Facebookでは「～年前の自分の投稿」を再度シェアするよう促してくるお節介な機能があります。これにより気づくことも多く、自分はけっこう重宝しています。さて、そのFacebookが思い出させてくれたのが、2022年12月17日の自分の画像投稿でした。 同日、生成AIを自分で使ってみた最初の記事をテクノエッジのこの連載コラムで公開。その後の生成AIブームに乗っかった形で新しい技術を試していくという流れができました。 というわけで、ここを起点に、2023年のちょっと前からの生成AIの動きを自分の取り組みを中心にまとめてみます。一般ユーザーが実践できるものとしてどのように進化してきたかを振り返る手掛かりになれば幸いです。 2022年12月：特定人物の画像生成でカスタム学習が可能にAI研究家の清水亮さんが運営しているAI画像生成サービス「Memeplex」が、画像生成エンジンであるStable

OpenAIは、大規模言語モデル（GPT-4）でよりよい結果を出すためのプロンプトエンジニアリング（プロンプトのノウハウ）入門テキストを同社のウェブサイトで公開している。 同テキストでは、現在同社で最高の性能を持つ大規模言語モデルGPT-4を対象に、よりよい結果を導くための6つの戦略と、それぞれを実行する際の具体的な戦術（コツ）が掲載されている。 また、「Prompt examples」のページでは、上記で紹介したものを含む多数のプロンプト例が紹介されており、すぐに利用できるようになっている。 では紹介された6つの戦略を見ていこう。 明確な指示を書く LLMは利用者の心を読むことができないので、回答が長すぎる場合は「簡潔に」、単純すぎる場合は「専門家レベルで」と明示的に依頼する必要がある。 具体的な戦術としては下記が提案されている。 ・より関連性の高い回答を得られるよう、質問は詳細に ・モ

「面倒なことはChatGPTにやらせよう」はどんな本か？ 「ChatGPTに面倒なことをやらせてしまおう」というタイトル通りの内容の本です。AIの小難しい理論的な話は最低限にして、実用・エンジニアリングに最大限に振っています。 特にChatGPT Plusの有料版に特化しています。GPT-4と様々な拡張機能と呼ばれる機能、具体的にはBrowsing、Advanced Data Analysis、DALL・E、GPT-4V等の機能をフル活用します。 2023年11月のOpenAIの大規模アップデートにも完全対応しています。実は、その関係で全体の半分近くをかなりの急ピッチで書き直したのですが、そのかいもあり、商業誌でアップデートに対応したChatGPTの実用本としては、最速のタイミングでの販売になるのではないかと思います。 書籍の詳細は以下です。 面倒なことはChatGPTにやらせよう (KS

■プレゼンテーションタイトル ・会社名 ・所属 ・氏名 ・2023/12/21 ■目次 ・企画の概要 ・課題 ・提案内容 ・実施要領 ・予算 ・期待できる効果 ・スケジュール ・懸念点 ■企画の概要 ・企画のコンセプト ■課題 ・提案の背景 ・解決したい課題の定義 ■提案内容 ・課題の解決方法 ■実施要領 ・実施する対象範囲(スコープ) ・チーム体制(役割分担) ・やらないことリスト ■予算 ・実際の予算 ■期待できる効果 ・損益シミュレーション ・定量目標 ・定性目標 ■スケジュール ・準備期間 ・実施期間 ・評価方法 ■懸念点

Stability AIが画像生成AI「Stable Diffusion」を公開したのは2022年8月のこと。すさまじい勢いで発展してきた画像生成AIの1年を振り返ってみようと思います。 初めに見てもらいたいのは「これが無料でいいのか!? “爆速生成AI”がペイントソフトに革命を起こした」で紹介した、KritaとGenerative AI for Kritaを組み合わせて作成した設定資料的な画像です。 キャラクターの3面図のサンプル。Vroidで簡単な3Dで当たり（左）として、右の画像を作成する。それを元に、プロンプトや画像に描き込んだりして、最終画像を作成していく。2枚目には前面図の頭部のカチューシャや、胸部分のフリルがなかったりするが、そこに色を加筆して、プロンプトで指示すると、最終画像にそれが追加されるのをリアルタイムに確認しながら修正できる（筆者作成） Stable Diffusi

インスタ創業者が作ったニュースアプリ「Artifact」、AIのおすすめが的確すぎて驚いた（1/4 ページ） Inatagramの共同創業者が立ち上げたことでも話題になった｢Artifact｣（アーティファクト）。要するにAIがニュースを選んでおすすめしてくれるアプリです。AIとはいっても、別にChatGPTのようにユーザーと対話してくれるわけではありませんが、独自のLLM（大規模言語モデル）を採用しており、そのAIがニュース記事を選択に役割を果たしています。そのArtifactのWebサイトがリニューアルされたことを機にアプリを使ってみたところ、とても驚いたので報告したいと思います。 アプリのUI/UXに関してはかなりアップデートされており、そこがまさに他のニュースアプリとは違う部分です。 最初に言っておかないといけないのですが、Artifactで扱っているニュースは英語のみです。なぜ、

絵がヘタすぎてもテキトーに描くだけでチョー美しい絵にしてくれるAIがスゴイ！→ マジで凄かった件「Akuma.ai」 めっちゃ美しく絵を描きたい！ 描きたい気持ちはあるけど絵がドヘタ！ そんな人にとって救世主ともいえるサービスかもしれない。テキトーにそれっぽい絵を描くだけで、しっかりと美しく絵を仕上げてくれる「誰でも使えるリアルタイムAIお絵かき」が爆誕するというのだ。 「Akuma.ai」の誰でも使えるリアルタイムAIお絵かき そんなお絵描きAIを発表したのは「Akuma.ai」。実際にデモンストレーションの動画がX(旧Twitter)に掲載されているのだが、これまさに、絵が描けなかった人にとって夢のようなサービスといえそう。画期的すぎる。 誰でも使えるリアルタイムAIお絵かき。Akumaからリリースします！ pic.twitter.com/VM0TQ6tmUR— Akuma.ai (@

AIでは代替しづらい人間のスキル 小澤健祐氏：この作るAIから使うAIへの変化は、ぜひご理解をいただきたいところです。その上で今日は簡単にキャリアのお話もできればということで、これからのヒューマンスキルみたいなお話をさせていただきたいなと思っております。 こういった定義の仕方は、見たことがある方も多いかもしれませんが、今、生成AIを使うと、本当にさまざまなことができるようになっています。 どういうことかと言うと、人間のスキルをソフトスキル、ハードスキル、メタスキルに1回分解してみるとしましょう。ソフトスキルとして挙げられるのは、やっぱり人間性に近い対人関係などのスキルですよね。 どうしても型化をすることができず、何かの学習サービスで学習することが難しいものになります。ちょっとアートな側面があり、形式化されていない。だからこそAIなどの技術で代替しづらい、そして学習しづらいのが、このソフトス

DALL-E3を実装日からほぼ毎日使用し面白さにとりつかれています。何となくで触っているため, いまいち思った画像が出来ないことも多々ありましたので今回まじめに作成法を勉強してみました。初級編と名前がついているのは高等テクニックを教えるほどの技術がないだけで後に上級編が控えているという意味ではないです。 0. はじめに DALL-E とはシンプルなテキストのみで画像がつくれるAIです。 簡単なテキストのみで画像生成語源は『ウォーリー探せ』と芸術家の『ダリ』から来ているみたいです。ウィーリーはある種の「探し物」をする, userが提示するテキストのプロンプトから隠された要素やまだ見ぬ画像を「探し出し」生成することらしいです。 ウォーリーをインスパイアした少年1. 問題点, 主に著作権やはり何と言っても著作権問題ではないでしょうか。現在法整備が進行しているところです。OpenAIはコンテンツポ

藤谷千明 @fjtn_c chatGPT、現状いちばん役に立ってるの、お部屋の片付け（部屋の写真送って片付けタスクを分解してもらって、それを実行して写真撮ってまた進捗を送る→同じことを繰り返し）のなんですけど、検索しても同じことしてる人が少ない。ゼロではないけれど。

世界中を席巻した生成AIは、ブームに終わることなく着実に社会のさまざまな場面で利用が進んでいます。特にChatGPTを始めとするテキスト生成はビジネスシーンですぐに適用可能なケースも多く、使いこなす人とそうでない人には大きな差が生じつつあります。 使いこなすノウハウにも一定の知見が貯まっており、定番となるセオリーが整理されています。正しく学ぶことができれば一気にキャッチアップできるでしょう。Udemyの講座でも、ChatGPTを使いこなすプロンプトの作法や、アプリケーションにLLM（大規模言語モデル）を組み込むノウハウ、AIをより深く知る数学知識などに人気があります。 この記事では、2023年11月17日（金）に始まるブラックフライデーセール（24日まで）、そして26日（日）から2日間のサイバーセールの対象になる人気講座から、エンジニアリングやビジネスシーンにおいて読者の成長を助けてくれる

無料かつ高機能なペイントアプリ「Krita」に画像生成AI「Stable Diffusion」を組み込むプラグインが「krita-ai-diffusion(AI Image Diffusion)」です。Generative AI for Kritaを使えば落書きのような下描き画像から美麗イラストを生成できるとのことなので、インストール手順や使い方をまとめてみました。 GitHub - Acly/krita-ai-diffusion: Streamlined interface for generating images with AI in Krita. Inpaint and outpaint with optional text prompt, no tweaking required. https://github.com/Acly/krita-ai-diffusion ・目次 ◆1

このところ画像生成AI界隈で話題になっているのが、「Latent Consistency Models（レイテント・コンシステンシー・モデル」（以下「LCM」）。10月6日に中国精華大学のシミアン・ルオさんが中心となって発表された論文で、日本語にすると「拡散的一貫性モデル」。新しいタイプの効率性の高い生成モデルを使い、Stable Diffusion＝安定拡散モデルより高速に画像を生成。結果としてビデオメモリーの少ないローレベルのPCでも画像生成AIを動かせるようにしようというものです。 0.5秒で4枚出力。Stable Diffusionの5倍 Stable Diffusionの拡散モデルは、ランダムなノイズ情報から、学習済みの特徴点データを利用することで、段々と画像を生み出していくサンプリングプロセスを繰り返します。それによって画像を生成する仕組みです。通常、1枚の画像を生み出すのに必

ChatGPTの発表から、1年が経過しようとしています。 熱狂は徐々に醒め、現在の利用状況はLINEの調査によると、全体の5％程度。＊1 その中でも、仕事で積極的に利用している人は、1％程度ではないかと推測します。 では、この1％の人たちはどのような方々で、どのように生成AIを仕事で使っているのか？ 9月の中旬から、10月の末にかけて、私は約40名の方に取材を行いました。 そして、私は一つの確信を得ました。 それは、「私は間違いなく10年後、失業する」です。 私は間違いなく10年後、失業する なぜなら、現場での生成AI利用は、仕事によっては 「ホワイトカラーの代替」 をかなり高いレベルでできることがわかったからです。 例えば、コンサルティング。 コンサルティングには、初期の段階で、仮説構築という仕事があります。 平たく言うと、調査・提案にあたって「課題はここにあるのではないか？」というアタ

OpenAIが提供するChatGPT Visionは画像の認識や分析に長けた機能 （要：$20/月のChatGPT Plusアカウント） 例えば、バグが起こっている様子をスクショして送れば、AIがソースコードの問題箇所を検出し、訂正したコードを送ってくれます。 ほかには手書きの文字を読み込んでテキストデータにしたり、画像を認識してその状況を文章化したりといった使い方も可能です。 生成AIの発展によって現在プロンプトエンジニアリングは注目を集めていますが、この技術を上手く活用できればプロンプトを書く手間すらも減らしていけるかもしれません。

近年、精神療法の領域でAIの活用に注目が集まっています。そんな中、カーネギーメロン大学などの研究者らによって新たなフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』が考案されました。このフレームワークは、LLMによって人々の「認知の歪み」を診断する目的に特化しており、専門家によって高く評価されています。 認知の歪みとは、例えば「0か100か」のような極端な考え方や、他人の考えを勝手に推測するなど、不健康な思考パターンのことを指します。 DoTフレームワークを用いた診断結果は、人間の専門家が出す診断結果とも高い一致性を示しており、その有用性が確認されています。 （追記）なお、本フレームワークに基づくMyGPTを作成しました。記事末尾にURLを記載するため、興味のある方はぜひお試しください。 参照論文情報 ・タイトル：Empowering Psychotherapy wit