ChatGPT を継続して見つめ続けて。Plugin Ecosystem と Code Interpreter の Beta提供によって、自分の仕事への適用のシナリオが更に広がりました。 人とComputerの在り方が大きく変わったこれらも交えて。それらが周囲にあふれ出すその日のために、今はしっかりと Prompt の仕方を学んでおきたいものです。そのためのサンプルも幾つか継続して提示しています。
「chatgptを使って要件定義の工数を削減したい」 「そもそもchatgptを使って質の高い要件定義ができるのだろうか」 とお悩みなのではないだろうか。 結論、chatgptで質の高い要件定義を短時間で実現することは可能だ。 実際に私もchatgptを使って下記のような要件定義書を完成させた。 通常この要件定義書を０から自力で作ろうと思うと４０時間はかかるが、chatgptを使う事によって４時間で完成させることができた。 しかし、ただプロンプトをなんとな投げ掛ければ良いというわけではない。 目的を達成するために綿密に設計をしたプロンプトを投げかける必要がある。 また、要件定義の中でも ・chatgptに丸投げして良いところ ・自分で手直しをした方が良いところ を精査することも大切だ そこで今回は上記のような要件定義書を4時間で完成させるために、私がchatgptへ投げかけたプロンプトを全
AIチャットボット「ChatGPT」が注目を集めている。どのように仕事に活用すればよいのか。初期の頃からChatGPTを“使い倒している”という深津貴之さんは「ChatGPTは、結構知ったかぶりしてウソをついたりするので、検索エンジンのように使うのはお勧めしない。しかし、コツを押さえて使うと、アシスタントのように使えて仕事にとても役立つ」という――。 ChatGPTは「確率で話す」 ChatGPTの最大の特徴は「コンピューター言語（プログラミング言語）などではなく、人間の使う言葉で命令でき、回答してくれること」です。 うまく使えば、仕事の効率化や高度化が実現しますが、そのためにはChatGPTにできることとできないこと、またChatGPTの得意なことと不得意なことを理解する必要があります。 まず覚えておきたいのは、「ChatGPTは確率でしゃべるマシンである」ということです。基本的には、こ
人工知能はものすごく進化しているけどジェネレーティブAIって割と嘘を書いてくるよなあって話は文春で書きました。ジェネリックひろゆきというニュアンスのことを書いたのですが、西村博之のほうが酷いという反響が寄せられたのは印象的でした。そんなもんですかね。 で、コロナ明けというのもあって最近は対面での打ち合わせも増えているところ、足を向けた取引先の社長がGPT-4を試しているとかでやけに感動して「これなら社内業務の足らないところを人工知能が補完するだけじゃなくて、ほぼすべてのジョブフローが人工知能に置き換えられるのでは」などと言い始め、やけに買ってるなあと思うわけですよ。 さすがにそれはちょっとなと思って「それができるなら御社が数年前に導入したサイボウズはもっとうまく稼働しているはずですし、私らみたいなサポート役のベンダーも本来は要らないのでは」という話をしたんですが、社長的にはもう一年後にはス
ChatGPTを最大限に活用するには、ある程度のテクニックを学ばなくてはいけません。 逆にChatGPTがうまく使いこなせれば、文章執筆や画像作成などの作業をすべてAIが自動で実施してくれるようになります。 そんな方法があれば、知りたくありませんか！？ というわけで今回は、note上で注目が集まったChatGPTのハック術10選を紹介します。 ぜひ最後までご覧いただき、ChatGPTを巧みに操れるようになってください！ ChatGPTの禁断のハック術10選 それでは、ChatGPTのハック術をまとめた記事を10個紹介します。 ChatGPTプロンプトテンプレート例文集 こちらの記事では、ChatGPTで使える便利なプロンプトのテンプレートを紹介しています。 具体的には、 記事執筆用 メール作成用 コード生成用 YouTube動画の脚本作成用 など、シーン別で役立つChatGPTのプロンプト
トラウマを残した「労働搾取」 米「タイム」誌がテクノロジー業界の闇を暴き、大きな話題になっている。 問題となっているのは、高い文章生成能力が注目される、AI搭載チャットボットの「ChatGPT」。その生みの親であるAI企業「オープンAI」がパートナー企業を通じ、時給2ドル以下でケニア人労働者を雇っていたことがわかったのだ。 オープンAIはマイクロソフトから100億ドルの出資を受ける可能性が報じられるほど、いまもっとも注目されている企業だ。いったい何が起きているのか。 オープンAIが外注先として依頼していたのは、米サンフランシスコに拠点を置くサマ社。同社はケニアやウガンダ、インドの人材を雇い、グーグルやメタ、マイクロソフトなどの顧客向けに、有害なネット情報を選別する「データのラベリング作業」を実施していたという。 ケニア人の労働者たちは、データのラベリング作業の過程で、処刑や性的虐待など極め
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
