【ChatGPT】英語解説を日本語で読む【2023年5月4日｜@Marketing Against the Grain】

ChatGPTの解説です。
公開日：2023年5月4日
※動画を再生してから読むのがオススメです。

---

Hey, hey, welcome to another episode of Marketing Against the Grain, your show for marketing minded people everywhere.

マーケティングに関心のある人たちのための番組、Marketing Against the Grainの別のエピソードへようこそ。

I'm your co-host, Kip Bodner, the CMO at HubSpot, joined as always by my co-host, Kieran Flagen, who's the CMO at Zapier.

私はHubSpotのCMOであるKip Bodner、そしていつも通りZapierのCMOであるKieran Flagenが共同ホストを務めています。

Today, we are coming with the biggest innovation yet from OpenAI and ChatGPT, the ChatGPT code interpreter.

今日は、OpenAIとChatGPTによる最大のイノベーション、ChatGPTコードインタプリタについてお話します。

If you're a marketer, if you're a business owner, you're an entrepreneur, you now have your own analyst and web developer right with you with the code interpreter beta from ChatGPT and OpenAI.

ChatGPTとOpenAIのコードインタープリターベータにより、マーケター、ビジネスオーナー、起業家は、自分のアナリストとウェブデベロッパーを持つことができるようになりました。

It is mind blowing some of the early use cases.

初期の使用例には驚かされます。

We're going to talk all about those, we're going to break those down, and we have a bunch of other surprises and bonus breaking news on today's show.

今日のショーでそれらについてすべて話し合い、それらを分析し、他にもたくさんのサプライズや最新ニュースがあります。

All right, Kieran, you and I were up this morning very early.

さて、キエラン、あなたと私は今朝はとても早くから起きていましたね。

Well, you were in Ireland, you were up anyway.

あなたはアイルランドにいたのですが、とにかく起きていました。

I was up very early, and WhatsApp was steaming on code interpreter from ChatGPT and a bunch of other news, Midjourney 5.1, all kinds of craziness happening in the world of marketing, business, and AI right now.

私は非常に早起きで、WhatsAppはChatGPTからのコードインタプリターや他のニュース、Midjourney 5.1など、マーケティング、ビジネス、AIの世界で現在起こっているさまざまなことについて議論していました。

Can you break down for everyone the kind of base level of code interpreter and why it is so interesting today?

コードインタープリターの基本的なレベルや、なぜ今こんなに面白いのか、皆のために説明してもらえますか？

I think code interpreter, we can just summarize it as now you have a data scientist with you at all times.

コードインタープリターは、要約すると「データサイエンティストがいつでも一緒にいる」ということだと思います。

So if you think about what's happening-

では、何が起きているかというと......。

And a web developer, by the way.

ついでにWebデベロッパーも。

And a web developer can code in Python.

そしてウェブデベロッパーはPythonでコーディングできます。

So think about what AI has done over the course of the last six months.

ですから、AIがこの6ヶ月の間に何をしたかを考えてみてください。

It really is like Neo from the matrix, right?

本当にマトリックスのネオみたいでしょう？

You can plug the little plugin and then you get upgraded as a human.

小さなプラグインを差し込めば、人間としてアップグレードされるのです。

And so we got design capabilities, we got all of these different capabilities.

そして、デザイン能力、さまざまな能力を手に入れたのです。

The code interpreter capabilities is just mind blowing.

コードインタープリターの機能は、まさに衝撃的でした。

There was like so, so many great articles on this last night.

昨夜、この件に関する素晴らしい記事がたくさんありました。

I've got the thread from Ethan Mollick, which was almost bananas.

イーサン・モリックのスレッドは、ほとんどバナナのようでした。

I think the incredible thing is Ethan give it like a XLS file and just no context.

イーサンはXLSファイルのようなものを渡して、何の脈絡もなく、信じられないようなことを言ったと思います。

And then just started querying ChatGPT on the data and then got the plugin to like graph out a bunch of stuff, which is what you're showing.

そして、データに対してChatGPTに問い合わせを始め、プラグインを使っていろいろなものをグラフ化するように依頼しました。

And it's nuts, right?

これはすごいことですよね？

Because all you need now is data, right?

必要なのはデータだけですからね。

Like any kind of data extract and you can upload files, it can download files.

どんな種類のデータでも抽出でき、ファイルをアップロードしたり、ファイルをダウンロードしたりできます。

What's really interesting is it came out the same day as Box.

面白いのは、Boxと同じ日に発売されたことです。

I don't know if you see Box release.

Boxのリリースを見たことがあるかどうか分かりませんが。

Yeah, I was just going to talk about that.

そう、ちょうどその話をしようと思っていたんです。

Now with Box, you can chat with any of your documents in Box and app and get all the insights out of those documents.

Boxを使えば、Boxやアプリにあるドキュメントとチャットして、そのドキュメントからあらゆる洞察を得ることができるようになります。

Like the knowledge we have has never been more accessible.

私たちが持っている知識は、かつてないほどアクセスしやすくなっているのです。

Like that's one of the takeaways here.

これが、ここでの収穫の1つです。

What's really interesting, right, is like, NSTs, right, they give ownership to digital assets.

本当に興味深いのは、NSTがデジタル資産に所有権を与えていることです。

What AI is doing is it's making all of your digital assets interactive.

AIは、デジタル資産のすべてをインタラクティブにするのです。

Yeah.

そうです。

And NST has tried to, we're creating new technology.

NSTは、新しい技術を生み出そうとしているんです。

The brilliance of AI is it's retroactive, right?

AIの優れた点は、過去に遡って利用できることですね。

It's taking all the stuff that everybody already uses and making it 10 times better, easier, more valuable, right?

誰もがすでに使っているものを、10倍良く、簡単に、より価値のあるものにするんだ。

Which is exactly the limitations you used to have to be able to do cool stuff are just like being evaporated, right?

つまり、これまでクールなことをするために必要だった制約が、まるで蒸発したかのようだということです。

Like you have a huge number of people out there that may have incredible ideas and incredible things that they can do with data, but they're held back by the ability to parse the data and all of the tooling and execution that comes with it.

データを使って素晴らしいアイデアや素晴らしいことを実現できるかもしれない多くの人がいますが、データを解析し、それに伴うツールや実行方法についての能力が足りないために足止めされています。

But if you can just go from data idea to execution of that idea, it actually expands the number of people that can actually use data, makes data much more valuable because now you have many more people that can actually do cool things with it.

しかし、データのアイデアからそのアイデアの実行にすぐに移ることができると、実際にデータを使用できる人の数が増え、データがさらに価値あるものになります。なぜなら、それによってもっと多くの人がデータを使って素晴らしいことができるようになるからです。

And that's what you're seeing with all of these tools.

このようなツールは、すべてこのようなものです。

The code interpreter to me is the biggest, most powerful feature that ChatGPT offers.

私にとってのコードインタープリターは、ChatGPTが提供する最も大きな、最も強力な機能です。

Since ChatGPT is the biggest disruption, but in terms of the features it's released, I think it's the biggest one yet because having the ability to have a data scientist, a person at ChatGPT that could analyze data, that can graph the data, that can give you all of the information you need on the data.

ChatGPTが最大の破壊的イノベーションである一方で、リリースされた機能に関して言えば、これまでで最大のものだと思います。なぜなら、データサイエンティストやChatGPTの人がデータを分析し、データをグラフ化し、データに関する必要な情報をすべて提供できる能力を持っているからです。

Like it is a CFO for any CEO in their pocket, right?

これは、CEOのポケットに入るCFOのようなものですね。

Like I know.

私が知っているような。

It's not even a CFO.

CFOですらありません。

It's an analyst.

アナリストなんです。

It's everything, right?

全部そうでしょう？

And this is right now, it's just all, you can upload the CSV spreadsheet and ask it to query it, build graphs and all that kind of stuff, which is cool, but we're not that far away.

今はまだ、CSVスプレッドシートをアップロードして、クエリーを実行したり、グラフを作成したり、そういうことができるだけで、クールですが、それほど遠くはありません。

Once it's a mature feature, it's going to be in the OpenAI kind of like commercial API.

この機能が成熟したら、OpenAIの商用APIのようなものになるでしょう。

And we're going to be able to use this with all of our business data.

そして、これをすべてのビジネスデータで使えるようになるのです。

Like reporting user experiences are largely in a lot of cases going to go away because people are just going to chat query to get the insight that they want out of their data or the graph that they want in real time versus like complex looker dashboards and other reporter use cases, right?

報告ユーザーエクスペリエンスは、多くの場合、人々がデータから欲しい洞察やリアルタイムで欲しいグラフをチャットでクエリするだけで済むようになるので、複雑なルッカーダッシュボードや他のレポートユースケースがなくなっていくでしょう。

Yeah.

そうですね。

I don't know what happens to analytics companies because why, again, what we're going from is a one-to-many experience, right?

分析会社がどうなるかは分かりませんが、なぜかというと、私たちは1対多のエクスペリエンスから脱却しようとしているわけですからね。

We're going from a one-to-many experience because of the amount of work it takes to get that thing.

一対多の体験から、それを得るために必要な作業量が多いからです。

So in terms of even analytics reports, like they're still one-to-many, which is, it's hard to, you have some people who can build charts from themselves, but most of the things that we do is we build charts for many people.

たとえば、分析レポートについても、それらはまだ1対多の関係であり、自分でチャートを作成できる人がいる一方で、私たちが行っていることのほとんどは、多くの人のためにチャートを作成することです。

But AI is making it really easy to customize everything for you.

しかし、AIによって、すべてを自分のためにカスタマイズすることが本当に簡単になっています。

I can customize an app just for me and have a single use case because the cost to do that is so low.

自分のためだけにアプリをカスタマイズして、単一のユースケースを持つことができるのは、そのためのコストがとても低いからです。

It's like nothing.

何もないようなものです。

Now I can actually just build the charts that I want through natural language.

今、私は自然言語を通じて、欲しいチャートを作ることができます。

Why am I going to use an analytics tool when I can actually just build any chart I want from data extracts and have it customized to my needs?

データ抽出から好きなチャートを作成し、自分のニーズに合わせてカスタマイズできるのに、なぜ分析ツールを使おうとするのでしょうか。

We are very close to the world where it's like, cool, I have some data, I ask it some questions, I build some charts, it auto-generates a presentation in my brand guidelines, and I can go have a conversation with whoever I want about it, right?

私たちは、データがあり、質問をして、グラフを作成し、ブランドガイドラインに沿ったプレゼンテーションを自動生成し、誰とでもそれについて話し合うことができる世界に非常に近いです。

Right.

そうですね。

Right.

そうなんです。

That is mind-blowing.

これは素晴らしいことです。

Data analysis and interpretation of that data is no longer a blocker from you being able to make that data actionable.

データ分析やデータの解釈は、もはやそのデータを実用化するための障害ではありません。

All data becomes much more actionable.

すべてのデータが、より実用的なものになるのです。

And Kieran, I think a good example, I'm showing this on my screen.

キエラン、いい例だと思うんですが、これをスクリーンに映しています。

One of my favorite AI newsletters and AI Twitter followers is Rowan Chung.

私のお気に入りのAIニュースレターやAIツイッターのフォロワーの一人にローワン・チョンがいます。

I think you and I share a lot of his stuff.

あなたと私は、彼の作品の多くを共有していると思います。

I think he's doing a good job.

彼は良い仕事をしていると思います。

He shared on Twitter that OpenAI ChatGPT claimed their first victim is what this is framing.

彼はTwitterで、OpenAI ChatGPTが最初の犠牲者を出したとシェアしています。

But really what it means is there's this company called Chegg.

しかし、実際には、Cheggという会社があります。

And Chegg does services for student tutoring and helps students do better at school, right?

Cheggは学生の個人指導のためのサービスを行っていて、学生が学校でより良い結果を出せるようにサポートしていますよね？

And basically, ChatGPT has completely replaced this tutoring service, and their market cap got cut in half.

しかし、ChatGPTはこの家庭教師サービスに完全に取って代わり、その時価総額は半分になりました。

The stock dropped in half when they reported bad earnings and cited ChatGPT as the disruptor and cause of those low earnings.

業績が悪化し、その原因としてChatGPTが破壊者であるとして、株価は半分に下がりました。

So when we're talking about a lot of this, it seems, oh, this is in the future.

ですから、このような話をすると、ああ、これは未来の話なのだと思われます。

Code interpreters, months, years away, whatever, it's, no, this stuff's like right now.

コード通訳、数ヶ月先、数年先、何でもいいのですが、そうではなく、このようなことは今まさに起こっているのです。

And changing the business landscape and dynamic right right now, right?

今まさに、ビジネスの風景やダイナミズムを変えているんですね？

Right.

そうですね。

If you have a marketplace of talent, ChatGPT is going to be pretty disruptive for that, like Stack Overflow.

ChatGPTは、Stack Overflowのような、才能を競うマーケットプレイスにとって、大きな破壊力を持つでしょう。

All these places that are just a community of talent, a marketplace of talent where you go to get certain answers, where you go to get help, where you go to get reviews of your content and ask for expertise on that content or recommendations around that content.

才能のコミュニティ、才能のマーケットプレイスがある場所で、特定の回答や助けを求める場所、コンテンツのレビューやそのコンテンツに関する専門知識の提案を求める場所です。

All of that kind of large marketplace of ideas, large marketplace of reviews, large marketplace of like expertise, they are all under threat from ChatGPT.

そのような大規模なアイデアのマーケットプレイス、レビューのマーケットプレイス、専門知識のマーケットプレイスはすべて、ChatGPTの脅威にさらされています。

The other thing I just wanted to end with on this is like the the one I wanted to show you actually real quick was the Jason Calacanis.

もう1つは、ジェイソン・カラカニスを紹介したいと思います。

This is like a really good example.

これは本当に良い例です。

So first of all, there's this really cool plugin called ShareGPT and so ShareGPT, if you want to share your conversations instead of like screenshot of them, you can just install the Chrome.

まず、ShareGPTという素晴らしいプラグインがあります。ShareGPTを使えば、会話のスクリーンショットではなく、会話を共有することができます。

Yeah.

そうです。

That's what Jason's using.

ジェイソンが使っているのはこれです。

And so what he did was he he just uploaded a CSV file, right, of electric vehicle population data.

彼がやったのは、電気自動車の人口データをCSVファイルでアップロードしたんです。

And he was just like, hey, tell me the most interesting trends in that data.

そのデータの中で最も興味深い傾向を教えてくれ、と言ったんです。

And boom, here's the most interesting trends.

すると、これが最も興味深いトレンドです。

I love this one.

これ、いいですね。

Please give me the same analysis, but take out Tulsa, right?

同じ分析をお願いしたいのですが、タルサは外してください。

So like, yeah, just adapt it to my needs.

というように、私のニーズに合わせてくれるんです。

And he continued to just ask it and probe at these like really cool questions that I'd ever have to understand how this put together himself.

そして、彼はこのような素晴らしい質問を続けてただけでなく、どのようにこのような質問を自分自身で理解する方法についても探り続けました。

That is just a mind blowing superpower that we now have access to.

これは、私たちが今、アクセスできるようになった、心を揺さぶる超能力なんです。

Like that stuff.

そのようなものです。

Usually you would need an analyst, you have to wait for the analyst to queue you up and prioritize you.

通常はアナリストが必要で、アナリストがあなたをキューに入れ、優先順位をつけてくれるのを待つ必要があります。

They've got a hundred things to do for the CEO and you're like, oh, it's like, I don't really know how to do this myself.

CEOのためにやるべきことが100個もあって、自分ではどうしたらいいかわからないという感じです。

And I, everyone has like different data reports, right?

そして、誰もが異なるデータ・レポートを持っていますよね。

Because everyone's producing different versions of the same reports and analytics dashboards based on the same data because everyone does it slightly differently.

なぜなら、みんなが同じデータに基づいて、少し違った方法でレポートや分析ダッシュボードの異なるバージョンを作成しているからです。

All that goes away.

それがすべて解消されるのです。

Well, I think this is incredibly disruptive to so many companies.

これは、多くの企業にとって信じられないほどの破壊力を持っていると思います。

It's incredibly disruptive.

信じられないほどの破壊力です。

I've got I've got a few things I got to get to on this.

この件に関して、私はいくつかのことを言わなければなりません。

The first thing, Kieran, is when we talk about Web 2.0, you and I came up in Web 2.0.

まず、キエラン、Web 2.0について話すとき、あなたと私はWeb 2.0に登場しましたね。

What Web 2.0 really did, it democratized publishing and connection, right?

Web 2.0が本当にやったことは、出版とつながりを民主化したことですよね？

Yes.

そうです。

Like that's, that's what it democratized.

そうです、それが民主化されたのです。

Web 3.0 or the AI era democratizes everything.

Web 3.0やAIの時代は、すべてを民主化します。

Democratizes everything.

すべてを民主化する。

I love it.

私はそれが大好きです。

Everything is democratized.

すべてが民主化される。

Like your special skills are now just superpowers that are diffused across the entire population.

あなたの特別なスキルが、今や全人類に拡散されたスーパーパワーに過ぎないようなものです。

And one of the things that we know, and it goes back to Packy's article of intelligence super abundance, which was my favorite thing I've read this year so far, which is as we get these new powers democratized, humans consumption of them is just going to go through the roof.

私たちが知っていることの一つは、Packyの知性超過の記事にも戻りますが、今年これまで読んだ中で最もお気に入りの記事で、これらの新しい力が民主化されるにつれて、人々の消費量は天井知らずに増えていくでしょう。

Right.

そうですね。

Like we are going to have more interesting insights.

私たちは、より興味深い洞察を得ることができるようになります。

Like another example, which we didn't share, was they use code interpreter to take all the US census data and analyze census data and populations trends and then write an academic paper based on it.

もうひとつ、ここでは紹介しませんでしたが、コードインタープリターを使ってアメリカの国勢調査データをすべて取得し、国勢調査データと人口動向を分析し、それをもとに学術論文を書いている例もあります。

Right.

なるほど。

It's bananas.

バナナのようですね。

So let me just quickly show you this one.

では、さっそくこの作品をお見せしましょう。

We forgot to show the fact that it can create for your presentation.

プレゼンテーション用に作成できることを紹介するのを忘れていました。

It can create.

作成することができます。

It can create gifts.

プレゼントも作れます。

Oh, yes.

あ、そうだ。

This was amazing, this was the one I was talking about.

これはすごいですね、私が話していたのはこれです。

So this is Ethan again, who does incredible work on signed up to his newsletter.

これはまたイーサンですが、彼はニュースレターに登録するために素晴らしい仕事をしています。

What he did was, it's hard to see here, right?

彼がやったことは、ここでは見えにくいですが、こうです。

This is a gift.

これはプレゼントです。

You can see the little lights.

小さなライトが見えるでしょう。

And so what this is, is basically he uploaded, he uploaded a map of all the lighthouse locations and asked it to create a gift of those locations.

彼は、すべての灯台の場所の地図をアップロードし、それらの場所のギフトを作成するように依頼しました。

And so what it's doing is it's twinkling, it's twinkling the lights of the lighthouse.

すると、灯台の明かりがキラキラと輝いているんです。

Yeah.

そうなんです。

Isn't that just bananas?

これってバナナじゃないですか？

Like it actually created this gift to actually better interpret the data.

このように、データをより良く解釈するために、このギフトが作られたのです。

So you can actually give it the data and ask it to create a gift from that data.

つまり、データを与えて、そのデータから贈り物を作るように頼むことができるのです。

So you can visualize the data, like it can actually create data visualizations.

データを視覚化することもできますし、実際にデータの視覚化を作成することもできます。

Well, taking all these, you're taking centuries of learning of data visualization and putting it in a model that can now make it accessible to anyone who doesn't understand anything about data visualization.

これは、データ可視化の学習を何世紀にもわたって行ってきたものを、何も理解していない人にもアクセスできるようにするモデルに取り入れることを意味します。

It's Ironman, right?

アイアンマンのようなものですね。

If you've ever watched the, I'm a big Marvel, you're not a Marvel guy, but like Ironman, right?

アイアンマンを見たことがある人なら、私はマーベルの大ファンですが、あなたはマーベルの人ではないでしょうけど、アイアンマンみたいでしょう？

Ironman 1, probably Danny Jr. starts out, he's the only one with a suit.

アイアンマン1、たぶんダニーJr.の出だしで、彼だけがスーツを着ている。

And it's like this cool thing.

そして、それはこのクールなもののようです。

And then as they go on, everyone starts getting suits, like his enemies have suits, all these people have suits.

で、だんだんみんなスーツを着るようになって、敵もスーツを着るようになるし、いろんな人がスーツを着るようになる。

And just everyone gets an Ironman suit, right?

そして、誰もがアイアンマンのスーツを手にするようになるんですね。

That's what's happening with AI in terms of what you, like it's exactly what you said, it's democratized and superpowers.

AIで起きていることは、まさにあなたのおっしゃる通り、民主化され、超能力を持つということです。

So everyone gets their own Ironman suit and it's basically going to be who can use the Ironman suit the best.

つまり、誰もが自分のアイアンマン・スーツを手に入れ、そのアイアンマン・スーツを最もうまく使えるのは誰かということになる。

And the people who are going to be using it the best are the early adopters.

そして、それを最もうまく使うのはアーリーアダプターたちです。

First mover, if you're watching this video, you are in a unique position to go and take advantage of this stuff, right?

このビデオを見ている人は、この製品を活用できるユニークな立場にいますね？

Because you are catching it at the very tip and early wave of this.

このビデオを見ているあなたは、まさにその最先端、初期の波を捉えているのですから。

So one of my takeaways for everybody is that AI is democratizing everything.

私が皆さんに伝えたいことは、AIはすべてを民主化するということです。

So if there are things that you have not been able to do because you didn't know those skills or you didn't have the resources to do them, like that is all going to change.

もし、あなたがそのスキルを知らなかったり、そのためのリソースがなかったりしたためにできなかったことがあるとしたら、それはすべて変わりつつあるのです。

And so one of the biggest skills in the AI world is going to reset your mind to the fact that anything is possible.

AIの世界での最大のスキルの1つは、「何でも可能だ」という事実に心をリセットすることです。

You're living with these sets of artificial constraints that were constraints of a past society.

あなたは、過去の社会の制約であった人工的な制約のセットと一緒に生活しています。

And then now we're moving to a new society where those constraints are far, far fewer.

そして今、私たちは、その制約がはるかに少ない新しい社会に移行しているのです。

Right.

そうですね。

Yeah.

そうですね。

Like you used to think that I can't even start to do this thing or move forward with my idea because these are the blockers.

以前は、このような制約が邪魔をして、自分のアイデアを実現することができない、と思っていたでしょう。

Those blockers are really being knocked down.

しかし、そのような制約がどんどん取り払われていくのです。

Like you can basically code something much, much easier.

基本的には、もっともっと簡単にコーディングできます。

You can do data visualization much, much easier.

データビジュアライゼーションも、もっともっと簡単にできるようになります。

You can design, you can create, you can publish content soon.

デザインすることも、作ることも、コンテンツを公開することも、すぐにできるようになります。

You'll be able to take text.

文章も書けるようになります。

I don't know if you've seen some of the incredible things that are, that's happened with video.

皆さんは、ビデオで起こった信じられないようなことをご覧になったことがあるかどうかわかりませんが、テキストをビデオに変換することができます。

The text to video stuff is, it's so, so right now, but it's going to be mine.

テキストからビデオへの変換は、今はまだそれほどでもないのですが、今後は私のものになるはずです。

Runway and Lumia, like we need to do a whole show just on the text to video stuff.

ランウェイとルーミアは、テキストからビデオへの移行をテーマにした番組を作る必要がありますね。

It's sick.

面白いですよ。

I got a couple, a couple other points though.

でも、他にもいくつかポイントがあるんだ。

I want to, I want to make sure I hit with you, Karen.

カレン、あなたの意見もちゃんと聞いておきたいんです。

I kind of think we should just make an index of all public companies that are like heavily service-dependent businesses, because I think if your core product is human talent and service, you are going to get disrupted.

サービス依存度の高いビジネスを展開する上場企業のインデックスを作るべきだと思うんです。なぜなら、もしあなたの主力製品が人間の才能とサービスであれば、あなたは破壊されることになると思うからです。

Right?

そうでしょう？

Yeah.

そうですね。

You're going to get disrupted.

そうです。

That portfolio and just shorted that you would, I think you would generally do pretty well because those companies are going to be the highest disruption.

そのポートフォリオで空売りをすれば、一般的にかなりうまくいくと思います。なぜなら、そのような企業は最も高い破壊力を持つことになるからです。

The more you were dependent on human skill and hours to be successful as a company, the more disrupted you are going to be.

企業として成功するために、人間の技術や時間に依存していればいるほど、より破壊されることになります。

And the more you are offering services to other humans that AI can offer faster, better, cheaper, man, that is a big part of the disruption that's going to happen here.

そして、AIがより速く、より良く、より安く提供できるサービスを他の人間に提供すればするほど、それはここで起こる破壊の大きな部分を占めることになるのです。

Right?

そうでしょう？

Yeah.

そうですね。

The other thing I wonder about is we're going to do an episode in this, but like community sites, so there's like large community sites.

もう1つ気になるのは、この中でエピソードを紹介する予定ですが、コミュニティサイトのように、大規模なコミュニティサイトがありますよね。

There's community sites, which are largely question and answers and Chegg is like a community site, but there's other sites that are just questions and answers.

コミュニティサイトは主に質問と回答であり、Cheggはコミュニティサイトですが、質問と回答だけのサイトもあります。

There's medical versions of it.

医療用もあります。

There's handy people versions of it, like all of these different things, which are just large marketplaces of questions and answers, bringing people, the experts together, bringing other people together and allowing them to interact with each other.

それには、ハンディマンバージョンもありますが、専門家を集めたり、他の人を集めて相互作用させる質問と回答の大規模なマーケットプレイスがあります。

I think all of that can actually move to AI, but the kind of weird thing is AI can replace that because it's training on their data.

しかし、奇妙なことに、AIは自分たちのデータでトレーニングしているので、AIがそれに取って代わることができるのです。

So this comes into the data wars episode we did, which is, I think there's like a lumen problem there because stack overflow is like the one that's the most obvious.

これは、私たちが行ったデータウォーズのエピソードにも通じることですが、スタックオーバーフローが最も分かりやすい例なので、そこにはルーメンのような問題があると思うのです。

The transaction there within the community or how people interact in the community is very transactional.

コミュニティ内での取引、あるいはコミュニティ内での人々の交流は、非常にトランザクション的です。

I have a question.

質問があります。

Here's answers.

これが答えだ。

Here's the best answer.

これがベストアンサーです。

All of that can move into AI because the community is much more transactional, whereas like Reddit, I don't think ever gets disrupted because it's not as transactional.

そのようなコミュニティは、もっと取引的なものになるため、AIに移行できますが、Redditは取引的ではないため、そう簡単には破壊されないでしょう。

It's like a sense of belonging, like people love to be in Reddit.

Redditのようなコミュニティは、人々がRedditにいることを好むような、帰属意識のようなものがあるのです。

There's humor.

ユーモアがある。

There's all of these.

ユーモアがあり、これらすべてがある。

There's a whole culture in Reddit.

Redditには文化があるんです。

And I think transactional communities get eaten away at by AI.

取引型のコミュニティは、AIに食い荒らされると思います。

And I think communities that have personality and a belonging and make people feel like they actually want to be within that community.

そして、個性的で帰属意識の高いコミュニティは、人々がそのコミュニティに入りたいと思うようになると思います。

And I'm not saying people don't feel that way about stack overflow, but I bet you they move very fast when they can get better answers elsewhere.

スタックオーバーフローにそのような気持ちがないとは言いませんが、他の場所でより良い答えが得られると、彼らは非常に速く移動するのは間違いないでしょう。

Well, so I think there are two different types of communities.

コミュニティには2つのタイプがあると思います。

There's a community like Reddit that is kind of this evergreen high engagement community, right?

Redditのようなコミュニティは、常設の高エンゲージメントコミュニティと言えるでしょう。

Where you've got people engaging on all these subjects and there's high engagement rate.

このようなコミュニティでは、あらゆるテーマについて人々が関わり、高いエンゲージメント率を誇っています。

The biggest problem with the social web in the last era of the internet is that most quote-unquote social properties, whether it be blog comments, forums, communities, et cetera, they had very low engagement rates, right?

インターネットの最後の時代のソーシャルウェブの最大の問題は、ブログのコメント、フォーラム、コミュニティなど、ほとんどの引用型ソーシャルプロパティが、非常に低いエンゲージメント率だったということです。

Like sub 1% of the people who actually read the thread actually commented and engaged, right?

実際にスレッドを読んだ人のうち、実際にコメントやエンゲージメントをした人は1％にも満たないという具合です。

And that completely goes away in an AI world.

それが、AIの世界では完全になくなってしまうんです。

In the AI world, you could have 100% engagement rate because the AI can engage and iterate with you in a way that humans historically have been unwilling to.

AIの世界では、エンゲージメント率が100%になります。なぜなら、AIは、歴史的に人間がやりたがらない方法で、あなたと関わり、反復することができるからです。

Right?

そうでしょう？

Right.

そうですね。

I love that.

私はそれが大好きです。

So Q&A is much better within AI because AI can always interact with you.

AIは常にあなたと対話することができるので、AIの世界ではQ&Aはずっと優れているのです。

Plus it has all the knowledge in that community baked into it because it's taken and trained on that data.

さらに、AIにはコミュニティの知識がすべて組み込まれています。なぜなら、AIはそのデータに基づいて訓練されているからです。

But what it can't do is it can't give you like the Reddit Wall Street bets kind of feeling where you're like part of a group and you're part of a movement and like it can't make you feel that way.

しかし、それができないことは、RedditのWall Street Betsのような感覚を与えて、グループの一部であり、ムーブメントの一部であるような気分にさせることはできません。

No, if you're a transactional community or your community of like how to, AI can disrupt that quickly and will disrupt that first.

そうではなく、取引型のコミュニティや、ハウツーもののコミュニティであれば、AIはすぐにそれを破壊することができますし、まずそれを破壊することになるでしょう。

But there will be some aspects of community that will get more valuable and more differentiated in the AI world.

しかし、AIの世界では、より価値が高まり、より差別化されるコミュニティの側面も出てくるはずです。

And the other is AI will kind of eat up.

そしてもうひとつは、AIがそれを食い尽くしてしまうということです。

I 100% agree.

私は100％同意します。

The other thing I'll just add to the code interpreter.

もうひとつは、コードインタープリタについて補足します。

One of the things I was just thinking is when you pair that with scraping, oh, that's like scraping them and plug it in and the OpenAI plugins.

私が考えたことの1つは、それをスクレイピングとペアリングするとき、ああ、それはスクレイピングしてプラグインとOpenAIプラグインに入れることです。

You can do crazy.

クレイジーなことができるんです。

You could scrape any website, collect the data and then run it through code interpreter and ask questions.

どんなウェブサイトでもスクレイピングしてデータを集め、それをコードインタープリタに通して質問することができます。

Like I just want to say how bananas that's going to be.

これは本当に素晴らしいことだと思います。

The other real quick story we should talk about because it's continuing the theme of disruption and AI is here.

もう1つの話は、破壊とAIというテーマが続いているので、簡単に説明しますと、こちらです。

This is now, this is, this is chat TBD's most disruptive feature and AI is disrupting everything right now.

これはチャットTBDの最も破壊的な機能で、AIは今、すべてを破壊しています。

The Walmart story I thought was, oh yeah, you were telling me briefly about this before we got on air.

ウォルマートの話で思ったのは、ああ、そうだ、放送に入る前にこのことを簡単に話してくれていたんだな、ということです。

And so tell me, and then I had a couple of things I want to hit you up with.

それで、教えてください、それから、いくつかあなたにぶつけたいことがあったんです。

Yeah.

そうですね。

So Walmart ran this test with this tool called Pactum AI, P-A-C-T-U-M AI.

ウォルマートは、Pactum AIというツールを使ってテストを行いました（P-A-C-T-U-M AI）。

And it basically is an AI bot that allows companies to negotiate with their vendors, right?

これは基本的にAIボットで、企業がベンダーと交渉できるようにするものです。

They can pull in information and negotiate with vendors.

情報を取り込んで、ベンダーと交渉することができるのです。

Walmart ran it in a small test.

ウォルマートはそれを小さなテストで実行しました。

First of all, I will say this shows you there's like a, a, I think tank out there or like people think enterprise will be slow to adopt AI because they're going to be really nervous.

まず最初に、これはシンクタンクのようなもので、企業がAIを導入するのは遅いだろうと考えている人たちがいることを示すものだと思います。

I think enterprise is going to be forced to adopt AI much faster than we think because they're really nervous about disruption.

私は、企業は私たちが考えるよりもずっと早くAIを導入せざるを得なくなると考えています。

They're way more nervous about disruption than they are how AI is going to impact, have some errors or impact their own business.

AIが自分たちのビジネスにどのような影響を与えるか、どのようなエラーを起こすか、どのような影響を与えるかよりも、混乱についてずっと神経質になっているのです。

Before you get into the Walmart thing, what I would say is everybody who's running companies, especially large companies right now, you know, they went to college, they went to business school.

ウォルマートの話に入る前に、私が言いたいことは、特に大企業を運営しているすべての人は、大学に行ったり、ビジネススクールに行ったりしています。

And there's been really two decades of brainwashing about Clay Christensen's innovators dilemma.

そして、クレイ・クリステンセンの「イノベーターのジレンマ」について20年間洗脳され続けてきました。

Like anybody who went to a major business school was just basically conditioned to say, you have a major risk of being disrupted if you do not innovate and change, right?

主要なビジネススクールに通った人なら誰でも、基本的に、イノベーションと変化を起こさなければ、破壊される大きなリスクがある、と教え込まれてきたわけですね。

And so everybody, leaders of today are way more paranoid than the leaders of yesterday.

ですから、今日のリーダーは、昨日のリーダーよりもずっと被害妄想が強いのです。

And that's why I think they're going to change and adopt AI much faster.

だからこそ、彼らはより早く変化し、AIを採用するのだと私は思います。

Much faster because they don't want to happen to them.

自分たちの身に降りかかる事態を避けるために、より早く変化し、AIを導入するのです。

So Walmart's a good example, a larger enterprise, and it's willing to put AI out there, put AI out there and started negotiating with vendors on its behalf to a small subset of vendors.

ウォルマートはその良い例で、大企業でありながらAIを導入することを厭わず、AIを導入し、自社に代わってベンダーと交渉し、一部のベンダーに絞り込みました。

And then it found that it saved that they're on 3% on expenses.

その結果、経費を3％削減できることがわかりました。

And so now it's going to roll it out to most of its vendors.

そして今、それをほとんどのベンダーに展開しようとしています。

A 3% expense saving is massive for Walmart.

ウォルマートにとって、3％の経費削減は非常に大きなことです。

Can you imagine, can you imagine their expenses, billions, right?

ウォルマートの経費は数十億円にものぼりますから、想像できますか？

And so I think that's a really good example of AI being used by a major enterprise, a huge conglomerate today to do something that people have jobs doing.

このように、AIが大企業や巨大コングロマリットによって、人々が仕事をするために使われているのは、本当に良い例だと思います。

Like this comes into the IBM news that they think they can replace 7,800 employees, back office workers with AI over the next year, over the next year.

IBMのニュースでは、来年1年間で7,800人の従業員、バックオフィスの従業員をAIで置き換えることができると考えているようです。

And so this is happening here, not, not decade year, no year.

これは、10年後でもなく、1年後でもなく、今起きていることなのです。

This is happening right now.

今、まさに起こっていることなのです。

And so just again, I guess a good example for our listeners, this is all happening right now.

つまり、リスナーの皆さんにとって良い例だと思いますが、これはすべて今起きていることなのです。

This is not in the future.

これは未来の話ではないのです。

No, but Kieran, I want to offer a counterpoint to our listeners.

でも、キエラン、リスナーの皆さんに反論したいことがあるんです。

There's a really good article we'll link up in the show notes from Sequoia Capital, one of the most successful venture capital firms of the last 50 years, you know, essentially one of the core players in this space.

私たちがショーノートで紹介するSequoia Capitalの非常に良い記事があります。これは過去50年間で最も成功したベンチャーキャピタルの1つであり、この分野の主要プレイヤーの1つです。

And they put out a basically kind of a article paper on AI agents and they offered some skepticism in that like AI agents aren't currently there.

彼らは、AIエージェントに関する基本的な論文を発表し、AIエージェントは現状では存在しないという懐疑的な見方を示しました。

There are some shortcomings of AI agents and they're right on this.

AIエージェントにはいくつかの欠点があり、これについては彼らの言う通りです。

And I think they had some really nice framing of what AI agents need to be in the future.

また、AIエージェントは将来どうあるべきかという点については、実に見事なフレームワークがなされていると思います。

Their point of view is that to reach their full potential, AI agents have to become compute aware.

彼らの視点は、AIエージェントの可能性を最大限に引き出すには、コンピュート・アウェアネス（計算能力）を身につける必要があるというものです。

So they're saying that right now AI is very inefficient, takes a bunch of computing resources, needs to be aware of how much resources it's consuming.

つまり、今のAIは非常に非効率的で、大量のコンピュータリソースを消費しているため、リソースの消費量を認識する必要がある、ということです。

Totally agree with that one.

これにはまったく同感です。

It needs to be data aware of finding and connecting the right model and data source.

また、適切なモデルやデータソースを見つけ、接続するためのデータアウェアネスも必要です。

We just talked about this with Code Interpreter, right?

コード・インタープリターでこの話をしましたね。

Matching the right data and describing that data with the model correctly opens up huge possibilities.

正しいデータをマッチングさせ、そのデータをモデルで正しく記述することで、大きな可能性が開けます。

It needs to be agent aware, which is like basically how can it communicate with other agents, both human and robots, to actually have the right kind of operating model, which is like fascinating.

また、エージェント・アウェアである必要があります。つまり、人間やロボットなど他のエージェントとどのようにコミュニケーションすれば、実際に正しい操作モデルを持つことができるのか、ということです。

We don't talk a lot about that.

この点については、あまり話していません。

We talked a little bit and we talked about AutoGPT, right?

AutoGPTの話は少ししましたね。

But man, that stuff is changing dramatically and the interplay between humans and AI agents is going to change a lot.

しかし、そのようなものは劇的に変化しており、人間とAIエージェントの間の相互作用は大きく変化していくでしょう。

Yeah.

そうだね。

It's got to be safety aware.

安全性を意識したものでなければならない。

It's got to check the outputs that it's creating sandbox.

サンドボックスを作成するアウトプットをチェックする必要がある。

Right now, AI is like the MBA guy off the bench who's just chucking up threes because he's, I'm going to make every three I put up.

今のところ、AIはベンチにいるMBAの選手のようなもので、ただひたすら3Pを打つだけです。

I have irrational confidence.

私は不合理な自信を持っています。

I am just, I'm the best.

私はただ、私が最高なのだと。

And that's every AI answer to everything.

これが、AIによるすべての答えです。

And what it's saying is AI needs to check itself and know the quality of its output and better meter the quality of its output.

AIは自分自身をチェックし、アウトプットの質を知る必要があり、アウトプットの質をよりよく測定する必要があると言っているのです。

And then they're saying it needs to be user aware.

そして、AIはユーザーを意識する必要があると言っています。

And I interpret user aware as like, is there a good feedback between the user and the AI and is that AI actually creating something that's valuable and used?

私は、ユーザーアウェアネスとは、ユーザーとAIとの間に良いフィードバックがあり、AIが実際に価値あるものを作り出し、利用されているかということだと解釈しています。

And that's why I think like application data of like, Hey, this model puts out something that goes out to the world.

だから、アプリケーション・データのように、このモデルは世の中に何かを発信しているのだと思うのです。

And then we feedback the performance data to the AI is going to be really important for training and feedback to help these models improve longer term.

そして、AIにパフォーマンス・データをフィードバックすることが、トレーニングやフィードバックに非常に重要であり、モデルの長期的な改善に役立つと思います。

Right.

そうですね。

So what do you think about those?

それについてどう思われますか？

I kind of think they, they nailed the current shortcomings, but at the same time, none of those seem insurmountable to me.

現在の欠点に釘付けになったような気がしますが、同時に、どれも乗り越えられないものとは思えません。

No, we're, we're early.

いや、まだ早いですよ。

I do think like to walk back a little bit on, there is a lot of hype, right?

私は、多くの誇大広告があることについて、少し話を戻したいと思います。

I think that there is a lot of totally, there's a lot of excitement.

多くの誇大広告があり、多くの興奮があるのだと思います。

We were very excited about technology, but then going from the excitement and playing around with this and then making it applicable to your job.

私たちはテクノロジーにとても興奮しましたが、その興奮から一転して、これを遊びながら、自分の仕事に応用することができるようになりました。

There's still, I think there's like still a lot to be done to make it very applicable.

しかし、その興奮から、これを実際に使ってみて、自分の仕事に応用できるようになるには、まだ多くのことが必要だと思うのです。

It's in some spots.

しかし、まだまだです。

It is having meaningful impact on business critical task, or it's actually something we can use within our kind of within our business.

ビジネスクリティカルなタスクに意味のある影響を与えたり、実際に私たちのビジネスの中で使えるものだったりします。

But there's a lot of the tools that get a lot of hype that I don't think are as useful.

しかし、大々的に宣伝されているツールの中には、それほど有用とは思えないものもたくさんあります。

I'll give you like a hot take.

私なりに考えてみました。

I think, I think content is a good example of this.

コンテンツは、その良い例だと思います。

I actually don't think the content tools, I think they're fine, but I wouldn't use the AI writing tools are they're good, but they're not life.

実際には、私はコンテンツツールを使っても大丈夫だと思いますが、AIライティングツールは良いですが、それほど素晴らしいわけではありません。

I literally, I haven't used one tool to, I wouldn't ship one article that the AI tool gives me now.

私は文字通り、1つのツールも使ったことがありませんし、AIツールが与えてくれる記事を1つも出荷していません。

Does it help me on research?

リサーチには役立つ？

Does it help me in a little bit?

少しは役に立っているのでしょうか？

Yes, it does.

はい、そうです。

But is it going to write the best piece of content?

でも、AIが最高のコンテンツを書いてくれるでしょうか？

Is it going to write a great sales page?

素晴らしいセールスページを書いてくれるのだろうか？

Is it going to be the best copywriter for your website?

あなたのウェブサイトの最高のコピーライターになれるのでしょうか？

It really isn't.

そうではありません。

It really isn't.

本当にそうではありません。

Yeah.

そうなんです。

So that's like an example where that has blown up, right?

だから、それが爆発的に普及した例でしょう？

That's one of the places where everyone has invested, but I actually think that it's use case is fine.

誰もが投資している場所の1つですが、実は、その使用例は問題ないと思います。

There's way more interesting use cases, like I think code interpreters are way more interesting use case.

もっと面白いユースケースがあります。例えば、コードインタプリタの方がずっと面白いユースケースだと思います。

And so we're going to find out, I think, where are the areas of initial disruption for AI over the course of the next six months?

今後6ヶ月の間に、AIが最初に破壊される領域はどこなのでしょうか。

We've had a lot of hype.

私たちは多くの誇大広告を出してきました。

I know through that hype, I think we're going to start to find out where are the places that AI today, ability today to actually have real impact.

その煽りを通して、私たちはAIが現在どのような場所で実際に大きな影響を与える能力を持っているかを見つけ始めるでしょう。

And so I think Sequoia is right.

だから、セコイアは正しいと思います。

Pointing out like, what are the shortcomings today?

今日の欠点は何かということを指摘しています。

But we're, what are we?

しかし、私たちは今、どうなっているのでしょうか。

Like November was really when the list kicked off.

このリストがスタートしたのは、11月でした。

I know it's pre that like six, seven months into the, the true hype cycle of all of this, right?

6、7カ月も経てば、本当の意味でのハイプ・サイクルに入るということでしょう？

Which is pretty, pretty nuts.

それは、かなり、かなりおかしい。

Yeah.

そうですね。

So we're going to, we're going to get past all that stuff.

だから、それを乗り越えよう。

Yeah.

そうですね。

I think we just outlined the shortcomings, Karen, but at the same time, I want to hype something because I think the example of piping something is really germane and important to the conversation you just had.

私たちは欠点を指摘したと思いますが、Karen、同時に何かを煽るために、たった今あなたが持っていた会話に非常に適切で重要な例を挙げたいと思います。

So mid journey 5.1 just came out.

ミッドジャーニー5.1が出たばかりです。

So we talked mid journey model five a few weeks ago on the show.

数週間前、番組でMID JOURNEYのモデル5の話をしました。

It's already model 5.1.

それがもうモデル5.1なのです。

You see this tweet.

このツイートを見てください。

So this, this shot is, this image was generated in mid journey 5.1.

このショットは、この画像はmid journey 5.1で生成されたものです。

The same, same exact prompt generated this image in mid journey five.

同じように、同じように、正確なプロンプトが、旅の途中の5でこの画像を生成したのです。

That's a fine, like it's really good.

それは素晴らしい、実にいい感じだ。

Like that, that's awesome.

そのように、それは素晴らしいです。

The version five image is good.

バージョン5の画像は良いですね。

The version 5.1 is sick in comparison for the same exact prompt.

バージョン5.1は、同じプロンプトで比較すると、病んでいます。

The design stuff has got incredible.

デザイン的なものもすごいことになっている。

Well, the point I'm trying to make for everybody is that the feedback, like the cycle of innovation is so fast on this.

さて、私が皆さんにお伝えしたいのは、この製品ではフィードバック、つまりイノベーションのサイクルが非常に速いということです。

With 13 people, remember the company is 13 people, mid journey is 13 people and they're shipping like every month.

13人の従業員で、会社も13人、ミッドジャーニーも13人で、毎月のように出荷しているんです。

Right.

そうですね。

And so it's one of those things where we can talk about all the shortcomings.

だから、欠点をすべて話すことができるものなのです。

The thing that is unclear is the time it's going to take to overcome those shortcomings.

しかし、その欠点を克服するのに必要な時間が不明なのです。

Right.

そうですね。

And it's not years is the point that I'm trying to make with this Midjourney.

このMidjourneyで私が言いたいのは、「何年もかからない」ということです。

It is not years.

何年もかかるわけではないのです。

Right.

そうですね。

It's, oh, we were talking like a month ago about how our mind was blown about mid journey V5 and now 5.1 is a meaningfully better product, meaningfully better model and output.

1ヶ月前、ミッドジャーニーV5がいかに素晴らしいかを話していたのに、5.1では、より良い製品、より良いモデル、より良いアウトプットになっている。

All knowledge workers are going to be impacted by AI.

すべての知識労働者がAIの影響を受けることになります。

Most businesses are.

ほとんどのビジネスがそうです。

I would hedge.

私はヘッジします。

Kieran was so panicked on WhatsApp yesterday.

Kieranは昨日WhatsAppでとてもパニックになっていました。

He's like, I'm worried.

彼は、「心配だ。

I wanted a few more years of knowledge work before I had to retire.

引退する前に、あと数年はナレッジワークをしたかったんだ。

I tell you, this is like the, our knowledge work, our knowledge workers, dissenters, farmers, right?

私は、これはまるで、私たちの知識労働、反対者、農民、でしょう？

That's the thing.

そのことなんです。

That's the question I keep asking myself, which is if you look at what happened to agriculture or any of the industries there, maybe we're, you know, maybe we think we're like the untouchables in tech, but actually we just get completely automated away and there's like a new thing that's above knowledge workers.

それが私が自分自身に何度も尋ねる質問ですが、農業やその他の産業で起こったことを見ると、もしかすると私たちはテクノロジーの中で触れられない存在だと思っているかもしれませんが、実際には完全に自動化されて、知識労働者を超える新しいものが登場するのかもしれません。

The TLDR is Kieran's a little freaked out.

要するに、Kieranはちょっとビビッているんです。

And what we're saying is every major industry has automation come in that makes it far more efficient and the number of humans needed for that industry goes down.

私たちが言いたいのは、あらゆる主要産業が自動化され、はるかに効率的になり、その産業に必要な人間の数が減少しているということです。

Right.

そうですね。

Yeah.

そうです。

Or we're making that argument now.

私たちは今、そのように主張しているのです。

New roles get, new roles get created and those roles are yet to be understood.

新しい役割が生まれ、その役割はまだ理解されていない。

The one thing I can, I could leave with one quick cool thing or I just want a quick cool thing because we haven't talked about it yet.

1つだけ、まだ話していないことがあるので、簡単にクールなものを1つだけ紹介します。

So a little BabyAGI, huh?

ちょっとBabyAGI？

Yeah.

そうですね。

Baby AGI got a little interface, right?

Baby AGIは小さなインターフェイスを持っていますよね？

And I think it's kind of cool.

そして、それはとてもクールだと思います。

So remind people, BabyAGI is a give, give, give people the rundown here.

BabyAGIは、その概要を説明するものなんです。

Baby AGI is basically you can build recursive loops.

Baby AGIは基本的に再帰的なループを作ることができます。

And so you can ask the ChatGPT to do something or BabyAGI to do something and it will set itself tasks and go through recursive loops and set other agents tasks.

ChatGPTやBabyAGIに何かを依頼すると、自分自身にタスクを設定し、再帰的なループを経て、他のエージェントにタスクを設定することができます。

And so you can actually give it like a broad-based goal, right?

それで、実際に広範な目標を与えることができるんですね。

I give it this kind of goal, which is create a plan.

私はこのような目標を与えています。

If I was in UCM vendor, create a plan to disrupt Salesforce and you can see that it will give itself different tasks, right?

私がUCMベンダーだとしたら、Salesforceを破壊する計画を立てます。すると、UCMベンダーは自分にさまざまなタスクを与えることがわかりますね？

It gives itself a task, gives itself a task list, goes off and executes that task, then comes back with what it had found based upon that set stuff, a bunch of other tasks and like it all the way down.

自分にタスクを与え、タスク・リストを与え、そのタスクを実行に移し、設定された内容に基づいて何を発見したか、他のタスクの数々を報告して戻ってきます。

So then when you're setting it up, you can say number of iterations.

設定するときに、繰り返し回数を指定できます。

So I said five, you set infinite because it's using my OpenAI key.

私のOpenAIのキーが使われているので、5回と言ったら、無限大に設定しました。

I will spend a lot of money, right?

私はお金をたくさん使いますよね？

I spend like a couple of dollars, but if it's, yeah, if it's infinite and tip in OpenAI, if you're using OpenAI keys, do set soft limits.

でも、もし無限大なら、そしてOpenAIのチップを使うなら、OpenAIのキーを使うなら、ソフトリミットを設定しましょう。

So you can say, I want to spend max a hundred dollars this month.

今月は最大で100ドル使いたい、とかね。

Do not get caught out with a big expensive bill, but it comes all the way down and it was actually pretty good.

高額な請求に巻き込まれることなく、ずっと使い続けることができますし、実際にとても良かったです。

It like talked about like how to disrupt them in price and how to disrupt them in go to market.

価格面でいかに相手を混乱させるか、市場投入の面でいかに相手を混乱させるか、というようなことが書かれていました。

It did call that like one thing that was kind of cool here.

この中で、ちょっとクールだったのは、そのようなことです。

You know, this was like a little bit of hotspot play, right?

これは、ちょっとしたホットスポットのようなものでしたね。

It actually came all the way down and actually call that freemium as a, as a way to disrupt Salesforce.

Salesforceを混乱させる方法として、フリーミアムと呼んでいるのです。

And so it actually had some interest in.

それで、実際に興味を持ったんです。

Yeah.

そうですね。

It kind of comes back to one of the themes of this episode where like all the kernels of stuff are there.

このエピソードのテーマの1つである、すべての核となるものがそこにある、ということに戻ります。

It just has to get better, right?

ただ、もっと良くなる必要があるんですよね？

It has to get better.

もっと良くなるはずだ。

So that's my point.

これが私の言いたいことです。

Now you have this like UI and the answers are starting to go a little better and the loops are starting to get more efficient.

UIができ、答えが少しずつ見えてきて、ループがより効率的になってきたとします。

It's still not where it needs to be, but it's gotten better in weeks, not in weeks.

まだ必要なレベルには達していませんが、数週間で、いや数週間で良くなっています。

Right.

そうですね。

And I would say that BabyAGI example is a good example where it feels like the content tools where the, you know, it's cool.

BabyAGIの例は、コンテンツツールのように、「かっこいい」と感じられる良い例だと思います。

The answers are cool.

回答もクールです。

I wouldn't use any of them or none of them is that incredible.

私はどれも使わないし、どれもそんなにすごいものでもないのですが。

And there was like one part of it, which was the freemium, which is how I felt like when I create content is wow, like there's this one part that I created for me.

そして、フリーミアムという部分があって、私がコンテンツを作成するときに感じるのは、私が作成した一部分です。

That's kind of cool.

それはちょっとクールですね。

And maybe I'll integrate that into my thing or give me some research for a first draft, but it's not shippable.

そして、それを自分のものに組み込んだり、初稿のための研究をしたりするかもしれませんが、出荷できるものではありません。

Like a lot of stuff is not shippable.

多くのものが出荷不可能なように。

Right.

そうですね。

Like maybe that's a good thing.

それがいいことなのかもしれない。

Maybe that's how we want it to be.

それが私たちの望む姿なのかもしれません。

Maybe we want to stay in the driving seat.

私たちは運転席に居続けたいのかもしれません。

I certainly think that could be a good thing where none of this stuff is shippable and we're still needed.

確かに、出荷できないものがあっても、私たちが必要とされるというのは、いいことかもしれませんね。

But obviously the, you know, the, the question is how long does that stay true for?

しかし、問題は、それがいつまで続くかです。

The future is going to be awesome.

未来は素晴らしいものになるでしょう。

It's going to be very different than the past.

過去とはまったく異なるものになるでしょう。

AI is going to democratize everything.

AIはあらゆるものを民主化する。

Code interpreter is a mind blowing example of that.

コードインタープリターは、その心憎い例です。

We are going to keep you up to date with all things AI and the use cases of how you're actually going to use that technology to do better marketing, to grow your business.

私たちは、あらゆるAIの最新情報と、そのテクノロジーを使ってより良いマーケティングを行い、ビジネスを成長させるために実際にどのような使用例があるのかをお伝えしていきます。

All of those things are going to happen on marketing against the grain and we're going to be back with you again real soon.

このようなことは、すべて「逆張りマーケティング」で起こることであり、私たちはまたすぐにあなたのところに戻ってくるつもりです。

This data is wrong every freaking time.

このデータは毎回間違っている。

Have you heard of HubSpot?

HubSpotをご存知でしょうか。

HubSpot is a CRM platform where everything is fully integrated.

HubSpotはCRMプラットフォームで、すべてが完全に統合されています。

Well, I can see the clients whole history calls, support tickets, emails, and here's a task from three days ago.

顧客との通話、サポートチケット、メール、そして3日前のタスクなど、すべての履歴を見ることができるんです。

I totally missed HubSpot grow better.

HubSpotの方が優れているなんて、完全に見逃していました。

Yeah.

そうですね。

Yeah.

そうですね。