2025年度人工知能学会全国大会 (JSAI2025) にて行ったチュートリアル講演の資料です．

ChatGPT の画像生成機能が刷新され、業界に再び激震が走っています。 今回のアップデートは簡単に見逃せるような単なる機能追加ではありません。 画像生成能力が GPT-4oモデル自体にネイティブ統合されたことで、ChatGPTとの自然な会話を通して、従来とは一線を画すレベルの実用的な画像を生成できるようになりました。 なんと、この画像生成機能のリリースからわずか1週間で1億3千万ユーザーが7億枚もの画像を生成したという報告もあり、その注目度の高さがうかがえます。 今までと何が違う？今までの画像生成AIとの明確な違いは、圧倒的な指示理解力、画像内のテキスト（日本語含む）の高い描画精度、そして会話による柔軟な画像編集能力です。 ChatGPTがユーザーの意図を汲み取ってくれるため、難しいプロンプト作成は基本的に不要になりました。これからは、AIとの対話を通じてイメージを具体化していくスキルが

2025/03/19に、高校生を対象とする講演会にて発表した、梅谷の資料です。

私は、中小企業のデジタル化をご支援をしています。 これからデジタル化をするという会社で重要なのは要件定義。 ここに力を入れて、毎回10時間以上かけています。 ヒアリングに4時間 業務フロー図の設計に4~6時間 提案書の作成に2~4時間ほど プロジェクトの最初の大事な部分なので、時間がかかることは仕方ないのですが、もっと楽にできないかなと普段から悩んでいます。 個人的には、ヒアリングは全然苦ではないのですが、業務フロー図の作成と提案書の作成が大変なため、どうしても気が進まないことが多いです。 喋る時と資料を作るときは脳の使い方が違うのか、ストレス値が非常に高いように勝手に思っています。 最初に粗くても、たたき台を書き出してくれればその後ツッコミ入れるのはいくらでもやるのに 提案書の大体の型とイメージはあるけど、寝ている間に誰か勝手に作ってくれないかな となんともズボラな根性が毎回顔を出してき

タイムラインで流れてきたポストから、Googleが作っているImageFXが作ってくれる画像のクオリティが高いように見えたので、触ってみていた。 ImageFXの作例 これが自分で撮った紅葉の写真で、 こっちが、Image FXに、京都の紅葉、50mm f1.4バブルボケ、とか伝えて作ってもらったもの。 ChatGPTに同じ入力を渡すと、こんな画像なので、仕上がりの違いがわかると思う。 どこか嘘っぽいというかメルヘンな仕上がりになりがち。 ここまでできるなら、手持ちの画像そっくりな画像を作れるのでは、と思って試してみる。 手持ちのラーメンの画像そっくりなラーメン画像を作る ChatGPTに、自分で撮影したラーメンの写真をアップロードして、この画像を作るためのプロンプトを作って、とお願いする。 この画像と同じ写真を生成AIで作りたいので、プロンプトを生成してください。内容だけでなく、レンズの

正月休みに Twitter（現 X）を眺めていると面白いポストを見かけました。 これまで人類は真理とは単純なものであると考えて、 や のような単純な真理を追いかけてきたわけですが、このようなものは実は真理のうちのごく一部であり、人間には理解できないほど複雑な真理もあるのではないかという考え方です。 ❌「AIが人間より質的量的に賢くなったら人間には理解しきれなくなる」 ⭕️「この世界はもともと人間には理解しきれない構造になっていて、AIはそこを扱えるようになる」 みたいな世界観を持っていたほうが良さそうな気がする— すきえんてぃあ@書け (@cicada3301_kig) 2024年12月31日 似た話が 2018 年頃に敵対的摂動の文脈で議論されているのですが、本稿ではそのあたりの話を最近の文脈に絡めてお話します。 目次 目次 AI は人間には認知できない情報を活用できる 微弱な情報を活用

Youtubeで配信しながら全プロンプトを実行しましたので、各節へのリンクを整理しました。時間のところにYoutubeへのリンクになっています。 もしずれていたら、その時間まで移動して視聴ください。 はじめに (4:00) 1章 ChatGPTの基礎知識 (5:50) 2章 ChatGPTの基本的な使い方 (6:28) 3章 ChatGPT Plusのセットアップ (7:32) 4章 ファイルのアップロードとダウンロード (12:40)4.1 アップロード・ダウンロード (13:03) 4.2 扱うことができるファイル (16:02) 5章 繰り返し作業を一瞬で (16:55)5.1 文字列操作 (17:20) 5.2 正規表現でのパターンマッチ (25:36) →54ページの正規表現でできることの例の説明 (29:09) 5.3 ファイルの一括操作 (46:20) 5.4 QRコード作成

GPT4が登場してChatGPTが盛り上がってますね。 本記事は、GPT（を支えるTransformerという仕組み）をChatGPTユーザにとって分かりやすく説明し、その能力と限界についての見通しをよくしよう、という趣旨になります。 少し長くなりそうなので、全部で記事を3回に分けようと思います。 （１）大まかな背景と概要：本記事 （２）GPTの能力と可能性：実際の使用例とTransformerの仕組みを踏まえて説明 （３）GPTの限界と未来展望：Transformerの仕組みが持つ限界と研究の進展を予想 GPT3と4の違い： トークン長とは何か？ まずここから話を始めます。GPT-3は、パラメータ数が750億個（850GBの容量を食う）でトークン長が4097(GPT-3.5)でした。GPT-4は、パラメータ数は非公開でトークン長は32768ですので、ちょうど8倍になります。 さて、トーク

意外とあっさり公開されたGPT-4。 ChatGPT Plus(月額20ドル)に課金すると使えるらしいので早速使ってみた。 動画は以下 動画を聞き流しながら本文を読むのを推奨します まず物語を考えさせてみる。 プロンプト Aという主人公がなんらかの出来事を経験して、自分の能力を使ってA’という状態になった　　というのが物語である UberEats配達員を主人公とした物語のあらすじをひとつ考えてみてください これに対する回答 物語のタイトル: 『配達の軌跡：A'への変容』 あらすじ: Aは、ごく普通のUberEats配達員として日々働いていた。ある日、彼が配達をしている途中で、謎の小包が彼のバッグに入っていることに気付く。好奇心に駆られたAは、その小包を開けてしまう。中から現れたのは、謎の古びた護符だった。 その護符を手にした瞬間、Aは突如として特別な能力を手に入れる。彼は時間を操作できるよ