【無料】グーグル神AIツール5選 「Google AI Studio」はこれがやばい (1/7)
「Google AI Studio」は、グーグルが提供する生成AI開発プラットフォームだが、実は隠れた「無料の神ツール集」とも言える存在である。 ただし重要な点として、このサービスは「実験的な技術」を含んでおり、完全に保証されたプロダクションレベルのサービスではない。Googleの利用規約にも「実験的技術が含まれており、不正確または不快なコンテンツを提供することがある」と明記されている。つまり、無料で高機能な反面、「お試し・実験環境」的な位置づけなのだ。 最大の魅力は、有料級の機能が完全無料で使い放題になることだ。リアルタイム音声対話、テキストから動画生成、1000ページ級PDF一括解析など、他社なら月額数千円～数万円クラスの機能が、Googleアカウントひとつで全て0円。まさに「こんなのタダでいいの？」レベルの神仕様である。「AI にお金をかけたくないけど、本格的に活用したい」という人に
コーディングエージェントの現状の整理とエンジニアの仕事の変化について
AI によるコーディングの支援はコード補完型からチャット型、そして自律型へと進化しています。この記事では現時点で主流となっているコーディングエージェントの種類とその特徴を整理したうえで、エンジニアの仕事の変化について考察します。 コーディングの仕事における AI 技術の関わりといえば、GitHub Copilot を代表するエディタ補完型が主たるものとして認識されてきました。補完型の AI はユーザーが途中まで書いたコードを補完する形で提案を行うことから、ペアプログラムの相方のような存在として捉えられていました。例えば function add と書き始めると、AI は (a: number, b: number): number { return a + b; } といった形で関数の定義を提案します。ユーザーは Tab キーを押すことで提案を受け入れたり、提案が気に入らなければそのままコ
単なるメモから知的資産へ：Obsidian in Cursorで構築する知的生産システム｜松濤Vimmer
CursorとはCursorは、AI機能を統合した高機能なコードエディタです。主にコーディング目的で使用されますが、CursorのAgent機能を使うことで、複数ファイルの内容を理解し、タグ付けや要約、まとめノートの作成を効率的に行うことができます。 実際に使用しているCursorの画面 ZettelkastenとはZettelkastenは、ドイツの社会学者ニクラス・ルーマンが考案したノート管理の方法論です。個々のアイデアを独立したノートに記録し、それらを相互にリンクさせることで知識のネットワークを構築することができます。PermanentNote、LiteratureNote、FleetingNoteなどの種類があり、階層的に知識を整理することが可能です。 Zettelkastenは強力な知識管理システムです。もちろんデメリットもありますが知的生産性を高める上で是非取り入れていただきた
【生成AIの学習ロードマップ】最近やたら羽振りのいいやつが生成AIを極めてた件について。 - Qiita
はじめに 生成AIによって世の中は大きく変わります。単なるブームではないと確信しています。 研究者の間では数年で「あと人間の知能に匹敵するAIが出てくるだろう」と言われているほどです。 「生成AIって社内でもよく聞くけど何から始めればいいかわからない...」 「AIに興味はあるけど初期設定とか大変そう...」 この手順で学べば流石に初心者でも生成AIを使いこなせる人材になれるロードマップを整理しました。 誰も生成AIの大波に置いていかれないような記事を目指します。 対象読者 生成AIを学んでスキルアップしたい方 社内でAI活用してさらに活躍をしたい方 AIの波に乗って市場価値の高い人材を目指す方 記事の構成 本記事は入門編と発展編に分かれています。入門編では「AIを使える人材」になるためのゼロからのロードマップを記載しています。発展編では「AIアプリを作れる人材」になるためのステップアップ
さよならClaude、こんにちはGemini 〜Claude愛用者がGeminiに乗り換えた理由〜｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
大規模言語モデルの進化は目覚ましく、新しいモデルが次々と登場する中、Gemini 2.0シリーズに注目しています。 上記記事を出してから私は1年弱ほど、Claude 3.5をメイン使用してきました。Claudeは「いいヤツ」で個人的にも愛着があったのですが、後ろ髪を引かれつつ最近Geminiに乗り換えました。（Claude 3.5Opusが出たらまた戻るかもしれません） このポストでたくさんの方から共感の声をいただいたのだが、自分でも確かにClaudeの方が性格がいいと思う。 その点に関してClaudeに聞いてみると、 「その他のAIモデルとの比較について、私の視点からコメントをさせていただくのは適切ではないと考えています。」 と返ってきた。 やはり性格がいい。 https://t.co/Ozxpp8yunW — K.Ishi@生成AIの産業応用 (@K_Ishi_AI) December
コーディングAI課金するならCodyが断トツ良い話
Cody とはなんぞや Cody は、VSCode や、JetBrains IDEs、Neovim、Eclipseなどのコードエディタの拡張機能として使えるコーディング補助 AI ツールです。 他の生成 AI コードツールと同様に、AI コード補完とAIチャットがあります。 なぜ Cody がおススメなのか Cody をおすすめする理由は、3 つです！ 抜群の機能性 ありえんコスパ オープンソース 一般的なコーディング補助AIとの違いを含めてまとめていきます。 💡 抜群の機能性 インストールが簡単 Cody は、普段使っているコードエディタに拡張機能をインストールするだけで導入が完了します。ブラウザを別途開いて何度もコピペしたり、Cursor のように新しいエディタを導入したりする必要はありません。 チャット機能 コードエディタ内に作成されたチャット欄で、AI とチャットできます。Cod
遂にChatGPT Plusを解約してGeminiに移行した話
最近、長らくお世話になったChatGPT Plusを解約し、Geminiに完全移行しました。 今回は、その理由とGeminiを使ってみた感想を、具体的な数字や比較表を交えながら共有したいと思います。 解約に至った背景 まず、私がChatGPT Plusを解約するに至った主な理由をいくつかご紹介します。 あくまで私の個人的な見解なので、その点はご了承ください。 Geminiの無料枠で十分 以前はChatGPT Plusでなければ実現できなかったことが、Geminiの無料枠で十分にできることに気づきました。 Geminiの無料枠では、以下のような範囲で利用できます。 テキスト生成：1日あたり約100回程度のプロンプト実行 コード生成：簡単な関数やクラスであればほぼ無制限 画像生成：1日に数枚程度（利用状況により変動） その他：基本的な質問応答やアイデア出しなど 日常的なテキスト生成やアイデア出
知らないことを｢ググる人｣は時代遅れ…東大教授が毎日使っている｢無料で高性能の検索サービス｣ この便利さに慣れると､古典的な検索エンジンには戻れない
生成AIの開発競争が激化し、高性能なサービスが次々と登場している。東京大学薬学部の池谷裕二教授は「私が毎日のように利用しているのはAI回答エンジンだ。従来型のインターネット検索では、表示されたホームページのリストから自分が求める情報を探さなくてはいけないが、回答エンジンならたった一回の検索で欲しい情報にたどり着くことができる」という――。 ※本稿は、池谷裕二『生成AIと脳 この二つのコラボで人生が変わる』（扶桑社）の一部を再編集したものです――。 仕事以外でも役立つ「回答エンジン」 「Perplexity」や「Genspark」や「Felo」を使っているでしょうか。 私は使わない日はないというほど、よく利用しています。これらは「回答エンジン」と呼ばれます。質問を投げかけると、生成AIがインターネット上のコンテンツを効率よく要約してくれます。便利で、仕事はもちろん、勉強や趣味にも大いに役立っ
生成AIにTOEIC®リスニング問題を無限に生成してもらい、スコア900超え達成した話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 今年の夏はTOEICスコア900超えを一つの目標にしていて、そのためにはリスニングが課題でした。 とにかく数をこなそうと、無料で問題を解けるアプリを探して、初めはそれをずっとやっていましたが、一日に解ける問題数が限られていて、徐々に物足りなくなってきました。 前々からTOEICの問題ってAIで生成できるんじゃね？と思っていたので、この際スコア900越えに加えて、AIでリスニング問題生成＆Webサービス化を目標にし、ようやく完成したので公開しました。 公開したリスニング問題AI生成サイト ※AIで生成し、内容のチェックは行ってい
GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita
名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の名刺管理アプリ導入を考えたのですが、あまりのお値段の高さに卒倒して私に藁をもすがる思いで連絡されたようです。 これまでのアプリは名刺の識別専門のAI（）を使っていた 話を聞いてみたところ、 名刺の写真を撮る 会社名、部署名、名前、…など項目別にスプレッドシートへ記載される スプレッドシートに次の打ち合わせ日を記載しておくと通知さ
めちゃ便利になった 無料版「ChatGPT」新機能の使い方まとめ【最新版】 (1/5)
OpenAIは5月30日、同社のチャット型AI「ChatGPT」無料版ユーザーに向け、制限付きながら最新の大規模言語モデル「GPT-4o」および、これまで有料版ユーザーしか利用できなかった多くの機能を公開した（発表時のニュース記事）。 情報がとても多いので、今回の変更で無料版ユーザーは「なにができるようになったか」、そして「なにができないのか」を使い方中心にまとめた。 1. GPT-4oは回数制限あり チャット型AIアプリの心臓とも言える大規模言語モデル（LLM）、これまで無料版ユーザーは「GPT-3.5」という旧世代モデルしか利用できなかったが、今回の変更で回数制限（具体的な回数は明記されていない）はあるものの、最新モデルのGPT-4oが使えるようになった。 GPT-4oの利用に特に設定などは必要なく、無料アカウントにログインして普通に質問すればOK（使い方はちょっとわかりにくいのでこち
東京都の生成AI活用事例集にツッコミを入れてみる｜saip(さいぴ)
この記事の概要 ・都職員による生成AI活用事例集を基に、ChatGPTの効果的な使い方を解説 ・プロンプト作成のコツと最新ノウハウを平易な言葉で紹介 ・具体的な指示、マークダウン記法の活用、理由の記載など実践的なテクニックを解説 ・サンプルプロンプトの修正例を通じて、より効果的な書き方を例示 ・ChatGPTとの対話を通じた論理的思考力向上の可能性を示唆 Claude 3.5 Sonnetで作成こんにちは、saip (@_saip_) です。 生成AIを利用した事業をしている株式会社TrippyでCTOを務めています。 Xで話題になっていたところてんさんの以下のポストから、「都職員のアイデアが詰まった文章生成AI活用事例集」という資料が公開されていることを知りました。 東京都もMarkdownとは言ってなくて、ハッシュタグと言ってる…… どうみてもMarkdownの見出しによる強調なんだが
最近ローカルLLMがアツいらしい
最近、ローカルLLMがアツくなっているという話をtwitterでチラホラ見かける。 ローカルLLMって何じゃ？というと、オープンに公開されているモデルのウエイトをDLしてきて手元のPC上で推論させる事である。 オープンなAIモデルとは逆の存在として、モデルがDLできないクローズなAIモデルもある。 OpenAIやAnthropicのような最先端AI企業のクローズなAIモデルに比べて、オープンに公開されているオープンなAIモデルの性能は今でもかなり後れを取っている。 だから去年の間はあくまでAIの本命はChatGPTのようなクローズモデルであって、オープンなAIモデルなんて眼中にありませんみたいな風潮が無くはなかった。だが最近は風向きが少々変わってきている。 GPTのAPI高い問題 ＆ OpenAIがAIベンチャー皆殺しにしてしまう問題 まず「結局GPTのAPIを叩いてサービス運営して成功し
ChatGPTなど数々の高性能AIを生み出した仕組み「Attention」についての丁寧な解説ムービーが公開される
さまざまな数学的トピックをムービー形式で解説するサイト「3Blue1Brown」において、ChatGPTに代表されるAIを形作っている「Transformer」構造の心臓部「Attention(アテンション)」についての解説が行われています。 3Blue1Brown - Visualizing Attention, a Transformer's Heart | Chapter 6, Deep Learning https://www.3blue1brown.com/lessons/attention AIの中身と言える大規模言語モデルのベースとなる仕事は「文章を読んで次に続く単語を予測する」というものです。 文章は「トークン」という単位に分解され、大規模言語モデルではこのトークン単位で処理を行います。実際には単語ごとに1トークンという訳ではありませんが、3Blue1Brownは単純化して
生成AIでシステム開発はどう変わるか
https://layerx.connpass.com/event/301629/ での発表資料
つくりながら学ぶ！AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用
つくりながら学ぶ！AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用 この本では、LangChain と Streamlit を用いて、ChatGPT APIを活用するAIアプリを開発していきます。つくりながら学ぶことを重視し、簡単なチャットアプリ開発から始めて、Embeddingを活用するアプリ開発まで、ステップバイステップで学べます。 AIアプリをローカル環境で開発した後は、WEB上にデプロイする方法も学びます。クラウドの知識もほぼ必要なく、ランニングコストも掛からない方法で行うため、ぜひ作ったアプリを公開することにチャレンジしてみましょう。 500円と設定していますが投げ銭用です。本文は全て無料で読めます。
「面倒なことはChatGPTにやらせよう」の全プロンプトを実行した配信のリンクを整理しました｜カレーちゃん
Youtubeで配信しながら全プロンプトを実行しましたので、各節へのリンクを整理しました。時間のところにYoutubeへのリンクになっています。 もしずれていたら、その時間まで移動して視聴ください。 はじめに (4:00) 1章 ChatGPTの基礎知識 (5:50) 2章 ChatGPTの基本的な使い方 (6:28) 3章 ChatGPT Plusのセットアップ (7:32) 4章 ファイルのアップロードとダウンロード (12:40)4.1 アップロード・ダウンロード (13:03) 4.2 扱うことができるファイル (16:02) 5章 繰り返し作業を一瞬で (16:55)5.1 文字列操作 (17:20) 5.2 正規表現でのパターンマッチ (25:36) →54ページの正規表現でできることの例の説明 (29:09) 5.3 ファイルの一括操作 (46:20) 5.4 QRコード作成
[上級編]LLMへ至る道~Transformerは何をするのか~[15日目] | DevelopersIO
みなさんこんにちは！クルトンです。 前日のブログは、Seq2Seqモデルについてでした。 エンコーダとデコーダと呼ばれる異なる使い方をするLSTMモデルを組み合わせたモデルでしたね。 本日からは、本日を含めて4つのブログでTransformerについてご紹介していきます。 Transformerについて発表された論文が "Attention Is All You Need" というタイトルで、こちらの内容をもとにお話をしていこうかと考えています。 本日含めて4日間の最終到達目標 以下のTransformerの全体図の内容を理解する事を本日含めて4日間の最終到達目標といたします。 EncoderやDecoderという単語についてはSeq2Seqでも聞いた事がありますが、色々と細かい情報が書かれていて、全てを理解するのは大変そうですので一つずつ分割して見ていきましょう！ まず本日は、Trans
![[上級編]LLMへ至る道~Transformerは何をするのか~[15日目] | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/da0d583cbae46248013ea018c5ab61be764ad94d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Feye-catching-half-e1701275973271.png)
ChatGPTのアプリ版すごくね！？
モバイルアプリ版に実装されてる音声入出力機能が無課金ユーザーにも開放されたってニュースを見て貧乏人の俺は早速ダウンロードしたわけね。 英会話の練習に使えるみたいなニュースを見てたから興味津々でトライしたわけよ。 そしたらまあ俺の英語力では話すのも聞き取るのもままならず、到底使いこなせる”域”に達してねえなこりゃ、と早々に自分に失望したよ。 はあ、アンインスコするか・・・と思いながら設定ちょろちょろ弄ってたら「Speach」の欄にMain Languageって項目があって、そこがAuto-Detect（自動検出）になってたんよね。 あっこれのせいか！俺の英語力が悪いからじゃなかったんだと思って、Englishに切り替えてもう一回やってみたわけ。 そしたら案の定結果は変わらずさらに落ち込んだ。 で、もうどうでもいいやと思いながら日本語で適当に話しかけたんだよ。 そしたら！ なぜか俺が日本語で話
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