用して、平易な言語のクエリを理解し、特定の機能の実行に活用することができます。
- 慎重なプランニングとモデルトレーニングにより、独自の AI アシスタントを構築することができます。
- 仕事のためのすべてを網羅するアプリであるClickUp は、ワークスペースに直接統合された AI アシスタントを提供しています。
- ClickUp Brain の機能を利用すると、ドキュメントの作成、進捗の確認など、プロジェクト固有のアクションを簡単に実行できます。
AI アシスタントとは？
AI アシスタントとは、通常、人間の努力や知性が必要な動作を自動的に実行するように設計されたコンピュータプログラムです。AI を使用してタスクを自動化することで、より複雑なプロジェクトに時間を割くことができます。
これらのデジタルアシスタントは、自然言語処理（NLP）と機械学習（ML）の力を活用して、人間の言語によるクエリを理解します。これにより、ユーザーであるあなたが要求した特定のアクションを実行することができます。
AI アシスタントの機能は、そのプログラムで実行するように設定されている内容によって異なりますが、実行できるタスクの例としては、次のようなものがあります。
- 質問に対して、その知識やインターネットから取得した情報に基づいて回答します。
- 好きな時間にリマインダーを設定して実行
- 電子メールやテキストメッセージの書き方
- 自宅のスマートガジェットを制御
- 画像とグラフィックの生成
- ウェブページ（またはその他の情報）を要約する
人気の AI バーチャルアシスタントの例としては、Google アシスタント、Siri、Alexa、ChatGPT などがあります。
独自の AI アシスタントを構築するメリット
パーソナル AI アシスタントは、さまざまな用途に使用でき、API を使用して統合することもできますが、AI アシスタントを構築することには 4 つのユニークなメリットがあります。
- カスタマイズ：AI アシスタントを構築する際には、サードパーティの AI アシスタントでは不可能な、UI やその他の機能を自由にカスタマイズすることができます。
- 効率：サードパーティのアシスタントは、多くの場合、100 万人ものユーザーのクエリを同時に処理します。独自の AI アシスタントは、あなたやあなたの組織からのクエリのみを処理するため、効率が向上します。
- プライバシー：プライベート AI アシスタントは、サードパーティのアシスタントよりも優れたデータプライバシーとセキュリティを提供します。データは組織内に留まり、その使用方法はお客様が決定します。
- スケーラビリティ：組織用にカスタム AI アシスタントは、非常にスケーラブルで柔軟性があります。カスタムアプリケーションと統合でき、新しい機能や機能を簡単に追加できます。
独自の AI アシスタントを作る方法：ステップバイステップガイド
ステップ 1：ユースケースと機能を定義する
まず最初に、AI アシスタントのユースケース、つまりその機能と制限を定義します。
このプランニングを慎重に行わないと、意図したタスクを望ましい方法で実行できないビルドになってしまいます。AI アシスタントの開発を始める前に、AI アシスタントについて明確に定義し、メモしておくべき事項は次のとおりです。
アシスタントの種類
パーソナル AI アシスタントを作成していますか？それとも、カスタマーサポートやビジネス運営などに使用するアシスタントを作成していますか？汎用 AI パーソナルアシスタントは、さまざまなアクションを実行できる複数の機能を備えていますが、特定のケースに特化したアシスタントには特別なトレーニングが必要です。
ターゲットユーザーとそのスキルセット
AI アシスタントのターゲットユーザーは誰で、そのユーザーはどのようなスキルセットを持っているか？AI アプリにどの程度慣れているか、問題を定義するためにどのような言葉を使うか、バーチャルアシスタントをどのように利用したいか（コマンドを送信するか、アプリやウェブ上で音声を使うかなど）を把握しましょう。
解決すべき問題
AI アシスタントの機能と、解決したい問題について考えてみましょう。たとえば、生産性アシスタントには、少なくともカレンダー、電子メール、および To Do リストを管理する機能が必要です。また、ミーティングを要約したり、電子メールを作成したりする機能も必要な場合があります。
制限事項
開発者は、AI アシスタントが望ましくない結果をもたらさないよう、AI アシスタントにいくつかの制限を設定することがよくあります。そのため、事前にこれらの制限を明確に定義しておいてください。たとえば、ユーザーデータを保存する期間はどのくらいにするか、実行してはならないアクションは何かなどです。アシスタントに設定したい制限をすべて定義し、文書化しておいてください。
💡プロのヒント： 制限を設定する際に、「やる/やらない」リストを作成しましょう。 例：
✅ やること：顧客からのよくある質問への回答、注文の追跡情報の提供
❌ できないこと：支払いの処理、機密性の高いユーザーデータの保存
ステップ 2：技術スタックを特定する
AI アシスタントの機能と制限を文書化したら、それを構築するための適切なテクノロジースタックについて考えましょう。これには、アシスタントの開発を迅速に進めるために使用するすべてのライブラリとフレームワーク、および次のようなその他のインフラストラクチャが含まれます。
- 使用するプログラミング言語（例：Python、Java、C++など）
- 使用する言語用のパッケージインストーラ（Python の場合は Python パッケージマネージャーなど）
- ホスティング環境（自己ホスティング、クラウドホスティングなど）
- NLPライブラリまたはフレームワーク（例：NLTK、spaCy、Gensimなど）
- 機械学習ライブラリとフレームワーク（SciPy、TensorFlow、NumPy など）
- 音声認識ライブラリ（アシスタントに音声認識機能を追加したい場合）
💡プロのヒント： スケーラビリティと統合の容易さを基準に、技術スタックを選択しましょう。
✅ 初期段階での過剰な設計を回避
ステップ 3：トレーニングデータを見つける
次に、パーソナル AI アシスタントのトレーニングに必要なデータを見つける必要があります。このデータは、サードパーティのデータサイト、ユーザー生成のデータソース、 組織のアクティビティログや顧客データなど、さまざまな場所から取得できます。
データタイプに関しては、AI アシスタントには 3 種類のトレーニングデータが必要です。
- 自然言語処理（NLP）トレーニング用のヒューマン言語データ
- 音声関連トレーニング用の音声データ（音声関連機能を統合する場合）
- アシスタントが実行するタスクをトレーニングするためのタスク固有のデータ
💡プロのヒント：選択するデータセットは、AI モデルのトレーニングに十分な大きさであることを確認してください。良い出発点としては、10 倍ルール 、つまり、モデル内のパラメーター番号の 10 倍以上の大きさのデータセットを用意することが推奨されます。
ステップ 4：トレーニングデータのクリーンアップと準備
データが準備できたら、次は、アシスタントのモデルをトレーニングするために、データをクリーンアップ、ラベル付け、準備します。このステップは、モデルがデータをどのように解釈するかを決定する重要なステップなので、急がないようにしてください。各ステップの実行方法は、次のとおりです。
- クリーニング： このプロセスでは、空行、外れ値、重複値など、データからすべてのエラーや異常を削除します。これは、モデルがトレーニングに使用するデータが正確で、あらゆる種類の誤った表現が含まれていないことを確認するために行います。
- ラベル付け：これは、トレーニング中にモデルがデータを正しく解釈できるように、データセット内のデータに正しいタグ、カテゴリ、ラベルを付けるプロセスです。モデルがさまざまなデータポイント間で確立する関係は、このプロセスによって決まります。
💡プロのヒント：データのクリーンアップとラベル付けが完了したら、データを 2 つのデータセット（トレーニング用とテスト用）に分けます。データセットの 70% をトレーニング用、30% をテスト用としてください。
ステップ 5：アシスタントのトレーニング
データの準備が完了し、技術スタックも整いました。次は、AI アシスタントのトレーニングを開始します。ホスティング環境に必要なツールをインストールして起動し、トレーニングデータセットをツールに供給します。トレーニングレートやバッチサイズなどのトレーニングパラメーターを調整し、トレーニングプロセスを開始します。
このプロセスの正確なステップは、選択した NLP および ML ライブラリによって異なりますので、お使いのテクノロジースタックのマニュアルをご参照ください。エラーを減らすため、トレーニングプロセスを継続的に監視してください。
💡プロのヒント：トレーニングの速度が遅い場合は、学習速度とバッチサイズのパラメーターを調整して、プロセスを再起動してください。エラーが発生した場合は、ライブラリのトラブルシューティングのヒントを参照してください。
ステップ 6：アシスタントをテストする
AI アシスタントのトレーニングが完了したら、テストデータセットでテストします。そのパフォーマンスの精度を確認してください。このフェーズでは、2 種類の問題が発生する可能性があります。
- 過学習：これは、トレーニングモデルがトレーニングデータを一般化せずに記憶してしまう場合に発生します。その結果、トレーニングデータセットでテストした場合は正確に動作しますが、新しいデータでテストした場合は不正確な動作になります。この問題を解決するための手法としては、正則化、アンサンブルなどがあります。
- アンダーフィッティング：これは、モデルがユーザー入力と出力パラメーター間の関係を構築できず、最終的にトレーニングデータセットとテストデータセットの両方で機能しなくなる現象です。通常、この問題は、トレーニング時間を延長するか、より大規模で複雑なデータセットを使用することで解決できます。それでも問題が解決しない場合は、機能エンジニアリングや、より複雑なモデルアーキテクチャへの切り替えなどの高度な手法を試してみてください。
上記のソリューションを使用して AI アシスタントモデルを再トレーニングし、機能を微調整します。テストデータセットで正確な結果が生成されるようになったら、次のステップに進みます。
💡プロのヒント：長い/短い入力、異なる言語での入力、特殊文字や珍しいフォーマットでの入力、不完全または曖昧なリクエストなど、アシスタントの能力の限界に挑戦するシナリオを作成しましょう。
ステップ 7：ユーザーインターフェース （UI） をデザインする
AI アシスタントが期待どおりに動作し始めたら、UI に焦点を移すことができます。結局のところ、チャットアシスタントの個性は、そのユーザーエクスペリエンス （UX） によって決まります。見た目も使い心地も不安定なアシスタントを、誰も使いたいとは思わないでしょう。そのため、ユーザーフレンドリーな UI を設計する必要があります。自分で設計したことがない場合は、UX デザイナーに依頼しましょう。
UIを設計したら、アシスタントと統合し、ホスティング環境にデプロイして最終的なテストとデバッグを実施します。
💡プロのヒント： 自動提案やクイック返信などのスマートな UI 機能を追加して、スマートな予測による対話を高速化しましょう。
ステップ 8：最終テストとデバッグを行う
構築した AI アシスタントの最終テストを行う時が来ました。UX、アシスタントの AI モデル、およびその他のすべての要素が意図したとおりに機能していることを確認してください。プロンプトを送信して、目的のタスクを実行し、結果の正確さを確認してください。また、音声ベースの機能もテストしてください。
そのためには、アシスタントのターゲットユーザー層から数人のユーザーを招待して、試してもらいます。ユーザーがどのようなクエリを入力し、アシスタントがそれにどのように応答するかを確認します。意図したとおりに動作しない部分があれば、デバッグして修正します。
💡プロのヒント： アシスタントのターゲットユーザー層から、いくつかのユーザーを招待して試してもらいます。ユーザーがクエリをどのように作成し、アシスタントがそれにどのように応答するかを確認します。意図したとおりに機能しない場合は、デバッグして修正します。
ステップ 9：起動とモニタリング
最後に、組織内外のターゲットユーザーにアクセスできるようにします。実環境でのパフォーマンスを監視し、ユーザーのフィードバックを分析します。フィードバックに基づいて、必要に応じて改善します。
💡プロのヒント： AI アシスタントに新しいデータを継続的に提供することで、AI アシスタントの継続的な改善を図ることができます。実際の対話例を追加して精度を向上させ、言語モデルを調整してユーザーの意図をより正確に理解できるようにしましょう。
一から始めるのは面倒？ 成功者の手法を参考にしましょう！
人気のアプローチの一つは、OpenAIの強力な言語モデルを活用することです。
これらのモデルには、API から直接（API キーが必要）または、より便利な Python ライブラリを使用して、2 つの方法でアクセスできます。AI アシスタントの重要なヒントは、会話履歴を管理することです。これは、アシスタントに優れた記憶力を与えるようなものです。
過去のやり取りは、簡単なチャットの場合はコード、より複雑な会話の場合はファイル、複雑なプロジェクトの場合はデータベースなどに保存しておく必要があります。AI に何か質問をする場合は、その文脈を理解できるように、関連する履歴を「プロンプト」に含めてください。OpenAI を使用している場合は、そのサーバーとの通信に関する技術的な詳細をすべて処理する Python ライブラリが最適です。
独自の AI アシスタントを構築する上での課題
ライブラリ、フレームワーク、コミュニティのサポートが充実しているにもかかわらず、独自の AI パーソナルアシスタントを作成することは容易ではありません。次のような課題に直面するでしょう。
- 技術的な複雑さ：AI アシスタントの構築プロセスは複雑です。ここでは簡略化したフォームで紹介していますが、実際には（特にソフトウェア開発者やエンジニアでない場合）技術的に難しい作業となります。
- 費用：カスタム AI アシスタントの構築、維持、継続的な改善には、かなりの費用がかかります。AI アシスタントを最大限に活用したい場合、UI デザイン、サーバー費用、開発費用で数千ドルは簡単に超えてしまうでしょう。
- プライバシーの問題：カスタム AI アシスタントを使用すると、データのプライバシーをより細かく制御できますが、その制御にはより大きな責任も伴います。すべてのユーザーデータがサーバーに保存されている場合、そのセキュリティを確保する責任はユーザーにあります。データ漏洩が発生した場合、ユーザーおよびユーザーの組織が責任を負うことになります。
ClickUp Brain が、独自の AI アシスタントよりもスマートな代替手段である理由
独自の AI アシスタントを構築する難しさを回避しつつ、組織で AI アシスタントを利用したい場合は、手間のかからないソリューションがすでに用意されています。
仕事のためのすべてを備えたアプリ「ClickUp」には、チームでさまざまな用途に利用できる独自の AI アシスタント「ClickUp Brain」が搭載されています。
ClickUp のプロジェクト管理機能と緊密に統合されているため、ClickUp Brain は、シンプルなテキストプロンプトで情報の検索、コンテンツの作成、その他のプロジェクト固有のアクションを実行するのに役立ちます。
それが何であり、職場での生産性向上にどのように役立つかを探ってみましょう。
ClickUp Brain とは？
ClickUp Brainは、ClickUpのプロジェクト管理プラットフォームに組み込まれた AI 機能です。ワークスペース内の内部コミュニケーション機能であるClickUp チャットなど、ClickUp のすべての機能と緊密に統合されています。ClickUp Brain の詳細については、こちらをご覧ください。
ClickUp Brain は、ワークフローやワークスペース内のあらゆるドキュメントと深く統合されているため、常にコンテキストを認識します。プロジェクトに関する同僚へのメッセージの草案作成や、ドキュメントの検索など、どのような用途でも、ClickUp ワークスペースから常に適切な情報を見つけ出します。
📮ClickUp Insight：37% の従業員は、アクションアイテムを追跡するためにフォローアップメモやミーティングの議事録を送信していますが、36% は依然として他の断片的な方法に依存しています。
意思決定を統一的に記録するシステムがない場合、必要な重要な情報はチャット、電子メール、スプレッドシートなどに埋もれてしまいがちです。ClickUp を使用すると、会話の内容をすべてのタスク、チャット、ドキュメントで即座に実行可能なタスクに変換できるため、見落としを防ぐことができます。
ClickUp Brain を使用するメリット
ClickUp Brain を使用すると、独自のアシスタントを構築する難しさなしに AI の強みを活用することができます。その主なメリットを 4 つご紹介します。
- 生産性の向上： すべてのプロジェクト、そのファイル、タスク、ホワイトボードなどに深く統合されたAI 生産性ハックを簡単に実装できます。これにより、ワークフローのために異なるツール間を移動する必要がなくなります。
- セットアップと使用の容易さ：ClickUp Brain は、カスタム AI アシスタントよりもセットアップと使用が大幅に簡単です。ClickUp アカウントに登録するだけで、すぐに ClickUp Brain を使用開始できます。
- 手頃な価格：ClickUp Brain の利用料は月額わずか 7 ドルで、カスタム AI アシスタントの構築および運用コストよりも大幅に安価です。また、同様の機能を持つ他の AI アシスタント（ChatGPT Plus や Gemini Advanced など）よりもはるかに安価です。
- セキュリティとプライバシーの強化：最後に、ClickUp Brain は、GDPR、HIPAA、AICPA SOC2 などのデータセキュリティ基準に準拠しており、データのセキュリティとプライバシーも強化されています。
AI アシスタントとして ClickUp Brain を使用する方法
ClickUp Brain は、仕事用の AI アシスタントとしてさまざまな方法で利用できます。プロジェクトやタスクのステータスを尋ねると、最新の回答が返ってきます。
また、文書、ミーティング、チャットスレッド、録音したClip、その他あらゆる情報を要約するよう依頼することもできます。ClickUp Brainは重要な詳細も逃しません！
また、「キャッチアップ」機能も搭載されており、不在中に特定の期間のアップデートを簡単に取得することができます。AI に質問するだけで、不在中に完了したタスク、遅延したタスク、チームメンバーからの最新情報、作成されたドキュメントなど、不在中に起こったことをすべて教えてくれます。
最後に、ドキュメント、マインドマップ、電子メールなどを作成することもできます。 ClickUp Brain はClickUp Docs と統合され、ClickUp のドキュメント編集機能に生成型 AI 機能を追加します。
そのため、ドキュメントを作成するときはいつでも、その機能を利用して、要件に応じて、簡単なアウトラインやドキュメント全体を生成することができます。
ClickUp の AI アシスタントで生産性を向上させましょう
AI はもはや単なる流行語ではなく、私たちの仕事や生活のあり方を再定義する存在となっています。AI は、電子メールの作成、調査の支援、日常的なタスクの自動化など、さまざまなことを行います。したがって、競争に打ち勝つためには、ワークフローに AI を統合することはもはやオプションではなく、必須の要件となっています。
これまでご紹介したように、独自の AI アシスタントを構築することは複雑でコストもかかります。しかし、ClickUp なら、ClickUp Brain を通じて、多機能で手頃なソリューションを手に入れることができます。
その強力な機能により、プロジェクトの詳細を取得、チャットを要約、マインドマップを作成など、プロジェクト管理に必要なあらゆることを実現します。
さあ、今すぐClickUp に登録して、AI のパワーを実際に体験してください！