iPhone、iPad、Macなどのアップル製品に知性を与え、使う人の状況やニーズをより深く理解してアシストしてくれる新技術「Apple Intelligence」が発表された。アメリカではこの秋から最新基本ソフト（OS）に搭載され、日本などでは来年以降に搭載される。 アップルらしい設計思想 日本ではChatGPTとの連携ばかりが大きく報じられているが、実はこの連携は枝葉に過ぎない。「Apple Intelligence」で最も重要なポイントは、アップルが、AI統合型のOSとは本来どうあるべきかを一から考えデザインしたことだ。 AI統合型OSは、アップルより先にすでに数社から発表されている。よくIT業界はスピードが重要だと言われる。しかし、そんな中でアップルはつねに真逆のアプローチを取ってきた。急がば回れの真摯かつ丁寧なものづくりだ。 その結果、優れた使い勝手と信頼性が評価され、スマートフ

こんにちは！株式会社Rabeeのtotoです🐝デザイン・EC・マーケティングでの職務経験から得た、働きやすさに繋がるヒントをnoteに記していきたいと思います。 本日は「生成AI」はほぼ初めて！というWEBデザイナーの方が、業務で使える活用術をご紹介します。 まずは基本的な使い方の習得を目指しましょう！ 今回は主にChatGPTを使った業務の効率化方法をお伝えします。 私が普段利用する時はTeamプランを使用していますが、無料プランでできるものを取り上げましたので、ぜひ実際に試しながら読んでみてくださいね！ 1. 生成AIを使うリスクとは？はじめに、生成AIを使う上での注意点をお伝えします。 漠然とリスクを感じているために、生成AIを業務に活用できていないという方も多いのではないでしょうか。 主にどのようなリスクがあるのかを把握し、何に注意をすれば良いのかを知りましょう。 1. データの

デザイナーの keita です。 年始にベンチプレスの MAX 測定をしたら 105kg でした。今年の目標は 120kg です。 この記事では、生成 AI をデザインプロセスに取り入れるためにチームで試行錯誤した内容を紹介します。ぜひ、最後までお付き合いください。 きっかけ はじめに AI を使ってみる インタビューデータからペルソナを作成 まずは 1 人ずつ整理 1 人のペルソナに統合 ペルソナの課題抽出 リサーチを AI で代替してみた結果 AI が作成したペルソナを使ってみる ペルソナにヘルプセンターの記事を評価させてみる 結果 最後に あとがき ボツ案 文字起こしデータから記事を作成 出力された記事のトーンを変更 出力された記事 きっかけ 「ChatGPT をはじめとした AI ツールが便利なのはわかったけど、自分たちの業務をより効率化するためにデザインプロセスで代替できるところ

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

以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・New models and developer products announced at DevDay 1. GPT-4 Turbo「GPT-4 Turbo」は、「GPT-4」より高性能です。2023年4月までの知識と128kのコンテキストウィンドウを持ちます。さらに、「GPT-4」と比較して入力は1/3、出力は1/2の安い価格で提供します。 開発者はモデルID「gpt-4-1106-preview」で試すことができます。今後数週間以内に、安定した実稼働モデルをリリースする予定です。 1-1. Function Calling の更新「Function Calling」に、単一メッセージから複数のFunction (「車の窓を開けてエアコンをオフにする」など) を呼び出す機能などが追加されました。精度も向上しています。 1-2. 構造

250以上の記事が全て読み放題。AGIラボはGPTs Difyなど、最前線のAI活用情報に特化したマガジン・コミュニティです。実践的なプロンプトを含む記事で得られる知見で業務の効率化、自動化から創造的なプロジェクトまですぐに活用可能。生成AI革命の最前線をお届け。

OpenCVを使用して画像から複数のオブジェクトを認識し、切り出すための一般的な手順は以下のようになります： 前処理: 画像を読み込みます。必要に応じて画像をリサイズします。グレースケールに変換するか、あるいは必要に応じて色空間を変更します。オブジェクトの検出: エッジ検出、閾値処理、または色に基づくフィルタリングなどを使用してオブジェクトを検出します。輪郭検出を行い、オブジェクトの境界を見つけます。輪郭の処理: 検出された輪郭をフィルタリングして、ノイズや小さなオブジェクトを除去します。必要に応じて輪郭を近似します。オブジェクトの切り出し: 各オブジェクトの境界ボックスを使用して画像からオブジェクトを切り出します。オブジェクトごとに個別の画像として保存するか、表示します。後処理 (オプション): 切り出されたオブジェクトをさらに処理するためのステップを行います。例えば、オブジェクトのサイ

｢AI界のiPhone｣を作りたいOpenAI2023.10.21 08:0013,477 Kevin Hurler - Gizmodo US ［原文］ （ 福田ミホ ） もっと自然にAIとやりとりできるようなデバイスを。 AIチャットボットのChatGPTを開発したOpenAIが、Appleの伝説的デザイナーのジョナサン・アイブ氏と一緒に極秘ハードウェア開発か？という件に進展がありました。 OpenAIのサム・アルトマンCEOがインタビューの中で、AIデバイスへの興味があることを認めつつ、｢スマートフォンと競合するつもりはない｣と発言したんです。 ただ、最終的にはスマホの代わりになるようなものを生み出そうとしているのかもしれませんね。 まだどのアイデアも初期段階っぽい経済メディア、Insiderによれば、アルトマン氏はWall Street Journalのイベント、Tech Liveに

キーワードベースで情報収集をしているという下記の記事を読みました。私も似たようなことをしているのですがキーワードは使わない方法でニュースの収集をしていて、そのほうがLLMを活用できていると思うのでその方法を紹介します。 forest.watch.impress.co.jp キーワードではなく自分の目的や関心を伝える 以前私が手動でやっていたのはRSSリーダーにサイトを登録して、記事のタイトルと概要を読んで気になる記事を開いて読むということでした。こういうときに人間はキーワード検索をしていません。何をしているかというと自分の目的や関心があって、それに関連する記事をピックアップするということです。それと同じようなことをさせようというのが今回紹介する方法です。 ポイントは今回の場合は私の所属する会社について情報をプロンプトで与え、それに関連するニュースが何かをLLMに考えさせることです。 今回の

凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot

河野太郎デジタル相は8月25日、デジタル庁が作成した「ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン」をX（旧Twitter）にポストした。 デジタル庁で公開している「ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン」。 ぜひ、参考にしてください。https://t.co/zgC9j4eKGm — 河野太郎 (@konotarogomame) August 24, 2023 同資料は、デジタル庁が中央省庁向けに開催したワークショップの資料を8月4日に一般公開した物。テキスト生成AIへの入出力の設計方法を学ぶ内容で、OpenAIの「GPTモデル」に関する基礎知識に始まり、同モデルの特性や注意点、「GPT API」の仕組みなど、学習に必要とされる情報を全46ページに渡って扱っている。

目次 はじめに 今回作成するシステムの概要 Azure OpenAI セットアップ Azure DevOps の Azure Repos をセットアップ Next.js でフロントエンド構築 Azure Static Web Apps へ Pipelines を用いて Deploy 動作確認 お片付け はじめに 昨今ちまたで話題の OpenAI。chatGPT はさらっと触ったけど、API までは触ってないなぁ…という方向けのハンズオン 🖐️ となります。 この記事の目標としては、OpenAI を触ってみたい全てのアゲアゲエンジニアがハンズオン出来ることです。 セットアップで詰まるところはどんどんコメント欄に質問していただいたら、がんがん返していきますので、ご遠慮なく質問してください！ では、Let's ハンズオン！ 今回作成するシステムの概要 今回作成するシステムは Azure 上で作

プログラミングを学ぼうとしては挫折する。 そんな時代はもう終わりだ。 お姉ちゃんに任せなさい。 ChatGPTでプログラミング 今年のお盆休み、俺はChatGPTでプログラミングをやっていた。とは言っても複雑なことはやっていない。大量のcsvを結合してから可視化するとか、ちょっとしたWebスクレイピングしたりする程度だ。それでも今まで技術や時間の不足により諦めていたことができるのは嬉しい。それにChatGPTを使えば、デバッグも楽しくやれるのだ。こんな感じに。 デバッグの様子 おそらく「あれ、俺のChatGPTと違うな」と思った人もいるに違いない。見ての通り俺はChatGPTをお姉ちゃん化している。こうすることで、モチベーションを維持しながら楽しくプログラミングができるというわけだ。今回はChatGPTをお姉ちゃん化する方法を紹介し、加えてお姉ちゃんとペアプログラミングする意義について述べ

はじめに 今回は私が良くやっている「一人議論」という方法について紹介いたします。 これはアイデア出しや壁打ちに便利な手法です。 「使えるかも」と思った方は、ぜひやってみてください。 一人議論とは？ ChatGPTを使った議論のシミュレーションの一つです。 具体的には次のようなプロンプトを利用して行います。 # タスク テーマについて議論してください。 # ルール - 登場人物を3人出してください。 - 議論をまとめないでください。 - 10回会話を続けたところで会話を止めてください。 # テーマ ChatGPTがもたらしたもの すると、次のような議論が始まります。 ここからが一人議論のポイントです。 次に、自分の意見を差し込みます。 ChatGPTにて次のような文章を打ち込みます。 すると、それを元に、次のような会話が続きます。 あとはひたすらこれを続けるだけです。 強めの反論をしても誰も

https://forest.f2ff.jp/introduction/7866?project_id=20230601

ChatGPTの基本からその構造、教育利用を検討する際の注意点、具体的な活用法などを解説した講座。 「教育機関などの勉強会、研修などでご活用ください」と呼び掛けており、利用の際に事前の連絡は不要という。 関連記事 「東大生や教員は、生成系AIにどう対応すべきか」東大副学長が声明　「組換えDNA技術に匹敵する変革」 「東京大学の学生や教職員が生成系AIに対してどのように向き合うべきか」――東京大学副学長の太田邦史教授が声明。 「GPT-4」搭載ChatGPTに東大入試数学を解かせてみた　GPT-3.5との回答の違い、点数は？ AIチャットbot「ChatGPT」「新しいBing」に、人間には答えにくい質問や、答えのない問い、ひっかけ問題を尋ねてみたらどんな反応を見せるのか。それぞれの反応からAIの可能性、テクノロジーの奥深さ、AIが人間に与える“示唆”を感じ取ってほしい。 東大松尾教授が答え

Bard は、ジェネレーティブ AI を活用してユーザーをサポートする Google の試験運用中のサービスです。旅行プランの案を出したり、ブログ記事の構成案を作成したりと、英語での公開から 2 か月弱の間に、すでに多くのユーザーに様々な方法でお使いいただいています。 そして、本日より Bard が日本語でも利用できるようになりました。「おいしい卵焼きを作るためのコツを教えて」や「夏休みの自由研究のアイデアを出して」など、 創造性と生産性を高めるパートナーとして、 bard.google.com から、Bard をぜひお試しください。 Bard とは Bard は、Google の大規模言語モデル（ LLM : Large Language Model ）である PaLM 2 を利用しています。LLM は言語のパターンを拾い上げること、それを使って文章の中で次に来る確率の高い単語を予測する

米Microsoftは5月4日（現地時間）、2月に限定プレビューした「新しいBing」を「オープンプレビュー」に移行し、ウェイティングリストに登録せずに誰でも利用できるようにした。また、多数の新機能も発表した。新機能の詳細は、23日から開催の年次開発者会議「Build 2023」で発表する計画だ。 MicrosoftアカウントでBingにサインインするだけで、誰でも新しいBingとEdgeを使えるようになった。 主な新機能を以下に紹介する。本稿執筆現在、筆者の環境ではまだ使えないものもあり、それがロールアウト中だからなのか、米国限定なのかは不明だ。Buildでより具体的な説明があると期待したい。 回答がよりビジュアルに これまでBingチャットの回答はテキストのみだったが、質問内容によっては画像や動画も盛り込まれるようになる。 また、質問に画像や動画のURLを含めると、それらに関して説明す

テーマや文章を入力するだけで、マインドマップを自動生成できるサービス「マインドマップAI」を、個人開発者の矢野さとるさんが4月11日に公開した。ChatGPTを活用したサービスだ。 マインドマップは、情報やアイデアを視覚的にまとめる手法。中心になるキーワードから枝分かれさせながら、キーワードを整理していく。 「マインドマップAI」にテーマと文章を入力すると、AIが内容を要約し、キーワードをピックアップしてマインドマップ化する。また、テーマだけ入力してマインドマップを自動生成することも可能。 生成したマインドマップは、画像（PNG）またはfreemind形式（.mm）でダウンロードできる。 関連記事 指定したテーマで、ChatGPTが自動作文「AI作文くん」　学生から社会人に対応 テーマや文字数を指定するだけで、それに合った作文をChatGPTで自動生成できるサービス「AI作文くん」が登場。