はじめに

これは単純だが、仕事にしろ趣味にしろ、大きく効率化するアップデートです。全く気がつきませんでしたが、試しにチャット欄に@マークをつけたところ、メンション機能が利用可能になっていました。なんか通知して欲しいですね。

というわけで、この記事では、GPTsに新たに追加されたメンション機能が、ユーザーの利便性をどのように向上させ、同時にライバル企業にどのような影響を与えるかを探ります。

メンション機能とは

GPTsのメンション機能とは、異なる専門性を持つ複数のGPTボット間で情報やタスクを共有・処理する機能です。これにより、ユーザーは単一のインタフェースを通じて複数の専門的知識にアクセスできるようになります。

実例でみる利便性の向上

専門化の進展

特定のタスクや知識に特化したGPTsボットは、より専門的かつ精度の高い情報提供が可能になります。例えば、プログラミングを行うボットと教育を担当するGPTsボットを分けることで、プログラミングの専門知識と教育技術の両方を利用することが可能です。

ユーザーエクスペリエンスの向上

複数のGPTsボットが協力することで、よりシームレスで包括的なユーザー体験が提供されます。プログラミングボットが技術的な解決策を提供し、教育GPTsボットがその解決策をユーザーが理解しやすい形で説明する場合が考えられます。

効率的な情報処理

各GPTsボットが特定のタスクに集中することで、応答速度と処理効率が向上します。この協力体制により、プログラミングの質問に対しては迅速かつ専門的な答えが得られ、教育的な側面ではより詳細で理解しやすい説明が提供されます。

企業への影響

GPTsにメンション機能を組み合わせることで、従来は人間のチームが担当していたプロジェクトを、専門的に特化した複数のGPTsボットと少人数のチームで効率的に取り組むことが可能になると考えられます。特に、少し前に登場したChatGPTチームプランはまさにその布石でしょう。

分業と専門化

異なる専門性を持つGPTsボット（例えば、データ分析、市場調査、コンテンツ作成など）がそれぞれの領域で作業を行うことにより、各タスクの精度と効率が向上します。これにより、人間のチームメンバーはより戦略的な意思決定やクリエイティブな作業に集中できるようになります。

大規模コンテキストの利用

GPT-4ターボのような大きなコンテキストを利用することで、プロジェクトに関連する広範な情報を処理し、より総合的な分析や提案を行うことが可能になります。これにより、プロジェクトの洞察力が高まり、より効果的な戦略立案が可能になります。

柔軟性とスケーラビリティ

GPTsのメンション機能による柔軟性とスケーラビリティは、プロジェクト管理の新たな局面を切り開きます。従来の人材依存のアプローチでは、特定の専門知識が必要になった場合、時間とコストを要する新たな採用や研修が必要でした。しかし、GPTsを用いることで、即座に必要な専門知識を持つボットをプロジェクトに組み入れることが可能になります。これにより、迅速な情報取得、コスト削減、リスクの軽減が実現し、プロジェクトのスケール調整も容易になります。この革新的なアプローチは、プロジェクトの進行速度を高め、組織の全体的な効率と柔軟性を大幅に向上させることが期待されます。