現在、600を超えるChatGPTプラグインが存在します。 多すぎないか?全部試す時間なんてないよ……皆さんそう思っているのではないでしょうか。 そこで今回は、ChatGPTプラグインを片っ端から試した猛者達をリサーチし、彼らが本当にオススメしているChatGPTプラグイン69選と実際に弊社が使ってみた記事、更には各プラグインの評価までをご紹介します。 ※この記事では多くのプラグインを紹介しているため、「Ctrl+F」もしくは「Command+F」で、知りたいプラグインを検索することがおすすめです。 なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。 →無料相談で話を聞いてみる ChatGPTプラグインとは? ChatGPTプラグインとは、ChatGPTにさまざまな機能を追加できるツールです。 プラグインを使うと、ChatGPTで以下のよう
前置き 毎週金曜日夕方に行われる社内勉強会にて、先日生成AIについて発表しました。折角なので少し加筆修正した資料を公開します。進化のスピードが早く、一時期食傷気味に陥ってましたが改めて昨今の生成AI関連の基本となるインプットを目指しました。 ※資料内冒頭に記載してますが、AIの専門家ではないので認識や説明に誤りがある可能性があります。 当方も勉強中なので、「ここ違うよ」や「これの説明もあるといいんじゃない」など様々なコメント大歓迎です! 資料 資料目次 AIの基本 機械学習について 深層学習について 機械学習の種類 教師あり学習の得意なこと 教師あり学習のイメージ 教師なし学習の得意なこと 教師なし学習のイメージ 強化学習の得意なこと 生成AIについて 生成AIとは 生成AIの位置付け 生成AI利用例 代表的なサービス例 日本における盛り上がり 生成AI市場規模 AGIとは AGIは近い?
ITエンジニアとしてChatGPT(GPT-4前提)を用いる際の使い方のメモです。 革新的な使い方等は一切記述がないのでご注意ください。 問い合わせ方法について 1. 条件を箇条書きする ほしい結果の条件を箇条書きします。 ChatGPTは話し言葉や文章で問い合わせても結果を得ることができますが、複雑な条件を文章で伝えることはそれなりに難しいことから、指示を出す人間側が楽をするために箇条書きにします。 複雑な問い合わせの場合には必要に応じて親子関係等の構造化を取り入れます。 2. 指示を追加する 問い合わせ結果が意図したものでない場合には指示を追加します。 最初の問い合わせで必ずしも望む結果が得られるとは限らないことから、要件に合わせて指示を追加し微調整します。 例えばサンプルコードの生成であれば、ライブラリや処理系のバージョン、設定の記述方法等できる限り詳細に指示を出した方が望む結果が得
GPT-4が公開され、GoogleがPaLMやGoogle WorkspaceへのジェネレーティブAIの統合を発表するなど、AIサービスの進化のスピードは目を見張るものがあります。 この状況のなか、社内でもAIサービスの利用について方針がほしい、という声も上がってきていました。それに応えて本日AIサービス利用のガイドラインを策定し、リリースを行いました。せっかくですので、どんな内容なのかを共有したいと思います。 全文 基本 AIサービスを業務利用する場合は、原則として上長の許可を得ること。 検証目的で、業務に直接関連しない情報(テストデータなど)を入力して試すことは問題ない。 業務情報を利用したい場合は、この後の「業務利用する場合」のガイドラインに沿うこと。 サービス利用前に、データの取り扱いの規約を必ず確認すること。 AIサービスを業務利用する場合 業務情報を用いる場合は、利用規約を確認
きたがわ 🍥 ChatGPT活用術 @bukuta_3 <ChatGPTテンプレート> コピーしてすぐ使えます。▼ココから下▼ # 命令書 あなたは、プロの■■です。以下の制約条件から最高の●●を出力してください。 # 制約条件 ・(例)重要なキーワードを取りこぼさない ・○○○ ・○○○ ・○○○ # 入力分: <ここに入力文章> # 出力文: 2023-03-18 12:45:07 きたがわ 🍥 ChatGPT活用術 @bukuta_3 深津さんご本人がプロンプトの使い方や補足情報を詳しく解説しているYouTubeのリンクを共有します。 動画は1時間と少し長いですが、重要な要素がぎっしり詰まった内容なのでChatGPTを仕事に活用したい方は必見です。 m.youtube.com/watch?v=ReoJce… 2023-03-19 12:47:22 リンク YouTube あなたの
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
この記事は、前出の本に入れる予定だったコラムのうちの一つです。 正確にいうと、本に入れる予定だったけど、メイン側で締め切りをぶっちぎっていたら、コラムを追加できるような空気じゃなくなって、書くのをやめたものです。 本の宣伝を兼ねて、没にしたコラムに日の目を見させて、あわよくば第二版で入ればいいなー、という内容です。 データサイエンティストの頭の中「偉い人たちは頭がおかしい」と言っても、それは相対的なものであるため、比較対象であるデータサイエンティストの頭の中を覗いてみましょう。 データサイエンティストは組織におけるデータ活用状況について、レベル分けして考えます。そして、基本的に前のレベルが実現できなくては、次のレベルに進むことはできないと考えています。 以下のレベル分けは私が適当に思い描いているものですが、同業者なら大よそ一緒なんじゃないかと思います。 Lv0: データ収集、ログ設計Lv1
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