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1. 株価はサプライズによって動く 株式相場には常にプロの投資家がうごめいており、各銘柄の各種業績数値を常に予想して投資活動をしている。そんな状況下において、仮に「売上が前年比2倍」という決算が発表されても、株価が2倍になるわけではない。むしろ3倍が予想されていたのに、2倍だったら失望売りとなる。つまり事前予想と比較してこそ意味があり、staticな値や過去実績との比較を特徴量にすることはあまり意味がない。事前予想と決算の乖離、または前回予想と今回予想の乖離こそが意味のある特徴量であると言える。 2. 業績数値の単純な変化率では株価インパクトは測れない 営業利益の事前予想100億円に対し、決算が200億円の場合、 変化率 = （ 実績 - 予想 ) / 予想 の計算式を使うと、変化率は100%となる。 この変化率を特徴量にするのは一見もっともらしいが、株においてはこれは使いづらい。 営業利

大規模言語モデル（LLM）の応用例として「AIエージェント」が大きな話題の1つとなっています。 AIエージェントは、与えられた目的に対して、何をすべきか自律的に判断して動作します。 たとえば、必要に応じてWeb上の情報を検索して回答してくれたり、試行錯誤しながらプログラムを実装してくれたりします。…

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構成 構成としては、下記の通りです。 Connectのフローの詳細は下記の通りです。 例として、発話で住所を認識させる処理の流れは以下のとおりです。 コンタクトフロー内で「メディアストリーミングの開始」ブロックを使って、Kinesis Video Stream（KVS）への音声のストリーミングを開始します。 顧客は、住所を含めた発話をします。 「顧客の入力を保存する」ブロックで、顧客が特定の番号を押すと、ストリーミングを終了します。 「AWS Lambda関数を呼び出す」ブロックを使い、LambdaでKVSからデータを取得します。取得したデータをWAV形式に変換し、Whisper APIで文字起こしします。文字起こし内容から、GPT-4 Turboで住所のみを抽出します。 プロンプト再生で、住所のみを音声出力します。 以下の図は、電話での対話の流れを示しています。 前提 2023年11月時

AIチャットボットで問い合わせに対応し、回答が難しい内容に限り担当者にエスカレーション[Amazon Connect + Lex + Bedrock] はじめに Amazon Connect + LexでAIチャットボットを構築し、問い合わせに対して無人対応し、対応が難しい内容に限り、オペレーター（以降、担当者）にエスカレーションする仕組みを作成しました。 コールセンターの負担軽減や人手不足の解消を目指して、AIチャットボットを活用して有人対応から自動応答に切り替えたいというニーズは増えているように思います。 本記事では、お問い合わせをAIチャットボットがヒアリングして、生成AIのAmazon BedrockのClaudeを用いて種別判定を行い、回答できるものはチャットボットが回答し、それ以外の内容については、担当者にエスカレーションする方法をまとめました。 今回検証するお問い合わせの種別

ChatGPTやStable Diffusionなどの生成AIが急速に発展し、社会全体が大きく変化しようとしている。 UXデザインのプロセスや、UX自体のあり方も当然革新されていく。 今回はそうした生成AIによってUXがどう変化していくかを、具体的なメソッドや未来洞察といった具体・抽象を行き来しなが…

ChatGPT-4が公開されたので遊んでたところこれゆっくり解説できるんじゃね...?となったのでやってみました。 実際にできたもの 実際AIに台本を書いてもらい、編集した動画がこちらです。 チャンネル自体全然動かしてないこともあって本編のみ公開しても再生されないと思ったので本編と対になるショート動画も制作しました。 short long このクオリティーの台本をAIがサクッと作ってくれるってすごい時代ですよね。なお、この動画のタイトル自体AIに考えてもらったものです。 またいくつか動画をアップロードしましたが、途中からは編集過程も自動化しました。 用いた技術 ChatGPT Node.js AquesTalkPlayer Remotion 1.ChatGPT 言わずもながら台本を作ってくれる作家さんです。 以下のようなプロンプトを渡し、ゆっくり解説風の対話を書いてくれるように命令しました

【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた こんにちは。CX 事業本部 Delivery 部のきんじょーです。 ここのところChatGPT と戯れてアプリを作ったり、様々なプロンプトの検証をしていましたが、言語モデルの性能を最大限に引き出すために、体系的にプロンプトエンジニアリングを学びたいと考えていました。 GitHub に「Prompt Engineering Guide」という素晴らしいリポジトリがあったので、読んで検証した内容をブログにまとめていきます。 本記事は、執筆時点の上記リポジトリの内容を元にしていますが、意訳や独自に検証した日本語のプロンプトを含みます。 上記リポジトリも絶賛開発中の段階のため、最新情報や原文が気になる方はリポジトリを直接参照してください。 目次 プ

例として読書記録アプリをつくります！ 筆者が欲しいサービスを作ろうと思い、今回は「読書記録アプリ」をつくります。 最低限の要件は、次のように設定しました。 デモアプリの要件（読み飛ばしてOK） 読書記録アプリを作る目的 読書が苦手なエンジニアが読書記録をし、記録を共有することで、継続して技術本を読めるようになること ターゲット 新人、中堅のWebエンジニア おおまかな要件 ユーザーは新規登録することで、読書記録アプリにログインできる ユーザーは読む本を登録できる ユーザーは本を何ページ読み終えたかを記録できる ユーザーは本を読み終わったら次の本を登録できる ユーザーは他の人がどの本を読んでいるのか、また何ページ読み終えたかを閲覧できる 質問する前に... また、ChatGPTに業務で使用するコードを渡す場合、環境キーやサービスを特定できる情報を送信しないでください。入力内容が他の人に渡って

架空の営業管理システムを作ってもらう前提で、ChatGPTに要件定義をお願いしてみました。 実験として軽く試すレベルで始めてみたのですが、予想を超えるクオリティでしたので、一部始終を皆様にもご紹介します。 ChatGPTとのやりとり まず、ざっくりと必要な機能の洗い出しをお願いしてみました。 あっという間に必要な機能を網羅的にリストアップしてくれまた。私自身、SFA/CRMをいくつか触った経験がありますが、適切な内容だと思います。 中には、「データのインポート・エクスポート機能」のように、検討初期段階ではつい忘れそうな機能も含まれています。さらに頼んでもいないのにオススメの検討プロセスまで教えてくれました。気が利いてます。 機能ベースだと要件の妥当性が判断しにくく思ったので、画面ベースで要件定義してもらことにしました。 「図で教えて」とできないことをお願いしたところ、やんわり断りつつ、意図

クリエイターに出会ったり、もっとファンになったり、noteで創作をつづけたくなるようなイベントを開催する「noteイベント」。今回は「チャットAI使いこなし最前線」をテーマに、黎明期からチャットAIを活用しているnote CXOの深津貴之氏が登壇しました。こちらの記事では、ChatGPTユーザーの悩みを解決するプロンプトなどが語られました。 ChatGPTユーザーの悩みを解決するプロンプト 徳力基彦氏（以下、徳力）：まず今日はChatGPTの使い方をしっかり覚えていただきたいと思います。ここで「深津式汎用プロンプト」。 深津貴之氏（以下、深津）：僕は1個1個、個別の例を出すのはあんまり好きではないです。さっき言ったように原理原則を1個理解すれば、全部その原理原則から引っ張れる方向が好きですね。 なので今日も、細かいプロンプトを出すよりは、だいたいあなたの悩みのすべてを解決するプロンプトを1

会議の議事録やムービーの作成など、文字起こしが必要な場面は多くありますが、手動での文字起こしは非常に面倒です。また、OpenAI製文字起こしAI「Whisper」を用いて文字起こしする方法もありますが、初期設定が難しいという問題も存在します。Whisperをメチャクチャ使いやすくした無料文字起こしサービス「writeout.ai」なら、超簡単かつ短時間で高精度な文字起こしを実現できるとのことなので、実際に使ってみました。 writeout.ai – Transcribe and translate any audio file https://writeout.ai/ 上記のリンクからwriteout.aiにアクセスすると、以下のような画面が表示されます。文字起こしを行うには「Transcribes for free」をクリック。 すると、GitHubアカウントでのサインインを求められます

Generate your ideal color paletteColorMagic is a color palette generator with AI. Generate colors from keyword for image of color you enter.

※ 一部ガイドラインに反する内容がありましたので、該当箇所を修正のうえ再投稿しております。 はじめに Axross は、エンジニアの"教育"と"実務"のギャップに着目し、「学んだが活用できない人を減らしたい」という想いで、ソフトバンク社内起業制度にて立ち上げたサービスです。 現役エンジニアによる実践ノウハウが"レシピ"として教材化されており、実際に動くものを作りながら、具体的な目的・テーマをもってプログラミングを学ぶことができます。 今回は、Axross運営が厳選した『AI・Python活用レシピを100選』をご紹介します。是非、みなさまのAIやPython学習の参考にしてみてください。 Axross：https://axross-recipe.com 公式Twitter：https://twitter.com/Axross_SBiv 基礎 スクレイピング 01 . JUMPの掲載順をスク