コラム
本サイトで紹介している ChatGPT は、自然言語処理の分野で最先端を行く技術です。
そのカバー範囲は広く、かなりお利口な回答をすることができます。
しかし、所詮、アルゴリズムによるパターン出力にすぎず、過去の情報に基づいた通り一遍の、その場その場の回答しかできないということにも気づきます。
ChatGPT3.5の登場から約1年。把握できてきた、ChatGPTの「得意・不得意」な分野を図にまとめました。
まずは、機能・役割としてのマトリックス分析です。
縦軸は、取り扱う内容が、「一般論(General)」か「個別な話 (Specific)」なのかを表します。
横軸は、求める回答が、「既存のありきたりな、凡庸な」か「新規・創造性があるか」を表します。
得意分野は、緑色で塗っています。左上が濃くなります。
つまり、既存の学習データによる一般論が得意(とてもハイレベル)ということです。
次は、ChatGPTが提供する価値、つまり、サービスとしてのマトリックス分析です。
縦軸は、取り扱う価値が、「単機能」か「複合的」なのかを表します。
横軸は、ユーザーの履歴保持が、「その場限り」か「長期的に保持するか」を表します。
こちらも、得意分野として左上が濃くなります。
つまり、その場限りで、単発的な「回答」が得意(とてもハイレベル)ということです。
では、逆を見ていきましょう。そうです。右下です。
AI変革の波に飲み込まれないためには、ChatGPTの得意分野(左上の緑の領域)からできるだけ離れて、右下の領域にポジションを取るように、事業を見直す必要があります。
例えば、このような事業は生き残ります。
・ユーザーの履歴や、ユーザーの過去蓄積データを使う
・機能を複数組み上げて、ニーズ周辺をまとめてカバーする
・パーソナライズやカスタマイズで、ユーザー特有のニーズに応える
・上記をふまえて、新規性のある、または、深い洞察を伴う提案をするサービス
※ もちろん、AI(開発する技術者)も、弱点を克服するべく、改良や工夫をたくさん提案しています。左上から右下に向けて、猛烈に侵攻してきています。
※ Webサービス開発者は、AIブームに乗っかって、左上のポジションで新規サービスを考えないように気をつけましょう。機会は全プレーヤーに配られていて、かつ、最大の競合は、ChatGPT なのですから。
ChatGPT3.5の登場から約1年。把握できてきた、ChatGPTの「得意・不得意」な分野を図にまとめました。
まずは、機能・役割としてのマトリックス分析です。
縦軸は、取り扱う内容が、「一般論(General)」か「個別な話 (Specific)」なのかを表します。
横軸は、求める回答が、「既存のありきたりな、凡庸な」か「新規・創造性があるか」を表します。
得意分野は、緑色で塗っています。左上が濃くなります。
つまり、既存の学習データによる一般論が得意(とてもハイレベル)ということです。
次は、ChatGPTが提供する価値、つまり、サービスとしてのマトリックス分析です。
縦軸は、取り扱う価値が、「単機能」か「複合的」なのかを表します。
横軸は、ユーザーの履歴保持が、「その場限り」か「長期的に保持するか」を表します。
つまり、その場限りで、単発的な「回答」が得意(とてもハイレベル)ということです。
では、逆を見ていきましょう。そうです。右下です。
AI変革の波に飲み込まれないためには、ChatGPTの得意分野(左上の緑の領域)からできるだけ離れて、右下の領域にポジションを取るように、事業を見直す必要があります。
例えば、このような事業は生き残ります。
・ユーザーの履歴や、ユーザーの過去蓄積データを使う
・機能を複数組み上げて、ニーズ周辺をまとめてカバーする
・パーソナライズやカスタマイズで、ユーザー特有のニーズに応える
・上記をふまえて、新規性のある、または、深い洞察を伴う提案をするサービス
※ もちろん、AI(開発する技術者)も、弱点を克服するべく、改良や工夫をたくさん提案しています。左上から右下に向けて、猛烈に侵攻してきています。
※ Webサービス開発者は、AIブームに乗っかって、左上のポジションで新規サービスを考えないように気をつけましょう。機会は全プレーヤーに配られていて、かつ、最大の競合は、ChatGPT なのですから。
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