今日、プロジェクト管理は、締め切り、電子メール、フォローアップの無限サイクルのように感じられます。複数のタスク管理ツールを使用していても、チームは更新の追跡、レポート作成、情報の確認を手動で行うことが多く、実際の仕事に割く時間はほとんどありません。
AIがこれを急速に変化させているのは当然のことです。
キャップジェミニのアンケートによると、82%の企業が今後3年以内にAIエージェントを統合するプランを持っており、電子メールの生成、コード化、データ分析などのタスクをAIエージェントに任せようと考えています。
移行した人にとっては、その影響は明らかです。アップデートは自動化され、レポート作成は数秒で完了し、ミーティングは即座に要約されます。 細かい作業に時間を取られることなく、チームは価値の高い意思決定に集中し、AIに日常的な仕事を任せることができます。
AIエージェントがワークフローをどのように変えることができるのか、興味はありませんか？このブログ記事では、ステップバイステップガイドを通じて、ChatGPTでAIエージェントを構築する方法について知っておくべきすべてを解説します。
しかし、もっとクールな、すぐに使える、文脈を理解するAIエージェントの代替品をClickUpから試してみたい方は、ぜひ最後までお付き合いください！
⏰ 60秒でわかる要約
- ChatGPTを使用してAIエージェントを構築することで、反復的なタスクを自動化し、ワークフローの効率性を向上させることで、生産性を大幅に向上させることができます。
- AIエージェントは、環境を認識し、情報を処理し、人間の継続的な入力なしにタスクを実行する自律的なソフトウェアです。
- 彼らは意思決定やユーザーとのやり取りに、機械学習や自然言語処理などのAI技術を活用しています。
- GPT-4は、文脈を理解した応答、記憶保持、複雑な問題解決を可能にすることで、AIエージェントの強化に重要な役割を果たします。
- ChatGPTでAIエージェントを開発するには、以下のステップに従います。エージェントの目的を定義する。開発、テスト、およびデプロイに適した適切なテックスタックを選択する。目的と用途に基づいてAIモデルを設定する。カスタムデータを使用してモデルをトレーニングする。ユーザーインターフェースを開発する。テストと最適化を実施する。エージェントをデプロイし、監視する。
- エージェントの目的を定義する
- 開発、テスト、デプロイに適した適切なテックスタックを選択
- 目的や用途に合わせてAIモデルを設定します。
- カスタムデータでモデルをトレーニングする
- ユーザーインターフェースを開発する
- テストと最適化を実施する
- エージェントを展開し、監視する
- ChatGPTでカスタムエージェントを構築することで、ビジネスは特定のワークフローを理解し、タスクの自動化、即時レポート作成、顧客対応の効率化を実現する費用対効果の高いソリューションを作成することができます。
- ClickUpは、AIを搭載した代替案としてClickUp Brainを提供しており、ワークフローの自動化、知識の整理、リアルタイムでの洞察の提供を行い、カスタム開発の必要性を排除します。
- ClickUp Brainは、文脈を認識するAIによる自動化と検索を直接作業スペースに統合することで、生産性を向上させます。
- エージェントの目的を定義する
- 開発、テスト、デプロイに適した適切なテックスタックを選択
- 目的や用途に合わせてAIモデルを設定する
- カスタムデータでモデルをトレーニングする
- ユーザーインターフェースを開発する
- テストと最適化を実施する
- エージェントを展開し、監視する
AIエージェントとは何なのか、そして、どのように仕事をするのか？
AIエージェントは、環境を認識し、情報を処理し、特定の目標を達成するために自律的に行動できるソフトウェアです。AIエージェントは、機械学習、自然言語処理（NLP）、強化学習などの人工知能技術を使用して意思決定を行い、ユーザー、システム、または他のエージェントとやりとりします。
AIエージェントの主な機能は、反復的なタスクを自動化し、より戦略的な仕事に集中できるようにすることです。
📌例：AI搭載の人事アシスタントをインスタンスとして考えてみましょう。AIエージェントは、求人情報をリスト化するだけでなく、履歴書の選考、面接のスケジュール調整、候補者のよくある質問への回答など、採用業務を自動化します。
AIエージェントはどのように仕事をするのでしょうか？
AIエージェントの仕事メカニズムは、4つの鍵となる要素に基づいています。
- *知覚と理解：テキスト、音声、データなどの入力を自然言語処理と機械学習を使用して処理します。
- 意思決定：リアルタイムのデータに基づいて複数の選択肢を評価し、最も効果的な行動を選択します。
- 自律的な実行：クエリへの回答、レポート作成、コンテンツ生成などのタスクを処理します。
- 継続学習：過去のやり取りから学習し、時が経つにつれてより賢く、より効率的になります。
しかし、AIエージェントはどのようにしてこのような知性を獲得するのでしょうか？
AIエージェント開発におけるGPT-4の役割
AIエージェントは、ディープラーニング、ニューラルネットワーク、膨大なデータセットの組み合わせにより知性を獲得しますが、これらのシステムの多くの中核にはGPT（生成型事前学習トランスフォーマ）があります。
GPTは、書籍、記事、ウェブサイトなど、膨大な量のテキストデータでトレーニングされています。これにより、言語、論理、文脈に関する基礎的な理解を構築することができます。この事前トレーニング段階により、AIエージェントの基本的な知性が与えられ、パターンを認識し、情報に基づいた予測を行うことができます。
ここで鍵となる革新は、自己注意メカニズムです。これは、AIが文（または文間）のどの単語が互いに最も関連性が高いかを判断するのに役立ちます。これにより、より一貫性のある文脈を意識した応答が可能になります。
GPT-4がAIエージェントのインテリジェンスの中核を担う理由と、それがChatGPTのユースケースを現実世界のアプリケーションで強化する方法を紹介します。
1. GPT-4は文脈を理解した応答を返します。
生成AIのおかげで、GPT-4は文脈、トーン、意図を汲み取ることができ、自然なやりとりを実現します。複雑なクエリへの回答や長文レポートの要約など、どのような場合でも、GPT-4は会話のフローを円滑にします。
📌 例：最も影響力のあるAIのユースケースの1つは教育分野です。カーンアカデミーのAIチューターであるKhanmigoは、GPT-4を使用して、文脈を認識したパーソナライズされた学習体験を学生に提供しています。
2. GPT-4はあなたが言ったことを記憶します
過去のモデルとは異なり、GPT-4はより長い会話のなかで過去と未来のやりとりを記憶するため、同じことを繰り返し話す必要がありません。これにより、進行中のプロジェクトやカスタマーサポート、フォローアップが必要なあらゆる場面で、AIエージェントがより便利に活用できるようになります。
📌 例：顧客が注文に関する問題について、ShopifyのAI搭載サポートエージェントに問い合わせる。1週間後、追加の質問をするために再び連絡があり、AIは詳細を繰り返す必要なく、以前の会話を記憶している。
3. GPT-4は複雑な問題の解決に優れています。
GPT-4は、その前身よりも論理的推論と問題解決に優れています。GPT-4を活用したAIエージェントは、複雑なシナリオを分析し、問題を分解し、構造化されたよく考えられた回答を提供することができます。
その結果、GPT-4を搭載したAIエージェントは、パーソナライズされたショッピング体験による会話型コマースを推進し、販売プロセスを自動化し、即時のカスタマーサポートを提供します。
📌 例：AmazonのAIショッピングアシスタントは、顧客の好みに応じてコーディネートを提案し、オンラインショッピングをよりインタラクティブなものにします。
🔍 ご存知でしたか？ OpenAIやその他のプロバイダーは、GPT-4をAPIとして提供しており、開発者はこれをAIエージェントに統合して、チャットボット、バーチャルアシスタント、自動化ツールなど、さまざまなアプリケーションに活用することができます。これにより、ビジネスはゼロから独自のモデルをトレーニングすることなく、カスタムAIソリューションを構築することができます。
なぜChatGPTでAIエージェントを構築するのか？
ChatGPTでカスタムAIエージェントを作成すると、自分の言語を話し、自分のワークフローを理解するアシスタントを持つことになります。
ChatGPTでAIエージェントを作成すると、以下のようなメリットがあります。
1. あなた好みにカスタマイズされたAI
ChatGPT を使用すると、ビジネスを理解し、必要なタスクを処理する AI エージェントを作成できます。このエージェントは、論理的推論を使用して正確な応答とソリューションを提供するナレッジベースエージェントとして機能します。
さらに、このエージェントは、顧客からの質問への回答、見込み客の選定、オンボーディングのサポート、またはサポートチケットの管理を、実際のチームメンバーのように行うことができます。トーン、詳細レベル、情報ソースを決定し、ブランドとプロセスに一致するようにします。
💡 プロのヒント：ChatGPTエージェントを構築する前に、理想的な回答、NGトピック、5～7つのサンプル会話を含むペルソナドキュメントを作成します。 チームと早期に共有することで、無限の微調整を避けることができます。 この簡単なステップにより、開発時間を30～40%削減できます！
2. 費用対効果の高い自動化
AIエージェントは、人間のチームの仕事を大幅に軽減し、運用コストを削減します。さらに、ChatGPTは、強力な言語モデルとプランニングおよびメモリを融合したLLMエージェントと、同時に何千もの会話を同時に処理することができます。つまり、ビジネスはサポートチームの負担を心配することなく、規模を拡大できるということです。
3. より短い時間でより多くのことを完了させましょう
管理タスクに何時間も費やすことを誰もが好むわけではありません。そのギャップを埋めるのがAIエージェントです。
🦾 ワークフローの自動化 → 手動でのタスク割り当ては不要📊 即時レポート作成 → AIが数秒でデータを要約🎧 カスタム対応 → 問い合わせにリアルタイムで対応
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4. より優れたデータプライバシーとセキュリティ
サードパーティのAIツールは、他者にデータを預けることを意味します。独自のAIを構築すれば、コントロールを維持できます。簡単に言えば、
📖 ボーナス リーディング：ChatGPT チートシート（プロンプト例付き）
ChatGPT を使用した AI エージェントの構築方法
ChatGPTでAIエージェントを構築するには、データサイエンティストである必要はありません。最小限のセットアップで、すぐに始められます。
入門編はこちらです 👇
ステップ1：AIエージェントの目的を定義する
技術的な詳細に入る前に、AIエージェントにやらせたいことを明確にしておきましょう。
自問してみてください。
- AIエージェントが処理する具体的なタスクはどのようなものですか？（例：FAQへの回答、サポートチケットの処理、データの視覚化、レポートの要約など）
- 誰が最も頼りにするでしょうか？（例えば、カスタマーサービスチーム、営業担当者、ウェブサイト訪問者）
- どのようなデータを処理するのでしょうか？（例：カスタマー問い合わせ、社内文書、CRM記録）
- どのようにコミュニケーションを取るべきか？（例：ライブチャット、音声アシスタント、電子メールの自動化）
目的が明確になったら、技術的なセットアップに移ることができます。
ステップ2： 技術スタックを選択
ChatGPTはAIエージェントの動力源となるだけでなく、スムーズに機能するためには強固な技術スタックが必要です。適切な技術の組み合わせが、結果の良し悪しを決定します。
考慮すべき事項は以下の通りです。
- プログラミング言語：Python（AI/MLに最適）
- NLPモデル：スマートな応答にはGPT-4を使用
- ホスティング：クラウドベース（AWS、Azure、Google Cloud）またはセルフホスティング
- フレームワーク：LangChain、OpenAI API、FastAPI（ウェブベースのインターフェース用）
- データベース：PostgreSQLまたはMongoDB
- *統合：Zapier、ClickUp APIによるシームレスなワークフロー
ステップ3：ChatGPTでAIモデルを設定する
さて、AIモデルの設定を行う時が来ました。OpenAIのAPIにアクセスし、ユースケースに合わせてモデルを微調整する必要があります。さらに、トーンを決定し、応答の境界を設定し、APIコールを実装します。
📌 例：
インポート openai
response = openai. ChatCompletion. create(model=”gpt-4″,messages=[{“role”: “ユーザー”, “コンテンツ”: “今日の天気は？”}]
これにより、AIエージェントはユーザーの入力に基づいて応答の生成を開始できるようになります。
ステップ4：カスタムデータでAIをトレーニングする
ChatGPTは、箱から取り出した状態でも多くのことを知っています。しかし、お客様のビジネスは知りません。AIエージェントを役立つものにするには、お客様の業界やワークフローに特化したデータでトレーニングを行う必要があります。
トレーニングデータをどこから取得するか？
📝 社内ナレッジベース：FAQ、SOP、ヘルプドキュメント💬 過去のチャットログ：顧客との実際の会話（入手可能の場合）🧑🏻💻 CRMまたはチケットシステム：サポートチケット、クライアントからの問い合わせ、および解決策
ChatGPTに与えるデータが適切であればあるほど、AIエージェントはより賢く、より正確になります。
🔍 ご存知でしたか？ GPT-2は、少なくとも3票の「いいね」が付いたRedditの投稿からソースされた800万以上のウェブページから、400億のテキストトークンを学習しました。基本的に、人々が「いいね」するほど興味深いと思った投稿は、今日あなたが使用しているAIのトレーニングに役立った可能性があるということです。
ステップ5：AIインターフェースを構築する
AIエージェントの良し悪しは、人々がそれとどのようにやりとりするかによって決まります。使いにくいインターフェース？イライラします。スムーズで直感的なインターフェース？画期的です。
設定方法は次の通りです。
💬 チャットボット：Slack、Teams、またはウェブサイトに追加して、即座に会話📞 音声アシスタント：Twilioに接続して電話サポート📧 電子メールAI：GmailまたはOutlookで返信を自動化
ユーザーエンゲージメントに基づいて適切なインターフェースを選択すれば、自然なやりとりができるAIが手に入ります。
🧠 豆知識：最新のAIエージェントは、応答を洗練させるために強化学習（RLHF—Human Feedbackからの強化学習のような）を使用しています。 ユーザーとのやり取りから学習し、精度、関連性、エンゲージメントを最適化します。
ステップ6：AIエージェントをテストし、最適化する
AIエージェントが構築できたら、特定のタスクに対する応答をテストし、改善する必要があります。
必要なテストチェックリストは以下の通りです。
| テスト | 確認すべきこと | なぜ重要なのか |
| ユニットテスト | APIレスポンスの検証 | 正確なデータ検索を保証 |
| ユーザーテスト | 実際のユーザーからのフィードバックを集める | 体験と精度が向上 |
| エラー処理 | AIの障害からの回復力をテストする | 不具合や混乱を防止 |
| パフォーマンスチェック | スピードと応答時間を最適化 | やりとりをスムーズに保つ |
ステップ8：展開と監視
AIエージェントを2つの現実的なシナリオで展開する時が来ました。ユースケースに応じて、次のことができます。
- AWS/GCPでホストして大規模アプリケーションに活用
- 顧客とのやり取りに使えるSaaSツールとして展開する
また、AIエージェントを継続的に監視する必要があります。つまり、
- フィードバックを分析し、AIの回答を改善する
- トレーニングデータを定期的に更新する
- ユーザーニーズに基づいて新しい機能を追加する
フィードバックに基づいてAIエージェントのパフォーマンスを改善し続け、より賢く、より速く、より役立つものにしていきましょう。
*続きを読む：ワークフローを最適化する最高のAIアプリ
ChatGPTをカスタムして独自のAIエージェントを作成する方法
ChatGPT を使用して AI エージェントを作成しましたね。素晴らしい！しかし、一般的な AI は初日のインターンと同じようなものです。基本的なことは理解していますが、役立つようにトレーニングが必要です。自分のやり方で仕事ができるように、ChatGPT の動作原理をカスタムしましょう。ステップバイステップのチュートリアルは次の通りです。
1. ChatGPTをユースケースに合わせて微調整する
ChatGPTは一般的な知識を学習しますが、AIには特定の分野の専門知識が必要です。
- お客様のデータでトレーニング：カスタムクエリ、SOP、過去のやり取りをアップロードして精度を向上させます。
- 応答の改善*：OpenAIの微調整APIを使用して、AIをビジネスニーズに一致させます。
さらに、社内文書、ナレッジベース、またはリアルタイムデータにAPI経由で接続し、正確な回答を維持し、ビジネスと整合性を保つことができます。
2. プロンプトエンジニアリングで応答を改善
時には、より良いプロンプトがより良い回答につながります。効果的なシステムプロンプトを使用すると、AIがより関連性の高い回答を生成するように導くことができます。例えば、
❌ 「セールスについて教えて」
✅「B2B SaaS セールスの戦略トップ3を例とともにリストアップする」
3. AIの回答を制御するためのガードレールを設定する
AIは賢いですが、完璧ではありません。チェックを怠ると、誤解を招く情報を生成する可能性があります。不正確な情報やリスクのある出力が出力されないように、事実確認の仕組み、レスポンスの長さの制御、コンプライアンスフィルターを設定します。
4. ユーザーの役割に基づいてAIをパーソナライズ
AIはオーディエンスに適応すべきです。カスタマーにはシンプルな説明を、社内チームには詳細で価値のある洞察を提供します。役割に応じた応答により、より有用で文脈を理解したやり取りが可能になります。
適切なデータの微調整と統合を行うことで、ChatGPTを本当に自分のために仕事をしてくれる強力なAIエージェントに変えることができます。しかし、お約束した通り、ChatGPTエージェントよりもさらにクールなソリューションがありますので、読み進めてください。
AIエージェント開発におけるベストプラクティス
ベストプラクティスに従うことで、組織は効率的でユーザーフレンドリー、かつ責任あるカスタムAIエージェントを構築することができます。
AIエージェント構築の鍵となる考慮事項
AIエージェントを構築するには、技術的な正確さと戦略的プランニングのバランスが必要です。考慮すべき重要な要素は次のとおりです。
1. 明確な目的から始めましょう
AIエージェントは、特定の目標を念頭に置いて設計すると最も効果的です。
例：AIエージェントを構築する医療プロバイダーは、以下を決定する必要があります。
- 患者の予約スケジュール管理ですか？
- 医師のための医療研究アシスタント？
それぞれ異なるアプローチ、トレーニングデータ、異なるデータサイエンスおよびAIモデルのセットが必要です。
💡 プロのヒント：AIエージェントをコード化する前に、「決定木文書」を作成します。各シナリオにおけるすべての可能なユーザーの意図とエージェントの正確なアクションを特定します。この視覚的な表現により、潜在的な行き止まりや循環的な会話を早期に特定することができます。
2. 適切なAIモデルとトレーニングデータを選択する
AIモデルはすべて同じように作られているわけではありません。カスタマーサービス用のチャットボットには、AIを活用した金融詐欺検出システムと同じモデルは必要ありません。
📌 例：小売業のAIチャットボットは、カスタマーサービスでのやり取りや製品に関するよくある質問（FAQ）を学習する必要があります。一方、サイバーセキュリティのAIエージェントは、不正行為のパターンや脅威の履歴データを学習する必要があります。
3. AIに文脈認識能力を持たせる
AIは会話の文脈を理解しているときに最もよく機能します。 意味のある応答を提供するために、社内の製品データベース、CRMシステム、またはプロジェクト管理ツールからリアルタイムで情報を取得する必要があります。
AIエージェント実装における倫理基準の確保
倫理基準に従うAIモデルは、信頼とコンプライアンスに基づいて構築されます。 それでは、遵守すべき倫理基準をいくつかご紹介します。
- 透明性：ユーザーは、意思決定がどのように行われ、どのようなデータが使用され、どこにリミットがあるのかを知る権利があります。AIが透明性を持つことで信頼が生まれ、人々はAIとの関わり方について、十分な情報を得た上で選択を行うことができます。
- 人間中心のアプローチ：AIは生活をより簡単にすべきであり、人間の判断に取って代わるものであってはなりません。AIは、人間の基本的な価値観に沿うものでなければならず、人々の幸福を念頭に置いて設計されるべきです。
- 公平性とバイアスの緩和：AIは例外なくすべての人を公平に扱うべきです。データにバイアスがあると、不公平な結果につながる可能性があるため、常にチェックを行い、多様なトレーニングセットを用意することが不可欠です。
- プライバシーとデータセキュリティ*：個人データには個人情報が含まれている。AIは必要なものだけを収集し、安全に保管し、ユーザーが自分の情報に対して管理権限を持つべきである。
AIエージェントとしてのChatGPT使用のリミット
ChatGPTは強力なAIツールですが、スタンドアローンのAIエージェントとして使用する場合にはいくつかのリミットがあります。簡単に言えば、以下のようなものです。
❌ 文脈を保持するための組み込みメモリなし
カスタムメモリレイヤーを作成しない限り、ChatGPTは長時間にわたるやり取りの文脈を保持できません。例えば、複数のセッションのミーティングメモを要約するように指示した場合、文脈が明示的に提供されない限り、過去の要約を記憶しません。
❌ タスク実行機能にリミットあり
ChatGPTはコンテンツを生成し、推奨を提供することはできますが、外部統合なしでは電子メールの送信、ミーティングのスケジュール設定、タスクステータスの更新などのアクションを直接実行することはできません。
❌ 不正確な回答の可能性
ChatGPTは、特に複雑な分野や専門的な分野において、「幻覚」を起こすことがよくあり、誤解を招くような、不正確な、または無意味な回答を生成することがあります。
📖 ボーナス記事：職場におけるAI
ChatGPTの代替としてClickUpを使用する
ChatGPTでAIエージェントを構築しようとしている場合、ワークフローの効率化に興味がある確率が高いでしょう。しかし、ゼロから何かを構築したり、複数のエージェントに取り組んだりする手間をかける理由は何でしょうか？
ClickUpは、仕事のためのすべてが揃ったアプリです。✅
プロジェクト管理、ナレッジ管理、チャットを1つのプラットフォームに統合し、次世代のAI自動化と検索により加速します。
AIエージェントであるClickUp Brainは、アプリに直接組み込まれており、チームがワークフローを自動化し、ワークスペース内のデータからリアルタイムのインサイトにアクセスできるように設計されています。コーディングや複雑なタスクの設定は必要ありません。このエージェントは、インテリジェントな副操縦士として機能し、タスクの優先順位付け、コンテンツの生成、重要な情報の要約を支援することで、プロジェクト管理をよりスムーズにします。
つまり、次のようなことです。
- ClickUpタスク 、ClickUp内の音声およびビデオClip、会話の概要を素早く取得し、すべてを読み/ビューすることなく最新の状態を維持できます。
- ClickUp内で電子メール、レポート、ブレインストーミングのアイデアを生成することで、執筆をスピードアップ
- AI主導の洞察に基づく締め切りと作業負荷に基づいて、影響度の高いタスクに集中する
- 数秒でタスク、メモ、ドキュメントからプロジェクトの鍵となる情報を取得する
AIエージェントとして、ClickUp Brainはワークフローに自然言語自動化の力をもたらします。 ClickUp Brainは、複雑な「もし～ならば～」条件を手動で設定する代わりに、必要なことを平易な英語で記述するだけでタスクを自動化できます。
📌 例えば、複数の設定をクリックして選択する代わりに、ユーザーは次のように入力できます。
「タスクに『緊急』とマークされたら、私に割り当て、チームに通知してください。」
ClickUp Brainは意図を理解し、自動化を瞬時に設定します。コードは不要です。
しかし、ClickUpはそれだけではありません。AIによる自動化を超えて、ClickUpチャットでチームのコミュニケーションも楽にします。仕事上の会話を追うためにアプリを切り替えるのに疲れたチームにとって、これはパズルの欠けていたピースのような価値です。
📮ClickUp Insight:60%の労働者は10分以内にインスタントメッセージに応答しますが、各中断は最大23分の集中時間を奪い、生産性のパラドックスを生み出しています。
ClickUpは、会話、タスク、チャットスレッドをすべて作業スペースに一元化することで、プラットフォームを切り替える必要がなくなり、必要な回答を素早く入手できます。 コンテキストが失われることはありません！
チャットとプロジェクト管理ツールを個別に使う代わりに、ClickUpはすべてを1つの屋根の下に集めます。つまり、1か所で会話、プランニング、アクションが可能になります。
ClickUpチャットのチュートリアルです。
- 会話が仕事になる：もう「このタスクを書き留めておこう」と思う必要はありません。メッセージをタスクに変えるのもワンクリックで完了です。
- すべてが相互にリンクされたままになります：会話は自動的にタスク、ドキュメント、その他の議論にリンクされるため、文脈が失われることはありません。
- Brainがあなたをサポート：素早い返答が必要ですか？ClickUp Brainは返信を提案し、長いスレッドを要約し、会話からタスクを自動作成することさえできます。
- すぐに役立つ情報：チャット内のSyncUpsを使用して音声またはビデオ通話に接続すると、ClickUpのAIエージェントが自動的に要約とアクションアイテムを生成します。
AIによる自動化とシームレスなチャットは素晴らしいですが、散在する文書、埋もれたタスク、無限に広がる知識のサイロに圧倒されたらどうなるでしょうか？
古いメッセージを掘り起こしたり、無限に続くフォルダをクリックして移動する代わりに、ClickUpのAIナレッジマネジメント機能を使用して、必要な時に正確な情報を整理、取得、表示しましょう。
従来のAIエージェントが受動的にプロンプトに応答するのとは異なり、ClickUpはAIを搭載した集中型のナレッジハブを提供し、ワークステーション全体で情報を能動的に整理、更新、取得します。
これを使用すると、以下のものが手に入ります。
- コンテンツの自動構造化：ClickUpは企業情報をインテリジェントに分類・タグ付けし、必要な時にデータをより簡単に検索・利用できるようにします。
- リアルタイムの知識更新：Brainが改善点を提案し、文書が正確かつ最新の状態に保たれるようにします。
- 文脈を理解した回答：繰り返し入力を必要とするChatGPTとは異なり、ClickUp Brainは作業スペース内の構造化データに基づいて回答を取得します。
AIナレッジベースの構築とメンテナーについて、この役立つ解説をチェックしよう👇🏽
確かに、ChatGPTでAIエージェントを構築するのはワクワクする話です。しかし、AIは質問に答えるだけのものではありません。AIは、仕事をよりスマートに、より速く、より組織的に行うためのものです。
ChatGPTを使えば、素晴らしいAIアシスタントを手に入れることができます。しかし、ClickUp Brainを使えば？ あなたのワークフローを実際に理解するAIを手に入れることができます。 単に回答を生成するだけでなく、タスクを自動化し、知識を整理し、必要な時に正確な情報を確実に提供します。
よりスマートな仕事のやり方、つまり、AIが文脈を絶えず入力しなくても、より多くのことを支援してくれるような方法をお探しなら、ClickUp Brainがそのソリューションです。
今すぐClickUpに登録して、仕事のやり方を変えましょう！