この動画では、OpenAIの最新モデルGPT-5 Proを使用して、わずか数時間で2000ドル相当のUpwork案件を完成させる過程を実演している。具体的には音声対話機能とRAG（検索拡張生成）を組み合わせたAI音声エージェントの構築を通じて、GPT-5 Proの圧倒的な推論能力と問題解決力を実証している。従来であれば数週間を要する高度なフルスタックアプリケーションを、AIの力を借りることで短時間で開発できることを証明し、プログラミング経験がなくても月10000ドルのAI事業を構築できる可能性を示している。
GPT-5 Proの圧倒的パワー
やから、GPT-5 Proがマジでヤバいねん。世界最強のAIモデルやで、これがあったら何でも作れるわ。ほんで、GPT-5 Proって一体何やねんって話やけど、これがGPT-5シリーズの最高級バージョンやねん。信じられへんかもしれんけど、GPT-5 Proは天才レベルのIQを持っとるんや。メンサ・ノルウェーのクイズで148点も取ったんやから、まさに天才やで。
実際、このモデルはめちゃくちゃパワフルやから、ゼロから儲かるAI事業を立ち上げる手伝いもしてくれるねん。この動画で実際に見せたるわ。ただし、GPT-5には大きな問題があるねん。GPT-5モデルのほとんどは大したことないねん。なんでかって言うたら、OpenAIがコスト削減しようとしとったからや。GPT-5 Proだけが例外やねん。
これがGPT-5ファミリーで俺が個人的に使う唯一のモデルで、コーディング、意思決定、推論、ビジネス問題解決、要するにロジックが関わることなら何でもできるんや。やから、この動画では、GPT-5 Proが月200ドルの価値があるかどうか、CursorとかClaudeコードみたいなツールとどう比較できるか、そして実際の2000ドルのUpwork案件をゼロから完成させて、コーディングを全部GPT-5 Proにやらせる方法を見せたる。
AIの格差社会が始まっている
このモデルを使えば天才レベルの知能が指先で使えるようになるわけやけど、紙の上では良さそうに聞こえるけど、考えてみいや。AIはどんどんペイ・トゥ・ウィン（金持ち有利）になってきとるんや。つまり、月200ドル払う気がないなら、最高レベルの推論力にはアクセスできへんということや。そのうち月500ドルとか1000ドルになるかもしれんで。
これは必然的に、最先端のAIモデルを買える人とそうでない人の間に巨大な格差を生み出すことになるんや。やから、残酷な真実を言うと、君らには6ヶ月から18ヶ月の猶予があって、その間に金を稼いで、コストがどれだけ高くなっても最先端のAIモデルを楽々買えるようにならなあかん。皮肉なことに、それがもっと金を稼ぐのに役立つんやけどな。
並列推論の威力
GPT-5 Proが動く時は、可能な限りのソリューションを全部考えるように作られとるんや。これは並列テストタイム・コンピュートのおかげや。つまり、GPT-5 Proは君が送った質問やプロンプトに対して、複数の推論チェーンを同時に実行するんや。だから、他の大半のLLMみたいに一つの答えだけを考えるんじゃなくて、GPT-5 Proは君の問題を解決する複数の方法を一度に探索するんや。
実践：2000ドル案件への挑戦
ほんで、計画はこうや。最低2000ドル相当のUpwork案件を見つけるんや。GPT-5 Proを使って、その案件のプロジェクトをゼロから構築する。そして動画の最後で、このプロセスを何度も繰り返して、週数時間だけでAI事業を始める方法を見せたる。いや、プログラマーである必要はないで。
さあ、構築を始めよか。もし本当にAIで儲かるビジネスを作りたいなら、一つのことを理解せなあかん。秘密なんてないんや。この動画で秘密は教えへん。代わりに、GPT-5 Proみたいなツールを使ってあらゆる問題を解決して、それを副収入に変えるスキルセットを教えたるわ。
Upwork案件の分析
ほんで、見つけたUpwork案件がこれや。2000ドル案件や。シニアAI音声エージェントやな。やから、AIエージェントに何を使うかを考えなあかんし、二番目に大きな部分がRAGや。基本的に、AIエージェントと音声で対話したい、スピーチ・トゥ・スピーチでな。そしてカスタム文書、カスタムデータでRAG（検索拡張生成）を使いたがっとるんや。
説明をコピーして、ChatGPT Proに切り替える。モデルセレクターでGPT-5 Proを有効化する。スコープタグを使うで。XMLタグはモデルをターゲットにするのに最高やねん。これは本当に良いプロンプトエンジニアリングのコツや。
音声AIエージェントの選択
音声AIエージェントに関しては、現時点で最高のソリューションは、少なくとも俺が思うには、OpenAIのリアルタイムAPIや。RTCかWebSocketsかで実装できるけど、その決定はGPT-5 Proに任せるわ。
このページをコピーして、「君の仕事は、このプロジェクトをできるだけ早く効率的に構築する方法を考えるのを手伝うことや。スコープに従うのは重要やけど、このプロジェクトを考えすぎないことも重要や」って言うねん。
ただこれを送るだけやったら問題になるな。もうちょっと方向性を与えなあかん。次のステップは何やって話やな。このプロジェクトの構造を整理することやと思うで。このプロジェクトを構築するための明確な5段階計画を作ってくれって言うわ。
GPT-5 Proの特徴的な使い方
見ての通り、GPT-5 Proをプロンプトする戦略は、正直言って他のモデルをプロンプトするのとは全然違うねん。なんでかって言うたら、GPT-5 Proは長時間動作するからや。10分以上推論できるねん。やからプロンプトに時間をかけなあかん。失敗したら、出力が完了するまで待って次のプロンプトを送らなあかんからな。
送信する間、時間を無駄にしてTwitterをスクロールしたりせんで、代わりにCursorを開いてプロジェクト構造を作るわ。空のフォルダを開く。モデルについては、動画の精神に従ってGPT-5を使うで。
プロジェクト構造の設定
GPT-5 Proが推論を終えて答えが出た。3分16秒かかったから、これはそんなに悪くない。WebRTCを使うって言っとる。
Cursorに戻ってマークダウンファイルを作る。新しいファイルを作って、cursor/rulesフォルダを作って、このファイルをそのフォルダに移動する。これがCursor内でのコンテキストエンジニアリングのやり方や。これはメインファイルやから、常に適用されるようにしたいねん。
第一段階を見てみよか。スキャフォールディングや。UIにはNext.jsとApp Routerを使って、バックエンドにはPython FastAPIを使うんや。でももしかしたらこれを簡略化できるかもしれんな。「最初の下書きを作ってくれ。この計画を何とか簡略化できるか真剣に考えてくれ」って言うわ。
GitHubリポジトリの設定
このプロジェクトは簡単やないけど、複雑でもない。やから過度に設計するのはやめよう。一つの実装だけを見せるつもりはないで。正直言って、この動画を最初に見た人は俺の実装をパクって先取りするやろうからな。でもそれがポイントやないんや。数千ドル相当の案件が何千もあって、GPT-5 Proで構築できるんやから。
動画を最後まで見たら、約束できるのは、このサイトで4桁の案件をこなして複数の収入源を立ち上げるスキルセットが身につくということや。
とりあえず進歩をしよか。実際、Cursorに行ってどう整理されたか見てみよう。めちゃくちゃ良いな。フォーマットがずっと良くなっとる。これを保持する。
どんなプロジェクトでもやるべきことは、新しいGitHubプロジェクトを作ることや。これを実際のレポジトリに接続せなあかん。GitHubアカウントを持ってなかったら必須やで。AI-voice-ragって名前にする。すごく説明的な名前やな。このレポジトリを作って、このリンクをコピーする。
Cursorに戻って、「君の仕事は、このプロジェクトを新しいGitHubレポジトリに接続することを手伝うことや。手順を教えてくれ」って言う。ターミナルを開くためにCommand Jを押す。
Git操作の基本
最初のコマンドはスキップできて、git initでリポジトリを初期化する。右側でファイルがステージされてないのが見える。git add .でファイルを全部ステージする。変更が「Changes」から「Staged Changes」に移動したのが見える。これでコミット準備完了や。
git commitでコミットメッセージを書く。「最初のコミット」って書く。コミットを作った。今度はリモートにプッシュせなあかん。でも初回やから、GitHubがどのブランチがメインかを知る必要があるんで、メインブランチを設定せなあかん。
git branch -M mainや。それからメインコマンドのgit remote add originとURL。git push -uで上流トラッキングを設定するから、将来はgit pushだけで済むようになる。
開発環境の準備
ページをリフレッシュしたらmain.mdが見えるはずや。見えた。cursor/rulesフォルダも見える。唯一のファイルも見える。美しいな。進歩を作る時にAIがめちゃくちゃにする心配をせんで済むわ。各変更後にコミットできるからな。
特にビジネスに売りたい時は重要や。どのビジネスもGoogle Driveリンクとしてのコードは受け入れへん。リポジトリを共有せなあかん。ファイル構造、全ての依存関係、コミットの履歴をな。
レスポンスがあるか見てみよう。計画を簡略化してくれた。素晴らしい。簡略化された計画をコピーして、Cursorに行って、GPT-5 Fastを使って、「main.mdファイルから現在の5段階計画を削除して、このシンプルな計画に置き換えてくれ」って言う。
第一段階の実装
これが動いてる間に、最初のことを始めよう。モノリス・スキャフォールドをやらなあかん。これが最初の実装になる。第一段階に集中してもらいたいねん。
「よくできた。このシンプルな計画が気に入った。君の仕事は第一段階を完全に実行するのを手伝うことや」って言う。第一段階を思い出させる。「深呼吸してシニア開発者のように進んでくれ。第一段階の完全な実行をしてほしい。つまり完全なファイル構造や。ファイルツリーと第一段階の各ファイルの完全なコードを見せてくれ」って言う。
過度な設計が一番の危険やと思うで。やから素早く汚いプロトタイプにしておこう。
また、音声を使ってより速くプロンプトエンジニアリングしとるのに注目してくれ。前のプロンプトはもっと計画的やったけど、今は実行や。でも今、本当の楽しみが始まる。実際にプロジェクトを構築してるんや。
第一段階の完了と検証
シンプルな計画を受け入れて、「よくできた。このファイルをステージしてGitHubにプッシュしよう」って言う。これで全部やってくれた。ここに2つのコミットが見えるはずや。見える。Cursor agentのチャットエージェントを使って、コミットを自分でやってもらうことができる。コメントを手打ちせんで済むんや。何が変更されたかを知ってるから、時間節約になるな。
GPT-5 Proが推論を終えて、第一段階が完全に完了した。一番下までスクロールしよう。これを全部コピーして、「君の仕事は以下の第一段階をコードベースに実装することや」って言う。
Stage OneのXMLタグを使って、全部貼り付ける。ほとんどはCursor agentがやってくれると思う。GPT-5 Fastを使おう。
ビジネスモデルの魅力
このビジネスモデルの美しさは、月10000ドルに到達するために月に4、5個のこういう仕事を完了するだけで済むことや。信じられへんほど簡単に稼げるようになったで、AIでな。
ちなみに、この動画で見せとるのはほんの一部や。New Society教室にある内容のほんのちらっとした予告やねん。このワークショップで、AI事業の始め方、最初の有料クライアントを得る方法、より大きなプロジェクトを受ける方法、より多くのリードを得る方法、予測可能な収益を構築して月10000ドル以上にスケールする方法を段階的に学べる。
New Societyには何百人もの人がいて、AIで最初のドルを稼いだ人たちや。実際、このビジネスモデルにすごく自信があるから、これらのステップに従って6週間以内に全く稼げなかったら、個人的に何も聞かずに返金するで。
環境設定とトラブルシューティング
Cursorに戻ろう。何がされたか見てみよう。新しいフォルダができて、ファイル構造ができた。シンプルやな。5つの新しいファイルが作られた。ローカルで実行するために要件をインストールせなあかん。
第一段階で自分でやらなあかんけどCursorがでけへん手動ステップがあるか見てみよう。大きな変更の後は、いつもGitHubにプッシュすべきや。「全ファイルをステージしてGitHubにプッシュしてくれ」って言う。
依存関係の一部に下線が引かれとる。conda環境にインストールされてないからや。「conda env list」をする。実際、これ用に新しい環境を作ろう。また問題解決の方法を見せたる。
「全てのconda envをリストアップしてくれ」って言う。新しいconda環境を作ったことがないって仮定して、「新しいconda環境の作り方を教えてくれ。Upworkって名前でPython 3.12を使いたい」って聞く。実際3.11にしよう。GPT-5 Proと合わせなあかん。「段階的に何をすればいいか短く教えてくれ」って言う。
第二段階への移行
その間に、実際にGPT-5 Proで次の段階、第二段階を開始できる。これは「Docs + RAG」や。Repo Promptを使おう。GPT-5 ProはChatGPT内でしか使えないから、コピペが非効率やからな。
Repo Promptでこのフォルダを読み込める。コードフォルダー。これがレポジトリで全部や。全体を選択して、「第一段階を完了した。君の次の仕事は第二段階を完全に実行することを手伝うことや」って言う。ここにも貼り付ける。これがステップや。Docs + RAG。
これには何かウェブ検索が必要かな。アップロードを保存して抽出する。いや、これはシンプルそうや。やり方は知らんけど、世界最強のAIモデルであるGPT-5 Proには簡単やろうな。「深呼吸してシニア開発者のように進んでくれ。第二段階を完全に完了してくれ。他のことはするな。全コードファイルを完全に出力して、明確で簡潔な指示をしてくれ」って言う。
新環境の設定と実行
依存関係が下線表示される問題を、新しいconda環境を作って修正しよう。Upworkって名前にする。これがやってるビジネスモデルやからな。世界最強のモデルでUpwork案件を取るんや。
この戦略が飽和するまでの時間は限られとる。ドロップシッピング、TikTok Shopと同じで、全てのビジネスモデルは遅かれ早かれ飽和するんや。現実的に約6ヶ月後には皆がこれを知って、これをやる人の数は今の100倍になるやろう。
機会を探してるなら、待ったらあかん。まだAIは初期段階で、GPT-5 Proみたいなモデルが存在することすら知らん人が多いし、ましてやどれだけ優秀かなんて知らんからな。この戦略を始めたいなら、今日から始めろ。
環境を作った。次はconda activate upworkで環境を有効化する。バージョンを確認しよう。python –versionで3.11って表示されるはずや。完璧や。
Cursorやらから、カメラの下に見えるバージョンがあるやろ。これは有効化されてないからや。Upwork環境を有効化する必要がある。Upworkってタイプして、これがPythonインタープリターや。pip install requirementsを実行したら、これは消えるはずや。
問題解決のアプローチ
ターミナルを開こう。Command Jでな。実際、簡単な方法でやろう。エージェントに教えてもらう。「これをやって、conda環境を有効化した。ターミナルを開いて、このUpwork環境がアクティブであることを確認して、requirements.txtをインストールしてくれ」って言う。
やる必要があることは全部AIにやらせることができる。必要なのはイニシアチブだけや。イニシアチブと問題解決のちょっとした知性があれば、AIを使って何でも学んで、エラーを解決して、構築して、ビジネスをスケールできるんや。適切な質問をして、働き続けるだけや。諦めるな。最初のエラーで諦めない限り大丈夫や。
requirementsをインストールして、依存関係にもう下線が引かれてない。これで問題が解決した。GPT-5がどうなってるか見てみよう。まだ推論中や。まだ考えてる。それでいい。その間に、第一段階で全部やったか実際にチェックできる。
段階的な進行管理
効率のために新しいフォルダを作ろう。スクロールが非効率やからな。rulesフォルダに新しいファイルを作る。answer-01.mdってして、これはChatGPTからの答えをただ置く場所で、簡単に参照できるようにするんや。
「answer01を読んで、手動でやらなあかん他のことがあるか、完全に完了してるか教えてくれ。短く答えて」って言う。GPT-5 Proはまだ推論中や。完全に完了してる。ENVファイルはどうや？ENV exampleがあって、OpenAI APIキーを追加する必要があるかもしれん。
OpenAI APIキーは自分で提供せなあかんやろな。ENVファイルを読んで。実際Cursorはこれにアクセスできないと思う。cursor ignoreで無効化されてる。セキュリティ上の理由で、CursorはENVファイルにアクセスできへん。これは良いセキュリティ慣行やけど、初心者として知っておく必要があって、提供せなあかんことを理解せなあかん。
API設定とセキュリティ
今はexampleファイルやから、実際のENVファイルを作る必要がある。コピペして.envにリネームする。メインENVファイルは.envや。必要なのはOpenAI APIキーだけで、超簡単や。
GoogleでOpenAI API keyって打って、最初のリンクをクリック。OpenAIプラットフォームに行く。ChatGPTで使ってる同じアカウントでログインする必要がある。ログインした。左側でAPI keysをクリックして、新しいシークレットキーを作成。Upwork business modelって名前にする。シークレットキーを作成。コピー。
APIキーは誰とも共有するな。パスワードとして扱え。この動画をアップロードする前にキーを削除するで。重要なセキュリティ慣行や。コミットするな。これは重要や。初心者が犯す最大の間違いの一つがENVファイルをGitHubにコミットすることで、パブリックレポなら誰でもアクセスできてAPIキーを使われて、クレジットを盗まれて金を失うんや。
「このENVファイルを作った。git ignoreが適切に無視してるか確認してくれ」って言う。git ignoreを開いて、ここにある。素晴らしい。右側のステージで、新しいファイルを作ったのにchangesにない。無視されてる。安全にコミットできる。
第二段階の実装開始
「よくできた。もう一回GitHubプッシュをしよう」って言う。変更があるのにこれは保存されへんけど、プッシュしたい。最初の段階のメインが完了したってドキュメント化したいからな。
GPT-5を待ってる。推論時間がどんどん上がってるのが見える。つまり、どんどんコンピュートがプロジェクトに向けられてるということや。
一番下までスクロールして、コピーして、Cursorに戻って、このフォルダに新しいファイルを作る。answer-02.md。貼り付けて、750行や。
「次に、以下の第二段階の変更を完全に実装する必要がある。コードを書き直したらあかん。以下のファイルをその通りに実装してくれ」って言う。Stage Twoで非常に長いプロンプトを貼り付ける。「深呼吸してシニア開発者のようにこれらのステップを適切にその通りに実装してくれ。何も変更するな。他のことはするな」って言う。
CursorがGPT-5 Proが提案したことを実行して実装する。何か追加する必要があるかもしれん。埋め込みモデル。これをENVファイルに追加する必要がある。これをコピーして、下に追加する。保存しよう。
実行と検証
スクロールして見てみよう。新しいコードファイルが完全に実装されてる。Cursorは実際にコードベースを編集してくれる。最強のAIモデルやから変更してほしくない。再生成させたくないからな。
更新されたファイルツリーがある。新しいファイルが必要や。明確にドキュメント化されてる。ENVを.envにコピーしてAPI keyを設定。これをまた実行する必要がある。バックエンドを起動して、localhostを開く。興味深いやろな。
ターミナルでCommand J。サーバーをCtrl Cでキル。クリア。requirements.txtをまた再インストール。まずこのフォルダにcdせなあかん。lsで全フォルダを見て、cd ai-dental-voiceって打つ。このフォルダにいることが見える。
ターミナルをまたクリアして、また実行する。requirements.txtがルートにあるんやなくて、このフォルダにあるからな。それが問題やった。次に何をする必要がある？uicornサーバーを開始する。これはFastAPIサービスを開始する方法や。
サーバーを開始しよう。ちょっとラグがあるけど、これや。このURLで実行されてる。エラーがある。モジュールnumpyがない。サーバーをCtrl Cでキルしよう。Cursorエージェントが実装を終えた時に何が起こるか見よう。
numpyが必要やな。numpyをしよう。これや。埋め込みテキスト。RAG用かもしれん。興味深い。修正しよう。問題ない。その間に、やらなあかんことを見よう。Phaseのdockerを実行する。これは使ってるRAGライブラリや。
第三段階の準備
超効率的にするために、第三段階を開始すべきやな。ここでCursor内の小さなバグを解決しよう。GPT-5 Proほど推論しない分、早いからな。
Cursorが全て実装した。何が起こってるか見よう。新しいファイルを作って、いくつかの編集や変更をした。依存関係をまたインストールする必要がある。上を数回押して、numpyがインストールされてる。uicornを開始したら、アプリが動作するはずや。
このURLに行けるで。どうなるか見てみよう。アプリがここにある。音声エージェントがここにある。開始。OpenAI keyが設定されてないって出てるけど、設定されてるで。チェックしてみよう。設定されてる。適切に参照されてないかもしれん。まあ、これはデバッグするわ。第三段階を開始したいねん。
またrepo promptを使う。リフレッシュしよう。全部読み込まれた。全体のコードベースを読み込む。今度は15000トークンや。増えてる。「第二段階を完了した。次のステップは第三段階を完了することや」って言う。これが第三段階や。音声エージェントの配線。
実際、これには最新のOpenAI docsを取得するのが良いやろな。それをコピーして、「OpenAI docs」って言う。貼り付けて、/OpenAI docsって書く。実際、コードベースに追加する方が良いかもしれん。新しいファイル。realtime-api.mdって名前にして、docsを貼り付ける。これでファイルとして簡単にタグ付けできる。
プロンプトからは削除しよう。ファイルとしてタグ付けするからな。cursor rulesフォルダでリフレッシュしよう。これも選択する。「深呼吸してシニア開発者のように進んでくれ。全ファイル、全コードファイルを完全に出力して、段階的な指示をしてくれ」って言う。
完全なプロンプトとしてコピーしよう。20000トークン。ChatGPTに戻る。貼り付ける。その間に、いくつかの問題のデバッグを始めよう。
エラー解決と動作確認
「開始をクリックするとこのエラーが出る」って言う。ターミナル出力もコピーする。「なぜこのエラーが起こってるか説明して、最も関連の深い3つのファイルを分析して、何がこのエラーを起こしてるかと修正方法について、シンプルで明確な理論を提案してくれ。他のことはするな。短く答えて」って言う。
その間に第二段階をGitHubにコミットすべきやろな。git add .で全ファイルをステージ。機密情報がないか確認しよう。大丈夫やろ。git commit -m “stage two completed”、git push。シンプルや。AIを使わんでもできる。エージェントが応答してる間にできるからな。
サーバーはENVが読み込まれる前に開始された。サーバーをキルして再起動しよう。メインでサーバー開始コマンドを記録しよう。これが内部docsの作り方や。リロードしよう。接続中。開始。接続中。
マイクを許可しよう。このサイトを訪問中に許可。テスト。1、2、3、4。聞こえる？応答してる。英語で話せる？もちろん、絶対に英語で話せる。何について話したい？
完璧や。君は誰？もちろん、情報を手伝ったり、質問に答えたり、フレンドリーなチャットをするAIアシスタントや。必要なことがあったら教えて。素晴らしい。
音声対音声エージェントが今動作してる。もちろん、このUIはもっと良くできるけど、派手なUIに焦点を当ててない。誰でもできるからな。Lovableでプロンプトたった2つで派手なUIを作れる。もう印象的やない。
印象的なのは、実際に問題を解決する、動作するフルスタックアプリを構築することや。この問題みたいな、この会社が2000ドルの価値があると思ってる問題をな。音声対音声エージェントがある。これはバイブコーディングアプリでは絶対に作れへん。でもGPT-5 Proなら簡単に作れるんや。
文書統合の確認
文書をテストしよう。文書アップロードが動作してる？それとも次のステップなんか？音声エージェント配線や。つまり、これは既に動作してる。音声対音声は既に動作してる。「mainを読んで、何が残ってるか教えてくれ。音声対音声は既に動作してる。アップロードした文書にエージェントがアクセスできるか、それともフロントエンドの空のUIなのか？よく考えて短く答えて」って言う。
その間に、実際テストできる。PDFを取得してここにアップロードしよう。ドラッグできる。素晴らしい。これはGPT-5システムカード。アップロードしてインデックス化。これが動作するか？UIがちょっとぎこちない。
「音声エージェントをRAGに配線する」が残ってる。音声対音声エージェントは動作する。UIはクリーンやないけど、動作する。それがメインや。UIはクリーンアップできる。簡単な部分やからな。AIモデルはフロントエンドが得意や。本当に難しい部分は、実際に動作するフルスタックアプリを作ることや。
OpenAI リアルタイムAPIを使った音声対音声エージェントがある。今RAGを追加しようとしてる。GPT-5 Proが料理してる。素晴らしい。
その間に何ができるか？UIをクリーンアップするかもしれん。正直、このミニマリストUIが好きや。みんながグラデーションとかやってる前のシンプルなUIに戻るメタになると予測してる。AI生成のユーザーインターフェースを人々がすぐにスポットできるようになったからな。よりシンプルなUIを持つアプリが増えると予測してる。間違ってるかもしれんけど、それが俺の予測や。
RAG機能の検証
文書がここにある。ファイルが見える。アップロードされてる。Phaseライブラリを使って89個のチャンクにインデックス化されてる。RAG検索もできる。「GPT-5 thinking proについて教えて」って言ってみよう。それがモデル名やと思うで。RAG検索。
動作してる。見てみろ。GPT-5システムカードのチャンク57。「thinking」ってやってみよう。ある。thinking referencesがある。これがベクトルデータベースの全てや。GPT-5 thinking proについて聞いたら、これに意味的に最も近いチャンクを見つけてる。GPT-5 thinking proの参照があって、ここにもう一つある。素晴らしい。素晴らしい。
音声対音声の上でRAGが動作してる。一緒に接続するだけやねん。それが次の段階や。GPT-5 Proが作業してることや。
見てくれ、これが一週間かかったわけやない。文字通り1時間ちょっとでこれを構築してるんや。手動でやったら何日もかかるやろうし、何をすればいいか知ってることを前提にしてや。知らんかったら数週間かかるやろう。
でも世界最強のAIモデル、GPT-5 Proを使ったおかげで、これまで使ったことがなくてもこれらのフルスタックプロジェクトを実際に構築できるんや。このプロジェクトを以前に構築したことないで。歯科用のRAG知識データベースを持つシニアAI音声エージェントの構築方法なんて全然知らん。でも世界最強のAIに聞いて構築できたんや。これは2000ドルの価値がある。
言ったように、AIで月10000ドルに到達するのがこんなに簡単やったことはない。エージェンシーを始めて主流のモデルを全部やるのは忘れろ。これが本当の未開拓の機会や。世界最強のコーディングエージェントを使って、こういう中レベルプロジェクトを提供することや。
シンプルやないけど複雑でもない中程度の難易度プロジェクトを、副業、サイドハッスルとして構築してクライアントに提供するんや。俺らが生きてる時代は本当に信じられへん。
最終段階の実装
GPT-5 Proが8分間推論した。複雑さが増すにつれて時間もゆっくり増えてる。第三段階がある。いつものやり方で、一番下に行く。このボタンをクリック。コピー。Cursor新しいファイル。answer-03.md。貼り付ける。
「次に、answer 03の内容を実際のコードベースに完全に実装する必要がある。シニア開発者のように進んでくれ」って言う。ChatGPTに戻って、自分で実装する必要があることを見よう。AIができないことは常に何かあるからな。
またrequirements.txtを再インストールする必要があるみたいや。もう慣れた。dockerを開始する必要もない。リアルタイムと音声トークンは推奨ブラウザパターン。
Cursorがどう進んでるか見よう。いくつかのファイルを置き換えて、コードの変更をしようとしてる。言っとくけど、これは未開拓の機会やねん。適当に言ってるわけやない。これがNew Societyでこのビジネスモデルを選んだ理由やねん。何百もの違うことを試す人を見てきたけど、難しすぎるものもあれば、稼ぐのが難しいものもある。
これは完璧なバランスや。一日ではできへんけど、6週間の問題やで。このワークショップを通過できる。1週目にテックスタックを設定。2週目に最初の有料クライアントを得る。3週目により大きなプロジェクトのやり方を学ぶ。これら全てでGPT-5 Proを使って行き詰まりから抜け出す。
プログラマーである必要はない。起業家である必要もない。以前のビジネス経験も必要ない。必要なのは一日数時間でこれらのステップに従うことだけや。これらのステップに従えば結果が見える。もしそうでなかったら、個人的に何も聞かずに返金するで。このビジネスモデルにそれだけ自信があるんや。
2025年にAIでできることは本当に素晴らしい。AIでビジネスを始めるのがこんなに簡単やったことはないのに、利用してる人がこんなに少ないんや。それがたぶん一番悲しい部分やな。文字通り天才IQレベルのAIモデルがあるのに、ほとんどの人がまだ何もしてないんや。それが人間の性質なんかもしれん。知らんけど。
最終テストと検証
Cursorが苦戦してるか終わったか見てみよう。終わった。ターミナル。Command J。Ctrl Cでサーバーをキル。クリア。このrequirements.txtをまた再インストール。全部既にインストール済み。ENVファイルも読み込むunicornコマンドを実行。
サーバーをリフレッシュしよう。既にファイルがインデックス化されてる。素晴らしい。質問し始められるやろう。「よ、聞こえる？」「ああ、はっきり聞こえてる。どうした？」
「添付したPDFドキュメントが見える？」「今PDFドキュメントが見えへん。再アップロードするか、何が入ってるか説明してもらえる？どちらにしても喜んで手伝うで」
「今アップロードしてる。アップロードした。ツールをチェックして。アクセスできる？」「まだ何も見えへん。アップロードが通らなかったかもしれん。もう一度確認してまた送ってもらえる？それか必要な助けについて簡単に要約してくれたら、ベストを尽くして手伝うで」
「GPT-5システムカードが見える？」「今システムカードやドキュメントへの視覚的アクセスはない」
音声エージェントをRAGに接続する最後の欠けてるピースやな。両方とも別々に完璧に動作するのは見た。RAGが完璧に動作するのを見たし、音声エージェントも動作するのを見た。
この解決方法はPerplexityを使うやろな。アプリをコピーして、「このアプリ全体を構築した。OpenAI リアルタイムAPIが動作してる。AI音声エージェントが音声対音声を成功してて、RAGも動作してる。残ってる最後のピースは、PDFファイルと文書をOpenAI リアルタイムAPIに接続する方法を見つけることや。これらの文書をリアルタイムAPIで動作してるAIエージェントに提供する方法をな」って言う。
「ウェブを検索して、これをやる方法の詳細な段階的指示をしてくれ」って言う。GPT-5 Proも使うで。Perplexity DB researchを使う理由は、これの最新ドキュメントがほしいからや。それからGPT-5 Proに提供して、この最後のピースを修正する。これが残ってる全てやからな。
repo promptでリフレッシュしよう。全コードベースを選択。27000トークン。「全て動作してる。音声対音声機能が動作して、RAG質問もできる。最後に欠けてるピースは、AI音声エージェントが文書にアクセスできて、話してる時に実際に参照できるようにすることや。以下は従うべき公式ドキュメンテーションや」って言う。
Perplexityの出力をdocsに入れる。「コードベース全体を分析して、問題がどこにあるかを見つけて、音声エージェントが音声対音声の会話中に添付された文書を成功して参照して話せるように修正してくれ。更新されたコードファイルを全て完全に出力して、何をすべきか段階的に教えてくれ」って言う。
プロンプトが準備できた。docsを貼り付けるだけや。Perplexity researchが全docsを検索してる。これがまさにプロセスや。何かで行き詰まったらPerplexityかChatGPTで検索して、GPT-5 Proを使ってその問題を解決する。
最終的な統合と完成
小さい問題やったらCursor内で解決する方が早いけど、行き詰まったり苦戦したりしてることがあったら、GPT-5 Proに投げ込む。解決してくれるで。世界最強の推論モデルやからな。5分、10分動作するけど、待つ価値がある。
これをコピーして、repo run。全体をコピー。29000トークン。GPT-5 Proに戻って送信。
約5分から10分で応答が来て、このアプリのMVPが完全に完成するで。フロントエンドはクリーンアップできる。それを見せる動画は何十もあるで。それは簡単な部分や。見せたかったのは問題解決の部分、ハードスキルや。リアルタイムAPIを使うこと。個人的に以前これで構築したことないねん。知らん。GPT-5 Proに提供しただけで、俺のために構築してくれた。
この案件は数時間前に作られたんや。準備する方法なんてなかった。でも見ての通り、問題解決のスキルセットがある。AIを使ってあらゆることを解決できる。解決できない問題はないと本当に信じてるで。小さいステップに分解して段階的に作業する必要があるかもしれんけど、AIがあれば何でも解決できるし、既に仕事を持ってるなら複数の収入源になったり、週数時間で維持できるサイドハッスルにもなるAI事業を絶対に構築できる。
君次第やけど、世界最強のAI推論モデルの助けを借りて絶対にできるで。このビデオがその証明になることを願ってる。必要なのは問題解決スキルで、直面してるエラーを明確に説明し、問題を明確に説明して、既に利用可能なツールを使うことだけや。GPT-5 Pro、Cursor、Perplexity、Vectal、これらのツール全部既に存在してる。
車輪を再発明する必要はない。適用するだけや。だからこれを6週間プログラムのワークショップに構造化したんや。文字通り考える必要もない。これらのステップに従うだけでいい。行き詰まったらGPT-5 Proに聞いてProxyリサーチをしてそうやって進む。
AIについて本気なら、必ずNew Societyに参加してくれ。ここで、完全な初心者でも最初のAI事業を構築して月10000ドルにスケールする方法を段階的に学べる。動画の最初のリンクになってる。
それで、見てくれてありがとう。GPT-5 Proについてもっと動画がほしいか教えてくれ。非常にパワフルなモデルや。素晴らしく生産的な一週間を願ってるで。またな。
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