OpenAI の動画紹介

Coinbaseは、OpenAIの最新・最高性能モデルを提供され次第すぐに利用できる体制を整え、社内のAI活用を進めています。本内容では、OpenAIへの信頼の理由、データの取り扱いを前提とした安全性の確保、そして導入によって工程の進捗にどのような変化が生じたのかを紹介します。

■ OpenAIへの信頼とデータの取り扱い
- モデルの安全性への投資とガードレールの整備が信頼の背景にあること
- データを保持・長期保存しないという条件が、自社データの制御下に保たれる根拠であること

■ 社内での活用と成果
- クオリティ向上を狙った自動化・AI活用の取り組み
- 適切なガードレールを用意することで、速度と自信を持って動けるようになったこと
- 過去2年間で社内のエンジニアリングの進みが3〜4倍に早まったという点

データの取り扱いとガードレールの考え方を踏まえつつ、AIを組織に導入する際の判断材料や、導入後の効果の捉え方を知りたい方の視聴に適しています。

鐘の音と音楽を主体に構成された音声コンテンツです。特徴的な言葉が繰り返される部分を含み、全体を通して簡素な編成で進められます。

■ 音声構成
- 冒頭の鐘の音とBGMの導入
- 言葉の繰り返しと音楽の展開

音楽や効果音を使ったシンプルな構成を確認したい方の参考になります。実際の編成や展開は本編でご確認ください。

ChatGPT導入の前後で、ビジネスの意思決定スピードがどう変化したかを、事業責任者の実体験を通じて紹介します。直感だけでなくデータに基づき判断したいという課題に対し、試行錯誤から結論までの時間をどう短縮できたのかを具体的に語られています。

■ ChatGPT導入前の課題
- 大企業特有の課題：世界に散らばるチーム、時差、職種の違い
- 正解にたどり着くまでに大量の試行回数が必要だったこと

■ 導入後の変化
- プロダクトを公開してから数時間で有用なフィードバックを得られるようになったこと
- ある市場参入の判断に必要な期間が大幅に短縮されたこと

■ 意思決定の効率化
- 設定作業や統合の成否を短時間で検証できること
- 意思決定のスピードが事業活動全体に与える影響

事業の意思決定やプロダクト運用の効率化に関心のあるビジネスリーダー向けです。AIを実務に取り入れる際の時間短縮の実感と、判断プロセスの見直し方という視点を得られる内容です。

OpenAIがChatGPT ProおよびChatGPT BusinessのサブスクリプションにAPIクレジットを毎月追加する新機能を発表しました。Codexに追加されたOpenAIデベロッパー拡張機能を使い、API連携したMac用アプリのプロトタイプを実際に構築しながら解説します。

■ APIクレジットの仕組みと設定方法
- ChatGPT Pro・Businessのサブスクリプションに月次でAPIクレジットを追加する仕組み
- ChatGPTアプリの請求設定からAPI組織を連携する手順

■ Codexでアプリを構築する実践デモ
- OpenAIデベロッパー拡張機能を使ったAPI統合の流れ
- Decisions APIで文章をチェックし、GPT 6.1 Terraで編集を提案するMacアプリの作成
- APIキーやモデル選択など、開発時の実際の操作

■ APIクレジットのプラン別付与額
- Pro $200プラン：月額200ドル分のAPIクレジットを追加
- Pro $500プラン：月額500ドル分のAPIクレジットを追加

ChatGPTのサブスク利用者や、OpenAI APIを使ったアプリ開発に関心のある方に向けた内容です。視聴すると、APIクレジットの設定方法と、Codexを活用したAPI連携アプリの構築手順を実践ベースで理解できます。まずは自分のサブスクリプションに付与されたAPIクレジットを使って、作りたいツールのプロトタイプを試してみてください。

AIコーディングツールの実務活用について、研究開発部門以外を統括しながらも自らコードを書く役職者が、実際の業務での使用体験を紹介します。他のAIツールとの違いや、開発チームのワークフローへの影響について解説しています。

■ ツール比較
- Codexを使っていた経緯と、Astraを試した契机
- 他のAIシステムとAstraの挙動の違い

■ 実務での活用例
- 新機能の設計に関する支援の受け方
- デザインシステムを踏まえた提案の得られ方
- 指示していない不足部分を補完する挙動

■ チームへの影響
- エンジニアリングメンバーが独立して構築できるようになった点
- 他メンバーを待たずにワークフローを自作できる利点

AIコーディングツールの導入を検討しているエンジニアリングリーダーや、開発効率化に関心のある実務者に向けた内容です。ツール選定やチームでの活用方針を考える際の参考となります。

Legoraの一般顧問エマ・カルドゥイ・ベリューストロームが、AI導入前後の法律実務の変化を自身の経験から紹介します。秘密保持契約のレビュー業務の自動化を起点に、法務チームがいかにして事業の遅れを取らない存在へと役割を変えられたかを、具体例を交えて説明しています。

■ 法務業務の効率化
- 深夜に受け取った契約期間のサマリー作成依頼という当時の実務上の課題と、現在ではAIにより可能になった業務の対比
- 秘密保持契約の自動化と、AIによる契約初回レビューの仕組みづくり
- 従業員の稼働時間に占める秘密保持契約レビューの割合の変化と、浮いた時間の戦略的活用

■ 組織の成長とAI活用
- 過去12か月の拠点拡大、資金調達、買収の実施と、小規模チームでそれを支えるためのツールの役割
- AIツール「Legislate」が法務チームのビジネス追随に果たした役割

■ 法律実務家の今後の役割
- 相談の責任と人間が担う側面、早期関与による事業への価値提供
- 障害にならないことの重要性と、新技術を取り入れる意義

法務・コンプラ業務の効率化に関心のある人、AIを実務へ導入しようとしている法務チームのリーダーに向いています。業務時間の使い方を再設計し、法務を事業の戦略パートナーに位置づけるための視点を得られます。まずは自身のチームで繰り返し発生している定型業務を洗い出し、自動化できる領域を見つけることから始めてみてください。

法務のためのオペレーティングシステムを提供する Legora（Legislate）の共同創業者兼CEO Maxが、法律業界の構造的な課題とAIによる解決の方向性を解説します。導入企業で得られた成果の具体例や、創業の背景となったAIモデルとの出会いまで、実例を交えて紹介されます。

■ 業界の課題と Legora の位置づけ
- 法律サービスにおける需要と供給の不均衡がもたらす限界
- 導入企業で確認された契約リードタイム・外部コストの削減事例

■ AIによる法務業務の変革
- 契約の一次レビューやM&AデューデリジェンスでのAI活用
- 法務チームの役割をリスク管理から事業支援へ広げる視点

■ 創業の背景とAIとの関係
- Google BERT から GPT-3.5 への出会いと創業の決断
- 最新のAIモデルを製品に取り込み続ける開発思想

■ 法律における信頼と弁護士の将来
- 信頼性を業務の前提として重視する考え方
- 技術の変化が速い前提での製品づくりと、AIがもたらす業界全体の変化

法務・リーガルテックの関係者や、生成AIを実務へ組み込もうとしている方にとって、業界の構造から活用事例、創業者の思考までを一貫して追える内容です。視聴後は、AI時代の法務の方向性と自組織での活用のヒントを整理できます。