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私は、中小企業のデジタル化をご支援をしています。 これからデジタル化をするという会社で重要なのは要件定義。 ここに力を入れて、毎回10時間以上かけています。 ヒアリングに4時間 業務フロー図の設計に4~6時間 提案書の作成に2~4時間ほどプロジェクトの最初の大事な部分なので、時間がかかることは仕方ないのですが、もっと楽にできないかなと普段から悩んでいます。 個人的には、ヒアリングは全然苦ではないのですが、業務フロー図の作成と提案書の作成が大変なため、どうしても気が進まないことが多いです。 喋る時と資料を作るときは脳の使い方が違うのか、ストレス値が非常に高いように勝手に思っています。 最初に粗くても、たたき台を書き出してくれればその後ツッコミ入れるのはいくらでもやるのに 提案書の大体の型とイメージはあるけど、寝ている間に誰か勝手に作ってくれないかな となんともズボラな根性が毎回顔を出してき
オーディオを楽しむ方々のあいだには、そうでない方からすると奇妙に映る「常識」がある。たとえば「電源ケーブルを替えると音質が良くなる」という主張だ。オーディオに精通した人間にとって、これはごくごく当たり前の話である。 筆者はPHILE WEBの編集に長く携わってきたが、そこでは電源ケーブルの交換や取り回しをはじめ、電源回りの改善、ホスピタルグレードのコンセント導入、果ては自宅に電柱を立てて電源をクリーンにするという話題までが、当たり前のように語られてきた。 こういった事柄は、オーディオファンでない方々からするとオカルトめいて感じられるかもしれない。だが、この分野で長年活動してきた編集者にとって、これらは「電源で音が変わるのは当然だよね」と、さらっと流してしまう程度の話題に過ぎない。 月額なんと200ドル！めちゃめちゃ賢いChatGPT 最強版にオーディオのことを尋ねたら ところで近年、対話型
うえぞう@うな技研代表 @uezochanChatGPTが登場して2年以上経ったのに実態としてはいまだに「生成AIの活用の仕方がわからない」って人が大多数なんですよね。たぶんリテラシーの向上ではもう活用は進まなくて、提供の仕方が変わらないといけないんじゃないかな。インターネットのときはどうだったんだろう？ 2024-12-03 13:07:37 うえぞう@うな技研代表 @uezochan 一つの仮説として、得られる情報の正確性とかソースへの基づきとか信頼性に基づく価値がかけているからっていうのはどうなんだろうか。インターネットも、昔は信頼できるソースはオフラインにあった気がする 2024-12-03 13:33:36 うえぞう@うな技研代表 @uezochanAI Agentないしそれを軸としたスケーラブルなビジネスモデルの構築は一番アツいエリアで全ツッパする価値があると思うけど、その
生成AIの開発競争が激化し、高性能なサービスが次々と登場している。東京大学薬学部の池谷裕二教授は「私が毎日のように利用しているのはAI回答エンジンだ。従来型のインターネット検索では、表示されたホームページのリストから自分が求める情報を探さなくてはいけないが、回答エンジンならたった一回の検索で欲しい情報にたどり着くことができる」という――。 ※本稿は、池谷裕二『生成AIと脳 この二つのコラボで人生が変わる』（扶桑社）の一部を再編集したものです――。仕事以外でも役立つ「回答エンジン」 「Perplexity」や「Genspark」や「Felo」を使っているでしょうか。 私は使わない日はないというほど、よく利用しています。これらは「回答エンジン」と呼ばれます。質問を投げかけると、生成AIがインターネット上のコンテンツを効率よく要約してくれます。便利で、仕事はもちろん、勉強や趣味にも大いに役立っ
JavaScriptで音を鳴らすことができます。ご自分の耳が何Hzまで聞こえるか試してみてください（23000Hzまで聞こえたというかたがおられたので24000Hzまでに増やしてみました）。 1000 Hz Stop 4000 Hz 8000 Hz 10000 Hz 11000 Hz 12000 Hz 13000 Hz 14000 Hz 15000 Hz 16000 Hz 17000 Hz 18000 Hz 19000 Hz 20000 Hz 21000 Hz 22000 Hz 23000 Hz 24000 Hz 仕組みはソースを見てください。ほぼChatGPT 4oに書いてもらいました。最初はボタンの数が少なかったこともあってChatGPTはボタン一つ一つに id を付けていたのですが、ボタンの数が増えると厄介なので、this を使ってくださいと指示したら、こうなりました。
IT分野日本の企業日本のシェア韓国の企業韓国のシェア中国の企業中国のシェア検索エンジンGoogle (グーグル) 90%以上 Naver (ネイバー) 70%以上 Baidu (百度) 70%以上 スマートフォンApple (アップル) 50%以上 Samsung Electronics (サムスン電子) 60%以上Huawei (ファーウェイ) 40%以上 ECプラットフォームAmazon (アマゾン) 50%以上 Coupang (クーパン) 50%以上 Alibaba (アリババ) 55%以上 オフィスソフトMicrosoft (マイクロソフト) 70%以上 Hancom (ハンコム) 60%以上 Kingsoft (金山軟件) 30%以上ゲームNintendo (任天堂) 60%以上 NCSoft (エヌシーソフト) 30%以上 Tencent (テンセント) 40%以上 ビデ
ボードゲームやアクションゲーム、各種ツールやシミュレーションなどさまざまなソフトが100日間に作られた いままで数えきれないほどのプログラマーに会ってインタビューもさせてもらってきたが、久しぶりに若いプログラマーの話を聞いてきた。ここ1、2年では U22グランプリの男子中学生や全国小中学生プログラミング大会の受賞者たちだが、今回は、ChatGPTを使ってプログラムを書きまくった女子大生である。 彼女は X（Twitter）の自分のアカウントで1日1本のソフトを100日間連続で作るというイベントをやっていて「おっ、頑張っているな！」と思って応援していた。「こんなゲームを作ってほしい」などとリクエストを出したりもしていたのだが、どうも私が想像していたものと内容もやり方も違っていたようである。 目下、ソフトウェア産業の最大のテーマは「我々は人間の言葉でプログラムを書くようになるだろうか」というこ
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
Waiting Listにもっと時間がかかるかと思ったのだが、予想外に早く(一日)APIのロックが解除された。ただしまずは8Kトークン版のみ。GPT-3.5が4Kトークンだったから倍の長さのストーリーが出せるということだ。 ただし値段はChatGPTAPIの10倍。元に戻った感じ。 これはどっちを使うべきか結構悩むぞ。 こんな感じで呼ぶ %curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \ -H 'Content-Type: application/json' \ -H 'Authorization: BearerAPIKEY'\ -d '{ "model": "gpt-4", "messages": [{"role": "user", "content": "宮崎駿について"}], "temperature": 0.7 }'答えはこ
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