このライブストリームは、OpenAIが企業向けに展開するChatGPTの新機能について詳細に解説したものである。主要な内容として、企業の内部データソースをChatGPTに接続するコネクタ機能、包括的な調査を可能にするディープリサーチ機能、そして会議の録音・転写・要約を行うレコードモードが紹介されている。これらの機能により、組織内の知識を効率的に活用し、従業員の作業効率を大幅に向上させることが可能となる。また、権限管理やデータセキュリティも適切に保護されており、企業が安心して利用できる設計となっている。
皆さん、本日はご参加いただきありがとうございます。私はネイトと申しまして、ChatGPTのビジネス向け製品チームを率いております。本日のライブストリームでは、組織独自の業務コンテキストを直接ChatGPTに取り込む方法についてお話しします。
具体的には、内部の知識ソースをChatGPTに接続することで、適切なタイミングで最も関連性の高い情報を見つけられるようにします。また、組織内の既存のユーザー権限をすべて尊重し、チームおよびエンタープライズワークスペース内でデータをプライベートかつセキュアに保持します。
コンテキストを取り込む方法として、本日は2つの体験をご紹介します。1つ目は内部データへのコネクタで、これによりChatGPTでの深い調査や日常的なクエリを強化できます。
2つ目はレコードモードで、会議で話されたものの必ずしも書き留められていない情報をすべて捕捉し、より有効活用できるようにします。
これらの製品の力について私自身が証言できます。私たちはチーム内でこれらを毎日使用しており、実際に試用している中で、OpenAIで持っている情報の広がりや日々作成している内容を、本当にターゲットを絞ったクエリで統合し、製品開発を前進させる実用的な洞察として活用できることがいかに素晴らしいかを実感しています。
私たちは試用することに大変興奮しており、皆さんにもお見せできることを楽しみにしています。本日は製品チームと研究チームの数名のメンバー、ニール、プリヤ、ディボが参加しており、彼らがデモをお見せします。それではニールに譲ります。
ありがとう、ネイト。OpenAI内での私たち自身の業務を加速するためにコネクタをどのように使用しているかをお見せできることに興奮しています。
私たち自身の内部データをお見せすることはできませんが、AGI Corpという架空の会社を作成し、そこでコネクタがどのように機能するかをお見せできます。そのような会社で働いてみたいと思います。とてもいい会社だと聞いています。
AGI Corpは数ヶ月前に、私のお気に入りの架空の製品の1つであるAnimal GPTを発売しました。これは動物の鳴き声を人間のテキストに翻訳する新しいモデルファミリーです。どの動物に取り組んでいるのでしょうか？ 私たちはBark to Textを発売済みで、ロードマップにはMeow to Textが控えています。現在、私たちはQ3計画の真っ最中でキックオフしているところです。
チーム一丸となって、コネクタとChatGPTを使用してその計画サイクル全体をキックオフしようと思います。まずディープリサーチとコネクタを使用して、今後のパートナーシップや発売について少し理解を深めることから始めます。
ChatGPTを開いてディープリサーチにカーソルを合わせます。ディープリサーチは今年2月に発売され、ChatGPTの新しいエージェント機能で、ウェブを広範囲に検索・分析できます。
ユーザーから大きなフィードバックとして、パブリックなウェブだけでなく、すべてのプライベートソースに対してもディープリサーチを行いたいという要望がありました。ディープリサーチをクリックすると、新しいソースドロップダウンが表示されます。これを開くと、ディープリサーチがウェブだけでなく、GitHubからGmailまで、お気に入りのアプリすべてに接続することがわかります。
特に興味深いものをいくつか選択します。次のクエリでは、HubSpot、Outlook、SharePoint、Teamsを選択します。ChatGPTに尋ねたいのは、Bark to TextとAnimal GPTで活用できる潜在的な配信パートナーシップについてです。
モデルに「Animal GPTのQ3計画を行っており、潜在的な配信パートナーシップに興奮している。HubSpotを調べて、当社戦略と重複する成約可能性が最も高いオープンディールは何か教えてください」と尋ね、SharePoint、Teams、Outlookでの議論やキックオフと相互参照してもらいます。
このクエリをキックオフすると、ディープリサーチは現在使用しているアプリケーション固有の文脈的な質問をいくつか尋ねてきます。会社戦略について尋ねているので、「AGI CorpはAGIの進歩を目指している」と答え、「高収益ポテンシャルとQ3での高い成約可能性のあるディールに焦点を当てる。必ずMicrosoftアプリ全体で相互参照すること」と指定します。
これでディープリサーチが開始され、私が指定したさまざまなアプリを次の5～10分間で広範囲に検索します。素晴らしいのは、このようなクエリは通常、私やチームがHubSpot、Teams、チャット、CRM、メッセージングを精査するのに数時間または数日かかるところを、ディープリサーチがわずか数分で行ってくれることです。
チームの能力を拡張できることにも非常に力強いものがあると思います。CRMデータのようなものは、ニールや他の製品メンバーがあまり馴染みのないデータソースである可能性が高く、今ではそこから非常に迅速に回答を得ることができます。
その通りです。CRMだけではありません。私はこの機能をGitHubの検索によく使用しています。エンジニアたちは私が毎日彼らを煩わせないことに感謝していると思います。ディープリサーチは開始に数分かかるので、その間にプリヤとディボに他にできることを見せてもらいましょう。
ありがとう、ニール。ディープリサーチが進行している間、ニールが言ったように、これは特定のトピックに関する本当に包括的なレポートには素晴らしいですが、多くの場合、日常業務のコンテキストで迅速にやり取りしたいものです。
追加の知識を取り込んでChatGPT自体で行う作業を本当に合理化する方法をお見せします。ディープリサーチが進行している間に新しいウィンドウを開き、これを使って会社で起こっていることを把握し、ここAGI Corpで使用するファイルストレージシステム全体の多数の文書とデータをトリアージし、取り組むべきことの統合を行います。
Bark DetectとMeow Detectで多くのエキサイティングな作業があるようです。幅広く始めましょう。新人なので、まず状況を把握したいと思います。「ChatGPT、Q2のマーケティングおよび製品戦略について教えてください」と尋ね、売上についても知りたいので、「Q2で最も売上を牽引した機能は何ですか」と聞きます。
検索を呼び出す方法はいくつかあります。ユーザーの質問が内部知識を必要とするタイミングを理解するようにモデルを後学習させており、そのような場合は今行っているように自動的にトリガーしようとします。より直接的なアクセスが必要な場合は、ChatGPTに検索してもらいたいソースを手動で切り替えられる新しいツールもコンポーザーに組み込んでいます。
数秒でプリヤはQ2計画のかなり詳細な要約を得られました。モデルが示しているソースについて話していただけますか？
ディボが言ったように、素晴らしいのは、数秒で非常に明確な要約を得られるだけでなく、モデルの回答の各部分が実際にどのソースから引用しているかを示していることです。
情報を検証でき、より深く掘り下げることができます。実際にここにソースタブがあります。特定の文書と個別にやり取りしたい場合、そこで調査を続けたければ個別の文書について詳しく掘り下げるように依頼できます。
ネイトが冒頭で言ったように、これらのソースはすべて権限が認識され実施されています。私がアクセス権を持つ文書のみを見ることができます。ここでは私のアカウントにサインインしており、AJ Corpのボードチームと密接に協力しているため、アクセス権があることがわかり、ボードデッキの一部を引き出していますが、実際にはディボにはアクセス権がないようです。
あまり詳しく見ないでください。大丈夫です。ニールと私にも与えられていません。私たちには秘密にしておいてください。
要約に戻ると、ニールが言及していたように、Bark to Text v2はかなり好調のようです。エンゲージメントに関する情報があるか見てみましょう。リテンションはかなり良かったようですが、状況を把握しましょう。ChatGPTにBark to Text V2の日次アクティブユーザーの時系列プロットを生成するよう依頼します。
ChatGPTが自動的にデータ分析モードを起動しているようです。この機能を頻繁に使用しており、通常の方法では、まずGoogle Driveに入ってデータの場所を見つけ、ここに手動でアップロードする必要があるスプレッドシートをアップデートする必要があります。
素晴らしいのは、すでに企業知識のコンテキストを持っていることです。そのデータを自動的に取り込むことができるため、すぐに作業に取りかかれます。1秒でBark to Text V2のDAUがどのようなものかについて、かなり一般的なクエリを調べることができました。
絶好調のようです。見ていて嬉しいです。おそらくMeow to Textの時期でしょう。それを支援するため、実際にユーザー研究チームが多数のユーザーインタビューを実施していたと思います。関連するものを見つけられるか確認しましょう。
ChatGPTに「Dropboxから最近のペット飼い主のユーザーインタビューを見つけて」と依頼します。ご覧のとおり、自然言語を使用してクエリを少し絞り込んでいます。いくつかの異なるパラメータがあり、Dropboxがハイライトされているのは、モデルにそこを優先すべきだと伝えているからです。
モデルが実際にそのソースを優先していることを知らせる少しのUIを構築しました。特定のクエリパラメータに基づいて、最近性、Dropboxから、そしてペット飼い主からと依頼しました。ニールが調べていたように、獣医クリニックから様々な種類のパートナーシップまで、多数のステークホルダーがいるからです。
Meow Text v2について考える際に、ペット飼い主に特化して調べたかったのです。ここにいくつかの異なるユーザーインタビューがあります。通常はこれらすべてを読んで統合するのに大量の時間がかかります。PMとして、私は週の大部分をそれに費やしています。
これを後押しして、ChatGPTに統合を手伝ってもらえるか見てみましょう。「これらのインタビューの統合を行い、上位の痛み点と投資収益率でランク付けされた機会を抽出してください」と依頼します。これをすぐに実行可能にしたいので、「これをQ3計画に変換してドキュメントを生成してください」と言います。
多くの場合、作業を行う際、実際に会社内で作業する言語と方法で行われることが最も有用です。そのため、フォーマットを適切に行うためにテンプレートを相互参照するよう依頼します。「計画テンプレート文書を調べて、それに従ってください」と依頼します。これは私たちのQ3計画テンプレートです。
舞台裏では、モデルがユーザーの質問に答えるために内部知識を使用する必要があると判断すると、結果がどの程度最近のものである必要があるかや検索でフィルタリングしたいソースなどの様々な属性を持つ1つ以上の文脈化されたクエリに書き換えます。
そして検索バックエンドがこれらのクエリで動作し、ユーザーがすでに表示権限を持つ最も関連性の高い結果を返します。これらの結果を受けて、モデルはフォローアップ質問をしたり、ファイルを開いてこれらのファイルの一部を掘り下げたり、他のツールを使用したり、すぐに回答したりすることを決定できます。
実際に、この数分間で計画テンプレートへのアクセスを失ったようです。周りで何かが変わったのでしょうが、権限が常に尊重されていることを示しており、それは本当に最新で、システムの構築方法にとって重要です。
数秒で、構築すべきものの優先順位付けされたリスト、私たちが見る中核メトリクス、そして中核的な作業ストリームを得ることができました。ニール、あなたはコンテキスト知能に取り組み、私はペット記憶レイヤーに取り組むことになりそうですが、忙しいQ3が待っています。
これは、企業知識の一部を取り込むことで、ChatGPTで行う作業を本当に拡張し、もう少し集中化するのに役立つエンドツーエンドのフローでした。
企業が企業知識の大部分を持つファイルストレージシステムにわたって今日からロールアウトを開始することに興奮しています。Google DriveやSharePoint、Dropbox、Boxをベータ版で提供します。これはTeams、enterprise、eduでロールアウトされています。
念のため、Teams、EDU、enterpriseでは、いかなるデータでもデフォルトで学習に使用しません。接続されたデータも含めてです。これはコネクタにとってまだ初期段階です。コネクタがベータ版のままである間、皆さんがこれを仕事でどのように使用するかを見ることに興奮しており、継続的な改善とテストにコミットしています。
ありがとうございます。次に、レコードモードの次の機能について話し合うために、私たちのPMの一人であるサンドラを招待したいと思います。サンドラが加わります。彼女がMeow to Textにこれ以上興奮している人は誰もいないと保証できます。
ありがとう、ネイト。その通りです。私の子猫たちと話したいです。すべての文書とデータソースにわたって回答を得る能力は大きな勝利です。
しかし、それは実際には物語の半分に過ぎないことも知っています。私たちの仕事からの重要な決定とコンテキストの多くは、実際にはチームメートとの会話で起こります。その通りです。
そのため、ChatGPTレコードモードを導入しています。これは、ノートが完全で散らばっていないことを確実にする方法です。また、本当に関与しようとしていながら同時にノートを取らなければならない会議中にマルチタスクをする必要もありません。
レコードモードでは、MacOS デスクトップアプリで、他のすべての音声オプションの横に円アイコンボタンが表示されます。このボタンをクリックするだけで録音が開始されます。現在、ChatGPTは私たちのオーディオをすべて録音しています。
バックエンドでは、そのオーディオを転写し、後で本当に有用な要約を生成してくれます。今のところ、このセッションは録音しませんので、これを閉じます。
AGI CorpのQ3計画を見てみましょう。チームは先週、パーソナリティ認識翻訳についてブレインストーミングセッションを行い、持っていた様々なオプションについて本当に話し合い、そのセッションを録音しました。
構造化された会議出力があることがわかります。ページを下にナビゲートすると、キーポイント、アクションアイテムがあり、最も重要なのは、常にトランスクリプトを引用していることです。
エネルギー特性について、それがパーソナリティ翻訳に焦点を当てる場所ですが、それについて何が話されたのか、何を知るべきなのか、より多くの質問がある場合、トランスクリプトのその部分を正確にハイライトしてくれるので、常にその完全なコンテキストがあります。
これらのタイムスタンプは素晴らしいです。物事が正確にどこで言われたかを把握することが本当に簡単になります。私たちが言ったように、チーム内で毎日これを使用しています。要約からトランスクリプトに移行できることは本当に本当に強力です。
会議にいてサンドラと何かを共有し、彼女が完全なコンテキストを持っていない場合、彼女は要約でTLDRを得ることができますが、必要に応じて個別の詳細にも行くことができます。
その通りです。素晴らしいのは、数週間後にその会議で実際に何が起こったかを思い出そうとしているとしましょう。これは常に起こります。OpenAIでは物事が速く動き、AGI Corpでも同様に速く動くと想像します。
「Q3計画で議論した技術的制限は何でしたか」と言っているとしましょう。そのノートをChatGPTに送ることができます。ChatGPTは、再び文書、データソース、しかしトランスクリプトも含めて、すべてのデータソースをスキャンします。それらも全体的なコーパスに含まれています。
「レイテンシーの問題、GPUリソース制約」がフラグ付けされたことがわかります。それとともに、トランスクリプトへの直接リンクがすべて埋め込まれています。再び、その完全なコンテキストを持つことができます。
ここから本当に素晴らしいのは、「Q3ロードマップに関するリーダーシップアップデートの下書きを手伝ってください」と尋ねるかもしれません。定かではありませんが。そのように、私が多くの人に連絡し、会議の完全なコンテキストを得ようとし、他のチームメートから、会議で何が起こったかを思い出そうとするのに時間がかかっていたことが、実際にすべて捕捉され、ChatGPTがあなたの第二の記憶になります。
それにより、どのような決定が下されたかを思い出し、理解し、明確にし、それを通常大量の時間がかかっていたリーダーシップアップデートにすぐに転換することができます。それでは、ニールにディープリサーチがどうなっているかを見せてもらいましょう。
もちろんです。ありがとう、サンドラ。覚えているように、先ほど私たちはAnimal GPTでQ3に向けてできるかもしれないパートナーシップと配信ディールをすべて調べるディープリサーチクエリをキックオフしました。
ChatGPTに戻ると、ディープリサーチが実際に9分間かけてこれらの様々なアプリケーションの本当に包括的な検索を行い、私たちの配信パートナーシップすべてについて本当に包括的なレポートをまとめたようです。
ChatGPTで、モデルが本当に素晴らしい要約洞察、いくつかのQ3機会を本当に良いテーブルでまとめているのがわかります。機会、ディール段階、成約日、売上、戦略的適合性、相互参照、議論を示しています。
素晴らしいのは、接続したすべての異なるソースからすべての異なる引用を引き出していることです。HubSpot、Teams、SharePoint、Outlookがすべてここでまとめられているのがわかります。
再び、これは私が数時間かけて行う種類の作業でしたが、数分ですべて完了しました。ディープリサーチでちょうど今、小さなコネクタセットを見せましたが、素晴らしいのは、ディープリサーチで今日発売される全く新しいコネクタセットを追加したことです。
すべて一緒に見られるよう洗濯リストを下ろすと、Box、Dropbox、GitHub、Gmail、Calendar、Google Drive、HubSpot、Linear、Outlook、Calendar、Outlook、SharePoint、Teamsがあります。Whisker DBは何ですか？
それは典型的なファーストパーティコネクタではありません。それはMCPまたはモデルコンテキストプロトコルによって動作するカスタムコネクタで、ChatGPTに読み込んでいます。
過去1ヶ月間のレスポンスAPIで行った作業を基盤として、ChatGPTがMCPカスタムコネクタをサポートすることを発表できることに興奮しています。これは、エンタープライズまたはチームワークスペースの管理者であれば、カスタムMCPコネクタを接続して組織に公開できることを意味します。
Whisker DBのようなカスタムデータベースをすべてのユーザーに公開したい場合、これは本当に素晴らしいです。プロユーザーの場合も、カスタムソースを接続して自分の個人ChatGPTに公開できます。
それだけでなく、エコシステムともより多くパートナーシップを組んでいます。実際、私たちがデモしたHubSpotコネクタは私たちが構築したものではありません。HubSpot開発者チームが構築し、私たちのレジストリで直接公開した最初のMCPカスタムコネクタです。
それは素晴らしいです。今日解散する前に皆さんとチャットしたいことがもう一つあります。皆さん、すべての顧客がChatGPTを使用する多様な方法をサポートするため、私たちは価格設定をはるかに柔軟にしています。
具体的には、エンタープライズとチーム全体の既存のワークスペースすべてにクレジットを追加しています。ユーザーは既存のプランで、最も知的で高度なモデル機能と私たちがロールアウトしている新しいモデルへの完全なアクセスを得られるようになります。
これは今日エンタープライズに展開され、今後数週間でチームに発売予定です。今日話し合ったすべての異なる部分をまとめて、一緒に戻したいと思います。
お見せしたのは、ChatGPTが会社のコンテキストを取り入れて、コネクタとレコードモードを活用して、従業員ベース全体にわたってより関連性があり、実行可能で、アクセスしやすくする方法です。
これがChatGPTをチームメートにとってはるかに強力なコラボレーターにするのに役立つと信じています。皆さんが何を構築するかを見ることに本当に興奮しています。私たち自身で構築し、内部で使用することを大いに楽しんでいます。
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