監査法人、生成AIで業務効率化 あずさは22万時間削減 - 日本経済新聞監査法人でAI（人工知能）を使い、業務を効率化する動きが広がってきた。あずさ監査法人は対話型AIを導入し、総監査時間を年間約22万時間（3%強）削減した。トーマツは監査書類の作成を手助けする生成AIを開発中だ。監査業界の人手不足を緩和し、生産性を高める狙いがある。「金融業界における監査上のリスクは何か」「販売プロセスで内部統制の整備状況に不備が出た。外部監査人として検討すべきポイントを10個教
ChatGPTの衝撃 第2章 -2024年6月バージョン-
企業・組織に属している方向けの ChatGPT の社会・ビジネスへの影響を考えるお話です。 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 - AI Transformation と、その構成要素 - ChatGPT の具体的な業務での利用例 - とある人のChatGPT業務利用の話。ただし1年以上前。 - Microsoft 365 Copilot の可能性 そして、自分で動かすための演習。こちらが演習のコンテンツです。 https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prompt-Sample-Japanese/tree/main/Workshop
財務分析・株価予測・稟議書作成… AIプロフェッショナル組織のリーダーが語る、生成AI活用法
ChatGPTは株価予測ができる 森正弥氏：こんな使い方もありますみたいなところで、大企業でもいろいろ進んでいるのは財務分析で、「財務データを入れて分析して」と言うと……ちょっと（スライドの）真ん中の文字が小さくて見えにくいですが、一般的な財務分析をしてくれます。 ちょっとインパクトがあったのが、ChatGPTは株価予測ができるという話ですね。これは普通にAIやマシンラーニングをやられている方からすると、「おいおい、それは言い過ぎだろう」と思ったりするわけですが、この論文の中身を読んだり、あるいは株価予測を業務としてやっている方からすると「まぁ、そうだよね」と思うところがある。 それは何かというと、株価予測だけじゃなくて金利の予測とか、そのマーケットの予測とか、あるいは原材料の価格予測でも共通の話です。基本的に今のデータからマシンラーニングの予測モデルを作って予測していきます。過去データか
ChatGPT for Developer - Promptのチカラ
ChatGPT がアプリケーションに最初に組み込まれたのは GitHub Copilot かもしれません。ここでは、ChatGPT そのものと、GitHub Copilot の双方を使って、アプリケーション開発を爆速させ、品質を少しでも向上させ。そして、Developer の皆さんのスキルを上げていくための入り口として、機能の概要を取り上げます。 内容: - Promptだけで出来るコト: 業務で使うために抑えておくべきポイント。データ・変換・抽出 - PromptのEngineeringへの適用: 企画から要件定義、設計、実装、デプロイも。 - 開発の生産性と品質をあげるための戦略: Prompt自身の現在の能力、チーム開発に向けて サンプルのPrompt: https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prompt-Sample-Japanese/tree/m
GPT-4の回答を向上させる「プロンプト26の原則」、220以上の生成タスクが実行可能なマルチモーダルモデル「Unified-IO 2」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 生成AI論文ピックアップ複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」 画像から動く3Dシーンを生成する新モデル「DreamGaussian4D」 大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」が公開。「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など 220以上の生成タスクが実
チャットアプリ「Microsoft Copilot」のiOS版を試してみた - iPhone Mania
OpenAIのGPT-4とDALL·E 3によって動作するチャットアシスタント「Microsoft Copilot」のiOSアプリが公開されました。アプリは無料でダウンロード可能となっていますが、実際に試してみました。 ■3行で分かる、この記事のポイント 1. チャットアシスタント「Microsoft Copilot」のiOSアプリが公開された。 2. 無料でOpenAIのGPT-4が使えるアプリ。 3. 画像生成でバグが発生も、基本的な動作は問題なし。 アプリは17歳以上に指定 「Microsoft Copilot」アプリは、OpenAIの「ChatGPT」アプリとは異なり、年齢制限が「17+」となっていますが、これは組み込みブラウザなど、無制限のWebアクセスが提供されるためだそうです。 CopilotはGPT-4とDALL·E 3を組み合わせたものですが、無料で利用できるのが特徴とな
これは嬉しい ChatGPTプロンプト書き方のコツ、OpenAIが公開
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
「指示の出し方が悪い人」は、一体どこがダメなのか。
「指示の出し方が悪い人」が、いる。 例えばこんな具合だ。 「安達さん、web制作会社からあがってきたページの確認をしておいて！」 そんな指示が上司から飛んだとする。 実際にそれを体験してみると、この指示が「良い指示」だと思うビジネスパーソンは、ほとんどいないだろう。 なぜならば、 １．「あがってきた」とは何か。メールで届いたものか。メッセンジャーで来たものか。他にもあるのか。何が全てか。 ２．「ページ」とは何か。webページのことか、または別の形式・フォーマットを指すのか。 ３．「確認」とは何か。何を基準とするのか。どうすれば作業終了となるのか。 など、作業を進めようとすればするほど、次々に疑問が湧くからだ。 酷いときには、よくわからない書類をぽんと渡されたり、謎のメールを転送されて 「これやっといて」 などという指示をする人もいる。 要するにこれらはすべて、「手抜き指示」だ。 こういう指
OpenAIが作成したChatGPT用のプロンプトエンジニアリングのまとめ｜Masayuki Abe
OpenAIのサイトを眺めていたら、Prompt Engineeringのマニュアルが出来ていましたので、自身のメモ用として纏めてみました。 https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering プロンプトエンジニアリングのマニュアル構成は6つの戦略からなっております。 明確な指示を書く 参照テキストを提供する 複雑なタスクを簡単なサブタスクに分割する モデルに「考える」時間を与える 外部ツールを使用する システマティックに変更をテストする 言語定義として、戦略と戦術の違いは、戦略は、具体的な目標や計画であり、それらを実現するための具体的アクションが戦術です。 1.明確な指示を書く 戦術としては、以下があります。 質問を詳細にせよ ペルソナを設定せよ デリメーターを使用せよ 複雑なタスクのためにステップを踏め 例を与えよ 回
40代〜60代がAIを使いこなした時のインパクトは半端ない AIの専門家が語る、マネジメント経験を持つ人の優位性
AIでは代替しづらい人間のスキル 小澤健祐氏：この作るAIから使うAIへの変化は、ぜひご理解をいただきたいところです。その上で今日は簡単にキャリアのお話もできればということで、これからのヒューマンスキルみたいなお話をさせていただきたいなと思っております。 こういった定義の仕方は、見たことがある方も多いかもしれませんが、今、生成AIを使うと、本当にさまざまなことができるようになっています。 どういうことかと言うと、人間のスキルをソフトスキル、ハードスキル、メタスキルに1回分解してみるとしましょう。ソフトスキルとして挙げられるのは、やっぱり人間性に近い対人関係などのスキルですよね。 どうしても型化をすることができず、何かの学習サービスで学習することが難しいものになります。ちょっとアートな側面があり、形式化されていない。だからこそAIなどの技術で代替しづらい、そして学習しづらいのが、このソフトス
生成AI活用により9万6,000時間/月、 国内パートナー数の10%にあたる600人月相当の業務時間を創出
生成AI活用により9万6,000時間/月、 国内パートナー数の10%にあたる600人月相当の業務時間を創出 ～「AI活用No.1企業グループ」に向けて調査を実施～ ”すべての人にインターネット”を合言葉に、インフラ、広告、金融、暗号資産事業を展開するGMOインターネットグループ（グループ代表：熊谷 正寿）は、「AI活用No.1企業グループ」を目指し、グループを挙げて生成AIの活用を進めた結果、約9万6,000時間、国内パートナー（従業員）数の約10%にあたる600人月に相当する業務時間を創出しました。（※1）（※2） GMOインターネットグループでは、2023年4月に「AI（愛）しあおうぜ!プロジェクト」を立ち上げ、様々な施策を通じてグループ全パートナーのAI活用による生産性向上や、既存サービスへのAI機能実装、AI産業への新サービス提供を進めています。今回、プロジェクトの一環として、国内
サム・アルトマン氏 CEOに復帰へ ChatGPT開発「OpenAI」 | NHK
生成AIのChatGPTを開発したアメリカのベンチャー企業「オープンAI」は21日、解任されたサム・アルトマン氏がCEOに復帰することで合意したとSNS上で明らかにしました。解任からわずか5日で復帰が決まり、混乱した会社経営が正常化するかが課題となります。 これは「オープンAI」が21日、旧ツイッターのXで明らかにしたものです。 アルトマン氏がCEOに復帰することやほかに3人の取締役を決めたことで合意したとしています。 SNSで会社は「詳細については協力して対応していく。今回のことではご迷惑をおかけした」としています。 「オープンAI」の取締役会は先週17日、CEOだったサム・アルトマン氏を解任しました。 生成AIのサービスを急速に拡大させようとするアルトマン氏と、AIの安全性を重視する取締役会のメンバーとのあいだで激しい議論があった可能性が指摘されていました。 IT大手のマイクロソフトが
教員の方が ChatGPT について最低限知っておきたいこと -2023年12月版-
教職員の方が、文科省ガイドラインだけじゃなく、未来に向かっている学生たちのために、教育という場で何が出来るのか? ChatGPT を題材に考えるための資料です。 - ChatGPT の Prompt の一例 - 教員の観点でのChatGPTの利用 - 未知の世界への警戒 - どんな変化が訪れるのか? - Microsoft 365 Copilot 概説 https://adoption.microsoft.com/ja-jp/copilot/ - Appendix に、その他 ChatGPT の利用例を 90分のプレゼンテーション時間の想定です。 Workshop 用のURL: https://qiita.com/dahatake https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prompt-Sample-Japanese
マイクロソフト、ChatGPTの社内利用を一時制限か セキュリティ上の懸念で
sponsored 中吊りジャックから豪華ノベルティまでトヨクモの幕張ジャックをレポート 大盛況だったサイボウズデイズ、オレはずっとトヨクモに追われていた sponsored Rapid IPSパネルを採用したAmazon専売の新ラインアップ 安いのに180Hz駆動で発色のいいゲーミングディスプレー「G274F」レビュー sponsored 独自開発のマイクロ平面振動板ドライバーなど、ファーウェイの最先端技術を凝縮 「HUAWEI FreeBuds Pro 3」レビュー：音質／ノイキャン／デザインと洗練度を増した完全ワイヤレスイヤホン sponsored GeForce RTX 4070 Laptop GPU搭載の4KノートPC ゲームもクリエイティブも楽しめる「Stealth 17 Studio A13V」が快適すぎた sponsored 世界各国からトップクラスのプロゴルファーが参戦、
ChatGPT AIとペアプログラミング
OpenCVを使用して画像から複数のオブジェクトを認識し、切り出すための一般的な手順は以下のようになります： 前処理: 画像を読み込みます。必要に応じて画像をリサイズします。グレースケールに変換するか、あるいは必要に応じて色空間を変更します。オブジェクトの検出: エッジ検出、閾値処理、または色に基づくフィルタリングなどを使用してオブジェクトを検出します。輪郭検出を行い、オブジェクトの境界を見つけます。輪郭の処理: 検出された輪郭をフィルタリングして、ノイズや小さなオブジェクトを除去します。必要に応じて輪郭を近似します。オブジェクトの切り出し: 各オブジェクトの境界ボックスを使用して画像からオブジェクトを切り出します。オブジェクトごとに個別の画像として保存するか、表示します。後処理 (オプション): 切り出されたオブジェクトをさらに処理するためのステップを行います。例えば、オブジェクトのサイ
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ChatGPTを業務活用する際に役立つRAGと社内文書を活用する上での課題｜クラウドテクノロジーブログ｜ソフトバンク
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Microsoft 365 Copilot ドキュメント
