要件定義システム生成AI-Babelリリース
1. 要件定義プログラミング：自然言語による要件記述から直接実行可能なコードを生成 2. 自動要件定義生成：顧客の要望やビジョンを入力するだけで、Babelが詳細な要件定義を自動的に作成 3. 自律的システム構築：生成された要件定義に基づき、Babelが独自にシステムの設計、開発 4. グラフ型空間コンピューティングによる視覚的な開発体験：2D、3D空間内でシステム構造を可視化し、直感的な操作が可能 5. 並列実行マルチAIエージェント：複数のAIエージェントが並列で作業を行い、効率的にシステムを構築 6. 高い柔軟性と拡張性：様々な業界や規模の企業に対応可能 7. 開発期間の大幅短縮：一人月規模の開発、150ファイル近くの生成を2,3分で完了 要件定義プログラミングの革新性 Babelの中核技術の一つである要件定義プログラミングは、ソフトウェア開発のプロセスを根本的に変革します。 自然言
万能系Artifacts登場。「Poe Previews」ならGeminiもGPT-4もClaudeもAI共同開発者にできる（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
このところプログラミングの楽しみを覚えて毎日Claude ArtifactsとChatGPT Artifactsで遊んでいる筆者ですが、またまた新しいツールに出会ってしまいました。 それは、PoeのPreviewsという新機能。 Poeは、ChatGPT、Claude、Gemini、Mistralといった複数の最新LLM（大規模言語モデル）を呼び出して対話ができる総合窓口的AIエージェントサービスです。AIアグリゲーターという人もいます。似たようなサービスに、先ごろソフトバンクが利用者に1年間無料で提供し始めたPerplexityがありますね。 個別のLLMと契約をしなくても、Poeと月額契約（3000円から）を結ぶと、それぞれの最新モデルが使えるというメリットもあります。 そんなPoeが投入したPreviewsは、Claude 3.5 Sonnetで使えるようになったプログラミングコンパ
「尖った人ではなく、暗黙知を形式知に変換する人がほしい」 “均質人材”を育成してきた日本でこれから求められる能力とは
「プログラミングを学ぶ」ではなく「要件定義を学ぶ」 田中邦裕氏（以下、田中）：あと13分ぐらいになったので、今後の展望にいきたいのですが、その前に、質問が7個ほど来ているので、みなさんに聞きたいと思います。 一番投票数が多い質問が、「非エンジニアでAIを使ったスマホアプリを作りたいんだけれども、プログラミングをそもそも学ぶべきか？」という質問です。 生成AIがある今、何をどのように学ぶべきなのか。プログラムを学ぶべきなのか、それ以外になにか手段があるのか。目的によっても違うのですが、ざっくりとしたこの質問に対して、なにか答えられる方はいますか？ 比戸将平氏（以下、比戸）：じゃあ、私から。 田中：はい、お願いします。 比戸：先週ぐらいに、NVIDIAのジェンスン（Jensen Huang氏）が、「今後はAIがプログラムを書くから、もうプログラムを学ぶ必要はないよ」と発言したのが切り取られて、
生成 AI で僕らのプログラミング勉強はどうなるのか？ - Qiita
生成 AI の登場によって、僕らはプログラムを書く時代が終わりに近づいている？！ 2023 年に OpenAI 社が発表した ChatGPT は、特に僕ら IT エンジニアにとって衝撃な発表だったのではと思います。 今まで、ググったり、参考書をもとに実装したり、GitHub などからコードを参考にして実装していたものが、「テキストだけ」で実装できるほどになりました。 生成 AI を用いたサービスやツールの登場 ChatGPT の GPTs や LLM、これらを用いたプロジェクトが研究・開発されたり、オリジナル GPT を作成して業務の効率化を図ったり、僕らの仕事は大きく変わっていきました。 また、プログラミングが全くわからなくても、プロンプトのみでいろいろなことができるようになりました。 ビジネスシーンで非エンジニアという方々にも、導入が進んでいるのではないでしょうか？ 僕がウォッチしてい
サクッと始めるプロンプトエンジニアリング【LangChain / ChatGPT】
この本では、初心者・入門者の方に向けて、プロンプトエンジニアリングの知識や使い方を体系的にまとめました。 【概要】 ・内容：プロンプトエンジニアとは？、プロンプトエンジニアの必須スキル5選、プロンプトデザイン入門【質問テクニック10選】、LangChainの概要と使い方、LangChainのインストール方法【Python】、LangChainのインストール方法【JavaScript・TypeScript】、LCEL（LangChain Expression Language）の概要と使い方、LangSmithの概要と使い方【LLMOps】、LangServeの概要と使い方【API】、LangGraphの概要と使い方【Multi-Actor】、OpenGPTsの概要と使い方【OSS版のGPTs】、LangChain Evaluations【生成物の評価方法】、LangChain Hub、Op
Numpyが18年ぶりのメジャーアップデート！ 改善点、変更点まとめ - Qiita
NumPy 2.0.0の主要な変更点 皆さんもお世話になっているであろう科学計算ライブラリNumPyが、2006年以降初めてのメジャーアップデートを発表しました。そこで、変更点をざっくりとまとめてみました。以下は変更点の一部であり、それ以外については実際のドキュメントを参照してください。 免責事項：この記事は、NumPy 2.0.0の変更点について個人的な見解を述べたものであり、NumPyの開発チームや関係者の公式な見解を代表するものではありません。変更点の影響や対応方法については、必ず公式のリリースノートと移行ガイドを参照してください。また、この記事には不正確な情報が含まれている可能性があります。記事の内容を実際のプロジェクトに適用する前に、必ず公式ドキュメントで情報を確認してください。 概要 2006年以来の最初のメジャーリリース 破壊的な変更あり 多くの新機能とPython/C AP
Mojoプログラミング言語の特徴とは？将来性は？よく分かる入門資料まとめ
2023年5月に発表された新しいプログラミング言語「Mojo」が世間で注目を浴びています。 PythonをベースにしたAI向きの言語であるということで、どんな言語なのか気になっている方も多いのではないでしょうか？ この記事では、Mojoの特徴や機能、今後の将来性について解説します。Mojoを学んでみたい方向けの学習方法もまとめているので、これからMojoを勉強すべきか検討している方は、ぜひご一読ください。 レバテックフリーランスはITエンジニア専門の フリーランスエージェントです案件を探してみる 注目のプログラミング言語「Mojo」とは？ プログラミング言語「Mojo」とは、どのような目的で作られ、他の言語と比べて何が新しいのでしょうか。まずはMojoの概要と特徴についてチェックしていきます。 Mojoプログラミング言語の概要 「Mojo（モジョ）」とは、Modular社が2023年5月に
IBMがAIを活用してCOBOL言語をJavaに変換するツール「Watsonx Code Assistant for Z」をリリースすることを発表
1959年に開発されたプログラミング言語「COBOL」は、自然言語に近いコマンド構文が採用されていることから、金額計算などの事務処理用に広く使われてきました。一方でCOBOLは「非効率的な言語」と指摘されることがあります。2023年8月22日にIBMが発表した「Watsonx Code Assistant for Z」では、コード生成AIモデルを使用してCOBOL言語で書かれたコードをJavaに変換することが可能です。 IBM Unveils watsonx Generative AI Capabilities to Accelerate Mainframe Application Modernization https://newsroom.ibm.com/2023-08-22-IBM-Unveils-watsonx-Generative-AI-Capabilities-to-Accel
「GPT-4の真骨頂」Function callingをプログラミングなしで使い倒す方法｜maKunugi
OpenAIのGPTの真骨頂とも言える機能が「Function calling」ですFunction callingの凄さは、「AIとの自然な会話で様々なソフトウェアを扱えるようになる」点にあります。 とてつもなくすごいことなのですが、ChatGPTと違って利用するのにプログラミングが必要なため、いまいち凄さが伝わっていない感があります。 本記事は、Function callingをノーコードでサクッと動かし、その凄さを体感してもらうための記事です。 ※本記事は、会話型AI構築プラットフォームmiiboを開発する、株式会社miiboの提供です。 どんな事ができるのか？例えばこんなことができます。 ・AIチャットボットとブレストした内容をNotionで記事化しておいてもらう ・AIチャットボットにSNS発信内容を考えてもらい、ツイートをしてもらう ・AIチャットボットが受け付けたお問い合わせ
ChatGPT「Code Interpreter」とは？何ができる？データ分析能力が飛躍的向上のワケ
Code Interpreterとは？ 何ができる？ 年平均35％以上で成長し、2030年には1,093億ドルに達すると予想される生成AI市場。ChatGPTを展開するOpenAIが主導権を握っていると思われるが、Bardを擁するグーグルのほか、AlphaGoの技術を活用したチャットボットGeminiを開発するディープマインド、ChatGPTよりも強い記憶力を売りとするClaude2をリリースしたAnthropicなど、競合がひしめきあい、競争が激しい市場となっている。 生成AIトレンドの火付け役となったOpenAIは優位性を維持するために、ChatGPTのプラグインを拡充するなどさまざまな施策を展開中だ。ChatGPTにおける直近のアップデートで特に注目されているのが「Code Interpreter」のリリースだろう。 Code Interpreterの存在が明らかにされたのは3月23
日々のExcel管理を効率化するPythonスクリプトをChatGPTに作ってもらう - Taste of Tech Topics
最近は朝型にシフトしてウォーキングを始めました。菅野です。 皆さんは日々の業務でどれぐらいExcelを用いているでしょうか？ 表計算ソフトであるExcelですが、計算のみならず、グラフ描画や、文章を表形式でまとめたり、マニアックな使い方ではアニメーションの作成までできてしまいます。 エンジニア以外の方も業務で使用することが多いのではないでしょうか？ しかしながら、業務上でExcelを用いると、日々の煩雑な作業が多くなりやすい印象です。 エンジニアであればVBA等を調べてマクロを作るといったことも可能ですが、一般の人にはハードルが高くなってしまいがちです。 今回はそんなExcelを用いた業務をChatGPTにPythonスクリプトを作ってもらうことで効率化してみましょう。 今回のテーマではGPT-4のモデルを使用します。 また、CodeInterpreterで対象のExcelファイルを読み込
【テンプレ付】chatgptを使ってツールの要件定義をしたら工数が40時間→4時間になった - みんなのシステム企画
「chatgptを使って要件定義の工数を削減したい」 「そもそもchatgptを使って質の高い要件定義ができるのだろうか」 とお悩みなのではないだろうか。 結論、chatgptで質の高い要件定義を短時間で実現することは可能だ。 実際に私もchatgptを使って下記のような要件定義書を完成させた。 通常この要件定義書を０から自力で作ろうと思うと４０時間はかかるが、chatgptを使う事によって４時間で完成させることができた。 しかし、ただプロンプトをなんとな投げ掛ければ良いというわけではない。 目的を達成するために綿密に設計をしたプロンプトを投げかける必要がある。 また、要件定義の中でも ・chatgptに丸投げして良いところ ・自分で手直しをした方が良いところ を精査することも大切だ そこで今回は上記のような要件定義書を4時間で完成させるために、私がchatgptへ投げかけたプロンプトを全
OpenAIが「GPT-4」を一般公開し誰でも利用可能に、ChatGPT内でコードを実行する機能も正式リリース
OpenAIが高性能モデル「GPT-4」のAPIを一般公開しました。また、ChatGPT Plusの会員向けにコード実行プラグイン「Code Interpreter」の一般公開も予告されています。 GPT-4 API general availability and deprecation of older models in the Completions API https://openai.com/blog/gpt-4-api-general-availability GPT-4 API is now available to all paying OpenAI API customers. GPT-3.5 Turbo, DALL·E, and Whisper APIs are also now generally available, and we’re announcing a
AI 時代のコードの書き方, あるいは Copilot に優しくするプロンプターになる方法
Copilot をオープンベータ直後から長く使っていて、また補助的に ChatGPT も使いながらコードを書いていて、なんとなくコツがわかるようになってきた。 自分は生成モデルのことは表面的な理解しかしてない。雑にバックプロパゲーションの実装の写経したり、Transformer の解説とかは読んだが、にわかの域を出ていない。 あくまで利用者として生成モデルから吸い出したプラクティスになる。 基本的に TypeScript と Rust での経験が元になっているが、他の言語にも適用できる話ではあると思う。自分は TypeScript はかなり得意だが、 Rust はあんまり書けるわけではなく、Rust の学習で ChatGPT を頼ろうとして失敗しているというステージ。 Copilot / ChatGPT とどう付き合うか まず、前提として ChatGPT も Copilot も、コード生成
20230614_「ChatGPTについて調べてくれ」と社長から特命を受けた人のためのChatGPT概論(40min版)
https://forest.f2ff.jp/introduction/7866?project_id=20230601
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「どうやってChatGPTと一緒にコードを設計するの？」深津貴之さんによるAIとのペアプログラミングが参考になる
Slack GPT改め「Slack AI」、今冬よりベータテスト開始。プロジェクト管理の新機能「List」も発表 - INTERNET Watch
【エンジニア向け】コピペで使えるChatGPTプロンプト構文20選！現役エンジニアが厳選- AIの島
ChatGPTの「Code Interpreter」は、Pythonのコード生成だけでなく設計・実行・結果の評価までしてくれる驚異の新機能【イニシャルB】
ソースコード生成AI「AI Programmer」が対応言語を拡充、正規表現や日本語解説にも対応／PHP、Go、Haskell、Lisp、C#などを新たに習得
