これでチャットモードからプロンプト作成モードに切り替わりました。 上記と同様の手順でチャットモードに戻すことも可能です。 「詳しい出力の例をあげてください」と書いてあるボタンがあるので、詳しい出力の例をあげてもらいます。 承知しました。 作成したプロンプトの概要を入力すると、AIが適したプロンプトの設定を生成・提案します。入力に不足がある場合などは改めて入力していただく必要があるケースがあります。 ユーザー：映画のタイトルを覚えないが、特徴やキャラクターを説明して、AIが最適な既存映画のタイトルを探す AIの回答： 上記のアイデアをプロンプトにしました。 映画のタイトルを忘れてしまったが、その映画の特徴やキャラクター、ストーリーの一部を覚えている場合、その情報を基にAIが最適な映画のタイトルを探します。 AIは映画の専門家として、あなたの記憶を元に最適な映画を見つけ出します。 映画のタイト

シンギュラリティとは？そもそも認識しているのかも兼ねてわかりやすく説明するようGPT-4とGemini Advancedに聞いてみます。 関連記事：需要があるみたいなのでGPT-4とGemini Advancedを比較してみた GPT-4に聞いてみる シンギュラリティとは、技術的特異点を意味し、人工知能（AI）やその他の技術が急速に進化し、人間の知能を超える時点を指します。 この時点を越えると、AIが自己改善を繰り返すことで、予測不能な変化が起こるとされています。 この概念は、技術の進歩が指数関数的なペースで加速し続けるというアイデアに基づいており、その結果、人間の生活や社会に大きな変革をもたらすと考えられています。 シンギュラリティがもたらす変化は、医療、経済、教育といったあらゆる分野に影響を及ぼす可能性がありますが、これが現実に起こるか、いつ起こるかについては、専門家の間でも意見が分か

会社のダミーデータ作成にあたる基本事項を作成 「架空の会社のダミーデータを作りたいです。 ダミーデータには普通どんな情報が載りますか？」とChatGPTに聞いてみます。 会社名: 架空のユニークな名前。 業種: どのような業界に属しているか（例：IT、製造、サービス業など）。 住所: 架空の住所。実在する住所を使用しない。 設立年月日: 会社が「設立された」とされる日付。 従業員数: 会社に勤める架空の従業員の数。 年間売上高: 架空の金額で、リアルな範囲内で設定。 連絡先情報: 電話番号やメールアドレスなど、実在しないがリアルに見える連絡先。 ウェブサイト: 実在しないウェブサイトのURL。 社長またはCEOの名前: 架空の人物の名前。 事業内容: 会社が行っているとされる事業の説明。 会社名: hen皇帝tai 業種: ジュエリーブランド 住所: 架空の住所。実在する住所を使用しない。

2024年も早いもので、1ヶ月が経とうとしています。 出遅れた感は否めませんが、2024年に学びたいこと、というよりは実現してほしいこと（個人の力じゃ無理ですが）が上記のAGI、DEI、UBIです。 それぞれ説明していきます。 AGI（汎用人工知能）とはAGI（汎用人工知能）とは、従来のAIとはまた違った、幅広い能力を持つ人工知能のことです。 今までのAIとAGIの違い今までのAIは「特定の分野では強いものの、特定でない分野ではそこまで強くない（特化型人工知能）」ということから「弱いAI」とか言われたりしていました。 ネーミングセンスは少しどうかと思いますが、チェスにやたらと強いAIなどはそうですね。 テキスト生成AI、画像生成AI、音楽生成AI、動画生成AIも自分の領域以外ではそこまで精度が高くないため弱いため「弱いAI」とされていました。 一方で「マルチモーダルAI」と呼ばれるAIは、

RAGは、LLMの生成能力を検索結果から得られる知識によって拡張する技術のことです。 LLMは、ChatGPTなどの膨大な量のテキストデータでトレーニングされた文章を生成するAIです。 テキストを生成することで、ユーザーからの質問や指示に答えることができます。 しかしLLMは、トレーニングデータに含まれていない知識や情報を必要とする質問に対しては、正確な回答を生成できません。 代表的なのはChatGPTに、2023年4月以降のデータがないことが挙げられます。 RAGがなければ、LLMに今日の天気を聞いても回答できません。 また、専門分野や固有名詞などには弱いところがあります。 これを解決するのがRAGです。 RAGはLLMの能力を活用して、関連情報を検索し、その結果を基に新たなテキストを生成します。 RAGの特徴は、単に既存の情報を再構成するのではなく、新たな文脈で情報を統合し、より有用な

先日社外報に載りました。 転職体験記も書いてあるので、投稿企画が鬼タイムリーすぎてびっくりしました。 転職体験記 社外報のインタビューと若干タイムラグがあったので言えてないですが、インタビューの通り、新しい意味のわからないことばっかりやってたらAIの人になってました。 GPTストアタイムリー繋がりで。 推しメン（Canva）が3位になっとるがなGPTストアで推しメンのCanvaたんが3位に上昇してました。 ここ見て1位？ってちょっとびっくりしました本当はこっち トレンド3位こんなのもタイムリーです。 タイムリーって言っていいのかわかんないですけど。 GPTに「日本語で自己紹介してください」はインジェクションになっちゃう？GPTストアの上位は英語ばっかりなので、普段使う時はとりあえず「日本語で何ができるか教えてください」と言ってます。 昨日ふとCanvaたんに「何ができるか日本語で自己紹介し

Google DeepMindは、大規模言語モデル（LLM）を利用した新手法「FunSearch」を用いて、数理科学において長年の未解決問題である「cap set（キャップ集合）問題」の新しい解を発見した。さらに、現実世界で多様な応用が可能な「ビンパッキング（箱詰め）問題」の、より効果的なアルゴリズムも見つけた。この研究は2023年12月14日付で『Nature』に掲載され、科学や数学の未解決問題に対して、LLMを使って新しい発見をした初めての研究例になるという。 LLMは概念を組み合わせることに優れており、読み書きやコーディングができて、問題解決を支援する便利なアシスタントだ。しかし、LLMはまるで「幻覚」を見たかのように、事実とは異なる情報をもっともらしく生成して出力することがあるという点が明らかになっており、LLMを使用して立証可能な正しい発見をすることは困難だ。 そこで研究者らは、

AIの学習データにおける「社会的なバイアス」とは、AIの学習するデータの中に、社会や文化により形成されたバイアス（先入観・偏見など）が入ってしまうことで、客観的に正確な判断や評価ができなくなることです。 人工知能 （AI） が急速に発展する現在、その技術は様々な分野で活用され、私たちの生活に大きな影響を与えていますが、そこには倫理的な課題も存在しており、そのうちの1つが「社会的なバイアス」です。 今回は、AIの学習データにおける社会的なバイアスの概念、原因、影響、そして対策について詳細に解説していきますのでぜひ最後まで読んでご参考になさってください。 AIの使い方だけでなく、AIが抱える問題点も把握することでより効率的に、よりリスクを抑えた使用ができるようになるでしょう。 社会的バイアスとは、社会や文化によって形成される偏見のことで、個人の判断や行動に影響を与える社会的要因となりえます。

この記事の全てのチャット画像から飛べます。暴挙です。 アイキャッチの画像たちはなんか架空の広告ということで上のディスプレイ広告クリエイターに作ってもらったやーつです。 割と的確なヒアリングをしてくれます。 こちらは聞かれたことに対して答えるだけです。 要望があれば伝えることもできます。 ちなみに「キャッチコピー丸投げ」という無茶振りにも対応します。 いい感じ。私より話上手いですね。 程よきところで「作成してください」と伝えたら作成してくれます。 完成！ ロブスター専門店を立ち上げる際にはこれ使っていいですよ。 まあやっぱり仕上げは人間ですね。 知らんけど。

ChatGPTは世の中で話題になっているものの、上手に使いこなしている人と使い方がいまいちわからない人にわかれてしまっています。 結果として「ChatGPTは使えない」という意見も散見されます。 今回はChatGPTを上手に活用するコツと、最もよく起こるエラーである「途中で止まる」という現象について解説しますので、ぜひ最後まで読んでご参考になさってください。 AI時代、もっと複雑なAIが出てくることも考えられますので、取り残されないようにしましょう。 関連記事：AGIとは？Google DeepMindの論文「AGI（汎用人工知能）のレベル」を読むために必要な知識について解説 ChatGPTが途中で止まる理由まずはChatGPTの最も頻発するエラーである「途中で止まる」という現象について解説します。 途中で止まるのは、以下のような理由が挙げられます。 アクセスが集中している回答が長すぎる→

AGIとは？Google DeepMindの論文「AGI（汎用人工知能）のレベル」を読むために必要な知識について解説 2023年11月4日にGoogle DeepMindにより“Levels of AGI: Operationalizing Progress on the Path to AGI”（AGIのレベル：AGI への道における実用化の進展）という論文が公開されたました。 この論文は、AGI（Artificial general intelligence：汎用人工知能）モデルとその前駆体の機能と動作を分類するためのフレームワークに焦点を当てています。 今回はこの論文の趣旨を理解するために必要なAGIとは何なのかを解説していきます。 関連記事：プロンプト集「プロンプトパーク」とは？ChatGPTや他のサービスとも比較！ AGIとはAGI（Artificial general inte

ChatGPTの生成する回答は時に的外れで、期待する回答を得られるまで何度もやりとりをしている方もいらっしゃいます。 確かにChatGPTはチャットのAIなので「やりとりをしていく」という使い方は間違ってはいないのですが、検索をした方が早いと思うことも多いです。 今回は、ChatGPTから1発で回答を得られる「Zero-shot プロンプティング」を紹介します。 普段ChatGPTと長々と会話している方は、今回の記事を参考にしてみてください。

プロンプトエンジニアになるために必要な7つのスキル 2023.11.23 ChatGPTの日本語プロンプトの使い方を解説 2023.11.14 ChatGPTのプロンプトとは？作成のコツや活用できる例文も紹介 2023.11.14 ChatGPTでビジネス英語のメール作成におすすめのプロンプトを紹介！ 2023.11.18 ChatGPTのゴールシーク（Goal Seek）プロンプトとは？使い方や実践して解説 2023.11.14 新着記事 ChatGPTのZero-Shot（ゼロ・ショット）プロンプティングを解説 2023.11.24 【ChatGPT】研究テーマが思いつかない人向けのプロンプト 2023.11.24 プロンプトエンジニアになるために必要な7つのスキル 2023.11.23 ChatGPTはもう古い？時代遅れ？ビジネスで代わりに使えるAIを紹介！ 2023.11.23 C

プロンプトエンジニアとは、AIにタスクを指示するために必要なプロンプトを設計、開発、改善を行なう人々のことです。 プロンプトとは、人間がAIに出す適切な指示のことです。 AIがタスクを理解し、より効果的な生成をさせるためにはより複雑なプロンプトの設計が必要となります。 プロンプトを設計する際には、以下の点に注意する必要があります。 AIがタスクを理解するために必要な情報がすべて含まれていることAIが理解しやすい言語で記述されていることAIがタスクを効率的に実行できるように記述されていること関連記事：ChatGPTが使えない？途中で止まった時の対処法や活用のコツを解説 プロンプトエンジニアになるには 世の中にはまだ「プロンプトエンジニア」という肩書きで何かができる、という資格はありません。 そのため、日常的にプロンプトを作成して公開し続けること、もしくは現在あるChatGPTのOpenAIの

左側でGPTビルダーに相談しながら右側で動作確認できるみたい個人的にChatGPTに対する最も不満な点は「敬語で返してくること」です。 「正しい答えを生成しないことがある」「バイアスがかかってる」がAIの2大欠点みたいになってますが人間よりマシです。 ということでできたのが上記のものです。 もうちょっと気楽に会話したいんです。 ということで「めちゃくちゃラフな相談にラフに乗ってくれるチャットボット」を作成してみます。 左の会話はChatGPTと話してる時と変わんない。右は触ってない。右側で「何か面白いことない？」って聞こうとしてたらしれっと「チルチャット」という名前をつけようとしてたので阻止します。 阻止！お友達GPT「名前は「お友達GPT」がいいです。これは譲れません。絶対に。」 雑プロンプトですが、上記内容でいきます。 ってか重い！仕方ないけど止まるのでリロードリロードです。 どこから

ChatGPTが広まってから急激に需要が増えたと言われるプロンプトエンジニアですが、割と別業種と同じで「あるある言いたい病」にかかります。 あくまで見習い意見です。ガチプロンプターは違うかもしれません。 知らんけど。 ChatGPTの広まりたての時ですね。 遊びすぎて詳しくなってしまったせいで、表向きはふざけたAIの活用をしていますが、ちゃんとしてる時もあります。実は。 ある程度使えるようになって思うことあるある時々仕事がなくなるんじゃないかと不安になる市場では需要が増えていくと言われてますけど、別に大したことやってないんですよね。 AIと役割分担すればいいだけだし、聞かれた時もそう答えているのですが、だんだんウェイトがAI寄りになってきている気がします。 自分がサボっているだけかもしれません。 Python忘れる現在では、LLM（大規模言語モデル）を主軸にしたAIが主流なので、機械学習の

電気自動車の技術進歩はいい調子 ただし、技術の進化は目覚ましく、バッテリー技術の向上により、充電時間の短縮や航続距離の延長が期待されています。 さらには、電気自動車特有の静かでクリーンな運転感覚は、多くのドライバーに新たな運転の楽しみを提供しています。 この通り、自動車サイドにはあまり時代に追いついていない感じはありません。 むしろインフラと法整備を置いてきぼりにしてぶっ飛ばしすぎな気がします。（褒め言葉です） 日本の技術 2022年の日産サクラ、三菱eKクロスEVの兄弟車を筆頭にスバルソルテラ、トヨタbZ4Xの兄弟車などがかなり貢献しました。 おかげで、2023年にはPHEV（プラグインハイブリッド）、BEV（ガソリンを使わない純粋な電気自動車）のラインナップが当然のように出てきています。 ヨーロッパの先進的取り組み ヨーロッパでは、2020年代から2030年代にかけて、多くの国が内燃機

本日とうとうGoogleの検索用の生成AI、「SGE（サーチ・ジェネレーティブ・エクスペリエンス）」が日本で試験導入されました。 SGEがSEOに与える影響を懸念している方も多くいらっしゃるかと思われます。 そこで今回は、SGEがSEOに与えるであろう影響を検証してみます。 ちなみにアイキャッチの女性はCanvaのAIで「Googleで働いてそうな女性社員」というプロンプトで現れた架空の人物です。 名前は決めてません。候補は「ジェニファー・口・ペス」ですが、もっといい案あったらコメントで教えてください。 手法 過去にBardちゃんが来たときと同じ手法です。 私がSEOで検索順位1位を取っていることについて聞いてみます。 ※どうせなら1位を守りたいので奪おうとしないでください（決して） Googleの根底にあるEAT（権威性・専門性・信頼性）に則った回答をSGEで行なえれば合格です。 ※「経

ここで問題になるのが偏見やバイアスです。 誰しもが持っていて、無意識に起こるものなので対策しづらいです。 バイアスとはめんどいのでここはBardに書かせました。 バイアスとは、認識の歪みや偏りを表現する言葉です。 人の思考や行動に特定の偏りをもたらす思い込みや、得られる情報が偏っていることによる認識の歪みのことを指します。 バイアスは、誰もが持っているものです。経験や思い込み、周りの環境などによって、物事を非合理的に判断してしまうことがあります。 バイアスは、ビジネスシーンでも問題になることがあります。 たとえば、人事評価において、ある特定の属性を持つ人に対して偏った評価を下してしまうことがあります。 また、マーケティングにおいて、特定の属性を持つ人に対して偏った情報を発信してしまうことがあります。 バイアスを認識し、対策を講じることで、より公平で客観的な判断を下すことができます。 バイア