GPTs vs Actions: 何が問題だったのか、そしてAI自動化の次の一手は何か

OpenAIがカスタムGPTをローンチした時の熱狂を覚えていますか？あの興奮は本物でした。私たちは皆、特定の仕事やユニークな個性に完璧に合わせた、自分だけの小さなAIアシスタントを作ることを想像していました。その夢の中心にあったのがGPT Actionsという機能で、これらのアシスタントが日常的に使うアプリと連携し、実際にタスクをこなせるようにするはずでした。

しかし、実際に作ろうとした多くの人なら、この仕組み全体が未来的というより、むしろイライラするものだと感じたことでしょう。約束されていたのはシンプルでパワフルな未来でしたが、現実は技術的なハードルの絡み合いでした。では、GPTsとActionsの本当の違いは何だったのか、なぜこの素晴らしいアイデアはビジネスにとって失敗に終わったのか、そして次世代のAIオートメーションは本当にどのようなものになるのでしょうか？

GPTs vs Actionsの違い：カスタムGPTとActionsとは？

何がうまくいかなかったのかを本当に理解するためには、まず各要素が何を意図していたのかを共通認識として持つ必要があります。この方程式の2つの重要な部分を分解してみましょう。

カスタムGPTとは？

カスタムGPTとは、本質的にChatGPTのパーソナライズ版です。特定の指示セット、特定の個性（例えば、フレンドリーで親切なサポートエージェントや、ウィットに富んだクリエイティブパートナーなど）を与え、PDFや社内文書のようなファイルをアップロードすることで、専用のナレッジベースを持たせることもできます。

このように考えてみてください。標準のChatGPTが、あらゆることについて少しずつ知っているジェネラリストな司書だとすれば、カスタムGPTは、あるニッチなトピックに関する絶対的な専門家です。それは19世紀の文学かもしれませんし、あなたの会社の社内人事ポリシーかもしれません。この機能は、ChatGPTの有料プランで利用でき、特定のタスクに特化したアシスタントを作成できます。例えば、ブランドの声に合わせてマーケティングコピーをブレインストーミングするためのものや、専門的で難解な研究論文を要約するためのものを持つことができます。AIをあなたの特定のニーズに合わせて形成する素晴らしい方法です。

GPT Actionsとは何だったのか？

GPT Actionsはパズルのもう半分のピースであり、ここから事態は複雑になり始めました。この現在では非推奨となった機能は、カスタムGPTがAPIを使って外部のアプリやサービスと連携できるように設計されていました。これが、あなたの専門的なGPTを単なる対話相手から実行者に変える鍵となるはずでした。Actionとは、GPTが現実世界で実際にタスクを実行できるようにするものでした。

例えば、適切なActionがあれば、あなたのGPTは理論的には以下のことが可能でした：

• Googleカレンダーをチェックして、会議の空き時間があるか確認する。

• Zendeskのようなヘルプデスクに新しいカスタマーサポートチケットを作成する。

• 会社のデータベースからリアルタイムの在庫数を取得する。

つまり、カスタムGPTはAIの「脳」と個性であり、Actionはその「手」として、チャットウィンドウの外の世界と対話できるようにするものでした。GPTs vs Actionsの議論全体は、この脳と手がタスクを自動化するためにどのように連携するべきかという点にありました。

GPTs vs Actionsモデルの約束：連携された自動化の世界

GPT Actionsの背後にあったアイデアは、本当にエキサイティングなものでした。それは、チャットインターフェースを離れることなく、日常的な平易な言葉を使って複雑なワークフローを開始できる未来を描いていました。開発者や企業は、これが私たちの働き方を根本的に変える可能性について、様々なアイデアで盛り上がっていました。

誰もが興奮したユースケースのいくつかは次のとおりです：

• 営業チーム向け：「Acme社のマーケティング責任者をLinkedInで見つけて、連絡先情報を取得し、前回の会話に基づいてフレンドリーなフォローアップメールを作成して。」

• サポートエージェント向け：「顧客が返金を希望しています。Shopifyで注文番号を調べて、対象であることを確認し、返品処理をしてください。」

• 社内業務向け：「明日の午後のどこかで、エンジニアリングチームのために30分間の会議室を予約し、カレンダーの招待状を送ってください。」

これは会話型AIと実用的な日常のビジネスオートメーションとを繋ぐ架け橋となるはずでした。文章をタイプできる人なら誰でも強力なツールにアクセスできるようにすると約束されていました。素晴らしいアイデアでしたが、私たちの多くが知ることになったように、その実行は別の話でした。

GPTs vs Actionsの現実：よくある落とし穴

そのビジョンは壮大でしたが、実際にGPT Actionsを現実のビジネスタスクに使おうとすると、多くの欠点が明らかになりました。このシステムは、特に信頼性が高く管理が簡単なものを必要とするビジネスにとって、本格的な普及を妨げる課題に悩まされていました。

高い技術的参入障壁

当時、開発者フォーラムやRedditのスレッドをスクロールして時間を費やした人なら誰でも、機能するActionを構築することが「ノーコード」体験とは程遠いものだったと証言できるでしょう。技術的なハードルは非常に高かったのです。

当時、開発者フォーラムやRedditのスレッドをスクロールして時間を費やした人なら誰でも、機能するActionを構築することが「ノーコード」体験とは程遠いものだったと証言できるでしょう。

Reddit

まず、詳細なOpenAPIスキーマを作成する必要がありました。これは基本的に、JSONやYAMLで書かれた高度に構造化されたドキュメントで、GPTが外部ツールのAPIとどのように対話するかを教える翻訳者のような役割を果たします。このステップだけでもAPI設計の原則に関するかなりの理解が必要で、マーケティング、営業、サポートの専門家のほとんどにとっては手の届かないものでした。

次に、認証に取り組む必要がありました。APIキーやOAuthを使って安全な接続をセットアップするのは複雑で、多くの企業にとって、透明性の低いシステムに機密性の高い認証情報を渡すという考えは到底受け入れられるものではありませんでした。経験豊富な開発者でさえ、そのプロセスは試行錯誤の頭痛の種になることがよくありました。スキーマを何時間も微調整し、なぜGPTが特定のコマンドを理解しないのか、なぜAPIコールが失敗するのかを解明しようと時間を費やすことになりました。私たちが期待していたようなプラグアンドプレイのソリューションではなかったのです。

断片的で限定的なユーザー体験

ワークフローを阻害する最大の要因の一つは、Actionが特定のカスタムGPT内に完全にサイロ化されていたことでした。通常のGPT-4との会話中に、特別な「Zendeskアシスタント」を呼び出して簡単なタスクを実行させることはできませんでした。

これは、常に異なるチャットウィンドウを切り替えなければならないことを意味し、作業の流れを完全に断ち切ってしまいました。あるチャットで顧客からのフィードバックレポートを分析していて、新しいヘルプ記事のアイデアが浮かんだとします。その場合、自分の洞察をコピーし、ナレッジベース用に構築された別のカスタムGPTを開き、すべてを貼り付けてからコマンドを与える必要がありました。それは不格好で非効率的で、一歩後退したように感じられました。

さらに悪いことに、アクションを連鎖させて意味のあるマルチステップのワークフローを作成することはできませんでした。各アクションは一度きりのイベントでした。GPTには、「新しいリードを見つけ、別のツールで連絡先データを補強し、CRMに追加する」といった実際のプロセスを処理するための組み込みのメモリやロジックがありませんでした。一度に一つの孤立した部分しか実行できず、本格的なビジネスオートメーションでの利用は著しく制限されていました。

信頼性の低いパフォーマンス：重大な問題

顧客対応の役割でGPTを利用したいと考えていた企業にとって、このプラットフォームは単純にそのために作られていませんでした。

公式ストアや、ユーザーがカスタムGPTを発見してインストールする簡単な方法はなく、あなたが構築に注いだ努力がオーディエンスに届く可能性は低かったのです。さらに重要なことに、実際に公開する前に、あなたのActionが現実世界の入力に対してどのように機能するかをシミュレートしたりテストしたりする方法がありませんでした。基本的には、構築し、リリースし、最善を祈るしかありませんでした。真剣なビジネスにとって、テストされていない自動化を本番環境に展開することは、非常に大きなリスクです。

最後に、制御の欠如が大きな問題でした。AIがいつ行動すべきで、いつ静かにしているべきかを定義するための詳細なルールを設定することができませんでした。サポートチームは、単純な「注文はどこですか？」という質問への応答は自動化したいかもしれませんが、複雑な技術的な問題は自動化したくないかもしれません。GPT Actionsでは、そのレベルの制御は不可能であり、品質と信頼を維持する必要があるチームにとっては致命的な欠点でした。

GPTs vs Actionsを超えた進化：不格好なActionsから統合されたAIエージェントへ

GPT Actionsでの苦闘は、最終的に業界に貴重な教訓をもたらしました。ビジネスが必要としているのは、複雑なDIYツールキットではなく、頭痛の種なしに自動化の約束を実現する、完全に統合され、信頼性が高く、ユーザーフレンドリーなプラットフォームだということです。ここでeesel AIのようなAIエージェントプラットフォームが登場し、GPT Actionsが残した部分を引き継いでいます。

数分で稼働開始

OpenAPIスキーマと何週間も格闘する代わりに、現代のAIエージェントプラットフォームは、ZendeskやFreshdeskなど、あなたがすでに依存しているツールとのワンクリック統合を提供します。

セットアッププロセス全体が真のセルフサービスで設計されています。過去のサポートチケット、Confluence内の社内Wiki、Google Docs内の手順ガイドなど、ナレッジソースを安全に接続し、数分で機能するAIエージェントを稼働させることができます。必須の営業電話や開発者の助けを待つ必要はありません。このアプローチは、非常に多くの人々がGPT Actionsを始めるのを妨げていた技術的な障壁を完全に取り除きます。

完全なコントロールを獲得

GPT Actionsが孤立して硬直的だったのに対し、eesel AIのようなプラットフォームは完全なワークフローエンジンを提供します。あなたが快適に感じる種類のクエリのみを選択的に自動化するための正確なルールを構築でき、プロセス全体を完全に制御できます。

また、AIが単に質問に答えるだけでなく、はるかに多くのことを行えるようにするカスタムアクションを定義することもできます。バックエンドからリアルタイムの注文情報を検索したり、適切な人間のエージェントにチケットをエスカレーションしたり、関連タグでチケットフィールドを自動的に更新したりできます。これこそが、カスタムGPTには常に欠けていた詳細な制御であり、自動化への信頼を築き、自信を持ってスケールさせることができます。

自信を持ってテスト

GPT Actionsの最大のリスクの1つは、作成したものをテストする実質的な方法がなく、手探りで進むことでした。eesel AIは、強力なシミュレーションモードでこの問題を解決します。

AIエージェントが実際の顧客とやり取りする前に、何千もの自社の過去のサポートチケットで実行することができます。プラットフォームは、各ケースでAIがどのように応答したかを正確に示し、そのパフォーマンスと解決率の正確な予測を提供します。このリスクのないテスト環境により、AIの振る舞いを微調整し、確かなデータでチームにその価値を証明し、何が期待できるかを正確に知った上で展開することができます。

ChatGPTの価格

参考までに、カスタムGPTの作成と使用にはOpenAIの有料プランが必要です。以下に、個人およびチームプランの価格の概要を示します。

価格は2024年後半にOpenAIの公式価格ページから引用したものです。プランや機能は変更される可能性があることに留意してください。

自動化にはチャットウィンドウ以上のものが必要

結局のところ、カスタムGPTはチャット体験をパーソナライズしたり、個人の生産性を向上させるための素晴らしいツールです。しかし、GPTs vs Actionsの壮大な実験は、本格的なビジネスオートメーションには、消費者向けチャットアプリに後付けされた賢い機能以上のものが必要であることを示しました。元の実装は、ほとんどのユーザーにとって複雑すぎ、実際のワークフローに組み込むには断片的すぎ、顧客対応タスクには信頼性が低すぎました。

真の自動化は、その仕事のためにゼロから構築されたプラットフォームを要求します。未来は、チャットウィンドウで不格好な接続をいじくり回すことではなく、セットアップが簡単で、テストが安全で、実際のビジネスプロセスを最初から最後まで処理できるほど強力な、スマートで統合されたAIエージェントを展開することです。誇大広告を乗り越え、AIから真の結果を得る準備ができているチームにとって、専用プラットフォームは明確な進むべき道です。

真のAIエージェントがあなたのサポートチームに何ができるか見てみませんか？ eesel AIを無料でお試しください そして、数ヶ月ではなく数分で完全に機能するAIアシスタントを展開しましょう。