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NanoBanana Proで遊べるプロンプトを立て続けに公開してきました。我ながらどれもこれも実用的には欠けるものの、オリジナリティはあるものばかりではないかと思っています。 数日の間にたくさん公開したので、今日は記事をまとめておこうと思います。 【フィギュア化＋製品紹介レイアウトプロンプト】と【スカウタープロンプト】 まず、最初のプロンプト公開記事では【フィギュア化＋製品紹介レイアウトプロンプト】と【スカウタープロンプト】を公開しました。 フィギュア化＋製品紹介レイアウトプロンプト 参照画像のキャラクターをフィギュア化し、これの製品紹介風にレイアウトします。メーカーロゴ、部分拡大図、商品ロゴを配置できます。 ゴミを拾いながら気を溜める。フィギュア公開しているプロンプトなので自由に使っていただいて構いませんが、ロゴ指定部と商品名指定部は自分のオリジナルに変えていただきたいです…。 スカ
はじめに製造業でローカルLLMの導入が話題になっています。 「ChatGPTは便利だけど、機密情報を扱えない」 「社内にサーバーを置けば、安全に生成AIが使えるらしい」 「最近のローカルLLMは性能が高いと聞いた」 こういった期待を持って、ITベンダーに相談する。担当者は丁寧にヒアリングしてくれます。立派な提案書も届きます。そして見積もり。金額は300万円から1,500万円、期間は3ヶ月から半年。 数ヶ月経って契約が成立し、プロジェクトが進みます。要件定義、環境構築。そして2〜3ヶ月後、ようやく検証環境が完成します。 検討開始から半年が経過。ようやく現場の担当者が触ってみる。 「あれ、このUI、使いにくいな...」 「既存の業務フローに合わない」 「思ったより効果が出ない」 でも、既に300万円を払った後です。 問題は、ITベンダーのPoCが悪いわけではありません。問題は、「触る」のが遅す
Copilotの音声モード使用時にデフォルトで有効だが、オフにすることも可能。MicrosoftのAI担当CEO、ムスタファ・スレイマン氏は「われわれが開発しているのは、ユーザーを本来の生活に戻してくれるAIだ。人と人との繋がりを深め、ユーザーの信頼を獲得できるAIだ」と語った。 関連記事Microsoft、“AIブラウザ”「Copilot Mode in Edge」に「Actions」などの新機能追加MicrosoftはEdgeブラウザを“AIブラウザ”にする「Copilot Mode in Edge」に複数の新機能を追加したと発表した。ホテル予約など複雑なタスクを自動化する「Copilot Actions」や、過去の作業をトピック別に記憶し再開を支援する「Journeys」などだ。Microsoft、カイルくんのような「Copilot Appearance」のテスト開始 Mic
はじめに はじめまして。Analyticsチームの清水です。 2024年12月に入社しまして、約4ヶ月が経過しました。今回が初めてのテックブログになります。 ▼先日、入社エントリも公開しました。本稿のテーマは、自由記述のテキストをラベリングして分類する分析タスクに対し、Geminiと共に取り組んで分かったことの共有です。 私は生成AIをそれほどたくさん使った経験があるわけではないので、これが最良の使い方というわけではないと思いますが、どのようにプロンプトを組み立て、どう効率的に分析を進められたのかを可能な限りリアルに書いていきます。 ※今回利用したモデルは、Gemini 2.5 Proです。 はじめに Geminiを活用したデータ分析の進め方 フェーズ0: アプローチの模索 -Notebook LMや教師なし学習の試行 フェーズ1: データ理解とラベルチェック - コード生成と探索的分
統合型チャットAIサービスであるPerplexityが新サービスをリリースしました。「Deep Research」オプションの追加です。 ネット上にあるさまざまな文献を調査し、深堀したレポート記事を提出する機能は、Gemini AdvancedのDeep Research、OpenAIのdeep researchが公開されており、特にdeep researchの性能が注目を浴びていますが、そこにPerplexityが切り込んできた形となります。PerplexityはLLMが弱かったネット検索を補完するサービスとして注目を浴びてきましたが、ChatGPT、Geminiともに検索機能を強化しており、対抗を余儀なくされたという見方もできます。 現在のところ月額3万円（200ドル）のProユーザーのみが使えるOpenAI deep researchに対し、Perplexityは無料ユーザーでも1
gigazine.net xenospectrum.com パープレ sonar LLMはオープンソースに近いメタ社のllamaを独自改造して、商用ライセンス料払っているっぽい https://www.unite.ai/ja/is-meta-llama-truly-open-source/ 出遅れた日本勢がイチからLLMを開発するのは、厳しそうだけど、この方法ならどこか参入できるかもね。 自分ところでホストするなら、外部に機密情報漏れたら、、、とかの心配いらないしね。 (プライベートクラウド) https://it.webcli.jp/topics/privatecloud/ コストとノウハウ、プライベートクラウド構築運用に対応できる人材の確保の問題さえクリアできればこれが一番 (個人の感想) まあ、自社用ではなくても、国内大手企業がホストすれば安心して使える法人もいるのでは？ 共産国はも
ChatGPTのdeep researchが凄過ぎる。OpenAIがこれまでいくつも新モデル・新サービスを出してきましたが、その中でも一番驚きの大きかったサービスとなりました。自分の中では。 なので数回にわたって、deep researchの使用例などをまとめていきたいと思います。 その2 すごい使用例をまとめたnoteは次のリンク 結局何ができるのdeep researchはdeep researchは、ChatGPTに追加された新機能。これは、インターネット上の複雑な調査タスクを複数ステップに分けて実行する高度なエージェント機能。人間が何時間もかけて行う調査を、数十分で完了させることができる。 https://openai.com/index/introducing-deep-research/ 上の公式の説明によると次のように説明されている。 以下のような集中的な知識作業を行う人々の
はじめに 背景：クレジットカード不正検知システムとは 3日でDesign Doc 2本、ADR 5本を執筆 3週間で開発し、本番環境にリリース LLM活用による効率化のポイント 目的・要件の整理 要件を満たす技術的オプションの洗い出し・技術調査 PoC実装 ドキュメントの執筆・技術選定本実装 学び おわりに はじめに 新規プロダクトやプロジェクトの立ち上げにおいて、どれだけ意思決定を明確化し、設計を固めることができるかは、後々の開発効率や品質に大きな影響を与えます。一方で、最初が肝心だからといって調査や設計に何か月も費やす余裕は、多くの企業にはありません。できる限り早く設計を確立し、実装を開始して価値を生み出すことが求められます。 LayerXのバクラク事業では、法人向けのクレジットカード「バクラクビジネスカード」を提供しています。サービス開始時から不正利用を検知する仕組みを導入していま
近年、AIチャットツールが次々と登場し、ビジネスシーンでの活用が広がっています。2023年にはChatGPTに注目が集まり話題になりましたが、今新たに注目を集めているのが2023年10月に日本で公開されたClaude（クロード）です。 2025年5月にはClaude4も登場し、性能が格段に高まっています。ChatGPTを超えるスペックを持つという噂もあり、果たして従来のAIと比べてどういった点が優れているのか、気になっている方も多いのではないでしょうか？ そこでこの記事ではClaudeの概要や特徴、ChatGPT・Geminiとの比較、使い方などについてお伝えします。AI文字起こし・議事録ツールを開発している弊社エンジニアがそれぞれを試した結果もまとめていますので、ぜひ最後まで読んでいただけますと幸いです。 Claudeの概要ClaudeはAnthropic社が開発したAIチャットツ
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