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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
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
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
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
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
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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
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
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
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
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
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
「DeNAはAIにオールインします」 2025年2月5日に開催したイベント「DeNA ×ばつ AI Day || DeNA TechCon 2025」のオープニングでDeNA代表取締役会長 南場 智子(なんば ともこ)はそう高らかに謳い、「1999年に創業したDeNAの第2の創業、チャプター2が始まる」と表明しました。 日々目まぐるしく発展するAIと、DeNAはどう向き合っていくのか。 そしてAIが導く未来に対し「やはり起点は人間である」と語った真意とは。 南場の講演内容をノーカットでお届けします! AIのパワーで"楽"を手に入れる皆さんこんにちは。ご視聴ありがとうございます。まず私からは、「DeNAがAIとどう向き合っていくのか」についてお話したいと思います。 まず、経営者としてAIをどう見るかなんですけれども、現実、確かなものとして、劇的な経営の効率化があります。いろんな会社が「こうやって
We’ve created GPT-4, the latest milestone in OpenAI’s effort in scaling up deep learning. GPT-4 is a large multimodal model (accepting image and text inputs, emitting text outputs) that, while less capable than humans in many real-world scenarios, exhibits human-level performance on various professional and academic benchmarks. We’ve created GPT-4, the latest milestone in OpenAI’s effort in scalin
マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開 コースの内容には、大規模言語モデル(LLM)がどのように動くかを理解する。「生成 AI と大規模言語モデルの紹介」、ユースケースに適したAIモデルを選択できるようにする「様々なLLMの調査と比較」、プロンプトの構造と使用法の理解のための「プロンプト・エンジニアリングの基礎」、埋め込み技術を利用したデータ検索アプリケーションを構築する「Vector Databasesを利用した検索アプリケーションの構築」、外部APIからデータを取得するためFunction Callingを設定する「Function Callingとの統合」など、入門的な内容から高度なアプリケーションの開発まで多岐にわたるレッスンが用意されています。 レッスン内容は日本語による説明と図で構成 各レ
なぜCursorを使うと執筆が捗るのか? それはAIファーストな環境では、自律的に情報を探索してくれるからだ。 執筆のパラダイムシフトは既に始まっている。 文章執筆でAIエディタを活用するには 最近、CursorなどのAIエディタによる文章執筆が注目を集めているが、「実際にどう使えば執筆が捗るのか」というイメージが湧かない人も多いだろう。いくら便利だと言われても、具体的な活用法が見えなければ結局は普通のエディタとの違いが分からない。ではどうしたら執筆に活用できるのか。 俺自身はこの2年間、AIを文章執筆に活かす方法を模索してきた。そしてようやく3つの要素が揃ったことで執筆環境が一変したと確信した。 EvernoteからObsidianに移行し、すべての情報をMarkdown形式で一元管理 音声入力でアイデアを一気に吐き出し、AIに修正・整理させる手法 Cursorの登場により、Markdo
あなたは、プロの【その分野の専門家】です。 以下の制約条件と入力文をもとに、【出力内容】を出力してください。 # 制約条件: 【前提条件や決まりごと】 # 入力文: 【期待する出力結果や大まかな指示】 あなたは、プロのエンジニアです。 以下の制約条件と入力文をもとに、ブログ記事の内容を出力してください。 # 制約条件: ・重要なキーワードを取り残さない。 ・文字数は30000文字程度 # 入力文: Swaggerについて技術ブログに投稿する文章を書いてください。 構成は、Swaggerとは?、Swaggerのユースケース、Swaggerのメリットとデメリット、Swaggerの書き方(YAMLファイル)、Swaggerの実行方法、まとめです。 構成間で重複した説明は省くようにしてください。 読者がブログを読みながらSwaggerを触れるようにハンズオン形式などを取り入れて文章を作ってください
今や、AIを活用してソフトウェア開発すること自体は一般的になり、一種のブームと化している。 しかし、Web上で見かけるのはワンショットでテトリスを作る程度の小規模なプロジェクトの話がほとんどで、驚けるものの、正直あまり実用性は無いように感じる。 俺たちが本当に知りたいのはテトリスの作り方じゃねえ!現実の中規模以上のシステム開発で、いかに楽に良いものを作れるかだろ! ということで、まずは弊社から現時点のノウハウを全公開しようと思う。 弊社ではCursorを1年以上活用(サービスがGAになったタイミングから全社員で利用)しており、一定のノウハウを蓄積してきている自負がある。ただ、あくまで一例ではあるので、ぜひみなさんの現場での活用事例も共有してほしい! 免責事項AIエディタでの開発は、LLMとAIエディタの進化に伴い、常に変化している。 そのため、この記事で述べる方法論は、現時点での、弊社での
3.7 sonnet → drawioが今のところベストな図の作成方法。特にdrawioにすることで修正ができることが従来との違い。パワポ作成やブログなどの際に図を多用できる。これはわかりやすくビジネスマン全員が使える組み合わせ。 https://t.co/GzZRYhgt1V pic.twitter.com/xmWryTqnk6 — 遠藤巧巳 - AIエージェント受託開発 (@ai_agent_dev) March 1, 2025 図の作成のベストは2025年3月時点ではClaude3.7 sonnetです。ChatGPT,Geminiでもできますが、クオリティが低いと人の修正時間が増えます。この図の作成クオリティのためだけにClaudeを契約しても良いと思います。 何が違う?これまでは図の作成はsvgで行うことが普通でした。しかしsvgだと人の修正ができないため、ほんの少しの違和感でも
なぜオジサンは一人でブツブツと喋るのか。 それは、音声入力こそが最強のプロンプトを生み出すからである。 両手をキーボードから解放する時が来た。 忙しい人向けの説明 さっそくChatGPTを開き、iOSのマイクから音声入力を起動したら、 これを使って入力 「本しゃぶりというブログにChatGPTの使い方について、面白そうな記事があったのでメモ。なんか音声入力を使うといいらしい。これまで話した内容について整理し、マークダウンで出力して」 と喋っておこう。誤字脱字などの修正をせずに投稿すればいい。 以上。 音声入力と生成AIの組み合わせが強い 生成AIをうまく使いたいならば、詳細なコンテキストを与えるのが良い。しかし、ここに大きな問題があった。 人間というものは楽をしたがる生き物である。特にAIに助けを求めるような人は、なおさらだ。文章を入力することに面倒くささを感じ、つい最小限の指示で済ませて
私(@commte)は、この izanami を、個人開発しました。 このページでは、その知見をもとにアイデア創出や技術選定など 個人開発を成功させるための情報全てを共有します 個人開発の完全ガイドが凄い! → Claude Code・リソース集・設計ミス集・マネタイズ・注意すべき法律・技術選定コストの落とし穴・技術スタック選定例・大成功したプロダクト共通点・要件定義ガイド・ロードマップ・AI駆動開発 https://izanami.dev/kojin-kaihatsu
ひとつの翻訳が、終わった。 1本の翻訳原稿を仕上げた、わけではない。 この世界に存在していた翻訳のひとつが いま終焉を迎えたのだ。 2024年末現在、僕の手元にきている来年の依頼は0件。 2025年の収入見込みも畢竟、0円ということになる。 あくまでもひとつの翻訳の話である。 つまりは翻訳のひとつの話である。 関係ないと思うならこの先を読まなくてもいい。 自分の知る現実と違うならこの先を信じなくてもいい。 人間の数だけ人間があり 現実の数だけ現実がある。 そのような場所を あるいはそのとらえ難さをこそ 人は「世界」と呼ぶのだから。 そうしてその「世界」の中で ひとつの翻訳が終わった。 じつに翻訳のひとつとして 文字通り終わってしまった。 もっとも、収入の見込みが完全に断たれた経験はこれが初めてではない。 わずか数ヶ月前まで遥かな対岸でちらちらと燃えていたはずの疫禍がその存外長い舌を露わにし
これは全社会人が読んで得をする書籍ですが、特に「パソコンが得意ではない社会人の方」が読むと一番効用が大きいように思いました。 また、私自身IT業界で働いていて世間一般的には「パソコンが得意な人」だと思いますが、それでも知らなかった使い方もたくさんあり学びが多かったです。 この書籍の推しポイントやりたいことベースで書いてある 日常のあらゆる面倒なことに手が届く パソコン触りたての人がつまづきそうなポイントへのフォローが丁寧 (例:ChatGPTはShift Enterで改行できる、など) 試行錯誤のうえのプロンプト(=AIに対しての指示)が載っているので出力が安定している (※(注記) ChatGPTをはじめとしたLLMは同じ入力でも毎回出力変わります。また、ちょっと言葉が足りなかったりするだけで意図しない出力が返ってきますがそのあたりへの気配りが非常に丁寧です) 著書の専門性が高い(Kaggle
今年開設されるZEN大学で、「生成AIでリサーチとか勉強を加速させるには?」的な授業をやることになったので、その前座的なまとめ。 生成AIでとりあえず「英語」を効率よく学ぶ。深津式のベータ版。 自分の好きな分野で学ぶまず英語そのものを学ぶのではなく、「好きなことのために英語を学ぶ」構造を作る。 ポケモンカードでも、音楽でもスポーツでも、何でもいいから「自分がメチャクチャ成長したい趣味分野」を定める。 で、ChatGPTの4o以降のモデルで下記のように聞く。 あなたは英語予備校の先生として、英語の長文読解を楽しく学ぶための教材を以下の条件に従って作ってください。 * トレーディングカードゲームのデッキ編成論を題材にする。 * 関係代名詞を題材にする。 * フォーマットは会話形式(or エッセイ形式)にする。 これで、自分の興味分野の英語長文がつくれる。毎回テーマを考えるのが難しい場合は、下記
以下の記事などで既にかなり話題になっていますが、ぼくも触ってみました(使い方などの詳細はこちらの記事を参照してください)。 結論としては、マジすごくてかなり衝撃的です。すべてのホワイトカラーワーカーにとって、かなりディスラプティブなツールになるのではないでしょうか。 自分はコンサルタントでして、これまでにたくさんの資料を作ってきてスキルを磨いてきたつもりだったので、AIポン出しでここまでのものが出てきてしまうと、正直、人生について考えさせられちゃいますね。 この記事では、Napkinを使ってどういう資料ができたのか共有したいと思います。 ポストモーテムの勉強会をしたいなと思っていたので、まずはChatGPTで資料の骨子を出力し、それをNapkinに入力してみました。それで得られたのが、以下の資料です。 スライド1: タイトルスライド タイトル: ポストモーテムの教科書 副題: SREにおけ
AI によるコーディングの支援はコード補完型からチャット型、そして自律型へと進化しています。この記事では現時点で主流となっているコーディングエージェントの種類とその特徴を整理したうえで、エンジニアの仕事の変化について考察します。 コーディングの仕事における AI 技術の関わりといえば、GitHub Copilot を代表するエディタ補完型が主たるものとして認識されてきました。補完型の AI はユーザーが途中まで書いたコードを補完する形で提案を行うことから、ペアプログラムの相方のような存在として捉えられていました。例えば function add と書き始めると、AI は (a: number, b: number): number { return a + b; } といった形で関数の定義を提案します。ユーザーは Tab キーを押すことで提案を受け入れたり、提案が気に入らなければそのままコ
「Google AI Studio」は、グーグルが提供する生成AI開発プラットフォームだが、実は隠れた「無料の神ツール集」とも言える存在である。 ただし重要な点として、このサービスは「実験的な技術」を含んでおり、完全に保証されたプロダクションレベルのサービスではない。Googleの利用規約にも「実験的技術が含まれており、不正確または不快なコンテンツを提供することがある」と明記されている。つまり、無料で高機能な反面、「お試し・実験環境」的な位置づけなのだ。 最大の魅力は、有料級の機能が完全無料で使い放題になることだ。リアルタイム音声対話、テキストから動画生成、1000ページ級PDF一括解析など、他社なら月額数千円〜数万円クラスの機能が、Googleアカウントひとつで全て0円。まさに「こんなのタダでいいの?」レベルの神仕様である。「AI にお金をかけたくないけど、本格的に活用したい」という人に
ChatGPTから効率よく知識を得られた。 と自分では思っていても、それがウソ知識であることは、よくあります。 そこで、なるたけChatGPTのウソに騙されないようにする方法について書きました。 たとえば、今、僕はガリア戦争(紀元前58〜50年)を舞台にしたSF娯楽小説の戦闘シーンを書いているのだけど、ローマ兵の剣の刃渡りの長さがわからないと戦闘シーンの駆け引きの描写がリアルにならないし、挿絵も描けない(プロの方にカラー挿絵を描いてもらうことになっている)。 そこで、以下のようにChatGPT(GPT4)に聞いてみた。 ガリア戦争に従軍したローマ兵の剣の刃渡りはどれくらいの長さでしたか? ChatGPT(GPT4)の回答は以下の通り: ガリア戦争に従軍したローマ兵は、主にグラディウスと呼ばれる剣を使用していました。グラディウスの刃渡りはおおよそ45センチメートルから60センチメートル(約1
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