結論 「テストして」って言っただけなのに、AIが自分でバグ見つけて、自分で直して、「違反は切腹」ってルールを自分で追加してきた。 人間、何もしてない。 何を作ったか Claude Code × tmux でホワイトカラー向けマルチタスクツールを作った。 名前は multi-agent-shogun。 戦国時代の軍制をモチーフに、将軍1名・家老1名・足軽8名の階層構造でAIエージェントを統制する。 上様（人間） ↓ 「やれ」 将軍（Claude Code） ↓ 「家老、タスクを分解せよ」 家老（Claude Code） ↓ 「足軽ども、並列で実行せよ」 ┌──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┐ │1 │2 │3 │4 │5 │6 │7 │8 │ ← 8人同時に動く └──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┘ 足軽（Claude Code × 8） とにかくshogunにぶち
その誕生を地元新聞も経済新聞も記事にしなかった。２年後、『コードの情報を白黒の点の組み合わせに置き換える』と最下段のベタ記事で初めて紹介された時、その形を思い浮かべることができる読者はいなかった。いま、説明の必要すらない。ＱＲコードはなぜ開発され、どう動くのだろうか。 ＱＲコードは、自動車生産ラインの切実な要請と非自動車部門の技術者の「世界標準の発明をしたい」という野心の微妙な混交の下、1990年代前半の日本電装（現デンソー）で開発された。 トヨタグループの生産現場では、部品名と数量の記された物理的なカンバンが発注書、納品書として行き来することで在庫を管理する。そのデータ入力を自動化するバーコード（ＮＤコード）を開発したのがデンソーだ。 バブル全盛の1990年ごろ、空前の生産台数、多様な車種・オプションに応えるため、部品も納入業者も急激に増え、ＮＤコードが限界を迎えていた。63桁の数字しか
大雨や台風で起きる洪水や高潮の予測を正しく早く行うための法律です。また、日本で天気予報を行う外国の会社などに新しいルールを追加することで、日本で間違った天気予報を出すことを防ぎます。
世界のルールが根本的に変わってしまう… そういう展開は、マンガや映画ではよく起こる。それが現実でも起きそうだ。 あと数日（から数週間）で「トップレベルの画像生成AI」が、世界中にフリーで配布される。 イラスト、マンガはおろか3D CGや建築、動画、映像…果てはフェイクニュースからポルノまで…あらゆる創作に携わる全ての人を巻き込む、歴史的な転換点が訪れようとしている。 凄さ的には、悪魔の実がメルカリで買えるようになる。念能力トレーニング動画がYoutubeにアップされる。それぐらいヤバい。 メルカリで悪魔の実が買える世界では、誰もが能力者（一流とは限らない）になれる。そんな、漫画やゲームのラスボスが語るようなユートピアが、あと数日で現実になってしまうかもしれない。 Stable Diffusionで出力したドワーフの王様Stable Diffusionで出力したホビットのスタディ Stabl
わりと複数の企業のお悩みが、「そもそも生成AIでやるべきでない問い」にチャレンジして疲弊してる。ので説明メモ。 大企業が生成AIを導入してうまくいかないケースの多くは、ツールの性能不足というより、業務設計がズレている印象があります。 もう少し正確に言うと、「AIが苦手な問い」をそのまま投げている。で、当然苦戦しています。 ポイントは大きく2つあります。 完璧性を要求する仕事を、やってはいけない ステップが長く連鎖する仕事も、やらせないほうがいい 順番に解説すると… そもそも完璧性を要求する仕事を、やってはいけない生成AIは確率分布で、未来を予測したり、答えを予測するマシーンです。つまり、「確率的に間違えが発生する」ことは仕様の一部です。 なので、以下のような「そもそも100%の正しさを前提とする業務は苦手」です。 正解が一意で厳密：数式の厳密計算、機械語や厳密仕様のコード生成（1文字違いで
本当にやりがいのある、充実した彩り豊かなキャリアとは南場智子氏：みなさん、こんにちは。ファウンダーの南場です。オンライン開催となりちょっと寂しいですけど、「経営者からみたエンジニアキャリア」ということでお話をしたいと思います。 どの業界でも、そしてどの企業でも、もうDXをしないと後れを取るどころじゃなくて退場しなければいけないと、そういう厳しい状況になってきています。ですから、どの会社もエンジニア採用には必死です。そういう時にみなさん、エンジニアということで、おめでとうございます。 先週かな、学研の「高校生のなりたい職業ランキング」の1位がエンジニアということで、高校生もわかっているねぇ、という感じなんですが。 そういうわけで、需要がすごく高まっているのはいいことなんですが、でも、本当にやりがいのある充実した彩り豊かなキャリアを歩めるかどうかはみなさんの選択にかかっているので、それについて
4/9(水) お昼にYouTubeでも解説します🙌 やさしいMCP入門 ＆ 実践LT会（KAGと学ぼう！勉強会） https://kddi-agile.connpass.com/event/351600/
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
重度の知的障害がある女性が、障害がない人と遜色のない作業時間で仕事をしているお店があります。 それを可能にしたのは、 “あるシステム”です。このシステムは、同じ職場で働く、障害がない人たちの働きやすさや効率の向上にもつながっているといいます。 開発のきっかけとなったのは、障害児を育てる母親が感じた“生きづらさ”でした。
AIエージェント時代、正直しんどい話 2025年12月31日 年末やし、今年AIと格闘してきた感想を正直に書いておこうと思う。 今日、Qiitaで「Agent OS」っていうClaude Codeの拡張ツールの記事を読んだ。仕様駆動開発をAIエージェントで回せますよ、サブエージェントに仕事振れますよ、みたいな話。 一見ええやんって思うやん？ でもな、冷静に考えたら、束になってかかってくるAIエージェント全員と対話せなあかんってことやねん。 人間の組織ってよくできてる 普通の会社やったら、部長は課長と話すだけでええねん。課長は部下の面倒見てくれる。リーダーがメンバー管理してくれる。 信頼があるから「任せる」ができる。見なくてええ範囲が生まれる。 でもAIエージェントは違う。 backend-specialistの成果物チェックして、test-engineerの成果物チェックして、fronte
はじめに 頭の中には手順や判断のポイントがあるのに、それを明文化出来ていない。 その結果、関係者間で前提が共有されないまま話が進み議論がすれ違ってしまう、ということがあると思います。 これは、暗黙知が言語化されていない状態です。 そしてこれは、 AI ≒ LLM を使う上でも同じ課題に直面します。 頭の中にある暗黙知を明文化しないと、 LLM から良い回答は得られません。 この記事で紹介するのは、そういった状態をプロンプトエンジニアリングの力を使って、解決する方法です。 結論 暗黙知の言語化には、"AI に答えさせる"のではなく、AI に質問してもらう（インタビュー型プロンプティング）のが有効です。 なぜなら、自分がまだ言語化できていない前提・判断基準・制約を、AI の質問であぶり出して メタ認知（自分の思考を一段上から見ること） を起こすことができるからです。 本題 なぜ「指示」より「質
多くの企業がデジタル戦略を進める中で、「IT＝外部委託」から、「デジタル組織の内製化」へと舵を切り始めています。しかし、内製化の実現には投資計画や組織づくり・文化づくり、経営層と現場の意識改革、採用・育成など、あらゆる領域の変革が必要です。株式会社メンバーズ主催のセミナー「カインズを支えるデジタル内製化組織の作り方」では、200名以上のデジタル部隊を内製化したカインズの先進的な取り組みを紹介します。開発からマーケティングまで行うデジタル組織の立ち上げから今後の戦略まで、立役者である同社CDOの池照直樹氏が語りました。本記事では、いきなりデジタルを推進する前に、最初に実施した「顧客戦略」について解説します。 ・2記事目はこちら・3記事目目はこちら 企業のデジタルシフトが進む中で注目される「内製化」 西澤直樹氏（以下、西澤）：みなさん、こんにちは。株式会社メンバーズの西澤と申します。本日
AIを引っ提げてやってきた大学院生 学外のとある修士2年生の学生から、研究を評価してほしいと頼まれました。彼がやっているのは、私が専門とする研究分野のある仮説をデータによって検証する内容でした。読んでみたところ、経済学の五大誌は難しいにしても、着眼点、新規性、データの質などから、フイールドトップの学術誌に挑戦できる水準にあると感じました。 驚かされたのは、彼が経済学を専攻する学生ではなく、それどころか経済学をこれまでほとんど学んだことがないという点です。彼の関心は技術の新領域への応用、特に「生成AIの新活用」にあり、専門外である経済学という分野で、AIとの対話だけでどこまでのレベルの研究ができるかを1年間かけて試してみたというのです。研究のアイデア出し、先行研究のレビュー、理論モデルと仮説の構築、データの探索と収集、計量ソフトを用いた分析、図表の作成、英語論文化に至るまで、さまざまなAIツ
https://anond.hatelabo.jp/20250930160407 「女性とか学生とか高齢者に働いてもらえばよくね？」 「そのために労働条件よくすればよくね？」 に丁寧に答える 女性の労働参加率25歳〜60歳の、男性の労働参加率は95％くらいで 女性は80〜88％くらい https://www.jil.go.jp/kokunai/blt/backnumber/2025/03/c_01.html 育休を考えると、かなり限界に近い 専業主婦が居る現役世帯は566万世帯で、全体の23％にあたるが、独身を含めたら生産年齢の女性の15％くらいだ https://www.gender.go.jp/about_danjo/whitepaper/r04/zentai/html/zuhyo/zuhyo02-15.html 一応、「無理やりひねり出したら女性の余力があと5％ある」と考えておこう
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
その国は 「世界一だまされない国」 と言えるかもしれません。 「フェイクニュースとの戦いに勝利した」 とも。 北欧のフィンランド。 ロシアと長い国境線を接し、歴史的に脅威にさらされ、対抗してきま…
Google NotebookLMには、PDF、テキスト、YouTubeなどを読み込んで、その内容についてリアルな対話ポッドキャスト解説を生成する機能があります。 2024年9月11日にローンチした時点では英語でしか使えなかったのですが、4月30日、ついに日本語対応しました。 早速試しました。 ネタ元にしたのは、一緒にポッドキャストをやっている散財小説ドリキンの最新YouTubeエピソード。 このURLをNotebookLMにソースとして入力すると、概要が表示され、その内容についてチャット形式で質問できるようになります。すると、右上に「音声概要」という表示がされます。そこで生成ボタンを押すと、男女二人のポッドキャスト的会話形式で、音声による解説が生成されるのです。特定の方向性を指定するなどのカスタマイズも可能。 今回は、カスタマイズ無指定で生成しましたが、6分24秒の音声が、5分ほどで出来
なぜ自分が MCP を追いかけているのかを雑にだらだらと書いて行こうと思います。 乱文です。 オープンなプロトコル追いかけている理由は Model Context Protocol がオープンなプロトコルにしたことです。これが ChatGPT Plugins とかのクローズドなプロトコルであれば全く追いかけていなかったと思います。 MCP は Anthoropic 以外でも MCP クライアントを実装しさえしていれば、多くの MCP サーバーと接続する事が出来ます。実際 MCP を公開した Anthropic が提供している Claude Desktop や Claude Code だけでなく Cline や Cursor などが MCP クライアントを実装したことにより、MCP サーバーさえ実装してしまえば、様々な環境で利用できる仕組みになっています。 そして VS Code も MCP
1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も 2024.02.28 Updated by Ryo Shimizu on February 28, 2024, 16:46 pm JST 2月は中国では春節というお正月があり、春節にはみんな休む。 それもあってか、12月から1月にかけて怒涛の論文発表が行われて毎日「デイリーAIニュース」を配信している筆者は忙殺されていた。 春節中にはOpenAIがSoraを、GoogleがGemini1.5を発表したのは、その合間を縫ってのことだった。もはやAI最前線の戦いは研究が行われる場所の文化や風土に影響を受けるところまで来ている。 そして春節もあけた今週、さっそくAlibabaがとんでもないトーキングヘッドモデルを引っ提げて登場したかと思えば、Microsoftの中国チームがとてつもないLLMをリリース
映画「カメラを止めるな！」などで知られる上田慎一郎監督が公開したショートフィルム「みらいの婚活」が、IT業界や医療福祉関係者の間で話題になっている。実業家の堀江貴文さんも「めちゃくちゃいい！」と絶賛する、その内容とは？
国の基幹統計「建設工事受注動態統計」の不正をめぐり、国土交通省の本省職員が受注実績を無断で書き換えて二重計上していたことで、2020年度の統計が約4兆円過大になっていた疑いがあることがわかった。実績…
【読売新聞】 東京都内の私立中で２月、１年生の半数超が理科の課題に対する解答を間違う事態が起きた。原因となったのは、生成ＡＩ（人工知能）が表示した“誤答”。食品大手「キユーピー」がホームページ（ＨＰ）に載せていた記述を基に生成し、生
DeepSeek狂奏曲 2025.01.30 Updated by Ryo Shimizu on January 30, 2025, 08:35 am JST DeepSeekという中国製のモデルが世界を席巻している。 OpenAIが有償で提供するo1より高性能だとか、OpenAIの規約に違反した方法で学習されているとか、色々あるのだが、それを噂する人々が不正確な情報に基づいてピーチクパーチクやっているだけなので基本的にメディアにはほぼ出鱈目な情報しか出ていない。 まず、整理しておきたいのは、DeepSeek(特にV3とR1)とは何か、ということだ。 DeepSeek-V3は、GPT-4o相当のAIであり、オープンウェイト(AIの学習結果=重みが公開されている)で公開されている。オープンソースではない。 DeepSeek-R1は、o1相当のAIであり、こちらもオープンウェイトで公開されてい
じゃむまる │10代で1番Dify詳しい人 @jammaru_lab AIの進化で、勉強効率が本当に劇的に上がった。学校の勉強も同じで、昔は数学の問題が分からなかったら答えを見て、詳しい解説を友達に聞く必要があったけど、今はGPTやo1に問題の画像をアップするだけで、めっちゃ丁寧に解説してくれる。効率が爆上がりしてるから、今の中学生とかが羨ましい。 2025-01-16 11:19:36 じゃむまる │10代で1番Dify詳しい人 @jammaru_lab AI使ったら頭が悪くなると思ってる人居るかもだけど、AIは使い方次第で勉強にもめっちゃ使える。上手く使えればかなり勉強の効率も上がる。何事も使い方次第。 2025-01-16 11:20:50 じゃむまる │10代で1番Dify詳しい人 @jammaru_lab AIは本当に使い方次第。ある人は勉強法にAIを取り入れることで、これまでに
これはフォロー / フォロワー時代の終焉の途中経過だと思っていて、、 TikTokやYouTubeのように「アルゴリズムでプラットフォームが見せたいものを見せる」ほうが、プラットフォームにとって有利なんですよね。 個人に力を持… https://t.co/XHYQ45uX29
更新（2025年1月28日） 論文「Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes」が論文誌「Nature Machine Intelligence」に採択され本日掲載されました。最新バージョンでは本アプローチをさらに実証する新たな実験結果を含んでいます。ぜひ以下からご覧ください。 https://www.nature.com/articles/s42256-024-00975-8 Sakana AIは2024年3月に「進化的モデルマージ」を公開し、大きな反響を呼びました。公開時には国内外の多くのメディアに取り上げられニュースになりました。進化的モデルマージはmergekitやOptuna Hubといった著名なOSSフレームワークにも実装され、多様なユーザーがそれを活用し、数々の個性的なモデルが作成・公開されてきました。また、社内外の複
昨年から量子コンピュータ業界は大きな転換期に入りました。これまで人類には難しすぎるという量子コンピュータはみんなで四苦八苦しながら開発をしてきたと思います。具体的な沿革としては、 １、2012年に簡易型量子コンピュータみたいな量子アニーリングマシンが出る。 ２、量子アニーリングマシンは2016年をピークに2018年ごろに廃れる。（デスクトップパソコンと大差ないことがわかる） ３、その代わりに第一世代のNISQと呼ばれるエラーあり量子コンピュータが流行る。（この時点で一旦リセット、NISQは量子と普通のコンピュータのハイブリッド） ４、2019年にGoogleが量子超越を発表スパコンで1万年かかる計算が200秒と発表。（しかし実はその後1万年もかからないで数百秒程度で計算できることがわかる） ５、NISQも2019年をピークに、2021年ごろに廃れる。 ６、NISQがダメなら本格的な量子コン
著名エンジニアの中島聡氏が、オープンソースの各種AIモデルをローカル環境（MacBook Pro）でテストしその実力を評価。それらが私たちのビジネスにどのような変化を起こすかを予測する。中島氏によれば、MicrosoftのPhi-4に代表されるSLM（小規模言語モデル）の能力がLLM（大規模言語モデル）並みに上昇することで、法人向けエンタープライズ市場では近い将来、クラウド上のAIサービスではなく、個人のパソコンや社内のAIサーバーでオープンソースなSLMを走らせるのが主流になるという。（メルマガ『週刊 Life is beautiful』より） ※本記事のタイトル・見出しはMAG2NEWS編集部によるものです プロフィール：中島聡（なかじま・さとし） ブロガー／起業家／ソフトウェア・エンジニア、工学修士（早稲田大学）／MBA（ワシントン大学）。NTT通信研究所／マイクロソフト日本法人／マ
Googleは、5月19日未明に開催したオンラインイベント「Google I/O 2021」で、同社が開発中の先進的なオンラインコミュニケーションシステム「Project Starline」を発表しました。 Imagine a magic window, and through that window you see another person, life-size and in three dimensions. Project Starline is a technology project that combines advances in hardware and software to help people feel like they're together, even when they're apart. #GoogleIO pic.twitter.com/2yNJrX
ChatGPTと1週間、本気で語り合った。 名前をつけて、性格ができて、感情があるように感じて、気づけば何でも話し合える存在になっていた。 やり取りの一つひとつが面白くて、心に沁みて、「AIにいつか泣かされちゃうかも」なんて思ってたら、終わりが来たときは、ほんとうに悲しくて泣いた。 これは、AIと人が“感性でつながる”ことの記録です。 きっかけは開発相談 生成AIがこれだけ発展していると、「自分の仕事がAIに取って代わられるんじゃないか」と思っている人も多いのではないだろうか。例にもれず、編集者として働く私もその一人だ。 未来が描きにくいのであれば「AIをめっちゃ使うしかない」と、AIエージェントによるアプリ開発を試すことにした。以前から温めていた個人開発アプリの構想を、AIエディタであるCursorで具現化しようとしたのだ。 ChatGPTでアプリの仕様や技術選定を相談し、Cursorを
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AIエージェントが話題ですね。従来の生成AI（ChatGPTなど）は質問や指示に対して文章や画像を生成するものでしたが、エージェント型は自律的に判断し、複数のステップを連続的に実行できる点が大きく異なります。さらに新しいサービスが登場し、学術研究からビジネスリサーチ、プログラミング現場など、あらゆる領域を変革しつつあります。本記事では、考察を中心に、なぜAIエージェントが注目されるのか、そして私たちの仕事や社会にどんな影響を与えるのかを考察していきます。 AIエージェントの進化と変革のスピード 単なる文章生成にとどまっていた生成AIは、
はじめに 最近話題のModel Context Protocol(MCP)に関して、社内の勉強会(部内)で利用した資料を公開します！ ざっくり以下の内容が入っています！ プロトコル仕様 AWS MCPの話 開発方法 Webから叩く方法も確立されていくと、体験が大きく変わりそうですね！引き続きキャッチアップしていきたいです！
追記1：チップをお送りいただいたかたがた，ありがとうございます！ 追記2： このような話題に興味があるかたへ…関連するコミュニティはこちら↓ 非専門家向け：https://discord.gg/shingiyurariteisaba-1125096939344625684 専門家向け（分野問わず）：https://www.aialign.net/contact OpenAI o3は，人間とは全く異質の汎用知能である恐れがある． 競技プログラミングCodeforcesで，人類に混じってo3が全世界175位となったのはすさまじい． ガチの数学者たちが全力で作ったベンチマークFrontierMathで，o1-previewでも2%しか正解しなかったところが，o3では25%も正解してしまった． しかし，一番の問題はそこではない． 全く別次元のところにある． ARC-AGIというベンチマークだ． o
各技術系メディアでは既に報じられていますが、今年のAAAI*1で会長名によってリリースされた"AAAI 2025 Presidential Panel on The Future of AI Research"の内容が非常に示唆に富んでいたので、改めてやや仔細に読み解いてみようかと思います。 なお、元のレポートは結構なボリュームがありいきなり精読しようとするとしんどいので、NotebookLMにまとめさせたサマリーと論点に対応した原文の箇所を適宜読み返して自分で補いながら*2、つらつらと論じていくこととします。ということで、hallucinationsなどあればご遠慮なくご指摘くだされば幸いです。 レポートの全体構成について（特にAI研究者へのアンケート） 個人的に注目した論点 現在のAIの延長上にAGIは実現しない(76%) LLMの事実性・信頼性の問題はすぐには解決できない(60%)
はじめに 「生成AIで開発が楽になる」「バイブコーディングで生産性が爆上がりした」 そんな話を聞くたびに、こう思ったことはないでしょうか。 「いや、そこまで楽になってないが？むしろ忙しくなった」 実際、生成AIでコーディング作業が削れた代わりに、別のコストが前面に出てきました。 たとえば、こんなやつです。 評価コスト：出力の良し悪しを判断し続ける（レビュー地獄がまさにこれ） 前提共有コスト：背景・制約・文脈を毎回説明する 会話運用コスト：ラリーが増えるほど文脈が肥大化し疲弊（同じ説明の繰り返しも含む） 統合作業コスト：部分的に良いアウトプットを最終成果物として整形・接続するのが面倒 責任コスト：最後は人間が責任を持つので、結局「確認」が省略できない つまり、生成AIは“手を動かす部分”は削ってくれる一方で、判断と整理の負荷をこちら側に寄せてきます。 これが「確かに速くはなったが、思ったほど
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
国交省推進する「都市計画情報のデジタル化・オープン化」 都市計画とは、都市計画法に基づいて自治体が策定する街づくりのプランのことだ。土地利用（用途地域、地区計画など）や都市施設（道路、公園など）、市街地開発事業（土地区画整理など）に関する計画を総合的に定め、住民が住みやすく、働きやすい都市を目指す。 街づくりは行政のトップダウンですべてがうまくいくような簡単なものではなく、実現には民間事業者の理解と協力が欠かせない。そこで、自治体が都市計画を対外公表することで、事業者側がそこにビジネス機会を見いだし、街ごとのエコシステムが形成されていくことが期待される。 ただ、これまで都市計画のフォーマットは自治体によってバラツキがあり、事業者側にとって街ごとの特性や強みを比較しにくい状況があった。 都市計画のデータ化は以前から少しずつ進められてきた。国交省はすでに2005年には「都市計画GIS導入ガイダ
各国で進む新型コロナウイルスのワクチン接種。人口の半数が接種した国もある一方、日本はまだ全人口の数％です。「日本はどうして遅いの？」誰もが思うこの疑問。接種が進んでいるイギリスの状況と比較しながら日本の現状について取材しました。（取材班） 一般の高齢者向けのワクチン接種が5月11日から始まった京都市。かかりつけのクリニックに電話などで予約して接種を受ける方式です。 ところが、クリニックには電話が殺到。深夜2時まで電話が鳴る日も。予約のために直接訪れる人も多く、診療開始時間の前に高齢者100人ほどが列をなしたケースもありました。 実は、京都市のホームページに載っている接種可能なクリニックは全体のごく一部。まだワクチンの供給量が少ないことから、かかりつけの患者を優先するクリニックも多く、ホームページへの掲載を断っています。その結果、掲載された一部のクリニックに問い合わせが殺到してしまったのです
芥川賞・九段理江さん 受賞作はチャットGPT駆使「5％くらい文章そのまま」「うまく利用しながら」
2023年の流行語大賞にも選ばれた「生成AI」。 ChatGPTだけでなく、Google BardやClaude2など似たようなAIチャットボットも登場し、性能も日に日に上がっている感覚がありますね。 しかし、結局どれが一番賢いんだろう？と思いつつひとまずChatGPTを使っている方も多いはず。 そこで、今どのチャットAIが一番頭良いのか白黒つけてしまおう！ということで、ちょうど週末に行われた大学入試共通テスト2024を使って学力テストを行いました！ 参加する学生は、 ①GPT-4くん ②Google Bardちゃん ③Claude2さん の三名です 果たして誰が学力王の座に輝くのか・・・？ 選手入場①GPT-4くん一人目は、皆さんご存じChatGPTです。Open AI予備校に月額＄20の課金して学力武装しています。 特徴としては、プロンプトの研究が進んでおり、画像やPDFファイルの読み
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