これは長いが見やすい記事だ。
あなたがB2Bマーケターなら、ここにSWOTの要約がある。
この記事は info.parmonic.com.著者の許可を得て共有しています。
ChatGPTが世界を席巻しています。ここでは、ChatGPTとは何か、どのように機能するのか、なぜ機能するのか、マーケターの役割、マーケティングの技術、そしてビジネスの世界におけるその意味合いについて、技術的なことではなく、簡単に説明します。
トピックス
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- ChatGPTとは？
- どのように機能するのか？マニアックな言葉ではなく、直感的な言葉で説明してください。
- なぜ気にする必要があるのか？
- 誰が勝つのか？誰が負けるのか？パートA
- 誰が勝つのか？誰が負けるのか？パートB
- 制限事項
- ここからどこへ行くのか？
- 私はアトランタに住んでいる。ここにはかつて50セントの料金所があった。今日の旅では、比喩的にその料金所に立ち寄ることになる。
ChatGPTとは？
いろいろなことを質問できるチャットボット。
では、何が大きな問題なのか？この10年間、私たちはチャットボットを十分に見ていないのだろうか？
そう、私たちは多くの（間抜けな）チャットボットを見てきました。ChatGPTの特筆すべき点は、そのアウトプットの質です。非常に印象的な（そしてほとんどが正しい）答えを提供する。SiriやAlexaが幼稚園児なら、ChatGPTは大学生だ。ChatGPTは、質問を理解し、それに答えることにおいて、驚くほど優れています。
そんなことが可能なのか？どのように機能するのか？
AIをシンプルで直感的な言葉で説明（理解）するのは難しい。それはChatGPTでさえうまくできない仕事だ。まずは2つの基本から。
基本その1
世界は、人とモノ（これらをまとめてモノと呼ぼう）でできている。モノには性質がある。モノは何かをし、他のモノと関係を持っている。
私たちの祖先は、世界についてコミュニケーションをとる手段として言語を発達させた。
私たちの種が話し言葉から書き言葉へと進化するにつれ、言語のルールを定義することがより重要になった。
小学校の文法を思い出してみよう。 8つの品詞があるがある。そのうちの重要なものを紹介しよう：
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- 目的語＝名詞、代名詞
- 資質＝形容詞、副詞
- 行動＝動詞
- 関係＝前置詞
基本その2
コンピュータ・サイエンス（そして科学全般）は、次のことに依存している。 モデリングに依存する。コードを書く前に、アルゴリズムが必要だ。アルゴリズムを開発するためには、解のモデルを作る必要がある。モデルは物事を計算可能にする。必要条件ではあるが、十分条件ではない。
モデリングができれば、（たいていは）作ることができる。
品詞と構文を持つ英語は、世界をモデル化する方法である。私たち人間は何世紀にもわたってそれを使ってきた。
私たちはそのモデルをコンピューターに送り込むことができたが、これまでの結果は印象的なものではなかった。とても広大なのだ。何かを言い換えるだけで、コンピューターは簡単にトリップしてしまう。辞書から単語を取り出し、それぞれの単語を紙片に書き、その紙片をすべて箱に入れるようなものだ。コンピューターは個々の単語を簡単に見つけることができたが、異なるものの間の性質や関係を捉える真のモデルが欠けていた。
英語のルールを使って（インターネットの）世界の堅牢なモデルを構築するために、コンピュータを訓練する（別名、アルゴリズムを構築する）ことは、困難な課題であった。 困難な作業だった。
AI (ディープラーニング特にディープラーニング）はここ数年で非常に進歩した。AIが誕生したのは50年以上も前のことだが、( パーセプトロンが生まれたのは50年以上前のことだが（パーセプトロンは称賛に値する）、科学者たちが技術の改良や既存の知識の上に構築することに長い年月を費やしてきたため、より強固で有用なものになった。
OpenAIは、過去数十年にわたって開発されたディープラーニング・モデルを取り入れ、それを微調整し、大量のデータ*（ワールド・ワイド・ウェブのほぼコピー）を収集し、データの一部を分類してタグ付けするために人間を使い、英語の構造を使用して世界のモデルを構築するという問題を解決した。
ChatGPTは、インターネットを英語の品詞に分解し、各エンティティが他のエンティティにどのように関連しているかのグラフを保持する技術である。
そのため、質問を「理解」し、的確な回答を提供する能力がある。コンテンツを書く、コンテンツを要約する、コンテンツを言い換えるなど、言語に関連する多くのタスクを実行する能力を与える。
技術的には軌道上の飛躍だ。
*ChatGPTはインターネットのほとんどを解析している。 ChatGPTの作成者は、具体的に何を解析したかを公式には公表していないが、公開されている研究論文によれば、ウィキペディア、パブリックドメインの書籍、インターネット上の公開コンテンツに加えて、AI研究で利用可能な大規模な研究データセットのほとんどを使用している。データソースを公式に開示していないという事実は、彼らが許可や同意なしに解析した可能性のあるデータセットについて、厄介な問題を提起している。
技術的に言えば、ChatGPTはGPT3.5と呼ばれる言語モデルへのチャットボット・インターフェイスだ。GPTはクラウドサービスとして提供されており、多くの企業で利用されている。言語モデルは以前からありましたが、ここ2～3年で格段に良くなっています。
ディープラーニングはニューラルネットワークに基づいており、ニューラルネットワークは私たちの脳の働きを模倣しようとしている。ニューロンは入力を受け取り、出力信号を他のニューロンに送る。ディープラーニングのボンネットの下では、それが数十億次元の空間で「回路」が行っていることなのだ。人間の脳についての理解はまだ限られているため、AIモデルもまた、その限られた理解に苦しんでいる。
なぜ気にする必要があるのか？
言語関連のいくつかのタスクは、今やソフトウェアによって実行することができる。この技術的な飛躍は、カスタマーサービスや検索などを利用するすべての人間に影響を与えるだろうが、B2Bマーケティングは初期の使用例として機が熟している。
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- いくつかの仕事は簡単になる 楽になる。- 例えば、コピーの編集、ブログ記事の執筆、ドキュメントの要約など。
- いくつかの仕事は難しくなる 難しくなる- 誰もがGPTベースのツールを使ってコンテンツを制作するようになれば、優れたコンテンツの質のハードルは上がるだろう（そしてそれは、Aランクのマーケターにとっては良いことかもしれない）。
- 特定の経費を削減できる 費用- 特に、平均的な品質が戻ってくるのであれば。
- すでに使っているツールの多くが、より使いやすくなるだろう。 ユーザーフレンドリー- GoogleAnalytics 質問して、正しい答えが返ってくることを想像してみてください。
- 生産性マーケティング担当者は、他の人を待たせることなく特定のタスクを実行できるようになる。
- 創造性AIアシスタントは、コンテンツ制作のための実に良い出発点になることが多い。
誰が勝つのか？誰が負けるのか？パートA
AランクのマーケターとAランクのチームが活躍する。
もしあなたの進歩が、特定の仕事について他人を待つことによって妨げられてきたとしたら、あなたは勝者となるだろう。より早く、より安く物事を進めることができるようになる。
この進歩は、クリエイティブなマーケティング担当者にとって恩恵となるだろう。優れたアイデアや洞察力は、今後さらに尊敬を集めるだろう。通貨としてのクリエイティビティの価値が高まったのだ。
ChatGPTは素晴らしいが、人間と同じようにアイデアを合成できるAIはいない。理由は技術的なことではなく、アイデアを合成する方法は無限にあるからだ。それが "創造性 "の要点だ。
下の画像はChatGPTからの2つの出力です。左側の 左側は ウェビナーをより良くする.非常によく書けているが、アイデアという点ではごく普通。右は 右は、アリストテレスの原則を応用してウェビナーをより良いものにする方法に関する別のコンテンツです。 統合するウェビナーをより良いものにする」と「アリストテレスの原則を適用する」という2つのコンセプトを統合する。 アリストテレスの原則を適用するより価値のあるコンテンツ（少なくとも素晴らしい出発点）が出来上がりました。
アイデアを価値のある最終製品（コンテンツ）に合成する能力は、かつてないほど重要になっている。
しかし、AIができるようになったことをやっているのであれば、一旦立ち止まって考えるべき時だ。
B級マーケターやチームは、自分自身をアップグレードするか、常に恐怖に怯えながら生きるしかないだろう。B級コピーライターやB級コンテンツクリエイターは、無用の存在になる危険性がある。低レベルで、本当にクリエイティブではない仕事をクライアントに請求するエージェンシーは、彼らと同じくらい（それ以上ではないにせよ）優れたパフォーマンスを発揮するテクノロジーに対抗するのが難しいことに気づくだろう。
冒頭で触れた料金所を覚えているだろうか？
その料金所に座っていた人々は、平凡な仕事をしていた。彼らが最善を尽くそうとしても、ラッシュアワーは長蛇の列になる。彼らには創造性を発揮したり、貢献したりする余地はなかった。
料金所はもう存在しない。電子料金によって解体されたのだ。今では交通は止まることなく動いている。交通はまだ問題であり、それは良いニュースである。
進歩は従来の問題を解決し、解決に値する新たな問題を生み出す。
銀行の窓口はATMのためになくなったわけではない。現在では唾液の代わりに機械を使って、地元の事業主が預ける紙幣を数えている。
誰が勝つのか？誰が負けるのか？パートB
GPTのような進歩を取り入れ、それを独自のレシピに組み入れることができる新しいクラスの勝者が現れるだろう。そのレシピは、ドメインの専門知識、自明でない独自のデータセット、追加のAIテクニックとモデル、顧客のニーズとワークフローを理解するための創意工夫、そして素晴らしいカスタマーサービスに裏打ちされた愛すべき製品とサービスを提供することへの執着心を使用する。(恥知らずな自己宣伝：ここ パーモニックGPTを1年以上試しており、すでに当社のミックスに加えています）。
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- マイクロソフトのような大企業は、GPTxやChatGPTをクラウドサービスとして他の企業に販売する予定だ。彼らはクラウドサービスを販売することで大きな利益を得るだろう。
- GPTxが組み込まれれば、多くのソフトウェアツールの品質は向上するだろう。ソーシャルメディア投稿のセンチメント分析は、期待はずれの製品もあるエキサイティングな分野だ。これらの分野では顕著な改善が見られるだろう。
- 同等の言語モデルやチャットボットの構築に多くの費用と時間を費やしてきた企業は、GPTxやChatGPTに太刀打ちできないかもしれない。ハードルは大幅に上がったのだ。
限界と未解決の問題
研究論文によると 研究論文ChatGPTの性能は、文書が長くなったり、文脈が広がったりすると低下する。 文書が長くなったり、文脈が広くなるとパフォーマンスが低下します。ChatGPTは、インターネット上で多くの情報が公開されているような広いトピックでは非常にうまく機能しますが、狭いトピックではあまりうまく機能しません。
また、文脈や視点をあまり理解していない。
例えば、私はこのソフトに SWOTを作成してもらった。作成されたものは正しかった（そしてそれは注目に値する）が、B2Bマーケターとしての文脈を理解していないため、このブログ記事に載せる価値はなかった。
言語が抱える限界に苦しんでいるのだ。トピックが 抽象的ChatGPTはその抽象性を克服することができません。さらに心配なのは、あるトピックについてインターネット上に誤った情報があふれている場合、ChatGPTはそれをやみくもに伝えてしまう可能性があることです。
ガーベッジ・イン、ガーベッジ・アウトは今でも真実である。
もうひとつの限界は、真の意図を理解できないことがあることだ。例えば、同じ1ページの童話を2つのバージョンで読ませたところ、1つのケースでは言葉の微妙な違いから誤った解釈を導き出した。
ChatGPTは公開データセットで動作します。GPTとChatGPT APIが一般的に利用可能になれば、他の企業もプライベートなデータセットで基礎となるモデルを使用できるようになるだろう。この記事を書いている時点では、ChatGPTは2021年までのインターネットデータを解析しているので、2021年以降に作成された情報に基づく質問には答えられません。(これは短期的な制限だと思います）。
視聴者が を入力しても回答を得られない可能性が高いです。ChatGPTは、Googleがサイトマップを送信する機能を提供しているのと同様に、マーケティング担当者がインデックス用にウェブページを送信する方法を（まだ）提供していません。
ChatGPTは答えを引用していません。ChatGPTは、インターネット上の他の人が作成したコンテンツを喜んで解析していますが、クレジットは提供していません。ChatGPTの情報を使ってコンテンツを作成するマーケティング担当者にとって、これは頭痛の種になるでしょう。マイクロソフトのBing検索はChatGPTをベースにしており（ベータ版）、引用を含んでいます。
たくさんの 多くの疑問がある法的コンプライアンスやデータプライバシーに関する未解決の問題がたくさんある。
最後に、良くなることは確かだが、どの程度良くなるかはまだわからない。これほど大きな飛躍を遂げたのだから、次の飛躍まで長い時間を待たなければならない可能性もある。
ここからどこへ行くのか？
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- 振り返る何が作業を遅らせ、何がボトルネックになっているのかを振り返る。AIで解決できることもあれば、自動化で解決できるワークフローもある。
- 平凡な仕事の側面を評価する 平凡でAIを使って、その作業に費やす時間を最小化できないか？言語（コピー）関連のタスクや、多くのビデオタスクは最適な候補だ。
- 現在の状態を評価する 現在の状況あなたの仕事の主な側面に関連するAIベースのソリューションの現状を評価する。
- AIでは明らかに解決できない問題に取り組む。 より高次の仕事にシフトする。
- 限界を理解する 限界現在と今後5～10年のAIの限界を理解し、それに基づいてキャリアアップを計画する。
- 開発より良いストーリーを語る（伝える）ためのスキルを身につける。難しい概念をより直感的に説明できるようになることに注力する。AIが苦手とする分野である、新しいコンテンツテーマやコンテンツ視点の開発に注力する。
- 投資する時間とエネルギーを費やして ユニークな生の」コンテンツを作り、それをAIを使って再利用し、補強する。
- ChatGPTを使い始めたら 避けることChatGPTが学んだことだからです。 コピーの盗用だけでなく、アイデアの盗用からも身を守りましょう。
Aランクのマーケターは、AIを活用して低次のタスクをスピードアップし、創意工夫や専門知識を必要とする高次のタスクにより多くの時間を割くことができるため、AIは他のマーケターとの差別化を図ることができる。
AIによるコンテンツ作成は、より合成的なコンテンツにつながる一方で、より創造的なコンテンツに集中する時間を確保することにもなる。卓越したコンテンツを開発できる人材の価値は高まるだろう。
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