2023年度 デジタル庁・行政における生成AIの適切な利活用に向けた技術検証を実施しました｜デジタル庁
デジタル庁では、デジタル社会の実現に向けた重点計画（令和4年6月7日閣議決定）を踏まえ、AIの実態と動向を把握し、リスクと必要な対応策を特定したうえで、官民における適切な活用の検討を進めています。 昨今の生成 AIなどの技術革新により、さまざまな利点を得られるようになってきており、政府としても、このような技術の動向を見極めつつ、関係省庁における生成AIの業務利用について、第10回デジタル社会推進会議幹事会・書面開催など議論を重ねてきました。 これまでの議論の経緯も踏まえ、デジタル庁では、2023年12月より生成AIの適切な利活用に向けた技術検証を実施しました。2023年度の検証結果の全体的な内容と、検証で得られた具体的な生成AIへの入力文のサンプル、一部検証に用いたテストケースを公開します。 技術検証の目的今後の政府情報システムへの生成AI利活用に向けて以下のような具体的な知見を得ることを
ChatGPT for Developer - Promptのチカラ
ChatGPT がアプリケーションに最初に組み込まれたのは GitHub Copilot かもしれません。ここでは、ChatGPT そのものと、GitHub Copilot の双方を使って、アプリケーション開発を爆速させ、品質を少しでも向上させ。そして、Developer の皆さんのスキルを上げていくための入り口として、機能の概要を取り上げます。 内容: - Promptだけで出来るコト: 業務で使うために抑えておくべきポイント。データ・変換・抽出 - PromptのEngineeringへの適用: 企画から要件定義、設計、実装、デプロイも。 - 開発の生産性と品質をあげるための戦略: Prompt自身の現在の能力、チーム開発に向けて サンプルのPrompt: https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prompt-Sample-Japanese/tree/m
GPT-4の回答を向上させる「プロンプト26の原則」、220以上の生成タスクが実行可能なマルチモーダルモデル「Unified-IO 2」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 生成AI論文ピックアップ複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」 画像から動く3Dシーンを生成する新モデル「DreamGaussian4D」 大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」が公開。「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など 220以上の生成タスクが実
チャットアプリ「Microsoft Copilot」のiOS版を試してみた - iPhone Mania
OpenAIのGPT-4とDALL·E 3によって動作するチャットアシスタント「Microsoft Copilot」のiOSアプリが公開されました。アプリは無料でダウンロード可能となっていますが、実際に試してみました。 ■3行で分かる、この記事のポイント 1. チャットアシスタント「Microsoft Copilot」のiOSアプリが公開された。 2. 無料でOpenAIのGPT-4が使えるアプリ。 3. 画像生成でバグが発生も、基本的な動作は問題なし。 アプリは17歳以上に指定 「Microsoft Copilot」アプリは、OpenAIの「ChatGPT」アプリとは異なり、年齢制限が「17+」となっていますが、これは組み込みブラウザなど、無制限のWebアクセスが提供されるためだそうです。 CopilotはGPT-4とDALL·E 3を組み合わせたものですが、無料で利用できるのが特徴とな
これは嬉しい ChatGPTプロンプト書き方のコツ、OpenAIが公開
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
OpenAIが作成したChatGPT用のプロンプトエンジニアリングのまとめ｜Masayuki Abe
OpenAIのサイトを眺めていたら、Prompt Engineeringのマニュアルが出来ていましたので、自身のメモ用として纏めてみました。 https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering プロンプトエンジニアリングのマニュアル構成は6つの戦略からなっております。 明確な指示を書く 参照テキストを提供する 複雑なタスクを簡単なサブタスクに分割する モデルに「考える」時間を与える 外部ツールを使用する システマティックに変更をテストする 言語定義として、戦略と戦術の違いは、戦略は、具体的な目標や計画であり、それらを実現するための具体的アクションが戦術です。 1.明確な指示を書く 戦術としては、以下があります。 質問を詳細にせよ ペルソナを設定せよ デリメーターを使用せよ 複雑なタスクのためにステップを踏め 例を与えよ 回
ChatGPT AIとペアプログラミング
OpenCVを使用して画像から複数のオブジェクトを認識し、切り出すための一般的な手順は以下のようになります： 前処理: 画像を読み込みます。必要に応じて画像をリサイズします。グレースケールに変換するか、あるいは必要に応じて色空間を変更します。オブジェクトの検出: エッジ検出、閾値処理、または色に基づくフィルタリングなどを使用してオブジェクトを検出します。輪郭検出を行い、オブジェクトの境界を見つけます。輪郭の処理: 検出された輪郭をフィルタリングして、ノイズや小さなオブジェクトを除去します。必要に応じて輪郭を近似します。オブジェクトの切り出し: 各オブジェクトの境界ボックスを使用して画像からオブジェクトを切り出します。オブジェクトごとに個別の画像として保存するか、表示します。後処理 (オプション): 切り出されたオブジェクトをさらに処理するためのステップを行います。例えば、オブジェクトのサイ
Azure OpenAI Serviceの日本語記事まとめ
Azure OpenAI Serviceについての日本語記事のまとめです。主に公式ドキュメント以外のブログやZenn/Qiitaの記事をまとめています。ボリュームが多いので、目次から気になる項目を選択してご覧ください。 ※長く使える知見のまとめにしたかったので一過性のニュース的な記事や内容が重複している機能紹介記事などは意図的に掲載していません。 この記事はGitHubで管理されています。まとめへの追加修正はプルリクエストまたはIssuesでお気軽にお寄せください！ また、以前に本記事をご覧いただき、そこからの差分を知りたい場合はGitHubのHistoryも併せてご覧いただけると把握しやすいかと思います。 概要 まずはここから Azure OpenAI Service を使い始める Azure OpenAI Serviceの概要から実際のリソースデプロイ、プレイグラウンドとAPIでの呼び
ChatGPTに自社の情報を組み込みたい① - 一休.com Developers Blog
はじめに こんにちは、一休.comデータサイエンス部の平田です。 みなさんChatGPT活用してますか？ 一エンジニアとして便利に使ってはいるものの、自社サービスにどのように組み込もうか模索しているところも多いかもしれません。 一番の利用先として思いつくのが、自社の情報をもとに質問に答えるチャットボットではないでしょうか。 その中では、ハイコンテキストな検索（例えば、「東京から2時間以内で子供も楽しめるアクティビティがあって、景色も良い宿」のような）にも答えられるとボットの価値が増します。 ChatGPTが事前に学習した内容では古く、正確ではないためそういった検索に応えるのはかなり厳しいです。 そのため、こちら側が持っているデータを渡してあげる必要があるのですが、今回はその自社の情報をどう組み込むのか、という部分についてご紹介します。 素のChatGPTでは？ ChatGPTに例えば「熱海
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン.pdf
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン 2023/06/26 一般公開用 デジタル庁 Fact&Data Unit 大杉直也 ↑マイナンバー交付数のダッシュボードを作っているところです 「Microsoft でテストされたアイデアのうち、改善を示すメトリクスを実際に改善できたのは3分の1にすぎない」 (Microsoft社 元Vice President) 「もしあなたが実験主導のチームにいるなら、70%の仕事が捨てられることに慣れてください。それに応じてプロセスを構築しましょう」(Slack社 Director) A/Bテスト実践ガイド p14より 一方で 「アイデアの価値を見積もることは難しい。このケースでは、年間１億ドルの価値ある単純な変更が何か月も遅れていた。」(同著 p5より) こともあります 午前中のアイデアソンで出たアイデアはちゃんと検証するまで価値があるかは不明です
Gartner、「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2023年」を発表
新たに追加した項目では生成AIと分散型アイデンティティが「過度な期待」のピーク期に、メタバースは2023年版では幻滅期に ガートナージャパン株式会社 (本社：東京都港区、以下Gartner) は、「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2023年」を発表しました。 本ハイプ・サイクルでは、今後すべての企業にとって重要となる、未来志向型と捉えられるテクノロジや、トレンドとなっているキーワード40項目を取り上げています。 バイス プレジデント アナリストの鈴木 雅喜は次のように述べています。「企業の将来を左右する重要なコア・テクノロジ群がさまざまな用途や業種に広がり、そのインパクトが増大しつつあります。ChatGPTなどの生成AIを取ってみても、近年まれに見る大きなうねりを市場に生み出し、社会が大きく変化し始めています。デジタル化やイノベーションを推進するテクノロジ・イ
ChatGPTのCODE INTERPRETERプラグインに知っておくべき全て：今日からこのツールを活用しよう | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のカニカ・B・K（Kanika B K）氏は、インド在住のオンラインマーケティングを専門とするコンサルタントです（同氏の詳細は同氏プロフィールぺージを参照）。同氏がMediumに投稿した『ChatGPTのCODE INTERPRETERプラグインに知っておくべき全て：今日からこのツールを活用しよう』では、ChatGPTのプラグインCode Interpreterの機能と使用事例が解説されています。 Code Interpreterとは、データの分析・考察およびグラフの作成が可能なChatGPTプラグインです。具体的には、以下のようなタスクを実行できます。 Code Interpreterが実行可能なタスク データ分析：各種ファイルからデータを読み取り、データの特徴を抽出する。抽出した特徴をグラフ化することも可能。データ分析にもとづいた提言も可能。 画像処理：画像のリサイズ、トリミング、
ChatGPTを使ったデータ分析で人事は今後どう変わるのか｜友部 博教（HRMOS WorkTech研究所 所長）
こんにちは。WorkTech研究所の友部です。 以前、ChatGPTを使って人事でどんなことができそうか、について、こちらのnoteに書かせいただきました。 その後、2023年7月にリリースされた「Code Interpreter」という機能がリリースされました。ネーミング的にも、エンジニアとか技術系の人しか関係ない機能なのでは、という風にも見えますが、人事の方でも十分活用することができる機能です。この機能を使うと、人事データを使った分析が、データアナリティクスに詳しくなくても、統計学に明るくなくても、人事にいるひと誰もができてしまいます。そして使い方次第では、私のように人事でデータ分析を生業としているような人が淘汰されるのではないか、という危機感を覚えるくらい、素晴らしい機能です。 今回は、ChatGPTの「Code Interpreter」という機能を使って、人事データの分析がどのよう
ChatGPTに夏休みの読書感想文を出力させるプロンプト（ひな形）の無料公開： 生成AIに個人的な体験・感想を交えた作文をさせる検証（GPT監査シリーズ⑪）【日本マネジメント総合研究所合同会社】
ChatGPTに夏休みの読書感想文を出力させるプロンプト（ひな形）の無料公開： 生成AIに個人的な体験・感想を交えた作文をさせる検証（GPT監査シリーズ⑪）【日本マネジメント総合研究所合同会社】 報道機関各位 2023年7月15日 日本マネジメント総合研究所合同会社 この度、弊社理事長でGPT研究所の所長の戸村智憲が、「GPT監査シリーズ⑪」として、夏休みの読書感想文と生成AIについての監査レポートと、個人的な体験・感想を織り交ぜた読書感想文を出力させるプロンプトひな形を、下記の通り無料で公開致しました。 【ChatGPTプロンプトひな形（個人的な体験・感想を織り交ぜた読書感想文の出力検証用）】 優秀な信頼性あるプロの家庭教師として、〇の『〇』という書籍について、以下の制約条件を基にして、夏休みの宿題である読書感想文を出力して下さい。 制約条件1： 文字数は800文字以上で1200文字以内
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ChatGPTを業務活用する際に役立つRAGと社内文書を活用する上での課題｜クラウドテクノロジーブログ｜ソフトバンク
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ついに音声対話できるようになった ChatGPT が引くほど自然でなんか凄いし怖い「もうこれ人間じゃん!」
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