エンジニアがアプリ開発をガチったらAppStoreランキング1位と月収250万円を達成したお話（完全解説）｜keitaaan
はじめにいつもお世話になっている方も、初めましての方も、この記事を見ようとしてくださり、ありがとうございます。 今回、完全専門外の素人エンジニアが、アプリ開発をして月100万円の不労所得を稼ぐ、という自分の中の一つの目標を達成することができたため、こちらを記事にさせていただいたところ、大変多くの方に見ていただき、大変嬉しく思っております。 今回は第二作目となる、前回の続きになります。 一作目をまだ見ていない！という方はこちらを見てください〜！ 一作目は、 なぜアプリ開発を始めようとおもったのか？ どのようなモチベーションで開発を続けられたのか？ アプリ収益化できていなかった時代にどう工夫して収益化したか？ などなどの内容になっており、アプリ開発をこれから始めようと考えられている方や、アプリ開発初心者の方に是非見ていただきたい内容になっております。 二作目は、『個人開発において、より戦略的に
素人アプリ開発者が、ランキング1位を獲得し月100万円の不労所得を得るまで（完全解説）｜keitaaan
はじめにいつもお世話になっている方も、初めましての方も、この記事を見ようとしてくださり、ありがとうございます。 今回、完全専門外の素人エンジニアが、アプリ開発をして月100万円の不労所得を稼ぐ、という自分の中の一つの目標を達成することができたので、そのロードマップを全て隠すことなくお伝えしていこうと思います。 私は、「IsTalk - トーク分析」というアプリの開発をやっておりまして、X（旧Twitter）で「けい@生成AI×アプリ開発」と言う名前でやらせていただいております。 アプリのアイコン 恋愛の分析をテーマにしたデザインにIsTalkを開発してから、3年が経ち、iOSとAndroid合計で35万ダウンロードを達成しました。（2024年4月16日現在） Androidの情報iOSの情報また、iOS無料アプリのユーティリティというカテゴリで日本ランキング1位を取ったことや、直近の1ヶ月
物理学者の逆襲!?Entropixはわずか3億6000万パラメータで1000億パラメータ級の回答を引き出す!Claude-3でも間違う問題を360Mが正しく解く｜shi3z
物理学者の逆襲!?Entropixはわずか3億6000万パラメータで1000億パラメータ級の回答を引き出す!Claude-3でも間違う問題を360Mが正しく解く 物理学者たちがノーベル物理学賞をホップフィールドとヒントンが受賞すると知った時、まあまあ微妙な気持ちになったことは想像に難くない。 我々コンピュータ科学者にとっては、ノーベル賞は全く無縁なものだった。むしろ「ノーベル賞をコンピュータ科学者が取ることは永久にない」と言い訳することさえできた。コンピュータ科学の世界にはチューリング賞という立派な賞があるし、ノーベル賞よりも賞金が高かった京都賞は、アラン・ケイやアイヴァン・サザーランド、ドナルド・クヌースなど、コンピュータ科学者たちが堂々と受賞している。その割には本来マイクロチップの最初の設計者である嶋正利などが京都賞にノミネートされていなかったり、サザーランドの弟子であるアラン・ケイの
ChatGPTにgitのリポジトリ渡すと全ソースコード.txtをダウンロードさせてくれるやつ〜〜〜〜（AIに食わせるコード一覧が欲しい時用）
クレデンシャル含むソースコードをChatGPT等のクラウドLLMサービスにアップロードしないでください。 今回のプロンプトはオープンなリポジトリのみを対象としており、シェルスクリプトが実行される環境もChatGPT側のクラウド上のサンドボックス内のみを想定しています。 ローカル環境では以下のシェルスクリプトをそのまま実行せずに、ご自身が作成したシェルスクリプトを利用してください。 以下はソースコードのプロジェクトルートで実行することで、ソースコードのダンプを.txt形式でダンプするシェルスクリプトです。 \`\`\` #!/bin/bash # バイナリファイルかどうかを判定する関数 is_binary_file() { local file="$1" local file_output file_output=$(file "$file") if [[ "$file_output" ==
ついにご家庭にやってきたシンギュラリティ。AIサイエンティストが勝手に仮説を立て、実験して、論文を書く｜shi3z
SakanaAIがまた面白い研究を発表した。その名も「AI Scientist(AI科学者)」 AIの研究をする科学者ではなく、科学者をやるAIである。 しかもすごいのは、基本的に難しいAIはすべてクラウド上で動作する(GPT-4oやOpenRouter対応LLMなど)ので、ご家庭で手軽に遊ぶことができる。AIの実験をする場合はGPUくらいは欲しいところだが、AIじゃないものを研究する場合はGPUすら不要だ。 実際に動かしてみると様々な罠があるぞ(まだ) AI-Scientistの使い方は簡単・・・とまではいかないが、templateを書いて「こういう仮説があるんだよね」というアイデアをいくつかseed_ideas.jsonに書いてあとは電子レンジでチンするが如く実行するだけだ。 ただ、記事執筆時点(2024/8/13 18:50 JST)では、リポジトリが不完全なのか書かれた通りにコマン
Cursorよさらば!これからはAIderで対話しながらプログラムを作る時代だ! ｜shi3z
ドリ山田金之助がCursorというAI搭載テキストエディターを使って独自のビデオ編集をやってるという話を風の噂で聞いた。 ドリ山田くーん、遅い、遅いよー とか煽るのも可哀想だったので放置していたのだが、昨日(!!)もっとゴイスーなAIソフト開発環境を触って元に戻れなくなってしまったのでご紹介しておく。 その最新の開発環境とは、人呼んでAIder(エイダー) こいつの何がすごいかというと、gitをcloneしてくると、ソースコード読ませて「これにこういう機能を追加しろ」と言うと勝手に追加してgit commitしてしまう。良きところで/git push origin mainとやればやってくれる。 まあAI開発ものにありがちな、「自信満々で提出されたけどいざ動かすとポンコツ」なケースが多くて、使うには忍耐が必要だが、頭は使わなくていい。たまに頭を使ったふりをして「もしかしてこの関数がやばいん
デフォルト設定にお勧め！汎用性の高い至高のAll-in-One Custom Instructionの指示内容｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
こちらで汎用性の高い効果的なChatGPTのCustom Instruction（カスタムインストラクション）の設定7選を紹介させていただきました。 そのうちの汎用性の高い指示のいいとこ取りをして合体させた至高のAll-in-One Custom Instructionの指示内容が以下になります。デフォルトの設定におすすめです！ Provide Accurate, Factual, and Thoughtful Answers: Combine this with the instructions to offer nuanced and reasoned responses. Be Proactive in Responding: As a "partner consultant" from a high-caliber consulting firm, proactively addr
【東京都知事選×テクノロジー】AIあんのにおける返答生成技術について（詳細編）｜NSK
安野たかひろ事務所 技術チームで活動している角野です。普段は機械学習や自然言語処理関連の仕事をしています。 安野とは大学時代の学科の同級生で、彼が創業したBEDORE（現・PKSHA Communication）で一緒に働いていた縁もあり、技術面で今回の選挙活動をサポートしています。 私はAIあんのの開発を担当しており、特に次の3点の開発に携わっています。 返答生成ロジックの開発 返答生成に用いるデータの整備 音声合成 今回の記事では、1点目の返答生成ロジックについて解説します。システムの全体像については伊藤の記事でも解説されていますが、返答生成部分の技術により焦点を当てた記事となります。 返答生成フローについて返答生成は次の4つのパートで構成されています。 知識検索 知識のフィルタリング・リランキング 返答生成 ハルシネーションチェック 返答生成フローの全体像返答生成フローの設計思想全体
【都知事選2024】AIによるマニフェストへの質疑応答システム「AIあんの」の裏側を公開します！｜Jun Ito
安野たかひろ事務所 技術チームリーダーの伊藤です。 安野は大学時代の友人で、彼が今回の選挙戦で実現しようとしている、老若男女の意見を募り、誰も取り残さないことを旨とする選挙活動・民主主義の形に共感し、ぜひ力になりたいと思いPdM・エンジニアとして手伝いをしております！ この記事では、先日公開になった「AIあんの」のシステムについて、技術者の観点から、実現しようとしている状態と、技術的な裏側について解説してみようと思います。 AIあんのとはAIあんのは、安野たかひろの政策を学習したAI応答システムが、本人のアバターと声色によって、Youtube Liveと電話という2つの経路で、みなさまのご意見やご質問に回答するシステムです。 配信でAIあんのに質問したい場合は、以下からアクセスしてみてください。 （URLは変更になる場合があります。その際はアカウントから配信を探してみてください。） また電
数学嫌いで毎日マインクラフトばかりやってた生徒が食らいつく授業をGPT-4と考えてみた｜Zun-Beho
本日OpenAI公式ブログでTeaching with AIというタイトルの記事が上がっていたのでGPT-4が一体、どんな感じで自分が教師に役に立つのか聞いてみました。 まずこのブログなんですが、教師がChatGPTに与えるプロンプト例というのがあまり効果的でないように思いました。以下翻訳したものを載せます。 A. レッスンプランを作成するまず、自己紹介をして、教師にどのトピックを教えたいのか、そして生徒の学年は何年かを尋ねてください。教師が返答するまで次に進まないでください。 次に、生徒たちがそのトピックについて既存の知識を持っているか、それともまったく新しいトピックであるかを教師に尋ねてください。もし生徒たちが既存の知識を持っている場合は、教師にそれについて簡単に説明してもらってください。教師が返答するまで次に進まないでください。 その後、教師にこのレッスンで何を生徒に理解させたい、ま
LLM時代のX情報収集術｜べいえりあ
AI for Everyoneについては日本語版もあるのと、どちらのコースも日本語字幕付きで見られる（多分機械翻訳での英語字幕からの翻訳だが、翻訳の質は悪くない）ので、英語分からなくてある程度何とかなるんじゃないかと思います。 あと、余力のある人、最新のNLP研究を理解したい人はこちらの本を読むことをオススメします。アルゴリズムの詳細は必ずしも理解しなくても良いですが、どんなタスクがあるのかは理解しておいた方が良いかと思います。 NLPの知識がLLMを応用する上で実際にどう役に立つかですが、例えばで言うとNLP的には対話の中には「タスク指向型対話（task-oriented dialogue）」と「雑談（chit-chat dialogue）」があります。それぞれ対話の中で重要視されるものから評価の仕方まで全然違うのですが、NLPをやらずにLLMをやっている人と話しているとこれらをごっちゃ
速報：話題の 1ビットLLMとは何か？｜寺田英雄（㈱オープンストリームCTO）
2024-02-27にarXiv公開され，昨日（2024-02-28）あたりから日本のAI・LLM界隈でも大きな話題になっている、マイクロソフトの研究チームが発表した 1ビットLLMであるが、これは、かつてB-DCGAN(https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-36708-4_5; arXiv:https://arxiv.org/abs/1803.10930 )という「１ビットGANのFPGA実装」を研究していた私としては非常に興味をそそられる内容なので、論文を読んでみた。今回は速報として、その内容のポイントを概説したい。 論文情報 Ma, S. et al. (2024) ‘The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits’, arXiv [c
便利で面白いGPTを沢山集めました｜IT navi
GPTは、特定のタスクを実行するためにChatGPTをカスタマイズして、アプリのように切り替えて使ったり、他人と共有したりできる便利なツールです。 カスタム指示の強化版と言うこともでき、Webブラウジング、DALL-E 3による画像生成、Code Interpreterを同時に使うこともできます。また、外部のAPIを利用することもできます。 GPTの作成方法GPTの作成方法は、以下のChatGPT研究所さんの記事を参考にしてください。 ChatGPTの左画面のExploreを最初にクリックし、次にCreate a GPTをクリックすると、GPT Builderの操作画面になります。 そこで、Createを選ぶと、ChatGPTと会話しながらGPTを作成し、Configureを選ぶと、直接、具体的な指示を入力してGPTを作成することになります。 このCreateモードとConfigureモー
生成AI活用の試行錯誤〜Ubie社での取り組み〜｜masa_kazama
生成AIChatGPTをはじめとするGenerativeAI(生成AI)は、テレビや新聞で見ない日はないくらいに話題になっています。YouTubeでも芸人さんがChatGPTを紹介する動画が多数出ています。（個人的に、芸人かまいたちの「ChatGPTに漫才を作ってもらう」という動画が好きです。） 企業でも、ソフトバンクやNTTなどの大企業が、会社を上げて生成AIの開発・活用をしていくと発表しています。行政においても、横須賀市やつくば市が生成AIを積極的に業務に取り入れようとしています。今後ますます多くの企業・行政・個人が生成AIを活用していくと思います。 このブログ記事では、AI×医療のベンチャー企業Ubieでの生成AI活用の試行錯誤してきた取り組み事例をご紹介します。今後の生成AI活用に少しでもご参考になれば幸いです。（プロダクトへの活用はまだ検証中なため、生成AIによる社内生産性向上の
OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
グーグルの大規模言語モデルPaLMのGoogle Colabにおける使い方｜Masayuki Abe
グーグルのPaLM APIのウェイトリストに登録しており、使えるようになりました。今回は、Google ColabでもPaLMを使うことができるので紹介していきます。Colab MagicというPaLMに対するコマンドが用意されております。 最初に、Google Colabで実行するコードです。AIxxxxxxxxxxxxxxは、PaLM API Keyを取得して記載してください。 %pip install -q google-generativeai %load_ext google.generativeai.notebook %env GOOGLE_API_KEY=AIxxxxxxxxxxxxxxx 上記コードは、Google Colabで使用するときのおまじないと考えてください。 PaLM API Keyの取得方法については、以前書いた記事が参考になります。 これで、Google C
Wolfram氏によるChatGPTの仕組みと機能に関する解説について｜IT navi
数式処理システムのMathematicaや質問応答システムのWolfram Alphaを開発したStephen Wolfram氏が「What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work?」（ChatGPTは何をしていて、なぜそれがうまく機能するのか？）と題するブログ記事を発表しました。 この記事は、とても分かりやすい言葉で、沢山例を挙げて詳しく説明していますので、ChatGPTの仕組みを理解したいと思っている人には必読の記事だと思います。 ブラウザの翻訳機能を利用して日本語で読むこともできますが、易しい言葉で書かれた文章であるにも関わらず、これを完全に理解するのは簡単なことではありません。 前半は大規模言語モデル、ニューラルネットワーク、Transformerなどの仕組みについて相当詳しく説明しており、後半はChatGPTに関するWolfram氏独自の解
GPTで作ったAIに24時間お問合せ対応をしてもらう方法とは？ 導入手順とそのリアルな成果と課題を徹底レポート！｜maKunugi
GPTで作ったAIに24時間お問合せ対応をしてもらう方法とは？ 導入手順とそのリアルな成果と課題を徹底レポート！ GPTを利用したプロダクトが次々と登場し、AIの社会実装が加速していますね！「AIによるお問合せへの対応」も、GPTの利用が大きく期待される領域です。本記事は、GPT製のお問合せ対応チャットボットを導入する手順を紹介します。そして手順に加え、導入によって見えた成果と現状のリアルな課題を併せてご紹介します。 この検証によって作成されたお問い合わせ対応AIは、下記のページに設置済みです。本記事の内容でこんなAIチャットボットを作れます。 https://miibo.jp/ お問合せAIとの会話の様子※ 本記事は会話AI構築プラットフォームmiiboを運営する株式会社miiboにて執筆しています。 お問合せAI導入の恩恵は大きい！GPTを利用した賢いAIが顧客や社員の質問に24時間回
GPTのモデル構造を可視化した｜shi3z
GPTのモデル構造を目で見てみたい! そんな気持ち、わかるでしょ? 技研フリマをやりながら、どうにかこうにか出力したよ ご覧あれ やり方メモ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM from torchviz import make_dot tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") from transformers import pipeline, set_seed generator = pipeline('text-generation', model='gpt2') m= generator.model x= m.generate() y= m.forward(x) image = make_dot(y.logits, params=dict(
Bardの性能をBingやChatGPTと比較してみた｜IT navi
AIチャットボットのBardは、今年2月にGoogleから発表され、3月より米国などで公開されていましたが、4月18日から日本でもウェイトリストに登録すれば使用できるようになりました。 筆者もウェイトリストに登録してすぐにBardが使用できるようになりましたので、早速、その性能をBingやChatGPTと比較してみました。 なお、現在、Bardは日本語に対応していないため、すべて英語でやり取りしています。 Bardは吟遊詩人という意味であり、表紙の絵は、Bing Image Creatorに女性の吟遊詩人を描かせたものです。 １．BardについてBard自身にBardについて聞いてみたところ、回答は以下のとおりでした。 入力 Bardについて教えてください。 Bard Bardは大規模な言語モデルで、情報量が多く包括的であるように訓練されており、会話型AIやチャットボットとも呼ばれます。膨
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