この動画では、ChatGPTの新しいエージェントモードが学術研究においてどのように20時間の作業を20分に短縮できるかを実際のデモンストレーションを交えて紹介している。従来手動で行っていた文献検索、データ分析、プレゼンテーション作成などの煩雑な作業を自動化し、研究者の生産性を劇的に向上させる可能性を探っている。特に学術論文の検索・要約、回帰分析、PDFからのプレゼンテーション作成における実用性を検証し、その限界と可能性について詳しく解説している。
ChatGPTエージェントモードで学術研究が変わる
正直な話、50ページものPDF要約を読み漁って、実際に読みたい5つの論文を見つけるなんて作業は、学術界特有の苦痛やろな。でも、そんな日々はもう過去のものになるかもしれへん。ChatGPTが新しいエージェントモデルをリリースしたんやけど、学術研究でできることにめっちゃ感心してるわ。
何年も外注したいと思ってた退屈で単調な作業を引き受けてくれるかもしれへんのや。こんな感じやで。
ChatGPTにログインしたら、こんな画面になる。見てみ、「やあ、アンディ、会えて嬉しいで」って出とる。ChatGPT、本当にそう思ってるんか、それとも俺を良い気分にさせるために言ってるだけなんか？まあ、俺も会えて嬉しいで、たぶんな。
で、ここからが本題や。ここをクリックして、エージェントモードを選ぶんや。エージェントモードこそが俺らの求めてるもんや。エージェントモードをクリックしたら、魔法みたいな選択肢が全部出てくる。見てみ、推奨されてる機能で、レポート作成もできるし、ネットで色んなことまでしてくれるんや。それからスプレッドシートやプレゼンテーションも作ってくれる。
エージェントの独立した作業環境
このエージェントのすごいところは、ChatGPTに独自の小さなウィンドウ、独自のワークスペース、要するにネット上で作業してくれる独自のコンピュータを与えてることなんや。何ができるかには本当に驚かされたで。明らかに制限もぎょうさんあるし、特に学術作業には限界もあるけど、面倒な事務作業を簡単なプロンプト一つで置き換えられるかもしれへん。
そんなの聞いてるだけでワクワクするやろ？一つのプロンプトを入力するだけで、読みたい学術文献を全部見つけてくれるとしたらどうや？もうそれは夢じゃない。現実になったんや。
文献検索の自動化実験
ChatGPTエージェントにお願いしたのはこんなことや。「あなたは学術文献発見を専門とする研究アシスタントです。Google Scholar、PubMed、で気候変動に関する論文を検索してください」って言ったんや。
そしてここからが重要なんやけど、俺は探してる条件をめっちゃたくさん入力したんや。これは以前のエージェント機能のないChatGPTの古い世代では本当に苦手な分野やったんや。
指定した期間の論文を探して、これはまあ簡単やけど、サンプルサイズが50以上の実証研究のみを含めて、各論文の要約を3つの箇条書きにまとめて、方法論の出力をメモして。つまり、普通やったら一つずつ順番にやらなあかんプロンプトをぎょうさん追加してるんや。
でも今は、それを全部まとめて一つのメガプロンプトにして、ChatGPTエージェントに任せて全部やってもらえるんや。20分間作業してくれた。20分も節約してくれたんや。見てみ、丸々20分やで。32回検索して、258のソースを見つけてくれた。これ俺がやってたら20分以上かかってたで。でも今は別のことができる。
その20分で何ができるって？わからんけど、トイレに行くとか？好きなトイレに行って座って、個室でスマホをスクロールして、世界なんて存在しないふりをする。みんなある時はそんなことするやろ？コメントで教えてや。
検索結果の詳細
とにかく、こんな結果になった。ここに順位、研究年度、そして各項目に3つの箇条書きが表示されてる。ちゃんと軌道に乗って作業して、ネットで色々調べてくれた。実際に何をしてるかお見せしたいんや。
レポートに行って、「研究 無毒性 なんちゃら」を見ると、実際に独自のコンピュータを開いて、そのコンピュータとなかなか面白い方法で相互作用してるのがわかる。ここでデスクトップを設定してくれてる。ありがとう、ChatGPT、理解したで。
それから考えて、小さなコンピュータがポップアップして、ウェブサイトとどう相互作用してるかが見える。ほら、こんな感じや。これをやらなあかん。それで作業に取り掛かる。
ここをクリックすると、アクティビティが表示されて、何をしてるかのリストが出る。これがデスクトップビューや。ブラウザを引き継ぐこともできるし、やってることを止めることもできる。
作業プロセスの可視化
とにかく、これが作業中の様子や。かなりクールなインターフェースやと思うで。離れて作業して、クリックして、ポップアップを消して、色んなものをクリックして、より深く調べて、要約して、ウェブサイトで情報を見つけてくれる。これこそ俺らが置き換えたいもんやろ？
ここに俺が作りたかった文献レビューの要約がある。そしてここに俺が求めたbibテキストがあるって書いてある。素晴らしい、素晴らしい、素晴らしいで。
これ以上良くなるんか？かなりファンキーなこともできるで。これを見てや。
データ分析の自動化
データを収集したばかりで、「おい、エージェント、これやってくれ」って言いたい時はどうや？Excel、R、SPSSの絶対的なプロじゃないかもしれん。俺も違う。嫌いやった。やから今はChatGPTエージェントにそういう最初の大変な作業をやってもらえるんや。俺を置き換えるんじゃなくて、データに対する最初のタッチポイントを提供してくれるんや。
ああ、あの素敵なデータを見てや。あ、いや、それは間違ったアクションやったな。
とにかく、俺がやったのは、作業してもらいたいデモの回帰データセットを入力したんや。年齢、勉強時間、試験の点数がある。そしてここで「あなたはアップロードされたデータセットを使うデータアナリストです。回帰分析を実行して、これらを使って、これらを提供してください」って入力した。
エージェントの素晴らしいところは、通常個別に入力しなければならないこれらの要求を全部まとめられることや。そしたら「理解しました。はい。データセットをアップロードして、全部やります」って言ってくれた。
それで2分間作業してくれた。そんなに悪くないやろ？実際に何をしたかのリプレイも見れるし、ブラウザを引き継ぐこともできる。とにかく、色んなことができる。でも2回検索を使って、18のソースを見つけてくれた。俺のデータを表現するのに役立つ情報をネットで探してくれたんや。これは本当に気に入ったで。
統計解析結果の確認
ここを下に見ると、統計の要約があって、変数、カウント、平均、中央値、標準偏差なんかが表示されてる。それから回帰分析もある。これは俺が求めたもんや。回帰分析を求めて、試験の点数、勉強年齢、勉強時間が出てる。そしてそうやな、ここにある。
これが作成してくれたもんや。これが俺には2分以上かかったかって？そら間違いなく2分以上かかってたで。この全部を学習して、色んなプログラムを開いて、研究の通常の事務作業を全部やらなあかんからな。でも今は一つのプロンプトでデータの最初のタッチポイントを得られるんや。
そしてここで「頑健性をチェックする次のテストを提案してください」って書いてある。ネットで調べて、「このテストはどうですか、このテストはどうですか」って言ってくれた。これで俺はデータについて探求したい全てのことに対する次の出発点を得たんや。気に入ったで。こんなに簡単にできるなんて今までなかった。
Julius AIみたいなものを置き換えることもできるかもしれん。でもまだそこまでじゃないかもな。
プレゼンテーション作成の自動化
とにかく、俺が本当に気に入って、みんなも気に入ると思うことがもう一つある。これを見てや。
科学者や研究者としていつも言われることがある。「もっとコミュニケーションしろ、コミュニケーションをやれ」って。プレゼンテーションで最も重要で最もイライラする部分は、そこに立って話すことじゃなくて、事前の準備やっていうことを理解してないんか？
このエージェントが準備の大部分を手伝ってくれて、完璧な10分間のプレゼンテーションに何時間も費やす心配をしなくて済むとしたらどうや？
俺の論文の一つのPDFドキュメントをアップロードして、そのPDFドキュメントを調べてプレゼンテーションに変換してもらうようお願いしただけや。そしたら「ああ、わかりました。PDFの内容を調べることから始めます」って言ってくれた。
これは普通の論文や。多くの人がこれをやる。論文を作成して、それから学会でその論文について話す。今は特定の部分の抽出ができるようになった。でもここで学術研究での実際の有用性の限界を見つけ始めたんや。
プレゼンテーション作成結果の評価
18分間作業した後に出力されたのがこれや。俺がこれを作るのに18分以上かかったかって？そうや。やから時間の節約にはなる。今は俺が語りたい物語のもう少しした流れを作るために入っていけるんや。
図表なんかは更新しなあかんものもあるけど、基本的にはこれが作成されたもんや。PowerPointファイルとしてダウンロードできる。研究の世界ではPowerPointが大好きやからな。
オーケー、キャンセルして開いてみよう。これが作成されたもんや。これが史上最も完璧でデザイン効率的で素晴らしいプレゼンテーションかって？いや、もちろん違う。
でもかなり良くやってくれた。ここにカーボンナノチューブとワイヤーみたいな小さな画像まで生成してくれた。俺の銀ナノワイヤーとは違うけど、まあ頑張ってくれたし、その努力を評価するで。
とにかく、ファンシーな図が欲しかったら、どうや？プレゼンテーションに含めるのに十分良く見えるやろ。
これはウェブプレビューやから、実際のフォーマットを反映してないかもしれん。実際のフォーマットを見てみよう。それが俺らの関心があることやから。開いて何が起こってるか見てみよう。
PowerPointでの最終確認
PowerPointで開いたのがこれや。そうやな、クリックできる。動かせるか？いや、動かせんな。ああ、編集って言わなかったからか。とにかく、わかるやろ。編集したかったらできるんや。
それから概要がある。これを含めるか？いや、そんなにないな。ちょっと余計やと思う。削除するやろな。でもここを見てや。背景と動機。かなり良いで。気に入った。
あの図のメリットはひどい。もっと良くフォーマットするやろ。でもそこにあるのは良いことやし、それで作業を始められる。内容や論文のアイデアや流れを実際に生成するよりも、編集したり、デザインを変更したりする方がはるかに簡単や。
ここで12枚のスライドが作成されてるのが見える。つまり、プレゼンテーション中にどれくらい冗長になりたいか、どれくらいの演出を注入したいかによって、12分から15分のプレゼンテーションになるやろな。普通の講演やったらパフォーマンスじゃなくて普通の講演やけどな。
スライドの詳細検証
とにかく、これは背景で、代替案もある。俺の研究とは関係ないからこれは含めんやろな。でもここから面白くなってくる。見てや、どの図を抽出するかわかってるし、図のキャプションは抽出してない。図だけを抽出して、ここに明らかに大きくして他の人が読みやすくできるものがある。
それから平面化と特性評価技術がある。まあ、平面化の特性評価技術やな。詳細は完全には正しくないけど、4プローブUV可視分光法がある。オーケー、まさにそれが起こったことや。
見てや、キャプションまで抽出して図と別に配置してる。こんな感じで。電気的・光学的性能。これも抽出してる。表面形態もある。ものを理解してる。スライド一枚につき約3つの箇条書きがあるべきやってことも知ってる。
テキストを使いすぎてないけど、俺やったらこれよりもっと少なくして、主に図に集中するやろな。でもそれは俺の個人的な好みや。
それからデバイス統合がある。実際にデバイスの回路図があるけど、これは本当や。それをやった。それがそこにあったんか？よくわからんけど。
とにかく、それが層になってて、その層が違うってことを知ってたのは良いことや。実際に何やったかに変更することもできる。モリブデン酸化物は使ってないと思うけど。とにかく、こんな感じや。
結論とエージェントの可能性
結論と展望もある。そして拍手のスライドがある。ああ、ありがとう。あなたが最高です。そして今度は昼食にしましょう。
これは開始するのに悪くない講演テンプレートや。明らかに変更はするけど、時間を大幅に節約するという点では、論文を取得して、図を抽出して、プレゼンテーションに入れるという作業は、大幅な時間の節約になる。これがこのエージェントの全てやと思うんや。
手動でのコピー、ペースト、抽出、検索、クリック、削除、検索、支払いなんかの時間を節約してくれる。エージェントが全部やってくれるんや。そしてもっと強力になっていくやろう。気に入ったで。
学術研究でのAIエージェントが気に入ったら、研究を楽にするためにGenSpark AIを使った他の方法もチェックしてや。見てみてや。
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