This one is for learning Japanese.

これは日本語を学ぶためのものだ。

This one is for learning how to make better YouTube videos.

これは、より良いYouTubeビデオを作る方法を学ぶためのものだ。

And last but not least, this one is for learning personal finances.

そして最後に、これは個人の財政を学ぶためのものだ。

These are the four topics, the four study plans that I'm currently following.

以上が、私が現在たどっている4つのトピック、4つの学習プランである。

They're all custom designed to fit my specific goals.

それらはすべて、私の特定の目標に合うようにカスタムデザインされている。

Like for the Japanese one, I don't care about how to like speak Japanese or read Japanese.

日本人のように、日本語の話し方や読み方には興味がない。

I just want to learn how to understand Japanese so that I can watch anime without subtitles.

字幕なしでアニメを見られるように、日本語を理解できるようになりたいんだ。

I know it's pretty specific.

かなり具体的なのは分かっている。

But yeah, they're all custom made at my study level, my skill set, my preferred resources, and my preferred study schedule.

でも、僕の勉強レベル、スキルセット、好みのリソース、好みの勉強スケジュールに合わせてオーダーメイドするんだ。

Before Chachipiti, each of these study plans would have taken me days, if not weeks, to get to this level.

チャチピティに入る前なら、このレベルに到達するのに何日も、いや何週間もかかっていただろう。

But with Chachipiti, I was able to do each of them in less than 10 minutes.

でも、チャチピチの場合は、どれも10分もかからずにできた。

After I got the prompt right though, the prompt itself did take me weeks to actually figure out.

しかし、プロンプトを正しく理解した後、プロンプトそのものを理解するのに何週間もかかった。

But luckily for you, in this video, I'm going to just show you guys this prompt to make a really optimized custom study plan using Chachipiti.

でも幸運なことに、このビデオでは、チャチピティを使って本当に最適化されたカスタム・スタディ・プランを作るプロンプトをお見せします。

That works for any subject.

それはどんなテーマにも通用する。

Plus, I'm going to give you some bonus prompts and tips and tricks on how to use Chachipiti to make the actual studying process faster and also more fun.

さらに、実際の勉強をより速く、より楽しくするためのチャチピチの使い方やヒントも、ボーナスとしてお教えします。

All right, let's have that start running while I explain the prompt.

よし、プロンプトを説明する間、走り始めてもらおう。

So for this example, I'm going to make a study plan for learning AI.

そこでこの例では、AIを学ぶための学習計画を立てようと思う。

You can change that for any other topic that you want as well.

他のトピックでも同様に変更できる。

All right, so the prompt.

よし、じゃあプロンプトだ。

You are an expert learning tutor who is well versed in Scott Young's book, Ultra Learning.

あなたはスコット・ヤングの著書『ウルトララーニング』に精通した学習家庭教師です。

So that is from this book over here.

だから、それはこっちの本からだよ。

I have tried a lot of different frameworks from a lot of different books and resources, and by far the best one for how to create a good study plan using Chachipiti.

私は様々な本やリソースから様々なフレームワークを試したが、チャチピティを使った良い学習プランの作り方については断然ベストだった。

This framework in this book works the best.

本書のこのフレームワークが最も効果的だ。

So I actually covered this book in detail.

そこで、実際にこの本を詳しく取材した。

You can check it out on this link over here.

こちらのリンクからチェックできる。

So I'm not going to go into much of it now, but just trust me on this one.

だから、今は多くを語るつもりはないが、これだけは信じてほしい。

OK, all right.

わかったよ。

So moving on.

だから先に進む。

So right now I want to make a study plan for ultra learning AI based on the principle of meta learning and the why, what, how framework.

だから今は、メタラーニングの原則と、Why（なぜ）、What（何を）、How（どのように）のフレームワークに基づいて、ウルトララーニングAIの学習計画を立てたい。

So that is the framework from the book.

これが、この本に書かれている枠組みだ。

Why is why I want to learn it.

なぜかというと、私がそれを学びたいからだ。

What is what I will learn?

何を学ぶのか？

This is divided into concepts, facts and procedures.

これは概念、事実、手続きに分けられる。

How is how will I learn it?

どうやって学ぶのか？

This is based on techniques of benchmarking and emphasize, exclude.

これはベンチマークの手法に基づくものであり、強調するものでもない。

Benchmarking means to find common ways people learn it by doing research.

ベンチマーキングとは、研究によって人々が学ぶ共通の方法を見つけることを意味する。

Emphasize, exclude means for making modifications to align with the goal.

目標に沿うように修正するための手段を除外することを強調する。

My why for learning AI is because I want to build simple web applications using LMS and other AI products.

私がAIを学ぶ理由は、LMSや他のAI製品を使って簡単なウェブアプリケーションを作りたいからです。

The why is extremely important.

その理由は極めて重要だ。

Make sure to think carefully about why it is that you want to learn this topic and tell ChachiBT.

なぜこのトピックを学びたいのかをよく考え、ChachiBTに伝えてください。

The more specific you are, the better.

具体的であればあるほどいい。

Like my Japanese one is specific for learning how to understand anime Japanese, so I don't have to read subtitles.

私の日本語は、アニメの日本語を理解するためのもので、字幕を読まなくてもいいんだ。

My personal finance one has specific goals about buying land and property.

私のパーソナル・ファイナンスには、土地や不動産の購入に関する具体的な目標がある。

And for making YouTube videos, I say specifically it's for making video essays to maximize for views.

そして、YouTubeのビデオを作るために、私は特に、再生回数を最大化するためのビデオエッセイを作るためだと言っている。

I already know how to code in Python and know how to build a Python applications with Django.

私はすでにPythonでコーディングする方法を知っており、DjangoでPythonアプリケーションを構築する方法を知っています。

So I understand the components of a web application and how they work, etc.

だから、ウェブアプリケーションの構成要素やその仕組みなどは理解している。

This is where you tell ChachiBT what you already know about that topic, so it's able to adjust its skill level for you.

これは、あなたがそのトピックについてすでに知っていることをChachiBTに伝えることで、ChachiBTがあなたのためにスキルレベルを調整できるようにするものです。

So let's create a study plan using this framework.

では、このフレームワークを使って学習計画を立ててみよう。

Let's start with the what.

まず、何から始めよう。

For the what in your study plan, we'll break it down into concepts, facts and procedures.

あなたの学習プランにあるものについては、概念、事実、手順に分解します。

So it tells me the concepts that I need to learn, such as AI and machine learning basics, natural language processing, pre-trained models and APIs, web application architecture for AI apps and ethics and bias in AI.

つまり、AIや機械学習の基礎、自然言語処理、事前学習済みモデルとAPI、AIアプリのウェブアプリケーションアーキテクチャ、AIにおける倫理とバイアスなど、私が学ぶべき概念を教えてくれるのだ。

And for facts, key libraries and frameworks, data formats, pre-trained model specs and performance metrics.

また、主要なライブラリやフレームワーク、データ・フォーマット、事前学習済みモデルの仕様、パフォーマンス・メトリクスも紹介する。

And for procedures, the actual steps I need to take.

そして手続きについては、私が実際に取るべき手順を説明する。

So all of this is very specific to my goal and looks very reasonable.

だから、このすべては私の目標にとても具体的で、とても合理的に見える。

By the way, the reason why I didn't give you like one massive prompt and I said to start with the what is that this way it offers you flexibility.

ところで、1つの大きなプロンプトのようなものを与えず、何から始めようと言ったのは、こうすることで柔軟性が生まれるからだ。

Like, for example, maybe I don't care about ethics and bias.

例えば、倫理や偏見なんて気にしないとかね。

I should care about ethics and bias, but I could say something like, I don't care about ethics and bias.

倫理やバイアスを気にするべきだが、私は倫理やバイアスを気にしない、と言うこともできる。

Please remove that.

それを削除してください。

But yeah, so yeah, this is how you can kind of iterate on top of it so that you get the concepts, facts and the procedures that you want to have.

しかし、そうだ、そうだ、こうやって反復していくことで、コンセプトやファクト、プロシージャーを手に入れることができるんだ。

All right, let's actually add it back in.

よし、実際に戻してみよう。

OK, so let's now move on to the how of the framework.

それでは、フレームワークの作り方に移ろう。

All right, we asked ChachiBT to do benchmarking, which is to research common methods of learning.

さて、私たちはChachiBTにベンチマーキング、つまり一般的な学習方法の調査を依頼した。

So you and I are not the first people who want to learn how to use AI to build applications.

だから、AIを使ってアプリケーションを作る方法を学ぼうとする人は、私やあなたが初めてではない。

So instead of trying to come up with something from scratch, we can actually ask ChachiBT to research the collective knowledge of people who have come before us and what they figured out is the best way to learn.

だから、ゼロから何かを考え出そうとするのではなく、実際にチャチBTに先人たちの集合知をリサーチしてもらい、彼らが何を学ぶのがベストな方法だと考えたかを教えてもらえばいいのだ。

And based on that, we're doing emphasis slash exclude.

それに基づき、強調スラッシュは除外している。

So we're emphasizing things that are targeted towards my goals and excluding things that are not useful towards my goal.

だから、自分の目標に的を絞ったものを強調し、目標に役立たないものは除外しているんだ。

So in this case, from doing that research, we know that people use beginner friendly courses such as Anjanine's course on Coursera or Fast.ai.

この場合、調査から、人々はCourseraのアンジャニンのコースやFast.aiのような初心者に優しいコースを利用していることがわかった。

People use APIs and library documentation.

人々はAPIやライブラリのドキュメントを使う。

Project based learning is really important.

プロジェクトベースの学習は本当に重要だ。

Online communities and GitHub and for ethics and bias, looking at case studies and ethical guidelines.

オンライン・コミュニティとGitHub、そして倫理と偏見については、ケーススタディと倫理ガイドラインに注目。

So we're emphasizing project based learning and API integration of web applications because we want to build a web app using LLMs and AI models through APIs.

ですから、私たちはプロジェクトベースの学習とウェブアプリケーションのAPI統合を重視しています。なぜなら、APIを通じてLLMとAIモデルを使ったウェブアプリケーションを構築したいからです。

We need to have AI fundamentals with a focus on large language models specifically and for bias, identification and mitigation.

特に大規模な言語モデルに焦点を当て、バイアス、識別、緩和のためのAIの基礎を持つ必要がある。

What we're excluding is in-depth theoretical ML slash deep learning knowledge.

我々が除外しているのは、理論的なML、つまりディープラーニングの深い知識だ。

Since I said that I wanted to be applied, I just want to build these applications, not like build my own models and deeply understand them.

応用したい」と言ったからには、自分でモデルを作って深く理解するようなことではなく、これらのアプリケーションを作りたいだけなのだ。

That's why we're excluding this.

だからこれを除外している。

And also we're excluding data set creation and fine tuning.

また、データセットの作成と微調整は除外している。

These are things that we might want to do later on.

これらは、後々やりたくなるかもしれないことだ。

But since I just want to build an application right now using the APIs, we can keep things simple and exclude that in this current study plan.

しかし、私は今、APIを使ってアプリケーションを作りたいだけなので、物事をシンプルに保ち、今回の研究計画ではそれを除外することができる。

All right.

分かった。

Now we want to combine together the why, when, how and come up with a comprehensive study plan that also has resources and timelines.

今は、なぜ、いつ、どのようにを組み合わせ、リソースやスケジュールも含めた包括的な研究計画を立てたい。

So I said combine these things together and make a week by week study plan with specific deliverables.

そこで私は、これらのことを組み合わせて、具体的な成果物を伴う1週間ごとの学習計画を立てようと言った。

For these deliverables, I said make specific assignments and projects with rubrics and specs that you can grade and provide feedback for.

このような成果物については、ルーブリック（採点基準）や仕様書を添えた具体的な課題やプロジェクトを作成し、それに対して採点やフィードバックができるようにしました。

This is going to be really helpful so that it doesn't just tell you to like learn something very vague.

これは、ただ漠然と何かを学べというのではなく、本当に役に立つだろう。

We wanted to give you specific assignments that have objectives.

目標を持った具体的な課題を出したかった。

And later on, I'll talk about this as one of the later prompts.

そして後日、このことについては、後のプロンプトのひとつとして話すことにしよう。

You also want ChatGBT to be able to provide you with feedback as you're completing the assignments and going through the study plan.

また、ChatGBTは、あなたが課題をこなし、学習計画を進めていく中で、フィードバックを提供してくれることを望んでいます。

So we want to bake that in while we're making a study plan itself.

だから、学習計画そのものを立てながら、それを焼き付けたい。

And we want corresponding relevant resources.

そして、対応する関連リソースが欲しい。

I said that I can study six hours a week with three hours on Monday and Wednesdays.

私は、月曜日と水曜日に3時間ずつ、週に6時間勉強できると言った。

And I want resources that are primarily text or video courses because that's just how I learn best.

そして、テキストやビデオコースを中心としたリソースが欲しい。

All right.

分かった。

And here we go.

そして、これだ。

Week one, introduction to AI, APIs and LLMs.

週目はAI、API、LLMの紹介。

The objective is to understand AI basics and how pre-trained models and APIs works.

その目的は、AIの基本を理解し、事前に訓練されたモデルとAPIがどのように機能するかを理解することである。

Concepts are going to be AI and machine learning basics and natural language processing and LLMs.

コンセプトは、AIと機械学習の基礎、自然言語処理とLLMになるだろう。

The facts.

事実だ。

So it lists out what the facts are and what the procedure is going to be.

つまり、何が事実で、どのような手順で行われるのかを列挙しているのだ。

It has a deliverable.

成果物がある。

So it says create a Python script that calls the OpenAI API to generate text based on the prompt.

つまり、プロンプトに基づいてテキストを生成するためにOpenAI APIを呼び出すPythonスクリプトを作成する、ということだ。

It was very specific about what it is that I actually need to accomplish.

私が実際に成し遂げなければならないことは何なのか、とても具体的に書かれていた。

And this rubric is helpful because it gives you an understanding of what should be included in the deliverable.

そしてこのルーブリックが役に立つのは、成果物に何を含めるべきかを理解させてくれるからだ。

And we have our little resources as well.

そして私たちにも小さなリソースがある。

So week two is going to be integrating APIs into Django applications.

というわけで、2週目は Django アプリケーションに API を統合する話です。

So week three is working with image recognition models, so not just LLMs.

だから第3週はLLMだけでなく、画像認識モデルを扱う。

And we have a deliverable to create a web app that accepts an image input of a plant and returns information about the species using a pre-trained image recognition API.

そして、植物の画像入力を受け付け、事前に訓練された画像認識APIを使用して種に関する情報を返すウェブアプリを作成することが成果物となっている。

Very interesting.

とても興味深い。

I don't know why it's about a plant, but seems good.

なぜ植物を題材にしているのか分からないが、良さそうだ。

Week four is your ethics and bias.

第4週は倫理と偏見だ。

And week five is when we build our full stack AI application.

そして第5週は、フルスタックのAIアプリケーションを構築する。

Very excited for that.

とても楽しみだ。

And week six is going to be for debugging, testing and refining.

そして第6週は、デバッグ、テスト、そして洗練のための期間となる。

Overall, it's going to be six weeks.

全体としては6週間の予定だ。

And by the end of it, it looks like we would have built a AI application just like how I want it to.

そしてそれが終わるころには、私が望むようなAIアプリケーションが出来上がっているように見える。

It tells you exactly what it is that you need to learn.

それは、あなたが学ぶべきことが何であるかを正確に教えてくれる。

And it has a project-based deliverables that you can apply to skills that you learn.

そして、学んだスキルを応用できるプロジェクトベースの成果物もある。

And it even has a rubric so you know what are the components that make up that project.

さらに、そのプロジェクトを構成する要素が何であるかがわかるように、ルーブリックまでついている。

And of course, the resources based upon what other people have used in the past and they found to be good.

そしてもちろん、他の人々が過去に使用し、彼らが良いと感じたものに基づいたリソースもある。

Not to toot my own horn here, but I'm genuinely pretty proud of this prompting sequence to get to this point.

自画自賛するわけではないが、私はこのプロンプト・シークエンスがここまで来たことを純粋に誇りに思っている。

You have no idea how long it actually took me to get to this point.

ここまで来るのにどれだけ時間がかかったことか。

So, yes, just let me have this one, OK?

だから、そうだ、これを僕に貸してくれ、いいね？

But we're actually not done.

だが、実はまだ終わっていない。

There is one more final step.

もうひとつ、最後のステップがある。

I hope this video has made you realize how useful ChatGPT is in terms of learning things.

このビデオで、ChatGPTが物事を学ぶ上でいかに有用であるかを理解していただけたと思います。

But actually, that's just the beginning.

しかし、実はそれは始まりに過ぎない。

It's relevant to increasing your productivity across all aspects of your life.

それは、人生のあらゆる側面で生産性を高めることに関係している。

HubSpot has a whole bundle of resources designed to help you understand and make the most out of ChatGPT.

HubSpotは、ChatGPTを理解し、最大限に活用するためのリソースを用意しています。

It will make you super productive.

そうすることで、超生産的になる。

It's very well laid out and gives you lots of ideas on ways you can incorporate ChatGPT.

とてもよくまとまっていて、ChatGPTを取り入れるためのアイデアがたくさんあります。

For example, using ChatGPT to consolidate research materials like different articles, tutorials and resources.

例えば、ChatGPTを使って、さまざまな記事やチュートリアル、リソースなどの研究資料を統合する。

So you can directly ask questions instead of having to flip through all of them yourself or keeping you up to date with industry news and updates.

そのため、自分ですべてのページをめくる代わりに直接質問をしたり、業界のニュースや最新情報を入手したりすることができる。

They also have this nice flowchart on when it's appropriate to use ChatGPT to solve a problem or streamline your workflow.

また、問題解決やワークフローの効率化のためにChatGPTを使用することが適切な場合について、この素晴らしいフローチャートがあります。

My favorite part is that it has over 100 prompts to start playing around with, which is great since, as you can see, prompting is extremely important to getting the most out of ChatGPT.

ChatGPTを最大限に活用するためには、プロンプトが非常に重要です。

The best part is that it's completely free.

何よりも素晴らしいのは、完全に無料だということだ。

I highly recommend that you download it using this link over here, also linked in description.

こちらのリンクからダウンロードすることを強くお勧めする。

Thank you so much, HubSpot, for providing free resources to help us leverage the power of AI.

HubSpot、AIの力を活用するための無料リソースを提供してくれて本当にありがとう。

And for sponsoring this portion of the video.

そして、ビデオのこの部分をスポンサーしてくれた。

Now, back to the video.

さて、ビデオに戻ろう。

Ideally, you want an expert, someone who already knows the content of your study plan, to look over your study plan and just sort of double check that things make sense.

理想的なのは、専門家、つまりあなたの学習計画の内容をすでに知っている人に、あなたの学習計画に目を通してもらい、筋が通っているかどうかを再確認してもらうことだ。

You can do this if you actually know someone who already knows AI or knows Japanese or is really good at personal finances and they can look over your plan.

AIに詳しい人、日本語に詳しい人、財政に詳しい人などを知っていて、その人があなたのプランに目を通してくれるなら、この方法は可能だ。

But assuming you don't know anybody, this final step is you're going to ask ChatGPT to now be an expert AI engineer that specializes in developing AI applications.

しかし、あなたが誰も知らないと仮定すると、この最後のステップは、ChatGPTにAIアプリケーションの開発を専門とするAIエンジニアになってもらうことです。

And we're asking this AI engineer to look at the study plan above as if it's for the first time and to provide feedback on what they think and also what they think should be changed.

そして、このAIエンジニアには、上記の研究計画を初めて見るかのように見てもらい、何を考え、また何を変更すべきだと思うかについてフィードバックしてもらう。

So as an AI engineer, here are some strengths.

そこで、AIエンジニアとしての強みをいくつか挙げてみよう。

Project-based learning is good, balanced approach, API-centric, rubric for deliverables, ethics, and bias consideration.

プロジェクトベースの学習は良い。バランスの取れたアプローチ、API中心、成果物に対するルーブリック、倫理、偏見への配慮。

So some suggestions for improvement.

そこで、いくつか改善案を提案したい。

Maybe you want to have more emphasis on debugging and error handling because building AI applications often involves dealing with unforeseen edge cases, especially when integrating multiple APIs.

AIアプリケーションの構築には、特に複数のAPIを統合する場合、予期せぬエッジケースに対処する必要があることが多いからだ。

And it gives you like specific changes, like increasing focus on error handling and then adding a mini project in week three where you intentionally introduce errors or unexpected inputs and learn to handle them.

エラー処理に重点を置き、3週目には意図的にエラーや予期せぬ入力を導入し、その対処法を学ぶミニ・プロジェクトを加えるなど、具体的な変更もある。

This is actually very common practice when you're debugging an application.

これは、アプリケーションをデバッグしているときには、実はよくあることなのだ。

So a very good point here.

とてもいい指摘だ。

Also introduce real world data earlier and more frequent iterations and refactoring.

また、より早く実世界のデータを導入し、より頻繁に反復とリファクタリングを行う。

So you can choose to incorporate some of this feedback or you can choose to ignore it.

だから、このフィードバックを取り入れることもできるし、無視することもできる。

So in this case, I'm going to choose to include some of this feedback.

だから今回は、このフィードバックの一部を取り入れることにする。

Thank you.

ありがとう。

These include suggestions one and two into the study plan.

これらには、研究計画への提案1と2が含まれる。

And voila, there you have it.

ほら、これだ。

We have created a custom study plan for learning how to build AI applications.

私たちは、AIアプリケーションの構築方法を学ぶためのカスタム学習プランを作成しました。

Don't worry if you didn't catch everything.

全部が分からなくても心配しないで。

I'll leave a link in the description that has the prompt sequence in it.

説明文にプロンプトのシーケンスが載っているリンクを残しておく。

So now that we have the study plan, the next step is that we actually have to study.

学習プランができたので、次は実際に勉強しなければならない。

I also want to share with you guys some of the prompts and the little techniques that I use where I can get through the study plans so much faster and a lot more fun as well.

また、私が学習計画をより早く、より楽しく達成するために使っているプロンプトやちょっとしたテクニックも紹介したい。

First, one of my favorite chat2BT study use cases is using chat2BT to create test questions.

まず、私が好きなchat2BTの使用例の一つは、テスト問題を作成するためにchat2BTを使用することです。

A couple of months back, I had to take the knowledge section of my driver's exam, but I didn't really feel like reading the hundreds of pages of rules related to driving.

数ヶ月前、私は運転免許試験の知識部門を受けなければならなかったが、運転に関する何百ページもの規則を読む気にはなれなかった。

So instead, I just gave chat2BT those documents and told it to ask me questions.

だから、その代わりにチャット2BTにその書類を渡して、質問するように言ったんだ。

If I don't know how to answer a question, I would just ask it to explain it to me.

質問にどう答えたらいいかわからないときは、説明してもらうことにしている。

And that was just a much more fun learning experience.

そしてそれは、より楽しく学ぶことができた。

You can use this technique even if you're not actually studying for an exam.

このテクニックは、実際に試験勉強をしていなくても使える。

But in this case, since I was studying for an exam, I also gave it samples of some of the exam questions from the test.