この記事は、技術同人誌/技術を取り巻く様々な執筆 - Qiita Advent Calendar 2024 - Qiitaの16日目です。 ChatGPTやClaudeなど（以下、LLMと呼ぶ）を使って技術文章を書くというのは、まだまだ発展途上の分野です。「LLMに丸投げすれば楽ができる」という単純な話ではありませんし、逆にLLMを全く使わないのももったいないです。この記事では、筆者が実際に技術同人誌を執筆する中で得た、LLMを活用した効率的な文章作成の具体的なノウハウを解説します。 この記事を読むことで、以下のような知識が得られます。 LLMを活用した効果的な校正・推敲の方法 著者の文体や個性を保ちながらLLMを活用するテクニック 原稿の質を高めつつ執筆時間を短縮するためのプロンプト設計 各種LLMモデルの特性を活かした使い分け方 対象読者は、ブログや技術同人誌を書いている、あるいはこれ

こんにちは、漫画界の生き恥こと野火城と申します。 「画像AI使ってみた／AI漫画実験企画」第5回、ついに今回で最終回です！ ■第1回はこちら　体験して見えた、その実力と課題!! ■第2回はこちら　AIで今風の手描きっぽい漫画を作ってみる ■第3回はこちら　生成AIで少女漫画に挑戦! ■第4回はこちら　漫画制作を爆速化！ 生成AIをフル活用して時短してみた その成り立ちから様々な議論を呼んでいる画像生成AIですが、少なくとも2024年8月現在日本の法律では使用が許可されており、存在を完全に無視することはできません。かといって全てを肯定して受け入れるのも難しい。 だからこそ、必要以上に恐れず、実際にどのようなことができるのか、具体的に検証する――それが画像AIとの誠実な向き合い方なのではないでしょうか。 「画像AIの技術がすごいという賞賛記事はよく見るが、それは本当に創作活動で実戦的に使えるも

これまで、Findy Toolsのアーキテクチャ特集記事では、テーマや分野ごとに複数の企業からアーキテクチャや技術選定の背景を伺い、まとめた記事をお届けしてきました。今回から始まる新シリーズでは、1社の技術選定についてさらに深く掘り下げ、個々の選択がどのように全体の成功に寄与しているのかをより詳細に探っていきたいと思います。初回の本記事では、まず私たち自身であるFindy Toolsが、2ヶ月という短期間でリリースに至った技術選定の裏側をご紹介します。 Findy Toolsについて Findy Toolsは開発ツールに特化したレビューサイトです。 ツールのレビューや他社のアーキテクチャを見て技術選定の参考にすることが出来ます。2024年1月にベータ版としてサービスをリリースしました。 ベータ版までは ほとんど1人で開発され、現在は3名で開発を行っています。 立ち上げのスピードを重視して、

技術選定の失敗 2年間を振り返る TypeScript,Hono,Nest.js,React,GraphQL はじめに 新たに書きました。 MySQLを使っても会社は潰れない 久々に記事を書いたのでどうぞお手柔らかに... 私が過去2年間で行った技術選定の成功と失敗を振り返り、その学びを共有したいと思います。 文才無いので淡々と箇条書きでいきます Twitterエンジニア垢作りました。エンジニアのお友達がいません。 @uncode_jp 注意 意見を押し付けるものではありません。ただ建設的な議論は大事だと思う。 自分の意見は明確に、歯切れのよい表現を意識している。人それぞれだよねみたいな感じに逃げたくない。技術選定に結論はある（過激）。 ただし技術選定にはコンテキストがあり、例えばプロダクトのフェーズや組織の事情によって当然結論は変わる可能性がある。 OSSの開発者さん達は偉大ですごい。あ

ブースは、韓国の音声AI企業Supertoneが出展したもの。角刈りオジサンの美少女ボイスは、リアルタイム音声変換ソフト「SHIFT」のデモによるものだった。このSHIFT、少女だけでなく少年、成人女性、成人男性、渋いおじいさん、悪魔などさまざまな声がプリセットされており、リアルタイムかつ高精度に声を変換できるのが特徴。 独自の音声合成基盤モデル「NANSY」（Neural Analysis & Synthesis）を採用しており、ユーザーの声の事前学習も、10秒程度のサンプルスクリプトを読み上げるだけで完了。ユーザーとキャラクターの音声の混合比率や感情の表現度合い、音の高低なども細かく調整可能だ。 同様の技術として「RVC」（Realtime Voice Changer）などが有名だが、快適に利用するにはNVIDIAの高性能なGPUを必要とする。一方、SHIFTはCPUのみで47ミリ秒と

2024年はモノレールが歴史上、初めて登場してから200年目に当たるという。記録に残る中で世界初とされるのは、1824年、イギリス人のH・パーマーが、木材レールと馬力を用いた貨物運搬用のモノレールをロンドンの造船所に敷設したものである。 モノレールの技術が大きく発展したのは、自動車の増加による渋滞緩和という文脈においてであり、海外で研究された技術が1960年代前半、日本に次々と輸入された。 その中の1つに、アメリカの航空機製造大手、ロッキード社が考案し、川崎航空機（現・川崎重工業）などが出資する日本ロッキード・モノレール社が実用化した「ロッキード式モノレール」があった。ロッキード式は、小田急電鉄の向ヶ丘遊園へのアクセス路線および姫路市交通局の2路線に採用されたが、いずれもすでに廃止されている。 今回は、向ヶ丘遊園モノレールに着目し、導入の背景や、実際にどのような運用が行われていたのかなどに

TOPフォーカス「情報 I・II」を学んだ高校生の技術レベルってどのくらい？　元エンジニア校長にホントのところを聞きました【フォーカス】 「情報 I・II」を学んだ高校生の技術レベルってどのくらい？　元エンジニア校長にホントのところを聞きました【フォーカス】 2024年5月22日 工学院大学附属中学校・高等学校 校長 中野 由章 芝浦工業大学大学院工学研究科修了（電気工学専攻）。日本アイ・ビー・エム大和研究所を経て、1993年から教職の道へ。三重県立尾鷲工業高等学校や大阪電気通信大学など、多様な機関で教鞭を執り、教育と情報科学を専門分野として研究を重ねる。2021年より現職。情報処理学会の初等中等教育委員会委員長も務める。愛称は、日本IBM時代に同僚に付けられた「ジョニー」。明確な由来はない。 工学院大学附属中学校・高等学校 高校における情報教育のあり方が、大きく変わろうとしています。20

TL;DR 自身の成果をアピールするために、1)Before/After、2)自分の寄与度、3)数字的インパクトを過不足なく伝えることが重要 説明の冒頭では、課題と解法の全体感と成果を述べ、詳細は後に肉付けすると伝わりやすい 課題を伝える際は"誰から見た課題か"を明確にする。課題は解法の前提であるためブレないように はじめに 技術広報のしゅーぞーです。この記事では、過去100人分程度の成果報告書を読み、気付いた "自分の成果をわかりやすく伝える書き方"をまとめています。 仕事をしていると自身の成果を的確に伝える機会は数多くありますよね。 評価期、転職面接、昇格面談など 評価者に自分の成果をどう分かりやすく伝えるか は自分のキャリアを伸ばす上でとても大事なスキルです。 しかし、自分の頑張りや成果を上手く言語化し、相手に正しく理解してもらうのは簡単ではありません。 特に、経験の浅い若手にとって

「人とAIの“模倣”は本質的に同じ」Rubyの父・まつもとゆきひろに聞く、技術の進化と“模倣”の関係 2024年5月14日 一般財団法人Rubyアソシエーション 理事長／Ruby開発者 まつもと ゆきひろ（松本行弘） プログラミング言語Rubyの生みの親。株式会社ネットワーク応用通信研究所フェロー、一般財団法人Rubyアソシエーション理事長、NPO団体軽量Rubyフォーラム理事長などを務める。島根県松江市名誉市民。 近年、大量のデータから文章や画像を生み出す生成AIに注目が集まる中、改めて「模倣」が果たす役割を問い直そうという動きが広がっているように見受けられます。実際に、人間はこれまで、既存の技術を「模倣」しながら新しい技術をつくりだし、その繰り返しによって発展を遂げてきました。 世界中のプログラマーから支持を集める「Ruby」も、他のプログラミング言語のさまざまな要素を採り入れて誕生し

技術革新に適応しようとするイヌさんInkdropというMarkdownノートアプリを作り続けて7年になる。 お陰さまでその売上でずっと生活できている。 これまで個人開発でどう継続していくかについて「ユーザの退会理由をあれこれ考えない」とか「アプリの売上目標を立てるのをやめました」とか、ビジネス面あるいはメンタル面からいろいろ書いてきた。 今回は、技術面にフォーカスして、どう継続して開発していくかについてシェアしたい。 TL;DR最初はとにかく最速でリリースする事を最優先する迷ったら「ときめく方」を選べ程よいところで切り上げて開発を進める使っているモジュールがdeprecatedされるなんてザラだと覚悟する古いから悪いとは限らないシンプルにしていく老舗から継続の秘訣を学ぶ運ゲー要素は排除しきれない最初はとにかく最速でリリースする事を目標に技術選定する開発計画とビジネス計画は切っても切り離せな

もう全部OpenAIでいいんじゃないかな はじめに 月間技術革新です。 ということで、昨日OpenAIから発表された新しい動画生成AI「Sora」が非常に話題となっていますね。 圧倒的な一貫性の保持と1分間に及ぶ長時間動画が生成可能という事で、現状の動画生成技術を圧倒的に凌駕する性能を持っているようです。 在野エンジニアの小手先テクニックなど一笑に付すような圧倒的性能を Soraの凄さは色んなエンジニアやインフルエンサーがたくさん語っているのでそちらを見てもらうとして、この記事ではSoraを構成する各技術について簡単に解説していければと思います。 Soraの技術構成 論文が公開されているわけではないですが、OpenAIが要素技術の解説ページを公開してくれているため、そのページを参考にしていきます。 原文を見たい方はこちらからどうぞ 全体構成 Soraは以下の技術要素で構成されているとのこと

株式会社ソニックムーブ　エンジニアグループ ソリューションユニット マネージャー 家永 稔之 2011年にソニックムーブに入社。個人ではJavaScriptとTypeScriptを用いて、「swf2js」や「Next2D」の開発を手がける。業務のリモート化をきっかけに地元の消防団に所属し、防災活動として月に数回、消防車両に乗って地域の巡回を行う。 X GitHub Animation Tool かつてインタラクティブなWebコンテンツを支えた「Adobe Flash」。「Adobe Flash Player」は2020年12月末でサポートを終了し、ほとんどのコンテンツはすでに姿を消しました。そんなFlashコンテンツ（SWF）を最新のHTML環境で再生可能にする、オープンソースのJavaScriptライブラリが「swf2js」です。ソフトウェアエンジニアの家永稔之さんが開発し、2015年に

小説の面白さはどこから来るのか？ 物語のオリジナリティやキャラクターの深み、謎と驚き、テーマの共感性や描写の豊かさ、文体やスタイルなど、様々だ。 小説の面白さについて、数多くの物語論が著されてきたが、『小説の描写と技巧』（山梨正明、2023）はユニークなアプローチで斬り込んでいる。というのも、これは認知言語学の視点から、小説描写の主観性と客観性に焦点を当てて解説しているからだ。 特に興味深い点は、小説の表現描写が、人間の認知のメカニズムを反映しているという仮説だ。私たちが現実を知覚するように、小説内でも事物が描写されている。 認知言語学から小説の描写を分析する 通常ならメタファー、メトニミーといった修辞的技巧で片づけられてしまう「言葉の綾（あや）」が、ヒトの、「世界の認知の仕方」に沿っているという発想が面白い。これ、やり方を逆にして、認知科学の知見からメタファーをリバースエンジニアリングす

普通の映像から“動いている3Dシーン”をリアルタイム生成できる「4D Gaussian Splatting」【研究紹介】 2023年10月18日 華中科技大学とHUAWEIに所属する研究者らが発表した論文「4D Gaussian Splatting for Real-Time Dynamic Scene Rendering」は、2Dの映像から動的な3Dシーンをリアルタイムで生成する手法を提案する研究である。この技術は2D映像から動くキャラクターの3Dモデルや動的な3Dシーン全体を生成し、単一の視点だけでなく、多くの異なる視点から3Dシーンを閲覧することができる。 ▲高解像度の動的な3Dシーンでも、高品質の表示を維持しながらリアルタイムでのレンダリングを実現している。 keyboard_arrow_down 研究背景 keyboard_arrow_down 研究内容 「Novel view

YouTubeで言葉のカベが消えそう。アドビの｢多言語化｣技術には夢がある2023.10.13 12:0012,096 山本勇磨 現在LAで開かれているAdobe（アドビ）のカンファレンス｢Adobe MAX｣を取材中なのですが、現地でとても面白い技術が発表されました。 その技術の名は｢Project Dub Dub Dub｣。dubは｢吹き替える｣という意味なのですが、AIを使って動画クリップを本人の声で、多言語に吹き替える技術なんです。 現地で行なわれたデモでは、Adobe MAXの会場にいる数千人がその凄さに歓喜。ぜひデモのようすをご覧ください。 これは半端ない…全YouTuberが海外対応できてしまう🤯 日本語の動画クリップから多言語化する｢Project Dub Dub Dub｣#AdobeMAX#MAXSneakspic.twitter.com/Rd6HisOHS3 — ギズ

2022年後半から急速に進化し続け話題の「生成AI」とは、人工知能（AI）を用いてクリエイティブな成果物を生み出す機械学習モデルで、誰もがプロ顔負けのクオリティの画像を作成できる。だが一方で著作権などの法的問題が懸念され、クリエイターの存在意義が問われるなど、黎明（れいめい）期だけにさまざまな議論を呼んでいる。日本が誇るクリエイティブのひとつ、マンガ制作に携わる人々の声を聞き、その可能性と課題を検証する。 制作現場におけるAIの波紋 近年、AI技術がさまざまな分野に応用されるようになった。その波は「ビジュアル表現」の分野にも及び、誰でも簡単にクオリティの高い画像を生成できるサービスが各社より公開されるようになっている。 AIを使えば、高度な技術が必要だった表現が、誰にでもできるようになる。つまり「ビジュアル表現の民主化」が進む、という期待があるいっぽうで、「クリエイターの職を奪う」という危

わずか3秒の元音声から本人そっくりな音声合成が可能な技術「VALL-E X」が誰でも使える形で公開されました。オープンソース版で、ローカルマシンからWebUIで利用できます。さっそくインストールして使ってみました。 以前、ディープラーニングベースの音声・歌声合成ソフトであるDiff-SVC、リアルタイム処理が可能なAIボイチェンRVCを紹介したとき、自分は記事タイトルに「驚異の」という形容詞を付けました。それでも学習には数十分の本人による音声データが必要で、そこまでのデータを用意するのは容易ではありません。それに対してVALL-E Xでは元データが3秒あれば本人に似た声を生成できるのです。