1 - 40 件 / 6719件
ChatGPTユーザーの悩みを解決するプロンプト徳力基彦氏(以下、徳力):まず今日はChatGPTの使い方をしっかり覚えていただきたいと思います。ここで「深津式汎用プロンプト」。 深津貴之氏(以下、深津):僕は1個1個、個別の例を出すのはあんまり好きではないです。さっき言ったように原理原則を1個理解すれば、全部その原理原則から引っ張れる方向が好きですね。 なので今日も、細かいプロンプトを出すよりは、だいたいあなたの悩みのすべてを解決するプロンプトを1個出すので、これだけ覚えて帰りましょう。 徳力:プロンプトですと、一気にプログラミングっぽい感じになってきました(笑)。これ(スライド)がサンプルですね。 深津:僕がいろいろ試した中で、それなりにいい感じになる汎用プロンプトです。 徳力:最初に聞くのを忘れましたけど、深津さんはChatGPTを何回ぐらい使っているんですか? 感覚として。当然数え
東京大学がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました Python入門講座 東大のPython入門が無料公開されています。scikit-learnといった機械学習関連についても説明されています。ホントいいです Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: utokyo-ipp.github.io 東大のPython本も非常にオススメです Pythonによるプログラミング入門 東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ https://amzn.to/2oSw4ws Pythonプログラミング入門 - 東京大学 数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です https://colab.research.google.com/github/utokyo-ip
面白いなと思った使い方、大事だなと思ったコツの個人的な備忘録です。 はじめに 前提 ChatGPTのTipsまとめ 基本編 鵜呑みにしない 途中で文章が途切れた時は "続けて" 汎用Tips 文脈を伝える 条件/制約や質問を明示する 相手の立場を指定する 回答の特性を指定する 英語で入力する レビュアーや反論者を用意する 無茶振りする おわりに はじめに ChatGPT、面白いですね。 難しく考えず素朴にChatGPTと会話するのも十分面白いですが、コミュニケーションを工夫することでより良い体験が得られたりします (対人コミュニケーションと同じですね)。 今回は、個人的にChatGPTを使ってる中での好みのコツをまとめます。 ChatGPTのコツを書いているはずが、いつの間にか対人コミュニケーションの話みたいになってしまった ChatGPTの使い方のコツをまとめる - BioErrorLo
はじめにこんにちわ、UKIです。 金融引き締めによって株式投資に苦しい期間が続いていると思いますが、いかがお過ごしでしょうか。 今回は少し長めの記事を書いてみましたので、お付き合い下さい。 結論だけ知りたい方は、目次の「株のトレーディング手法まとめ」まで飛んでください。 マケデコについて本記事は、マケデコ&J-Quants Advent Calendar 2022の最終日の記事となります。 マケデコとは、Market API Developer Communityの略称で、簡単に言うと「東証が公式データを提供しますので、しっかり相場分析して投資に活かしてください」というコミュニティです。 ディスコードでのディスカッション、APIやラッパーに関する最新情報の共有、初心者や上級者向けのセミナーの開催などが行われています。 マケデコの協賛は、日本取引所(JPX)のデータ部門子会社である株式会社J
大学時代、ひたすらあえぎ声を書くバイトをしていたことがある。 先輩から紹介してもらった、エロゲメーカーのバイトだ。 その会社のエロゲはストーリーに力を入れていて、所属するライターも自分の文章にプライドを持っている人ばかりだった。 彼らからすると、Hシーンのあえぎ声を書くなどというのは苦痛でしかなく、学生バイトにでも任せておけということになったらしい。 仕事がどういう感じだったかというと、 1. まず、「チャックを開けた」とか「腰を動かすスピードが速くなっていく」といったHシーンの「ト書き」部分だけを渡される。 2. ここに私が「んっ......」とか「あんっあんっ」といったあえぎ声をてきとうな塩梅で足していく。 3. シナリオライターのチェックを受けて終了。 という流れだった。 簡単に思えるかもしれないが、これが意外に難しい。 まず、Hシーンにはある程度の長さがあるので、その範囲内で的確に盛り上げ
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
Cline を使い始めて2ヶ月ぐらい経った。 自分の直感として、Cline は真のイノベーションの入口であり、そして開けてはいけないパンドラの箱でもあったと思う。 ここでいう Cline は Cline型コーディングエージェントであり、広義には Devin / Cursor や Copilot Agent 等を含む話。だが、後述するように Cline でしか見えない世界がある。 その先の未来に、プログラマとしての自分はフルベットする、という話をする。 私たちが知っているプログラミングの終焉 大事なことは次の記事に全部書いてある。まずこれを読んでほしい。 (Google翻訳) Steve Yegge 氏は、置き換えられるのはジュニアおよび中級レベルのプログラマーではなく、新しいプログラミング ツールやパラダイムを受け入れず過去に固執するプログラマーであると指摘しています。 <略> これはプロ
2020年12月、総務省より 【機械判読可能なデータの表記方法の統一ルール】が策定されました。 統計表における機械判読可能なデータの表記方法の統一ルールの策定 https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01toukatsu01_02000186.html 2020年11月に河野太郎 行政改革担当大臣のツイートが話題となりました。 その後正式に統一ルールが公開された形です。 各省庁がネット上で公開する統計を機械判読可能にするために、データの表記方法を統一させます。「政府統計の総合窓口(e-Stat)」で本日から12月1日までの間、表記方法案に関する意見照会を行います。研究者をはじめ、皆様のご意見をお待ちしています。https://t.co/h07tCTDazc — 河野太郎 (@konotarogomame) November 25, 2020
お知らせ: 2022年9月1日 CS50 を活用した非営利/協賛企業による「コロナ学生支援」プロジェクトを実施中 ▼ 学生の方へ:CS50 の学習(履修証明書の取得)を一緒に取り組むプロジェクト CS50日本語版の翻訳コントリビューターである CODEGYM が主催する、非営利/無償のプロジェクト「CODEGYM Academy (外部リンク)」は、昨年に続き2022年度(春/秋)も、キャリア選択を控えた学生に対し、以下の企業の協賛により無償で17週間のプログラミング教育カリキュラムを提供します。 CODEGYM Academy 協賛企業(2022年) https://codegym.jp/academy/ 今年度のエントリーは締め切りました — ようこそ! このページは、ハーバード大学 CS50 の日本語版翻訳プロジェクトのページです。当サイトのドメインに掲載されているコンテンツは、Cre
こんにちは。 ECコンサル会社を経営している、あびるです。 今回はChatGPTでマインドマップを作る方法をご紹介します。 この方法を使えば、長くて難しくて読みたくない文章も、情報が小分けされた状態で視覚的に分かりやすくなります。 プロンプト例太宰治の走れメロスのストーリーについてマインドマップにまとめて、PlantUMLで出力してください。出力結果 @startmindmap !define AWESOME mindmapBackgroundColor White * 走れメロス ** 主要登場人物 *** メロス **** 無実の罪で逮捕 **** 王に誓いを立てる **** 結婚式へ向かう **** 友人セリヌンティウスに会う **** 王に戻る *** セリヌンティウス **** メロスに協力 **** 王のもとで身代わりに *** 王 **** 独裁者 **** メロスを逮捕 *
一応、StableDiffusionとははっきりまず言います...とにかくやばいです。 分かりやすく、他のDALL・E2、Midjourney、Disco Diffusion、他有象無象Text to image machine learning系サービスと比較しますと... クオリティがかなり高い。 制限がなくなり、かなり細かい調整ができるようになったDALL・E2のような感じです。 生成が早い。 設定なしで使えば正直体感DALLE2より早いです。6秒..くらい? 安い。 3円くらいだと思います。 DALL・E2は1生成17円。Midjourneyは月4000円。 オープンソース これからいろんなサービスにこのAIが搭載されます。 他AIではかけられている学習データのフィルターがない。 各国の代表者や、有名人、ポルノがデータに含まれています。 PC上で使用できる。( = その場合無料) いや、こ
こんにちは、まじんです。 この記事は、私の2025年上半期の集大成だと思ってます! ずっとスライド生成を研究してたんでね...。 有料記事にしようか本気で悩みましたが、この感動をより多くの人に届けたいと思い、無料で公開することに決めました。 2025年08月17日追記Xでの反応を追加しました! 掲載許可くださった皆さま、ありがとうございます。 これがGoogleスライドで一撃でできて感動している。 pic.twitter.com/mAxnt0xOJz — けいたろう@Notion公式アンバサダー|satto公式エバンジェリスト (@keitaro_aigc) August 16, 2025 いわゆるvibe codingのノリやAIポン出しでは到達できないレベル。圧巻。 このプロンプトは〈成果物の作り方〉と〈完成形〉を最初にすべて宣言している。 完成像と到達手順を研究し、その知識を細部まで言語化
架空の営業管理システムを作ってもらう前提で、ChatGPTに要件定義をお願いしてみました。 実験として軽く試すレベルで始めてみたのですが、予想を超えるクオリティでしたので、一部始終を皆様にもご紹介します。 ChatGPTとのやりとり まず、ざっくりと必要な機能の洗い出しをお願いしてみました。 あっという間に必要な機能を網羅的にリストアップしてくれまた。私自身、SFA/CRMをいくつか触った経験がありますが、適切な内容だと思います。 中には、「データのインポート・エクスポート機能」のように、検討初期段階ではつい忘れそうな機能も含まれています。さらに頼んでもいないのにオススメの検討プロセスまで教えてくれました。気が利いてます。 機能ベースだと要件の妥当性が判断しにくく思ったので、画面ベースで要件定義してもらことにしました。 「図で教えて」とできないことをお願いしたところ、やんわり断りつつ、意図
世界のルールが根本的に変わってしまう... そういう展開は、マンガや映画ではよく起こる。それが現実でも起きそうだ。 あと数日(から数週間)で「トップレベルの画像生成AI」が、世界中にフリーで配布される。 イラスト、マンガはおろか3D CGや建築、動画、映像...果てはフェイクニュースからポルノまで...あらゆる創作に携わる全ての人を巻き込む、歴史的な転換点が訪れようとしている。 凄さ的には、悪魔の実がメルカリで買えるようになる。念能力トレーニング動画がYoutubeにアップされる。それぐらいヤバい。 メルカリで悪魔の実が買える世界では、誰もが能力者(一流とは限らない)になれる。そんな、漫画やゲームのラスボスが語るようなユートピアが、あと数日で現実になってしまうかもしれない。 Stable Diffusionで出力したドワーフの王様Stable Diffusionで出力したホビットのスタディ Stabl
このnoteのターゲットChatGPTを使ってるけど、イマイチ使いこなせていない人 ChatGPTにどんな指示をしていいか迷っている人 このnoteで得られることゴールシークプロンプトの概要を理解できる ゴールシークプロントの使い方が分かる ゴールシークプロンプトとは聞き慣れない単語だと思うので、まずはそれぞれの言葉を説明しますね。 ■しかく ゴール:AIを使ってユーザーが達成したい目標 ■しかく シーク:探す, 探し求める ■しかく プロンプト:AIに指示するために入力する文章 つまり、ゴールシークプロンプトとは「ゴールを自ら探しに行ってくれるプロンプト」のことです。 ゴールシークプロンプトがすごい理由ゴールシークプロンプトがすごい理由は、以下の3点。 1. 曖昧なゴール設定でも、AIが明確なゴールを探してくれる 2. AIと対話しながらゴールを探せる 3. 汎用性のある形に変更もできる ChatGPTに
QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画等を紹介/3千ポストで5万5千フォロワー獲得/過去の人気投稿はハイライトを参照/金融工学x機械学習ブログ運営 https://t.co/bQubHSMk4e /Amazonアソシエイト参加中 https://t.co/2Zd5MRXGw3 QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h... 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと
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
Copilot に質問するくらいで、これまであまり AI には積極的には関わってこなかったのですが、要望もあり、10日間ほどかけて勉強・整理してみました。しかし、最近の新化や変動が激しいため、このページの内容もすぐに古くなってしまう可能性があります。最新の動向は AI を活用するなどしてウォッチしてみてください。(2025年10月12日 杜甫々) サブページ AIの歴史 AI関連用語 基本用語 機械学習 ディープラーニング 生成AI AIエージェント バイブコーディング モデルと入出力 モデル プロンプト トークン マルチモーダル MCP アーキテクチャ パラメータ数 LLM SLM GPU 学習方法・測定方法 教師あり学習 教師なし学習 ファインチューニング 転移学習 RAG AIの課題と未来 AI倫理ガイドライン・法律 ハルシネーション AGI シンギュラリティ AIモデル ChatGP
はじめに Midjourney、Stable Diffusion、mimicなど、コンテンツ(画像)自動生成AIに関する話題で持ちきりですね。それぞれのサービスの内容については今更言うまでもないのですがMidjourney、Stable Diffusionは「文章(呪文)を入力するとAIが自動で画像を生成してくれる画像自動生成AI」、mimicは「特定の描き手のイラストを学習させることで、描き手の個性が反映されたイラストを自動生成できるAIを作成できるサービス」です(サービスリリース後すぐ盛大に炎上してサービス停止しちゃいましたが)。 で、この手の画像自動生成AIのようなコンテンツ自動生成AIですが、著作権法的に問題になる論点は大体決まっていまして、画像自動生成AIを例にとると以下の3つです1正確に言うと論点1はコンテンツ自動生成系AIだけではなく、AI一般に関して問題となる論点です。コン
今回は、ChatGPT Media編集部が思わず爆笑したChatGPTの面白い使い方を紹介します!巷を騒がせたChatGPTを応用したアイデアの中でも、特に面白いものをまとめましたのでぜひ最後までご覧ください! 発想力の勝利!ChatGPTの面白い使い方40選 今TwitterでバズっているChatGPTの面白い活用事例を40個ご紹介します。 今回解説する事例において、弊社がX(旧Twitter)で発見した参考となるツイートを紹介させていただいております。取り下げなどのご連絡は、contact@weel.co.jp からご連絡ください。 ChatGPTのCanvasでブロック崩しゲームを制作! WEELの過去記事からも、面白いChatGPT活用事例をご紹介します。 ChatGPTの回答編集機能「Canvas」を扱う下記記事では、実践パートで昔懐かしの「萌え系ブロック崩しゲーム」を制作!ゲー
粘土板からプロンプトへ 人間が「ことば」を記録するようになったのは、紀元前3300年頃のメソポタミアでのことだそうだ。シュメール人たちが、粘土板に楔型文字を使って文字を印した。この人間が「ことば」を記録するという営みが、いま生成AIによって大きく変化しはじめている。 生成AIで「ことば」を生み出すといえば、ChatGPTでメールの返事を書かせたり、人間が書いたとしか思えない小説ができたといった話題もある。それらはどちらかというと、何か小石のようなものをジャラジャラとシャッフルして自分の納得するパターンを見つける特別な仕掛けのようなものだ。 それに対して、自分の頭の中にあるものを言葉として表現して、相手に伝えるための手段として生成AIを使うことも始まっている。それをいまのところいちばん理想に近い形で実現していると見られているのが、コードエディタ「CURSOR」(カーソル、カーサー)のようだ。
この記事は過去2回にわたる検証記事の続きとなります。 国産ブラウザアプリSmoozはあなたの閲覧情報をすべて外部送信している 続・国産ブラウザアプリSmoozはあなたの閲覧情報をすべて外部送信している 前回の記事では、おすすめ記事機能を有効にしていると、Smoozがユーザーの閲覧しているURL情報を送信してしまうことについて解説しました。 ユーザーID、URLと共に送信されているbc、bt、bdという項目の内容がわからないままでしたが、これもユーザーの情報であるはずだと思い、調査を続けてきました。 ▼これがおすすめ記事のために送信される内容 (この内容は記事の最後にテキスト情報としても掲載しておきます) URL情報に関連するもので 『c、t、d』 と呼ばれそうなものは何か。 ・cのデータ量は飛び抜けて多い ・cとdは一致が見られることがある ・一部が一致しながらもcのほうが長かったりもする
こんばんは、座禅いぬです。 JAWS DAYS 2025に参戦してきました!会場前にいたコツメカワウソの赤ちゃんがとてもかわいかったです。 さて、Deep Researchのサービスが始まってから、たくさんの人が自分の使い方を編み出して解説していると思いますが、自分の使い方をまとめたかったのでここに載せておきます。これ、とんでもない機能ですよね。使ってみてすぐ、人類はもう生成AIに勝てないなと思いました。 一言でいうと、調べたいもの、考えたいことに対して「論文を書く」というフレームワークを構築します。論文の構造はいろいろあると思いますが、理系論文の流れをフレームワークととらえ、生成AIに思考しやすい形を作ります。 背景:なぜ論文という枠組みが良いのか 論文は次のような流れを持ちます。 背景 (Introduction) 目的 (Objective) 材料と方法 (Methods) 結果 (
GPT4が登場してChatGPTが盛り上がってますね。 本記事は、GPT(を支えるTransformerという仕組み)をChatGPTユーザにとって分かりやすく説明し、その能力と限界についての見通しをよくしよう、という趣旨になります。 少し長くなりそうなので、全部で記事を3回に分けようと思います。 (1)大まかな背景と概要:本記事 (2)GPTの能力と可能性:実際の使用例とTransformerの仕組みを踏まえて説明 (3)GPTの限界と未来展望:Transformerの仕組みが持つ限界と研究の進展を予想 GPT3と4の違い: トークン長とは何か? まずここから話を始めます。GPT-3は、パラメータ数が750億個(850GBの容量を食う)でトークン長が4097(GPT-3.5)でした。GPT-4は、パラメータ数は非公開でトークン長は32768ですので、ちょうど8倍になります。 さて、トーク
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 0 本記事の最重要ポイント 本記事がストックの墓場に行ってもいいように、本記事の最重要ポイントだけ先に伝えておきます。 質問に答える時は、聞かれたことにシンプルに答える。 事実と解釈を分けて話す。 1 本記事で伝えたいメッセージ 1-1 コミュニケーション能力の苦手意識はノウハウで解決する ITエンジニアの裾野が広がるにつれて、SNSでも「コミュニケーション能力の低いITエンジニア」の話題をちらほら見かけるようになりました。いわく「これからはITエンジニアにもコミュニケーション能力が求められる」「プログラミングができるだけでは生き残れな
Prompt Engineering Guide プロンプトエンジニアリングは、言語モデル(LMs)を効率的に使用するためのプロンプトを開発および最適化する比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることで、大規模言語モデル(LLMs)の能力と限界をより理解することができます。 研究者は、プロンプトエンジニアリングを使用して、質問応答や算術推論などの一般的なおよび複雑なタスクのLLMsの能力を向上させます。開発者は、LLMsやその他のツールとのインタフェースとなる強固で効果的なプロンプテクニックを設計するためにプロンプトエンジニアリングを使用します。 プロンプトエンジニアリングは、プロンプトの設計と開発に限らず、LLMsとのインタラクションおよび開発に役立つ幅広いスキルと技術を含みます。これは、LLMsとインタフェースすること、ビルドすること、能力を理解すること
サイト「みんなの自動翻訳@TexTra」より 英文などを自動翻訳したいとき、アメリカのグーグルが開発した「Google翻訳」を利用するという人は多いだろうが、今は、世界一高精度な自動翻訳ツールはドイツのDeepL GmbHが開発した「DeepL」だといわれている。 だが、日本が開発したある自動翻訳ツールもかなり優秀だという。6月にあるTwitterユーザーが呟いた投稿が多くの"いいね!"を集めるなど話題を呼んでいた。それによると、無料の「みんなの自動翻訳@TexTra(テキストラ)」(以下、TexTra)という自動翻訳サイトがDeepLに勝るとも劣らない性能を誇り、しかも開発したのは日本の国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT(エヌアイシーティー))なのだという。 しかし、このツイートで注目を集めたTexTraだが、DeepLの1日の閲覧数が数百万回といわれているのに対し、TexTra
「chatgptを使って要件定義の工数を削減したい」 「そもそもchatgptを使って質の高い要件定義ができるのだろうか」 とお悩みなのではないだろうか。 結論、chatgptで質の高い要件定義を短時間で実現することは可能だ。 実際に私もchatgptを使って下記のような要件定義書を完成させた。 通常この要件定義書を0から自力で作ろうと思うと40時間はかかるが、chatgptを使う事によって4時間で完成させることができた。 しかし、ただプロンプトをなんとな投げ掛ければ良いというわけではない。 目的を達成するために綿密に設計をしたプロンプトを投げかける必要がある。 また、要件定義の中でも ・chatgptに丸投げして良いところ ・自分で手直しをした方が良いところ を精査することも大切だ そこで今回は上記のような要件定義書を4時間で完成させるために、私がchatgptへ投げかけたプロンプトを全
「線形代数を簡単に理解できるようになりたい...」。そう思ったことはないでしょうか。当ページはまさにそのような人のためのものです。ここでは線形代数の基礎のすべてを、誰でもすぐに、そして直感的に理解できるように、文章だけでなく、以下のような幾何学きかがく的なアニメーションを豊富に使って解説しています。ぜひご覧になってみてください(音は出ませんので安心してご覧ください)。 いかがでしょうか。これから線形代数の基礎概念のすべてを、このようなアニメーションとともに解説していきます。 線形代数の参考書の多くは、難しい数式がたくさん出てきて、見るだけで挫折してしまいそうになります。しかし線形代数は本来とてもシンプルです。だからこそ、これだけ多くの分野で活用されています。そして、このシンプルな線形代数の概念の数々は、アニメーションで視覚的に確認することで、驚くほどすんなりと理解することができます。 実際のと
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
はじめに最近、LLMへのRAGを用いた文書データの連携等を目的に海外を中心にOCRや文書画像解析技術に関連する新しいサービスが活発にリリースされています。 しかし、その多くは日本語をメインターゲットに開発されているわけではありません。日本語文書は、英数字に加えて、ひらがな、漢字、記号など数千種類の文字を識別する必要があったり、縦書きなど日本語ドキュメント特有のレイアウトに対処する必要があったりと日本語特有の難しさがあります。 ですが、今後、海外の開発者がこれらの課題に対処するため、日本のドキュメント画像解析に特化したものをリリースする可能性は低く、やはり自国の言語向けのサービスは自国のエンジニアが開発すべきだと筆者は考えています。 もちろん、Azure Document Intelligenceをはじめとした、クラウドサービスのドキュメント解析サービスはありますが、クラウドを利用できないユ
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く