ChatGPTの使い道がありすぎで怖い! 英文校正だけじゃない、翻訳、Google Docsとの連携とか、英語ツールの翻訳サポートとか、、 言語の壁を取っ払うだけじゃない、コンピュータとの壁もとっぱらうかもしれない、、
![ChatGPTと一緒に使えるツール群がすごい!いろんなソフトと連携させると強力なツールになる](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a818d1cd6d473f8ac63adf64e5c721cdaf965256/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fs.tgstc.com%2Fogp3%2F34fbdb8adbe057274e91ea2099966a40-1200x630.jpeg)
現状、ネットで調べ物をしたいときは、Googleなど検索サイトを利用することが多いだろう。その場合、検索結果にリストアップされる無数のサイトは、質の高い有用なサイトばかりとは限らない。 広告だらけで内容が薄いページや、反対に難解なページばかりを引き当て、目的の情報にスムーズにたどり着けなかったという経験は誰しもあるだろう。 一方、ChatGPTは、質問文を投げかけるだけで、必要な情報を教えてくれる。情報を求めて、複数のサイトをさまよう必要はない。 Google幹部は非常事態を宣言した ユーザーにとって非常に便利なツールだが、Google社には脅威になっている。 ニューヨーク・タイムズ紙は昨年12月、検索の未来を書き換える可能性があるとしてGoogle幹部が危機感を抱き、社内に「Code red(非常事態)」を宣言したと報じている。ChatGPTに太刀打ちすべく、社内の開発体制を根底から変更
新世紀エヴァンゲリオンにでてくる超AI、MAGIシステムを作ってみたメモ。 OpenAI社のGPT3を使って、三頭制合議型のAIシステムを組んでみた。 MAGIシステムとは?MAGIは、アニメ「新世紀エヴァンゲリオン」にでてくる超AI。 このAIの面白い特徴は、性格の異なる3体のAIが、それぞれ独立に見解をだし、それを集約して1つの結論をだすという合議制のシステムです。 キリストの祝福を告げた三賢者にちなみ「メルキオール」、「バルタザール」、「カスパー」という3つのAIが、それぞれ開発者である赤城博士の「科学者」、「母」、「女」として側面をから答えを出します。 MAGI GPT3の実装最近話題のChat GPTの凄さをみるに、「MAGIシステム」現実に作れるのでは?と思って、Google Colabで実装してみました。 1つの質問に対し、GPT3を4回ぶんまわすシステム図のように、1つの質
2022年末に登場、一躍テクノロジー業界の話題を席巻したAIチャットボット「ChatGPT」 自然な文章で情報を提供するこの「ChatGPT」に対して、ビジネス、ブログ、プログラミング、など、様々な場での活用が期待されています。 OpenAIが開発、サービスを提供してるこの「ChatGPT」のベースとなっている技術が、同じくOpenAIが開発した、自然言語処理AI「GPT-3」です。 膨大なテキストデータを使った機械学習によって、生み出される「GPT-3」の文章は、人間が書いた物と判別できない程 そして、機械学習の訓練によって得た知識を元にして、質問に対し即座に答えを返してくれるので、知りたい事が有る度に、一々”ググる”必要も無い。 そこで一考、「GPT-3」とGoogleスプレッドシートを組み合わせたら、作業効率を向上できるんじゃないか。 本記事では、自然言語処理AI「GPT-3」をGo
Googleが提供していたクラウドゲームサービス「Stadia」は、スペックの低いPCやスマートフォンなどでもインターネットを介して高画質なゲームを楽しめるサービスとして注目を集めていましたが、2022年にサービス終了が発表されました。そんなStadiaの開発過程で生み出されたファイル転送ツール「CDC File Transfer」が、オープンソースで公開されています。 GitHub - google/cdc-file-transfer: Tools for synching and streaming files from Windows to Linux https://github.com/google/cdc-file-transfer CDC File Transferの開発チームによると、Stadiaの開発にはLinuxマシンが用いられていたとのこと。しかし、市場に流通している
「地頭」良さを見極めるために面接でよく使われている方法として「フェルミ推定」があります。回答の巧拙と入社後の活躍度には相関がないことが明らかになりました。人事コンサルタントの曽和利光氏が著書『人材の適切な見極めと獲得を成功させる 採用面接100の法則』(日本能率協会マネジメントセンター)で解説します。 現在、Googleはフェルミ推定に否定的な立場 ■フェルミ推定などで測れる能力は限定的 約30年前、私が社会人になって人事部に配属された頃、まだ「地頭(じあたま)」という言葉は広がってはいませんでした。 以前は「地頭」と書けば、ふつうは「じとう」と読んで、鎌倉幕府の役職のイメージが強かったのではないでしょうか。現在の「地頭」は、辞書的には「教育によって授けられたものではなく、その人本来の頭のよさ。一般に知識の多寡でなく、論理的思考能力やコミュニケーション能力などをいう」とされています。 採用
例えば以下のようなサンプルアプリがあります。 Office Furniture Manegement: オフィス設備管理 Custom App for Client Expenses: クライアント経費のカスタムアプリ Attendance App: 出席アプリ Inventory Management App: 在庫管理アプリ Scan and Search: スキャンと検索 Quote and Proposal: 見積と提案 Sales Lead Tracking App: セールスリード追跡アプリ Safety Reporting App: 安全報告アプリ Assignment Management App: 割当管理アプリ Contact Manager App: 連絡先管理アプリ Project Management App: プロジェクト管理アプリ Equipment Insp
ハイクラス求人TOPIT記事一覧BigQueryを分かりやすく! ハンズオンで始めるGoogle Cloudのデータ分析サービスと可視化ツールの使い方 BigQueryを分かりやすく! ハンズオンで始めるGoogle Cloudのデータ分析サービスと可視化ツールの使い方 Googleの高度な技術を利用できるGoogle Cloudにおいて、BigQueryは大規模データをスケーラブルに分析できるフルマネージドなデータウェアハウスとして提供されています。株式会社タイミーでデータエンジニアを務める土川稔生さんが、初心者向けのハンズオンとともにBigQueryの基本を解説します。 はじめまして。株式会社タイミーでデータエンジニアをしている土川(@tvtg_24)です。 タイミーでは、Google Cloudのデータ分析サービスであるBigQueryを中心に、データ基盤を構築しています。BigQu
ノーコード開発ツールのGoogle AppSheetがリレーショナルDBを搭載、「AppSheet databases」パブリックプレビュー公開 Googleのノーコード開発ツール「AppSheet」が新たにビルトインデータベース「AppSheet database」を搭載すると発表されました。パブリックプレビューとして公開されています。 Harness a broad range of data sources and functions with AppSheet applications! AppSheet database offers endless possibilities for creating business solutions and improving workflows. Learn morehttps://t.co/0eXA2zEFUa — Google De
こんにちは。ユーザープラットフォーム開発本部(UP部)の原です。 あなたのチームの雑談チャンネルは1日あたり何回ぐらい発言がありますか? 小さい仲良しチームなら頻繁に発言があるかもしれませんが20人,30人あたりになってくるとだんだん発言が少なくなってきますよね。 チームメンバーのエンゲージメントや生産性を高めるためには少なくともお互いがどんな人なのかを知っているようにしておくべきです。 JMDCは数百人いる組織だし、私の所属するUP部だけでも20名以上の社員が所属しており、しかもほぼ全員リモートで仕事をしている状況なので、いかに "チームメンバーがお互いにどんな人なのかを知っている状態" を作り出すかが課題になっています。 GitLabのリモートワークガイド参考にする 自らを “A world leader in remote work” と呼んでいるGitLabも雑談を重要なものと捉え
どうもこんにちは、あんどう(@t_andou)です。 前回宣言した通りに誰でも簡単にYoutubeの字幕ファイルを作る方法を書きます。 「Youtubeの」と書いていますが、実際はどの動画でも対応してます。 前回の記事 blog.takuya-andou.com まずはGoogleColabの共有 colab.research.google.com 使い方 GoogleColabに記載していますが 1.GPUを使用するように切り替え 上の「ランタイム」→「ランタイムのタイプを変更」からからGPUを選択 2.右上の接続 下のセルを実行すると自動的に接続されるので省略可能です 3.動画をアップロード ここにドラッグ&ドロップでアップできます 大容量のデータの場合、GoogleDriveと連携した方が効率的です 4.入出力のパスの変更 ファイル名に合わせて変更してください 5.全セルを実行 あと
概要DreamBoothとは追加学習することで、AI(StableDiffusion)で特定のキャラや物を描くためのモデル(データ)作るツールです。 例えば、ドラゴンクエスト10オンラインというゲームのアンルシアというキャラがいます。 ドラゴンクエスト10のアンルシア 公式サイトより引用 https://hiroba.dqx.jp/sc/election/queen2021/vote/confirm/1/nologinこのキャラの画像を18枚ほどAIに読み込ませ、追加学習し、AIに描かせた絵が以下の絵になります。 これ見ると、単なる髪型や顔が似ているレベルではなく、服の模様レベルまで再現できている事がわかります。 今までStableDiffusionの欠点として、同じキャラを安定して描くのが苦手というのがありましたが、DreamBoothを使うことで克服することが出来ます。 これにより、A
画像生成AI「DALL・E 2」や文章生成AI「GPT-3」といった高性能AIを開発してきたAI開発組織のOpenAIが、新たに音声を超高精度で認識して文章に書き起こせるAI「Whisper」を発表しました。発表と同時に公開されたサンプルでは「早口のセールストーク」や「ハイテンポな曲の歌詞」などの音声でも問題なく文字起こしできる性能の高さが示されています。 Introducing Whisper https://openai.com/blog/whisper/ GitHub - openai/whisper https://github.com/openai/whisper Whisperはインターネット上から収集された合計68万時間におよぶ音声データでトレーニングされた文字起こしAIです。OpenAIのブログ記事には「早口のセールストーク」「K-POPの曲」「フランス語」「独特なアクセン
プログラミングせずAIをDIY! Webブラウザで動くGoogleの機械学習サービスを試す AIの出来栄えは?:遊んで学べる「Experiments with Google」(第19回)(1/3 ページ) 「Experiments with Google」は、Googleが人工知能(AI)や拡張現実(AR)といった最新技術の可能性を示すために、実験的な応用例を紹介するショーケースだ。膨大なコンテンツを公開しており、その多くはスマートフォンやPCで試せる。 この連載では、多種多様な応用例の中から興味深いものをピックアップ。実際に遊んだ体験レポートを通して、裏側にあるテクノロジーや、技術の活用方法とその目的を解説する。 読者の皆さんも、ぜひ自分の手で試しながらその仕組みを学んでもらえたらうれしい。きっと、最新技術の魅力に気付くはずだ。 プログラミングできなくてもAIを作れる「Teachable
備忘録としてメモします。 はじめに Googleフォームのプルダウン内にスプレッドシートの内容を反映させたい要望があったので対応しました。 (手打ちでスプレッドシートの内容をGoogleフォームに入力するのって面倒ですよね、、、) やったこと スプレッドシート側で値の変更をして保存した場合、 今回作成したスクリプト(スプレッドシートの特定の列の内容をGoogleフォームのプルダウンに反映させる)が 実行される。 手順 ①スプレッドシート側に適当にデータを入力する ②Googleフォーム側に適当に項目を追加する ③スクリプトを作成する ④実行する ⑤スプレッドシート側の値が変更されたら自動でスクリプトが実行されるように設定する ①スプレッドシート側に適当にデータを入力する 以下のように適当にデータを入力します。 ②Googleフォーム側に適当に項目を追加する 以下のように適当に項目を追加しま
サイト「みんなの自動翻訳@TexTra」より 英文などを自動翻訳したいとき、アメリカのグーグルが開発した「Google翻訳」を利用するという人は多いだろうが、今は、世界一高精度な自動翻訳ツールはドイツのDeepL GmbHが開発した「DeepL」だといわれている。 だが、日本が開発したある自動翻訳ツールもかなり優秀だという。6月にあるTwitterユーザーが呟いた投稿が多くの“いいね!”を集めるなど話題を呼んでいた。それによると、無料の「みんなの自動翻訳@TexTra(テキストラ)」(以下、TexTra)という自動翻訳サイトがDeepLに勝るとも劣らない性能を誇り、しかも開発したのは日本の国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT(エヌアイシーティー))なのだという。 しかし、このツイートで注目を集めたTexTraだが、DeepLの1日の閲覧数が数百万回といわれているのに対し、TexTra
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