ChatGPTのタスク機能：正しい使い方について

3,021 文字

今日、OpenAIは「タスク」と呼ばれる新機能を発表しました。これは高い期待を集めていた機能で、本質的にはあらかじめ定義されたプロンプトを持つCronジョブで、ChatGPTが実行し、ユーザーに事前に設定された時間に通知を送信します。これはSamが最近のエッセイで述べたように、OpenAIの使用可能なエージェントシステムの第一歩のように見えます。私たちは2025年には最初のAIエージェントが労働力として加わり、企業の生産性を大きく変えると考えています。
ChatGPTのスケジュールタスクとは何か？これは、ユーザーのプロンプトに基づいて後で実行するタスクを自身で作成する能力をChatGPTに与える新機能です。タスクは特定の時間に1回限り、または定期的に実行できます。タスクはユーザーがオンラインかどうかに関係なく実行されるので、タスクを設定すれば事前に定義された時間に実行されます。メールで通知を受け取ることができます。現在はベータ版なので、一部の機能が動作しない可能性があります。
タスクの設定方法と期待できることをお見せします。また、運動の通知以外にも私が興味深いと感じたいくつかのユースケースをお見せします。まず、気に入らなかった点をいくつか見てみましょう。
第一に、スケジュールタスク付きの新しいGPT-4モデルがあります。タスクを有効にするにはこれを選択する必要がありますが、これは良くないUIデザインだと思います。なぜならすでにGPT-4oがあるので、そのモデルがタスクをスケジュールする機能を持つべきだからです。モデルリストにさらに別のモデルを追加する意味が分かりません。
第二に、ChatGPTは一度に10個のアクティブなタスクしか持てません。別のタスクを追加したい場合は、以前のタスクの1つを削除する必要があります。
では、私が個人的に有用だと感じるタスクの例をいくつか簡単にお見せします。まずタスク付きのGPT-4を選択しましょう。これが私の最初のプロンプトになります。基本的に、ChatGPTに何らかの分析を実行させ、結果を集計して毎日送信させたい場合に非常に便利です。
現時点では実行できる操作はウェブ検索のみなのでかなり制限されています。ベータ版なのでそれは予想されることですが、もしカレンダーへのアクセスやGoogleドキュメントの修正などができるようになれば、これは非常に役立つと思います。
この例では、どのようなことができるのかを理解できるでしょう。私は毎日PST 7:15にApple、Tesla、Google、NVIDIAの株価をチェックし、各企業について終値と以下の分析を報告するよう依頼しています。相対的な変化、トレンド分析、出来高の洞察、そして重要なニュースイベントを見てほしいと伝えています。最後に、企業名、終値、変化率、トレンド方向、平均出来高比較、関連ニュースのハイライトを列とする構造化された表で出力をフォーマットするよう依頼しています。
このCronジョブ、すみません、タスクを午後7:15に実行するよう依頼しましょう。
これを実行すると、単純な確認が表示されます。「承知しました。毎日午後7:15に提供します」と表示され、これをクリックするとタスクの名前が表示されます。必要に応じて変更できます。プロンプトに基づいて、エージェントがバックグラウンドで実行する修正されたプロンプトが作成されます。タスクの一時停止や削除、スケジュールの変更も可能です。
毎日である必要はなく、1時間ごとや1分ごとに実行することもできます。実行を待ちますが、基本的にタスクが実行されるたびに、OpenAIからタスク名が記載されたメールを受け取り、実際の実行結果を確認するためにクリックできます。
タスクリストもあります。chatgpt.com/tasksにアクセスすると、すべてのタスクが表示されます。10個以上のタスクを超えないように注意する必要があります。超過する場合はタスクを削除する必要があります。タスクを削除するには、3つのボタンをクリックして一時停止するか、すぐに削除することができます。
実行されたタスクの結果はこちらです。求めていたすべての情報を含む表が生成されました。各企業について、終値、前日比の変化率、5日間のトレンド、出来高比較、重要な洞察が表示されています。例えば、Teslaについては、Investopediaからのニュース記事が見つかり、NVIDIAについても別のニュース記事があります。
これはChatGPTタスクで実行できる市場調査の一例です。より複雑なレポート生成も可能で、必要に応じて毎日または毎時間そのレポートを送信できます。
制限の1つは、私の理解では、これらのタスクにはメモリがないことです。毎日このレポートを生成するよう依頼した場合、以前のタスクの記憶なしに毎日そのタスクを実行するだけです。生成した以前のすべてのレポートを記憶できたり、さらに良いことに、このレポートを何らかの外部テーブルに書き込めたりすれば、非常に価値があると思います。
もう1つの例を紹介します。私は現在ロサンゼルスにいるので、プロンプトは「LAの火災に関する最新ニュースをすべて表形式でまとめたレポートを作成してください。表の各行は別々の事故を表し、列には名前、影響を受けた地域、深刻度、封じ込めの割合、最後の更新日時を含めてください」としました。このレポートを確実に生成するために、この動画を録画している午後7:20に実行するようにしました。
ここでも、使用しているプロンプトとタイトルが表示されます。タスクが実行され、通知を受け取りました。これをクリックすると、レポートが生成されています。現在、私が知る限り4つの異なる火災があり、それらすべてがリストアップされています。影響を受けた地域も正確で、深刻度、封じ込めの割合、最終更新日時も表示されています。日付のみの表示なので、もっと正確な時間も表示できるかもしれません。そして、これらすべての火災に関する重要な更新情報も表示されています。とてもスマートで、このような状況で非常に役立ちます。
最後にいくつかの考察です。まず、タスク機能は新しいものではありません。Geminiも非常によく似たコンセプトのリマインダー機能を持っています。しかし、現時点でウェブ検索を実行して結果を集計する機能があることが、より有用だと思います。これは基本的に、エージェントが行動を計画できるエージェント的な部分です。タスクの実行自体はおそらく単なるCronジョブですが、OpenAIがより多くのツールを統合できれば、例えばメールを分析して作成し、送信できたり、このようなレポートを生成して時間とともに集計し、何らかのデータベースに格納できたりすれば、それは非常に価値があると思います。
Samのエッセイの引用に戻ると、これは実際に様々な企業に大きな価値を追加し、いくつかの有用なエージェントの1つになる可能性があると思います。
これがChatGPTのタスク機能の簡単な紹介と私の最初の印象でした。皆さんの意見や、考えられる潜在的なユースケースについて教えてください。この動画が役立つものであったことを願っています。ご視聴ありがとうございます。いつものように、次回の動画でお会いしましょう。