私のお気に入りの 2 つの ChatGPT Plus プラグインと、それらを使用してできる注目すべきこと
日常的なタスクでは 2 つのプラグインが目立ちますが、欠点があります。それらは同時に実行できないということです。したがって、ツールは慎重に選択してください。
今朝確認したところ、ChatGPT Plus プラグイン ストアには 119 ページのプラグインがありました。ページごとに 8 つのプラグインがあるため、952 個のプラグインになります。明らかに、人々はさまざまな方法で ChatGPT を拡張しています。
もちろん落とし穴もあります。たとえば、952 個のプラグインがありますが、一度に使用できるのはそのうちの 3 個だけです。別のプラグインを使用したい場合は、新しいセッションを起動して新しいセットを選択する必要があります。さらに、OpenAI 独自のメガプラグインである Advanced Data Analysis を使用する場合、他のプラグインと一緒に実行することはできません。
ここ ZDNET では、多くのプラグインを調べてきました。 ChatGPT の拡張: AI チャットボット プラグインは本当にゲームを変えることができるでしょうか? で、そのいくつかについて詳しく説明しました。 Steven Vaughan-Nichols はお気に入りのプラグインをまとめました。
しかし、私はプラグインについて書くためだけにプラグインを見ているわけではありません。 ChatGPT とプラグインを通常の生産性プロセスに統合し始めました。そして興味深いのはここです。日々の作業には、ちょうど 2 つのプラグインが必要であることがわかりました。他のものを使用する必然性を感じていないだけです。
残念ながら、これら 2 つのプラグインを同時に実行することはできません。
私のお気に入りの 2 つ
これまでのところ、私が見つけた最も便利で信頼できるプラグインは、ChatGPT 独自の Advanced Data Analysis プラグインです。このプラグインは、データ ファイルを読み取り、分析を実行し、グラフを生成し、画像分析も行うことができます。 (私はそんな用途には使っていませんが。)
[設定]ダイアログで高度なデータ分析をオンにできます。ベータ機能の下にあります。ただし、混同しないでください。高度なデータ分析は、以前はコード インタープリターと呼ばれていました。先月改名されました。
私が使用する 2 番目の高価値プラグインは WebPilot です。これにより、ChatGPT が Web にアクセスできるようになります。以前、MixerBox WebSearchG を使用して同じことを行っていましたが、失敗することが多かったです。今のところ、WebPilot に期待を裏切られたことはありません。
ただし、制限もあります。たとえば、WebPilot では、Amazon の包括的な検索についてはあまりできません。これは、Web ページにアクセスしてコンテンツを抽出することはできますが、ドロップダウン、フィルター、検索バーなど、ページ上の動的要素を操作する機能がないためです。
これら 2 つのプラグインを使用すると、包括的なデータ分析を行うことができ、ChatGPT に Web から現在のデータを取得させることができます。同じセッションで両方を実行することはできません。つまり、必要なものを見つけるために時々フープジャンプが必要になることになります。
制限内で作業する
これらのプラグインでできることには間違いなく制限があります。 WebPilot は、1 ページの情報を取り込むのに優れています。私の Yelp の実験のように、複数のページをスキャンできる場合もあります。ただし、複数のクエリを実行する必要がある場合は、機能が低下する傾向があります。
多数の Web スキャンを実行してその結果を分析すると、生産性が大幅に向上する可能性があるため、これは残念です。最近の例を見てみましょう。 AMD Ryzen 5 5600X プロセッサを使用して PC を構築しています。このプロセッサが選ばれたのは、私が実行したいソフトウェアに推奨されているためです。そのプロセッサをホストできるマザーボードが欲しいです。 WebPilot で ChatGPT Plus を入手して、Amazon の製品とレビューを包括的にスキャンしようとしました。それはちょっとありませんでした。
私のプロンプト:
WebPilotを使用します。 AM4 ソケットを使用して Ryzen 5 5600X プロセッサーをサポートする PC マザーボードを各価格帯で 10 個見つけます。星のレビューと各製品へのリンクを含めます。表として表示します。
確かにリストは戻ってきました。すべてのマザーボードが AMD Ryzen をサポートできるわけではありません (1 つか 2 つは Intel プラットフォームでした)。星による評価が与えられましたが、提供された URL は Amazon の製品ページではなく、Amazon のメイン ページでした。
もちろん、これの一部はウェブの性質によるものです。すべてのページは異なるコード化されています。一部の企業は、ページ スクレイピングを難読化するためにわざわざ手を出しています。他のものは、Web 開発者側で積極的にブロックすることなく、その設計方法の問題としてキャプチャするのが困難です。
また、AI はマスター リストをたどって結果を一度に提示することを好みません。答えを提供し、頭を撫でられるのを待ってから、次の答えに進むのが好きです。このように、ChatGPT は子犬のようなものです。
成功の鍵は、制限内で作業することです。たとえば、面白そうなマザーボードを多数選択し、WebPilot を使用してそれぞれを ChatGPT にフィードし、その製品の正確なレビュー リンクを見つけたら、ユーザー レビューのセンチメント分析を依頼できます。
たとえば、興味のあるボードの 1 つにノイズの問題があるかどうかを知りたかったのです。実行可能な答えを得る前に、一連のプロンプトを提供する必要がありました。
ユーザーからこの製品の騒音に関する苦情はありますか: {ここに URL リンクを挿入}
これにより、ユーザーの苦情に関する一般的な議論が返されましたが、騒音については何も返されませんでした。
Web でマザーボードとノイズの問題を検索する
これにより、技術サイト上のノイズに関するユーザー フォーラムの苦情が 1 件返されました。
他に何か報告はありますか？
これにより、YouTube、Reddit、PC ビルダーの技術サイトからノイズ問題のレポートが戻ってきました。そのため、必要な情報を入手することが可能です。ただそれに取り組む必要があります。
高度なデータ分析
2 番目のプラグインは、ChatGPT 独自の Advanced Data Analysis です。これは非常に強力ですが、2021 年 11 月より前のデータセットに限定されます…ただし…
ここでの秘訣は、高度なデータ分析を備えた ChatGPT Plus を使用すると、データ ファイルをアップロードできることです。そのため、2021 年の締め切り日よりも新しいデータを更新できます。
この記事では、高度なデータ分析を使用したグラフと表の分析を多数紹介しました。しかし、独自のデータをアップロードすることが信じられないほど強力であることが証明されたのは、コードをアンインストールするときに 22,797 レコードのデータベースに対してセンチメント分析を行ったときです。クロスインデックス分析を行うためのコードを書く時間がありませんでしたが、ChatGPT が数分でそれを実行してくれました。
最近、別のデータセットで使用しました。ジャーナリスト向けのサービスがあり、質問を投稿すると、広報担当者や自分自身や自分の会社の宣伝に興味のある人が返答できます。
これは、あなたが研究しているものに積極的に関わっている人々から洞察を得るのに最適なリソースです。欠点は、信号対雑音比が非常に大きいことです。非常に多くの人が回答を売り込みますが、多くの場合、私が研究している内容とは無関係であり、売り込む人々が私の調査に含める基準を満たしていないこともよくあります。
特定のプロジェクトのピッチを精査するには数日かかる場合があります。 Advanced Data Analysis への応答の完全なセットをダウンロードしてフィードしようとしましたが、それは気に入りませんでした。しかし、各ピッチを Excel データベースのレコードに変換するという事前準備作業を行ったとき (そのために少しプログラミングを使用しました)、その後高度なデータ分析が情報を理解することができました。
ChatGPT に調査や分析をしてほしくありませんでしたが、幹部の名前と役職が含まれる提出物を分離することはできました。私は、エントリが実際に説明書を読んだ人からのものであることを示すために役立ついくつかの重要な質問をしました。 ChatGPT にこれらのテスト用のエントリを解析するように依頼したところ、適格な候補ピッチのセットを提示することができました。
これらのプロンプトはそのプロジェクトに完全に固有のものであるため、ここでは提供しません。しかし重要なのは、高度なデータ分析を準備するためにいくつかの基本的な作業を行った後、大量の分析を行ったということです。通常、何百ものピッチを検討し、実行可能なデータを選り分けるのに 3 ～ 4 日かかります。今回は半日くらいかかりました。
これは生産性を大幅に節約することになります。
ChatGPT プロンプトで成功するための鍵
確かに、ChatGPT には限界があり、その中でも特に、AI が必ずしもユーザーの希望どおりに動作するとは限らず、何かをでっち上げてしまうということです。ただし、慎重に委任すれば、ChatGPT は時間を大幅に節約できます。
「デリゲート」という単語に注目してください。動詞として使用される場合、ウェブスターは「委任」を「他の人に委ねること」と定義しています。あなたがマネージャーの場合、委任する能力は仕事の重要な部分です。しかし、委任するということは、単に部下に任務を押し付けることではありません。委任することは任せることです、そうです。しかし、それは作業成果物を導き、検証することでもあります。
これが、ChatGPT の使い方を学ぶ必要がある方法です。それをコンピュータープログラムとして考えないでください。仕事を割り当てる相手のことだと考えてください。その割り当ては複雑すぎますか?その割り当ては曖昧すぎませんか?その人がその任務を成功させる方法はあるのでしょうか、それとも失敗するように仕向けているのでしょうか?
こうした職場のシナリオは誰もがよく知っているので、AI プロンプトの仕事に適用できるはずです。
AI に与えた内容が AI を混乱させる場合は、それを明確にする方法を考えてください。 AI に与えるものが多すぎて動作しない場合は、プロジェクトを段階に分割する方法を考えてください。
また、使用するツールを 1 つに限定しないでください。あなたがマネージャーであれば、人との交流が得意な従業員が 1 人いるかもしれません。物事を直すのが得意な人や、優れた数学のスキルを持った人がいるかもしれません。最初にプロジェクトの 1 つのフェーズを 1 人の作業者に割り当て、その後、必要なスキルの変化に応じてそのフェーズを別の作業者に移動することができます。
それが私が広報宣伝プロジェクトで行ったことです。私のプログラマのテキスト エディタでは、返信をカンマ区切りの値行に解析するのは簡単でした。検索と置換の操作をいくつか実行しました。次に、その文書を Excel で開き、自分が作成したと思ったものであるかどうかを確認しました。データが確認されてから、それを ChatGPT と高度なデータ分析にフィードしました。
では、特にこれら 2 つのプラグインを使用した場合、ChatGPT の成功の鍵は何でしょうか?プラグインが理解できるようにプロジェクトを細分化し、自由に使えるツールをすべて使用して結果を得る方法を学びましょう。
そうすれば、ChatGPT がいくつかのプロジェクトの生産性を目に見えて向上させることがわかるでしょう。
ああ、これが私の最後の提案です。すべてのプロジェクトが AI に任せられるわけではないということを覚えておいてください。適切な場所で成功を収め、人工知能に適していないタスクを実行するには他のツールを使用します。
幸運を。長く生きると繁栄。力があなたとともにありますように。
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