AI活用事例 - AI関連記事一覧

AI活用事例

ChatGPT＋Pyxelでミニゲームを３時間で開発し自鯖に公開したときに学んだこと

2024年11月24日

qiita.com

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AI活用事例

地表に放たれたレーザー光線が、地雷を高精度で見つけ出す

2024年11月23日

wired.jp

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AI活用事例

Generative AI Test - JDLA 試験学習 03: AIに短歌で喋ってもらいました(シラバスにある単語だけで) 続き【声でつながるAIとの対談】【動画 31分59秒】【YouTubeチャンネルからの転記です】

2024年11月23日

qiita.com

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AI活用事例

【ChatGPT活用】Pythonでゲーム開発を始めよう！初心者向けガイドとチュートリアル

2024年11月23日

zenn.dev

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AI活用事例

AIにない曖昧さと“ゆらぎ”こそが、人間の創造性を進化させる：音楽家・小室哲哉×AIエンジニア・山田剛

2024年11月23日

wired.jp

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AI活用事例

ヤギの顔から痛みを感じているかどうかを判別するAIが登場

2024年11月23日

gigazine.net

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AI活用事例

laravelとReactの構成で悩んだからGPTに相談した話

2024年11月22日

zenn.dev

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AI活用事例

Detection of emotion by text analysis using machine learning　初AI論文メモ

2024年11月20日

qiita.com

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AI活用事例

AzureOpenAIのGPT4oでFineTuning！！！仮想小説の登場人物を学習させてみる

2024年11月20日

zenn.dev

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AI活用事例

PlayWrightのテストコードをClaude.aiで生成して自動テスト

2024年11月19日

qiita.com

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AI活用事例

この書類はOK？再提出？AIにチェックを頼んでみた！

2024年11月19日

qiita.com

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AI活用事例

社内AIチャットが「ウマ娘」のスぺちゃん口調──Cygamesの生成AI活用法　「AIには“プランB”を学習させるべき」

2024年11月19日

www.itmedia.co.jp

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AI活用事例

OpenAIの蒸留機能(Model Distillation)を使って運用中のLLMのコストを削減する取り組み

2024年11月19日

zenn.dev

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AI活用事例

【Python】プログラミング初心者がChat-GPT を使ってシューティングゲームを開発してみた話

2024年11月18日

zenn.dev

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AI活用事例

生成AI推進施策を10ヶ月続けてみた結果

2024年11月18日

zenn.dev

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AI活用事例

AI開発ツール（Replit Agent, v0, chatGPT, Felo）をフル活用してWebアプリを爆速開発しました

2024年11月18日

zenn.dev

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AI活用事例

生成AIでコンタクトセンターを改革　住信SBIネット銀が効率性の「次に目指すもの」

2024年11月17日

www.itmedia.co.jp

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Python 動物検知！

2024年11月17日

qiita.com

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AI活用事例

ChatGPTにリポジトリの中身を理解してもらうためのMarkdownファイルを出力するスクリプトを作ってみた

2024年11月16日

qiita.com

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AI活用事例

技術記事を３倍速で書いてみませんか？AI を使った記事量産のススメ

2024年11月16日

zenn.dev

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記事の要約

ChatGPT＋Pyxelでミニゲームを３時間で開発し自鯖に公開したときに学んだこと

【要約】
著者は、ChatGPTとPyxelを使用して3時間でミニゲームを開発し、自サーバーに公開した。開発中にフルスクリーン解除や.pyファイルへのアクセス制限、音の追加に関する問題に直面したが、ChatGPTの助けを借りて解決した。最終的に、ゲームは200行程度のコードで完成し、簡単に公開できることを実感した。

【重要ポイント】
・ミニゲームの開発に要した時間は約3時間。
・フルスクリーン解除や.pyファイルへのアクセス制限を実施。
・音の追加に苦労しつつも、ChatGPTの助けで解決。
・完成したコードは約200行で、簡単にゲームを公開できた。

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記事の要約

地表に放たれたレーザー光線が、地雷を高精度で見つけ出す

【要約】
世界には1億1,000万個以上の地雷が埋まっており、2022年には4,710人が地雷によって負傷または死亡した。米国の研究者たちは、レーザー光線を用いて埋設物を検出する新技術LAMBDISを開発。これは、地表を振動させながらレーザーを照射し、振動による周波数の変化を解析することで地雷を特定する。改良版は、34×23のマトリックス状にレーザーを照射し、1秒以内に広範囲の振動を可視化できる。LAMBDISは高精度で誤検出を減らし、作業者の安全も確保する。今後、異なる条件下での性能評価が計画されている。

【重要ポイント】
・世界には1億1,000万個以上の地雷が埋まっており、2022年には4,710人が被害を受けた。
・新技術LAMBDISは、レーザーと音響センシングを組み合わせて地雷を検出する。
・改良されたLAMBDISは、1秒以内に広範囲の振動を可視化できる。
・この技術は誤検出を減らし、作業者の安全を確保する。

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記事の要約

Generative AI Test - JDLA 試験学習 03: AIに短歌で喋ってもらいました(シラバスにある単語だけで) 続き【声でつながるAIとの対談】【動画 31分59秒】【YouTubeチャンネルからの転記です】

【要約】
この記事は、YouTubeチャンネルの動画を転記したもので、Generative AI Testの学習過程を紹介しています。動画では、AI技術用語を短歌に取り入れる試みを行い、生成AIの進化が日常に与える影響を探ります。使用したAIはChatGPTのGPT-4モデルで、音声対話を通じて学習内容を復習する方法を提案しています。また、動画の目次には、AIの基本概念や最新技術が含まれています。

【重要ポイント】
・撮影日は2024年11月23日で、Generative AI Testの学習を目的とした動画。
・使用したAIはChatGPTのGPT-4モデルで、音声モードを活用。
・動画ではAI技術用語を短歌に取り入れる挑戦を行い、視聴者に新しい学びの形を提案。
・目次には、AIの基本概念や最新技術に関する詳細が含まれている。

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記事の要約

【ChatGPT活用】Pythonでゲーム開発を始めよう！初心者向けガイドとチュートリアル

【要約】
本記事は、Pythonを使用したゲーム開発の初心者向けガイドで、特にChatGPTを活用してシンプルなキャッチゲームを作成する方法を紹介しています。必要な環境として、Windows 10 Pro、Python 3.13.0、Pygameライブラリ、Visual Studio Codeが挙げられています。ゲームの基本的なルールやコードの構造を示し、プレイヤーがスターをキャッチすることでスコアを獲得し、落とすとゲームオーバーになる仕組みを説明しています。

【重要ポイント】
・Pythonは初心者に人気のプログラミング言語で、ゲーム開発にも利用可能。
・必要な環境はWindows 10 Pro、Python 3.13.0、Pygameライブラリ、Visual Studio Code。
・ゲームはプレイヤーが上から降ってくるスターをキャッチするシンプルな構造。
・基本コードはChatGPTを使用して生成し、追加機能も同様に実装可能。

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記事の要約

AIにない曖昧さと“ゆらぎ”こそが、人間の創造性を進化させる：音楽家・小室哲哉×AIエンジニア・山田剛

【要約】
音楽家・小室哲哉はAIを活用した作曲支援システムの開発に関与し、AIとの共演を行っている。彼はAIが人間の創造性を超えることはないと考えており、技術革新の速さを実感している。小室とAIエンジニアの山田剛は、カンヌライオンズ国際フェスティバルやTM NETWORKのツアーでAIを用いたプロジェクトを展開し、リアルタイムでの音楽解釈や映像生成に取り組んでいる。AI技術は音楽制作において実験的な役割を果たしている。

【重要ポイント】
・小室哲哉は2022年からAIを活用した作曲支援システムの開発に携わっている。
・AIとの共演はカンヌライオンズ国際フェスティバルやTM NETWORKのツアーで行われた。
・小室はAIが人間の創造性を超えることはないと断言している。
・AI技術は音楽制作において実験的な役割を果たし、急速に進化している。

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記事の要約

ヤギの顔から痛みを感じているかどうかを判別するAIが登場

【要約】
フロリダ大学の研究チームが、ヤギの痛みをAIで判別する手法を開発しました。痛みを感じるヤギと感じないヤギの映像を分析し、痛みの評価には「UNESP-Botucatu Goat Acute Pain Scale (UGASP)」を使用。VGG-16というニューラルネットワークを基にしたモデルで、約80%の精度を達成しました。この技術は動物福祉の向上や、非言語的な患者の痛み評価にも応用可能です。

【重要ポイント】
・ヤギの痛みを検出するAI手法をフロリダ大学が開発。
・痛みの評価にUNESP-Botucatu Goat Acute Pain Scaleを使用し、スコア3以上を「痛みあり」と分類。
・VGG-16を基にしたモデルで約80%の精度を達成。
・将来的には非言語的な患者の痛み評価にも応用の可能性。

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記事の要約

laravelとReactの構成で悩んだからGPTに相談した話

【要約】
著者は、LaravelとReactを使った小規模Webアプリケーションの構成について悩み、GPTに相談した。最初はフロントエンドとバックエンドを分ける構成を考えたが、CORSエラーに直面。GPTの助言により、Laravel内にReactを組み込むMonolithic構成が適していると判断。ユーザー数や同時接続数に応じて、MonolithicまたはMicroservices構成を選択することが推奨される。最終的に、Monolithic構成でのスタートを決定した。

【重要ポイント】
・フロントエンドはReact、バックエンドはLaravelを使用。
・最初の構成案はCORSエラーにより問題が発生。
・GPTの助言でMonolithic構成が適していると判断。
・ユーザー数や同時接続数に基づき構成を選択することが重要。

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記事の要約

Detection of emotion by text analysis using machine learning　初AI論文メモ

【要約】
この記事は、感情分析に関する論文「Detection of emotion by text analysis using machine learning」のメモをまとめたものである。感情はポール・エクマンによる6つの基本的な感情（喜び、悲しみ、怒り、恐怖、愛、驚き）で定義され、カテゴリカルアプローチを採用している。データはSNSから収集され、機械学習手法としてナイーブベイズ（NB）、サポートベクターマシン（SVM）、CNN、RNN（LSTM）を使用した結果、CNN + LSTMが最も高いパフォーマンスを示した。

【重要ポイント】
・感情はポール・エクマンの6つ（喜び、悲しみ、怒り、恐怖、愛、驚き）で定義されている。
・データはSNSからの20,000件の投稿を使用し、トレーニング、テスト、検証セットに分割された。
・機械学習手法では、ナイーブベイズがSVMよりも良好なパフォーマンスを示し、CNN + LSTMが最も高い精度を達成した。

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記事の要約

AzureOpenAIのGPT4oでFineTuning！！！仮想小説の登場人物を学習させてみる

【要約】
Azure OpenAIのGPT4oを用いて、仮想小説の登場人物をFine-Tuningする試みが紹介されています。RAG（Retrieval-Augmented Generation）とFine-Tuningの違いが説明され、RAGは外部情報をリアルタイムで参照する手法であり、Fine-Tuningは特定のタスクに特化した再トレーニング手法です。具体的な質問と想定回答の作成プロセスも示され、トレーニングデータと検証データの重要性が強調されています。

【重要ポイント】
・Azure OpenAIのGPT4oを使用したFine-Tuningの実施
・RAGは外部情報をリアルタイムに参照、Fine-Tuningは特定タスクに特化
・トレーニングデータと検証データの作成プロセスの重要性
・仮想小説の登場人物に関する具体的な質問と回答の例

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記事の要約

PlayWrightのテストコードをClaude.aiで生成して自動テスト

【要約】
PlayWrightはMicrosoftが開発したWebアプリケーションの自動テストフレームワークで、主要なブラウザエンジンをサポートし、TypeScript/JavaScriptで簡潔なAPIを提供します。本記事では、Claude.aiを利用してPlayWrightのテストコードを自然言語から自動生成する手法を紹介。テストシナリオを記述することで、質の高いコードが生成され、テスト実行も容易になります。AIを活用することで、テスト工程の効率化と品質向上が期待されます。

【重要ポイント】
・PlayWrightはChromium、Firefox、WebKitなどをサポートする自動テストフレームワーク。
・Claude.aiを使用することで、自然言語からテストコードを自動生成可能。
・テストコードはTypeScriptで記述され、簡潔でベストプラクティスに基づいている。
・テスト実行は数分で完了し、結果をローカルホストで確認できる。

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記事の要約

この書類はOK？再提出？AIにチェックを頼んでみた！

【要約】
著者は、書類の記入漏れを確認するためにAIを活用することに挑戦しました。具体的には、TeachableMachineを使用してAIに不備を学習させ、CodePenでWebアプリ化しました。AIの精度向上には、サンプル画像の質や量が重要であり、手書きの書類にも対応できるようにする必要があると述べています。最終的には、より高い精度を目指して実用化を進める意向です。

【重要ポイント】
・TeachableMachineを使ってAIに書類の不備を学習させた。
・サンプル画像は最低100枚必要で、静止画も推奨。
・手書き書類の認識精度向上が今後の課題。
・AIの判断精度は100%には達していない。

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記事の要約

社内AIチャットが「ウマ娘」のスぺちゃん口調──Cygamesの生成AI活用法　「AIには“プランB”を学習させるべき」

【要約】
Cygamesは「Cygames Tech Conference 2024」で、社内AIアシスタント「Taurus」の活用法を紹介した。このシステムはChatGPT 4とClaude 3.5 Sonnetに対応し、社内のナレッジベースやメディアと連携している。特に、ゲームキャラクターの口調で回答する機能があり、スタッフが気軽に質問できる環境を作り出している。今後はプロジェクト固有の質問に対しても適切な情報を提供できる仕組みを目指している。

【重要ポイント】
・Cygamesは社内AIアシスタント「Taurus」を開発し、3000人規模の組織で運用している。
・TaurusはChatGPT 4とClaude 3.5 Sonnetに対応し、社内のナレッジベースと連携している。
・ゲームキャラクターの口調で回答する機能があり、スタッフの質問しやすさを向上させている。
・今後はプロジェクト固有の質問に対する情報提供を強化する計画がある。

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記事の要約

OpenAIの蒸留機能(Model Distillation)を使って運用中のLLMのコストを削減する取り組み

【要約】
OpenAIの新機能Model Distillationは、大規模言語モデル（LLM）のコスト削減を可能にする技術です。この手法では、大きなモデルの出力を用いて小型モデルを学習させることで、精度を保ちながらコストを大幅に削減できます。例えば、GPT-4oの出力を使用したGPT-4o-miniは、GPT-4oの約1/10のコストで運用可能です。また、OpenAIのDashboard上で簡単に蒸留を行えるようになり、ユーザーは高性能なモデルを安価に利用できるようになりました。

【重要ポイント】
・Model Distillationは大規模モデルの出力を小型モデルの学習に利用する技術。
・GPT-4o-miniはGPT-4oの約1/10のコストで運用可能。
・OpenAIのDashboardで簡単に蒸留が行えるようになった。
・蒸留を行っても元のモデルを超える性能は期待できない。

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記事の要約

【Python】プログラミング初心者がChat-GPT を使ってシューティングゲームを開発してみた話

【要約】
この記事では、Pythonプログラミング初心者がChatGPTを活用してシューティングゲームを開発した経験を紹介しています。Pygameライブラリを使用し、基本的なゲームの構成要素やソースコードを生成してもらい、実際に動作するゲームを作成しました。最初はシンプルな敵を撃ち落とすゲームでしたが、改善点を見つけてスコア表示や画像の設定、ゲームオーバー画面の実装などを行いました。

【重要ポイント】
・使用した技術: Python 3.13.0、Pygameライブラリ、ChatGPT
・ゲームの基本操作: 矢印キーでプレイヤー操作、スペースキーで弾発射
・初期ゲームの機能: 敵を撃ち落とすシンプルなシューティングゲーム
・改善点: スコア表示、背景画像、ゲームオーバー画面の追加

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生成AI推進施策を10ヶ月続けてみた結果

【要約】
生成AI推進施策を約10ヶ月実施した結果、社内の約60%が週1回以上生成AIを活用していることが確認された。施策には社内講義、専用チャンネルの開設、Claudeの導入、ChatGPTボットの設置、定期的なアンケートが含まれた。アンケート結果では、回答者の約80%が生成AIを利用して工数削減を実感しており、特に文書作成やコーディングに多く使用されていることが分かった。

【重要ポイント】
・施策開始から約10ヶ月で、60%が週1回以上生成AIを利用。
・実施した施策には社内講義や専用チャンネルの開設が含まれる。
・アンケートによると、約80%が生成AI利用で工数削減を実感。
・主な利用用途は文書作成やコーディングで、多様な業務に活用。

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記事の要約

AI開発ツール（Replit Agent, v0, chatGPT, Felo）をフル活用してWebアプリを爆速開発しました

【要約】
AI開発ツールを活用して、YouTube動画を要約し質問に答えるWebアプリを開発した。開発プロセスは、Feloでアイデアと要件定義を行い、v0でUIデザインを作成、ChatGPTで画面設計書を作成し、Replit Agentでアプリを生成するという流れで進められた。最終的に、様々なエラーを修正しながら、約2日でアプリを完成させた。

【重要ポイント】
・開発したアプリはYouTube動画を要約し、質問に答える機能を持つ。
・使用したAIツールはFelo、v0、ChatGPT、Replit Agentの4つ。
・開発プロセスはアイデア出しからアプリ生成までの4ステップで構成されている。
・開発にかかった時間は約2日で、エラー修正を行いながら進めた。

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記事の要約

生成AIでコンタクトセンターを改革　住信SBIネット銀が効率性の「次に目指すもの」

【要約】
住信SBIネット銀行は、2024年8月に生成AI「GPT-4o」を活用した電話自動応対システムを導入し、顧客の問い合わせに迅速に対応する体制を整えています。これまでの改革で、問い合わせの約7割がテキストベースで処理されるようになり、電話対応の効率化を図っています。AIによる即時対応により、顧客の待ち時間が大幅に改善され、今後は対話を通じて顧客の意図をより正確に把握する仕組みを目指しています。

【重要ポイント】
・2024年8月に「GPT-4o」を活用した電話自動応対システムを導入。
・顧客の問い合わせの約7割がチャットやWebフォームで処理される。
・AI導入により顧客の待ち時間が大幅に改善。
・今後は対話を通じた顧客の意図把握の精度向上を目指す。

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記事の要約

Python 動物検知！

【要約】
この記事では、Pythonを使用した動物検知のAI開発について説明しています。Irisデータセットを用いてMLPClassifier（多層パーセプトロン）を訓練し、動物や物体を検出するための関数を定義しています。OpenCVライブラリを使用して画像内の猫、犬、人間などを検出し、矩形で囲む処理が行われています。最終的に、検出結果を保存する機能も実装されています。

【重要ポイント】
・Irisデータセットを使用し、MLPClassifierでモデルを訓練。
・OpenCVを用いて猫、犬、人間などを検出する機能を実装。
・検出した物体を矩形で囲み、ラベルを付ける処理が含まれる。
・出力画像を保存する機能も搭載。

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ChatGPTにリポジトリの中身を理解してもらうためのMarkdownファイルを出力するスクリプトを作ってみた

【要約】
GithubのリポジトリをChatGPTが理解しやすいMarkdown形式で出力するPythonスクリプトを作成しました。このスクリプトは、指定したリポジトリ内のコードを再帰的に読み込み、10MB未満のファイルに分割してMarkdown形式で保存します。これにより、ChatGPTを利用してリポジトリの解析やIssue解決が容易になります。エラーハンドリングも実装されており、読み込めないファイルについてはその旨を記録します。

【重要ポイント】
・リポジトリ内のコードをMarkdown形式で出力するPythonスクリプトを作成
・出力ファイルは10MB未満に分割され、ChatGPTのファイルサイズ制限に対応
・各ファイルのコードはコードブロックで囲まれ、ディレクトリ構造を反映
・エラーハンドリング機能により、読み込めないファイルの情報も記録

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記事の要約

技術記事を３倍速で書いてみませんか？AI を使った記事量産のススメ

【要約】
この記事では、業務中に調べた内容を題材にし、AIを活用して技術記事を効率的に作成する方法を提案しています。特に、検索エンジンの使用履歴を再利用することで、記事作成の時間を最大3倍に短縮できるとしています。具体的には、業務中に検索エンジンを使い、検索履歴をまとめてChatGPTに記事を書かせる手順が紹介されています。これにより、自由時間を使わずに迅速に記事を作成できることを目指しています。

【重要ポイント】
・業務中の検索データを利用して記事作成の時間を短縮する。
・検索エンジンはBingやChatGPTを活用し、検索履歴を保存する。
・記事作成はChatGPTに任せることで、校正作業を最小限に抑える。
・目指すは記事作成速度の3倍化。

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ChatGPT＋Pyxelでミニゲームを３時間で開発し自鯖に公開したときに学んだこと

地表に放たれたレーザー光線が、地雷を高精度で見つけ出す

Generative AI Test - JDLA 試験学習 03: AIに短歌で喋ってもらいました(シラバスにある単語だけで) 続き【声でつながるAIとの対談】【動画 31分59秒】【YouTubeチャンネルからの転記です】

【ChatGPT活用】Pythonでゲーム開発を始めよう！初心者向けガイドとチュートリアル

AIにない曖昧さと“ゆらぎ”こそが、人間の創造性を進化させる：音楽家・小室哲哉×AIエンジニア・山田剛

ヤギの顔から痛みを感じているかどうかを判別するAIが登場

laravelとReactの構成で悩んだからGPTに相談した話

Detection of emotion by text analysis using machine learning 初AI論文メモ

AzureOpenAIのGPT4oでFineTuning！！！ 仮想小説の登場人物を学習させてみる

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社内AIチャットが「ウマ娘」のスぺちゃん口調──Cygamesの生成AI活用法 「AIには“プランB”を学習させるべき」

OpenAIの蒸留機能(Model Distillation)を使って運用中のLLMのコストを削減する取り組み

【Python】プログラミング初心者がChat-GPT を使ってシューティングゲームを開発してみた話

生成AI推進施策を10ヶ月続けてみた結果

AI開発ツール（Replit Agent, v0, chatGPT, Felo）をフル活用してWebアプリを爆速開発しました

生成AIでコンタクトセンターを改革 住信SBIネット銀が効率性の「次に目指すもの」

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