WEBVTT 00:00.020 --> 00:03.800 ここ数年で起こった他の現象について話そう。 00:03.800 --> 00:17.780 そのひとつが、 おそらくプロンプト・エンジニアと呼ばれる新しいタイプの仕事の盛衰である。 00:17.810 --> 00:23.780 一時は50万ドルの年俸を要求され、 熱烈な需要があった。 00:23.810 --> 00:26.480 今は少し下がっているようだ。 00:26.480 --> 00:31.100 上手なプロンプトの出し方を知っている人がどこにでもいるようになったこともあり、 需要は少なくなっている。 00:31.100 --> 00:35.690 今は、 プロンプトを出す正しい方法についてのコンテンツがたくさんあるし、 00:35.690 --> 00:39.050 実際にプロンプトを作ってくれるツールもあるからね。 00:39.080 --> 00:41.450 実際、 人間工学はそうしたツールのひとつを持っている。 00:41.450 --> 00:45.770 だから、 今では比較的一般的になっている。 00:46.010 --> 00:50.240 もうひとつの現象は、 カスタムグッツである。 00:50.270 --> 00:55.160 OpenAIにはGPTストアがあり、 一時期すごい人気だった。 00:55.190 --> 00:58.010 この時点で少し飽和状態になっている。 00:58.010 --> 01:01.960 GPTやgptsのカスタムを作ることに人々は疲労していると思う。 01:01.990 --> 01:09.220 GPTストアは今でもそれなりに人気があり、 そこに行けばさまざまな種類のチューニングされたgptを試すことができる。 01:10.090 --> 01:22.180 そしてもちろん、 人間とLLMが一緒に協力できる共同パイロットの出現も非常に重要だった。 01:22.270 --> 01:27.160 有名なところでは、 マイクロソフトのコパイロットが世界を席巻した最初のものだったと思う。 01:27.190 --> 01:34.810 GitHubのコパイロットはもちろん、 多くのアプリケーションに組み込まれているコパイロットは他にもたくさんある。 01:34.810 --> 01:38.890 そしてある意味、 私たちは先ほどキャンバスでそれを見たようなものだ。 01:39.430 --> 01:52.150 そして、 今話題の新しいトレンドは、 エージェント化、 つまり複数の意志決定者が協力して問題を解決するエージェント型AIの活用です。 01:52.180 --> 01:59.440 より複雑な問題は、 より小さなステップや小さなタスクに分解され、 01:59.470 --> 02:08.410 それぞれのステップに取り組むために、 特に調整されたllmsが使用される。 02:08.440 --> 02:13.900 LMSは、 人間とのチャット・インターフェースのためだけに存在するのではなく、 02:13.900 --> 02:29.830 複数のチャットにまたがる、 ある種の時間的地平を潜在的に持っているのです。 02:29.830 --> 02:41.320 つまり、 自律性、 記憶力、 タスクを計画する能力、 タスクを細分化する能力、 これらはすべてエージェントAIの核となる要素なのだ。 02:41.350 --> 02:45.880 コースの間、 何度かこの話に戻りますが、 特にコースの最後の第8週では、 02:45.880 --> 02:55.270 完全なAgentic AIソリューションを構築します。 02:55.300 --> 02:56.680 興奮しすぎたりはしない。 02:56.710 --> 03:02.050 私たちが最後に作り上げるものの一部として、 7人のエージェントが協力する。