日々プロダクトに向き合うエンジニアのみなさんにヒントをお届けすべく、日本最大の電子掲示板『２ちゃんねる（現５ちゃんねる）』を立ち上げた、ひろゆきさんを迎えた本連載。国内外のプロダクトを、ひろゆきさんはどうみるのか？ ひろゆきさんが開発者ならどこをブラッシュアップするのか？そんなことを、毎回話題のプロダクトを取り上げながらお届けすることでプロダクト開発で大切なことを探っていきます。 ひろゆきさん連載4回目の対談相手は、ドワンゴ創業者の川上量生さんです！ 川上さんといえば、日本最大級の動画配信サービス「ニコニコ動画」をスタート立ち上げた人物でもありますが・・・

ChatGPTのおかげで非エンジニアでもコードが書けるようになるということを多くの人が言ってますが、すでにエンジニアである人にあてはめると、ChatGPTのおかげで専門分野以外のコードでも書けるようになるということで、つまりすべてのエンジニアがフルスタックになるってことじゃないかと思います。 ChatGPTにコードを書いてもらうと毎回びっくりする いや、ちょっとJavaで袋文字の描画ってどうやるんだったかなーと思ってChatGPTに問い合わせたら、ほぼ完全なコードをリテイク1回で生成したんですね。 こいういうコードが出きました。createGlyphVectorとか知らんわ！ // 文字の縁取り g2d.setColor(Color.BLACK); g2d.setStroke(new BasicStroke(5)); // 縁取りの太さを調整 g2d.draw(font.createGly

面白いなと思った使い方、大事だなと思ったコツの個人的な備忘録です。 はじめに 前提 ChatGPTのTipsまとめ 基本編 鵜呑みにしない 途中で文章が途切れた時は "続けて" 汎用Tips 文脈を伝える 条件/制約や質問を明示する 相手の立場を指定する 回答の特性を指定する 英語で入力する 無茶振りする レビュアーや反論者を用意する おわりに はじめに ChatGPT、面白いですね。 難しく考えず素朴にChatGPTと会話するのも十分面白いですが、コミュニケーションを工夫することでより良い体験が得られたりします。 (対人コミュニケーションと同じですね) 今回は、個人的にChatGPTを使ってる中での好みのコツをまとめます。 ChatGPTのコツを書いているはずが、いつの間にか対人コミュニケーションの話みたいになってしまった ChatGPTの使い方のコツをまとめる - BioErrorLo

ITエンジニアとしてChatGPT(GPT-4前提)を用いる際の使い方のメモです。 革新的な使い方等は一切記述がないのでご注意ください。 問い合わせ方法について 1. 条件を箇条書きする ほしい結果の条件を箇条書きします。 ChatGPTは話し言葉や文章で問い合わせても結果を得ることができますが、複雑な条件を文章で伝えることはそれなりに難しいことから、指示を出す人間側が楽をするために箇条書きにします。 複雑な問い合わせの場合には必要に応じて親子関係等の構造化を取り入れます。 2. 指示を追加する 問い合わせ結果が意図したものでない場合には指示を追加します。 最初の問い合わせで必ずしも望む結果が得られるとは限らないことから、要件に合わせて指示を追加し微調整します。 例えばサンプルコードの生成であれば、ライブラリや処理系のバージョン、設定の記述方法等できる限り詳細に指示を出した方が望む結果が得

AGIラボは、最高のAI情報をお届けするためのマガジン・コミュニティです。GPTsを筆頭にClaude 3やSoraなど注目のAIについても詳しく解説、今日から使えるAI活用情報を一番わかりやすくお伝えします。他に限定コミュニティへのアクセス、限定イベントへの参加権が含まれます。

ChatGPTに共有するインタビュー内容について インタビューは1年前、社内のPM、PdM、エンジニアの方など計10名程にお話を伺いました。インタビューの経緯や詳細を知りたい方はこちらのブログをご覧ください。 インタビューのテーマはクラメソのデザイナー像（現状や理想）についてです。事前に質問を準備しましたが、半構造化インタビューの形式を取っていたことやインタビュアーと書記はチームの各メンバーがランダムに行っていたことがあり、人によって質問や解答の項目が異なります。ChatGPTが認識しやすくなるように項目を揃えることも考えましたが、あえて多少バラつきのある項目でも対応できるのか興味があったので、項目も文体もそのままで共有します。ただし具体的な案件名やメンバーの氏名、クラスメソッドという弊社名に至る固有名詞まで全てイニシャルに置き換えておきます。 また、今回はニールセン博士の理論に基づき、5

建設法規の疑問に「ChatGPT」の建設特化モデル「chact」が回答　「東京都でトンネル工事の規制は」に何と答える？：AI mignがChatGPTの言語モデルに建設関連法規を学習させた「chact」の提供を開始した。建築基準法などの法令に関する質問をチャットで投げると、AIが即時に回答するため、これまで手間だった法規の制限や解釈に関する行政への問い合わせや提携事業者とのやりとりなどが解消される。 mign（マイン）は2023年3月20日、チャット形式でユーザーの問いかけに対してAIが文章を生成する「ChatGPT（チャットジーピーティー）」の自然言語処理モデル「GPT-3 davinci」に、建設関連の法規を学習させた「chact（チャクト）」の提供を開始した。 建設関連法規の質疑で手間だったコミュニケーションコストを削減 建設業は人々の生活の基盤に関する産業のため市場規模が大きく、ま

はじめに データアナリティクス事業本部　BIチームのkariyaです。 ChatGPTではテキストでのやり取りになりますが、どうにかして図を作成してもらうことはできないかと思いER図の作成を依頼してみました。 なお、ChatGPT(無料プラン)での実行結果を記載しています。 欲しいER図 小売業の一般的なデータを持っている 各テーブルの中に、複数のデータ項目（列）を持っている データ分析がしやすい、スタースキーマの構造になっている やってみる まずはやりたいことをそのままお願いしてみます。 入力 下記の条件を満たすER図を作成してください。 ・小売業の一般的なデータを持っている ・各テーブルの中に、複数のデータ項目（列）を持っている ・データ分析がしやすい、スタースキーマの構造になっている 出力 画像のアップロードサイトのリンクが貼られたようですが、閲覧できませんでした。 他の手段で出力で

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

ChatGPTにコーディング能力でも敗北しました この前、ChatGPTに文章能力で敗北したというブログ記事を書きました。 今回は、文章に続いてコーディング能力でも完全敗北したという話です。 きっかけは、以下の妻の「複数ページのPDFを1つずつ別ファイルで保存する作業を自動化するプログラム」のお願いです。 単純作業が辛いから、アレをあーしてこーしてくれるプログラム書いて😥と思いついちゃったので、いつもなら @karaage0703 先生に言うんだけど、絶賛社畜中で毎日遅くて可哀想なので、仕事増やしても良いかしらと一応気を遣っています。でも私も(確定申告しんどすぎて)発狂しそう笑。— ねこじすた (@necogista) March 9, 2023 いつもなら、妻に尊敬してもらうために頑張ってプログラム作るのですが、その日は仕事のトラブルで帰宅が11時過ぎ。ご飯食べてお風呂入ったら深夜1時

この記事では、対話型AIチャットボット「ChatGPT」を、Webページ制作にどのように活用できるか、実際に試しみたのでご紹介。 スポーツマンやアスリート向け、スマートウォッチのWebランディングページを、ChatGPTの力をつかって作成します。 Midjourneyの呪文プロンプトで生成できる、架空のスマートウォッチ。 ChatGPTがWebページのレイアウトや、各セクションのコンテンツ内容やUXライティングに、どのように役立つのか、実験を目的としたチュートリアルです。 ChatGPTとは何？ ChatGPTは、イーロン・マスク氏やマイクロソフト社が出資している、OpenAI社が作成した対話型AIチャットボットです。 ユーザーが、任意のトピックについて、自由に質問（日本語にも対応）をすると、AIが生成した回答例を返してくれ、その精度の高さから世界中で話題に。 2022年11月にリリースさ

イントロChatGPTやBing、NotionAIなどの大規模自然言語モデル(LLM)を活用したサービスが注目を集めています。対話、要約、翻訳、アイデア生成などの多様なタスクにおいて、とても性能が高いです。ただ、ChatGPTでは、ときどき嘘が混じっていたり、文献が捏造されたりすることがあります。 ChatGPTとの対話画面（結果の書籍は存在しない）それを防ぐために、BingやPerplexityでは、文献を引用した上で、なるべく嘘が紛れ込まない形で回答してくれます。 Perplexityでは引用もつけてくれるしかし、これらのAIは、Web上の公開されている一部のデータを元に学習しているので、公開されてないデータに対しては当然ながら、正しく回答できません。 そこで、この記事では、自社が保有しているデータをChatGPTに組み込んで、自社オリジナルのPerplexityのようなシステムを作る

はじめに 面倒なことは自動化したいですね。とくにテストデータ、理論的には部分はわかって実際の値を作るのが苦痛です。 たとえば、名前は1文字以上10文字以下だったときに、境界値分析で0文字と1~10文字と11文字以上を用意すればいいまでいいけど、じゃ具体的な値を考えるとabcとかtestとか何がちで、もっとそれっぽい名前にしようとそれを考えるのに五分ぐらいかかりますよね。 ChatGPTでダミーデータを作ってもらえないか試してみた。 テストページを作成 シンプルなフォームを作りました、名前と年齢があります <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <title>Title</title> </head> <body> <form> <div> <label for="name-input">名前</lab

どうも、プライバシーテックの民主化を目指している、Acompanyの佐藤です。 ChatGPT、話題になっていますね。 https://chat.openai.com/ 最近、仕事の場面でもChatGPTを色々触っています。とりあえず思いついたことを適当に投げてみると、そこそこ役立つなと感じて始めています。これが無料なんて信じられない。 自分がいろんな場面でChatGPTを使ってみて、これは日頃の仕事でも使い方によっては恐ろしいほどに便利なのでは？と思った使い方を書いておきます。 市場規模の把握スタートアップや新規事業だと、どれぐらいのマーケットサイズがあるのか？を聞かれたりすることが多いと思います。ただ、マーケットサイズって、定義が抽象的で、自分がイメージする数字を示すのが難しい場合がありますよね。 そんなものも、ChatGPTに投げると、答えてくれます。 こんな感じでWeb3などまだ新

こちらの記事は随時追加更新していきます 記事の内容 何かと話題のChatGPTですが、今回はこのChatGPTをプログラミング学習として活用し、 「最強の学習ツール」にしてしまおうという記事になります。 内容を書き換えれば、英語学習などにも置き換えることができます。 筆者の関連記事 ChatGPTはそのチャット内で質問した内容を記憶しそれによって回答が異なるケースがあります。 もし、意図した回答が得られない場合などは「New chat」から新たに質問するなどの工夫が必要です。 そして、ChatGPTからの回答内容はあくまでも一つの例であるという認識で向き合いましょう。 アジェンダ 登録方法 質問のコツについて ロードマップ(カリキュラム)を提案してもらう ふんわりとした内容を具体的にしていく 更に深掘りして手順を教えてもらう 「何がわからないかわからない」状態をなくしていく 次のレベルアッ

こんにちは！ 最近、ブレストをChatGTPとしているのですが、これはかなりやばく、自分の仕事に多大な影響を与えています。 これのやり方をちらっと紹介すると、割と反応がよかったので、実例ともに書いてみました。 ちなみに一応解説しておくと、OpenAIという企業によって開発されているChatGPTは、人工知能の一種である自然言語処理技術を用いて、自然言語での会話を可能にするチャットボットです。 ChatGPTでは、過去の文章や対話の情報を学習し、それを基に人間と同じように応答することになったのがすごいところです。 ブレスト方法結論でいうと、自分がファシリテーターになって、ひたすらChatGPTにいろいろな角度で話してもらうというだけです。 これを使うと、とにかく頭が刺激されるのでオススメです。 といってもよくわからないと思うので、実例をみていきます。 まず質問からいきます。僕は、たとえば以下

ChatGPTを使てみたけど、「質問と関係ない答えが返ってきた」「質問に対して不十分な答えが返ってきた」「今までの会話の流れが無視された回答だった」などの経験は無いでしょうか？ あるいは、ブログや小説のタイトル、記事を書いてもらおうとして、入力文章が長すぎてエラーになったり、返される答えが途中で切られたりしませんか？ ChatGPTに対する質問や作業指示のことを「プロンプト」と呼ぶのですが、実はそのやり方にもコツがあります。 今回は、ChatGPTを使って期待する回答が得られるための質問の仕方について解説したいと思います。 まず、最初にChatGPTの最も基本的な原理について理解しておきましょう。 ChatGPT（チャットGPT）は、入力された文章に対して、次に続く確率が最も高い文章を生成していくように出来ています。 例えば、「ターミナル」というキーワードは業界によって様々な意味を持ちます

最近、見つけた技。知らない言語でコードかくときChatGPTが神すぎる。 そのテクはなんと「プログラミングまるごとを、ChatGPTに突っ込む」というもの。 え、そんなの動くの！？ と思うんですが、動くんですそんなの。直球すぎて盲点だった。 試してみよう たとえば、下記はGoogleサービス使って、リアルタイムにマイク音声を文字起こしするサンプル。 こいつをチャットAIで音声会話をやろうと、軽く読んでみたのですが…うん、よくわからん。 Pythonだし、Streamingだし、音声の操作だし、普段つかわない技術が満載すぎてわからん。 雑にコードを突っ込むと人生が解決こういう時は 以下のコードを、わかりやすく説明して。 ＜以下、上記コードをそのままコピペ＞とすると……  こうなる。 このコードは、Google Cloud Speech-to-Text APIを使用して、マイクからの音声をリア

ChatGPTを使うときに「これ知っておくと便利じゃね？」という知識をまとめてみました。 特にITが苦手という初心者の方にも「ChatGPTってこういう使い方もできるんだ！！」と知っていただけると幸いです。 創造力が必要な質問も答えてくれる 最近、とある内容で話をしようと思い、そのタイトルづけで悩んでいた私。 「内容は決まっているのだが、タイトルは決まっていない。何かキャッチーな内容で考えてほしいな。」と思い、ChatGPTに聞くと以下の返事が返ってきました。 このようにクリエイティブ性が求められる答えも瞬時に答えてくれるのがChatGPTです。 「自分の代わりに考えてくれる機能である」というのを前提知識として持っておくと、使い方の幅も広がりやすいのかなと感じてます。 出してくれた答えにアレンジを加えることが可能 一度提示された回答に追加で指示をすることで"より精度の高い回答を出させる"と