なぜオジサンは一人でブツブツと喋るのか。 それは、音声入力こそが最強のプロンプトを生み出すからである。 両手をキーボードから解放する時が来た。 忙しい人向けの説明 さっそくChatGPTを開き、iOSのマイクから音声入力を起動したら、 これを使って入力 「本しゃぶりというブログにChatGPTの使い方について、面白そうな記事があったのでメモ。なんか音声入力を使うといいらしい。これまで話した内容について整理し、マークダウンで出力して」 と喋っておこう。誤字脱字などの修正をせずに投稿すればいい。 以上。 音声入力と生成AIの組み合わせが強い 生成AIをうまく使いたいならば、詳細なコンテキストを与えるのが良い。しかし、ここに大きな問題があった。 人間というものは楽をしたがる生き物である。特にAIに助けを求めるような人は、なおさらだ。文章を入力することに面倒くささを感じ、つい最小限の指示で済ませて

Hiroya Iizuka @0317_hiroya 最近やっている、第二の脳とAIを融合したワークフローの流れ - DeepResearch(Gemini, Genspark, ChatGPT)で、気になることを調べる - 出てきた資料を、全てNotebookLMへ移行 - よくある質問、ブリーフィングメモなどを作成 - Chat欄で壁打ち - Obsidianに、リンクを保存。 - 壁打ち内容で、Cornel Noteを作成 - 裏側に図解かく - Permanent Noteを切り分ける 順に説明します。 2025-02-17 09:10:24 Hiroya Iizuka @0317_hiroya Deep Research => 資料作成 Geminiは、Google Docが作成されるから、これをそのままNotebookLMが、読み込むことができる。 Gensparkは、Spar

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

うえぞう@うな技研代表 @uezochan ChatGPTが登場して2年以上経ったのに実態としてはいまだに「生成AIの活用の仕方がわからない」って人が大多数なんですよね。たぶんリテラシーの向上ではもう活用は進まなくて、提供の仕方が変わらないといけないんじゃないかな。インターネットのときはどうだったんだろう？ 2024-12-03 13:07:37 うえぞう@うな技研代表 @uezochan 一つの仮説として、得られる情報の正確性とかソースへの基づきとか信頼性に基づく価値がかけているからっていうのはどうなんだろうか。インターネットも、昔は信頼できるソースはオフラインにあった気がする 2024-12-03 13:33:36 うえぞう@うな技研代表 @uezochan AI Agentないしそれを軸としたスケーラブルなビジネスモデルの構築は一番アツいエリアで全ツッパする価値があると思うけど、その

すでに、その歌声を聴いて驚かれた方も多いと思いますが、本日10月30日、株式会社インターネットより、「Synthesizer V AI 花響 琴（Hibiki Koto）」が発売されました。非常に人間らしくリアルに歌うAI歌声合成エンジンとして広く知られるSynthesizer V AIではありますが、花響 琴はその中でも最高レベルの歌唱力を持つと同時に、幅広い表現力を持った歌声データベースになっており、従来の歌声合成の世界観とは一線を画すこれまでにない歌声を実現するものとなっています。 まさに圧倒的な歌唱力の本格派シンガーであるデフォルトのボーカルスタイルに加え、優しく歌うBallade、かわいい声で歌うCute、暗い声で歌うDark、ミュージカル風に歌うMusical、Falsetto（ファルセット）、パワフルに歌うPowerと、さまざまな歌い方ができるのも花響 琴の大きな特徴。そして

2024年のノーベル物理学賞は，「人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にする基礎的発見と発明」の功績で，米プリンストン大学のホップフィールド（John Hopfield）名誉教授とカナダのトロント大学のヒントン（Geoffrey Hinton）名誉教授に授与される。 ある技術が社会で広く使われ生活や産業を大きく変えたとき，その原点に立ち戻り，最初の一歩となった成果にノーベル賞が授与されることはしばしばある。今回の授賞がまさにその例だ。物理学賞を受賞した2人は1980年代に，今，最も注目が集まっている人工知能（AI）の根幹である人工ニューラルネットワークの基礎を築いた。 ヒントになったのは，磁性の振る舞いを語るのに使われている物理学のモデルだ。磁性体はしばしば，互いに影響を及ぼし合う電子のスピン（自転の向きに相当する）が縦横に並んだモデルで記述される。各スピンはお互いの距離と相互作

企画を考えたり、問題解決の方法を模索したり、ビジネスの場面では、アイデアを考えることが多くあります。しかし、なかなかいいアイデアが浮かばない……ということも多いですよね。 そんなときは、生成AIにアイデア出しを手伝ってもらうのはどうでしょうか。 本記事では、ビジネスでよく使われるアイデア出しの基本技術をAIに適用させ、それを使って実際にアイデアを出すプロセスをご紹介します。今回は、多くの人にとって身近な「オフィスの生産性向上」をテーマにアイデア出しを試してみました。 生成AIはアイデア出しの強い味方になる！ まずは簡単な準備から。使うAIを選ぼう 1. アイデア出しの基本「逆算法」 2. アイデアを広げるなら「SCAMPER法」 3. 異なる視点を得るなら「ペルソナ法」 AIはアイデア出しの強い味方になる！ 実践してわかった、生成AIでアイデアを出すコツ 生成AIはアイデア出しの強い味方に

chatgpt.com 3行で 英文アウトプット練習の優れた相手をGPTsで実装できたからストアに並べたよ！ 学習ツールとしての気持ちよさが自慢なのでまずは1回遊んでみてください！ 「英語だと中学生レベルの文章すら全然話せない」の克服ができる………と信じて、製作者自身が酷使しています 何ができるの？ 和文による出題→英訳→添削→出題…のループです。 体験の良さと自身のアウトプットカの弱さは触ってもらえばすぐに伝わるはずです。これ読む人の8割はブクマして満足するだけなんでしょうけど、これ以降を読むより先にまずは一度使ってみてください。最初にあるリンクへ飛ぶだけです。 なお「完全無料！」と言いたいですが、ChatGPTへの課金が無いとすぐに制限が入るのが最大の難点です。 特長を教えて ジャンルや問題の難易度を適宜変更可能。激ムズ要求出したら絶望感がすごい…… 日本語混じりの英文や、かなりの意訳

こんにちは！最近、ChatGPTと話しすぎてAI風の口調がうつってきたAI-Bridge Labのこばです！👋 今回の記事はGoogleのサービス『NotebookLM』(ノートブックLM)について 1.NotebookLMの概要 2.使い方 3.具体例として過去のnote記事を全部読ませた結果どうなったか この3点を分かりやすくご紹介します！ 先に結論だけお伝えするとかなり実用性が高くオススメのツールです！ そしてこの記事を読んで頂ければご自身での活用法が想像できるようになると思いますので、ぜひ最後まで読んで頂けますと幸いです！ 1.NotebookLMの概要公式サイト：https://notebooklm.google.com/ NotebookLMは、Googleが提供する生成AIサービスで、ユーザーのメモ書きやアップロードした資料を基に情報を整理し、質問に答えることができる革新的

World-class neural retriever for maximizing search relevancy.

Kohei Katada🦒 @kkatada 今日話した大学生の授業の受け方 → Notion AIを使いシラバスをベースにして授業「前」にノートを生成 → 授業中はノートと講義内容の差分だけNotion上で加筆修正 → メモ+参考資料のPDFを生成AIに学習させ、試験前に予想問題と回答例を作って勉強 2024-04-17 00:01:05

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

KNNポール神田です。 『頭がいい人のChatGPT＆CoPilotの使い方』橋本大也 著を読んだ。 これは、ChatGPTの使い方がよくわからなかった人への再入門するのにピッタリな書籍だと思う。 この書のとてもユニークな点を述べるとするならば、著者の橋本大也氏の、『ChatGPT』や『Copilot』に対する、使い勝手の良い方法が、具体的な『プロンプト』として数多くの事例を散りばめられている点に尽きる。 そして、それらが、事例を元に、仕事で必要な調べ物を『調査』させ、『考え』させ、『要約』させ、『分類・整理』させ、『シミュレーション』させることができることをステップバイステップで進めている。最終的に多岐にわたるプレゼンの場での『グラフ』や『ダイアグラム』『映像』による表現にまで網羅している。 ■この本の『プロンプト』を『写経』するだけで、ビジネスパーソンのAIニーズに対応なによりも、ビジ

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ChatGPTは自分オリジナルのGPTを作ることができる。 それを好きな時に呼び出すこともできる。 つまり、こういうことができる。 おわり GPTsの正しい使い方 去年の11月にChatGPTでは、誰でも簡単にカスタマイズされたチャットボットを作れるGPTsという機能が追加された。挙動を自然言語で指示し、名前とアイコンを付けたら完成する。しかも自分だけでなく、他のユーザーに公開することができる。俺も本しゃぶりの知識を覚えさせたAishabriを公開してみた。 chat.openai.com OpenAIとしては、様々な目的に特化したGPTsを作ることを想定しているらしい。例としてOpenAIが作成したGPTsがいろいろ公開されているが、データ分析や文章構成など、実用的なGPTだらけだ。 OpenAIのChatGPTチームが作ったGPTsの例 GPTsはいろいろと可能性がありそうな機能だが、

Midjourneyの生成画像。12月のアップデートのv6では、写真と変わらないような画像が生成されることが話題となっている。この画像のような世界を動き回れるようになるのだろうか（筆者作成） 画像生成AIサービス「Midjourney」のオフィスアワーがあったのが1月4日。アメリカ時間で1月3日ですかね。オフィスアワーというのは、MidjourneyがDiscord上で月に1回開いて、いろいろユーザー向けに今後どのようにサービスが展開されるのかを説明するミーティングです。その会合に参加していたNick St. Pierreさんの報告によると、Midjourneyのデイヴィッド・ホルツCEOが「2024年末までにホロデッキに到達できる」と話したと言うんですね。「2024 年末までには、リアルタイムのオープンワールドが実現できればと思っています」とも言い、画像生成AIが、単にイラストといった画

2023年度のLLM大規模言語モデル講座のコンテンツ公開は終了しました。 現在2024年度の受講生を募集しておりますので、LLM講座の受講をご検討下さい。 最終更新: 2024年8月7日 LLM 大規模言語モデル講座 2024 開講のお知らせ 昨年2,000名が受講した松尾研LLM講座を今年も開講します！ ［講座詳細］https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/education/large-language-model/ 松尾研究室からのお知らせ 2024年度 大規模言語モデル講座 詳細はこちらをご覧ください。 メンバー募集のお知らせ 松尾研究室では複数のLLMに関する開発プロジェクトを推進しており、一緒に働いてくれる仲間を募集しています!! LLM研究者（特任研究員・特任助教・特任講師） [1] 効率的なLLMの学習方法に関する研究 [2] LLMの動作原理の理解 [