4/15/2023: 1st place! Berri AI - World's Largest Chat GPT Hackathon - San Francisco
Berri AI主催のWorld's Largest Chat GPT Hackathonに出場して優勝しました！
今回はBerriAI主催のWorld’s Largest Chat GPT Hackathonに出場してきました！
幸運なことにHackathonで最優秀賞を受賞する事ができたので、Hackathonを通じて学んだ事やプロダクト制作の流れなどを今回は記事にしていこうと思います！
今回の記事の内容
ハッカソンテーマ
プロダクトアイディアに至るまで
技術面での試練
ハッカソンの優勝で重要な３つの点
ハッカソンテーマ:
Suggested Themes:
How do you bring the power of ChatGPT to your end-users?
ChatGPTの力をエンドユーザーに届けるにはどうしたらいいのでしょうか？
How can conversational AI improve B2B or B2C relationships/tasks?
会話型AIは、B to BやB to Cの人間関係/タスクをどのように改善できるのか？
Tracks
Education - 教育
Healthcare - ヘルスケア
Customer Support - カスタマーサポート
Climate Change - 気候変動
〜プロダクトアイディアに至るまで〜
まず最初に決めた事は、上記二つのテーマとカスタマーサポートに注目してプロダクトを制作することに決めました！
具体的なテーマへのアンサーとして、
Q: ChatGPTの力をエンドユーザーに届けるにはどうしたらいいのでしょうか？
A: ChatGPTの力をエンドユーザーに届けるにはプロンプトの精度を上げつつ、他のAI サービスと組み合わせることで真価を発揮する。
Q: 会話型AIは B to BやB to Cの人間関係/タスクをどのように改善できるのか？
A: コールセンターなどの定型業務をAIに任せることで少人数で業務を回せるようになり、人件費などのコスト削減が可能。また、より精度の高いAIを作成する事で顧客満足度の上昇に期待ができる。
カスタマーサポートを選択した理由としては前回の記事で書いた“AIとChat GPTはどのように顧客サービスの未来になるのか”をヒントに、私のチームなら更に改善したプロダクトを制作できると確信したからです。
従来のChat GPTの機能にWhisperとPythonのpyttsx3を組み合わせる事で、ユーザーがスムーズに対話型AIと対話ができると考えました。
完成したプロダクトの内容を簡潔に説明すると、カスタマーサービスの電話対応をChat GPTに対応してもらうプロダクトです。
~技術面での試練(チャットGPTのプロンプト)~
カスタマーサービス型のAIを作成するにあたって、Chat GPTにプロンプトを与える必要があります。しかしながらまだ完全なプロンプトは知られておらず、上手くコールセンターの人間の様にに動くプロンプトを手探りで探すのに苦労しました。→ 根本的な解決策としてプロンプトを用いるのではなく、カスタマーサービス用のAIを作成して顧客との会話データを訓練データに追加し、強化学習を繰り返すことで更に高精度なAIを作成する事ができる。
ハッカソンでの優勝を通して学んだ３つの大事な点
ハッカソンではIdeaが命
→ AIに関する最新の情報を収集することで自分のアイディアにつながる。実際に私は前回のAI Conferenceに参加する事でカスタマーサービスの知識をベースにプロダクト制作をする事に成功しました。コーディングがChat GPTの誕生によって障壁がなくなった今、アイディアと情報の重要性はかなり高まっていると感じます。
チームバランス
→ 今回のハッカソンは2人のエンジニアと全体のマネージメントをする私で参加しました。チームの雰囲気もかなり良く、最後までやり切る事ができました。チームに人数制限があるハッカソンが多く、より質の高いプロダクトを完成させる為、エンジニアのみで構成されたチームでハッカソンに出場するチームも多いと思います。しかしながら全体を俯瞰してコードをしつつ、個々のエンジニアのレベルを掛け算のように組み合わせるプロダクトマネージャーのような存在も必要だと強く感じます。
技術力とスピード
→ タイムマネージメントもかなり大事だと感じました。ハッカソンはアイディアの次に時間との勝負だと思います。時間に余裕を持ってプロダクトを完成させるために、ゴールから逆算して進捗を確認し合う必要性を感じました。時間内にプロダクト制作が達成できそうな場合は新機能の追加など、要領よく動ければさらに良いと思います。
感想
チームメイトへの感謝でいっぱいです。
自分1人の力では確実に取れなかった賞をチームで協力し、作り上げて、結果として残すのがこんなにもワクワクするものだとは知りませんでした笑
これからさらにコーディングを勉強して、世の中に良いプロダクトを提供していきたいという新しい目標ができました。
これからもAI関連の情報を発信していきます！