コラム

  • GPT-4o のためのプロンプトエンジニアリングガイド
    (以下のサイトを元に作成)https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering 第 1 章: はじめに 1.1 GPT-4o とは? GPT-4o は、Op […]
  • 自動運転における倫理的ジレンマへの対処:トロッコ問題へのAIによる意思決定、社会受容性の課題
    はじめに 自動運転技術の急速な発展に伴い、私たちは新たな倫理的ジレンマに直面しています。その代表例が「トロッコ問題」です。この問題は、技術的な挑戦に加えて、社会的な合意形成と受容性の問題を提起しています。本エッセーでは、 […]
  • 自動運転:マルチモーダルAIが拓く、センサーフュージョンと予測制御の極み
    Contents1. 自動運転の進化:レベル3からレベル4、そして完全自動化へ SAEレベル定義の再確認:システムによる責任分担の違い 自動運転の進化は、SAE(Society of Automotive Enginee […]
  • マルチモーダル: 五感を越えて理解するAIの世界
    あなたは「AI」と聞いて、何を思い浮かべますか? 会話したり、文章を書いたりと、まるで人間のように言葉を操る姿を想像するかもしれません。しかし、人間の知能は言葉だけで成り立っているわけではありませんよね? 私たちは、視覚 […]
  • 10BedICU:OpenAIのAPIを活用したインドの救急医療インフラの改善
    (出所)https://openai.com/index/10bedicu/ インドは、医師対患者の比率が高く、地理的な障壁や経済的な制約があるため、医療アクセスに大きな課題を抱えています。例えば、インドの腫瘍専門医と癌 […]
  • HarveyとOpenAIのパートナーシップによる法務専門家向けカスタムモデルの構築 た感じ
    (出所)https://openai.com/index/harvey/ Harveyは、法務、税務、金融分野の専門家向けに安全な生成AIプラットフォームとしての地位を確立しました。2023年には収益が10倍以上に増加し […]
  • GPT-4を用いたアイスランド語の保存:AIによる言語文化の保護
    (出所)https://openai.com/index/government-of-iceland/ アイスランドは北大西洋の中央に位置する島国であり、活気ある技術産業と急成長する観光業を誇ります。しかし、その370, […]
  • AIの力で医療の未来を切り拓く:ライフスパンの革新的アプローチ
    (出所) https://openai.com/index/lifespan/  現代医療において、患者と医療従事者のコミュニケーションは非常に重要です。しかし、複雑な医療用語や法的文書は、多くの患者にとって理解が難しい […]
  • 大規模言語モデル:超多次元ベクトル空間が生み出す言葉の理解
    イントロダクション AI(人工知能)の発展において、人間のように言葉を理解し生成する自然言語処理は重要な役割を担っています。その中でも、大規模言語モデル(LLM)は革新的な技術として注目されています。膨大なテキストデータ […]
  • 超多次元ベクトル空間:言葉の意味を捉える地図
    1. 序論 現代の人工知能、特に大規模言語モデル(LLM)は、私たちの言葉の意味を理解する方法を劇的に変えています。これらのモデルは、「超多次元ベクトル空間」と呼ばれる概念を用いることで、言葉の意味を捉え、解釈します。こ […]
  • サーバー側ではYAMLは通信のプロトコルとしては使用されない
    サーバー側ではYAMLは通信のプロトコルとしては使用されません。通信の用途では、JSONやXMLなどが一般的に使用されます。これは、これらのフォーマットがYAMLよりも広くサポートされ、解析が高速であるためです。YAML […]
  • APIサーバー側でのYAMLの役割
    APIサーバー側でもYAMLはさまざまな用途で使用されます。具体的には、設定ファイル、データシリアライズ、デプロイメントの設定、ドキュメントの作成などに利用されます。以下に、APIサーバー側でYAMLが使用される具体的な […]
  • APIクライアント側でのYAMLの役割
    YAML(YAML Ain’t Markup Language)は、APIクライアント側でもよく利用されるデータフォーマットです。ここでは、APIクライアント側でYAMLがどのように用意され、どのように使われ […]
  • JSコードの中に直接YAMLを記述できるか?
    JavaScriptコードの中にYAMLを直接記述することはできませんが、JavaScriptからYAMLファイルを読み込んだり、YAML文字列をパースして利用することは可能です。これを実現するためには、js-yamlの […]
  • OpenAPI 3.0.0と3.1.0の違い
    OpenAPI 3.0.0と3.1.0の違いは、主に以下の点にあります。これらの違いは、API仕様の柔軟性と表現力を向上させ、より多くのユースケースをカバーできるようにすることを目的としています。 主な違い 具体例 以下 […]
  • フロントエンドアプリケーションがバックエンドのAPIと通信する場合、JavaScriptコードではなくYAMLを使用する場合があるのはなぜか?
    フロントエンドアプリケーションがバックエンドのAPIと通信する場合、確かにJavaScriptコードを直接使用して通信を行うことが一般的です。しかし、YAMLが使用されるケースも存在します。以下にその理由を説明します。 […]
  • APIクライアントはなぜYAMLを使うのか?
    APIクライアントがYAML(YAML Ain’t Markup Language)を使用する理由はいくつかあります。以下に主要な理由を挙げます。 これらの理由から、APIクライアントは設定ファイルやデータの […]
  • Google Apps Script (GAS)がAPIサーバーの役割を果たす
    はじめに 現代のウェブ開発では、クライアントとサーバーがデータをやり取りするためにAPI(アプリケーション・プログラミング・インターフェース)が広く利用されています。通常、APIサーバーは専用のサーバー上でホストされます […]
  • APIクライアントとは何ですか?相対する対象は何ですか?
    APIクライアントとは何ですか? APIクライアントは、アプリケーションプログラミングインターフェース(API)にリクエストを送信し、APIからのレスポンスを受け取るソフトウェアです。APIクライアントは、APIを利用す […]
  • OpenAPIの設定におけるフルエンドポイント
    フルエンドポイント(full endpoint)とは、APIリクエストを送るための完全なURLのことです。これにはベースURLと特定のエンドポイントパスの両方が含まれます。 フルエンドポイントの構成要素 例 これらを組み […]
  • OpenAPIの設定でのURLとパスの違い
    OpenAPIの設定でのURL(Uniform Resource Locator)とパスの違いを説明します。 URL(Uniform Resource Locator) URLは、インターネット上の特定のリソース(ウェブ […]
  • データ概念の共通点と相違点についての考察
    データ解析や情報管理の分野では、多くの専門用語が使用されます。これらの用語は、データを整理し、分析し、解釈するために不可欠です。次元、パラメータ、属性、カラム、特徴といった概念は、その代表例です。それぞれの用語が何を意味 […]
  • 次元、パラメータ、属性、カラム、特徴の違い
    以下に、各概念の共通点と相違点を比較表として示します: 概念 定義 使用例 役割 共通点 次元 データ空間における座標軸を指し、データセットの複数の側面を表す 「3次元空間」や「高次元データ」 データの位置や空間的な配置 […]
  • 定義学習はなぜクリティカルシンキングや問題解決に役立つのか?
    定義学習の重要性とその効果 定義学習(Recall学習または再構築学習)は、学習者が学んだ情報を自分の言葉で再構築し、明確に定義することを目的とした学習方法です。この方法は、単なる暗記に頼るのではなく、知識の本質を理解し […]
  • 定義学習の重要性とその利点
    定義学習(Recall学習または再構築学習)は、学習者が学んだ情報を自分の言葉で再構築し、明確に定義することを目的とした学習方法です。この方法は、単なる暗記に頼るのではなく、知識の本質を理解し、応用する力を養うことを目指 […]
  • 再生型学習から再構築型学習へ:知識の深化と記憶の定着を目指して
    教育の現場において、学習者が効果的に知識を習得し、長期的に記憶に定着させるための方法として、再生型学習と再構築型学習という二つのアプローチが存在します。再生型学習は、学習者が提示された情報を認識し、再生することを目的とし […]
  • 学習方法には2パターンある
    以下は、学習方法を2つのパターンに分け、それぞれのメリット・デメリット、具体例を示した一覧表です。 項目 再生型(Recognition Type) 再構成型(Recall Type) メリット – 学習者が […]
  • 地方自治体と地方公共団体の違い
    中学生頃に学校で習ったような気もしますが… 地方自治体と地方公共団体は、似たような概念ですが、法的および行政的な観点からは異なるものを指します。以下にその違いを詳しく説明します。 地方自治体 地方自治体とは、 […]
  • 次元数とパラメータ数の違いとその役割
    次元数とパラメータ数は、特に機械学習やデータ分析の分野で重要な概念です。これらは異なる意味を持ち、モデルの構築やデータ処理において異なる役割を果たします。 次元数(変数) 次元数は、入力データの特徴量の数を指します。これ […]
  • 優先順位の決め方
    優先順位を決めるための方法はいくつかありますが、以下のステップを参考にしてみてください。 1. 目標を明確にする 2. タスクのリストを作成する 3. 緊急度と重要度で評価する 4. タスクを順序づける 5. タイムマネ […]
  • 分析と解析はどう違うか?
    「分析」と「解析」は、しばしば同じ意味で使われることがありますが、厳密には異なるニュアンスがあります。以下はその違いです: 分析(ぶんせき) 分析は、物事を細かく分けて、その成分や構成要素を理解することを指します。主に現 […]
  • ChatGPTで作成できるダミーデータの種類まとめ
    ChatGPTは、さまざまな内容や形式のダミーデータを作成することができます。以下に具体例を挙げて説明します。 内容 形式 ダミーデータの具体例 CSV形式の個人情報データ JSON形式の製品情報データ このように、Ch […]
  • ダミーデータとサンプルデータの違い
    ダミーデータとサンプルデータは、異なる目的や使用法に応じて利用されるデータの種類ですが、以下のような違いがあります。 ダミーデータ (Dummy Data) サンプルデータ (Sample Data) まとめ どちらのデ […]
  • 条例案は、自治体の首長が作成しますか?議会で議決するものですから、議員が作成するものなのではないですか?
    条例案の作成主体は、自治体によって異なります。 一般的には、自治体の執行部(市長や知事など)が条例案を作成することが多いです。これは、執行部は自治体の行政を担う機関であり、政策や課題に対する具体的な対策として条例案を提案 […]
  • 画像認識と画像解析の違い
    以下の表は、画像認識と画像解析の違いを示したものです。各項目について、それぞれの技術の目的、例、使用される技術を対比しています。 項目 画像認識 画像解析 目的 画像内のオブジェクトを特定し、分類すること 画像から詳細な […]
  • GPTsの「知識」ファイルのアップロードとRAGとの違いを一覧表にまとめました
    項目 GPTsの知識ファイルのアップロード RAG (Retrieval-Augmented Generation) データのベクトル化 アップロードされたファイルの内容をベクトル化して使用(テキスト、画像、音声、動画な […]
  • システムプロンプトと通常のプロンプトの違い
    システムプロンプトと通常のプロンプトの違いは、その役割と目的にあります。 具体例 システムプロンプトはモデル全体の動作を設定するものですが、通常のプロンプトはその設定に基づいて具体的なタスクを指示するものです。この違いに […]
  • プロンプトとインストラクションの違い
    プロンプト “と “インストラクション “という用語は、ChatGPTのようなAIモデルと私たちがどのように接するかの基本であり、モデルの応答を導く上でしばしば特徴的な役割を果たします […]
  • 仕様と要件定義の違い
    仕様と要件定義は、どちらもシステム開発に関わる重要な文書ですが、その役割と内容に違いがあります。 要件定義は、プロジェクトの開始前に作成される文書で、**「何を作るのか」**を定義します。具体的には、システムの目的、機能 […]
  • システム開発における要件定義と設計の違い
    システム開発における要件定義と設計は、どちらもシステム開発の重要なフェーズですが、それぞれ異なる役割と目的を持っています。 要件定義は、システム開発の目的や目標を明確化し、必要な機能や性能を定義する作業です。具体的には、 […]
  • アプリケーションの制作と開発の違い
    アプリケーションの制作と開発は、似ている言葉ですが、微妙な違いがあります。 制作は、アイデアや企画を実現することに重点が置かれます。具体的には、以下の様な活動が含まれます。 一方、開発は、実際にプログラムを書いてアプリを […]
  • 仕事をカテゴリ分類してみた
    以下は「ジョブ」「タスク」「ワーク」などの仕事のカテゴリを特定の軸で評価した一覧表です。ここでは「期間」「スコープ」「目的」「参加者の関与度」という軸を用いて各カテゴリを比較しています。 カテゴリ 期間 スコープ 目的 […]
  • 脚本と台本の違い
    脚本と台本は、どちらも演劇や映像作品を作るために必要な資料ですが、実は微妙な違いがあります。 脚本は、作品全体の構成や設定、登場人物、セリフなどを詳細に書き込んだものです。監督やスタッフが作品全体のイメージを共有し、制作 […]
  • ChatGPTのGPTsのKnowladgeファイルについて
    GPT-4に確認したところ、以下のような情報となりました。正確なところは不明と言わざるを得ません。 GPTsのKnowledgeファイルに関してのお問い合わせ、ありがとうございます。現在のところ、Knowledgeファイ […]
  • キャッチコピーとキャッチフレーズの違い
    キャッチコピーとキャッチフレーズは、しばしば混同されがちですが、明確な違いがあります。以下にその違いを一覧表でまとめ、各々の有名な事例を挙げてみます。 キャッチコピーとキャッチフレーズの違い 特徴 キャッチコピー キャッ […]
  • ファインチューニングのプロセス
    ファインチューニングにおけるデータ追加以外の手法 ファインチューニングにおけるデータの削除 ファインチューニングでのルールベースの制約の追加 これらの点を踏まえると、ファインチューニングはデータの選択や処理、モデルの調整 […]
  • 大規模言語モデルの使用方法の3つのアプローチの違い
    大規模言語モデルの使用方法として、以下の3つのアプローチがあります。それぞれの特徴と利用シナリオを比較表にまとめます。 特徴 事前学習済みモデル ファインチューニング済みモデル プロンプトエンジニアリング 定義 大量のデ […]
  • 衛星データの解像度
    衛星データの解像度は、地球観測の精度と詳細さを決定づける重要な要素です。この記事では、衛星データの解像度について基本的な情報から応用例までを解説します。 1. 衛星データの解像度とは? 解像度とは、衛星が捉えることができ […]
  • Hugging FaceとGitHubの違い
    Hugging FaceとGitHubは、どちらもソフトウェア開発に関わるプラットフォームですが、いくつかの重要な違いがあります。 主な違い 項目 Hugging Face GitHub 主な用途 機械学習モデルやAIア […]
  • シミュレートと予測の違い
    シミュレートと予測は似ていますが、異なる概念です。 シミュレートは、特定の状況やシステムがどのように振る舞うかを再現することを意味します。これは、既知のデータや条件を元にして、現実世界での動作を模倣することです。シミュレ […]
  • 統計モデルと確率モデルの関係
    統計モデルと確率モデルは、密接に関係しており、しばしば混同されますが、微妙な違いがあります。 統計モデルは、データの生成過程を説明する数式的な枠組みです。具体的には、データの変数間の関係性を表す式と、誤差項と呼ばれるラン […]
  • 機械学習モデルにおける事前学習、ファインチューニング、プロンプトの違い
    事前学習、ファインチューニング、プロンプトの違いについて説明しますね。 これらの違いは、基本的にモデルがどのように学習され、どのように利用されるかに基づいています。事前学習は広範囲な知識の獲得、ファインチューニングは特定 […]
  • 生成AIを活用しないコンサルティングファームは滅びる?
    コンサルティングファームからコンサルティングしてほしいというご相談が増えています。 生成AIなどの先進技術を活用しないコンサルティングファームは淘汰されていくという懸念も高まっています。 そのような懸念を発表しているのも […]
  • 生成AIを活用するコンサルティングは成長する
    近年、機械学習と人工知能の進化に伴い、生成AI技術が多様な産業で注目を集めています。特に、ビジネスコンサルティングの分野では、この技術を活用することで、顧客に提供する価値が大幅に向上しています。 1. 生成AIとは何か? […]
  • 最もシンプルな活性化関数は?
    最もシンプルな活性化関数を選ぶのは、状況によって異なってきますが、代表的な候補としては以下の3つが挙げられます。 1. ステップ関数 最も単純な活性化関数であり、入力値が閾値を超えると1を出力し、それ以外は0を出力します […]
  • GPUとTPUの比較
    **GPU(Graphics Processing Unit)とTPU(Tensor Processing Unit)**は、どちらも機械学習の処理速度を高速化するために使用されるハードウェアですが、いくつかの重要な違い […]
  • アプリケーションの「開発」と「作成」の違いを明確にしてみた
    アプリケーションの開発と作成は、一見同じように聞こえますが、微妙な違いがあります。 開発は、より技術的な側面に焦点を当てています。具体的には、以下のようないくつかの要素が含まれます。 一方、作成は、より広い範囲の活動を含 […]
  • Google EarthとGoogle Mapsの違い
    Google Earth と Google Maps の主な違いを一覧表にまとめました: 特徴 Google Earth Google Maps 主な用途 地球の詳細な3D視覚化 地図表示とナビゲーション 表示方法 3D […]
  • Googleの全体像(2024年4月14日時点)
    Googleは、世界で最も人気のある検索エンジンを運営する多国籍テクノロジー企業です。検索エンジン事業以外にも、広告、クラウドコンピューティング、ソフトウェア、ハードウェアなど、様々な事業を展開しています。 Google […]
  • 論文は10ページ前後なのに、なぜ博士論文は100ページもあるのか?
    博士論文が一般の論文と比較して非常に長い理由は、その目的と要求される詳細度が異なるためです。以下にその主な理由を挙げます。 以上の理由から、博士論文は一般の論文よりもはるかに詳細で、包括的な内容となるため、その長さは一般 […]
  • 生成AIの新たな可能性: 一回ごとの変化を受け入れる
    私たちは今、生成AIという新しい人工知能技術の登場に直面しています。従来のAIシステムとは一線を画す、驚くべき特性を持つこのテクノロジーは、社会の至る所で私たちの常識を覆そうとしています。 その最も大きな特徴が、入力に対 […]
  • ChatGPTは文章と画像のマルチモーダル力がすごい
    文章生成と画像認識の二刀流 ChatGPTには文章生成に加え、画像から文章を生成する機能が備わっています。OpenAIがこの2つの機能を同等の中核と位置づけていたことがうかがえます。 卓越した画像認識能力 ChatGPT […]
  • REST API以外のAPIと相違点の比較
    REST API以外のAPI REST APIはWebサービスで最も広く利用されているAPIですが、他にも様々な種類のAPIが存在します。 主な種類と特徴: 1. RPC API (Remote Procedure Ca […]
  • REST APIとOpenAPIの関係は?
    REST APIとOpenAPIの関係は、 1. REST APIはWebサービスの設計思想、OpenAPIはその記述仕様 2. OpenAPIはREST APIを記述するための言語 3. OpenAPIを使うと、RES […]
  • JSONとYAMLの違い
    JSONとYAMLは、どちらも構造化データを文字列にシリアライズするためのデータ形式です。 JSON YAML 主な違い 項目 JSON YAML データ構造 {}, [] インデントとコロン 可読性 機械 人間 拡張性 […]
  • YAMLやJSON以前のシリアライズ方法は?
    YAMLやJSONが登場する以前は、さまざまな方法で構造化データをシリアライズしていました。以下、代表的な方法をいくつか紹介します。 1. XML Extensible Markup Languageの略。構造化データを […]
  • 【AI時代の新しい職業】プロンプトエンジニアとは? 需要と将来性を解説
    人工知能(AI)の進化が加速する中、プログラマーやデータサイエンティストといった既存の職種に加え、新しい職種が生まれつつあります。その一つが「プロンプトエンジニア」です。本記事では、プロンプトエンジニアリングとはどのよう […]
  • 生成AIがホワイトカラーの業務に与える影響トップ5
    ホワイトカラー業界では近年、生成AIの活用が本格化しつつあり、業務スタイルに大きな変化が訪れようとしています。生成AIがホワイトカラーの業務に与える主要な影響を5つ挙げると、以下のようになります。 1. 文書作成やデータ […]
  • LLMにおいてなぜコサイン類似度が重要なのか?
    LLMにおいてコサイン類似度が重要な理由は、以下の3つが挙げられます。 1. 文書の類似度を効率的に計算できる LLMは、膨大な量の文書データを学習することで、単語や文の意味を理解することができます。しかし、LLMが出力 […]
  • コサイン類似度を単語で測るか、文章で測るか?
    コサイン類似度を測るには、単語と文章、どちらでも可能です。それぞれメリットとデメリットがあり、状況によって使い分けるのが最適です。 単語レベル メリット デメリット 文章レベル メリット デメリット 具体的な使い分け そ […]
  • Googleビジネスプロフィールは位置情報とはあまり関係ない業種でも利用価値はあるか?
    位置情報とはあまり関係ない業種でも、Googleビジネスプロフィールは多くの利用価値があります。以下、具体的な例をいくつかご紹介します。 1. 顧客との直接的なコミュニケーション 2. 情報発信と顧客エンゲージメントの向 […]
  • Googleビジネスプロフィールのソフトウェアサービス業での利用方法
    Googleビジネスプロフィールは、ソフトウェアサービス業にとって、顧客との接点を増やし、ビジネスを成長させるための強力なツールです。以下、具体的な利用方法をいくつかご紹介します。 1. 顧客との直接的なコミュニケーショ […]
  • Googleの自動運転技術の開発状況
    Googleの自動運転技術は、Waymoという独立企業として開発が進められています。Waymoは、2009年にGoogle Xプロジェクトの一環としてスタートし、2016年に独立企業となりました。 Waymoの自動運転技 […]
  • Googleが自然検索よりもローカル検索を上位表示するのはなぜ?
    Googleが自然検索よりもローカル検索を上位表示する理由は、ユーザーにとってより関連性が高く、役立つ情報を提供するためです。 以下、その理由を詳しく説明します。 1. ユーザーの意図 ユーザーがローカル検索を行う場合、 […]
  • Google Geminiはなぜ”Gemini”というネーミングなのか?
    そもそも、geminiの意味は「双子」です。とすると何らかの部分で2つのものがあることが予想されます。 そこで調べてみると、双子である理由は、主に以下の3つです。 1. 二つの異なる能力を持つ Geminiは、テキストと […]
  • 言語モデル: コンピュータが話す時
    – AIが人間の言葉をどう理解し再現するか 私たちの日常会話において、言葉は思考や感情を伝達するための基本的なツールです。しかし、コンピュータがこの複雑なコミュニケーション形式をどのように理解し、さらには再現 […]
  • 生成モデルと識別モデルの違い
    生成モデルと識別モデルは、機械学習における重要なモデルです。 生成モデルは、データの潜在的な構造を学習し、その構造に基づいて新しいデータを生み出すモデルです。一方、識別モデルは、与えられたデータがどのカテゴリに属するかを […]
  • 機械学習における事前学習と事後学習の例
    事前学習 機械学習における事前学習は、学習モデルが特定のタスクに特化する前に、一般的な知識や特徴を学習させる手法です。具体的には、以下のような例があります。 事前学習を行うことで、以下のメリットを得ることができます。 事 […]
  • プロンプトがあなたのパフォーマンスを左右する
    I. 序論 人工知能(AI)技術の発展が目覚ましい昨今、自然言語処理モデルが広く活用されるようになってきました。しかしながら、そうしたAIモデルを効果的に活用するためには、適切なプロンプト(入力)を与えることが極めて重要 […]
  • シンプルに見えて奥深い「プロンプト作成」の技術:AIを御す鍵はここにあり
    軽視されがちな「言葉の選び方」が、AIの可能性を大きく左右する I. 序論 A. プロンプト作成の重要性 人間と人工知能(AI)との対話は、日々のコミュニケーションからビジネスの意思決定プロセスに至るまで、現代社会におい […]
  • 法律と生成AIのプロンプト:自然言語での人工物の制御
    I. はじめに 生成AIとは、与えられたプロンプトや指示に基づいて、新しいテキストやコンテンツを生成する人工知能のシステムを指します。一方、法律は、国家や社会を規制し、秩序を維持するための一連の規則や規範です。 両者に共 […]
  • 生成AI時代に求められる新しいAIリテラシー
    近年、AIの分野で注目を集めているのが「生成AI」と呼ばれる技術です。生成AIとは、AIがテキストや画像、音声などのコンテンツを新規に生成する技術のことを指します。代表例が大規模言語モデル(LLM)で、GPT、Claud […]
  • AIリテラシーの欠如は重大なリスク
    はじめに 近年、人工知能(AI)技術が急速に発展を遂げ、産業界や社会のさまざまな分野で活用が進んでいます。AIは生産性の向上や新しいビジネスモデルの創出など、多くの恩恵をもたらす一方で、AI時代への対応が遅れると大きな損 […]
  • AIエージェントとは何か
    1. AIエージェントの定義と特徴 AIエージェントとは、人工知能(AI)技術を用いて設計され、自律的に環境を認識し、意思決定を行い、行動を実行するソフトウェアプログラムや物理的なロボットのことを指します。AIエージェン […]
  • 単体のタスクをこなす生成AIから複数のタスクが複合したジョブを自律的にこなす生成AIへ
    はじめに 近年、生成AIの発展は目覚ましく、文章生成や画像生成、音声認識など、特定の領域に特化したAIが数多く登場しています。これらのAIは、与えられた単体のタスクをこなすことに長けていますが、複数のタスクが複合的に組み […]
  • ChatGPTがもたらすコンテンツ作成の未来
    近年、人工知能技術は目覚ましい進化を遂げており、その影響はコンテンツ作成分野にも及びつつあります。特に、OpenAIが開発したAIモデルChatGPTは、従来のコンテンツ作成ツールとは一線を画す革新的な機能を備えており、 […]
  • ChatGPTの実用性: 日常からビジネスまで
    ChatGPTは、OpenAIが開発した革新的なAIモデルです。自然言語処理技術を駆使し、人間と自然な会話を実現するだけでなく、様々なタスクを実行できます。近年、ChatGPTは目覚ましい進化を遂げ、その実用性が様々な分 […]
  • ChatGPT:自然な会話で世界を変えるAI
    ChatGPTとは? ChatGPTは、OpenAIが開発した画期的なAI対話システムです。自然言語処理技術を駆使し、人間と自然な会話を行うことができます。質問への回答はもちろん、創造的な文章生成や翻訳、プログラミング支 […]
  • プロンプトエンジニアリング:未来の仕事に必須となるスキル
    近年、AI技術は目覚ましい発展を遂げ、私たちの生活や仕事に大きな変化をもたらしています。その中でも、プロンプトエンジニアリングと呼ばれる新しい技術は、未来の仕事をこなすために必須となる可能性を秘めています。 プロンプトエ […]
  • DALL·E 3で画像生成するなら、モチーフよりオブジェクトを優先すべき理由
    DALL·E 3のような画像生成AIは、クリエイターの想像力を形にする強力なツールです。しかし、生成される画像をより具体的で望ましいものにするためには、モチーフとオブジェクトの違いを理解し、オブジェクトを優先的に使用する […]
  • モーダルとマルチモーダル:混同しやすい2つのIT用語
    IT分野で活躍する人にとって、モーダルとマルチモーダルという2つの用語は、一見似ているようで、実は異なる意味を持つ重要な概念です。混同してしまうと、コミュニケーションに支障をきたしたり、誤解が生じたりする可能性もあります […]
  • プログラミングとプロンプトエンジニアリング:AI時代の2つの技術
    AI技術の発展により、コンピュータに指示を与える方法は大きく変化しました。従来のプログラミングに加え、プロンプトエンジニアリングと呼ばれる新しい技術が注目されています。 プログラミングとは? プログラミングは、プログラミ […]
  • チューニングとファインチューニング:LLMを使いこなすための2つの手法
    近年、大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい進歩を遂げ、さまざまな分野で活用されています。しかし、LLMを最大限に活用するためには、チューニングとファインチューニングという2つの手法を理解し、使い分けることが重要です。 […]
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