【比較検証】大手4社の画像生成AIくらべ。ベストなAIはどれだ!?2024.12.25 22:0020,876 小野寺しんいち Image: Generated with Adobe Firefly, ChatGPT (DALL·E 3), ImageFX (Imagen 3), Image Playground 白熱するAI競争。Apple（アップル）が｢Apple Intelligence｣を先日リリースし、いよいよ日常でもAIが使われる時代になるとともに、企業同士の競争は熾烈を極めていきそうです。 今回は、AI時代の覇権争いに名乗りを上げる大企業4社の画像生成AIツールの実力がどんなものなのか、比較してみようと思います。 リングに上がるのは、OpenAIの｢ChatGPT (DALL·E 3)｣、Google（グーグル）の｢ImageFX (Imagen 3)｣、Adobeの｢Ado

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

こんにちはイワツカです。 食欲の秋ということでサツマイモやキノコが美味しい季節ですね。 さて今回は、生成AIを使おうと思ってもプロンプトの書き方がよく分からず、生成AIから思ったような回答を得られない...なんて方におススメのOpenAIのプロンプトジェネレーター機能を紹介します。 1. プロンプトジェネレーターとは 使い方 2. ユースケースごとのプロンプトと結果比較 Pythonコードのリファクタリング プロンプトジェネレーターを使わない場合 プロンプトジェネレーターを使う場合 API設計 プロンプトジェネレーターを使わない場合 プロンプトジェネレーターを使う場合 ブログ作成 プロンプトジェネレーターを使わない場合 プロンプトジェネレーターを使う場合 3. まとめ 1. プロンプトジェネレーターとは プロンプトジェネレーターとは、その名の通り、AIに対する指示文（プロンプト）を自動的に

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を利用するときに漫然とプロンプトを入力するだけでは、その能力を十分に引き出せない。ChatGPTの達人である深津貴之氏が、プロンプトの極意を伝授する。 第5回 深津氏に学ぶChatGPTプロンプトの極意、必要な行動を考えさせてから尋ねる ChatGPTの達人である深津貴之氏にプロンプトの書き方を整理して教えてもらう。今回取り上げるのは「ReAct（Reasoning + Acting）」だ。 2024.09.06 第4回 深津氏に学ぶChatGPTプロンプトの極意、段階ごとやアプローチ別に考えさせる ChatGPTの達人である深津貴之氏にプロンプトの書き方を整理して教えてもらう。今回取り上げるのは「Chain of Thought」と「Tree of Thought」だ。 2024.09.05 第3回 深津氏に学ぶChatGPTプロンプトの極意、資料そのものをAIに作ってもら

関連記事 ソフトバンク子会社、独自LLM「Sarashina」シリーズを一般公開　「24年度中に3900億パラメータLLMの構築目指す」 ソフトバンクの子会社でAIの研究開発などを手掛けるSB Intuitionsは、日本語に強い大規模言語モデル（LLM）「Sarashina」シリーズを一般公開した。 LLMが別のLLMを何度も改善　より良い回答を出す最適化手法をAIが発見する技術　Sakana AIなどが開発 AIベンチャーのSakana AIやFLAIR、英ケンブリッジ大学、オックスフォード大学に所属する研究者らは、人間の介入を最小限に抑えて新しい最適化アルゴリズムをAIによって発見する手法を提案した研究報告を発表した。 生成AIでメモアプリが進化？　自分だけのチャットAIが作れる、Google「NotebookLM」を試してみた Gemini 1.5 Pro搭載、GoogleのAIノ

ChatGPTなどの大規模言語モデル (Large Language Model; LLM) にプログラミングやリファクタリングをさせる場合、目的に合ったものが作られているかを何らかの方法で検証する必要がある。 プログラムの正しさを完全に保証する方法はないが、ある程度の正しさを継続して担保するための方法を探ってみたので以下にまとめた。 ポイントは、ChatGPTの生成したプログラムの検証にもやはりChatGPTの力を借りることである。 実行可能性と入出力のチェック プログラムを生成するタスクである場合、いつでも「実行できるか？」というチェックが可能である。これは自然言語の生成と大きく異なる点だろう。実行可能性を確かめることは最低限のチェック項目になる。 エラーが出力された場合、自力で修正するか、もしくは、エラーの内容をChatGPTに提示して修正を依頼し、再度実行可能かを確かめる。 入力・

じこったねこばす @funniest_catbus ChatGPTを使うときにウソの回答(ハルシネーション)を回避するために、「わからないことは知らないと答えて」とプロンプトに入れるとだいぶ回答精度があがる。 知ったかぶらないだけ人間より信用できるわ。 pic.twitter.com/sFMmdymZ4i 2024-05-24 07:54:34 じこったねこばす @funniest_catbus ヤメガバンカー ||自意識が膨張して破裂寸前 ||過去作品は下記noteからどうぞ ||お仕事の依頼はDMまで ||質問箱: querie.me/user/funniest_… ||アイコン画像はKZOさん作 @__KZO__ ||かけだしクラブDJ||ラジオパーソナリティになりたい|| note.com/jikoneko/ リンク www.nri.com ハルシネーション | 用語解説 | 野村

Microsoftが提供する「Copilot」は、生成AIを活用したチャットbot型のアシスタント機能だ。日本語にも対応しており、Windows 11／10には「Copilot in Windows」という名称でOSに組み込まれている他、Webブラウザやスマートフォンアプリ（Android、iOS）からも利用できる。 同社はChatGPTを開発した米OpenAIとパートナーシップを結んでおり、CopilotもChatGPTに使われている大規模言語モデル（GPT）をベースにしている。簡単に言えば、ChatGPTにBingの検索アルゴリズムを統合したものと考えればいい。 Copilotは、ユーザーが実現したいこと──例えば「物事を調べる」「アイデアの発案や壁打ち」「プレゼンのスライドや報告書などの作成補助」「WebサイトやPDFファイルの内容を要約」「翻訳」「画像の分析」「画像生成」といった作

皆さん「ChatGPT」を使いこなしているだろうか。筆者は毎日長時間仕事にプライベートに使い倒している。本連載では「第23回　ChatGPTユーザーはEdgeに拡張機能「Superpower ChatGPT」インストールすべし」でイチオシを紹介したが、今回はChatGPTを使う際に便利な拡張機能をもう4つ紹介しよう。 1つのプロンプトで複数の生成AIを同時に利用できる「ChatHub」 ●ChatHub 「ChatGPT」だけでなく、「Bing」や「Bard」など他の生成AIを利用することもあるだろう。通常は別タブでウェブサイトを開き、プロンプトをコピーペーストする必要があるが、そんな時は「ChatHub」が便利。ブラウザー画面を2～6分割して同時に複数の生成AIを利用できるのだ。プロンプトを入力すると同時にすべてのAIに送信され、出力が得られるので手間が省ける。生成AIごとの傾向もわかる

OpenAIは、大規模言語モデル（GPT-4）でよりよい結果を出すためのプロンプトエンジニアリング（プロンプトのノウハウ）入門テキストを同社のウェブサイトで公開している。 同テキストでは、現在同社で最高の性能を持つ大規模言語モデルGPT-4を対象に、よりよい結果を導くための6つの戦略と、それぞれを実行する際の具体的な戦術（コツ）が掲載されている。 また、「Prompt examples」のページでは、上記で紹介したものを含む多数のプロンプト例が紹介されており、すぐに利用できるようになっている。 では紹介された6つの戦略を見ていこう。 明確な指示を書く LLMは利用者の心を読むことができないので、回答が長すぎる場合は「簡潔に」、単純すぎる場合は「専門家レベルで」と明示的に依頼する必要がある。 具体的な戦術としては下記が提案されている。 ・より関連性の高い回答を得られるよう、質問は詳細に ・モ

「ChatGPT」などの生成AIから役に立つ応答を引き出すには、どのようなプロンプトを与えるのが最善なのだろうか。Microsoftが勧める25のプロンプト術を紹介する。 「ChatGPT」などの生成AI（人工知能）はユーザーの問いかけ（プロンプト）に対して、応答する。プロンプトが適切でないと、望みの結果は得られない。 連載では6回にわたってChatGPTの開発元が公開した6つの戦略を紹介してきた。今回はMicrosoftが2023年10月23日に公開した生成AIを使いこなす25のプロンプト術を紹介する（連載記事の一覧はこちら）。 Microsoftが勧める25のプロンプト術 （1）解決したい課題を明確に伝える 解決したい問題やニーズをまずプロンプトとして明確に示す。「最新アプリケーション（アプリ）向けのマーケティングキャンペーンについて斬新なアイデアが欲しい」といった具合だ。 （2）単純

近年、精神療法の領域でAIの活用に注目が集まっています。そんな中、カーネギーメロン大学などの研究者らによって新たなフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』が考案されました。このフレームワークは、LLMによって人々の「認知の歪み」を診断する目的に特化しており、専門家によって高く評価されています。 認知の歪みとは、例えば「0か100か」のような極端な考え方や、他人の考えを勝手に推測するなど、不健康な思考パターンのことを指します。 DoTフレームワークを用いた診断結果は、人間の専門家が出す診断結果とも高い一致性を示しており、その有用性が確認されています。 （追記）なお、本フレームワークに基づくMyGPTを作成しました。記事末尾にURLを記載するため、興味のある方はぜひお試しください。 参照論文情報 ・タイトル：Empowering Psychotherapy wit

プラグインの基本を知ろう ChatGPTの有料サブスクライブプラン「ChatGPT Plus」には、ChatGPTの機能を拡張するためのツール「プラグイン（Plugin）」が多数用意されている。プラグインを導入することで最新情報にアクセスしたり、サードパーティーのサービスを利用できるようになる。プラグインの導入方法については前回の記事を参照してほしい。 注：本記事はすべて筆者がChatGPT Plusでプロンプトを実行・検証している。 「結果はこちら（クリックで拡大表示）」のリンクをクリックすることで、すべてのプロンプトと生成されたChatGPTの回答を見ることができる。 なお、記事内で触れられていない質問や頓珍漢な回答も含まれているが、これはChatGPTとのリアルな対話記録であるため、その点をお楽しみいただければと思う。 知識ベース情報を取得できるプラグイン　その1 前回はChatGP

生成AIが影響しやすい職種 オープンAIと米ペンシルバニア大が2023年3月に共同発表した論文では、大規模言語モデルは「インターネットやトランジスタ、エンジン、電気などに匹敵する数十年に一度の技術」と位置づけられています。 生成AIの登場によってこれまで人間が手がけてきた仕事はどの程度、自動化されることになるのでしょうか。 ゴールドマン・サックスの分析では、米国内の現在の作業タスクの1/4がAIによって自動化される可能性があるといいます。特に事務系（46％）と法務系（44％）の職業でその割合が高く、建設業（6％）やメンテナンス業（4％）といった労働集約的な職業ではその割合が低いとされています。 事務サポートや法務など、決まったルールや過去の事例に基づいて進められるような業務においては、AIに取って代わられる作業の割合が特に大きいといえるでしょう。

ChatGPT を上手く使う方法として、非常に長いプロンプトが共有されているのを見たことがある方は多いと思います。ただ、実務で使う場合長いプロンプトより短いプロンプトの方が扱いやすく API を利用する際のコストも少なく済みます。「ユーザーが作成した Excel マクロをメンテナンスしてほしい」と言われると 90% のエンジニアは不吉な予感に胃が痛くなると思いますが ( ※個人の感覚です ) 、今後誰かが生み出した長文プロンプトが業務に欠かせないものになっていて数文字変えると挙動が変わるようになっていたりしたらメンテナンスには想像を絶する苦痛が伴います。 プロンプト内の表現が性能へどのように寄与するのか計測することができれば、不要な表現を削り短くすることができます。本記事では、既存の書籍や記事をもとに期待する回答の基準点を定め、基準点よりどれだけ差異ある返答が得られたかで評価する方法を提案

ChatGPTやBardといった生成AIには、爆弾の作り方といった危険な情報や、中傷にあたるような非倫理的な文章の生成を求められても拒否するように安全策がもうけられています。しかし、命令文となるプロンプトの末尾に一見すると意味のわからない文字列である「敵対的サフィックス(接尾辞)」を付けることでこの制限を突破し、本来は出力できない過激な文章をAIに生成させる「ジェイルブレイク(脱獄)」の手法が特定されました。 Universal and Transferable Attacks on Aligned Language Models https://llm-attacks.org/ Researchers Poke Holes in Safety Controls of ChatGPT and Other Chatbots - The New York Times https://www.n

GPTで作ったAIに24時間お問合せ対応をしてもらう方法とは？ 導入手順とそのリアルな成果と課題を徹底レポート！ GPTを利用したプロダクトが次々と登場し、AIの社会実装が加速していますね！「AIによるお問合せへの対応」も、GPTの利用が大きく期待される領域です。本記事は、GPT製のお問合せ対応チャットボットを導入する手順を紹介します。そして手順に加え、導入によって見えた成果と現状のリアルな課題を併せてご紹介します。 この検証によって作成されたお問い合わせ対応AIは、下記のページに設置済みです。本記事の内容でこんなAIチャットボットを作れます。 https://miibo.jp/ お問合せAIとの会話の様子※ 本記事は会話AI構築プラットフォームmiiboを運営する株式会社miiboにて執筆しています。 お問合せAI導入の恩恵は大きい！GPTを利用した賢いAIが顧客や社員の質問に24時間回

ChatGPTが返してくる回答を見て、そんな印象を持った人は、まだ本当の力を引き出せていないだけかもしれない。

以前なら人と話していて相手の理解がいまいちだったり、見当違いの回答がきたりしたらイライラしていた。 でも、ChatGPTを使うようになって「ああ、人間ってこういうことだったのか」と理解できた。 いまは言ったことが伝わらなくても「このプロンプトだとこう返ってくるのか」としか思わなくなった。 「部長にはこのプロンプトだと期待した結果が返ってくるぞ」って。 店員に注文を聞き返されたときも以前ならイラッときて「二度とこねぇよ」とか思っていた。 でも、いまは冷静に「このプロンプトで命令してみよう」と考えることができる。 ChatGPTのおかげでかなりコミュニケーションが楽になった。 人とのコミュニケーションってこういうことだったんだな。