2025年の学生に最適なノートパソコン
学生は学習のために特定のタイプのノートパソコンを必要とします。専攻分野で十分なパフォーマンスを発揮できるだけでなく、一日中持ち運べるほどコンパクトで軽量であることも重要です。
OpenAI はついに、ユーザーがタスクをスケジュールし、リマインダーを設定できる ChatGPT Tasks をリリースしました。ユーザーはリクエストを入力し、ChatGPT が保存する時間をスケジュールするだけで、設定したポイントに達すると通知が送信されます。 ChatGPT でタスクをスケジュールし、リマインダーを設定する詳細なガイドを紹介します。
目次
なお、この機能は有料ユーザーのみが利用可能で、現在は Android、iOS、macOS ユーザーが利用できます。
ステップ1:
ChatGPT インターフェースで、表示されたリスト内のスケジュールされたタスクを含む GPT-4o を選択します。
ステップ2:
次に、「タスクを作成…」というプロンプトとともに、実行するタスクをボックスに入力します。
その後すぐに、タスクは希望の時間とともに ChatGPT によって記録されます。タスクの通知を受け取るには、ChatGPT が通知を送信することに同意する必要があります。
タスクが実行されると、Web ブラウザまたはモバイル アプリ経由で ChatGPT から通知が届きます。
タスクのスケジュール設定と同様に、ChatGPT はユーザーがリマインダーを設定できるようにサポートします。スケジュールタスクを含む GPT-4o では、 「…についてリマインダーを送信」でリマインダーを開始します。次にコンテンツを入力します。
ステップ1:
ChatGPT でタスクを管理および編集するには、右隅にあるプロフィール アイコンをクリックし、「タスク」を選択します。その結果、作成したタスクのリストが表示されます。
ステップ2:
編集したいタスクをクリックし、ペンアイコンを選択します。これで、時間を調整したり、タスクを削除したりできるようになりました。
現在、OpenAI は同時実行タスクに制限を設けています。詳細は少し曖昧ですが、OpenAI によれば、一度に最大 10 個のタスクを実行できるとのことです。また、定期的なタスクの例として主にリマインダーを使用しているため、OpenAI の例に従うべきではありません。
電話、カレンダー、その他多数のサービスはすでにリマインダーを設定するために存在しているため、ChatGPT を使用してリマインダーを設定し、10 個のタスク制限を使い果たすのは得策ではありません。代わりに、より重要なリクエストにはスケジュールされたタスクを使用してください。
リクエストは意味のあるものでなければなりませんが、さらに詳しく説明する前に、最初のプロンプトで簡単なものから始める方がはるかに簡単です。タスクはスケジュールされた後に編集できるため、タスクの指示、タイトル、頻度の編集など、スケジュールされたタスクにさらに具体的な情報を追加できます。
タスクごとに個別のチャットを使用することをお勧めします。要求するスケジュールされたタスクが関連していない限り、それらを別々の会話またはプロジェクトに分けるのが最適です。
ChatGPT タスクで最良の結果を得るには、プロンプト設計の通常のベスト プラクティスが引き続き適用されます。境界、要求しているタスクの具体的な要素、および質の高いプロンプトに必要な説明やコンテキストの詳細を提供します。このモデルは単に GPT-4o の修正版であるため、プロンプトを他のプロンプトと同じように扱いますが、クエリごとに異なる結果が得られるようにプロンプトをフレーミングします。
リンクに関しては、いくつかの特定のプロンプトにより、より高品質のソースを取得することもできます。同様に、さらに具体的にするために書式設定の要件を含めることもできます。
全体的に、ChatGPT は特定の形式のリクエストを非常に適切に処理します。ニュースの例では、著者は 3 ~ 6 文でニュース全体を要約し、各ストーリーに見出しを付け、各サブセクションに箇条書きを使用するように求めました。 ChatGPT は、それぞれのケースでプロンプトが要求したことを実行し、形式は変更されませんでした。
プロンプトにフォーマットを実装すると、読みやすく、ざっと目を通しやすくなります。これは、頻繁に読むことになるスケジュールされたタスクにとって特に重要です。
スケジュールされたタスク機能は OpenAI の GPT-4o モデルを使用するため、そのモデルのすべての制限がこの機能に適用されます。たとえば、ブレインストーミングのアイデアを頻繁に求めると、一般的で繰り返しの多い回答が返ってくる可能性があります。
スケジュールされたタスク機能はベータ版では少し使いにくいですが、特に新しい GPT モデルを使用する場合は、時間の経過とともに改善されるはずです。 AI モデルに自動化を適用すると予測されるメリットは数多くありますが、初期のアイデアは、この機能をどのように使用するかについてはまだ表面的な部分しか明らかにしていません。 OpenAI が出力品質を向上させ、繰り返しの応答を減らし、回答を提供する際の誤検知を排除できれば、多くのユーザーが引き続き新しいスケジュールされたタスクを使用し、実験するでしょう。
学生は学習のために特定のタイプのノートパソコンを必要とします。専攻分野で十分なパフォーマンスを発揮できるだけでなく、一日中持ち運べるほどコンパクトで軽量であることも重要です。
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