本動画は、ChatGPTのワークスペースエージェントの機能とその具体的な構築および活用方法を解説するチュートリアルである。エージェントへのアクセス方法から始まり、指示の出し方やツールの連携、そして営業や製品管理、財務などの実務シナリオに合わせたカスタムエージェントの作成事例まで、実践的な自動化のワークフローを詳細に解説している。
ChatGPTエージェントの導入とアクセス方法
ついにChatGPTのエージェント機能が登場しました。今回はその使い方を皆さんにご紹介します。まず理解しておくべきことの1つは、ChatGPTエージェントにどうやってアクセスするかということです。通常のChatGPTの画面にはありません。ワークスペースへのアクセス方法をお見せしますね。通常、これは一般ユーザー向けの画面ですが、アクセスするために必要なのはビジネスプランへのアップグレードです。パーソナルエリアの代わりにビジネスエリアに移動し、ここでアップグレードをクリックします。ビジネスエリアにアップグレードすると、エージェントのタブが表示されるようになります。私の場合はここをクリックして、自分のワークスペースに移動するだけです。アカウントが切り替わると、準備ができましたと表示されます。サイドタブを開いて下にスクロールすると、このエージェントエリアが見えますね。あとはエージェントを見るをクリックするだけです。
ここから先はOpenAIの公式解説にお任せします。というのも、彼らは複数の動画を作成しているのですが、ネット上に散らばっているので、皆さんに見やすいように私が1つの動画にまとめました。それでは動画本編へどうぞ。
エージェントの仕組みと基本的な構築
エージェントとは、指示に従い、スキルを使用し、複数のツールを連携させてアクションを完了できるシステムのことです。この例では、チームメンバーからのフォローアップの準備をしてというChatGPTでの新しいメッセージがトリガーになります。エージェントは指示を読み取り、リクエストの要約、フォローアップの作成、CRMのメモの準備を行い、送信前に確認を待ちます。そしてフォローアップライターとカスタマートーンのスキルを読み込み、CRM、メール、ドキュメントを使って実際の作業を行います。出力結果はメールの下書きとCRMのメモとなり、ChatGPT上でチームメンバーが確認できる状態で準備されます。これがエージェントの役割です。明確なプロセスを通じて、リクエストを実際の完了した作業へと変換するのです。
サイドバーのエージェントをクリックし、エージェントを作成をクリックして始めましょう。いくつかのサンプルテンプレートが表示されますが、エージェントに何をしてほしいかを直接説明して作り始めることもできます。右側にある音声入力ボタンを使って、声で要望を伝えるのも簡単でおすすめです。エージェントビルダーが最適な構築方法を考えている様子を見ることもできますよ。プロンプトでより多くのコンテキストを与えれば与えるほど、最初のドラフトの質が向上することを覚えておいてください。エージェントビルダーは計画の最初のプレビューを提示します。そこで修正をお願いするか、そのドラフトを使ってエージェントの構築を始めるかを選べます。構築を開始をクリックすると、エージェントがリアルタイムで構築されていく様子を確認できます。
エージェントの指示は右側で作成され、エージェントビルダーとのチャットは左側に残ります。アプリの認証など、あなた自身が何かアクションを起こす必要がある場合は、チャット内で直接行うことができます。エディターでは、エージェントのスケジュールを設定することも可能です。エージェントを保存したり、エディター内でプレビューしたりすることもできます。
アプリの連携と動作テスト
ChatGPTのサイドバーにあるエージェントを見るをクリックすると、あなたに共有されているエージェントを確認できます。特定のエージェントをクリックすると、その詳細が表示されます。エージェントを正常に動かすために必要な連携アプリを確認することは特に重要です。この例では、テストの前にアプリを連携させておきます。アプリの連携が完了したら、エージェントについてもう少し詳しく見ていきましょう。エージェントを見るをクリックすると、エージェントへの指示内容を確認できます。このエージェントを複製して自分用にカスタマイズしたい場合は、このページから行うことも可能です。
エージェントの仕組みがしっかり理解できたら、いよいよワークフローを開始します。この例では、エージェントビルダーが作成したサンプルプロンプトの1つを使用しています。これで、エージェントがすべての指示をリアルタイムで実行していく様子を観察できるようになりました。エージェントが指示通りに処理を終えると、要約を出力し、優先度の高いメールに対する返信の下書きを作成してくれます。
エージェントの評価とテストの重要性
カスタムエージェントの構築についてさらに詳しく知りたい方は、OpenAI Academyのリソースをチェックすることをおすすめします。カスタムエージェントをテストするには、評価または一連のテストを設定し、次の3つのポイントを確認してください。指示に従っているか、役立つ出力になっているか、そして安全基準を守っているかです。まずは現実的なテスト入力から始めましょう。これは、エージェントに任せたい実際の仕事に似た、一般的なリクエストのことです。
次に、不完全なもの、構造化されていないもの、あるいは矛盾したリクエストなど、少し厄介なテスト入力も追加します。もし品質が落ちたら、そこが弱点だということです。変更箇所を推測ではなく比較できるように、同じ評価を使い続けるようにしてください。現実的なテスト入力、厄介なテスト入力、そして珍しいけれど起こり得るエッジケースを含めることが大切です。何かが失敗した場合は、チャット内で何が間違っていたのかを伝えてください。例えば、ラフなメモを貼り付けた時、あなたは重要な詳細を見落とし、私がお願いしたフォーマットを無視しましたといった具合です。その後、エージェントに指示を更新させ、同じ評価を再度実行します。エージェントを公開したり他の人と共有したりする前に、修正と再テストを行いましょう。しっかりと評価を設定し、それを実行してください。
エージェントビルダーに行き、プレビューをクリックしてから、エージェントを手動でトリガーするためのプロンプトを追加します。これは、エージェントのパフォーマンスを確認するために、オンデマンドでテストする方法です。エージェントがリアルタイムで作業している様子を見ることができます。これは、エージェントの論理プロセスを確認するのに非常に役立ちます。変更したい指示の部分を特定する手がかりになるからです。最終的な結果が表示されます。左側のサイドバーにフィードバックを追加すると、エージェントビルダーがその指示を更新してくれます。エージェントを他の人と共有する前にさまざまなシナリオでテストしておくことで、発生しうる問題を未然に防ぐことができます。
製品フィードバックを管理するエージェントの構築
こんにちは。製品のフィードバックを読み込み、繰り返し発生している問題を要約し、その後のフォローアップ作業を作成して適切なチームに割り振るエージェントの構築方法をご紹介します。まず、エージェント作成のステップから始め、エージェントに何をさせたいかを自然な言葉で説明します。ChatGPTはその自然な言葉を受け取り、エージェントをどのように構築するかの構造化された計画へと変換します。ChatGPTが最初に行うのは、アプリの連携設定です。このケースでは、ウェブフォーラムからのフィードバックにアクセスさせたいのでウェブ検索へのアクセスが必要になりますし、Slackのコネクターも設定する必要があります。
その後、私のエージェントはこのフィードバックを繰り返し発生している問題や課題ごとにグループ化し、Slackで製品のリーダーシップチームに日次サマリーを投稿します。さらに、見つけた内容に基づいて、私が使っているチケット管理システムであるLinearに課題を作成できるようにします。さて、ChatGPTが自動的にこれらのツールの設定を進めているのがわかりますね。私はその権限を確認し、変更することができます。私がアクセスを許可したツールやデータしかエージェントは使用できないため、この権限設定は非常に重要です。ChatGPTは、エージェントが正確にどのように動作すべきか、出力フォーマットをどうすべきかといった指示のドラフトも作成してくれます。内容に満足したら、エージェントの作成を実行します。
今回はChatGPT内から直接エージェントをトリガーしますが、スケジュールに基づいて実行させることもできますし、Slackなどの他の作業場所から直接トリガーすることも可能です。ここでは、エージェントに製品のフィードバックを実行および要約するように頼んでみます。エージェントが実行されると、アクセスを許可した様々なソースからデータを読み取っているのがわかりますね。そのフィードバックをグループ化し、製品リーダーシップチーム向けのサマリーとしてまとめてくれます。そして、そのサマリーを適切なSlackチャンネルに自動的に投稿します。
続いて、エージェントに見つけた情報でLinearを更新するように頼んでみます。これを開始すると、エージェントはLinearの連携機能を使用します。まず既存の課題があるかどうかを確認し、もしあれば新しい顧客からのフィードバックという新しいデータポイントを使ってその課題を充実させます。もし課題が存在しなければ、新規で作成します。エージェントが作業を進めるにつれて、Linear内に3つの新しいチケットが自動的に作成されているのがわかります。それぞれのチケットには、顧客が何を観察したのか、そしてそれをどう修正すべきかに関する非常に豊富なコンテキストが含まれています。
週次レポートを自動化するエージェントの構築
こんにちは。チーム向けの定期的な週次レポートの作成を支援する、シンプルなレポーティングエージェントの構築方法をお見せします。まず、データソースへの接続を追加することから始めます。今回はGoogle Driveを使用します。これが重要なのは、誰かが毎週手作業で情報を移動させる代わりに、データが存在するファイルやスプレッドシートをエージェントが直接操作できるからです。この接続はエージェント所有として設定します。これは連携用のサービスアカウントのようなものだと考えてください。これにより、特定の個人の設定に依存することなく、エージェントがスケジュールされた作業やバックグラウンドでの作業のために接続を使用できるようになります。
次に、エージェントの改善をChatGPTにお願いしてみましょう。すべての指示をゼロから書くのではなく、やってほしい仕事を説明して、ワークフローの信頼性を高めるようエージェントに頼むことができます。ここでChatGPTは、指標計算スキルの作成を提案してきました。スキルは、エージェントがチームのプロセス定義やベストプラクティスに従うのに役立つため、非常に便利です。このケースでは、どの指標が重要で、それをどう解釈すべきか、そして週次レポートをどのように構成すべきかをエージェントが理解するのをこのスキルが助けてくれます。これにより、ワークフローの信頼性が向上します。エージェントは毎回行き当たりばったりで作業するのではなく、新しいタスクにアプローチするための再利用可能なガイダンスを持っているからです。
これで、エージェントを週次のサイクルで設定できるようになりました。毎週金曜日に実行するようにスケジュールし、分析を実行というシンプルな開始メッセージを渡します。これ以降、エージェントはスケジュールに従って同じレポーティングのワークフローを実行するため、チームは毎週これを手動で起動することを気にしなくて済みます。エージェントの設定が完了したら、アクティビティ履歴からその作業内容を確認できます。これにより、チームはエージェントの働きを把握できます。実行履歴を開いて、エージェントが踏んだステップを調べ、どのツールを使用したかを確認し、作成された出力をレビューできます。今回の実行では、エージェントはまずスプレッドシートのデータを確認することから始めます。次にコードを実行して指標を計算し、チャートを作成します。そこから分析結果をレポートにまとめ、私はそれをチームに共有できるというわけです。
営業チームのアウトリーチを支援するエージェントの構築
私はSparkというワークスペースエージェントを構築しました。これは、私たちの中小企業向けセールスチームが、新規のインバウンドリードに迅速に対応し、パーソナライズされたメッセージを送信することで、より多くの商談を獲得するのを支援するエージェントです。これが一般的な営業のワークフローでどのように機能するかをお見せしますね。ここでは、新しいリードそれぞれの調査、私たちの評価基準を用いたランク付け、最初のアウトリーチメールの送信、フォローアップの下書き、そして次の対応を忘れないためのリマインダー設定などを、自然な言葉でエージェントに依頼しています。
ChatGPTでプロンプトを入力すると、エージェントは作業を始める前に計画を立案します。私のリクエストを、ワークフローの実行に必要な手順、ツール、および設定へと変換するのです。ご覧の通り、ChatGPTはエージェントをリアルタイムで構築し始めると同時に、進行中のステップについて私に状況を共有してくれます。まずはGmailやウェブ検索など、ワークフローに必要なツールを連携させることから始め、次に指示の作成に取り掛かります。もし私からのさらなる入力が必要な場合は、その都度知らせてくれます。準備ができたらエージェントを作成し、実際に作業に取り掛からせることができます。
それでは、実際のリードを使った動作を見てみましょう。こちらが営業への問い合わせページです。The AGI Companyのマーク・リード氏が、ChatGPT BusinessとChatGPT Enterpriseの違いは何か、営業チームはどう活用できるかという質問を送信してきたと仮定します。私はこのエージェントをスケジュールで実行しているため、通常はバックグラウンドでその問い合わせを検知しますが、ここでは実際の動きを見てみましょう。エージェントはリードの詳細情報を集め、そのアカウントを評価し、アウトリーチのワークフローを開始します。今はメールの画面にいますが、最初のメッセージがすでに送信されているのがわかりますね。フォローアップのメールはGmailの下書きに用意されており、リマインダーもすでにバックグラウンドでスケジュールされています。Sparkは、より良い顧客体験を推進するためにセールスチームが構築できるワークスペースエージェントの一例に過ぎません。
財務チーム向けのリスク管理エージェントの構築
今回はTROというサードパーティリスクマネージャーの構築方法をご紹介します。これは、私たちの財務チームが現在使用しているエージェントと似ており、非常に時間のかかるベンダーのデューデリジェンスを、より一貫性とコントロールを保ちながら加速させるためのものです。まずは、このエージェントが必要とするワークフローや、ツール、スキル、システムを説明したプロンプトから構築プロセスを開始します。さらに、財務チームが現在ベンダーのリスク評価で使用しているスキルも追加しましょう。これによりベストプラクティスが定義され、このエージェントが一貫して正確に作業を行うために必要な指示やメタデータが含まれることになります。
ほんの数秒で、ChatGPTはTROの計画の概要を作成し、実装を開始できる状態になりました。私は左側のペインでChatGPTと自然な言葉を使って対話を続けながらエージェントの構築と改善を行うことができ、その間、右側ではツール、スキル、アプリの設定が進められます。専門的なエンジニアリングのリソースを必要とせずに、エージェント向けに微調整された指示セット全体を自動的に生成してくれるのです。
これでTROの準備が整いました。エージェントの挙動をテストするために、同じ流れの中でプレビューを実行してみます。プレビューの実行を監視する際も、同じように直感的でガイド付きの体験を利用できます。エージェントのすべての実行トレースを表示し、ツールの呼び出し、入力、そして意思決定の過程を確認することが可能です。エージェントは証拠を収集し、スキルを用いて厳密なリスク評価を実行し、システム間で作業を連携させます。そして最終的に、人間のアナリストがレビューするための、構造化された洗練されたレポートを作成します。エージェントはこれらの作業をわずか数分で完了させるため、アナリストはワークフローにおける手作業の非常に時間のかかる部分から解放されるのです。
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