Amazon.co.jp: 面倒なことはＣｈａｔＧＰＴにやらせよう (ＫＳ情報科学専門書): カレーちゃん, からあげ: Digital Ebook Purchas
最近、AIに小説を書いてもらっています。 筆者が普段やっていることの延長線上にあるようなSF小説なのですが、使っている大規模言語モデル（LLM）のバージョンが上がるたびに性能テストも兼ねて執筆を依頼しています。 最初に書いたのは9月。このときにはClaude 3.5 Sonnetを使いました。 ・写真の中の約束 8306文字と、短編にしてもちょっと短い。プロットは気に入っています。 ■ChatGPT o1 pro modeとClaude 3.5 Sonnetの合作12月6日、OpenAIはChatGPTの新バージョンo1 pro modeを公開しました。使うには毎月200ドル（3万円）が必要。 これを使ってもっと長い小説を書いてもらおうと思い、ChatGPT o1 pro modeで作り、Claude 3.5 Sonnetで補作しました。 ・光の裂け目で君を待つ これもプロンプトはほぼ同じ
私：企画書を作成して AI：はい、それでは企画書のテンプレートをお出しします 私：もっと具体的なアイデアを出して AI：承知しました。以下のようなアイデアが考えられます 私：あぁ、もう！ なんかWikipediaみたいな一般論ばっかり. ChatGPTなどの生成AIとの会話、こんな経験ありませんか？ せっかくAIで仕事を効率化しようと思ったのに、返ってくる回答は一般的で表面的。「これなら自分で考えた方が早いかも……」と感じることも。 でも、質問の仕方を少し工夫するだけで、AIの回答は劇的に変わります。 この記事では「回答の質を格段に上げる質問テンプレート」をご紹介します。準備時間はたった1分で、あなたのビジネスに最適化された、具体的で実践的な提案が得られるようになります。アイデア出しの効率も、何倍にも上がるはずです。 それでは、具体的な方法を見ていきましょう。 ChatGPTを ”メンバー
OpenAIのフルパワー「o1 pro mode」に、書き仕事はどこまで任せられるか 若手記者の所感（1/2 ページ） AI、俺の代わりに文章書いてくれ──この記事を書いている若手編集記者は最近、そんなことばかり考えている。今のAIには、記事としてそこまでクオリティーの高い文章を出す能力はないので、結局は自分でキーボードをカチカチしているが、キーをたたく時間をもっと減らせたら、取材に行く時間がもっと確保できて仕事が楽しくなるのに、と妄想する今日このごろだ。 GPT-4やClaude 3など、これまでもいろいろ試したが、正直「仕事をほぼ丸投げできるぞ！」のラインには至らず「文字起こしや構成の検討など一部を手伝ってもらう」がせいぜいだった（それはそれで大事だが）。そんな折、米OpenAIがChatGPTの新プラン「ChatGPT Pro」を発表。目玉は同社最高性能のAIモデル「OpenAI o
米OpenAIが12月5日（現地時間）に発表した、ChatGPTの新プラン「ChatGPT Pro」。目玉は、最高性能のAIモデル「OpenAI o1」でより高度な思考を行って難問に対して優れた回答を提供するという「o1 Pro mode」だ。一方、月額200ドル（1ドル150円換算で約3万円）という価格体系も話題に。果たしてその値段に見合う価値はあるのか──試しに、過去のGPTシリーズや他の大規模言語モデルが引っ掛かりがちだった問題を出して、確かめてみた。 解けるか、“おっぱお問題” GPT-4でもたまに間違えていた「いっぱいの“い”を“お”に変えて」という問題。o1 Pro modeは引っ掛からず回答できた。 「9.11」と「9.9」、大きいのは？ 「9.11」と「9.9」どちらが大きいか、というのも、過去のモデルがよく間違えた問題だ。Pro modeでない「o1」も、以下のように正し
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 今年の夏はTOEICスコア900超えを一つの目標にしていて、そのためにはリスニングが課題でした。 とにかく数をこなそうと、無料で問題を解けるアプリを探して、初めはそれをずっとやっていましたが、一日に解ける問題数が限られていて、徐々に物足りなくなってきました。 前々からTOEICの問題ってAIで生成できるんじゃね？と思っていたので、この際スコア900越えに加えて、AIでリスニング問題生成＆Webサービス化を目標にし、ようやく完成したので公開しました。 公開したリスニング問題AI生成サイト ※AIで生成し、内容のチェックは行ってい
\r\n<li><span class=\"biz-smb-fs-m1\"><b><span class=\"biz-smb-txt-link\"><a href=\"#prompt\">プロンプト一覧</a></span></b></span></li>\r\n<li><span class=\"biz-smb-fs-m1\"><b><span class=\"biz-smb-txt-link\"><a href=\"#move\">ChatGPT活用動画</a></span></b></span></li>\r\n<li><span class=\"biz-smb-fs-m1\"><b><span class=\"biz-smb-txt-link\"><a href=\"#blog\">関連記事</a></span></b></span></li>\r\n<li><span class
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" ==
生成AIツールの「ChatGPT」を使えば、タスクの洗い出しやスケジューリング、時間配分などをスマートに行える。生成AIから出力された内容がそのまま活用できなくとも、チェックリストのひな型を素早く出力することで、人力での作業負担を減らせるはずだ。 今回はこうしたスケジューリングに関して考えられる3つの使い方を紹介するので、ぜひご自身のアカウントでも試してみてほしい。 （1）タスクを細分化してチェックリストを作成する 目的に対してタスクを整理する上で、ChatGPTを使えば作業を時短できる。例えば、旅行に必要な準備を考える際に、ChatGPTにチェックリストを作成してもらえば、準備すべきタスクの一覧をひな型としてすぐに用意できるだろう。 出力後、人力で過不足をチェックしていけば、旅行の支度もスムーズになるはずだ。 ここでは「4泊5日の旅行で、現地ではレンタカーを利用します。宿と飛行機の予約は
はじめに はじめまして、楽楽精算のサポートエンジニアを担当している梅田です。私たちのチームは、お客様がサービス利用におけるお困り事を解決できるよう、エンジニアの立場からサポートを行っています。本記事では、生成AIを活用して問い合わせ対応業務を効率化し、回答までにかかる時間を75％削減した取り組み、具体的な活用方法や効果、AI活用のポイントをお伝えします。 はじめに サポートエンジニアの概要 サポートエンジニアの役割 サービスデスク 問題管理 リリース管理 サポートエンジニアの連携先 サポートエンジニアの課題 問い合わせ対応における問題 問い合わせ対応における課題 サポート業務改善に生成AIの導入 改善に生成AIを選定した理由 生成AIを使った問い合わせの効率化 計画 工夫 成果 更なる改善 サポートエンジニアの概要 サポートエンジニアの主な業務の１つはお客様からの問い合わせ対応です。基本的
はじめに 解説系AITuberを作ったので、作り方をテーマにした本を書きました！ 2万字越えの文章を無料で読むことができます。 今回はこの本を書いた背景と簡単な本の紹介をします。 「解説系AITuberを作ろう」について 執筆した背景 少し後ろめたい理由になってしまいますが、会社で解説系AITuberの企画書を作って提案したらボツになってしまいました笑 法人でのAITuber導入はハードルが高いとの結論に達しましたが、逆に個人での解説系AITuberに希望を感じました！ しかし、解説系AITuberに必要な情報がまとまっているところが無く、調べるのに大変苦労しました。 結果、プログラミングの知識がなくても無料のソフトウェアで十分開発ができることを知り感動しました。 現在は解説系AITuberゆうちゅすの運営をしています。 🙋♀この本で分かること ・ChatGPTでのチャンネル紹介の作り
近年の AI の進歩により、論文の読み方も大きく変化を遂げました。AI を活用することで以前と比べてはるかに簡単かつ早く論文が読めるようになりました。 以前私の個人ブログにて、論文の読み方やまとめ方を紹介しました。その時には要約ツールは用いていませんでしたが、最近はすっかり要約ツールを多用するようになりました。 本稿では、最新の AI を使った論文の読み方を丁寧に紹介します。 基本的な流れ 本稿でおすすめするのは ChatGPT か Claude で要約を生成して論文の概要をつかみ、Readable で精読するという方法です。ChatGPT や Claude では単に全体の要約を生成するだけでなく、肝となる箇所を特定したり理解するためにも用います。具体的な手順については後の項で解説します。 私が特定のテーマについて調査を行う場合には、テーマに関係する論文を被引用数の多いものを中心に 10
3月4日の公開以来、「Claudeやばくない？」「GPT-4を越えた」と、界隈で話題の「Claude 3」は、OpenAIの元メンバーによって設立されたAIベンチャー「Anthropic」が開発する最新の大規模言語モデル（LLM）だ。今回はChatGPTのライバルClaude 3の有料版を2週間ほどヘビーに使ってみて感じたことを、良い点と悪い点どちらも書いていきたいと思う。 Claude 3とは？ 既報の通り、Claude 3はAnthropicが開発する大規模言語モデルの名称だ。 パラメーターのサイズなどが異なる3つのモデルがラインアップされている。 「Claude 3 Opus」は最も知能が高く、複雑なタスクでも最高のパフォーマンスを発揮する強力なモデル。APIやデータベースを介した複雑なアクションの計画や実行、インタラクティブコーディングなどの高度な活用が想定されている。 「Clau
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