はじめに 社内で、具体的な業務ユースケースに即して実践的なプロンプトエンジニアリングをみんなで模索しまくる、みたいな勉強会のような企画を開催してみたところ、プロンプトエンジニアリングなんてもうわかりきったものだと思い込んでいましたが、意外と（やはり？）奥が深く、いろいろな学びが得られました。かいつまんで言うと以下のようなものです。 実践的なプロンプトを書くためのtips 一方通行的に、自然な流れで考えさせる。行ったり来たりさせない。 ステップを分けて、ステップごとにプロンプト自体を分けて一つずつ実行する。 決定論的な判断は、JSONやYAML形式で出力させ、計算可能なデータとして考えさせる。 Few Shotは実はそれほどこだわらなくてもいい。(どちらかと言えばステップ実行とかJSON/YAML思考のほうが効き、Few Shotはユースケースとプロンプトの組み合わせによってはよって効いたり

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

ChatGPTを活用すると様々な業務を効率化することができますが、その一つにコーディングが挙げられます。 この記事では、ChatGPTを使ってGAS（Google Apps Script）のスクリプトを出力し、スプレッドシートに記入したTo doリストをGoogleカレンダーに反映させる方法を紹介します。 Google WorkspaceをカスタマイズできるGASとは「GAS」とは「Google Apps Script」の略で、Googleが提供するスクリプト言語です。GASを使うと、データ処理やメールの自動返信、ファイル整理などが可能になります。Googleアカウントがあれば、特別な設定を行うことなく、ブラウザ上でコードを構築することができます。 とはいえ、プログラミング初心者にとって、いきなりスクリプトを構築するのはハードルが高い気がしますよね。 そこで、ChatGPTを活用してみまし

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

1.プロンプトエンジニアリングとは 1-1.プロンプトとは 1-2.プロンプトの構成要素2.プロンプトエンジニアリングの代表的な手法 2-1.Zero-shot prompting 2-2.Few-shot prompting 2-3.CoT（Chain-of-Thought） Prompting 2-4.Zero-shot CoT 2-5.Self-Consistency 2-6.Generate Knowledge Prompting 2-7.ReAct 2-8.Directional-Stimulus -Prompting 2-9.Multimodal CoT Prompting3.敵対的プロンプトエンジニアリングの代表的な手法 3-1.Prompt-Injection 3-2.Prompt-Leaking 3-3.Jailbreak 3-4.Do Anything Now 3-5.

初めまして、にわとろです。 さて今回は、ChatGPTを使ってiOSアプリをイチから作ってみました。ChatGPTの記事なんてもうオーバーフローするほどあるのですが、今のところiOSアプリを最後まで作り通した記事はありません。 理由は簡単で、ChatGPTは「バカ」なのでiOSアプリなんて複雑なモノを完成させられないからです。 しかしバカも使いようです。上手く使いこなしてやれば、アプリだって作ることができます。ChatGPTはバカですが、有能なバカです。でもあなたがヤツをわかっていなければ、やっぱり無能のままです。だから、この記事を読んで理解してあげないといけません。 それじゃあ、ChatGPTと仲良くなりにいきましょう。 ChatGPTを使う極意 早速ChatGPTを使う極意を教えます。全部読み通せなくても、これだけは覚えてください。 いい上司になれ。 何を言っているかというと、Chat

イントロ YouTubeを見てて、ふとしたきっかけでプログラミング初心者の自分でもアプリが作れるんじゃないかと思い、3週間で完成させた話を共有しようと思います！ これからプログラミングを頑張ってみたい人や、既にエンジニアだけどchatGPTが本当に開発に役立つのかどうかを知りたい人のお役に立てれば幸いです。 今の時代なら誰でもアプリが簡単に作れます！ 自己紹介 自分は3ヶ月前までプログラミングなんて全く触れたことがない人間でした。 しかし、最近流行りのAI、chatGPTに関して色々と話を聞いてみると、「もしかしたら自分もchatGPTを使えばアプリが作れるんじゃないか！？」と思うようになってきました。 LINEの「AIチャットくん」なんかもchatGPTを利用して一日で作られたらしいですね。 でもあれは元々アプリ開発経験のある人たちが作ったものなので、「本当にプログラミング初心者でもch

Anthropic home pageEnglishSearch...Search...NavigationWelcomeUser GuidesAPI ReferencePrompt LibraryRelease NotesDeveloper NewsletterBuild with Learn how to get started with the Anthropic API and Claude. Help me get started with prompt caching…Explore the docs Get started with tools and guides Get startedMake your first API call in minutes. API ReferenceIntegrate and scale using our API and SDKs. A

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

業務効率化に一役買ってくれると話題の「ChatGPT」。 今や「大学生の4人に1人が就活でChatGPTを使っている」といったデータもあり、リリース当初はあまり興味のなかった方でも、最近は「自分の仕事でうまく使えたりしないかな？」なんて考える機会も増えてきたのではないでしょうか？ ただ、ChatGPTが作業をどこまで効率化してくれるのかはまだまだ未知数です。時間を食う資料の作成やExcelの集計作業などをまるっとお任せできたらうれしいけど、思うようなアウトプットが得られず手間が増えたら、本末転倒な気もしますよね。 それに、ChatGPTの生成データをめぐっては、権利関係や内容の中立性・正確性などの側面で一部懸念の声も挙がっています。業務内での利用を禁止する企業や、自身のコンテンツを「学習・流用」されないよう自衛措置を講じるクリエイターも存在します。使用にあたってのルールも、完全に整っている

この記事は、一度使われて終わるような、ChatGPT にちょっとした機能を追加しただけの GPTではなく、本当に使われる素晴らしく便利な GPTs を作成、開発するための教科書として、書きました。 今までの GPTs 開発関連の情報を全てまとめた内容になっています。 この note 一冊を読めば、GPTs 制作の基礎から応用まで全部わかります。 記事の内容は必要に応じて適宜アップデートしていきます。 目次は以下です： 第1章 GPTsの概要とその可能性そもそも GPTs とはなんでしょうか？ 一言で言うと、ChatGPTを自分独自に大幅にカスタマイズできる機能とそのカスタマイズされたAIのことです。 ただし、GPTsを単なるChatGPT のいち機能の一つとして考えるのは非常にもったいないです。 OpenAI は、GPT Store という、他の人が作ったGPTsを使えるようになるストアの

Explore resources, tutorials, API docs, and dynamic examples to get the most out of OpenAI's developer platform.

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

こんにちは。エンタープライズソリューショングループの石川です。大企業連携システムの基盤の開発や運用を担当していて、日々発生するエラーの監視や調査も行っています。今回は手間と時間がかかりがちだったエラー調査を、ChatGPTを使って改善した話をします。 エラー調査の背景 カタログサイトの概要とエラー発生時の影響 注文受付が影響を受ける理由とエラーの具体例 エラー発生時の調査手順 1. 注文受付へのリクエストがないか確認 2. 購買システムに注文情報を再送信する仕組みがあるか確認 3. 再送信の仕組みがない購買システムの場合は、社内の担当グループに対応依頼 MonoChatに聞きながらGASアプリケーションを作成 実現したかったこと 改善のためのアプリケーションを作成 改善の費用対効果 振り返り エラー調査の背景 カタログサイトの概要とエラー発生時の影響 大企業連携は、各企業様が持つ購買システ

ChatGPTを活用した英語学習の「応用編」 橋本大也氏（以下、橋本）：ここからは、ChatGPTのプラグインとか、有料版のAdvanced data analysisの高度な機能を使った応用編ですね。ChatGPTを使って「え、こんなこともできるの!?」という例を紹介していきます。 最初は和製英語についてです。和製英語は「Japanglish」と言いますが、「和製英語の例をください」と入れると、Salaryman、OL、Skinship、Consentとか、いろいろな英語で答えてくれるんですね。 私はこのままmore、moreを繰り返して、100個くらい和製英語をリストにしてもらいました。このデータから30個ばかり「これはおもしろいね」「知らなかったよ」「知ってたけどおもしろい！」と思うものを選びました。 それをBingのImage Creator、画像生成AIに1個ずつ入れていくと、全

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 追記（2024年6月4日） この記事は、2023年9月時点の情報です。 当時と比較すると、ここ最近はLLMを取り巻く状況が大きく変化しました。 GPT-4oの登場によってより人間に近いチャットが出来るようになったり、Geminiに新しいモデルが追加されてGPT-4に負けず劣らずの精度が出せるようになったり、その陰でClaude3が着実に成長していたり。 LLMの競争は2023年よりも激しくなり、各社モデルの成長スピードも上がっていると感じています。 サブスクリプションプランを契約することによるメリットが、執筆当時よりも大きくなっています

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 学習におけるChatGPTの活用方法といえば、「ChatGPTから教えてもらう」ということが多いと思います。 実際、私もそうです。 本記事は逆に 「ChatGPTに教える」 という使い方もありではないかという内容になります。 目次 何でChatGPTに教えるの？ 「人に教える」ことで記憶への定着率が高くなると感じた経験 実際にChatGPTに教えてみる さいごに 何でChatGPTに教えるの？ 「学習にはアウトプットが重要」 ということを耳にしたことがある人は多いかと思います。 主なアウトプットには、次のような手法があります。

はじめに大規模言語モデルであるChatGPTに文章を渡す際、適切な区切り線の使用は、情報の正確な伝達や解釈に大いに役立ちます。 この記事では、区切り線に適切なものを検証します。 区切り線とは？使い方区切り線は文章を区切る時に使用する文字列のことです。 例えば下記のようなものです。 また、使い方をまとめた記事もあるので参考にしてください。 def test() a = "a" b = "b" c = a + b print(c) ================================　←これが区切り線 上記のコードについて教えてください 結論先に結論を言うと、4個～16個連続した「-」か「=」 もしくは8の倍数の「-」か「=」が区切り線としてはベストでした。 ---- ---------------- -------------------------------- ==== ==