ChatGPT PluginをGeneXusで作ってみた。

 ずいぶん前に申請していたChatGPTのPlugin developerがようやく招待されたので試してみました。

まずはPlugin Quick Startとして公開されているサンプルを使って実装しました。ソースは以下のGithubになります。(実装および動作確認はここでは省略します)

https://github.com/openai/plugins-quickstart

サンプルがうまく動作したら、同じものをGeneXusを使って実装してみました。サンプルでは登録したTodoデータはメモリ上にしか保持しない仕様になっていますので、サービスを再起動するとデータは失われてしまいます。GeneXusで同じ機能を実装するのであれば、Todoデータはデータベースに登録しておきたいですよね。

という事で、ナレッジを新規作成したらまずはTodoトランザクションを定義します。

• 主キーはユーザー名+TodoNoの複合キー
• Todo(Description)以外に完了予定日(DueDate)、完了フラグ(IsDone)、完了日(DoneDate)を追加

続いてAPIオブジェクトを作成し、I/Fを定義します。

サンプルでは、Todo一覧取得、Todo登録、Todo削除だけでしたが、DB化するのでTodo更新機能も追加し、Todo内容の変更や完了登録が出来るようにします。

あとは、それぞれのAPIに対応するプロシージャオブジェクトとパラメータであるSDTを作成します。このあたりは通常のGeneXus開発と変わりませんので、内容の紹介は割愛しますが、サンプルと比較して違う点だけ書き留めておきます。

• サンプルでは機能ごとにHTTP Methondを指定していました。例えば、Todo削除はDELETEなど。GeneXusのAPIオブジェクトでもRestMethodのアノテーション記述が出来るのですが、DELETE指定の場合、ChatGPTとの連携がうまく出来ませんでした。従って、上記のAPIオブジェクト定義では登録・更新・削除は全てPOSTにしています。
• サンプルのTodo登録機能では、ユーザー名はHTTPパラメータ、TodoはPost valueと使い分けているのですが(HTTPパラメータはURLRewriteでパス(=ユーザー名)にマッピングさせるため)、GeneXusのプロシージャオブジェクトは、パラメータは全てPost valueになるのと、ユーザー名はプリミティブ変数、その他Todo項目はSDTという複数パラメータがうまく認識されなかったので、送信データは全て一つのSDTに纏めています。

基本的には以上でプラグイン機能の出来上がりです。ビルドしてPostMan等のRestテストツールで動作確認をします。

次にChatGPT Pluginとして登録するのに必要なファイルの定義です。

• マニフェストファイル(ai-plugin.json)
• ChatGPTがPluginをインストールした時に読み込むファイルで、Pluginの基本的な説明と、APIの定義情報が書いてあるyamlファイルの場所、ロゴ画像ファイルの場所が記述してあります。こちらはほぼサンプルと同じ内容で場所の指定のみPluginを配置するサーバーの内容に変更しました。
• yamlファイル(openapi.yaml)
• APIのインターフェース定義がされているyamlファイル(Open API Documentフォーマット)です。
• 今回、一番ハマったのはこのファイルでした。yamlファイルはGeneXusでもAPIを作成するとビルド時に自動生成してくれますが、フォーマットは同じでも記述内容が微妙にChatGPTが要求するものと違っており、トライ&エラーで動作するようになりました。以下、ポイントです。
• operationId　GeneXusが生成する内容は「APIオブジェクト名.API名_メソッド」という書式ですが、ChatGPTでは「.」ドットは受け付けておらず、アンダースコアに変更する必要がありました。
• schema  パラメータをSDTとして定義する場合、GeneXusはyamlの定義をAPI定義→(参照)→パラメータ定義→(参照)→SDT定義(JSONオブジェクト)という風に三段階の参照($ref)で定義します。これがChatGPTでは認められず、二段階(一つの参照のみ)に変更する必要がありました。且つ、type:objectが不足していましたので、こちらも手動で追加しました。
• description　ChatGPTがどうPluginを使うか? はdescriptionの書き方に依存します。特にパラメータとなる各項目の説明は単に名称だけだとこちらの想定通りの挙動にならず(もちろん、名前から推測はしてくれますが)、特に更新や削除をする時に主キー項目は、「データ取得時の主キー項目を使い回すように」といった念押しのような説明の記載をしないと、ChatGPTが適当な値を主キーとして設定するため、更新が空振りしてしまう事態となりました。
• アイコンファイル
• Pluginリストや選択時のPluginを識別するためのアイコン画像です。今回は、サンプルにあったTodoアイコンの背景画像をGeneXusっぽく赤色に変更したものを使ってみました。

Pluginに必要なファイルが出来たらデプロイしたアプリの然るべき場所に配置します。

いよいよ、ChatGPTにPluginをインストールします。Plugin developerとして認証されると、Plugin storeにオプションが増え、未認証のPluginや自分で開発したPluginを自由にインストール・使用する事ができるようになります。Pluginをデプロイしたurlを指定します。(Pluginの呼び出しはブラウザ上で行われているようで、localhostも指定出来ます)

では、使ってみましょう。

この様に、TODOリストの一覧表し、登録、更新、削除が会話ベースで行えます。さらに、今回のPluginはユーザー名を主キーとしてテーブルを作成してあるので、ユーザーを切り替えて使う事も出来ます。(認証の仕組みは作っていないので、自動的な設定は出来ていませんが)

色々と試してみて判ったのは、ChatGPT自体が代名詞や文脈を理解するので、Todo情報を正確に記載しなくても「期限は来週月曜日」とか「完了日は昨日」といった指示する側が日常会話レベルの内容でも正しく動作してくれるのがAIらしい使い方だと思いました。

テキストベースではありますが、自然言語でPluginアプリが操作できるという事は、例えばスマホの音声入力を使えば、いちいちキーボーとから打ち込まなくても話し言葉でアプリが操作できますし、その応用編としてはAmazon AlexaやGoogle Echoといったスマートスピーカーに組み込む事が出来るようになれば「何を言っているのか判りません」といったつれない返事によるイライラから解消されるかもしれません。ChatGPT Pluginが飛躍的に活用されるのはこんなユースケースな気がしました。

何かアイディアが思いついたら新しいPluginを作ってみたいと思います。

では。

ミーガン(M3GAN)は電気羊の夢を見るか

 今回の記事は映画ネタです。ネタバレが無いように書いたつもりですが、感想を書く時点でネタバレしてる可能性大なので、これから見ようと思っている人は見た後に読んでください。(笑)

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ウルグアイまでの長いフライトの中で見た映画｢ミーガン(M3GAN)」がとても面白かった。日本でももうすぐ公開かな。M3GANとはModel 3 Generative Android の略。学習型のaiを搭載したアンドロイドが巻き起こすサイコスリラーもの。この時期に上映とはタイミングが良すぎる。

エンジニア目線で見ると色々とツッコミたくなる部分があるけれど、それはさておき、ミーガンが主人公の女の子と接しながら学習し、守りたい(母性というのか？)感情や独占したい感情が芽生えてきて、少しづつ行動がやばくなっていくのが見ててゾクゾクした。

思考は感情なのか？思考するAIは感情を持っていると言えるのか？

一方で、心に傷を負った少女がミーガンと接することで癒やされてきたのも束の間、今度はミーガン依存症になってしまうあたりは、今どきのスマホ依存症を見れば十分あり得る副作用だし、幼少期からケアをアンドロイド任せにしていると、リアルな友達より自分を喜ばせてくれるアンドロイドを選んでしまう可能性(危険性)を気づかせてくれた。

まあ、エンジニアがよかれと思って技術を駆使するとろくでもない事が起きるのは今も昔も変わらない話か。

人類を攻撃するAIと言うとターミネーターのように世界を滅ぼすような大きなスケールがありがちだけど、人を補助するアンドロイド/aiが生活の中で反乱を起こす方がより身近で怖かった。

普通に考えたらロボット三原則とかOSに規制を入れるだろう？と思ってしまうが、自己学習が規制を乗り越えてしまう可能性もあるのか？アプリがOSすら書き換えてしまうのか？(それがシンギュラリティか？) 興味は尽きない。

あと、ミーガンのキモカワイイダンスとか走り方とか、アンドロイドの動きはCGと思いがちな所を女の子が演じているとは、映画の内容の逆をいく制作方法でニヤリとさせられる。

感想がつきないのでこのあたりで。

最後にすみません、今回はこのタイトルをネタにしたくて記事を書きました。

では。

システム開発とジェネレーティブAI: 生産性向上への新たな可能性

 【導入】

システム開発は巨大なプロジェクトであり、効率化と成果物の品質向上が求められます。最近、ジェネレーティブAIの登場により、コーディングや他のプロセスにおいて新たなアシスタント機能が生まれました。本記事では、システム開発におけるジェネレーティブAIの活用方法と、その効果について段階的に解説します。

【ステップ1: システム開発のプロセスとジェネレーティブAIの関係】 システム開発のプロセスを要件定義、設計、コーディング、テストの工程に分け、それぞれにおいてジェネレーティブAIの活用方法を検討します。要件定義においては、自動生成されたテストケースや要件ドキュメントの作成が可能です。設計では、AIによるデザインの自動生成や最適化が可能です。コーディング工程では、AIを用いたコード生成やテンプレートの活用が効果的です。テストにおいては、AIによるバグの自動検出やテストスクリプトの生成が効率化に寄与します。

【ステップ2: コミュニケーションの改善】 システム開発では、プロジェクトメンバー間の円滑なコミュニケーションが不可欠です。ここでは、ジェネレーティブAIが優れた道具として活用されます。例えば、自動要約機能を持つAIチャットボットを導入することで、プロジェクトの議事録やミーティングの要点を効率的にまとめることができます。さらに、質問応答システムを活用することで、プロジェクトメンバーが容易に情報を共有し、迅速な意思決定が可能となります。また、リアルタイムなコラボレーションをサポートする共同編集ツールやプロジェクトダッシュボードも利用することで、プロジェクトメンバー間のコミュニケーションとタスク管理を一元化し、効率化を図ることができます。

【ステップ3: プロセスの効率化と標準化】 各工程におけるプロセスの効率化と標準化も重要な要素です。ジェネレーティブAIを活用することで、コーディングの自動化や品質向上を実現できます。AIによるコード生成やテンプレートの利用、バグの自動検出などが効果的です。また、プロジェクト管理ツールにおいても、AIを活用することで自動化とアシスト機能を実現できます。以下は、AIを活用したプロジェクト管理ツールの具体的な機能です。

1. タスク管理の自動化: AIがプロジェクトメンバーのタスクを自動的に割り当てたり、進捗状況を追跡したりすることができます。AIは優先順位やリソースの可用性などを考慮し、タスクの最適なスケジューリングを行います。

2. リソース管理のサポート: AIはプロジェクトに必要なリソース（人員、予算、設備など）の管理をサポートします。AIはリソースの予測や最適化を行い、プロジェクト全体のリソースのバランスや適切な割り当てを助けます。

3. リスク管理の予測と対策: AIはプロジェクトのデータや過去の経験を分析し、リスクを予測します。また、リスクに対する適切な対策や予防策を提案することもできます。これにより、プロジェクトのリスク管理を強化し、問題の早期解決やコスト削減に寄与します。

4. コラボレーションとコミュニケーションの支援: AIを活用した共同編集ツールやコミュニケーションプラットフォームは、プロジェクトメンバー間のリアルタイムなコラボレーションを支援します。AIは共同編集の衝突を検出し解決するだけでなく、自動的にタスクの関係者への通知や進捗の共有などを行います。

5. プロジェクトの進捗と予測の可視化: AIはプロジェクトの進捗状況や予測を視覚的に表示するダッシュボードを提供します。これにより、プロジェクトマネージャーや関係者はリアルタイムでプロジェクトの状況を把握し、必要な対策や判断を行うことができます。

【まとめ】 システム開発におけるジェネレーティブAIの活用は、生産性向上や品質向上に大きな可能性をもたらします。コーディングや他のプロセスの効率化だけでなく、コミュニケーションの改善やプロセスの標準化も重要です。AIの活用により、素晴らしい成果物を生み出すシステム開発プロジェクトにおいて、ジェネレーティブAIは強力なパートナーとなるでしょう。

【ブログ記事の締めの文章】 システム開発におけるジェネレーティブAIの進化は、プロジェクトの生産性と品質を向上させるための新たな可能性を開拓しました。コーディングの効率化、コミュニケーションの改善、プロセスの標準化、そしてプロジェクト管理ツールの自動化とアシスト機能は、システム開発プロジェクトにおいて大きな価値をもたらします。ジェネレーティブAIと協力しながら、より効率的で革新的なシステム開発を実現しましょう。

以上のように、システム開発とジェネレーティブAIの関係について具体的なステップやプロジェクト管理ツールの機能を交えながら解説し、最後にブログ記事の締めの文章を追加しました。これにより、読者がシステム開発におけるジェネレーティブAIのポテンシャルと可能性を理解し、将来のプロジェクトに活かすことができるでしょう。

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ここ何回かのブログ記事ではウェブサイトの内容をチャットGPTに要約してもらうというものでしたが、今回はブログ記事そのものをチャットGPTに考えてもらいました。

以下がそのプロンプトになりますが、今回は今までのように一発で記事は書けていません。ちなみにモデルはGPT3.5です。

人からの要求というものは曖昧なもので「ブログ記事を書いてください」という単純なゴールだとチャットGPTでも記事を書くことができません。そのゴールに対してどんどん情報を追加してあげる、パラメータを追加してあげることによりGPTが曖昧なゴールをより正確なゴールとして認識することができ、そしてアウトプットを出力することができる。という流れです。いわゆるゴールシークと呼ばれる手法です。私はシュンスケさんからだいぶ勉強させて貰っています。

どうしたらChatGPTを使いこなせるか? そしてどんな事に適用出来るのか? もう少しトライを続けていこうと思っています。

では。

AIの力を解き放つWindows 11：Microsoft Build 2023で発表されたWindows CopilotとDev Home

 みなさん、こんにちは！先日のブログ記事では、Genexus NextとGE Brainの魅力について触れましたね​1​。今回は、Microsoft Build 2023で発表されたWindows 11の新機能について紹介します。

Microsoftは、今年のBuildイベントで、Windows 11に強力なAI機能を導入すると発表しました。その中心にあるのが「Windows Copilot」です。これは、Windowsが初めて提供する一元化されたAIアシスタントで、Bing Chatや第三者製のプラグインと組み合わせて使用します​1​。

Windows Copilotはタスクバーに表示され、開いたままで他のアプリケーションやウィンドウ上で一貫性を保ちます。ユーザーのパーソナルアシスタントとして機能し、アクションを起こしたり、設定をカスタマイズしたり、お気に入りのアプリケーション間でシームレスに接続することを支援します。例えば、コピー&ペーストはもちろん、Windows Copilotに内容の書き換えや要約、説明を依頼することも可能です​1​。

また、Microsoftは開発者向けに「Dev Home」を発表しました。これはWindows上で開発をより生産的に行うためのツールで、新たにAI機能や体験がMicrosoft Storeに追加されます​1​。

さらに、AI開発をサポートするための「Windows AI Library」も発表されました。ここには、AI開発をジャンプスタートするための機械学習モデルやAPIのキュレーション集が収められます​1​。

以上がMicrosoft Build 2023で発表されたWindows 11の新機能の一部です。次回の更新では、これらの新機能が実際にどのように働き、ユーザー体験をどのように改善するかについて詳しく見ていきましょう。それでは、また次回

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今回の記事は先日開催されたMicrosoft Buildに関する記事をChatGPTに書いて貰いました。ChatGPTに指示したプロンプトは以下になります。

指示タイトル:
イベント「Microsodt Build 2023｣で発表された内容を紹介するブログ記事の作成

指示詳細:
以前作成したブログ記事の続編的なブログ記事の作成をして下さい。
以前の記事は以下になります。
https://g-mind.blogspot.com/2023/05/introduce-genexus-next-and-ge-brain.html?m=1
執筆内容としては、
・記事タイトル。これから作成する記事の内容を踏まえて考えてください。キャッチーなものをお願いします。
・あいさつ文と前回の続編であることの記述。私の記事の文体をまねてください。
・以下のURLの内容を読み込んで解説記事を書いてください。段階的にお願いします。出力は日本語でお願いします。また引用元のリファレンスも提示してください。
https://blogs.windows.com/windowsdeveloper/2023/05/23/bringing-the-power-of-ai-to-windows-11-unlocking-a-new-era-of-productivity-for-customers-and-developers-with-windows-copilot-and-dev-home/

全体として優しくわかりやすい文体で記述をお願いします。
ブログ記事は日本語でお願いします
Lang:JP

今年のMicrosoft BuildはWindows 11(Windows Copilot)に限らず、ChatGPTのブラウジング機能にBingが利用可能となったり、プラグインがBing、ChatGPT、Dynamics365 Copilot、Microsoft 365 Copilot、Windows Copilotなどで共通化される、などなど、もはや「AI祭り」と言っていいほどの内容でした。

個人的には久しぶりにMicrosoftがエキサイティングがイベントを行ったと感じています。今までGoogleやAWSなどのクラウド勢に押されてばかりの印象でしたので。感覚的には1990年代後半のインターネットが一般化する前段階でのサーバー製品を次々と発表するMicrosoftを思い出しました。

OSにAIアシスタントが統合されるとどんな事が起きるのか? 命令をパチパチと入力することは結構面倒くさいかなって思われるかもしれませんが、私は最近チャットGPTを使う時PCではVoiceIn(ボイスイン)というChromeプラグインを使っています。このプラグインによりChrome上で音声入力が可能になります。

実はチャットGPTのプロンプトは音声入力と非常に親和性が高いです。プロンプトというと色々と書式ばった命令をどう記述するかというプロンプトエンジニアリングが最近重要だと言われておりますが、実は音声入力した文章をそのまま投入しても結構チャットGPTは答えてくれます。多少誤字脱字、いわゆる漢字変換の誤変換があったとしても文脈さえ正しく伝わればちゃんとGPTは認識をし、そして処理をしてくれます。

ということで私は最近はパソコンでもスマホでもチャットGPTを使う時は音声入力を多用しています。結果、キーボード入力がすごく億劫になってきました(笑)。Windows CopilotでAIアシスタントは使えるようになり、かつ音声入力が使えればパチパチと面倒なキーボード入力をせずにほぼ喋ることはでOSを使いこなすことができるようになります。

スマホの音声アシスタント、例えばSiriですね。あるいはAlexaのようなスピーカー型のAIアシスタント。これら名前にはAIとついていましたが、実際には事前に定義したカンバセーションに従って処理をしていただけで、本当に自然言語でやり取りができていたわけでありません。その証拠に例えばSiriに対してあれこれ命令しても「言ってることが分かりません」と冷たく断れることってよくありますよね。

この煩わしさがなくなるというだけで音声入力によるコンピューターの制御というのはすごく楽になると思います。もちろんオフィスで作業する時にベラベラしゃべってパソコンを操作するというのはあまり受け入れられないことかとは思いますが、それでも操作方法の選択肢が増えるということはパソコンをはじめとしたデバイスの進化としてはインパクトが大きいことだと思っています。昔々のコンピューターではプロンプトでコマンドを打ち込んで操作するCUIからWindowシステムとマウスで操作するGUIに進化した時のようなインパクトではないでしょうか。

このブログ、最近はチャットGPTに文章を書かせたりもしていますが、後半部分の私本人が書いてる記事に関しても実はキーボードでパチパチ打つのではなくて音声入力でベラベラと喋った内容をVoiceInでテキスト化し、後から修正かける。そんな入力の仕方をしています。

話が少し脱線してしまいましたが、Windows Copilotは6月からWindows11のプレビュー版として使える予定だそうです。私としてもぜひ早く使ってみたいと思っています。

それではまた。

GeneXusとAIの連携：未来への一歩

 こんにちは、皆さん。前回の記事「ChatGPTとのフォローアップ」の続編として、今回はGeneXusとAIの連携について詳しくお話ししたいと思います。GeneXusが現在検討しているAIとの連携技術や商品について、詳細に解説していきます。

まずは、GeneXusのAIアシスタントについてです。GeneXusは現在、AIアシスタント（通称：TuringBots）を用いて、エンタープライズソフトウェアソリューションを短期間で作成・維持する技術を開発しています。これは、決定的な記号AIとLLM（Large Language Model）技術の組み合わせによって実現されています。AIアシスタントは、ユーザーが必要とするデータやエンティティに基づいてバックオフィスのドラフトを素早く生成することができます。また、バックエンドやAPIの最初のプロトタイプを作成し、プロトタイピングクラウドにデプロイすることも可能です。さらに、複数のデザインシステムを適用してシステムを生成することができ、K2Bパターン、WorkWithPlus、SAP Fioriなどを選択できます。また、GeneXus Nextを使用すると、プロンプトから自動的にネイティブのiOSアプリケーションを生成することができます。ダッシュボードの作成も自動化され、要求されたシステムに関連する可能性のあるクエリを推測し、それらのクエリを含む初期ダッシュボードを生成します。これらの情報は、GeneXusのAIアシスタントのページで詳しく説明されています。

次に、GE Brainについてです。GE Brainは、大規模言語モデルを成功裏に達成し、AIビジネスアプリケーションの作成と進化を簡素化するスマートゲートとして機能するミドルウェアです。GE Brainを使用すると、コストを削減し、市場投入までの時間を短縮し、ビジネスの知能を向上させることができます。これは、集中化されたデータとコストの可視性を提供し、将来のAIインターフェースを維持し、データのセキュリティとスケーラビリティを確保し、ビジネスのニーズを解決するための組み込みAIパターンを提供することによって実現されます。また、GE Brainは、AIモデルが急速に進化する中で、ビジネスが追いつくのが難しいという課題に対処します。GE Brainは独立したインターフェースを提供し、エージェントが基礎となるAIモデルから切り離されたビジネス視点で進化することを可能にします。さらに、GE Brainの組み込み機能により、インターフェースは接続インターフェースを壊すことなく簡単にテストと更新が可能で、コストを削減し、ビジネスが競争に先んじることを確保します。これらの情報は、GE Brainのウェブサイトで詳しく説明されています。

以下に、GeneXusとAIの連携についての図を示します。

この図は、GeneXusがAIアシスタントとGE Brainを用いてどのようにエンタープライズソフトウェアソリューションを作成・維持し、さまざまな機能を提供しているかを示しています。詳細については、上記のリンクを参照してください。

以上が、GeneXusとAIの連携についての詳細な紹介となります。次回の記事でも、最新の技術やトレンドについて詳しく解説していきますので、お楽しみに！

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今回はGeneXusとAI(GenerativeAI)に関する記事をChatGPTに書いて貰いました。

以下がChatGTPに指示したプロンプトです。使用しているプラグインは「Linkreader」「WebPilot」「ShowMe」です。今回はプロンプトの中で指定している2つのリンクから情報収集をしてもらい、その内容を記事として書いて貰いました。

指示タイトル:
GeneXusとAIの関係性に関するブログ記事の作成
指示詳細:
以前作成したブログ記事の続編的なブログ記事の作成をして下さい。
以前の記事は以下になります。
https://g-mind.blogspot.com/2023/05/follow-up-chatgpt.html

執筆内容としては、
・記事タイトル。これから作成する記事の内容を踏まえて考えてください。キャッチーなものをお願いします。
・あいさつ文と前回の続編であることの記述。私の記事の文体をまねてください。
・以下がGeneXusが現在検討しているGeneXusとAIを連携した技術や商品の情報です。
　・https://www.genexus.com/en/products/ai-assistants
　・https://ge.nexus/
　内容を読み込んで要約してそれぞれの紹介記事を書いてください。内容は要約せずに詳細に書いてください。また引用元のリファレンスも提示してください。

全体として優しくわかりやすい文体で記述をお願いします。
ブログ記事は日本語でお願いします

GeneXus AIアシスタント(GeneXus Next)とGE Brain(Ge.nexus)共に現時点では製品ではなく、技術的な方向性を見せるテクニカルプレビューですので、その点は誤解のないようお願いします。

ただ、今時点でこれだけの対応をしているのは正直驚きです。特にAIアシスタントに関しては、具体的に動くデモもあります。私も先行申し込みをして実際に使ってみましたが、自然言語で作成したいアプリの要件を記述すると、その内容からAIがアプリとして必要なトランザクションを導き出し、そのままビルド→アプリが動作するようになります。(だいたい5分～10分くらい) これがそのまま業務で使えるレベルではありませんが、GeneXus社としてはGenerative AIは重要な技術であり、今後のソフトウェア開発の転換点になると捕らえていると見ていいでしょう。

次回はAIアシスタントについてもう少し詳しく触れてみたいと思います。

では。

ChatGPTの進化: アップデートと未来の展望

こんにちは、皆さん。前回の記事「ChatGPTの影響」に引き続き、今回もChatGPTについてお話しします。前回の記事では、ChatGPTがどのように私たちの生活に影響を与えているかについて深く掘り下げました。今回は、その続編として、最近のChatGPTのアップデートについて、そしてそれが私たちの生活やビジネスにどのような影響を与えているかについてお話しします。

まず、ChatGPTの最新のアップデート情報から始めましょう。2023年4月11日以降、OpenAIはChatGPTのいくつかの重要なアップデートをリリースしました。

1. ニューロンの説明可能性：OpenAIは、言語モデルのニューロンが何を表しているのかを理解するための新しい研究を発表しました。これにより、ChatGPTがどのようにして特定の言語パターンを理解し、それに基づいて応答を生成するのかをより深く理解することが可能になりました。詳細はこちらをご覧ください。

2. GPTの労働市場への影響：OpenAIはまた、大規模な言語モデルが労働市場に与える可能性のある影響についての初期的な見解を提供する研究も発表しました。詳細はこちらをご覧ください。

3. GPT-4の発表：最も大きなニュースは、OpenAIがGPT-4を発表したことです。GPT-4は、前世代のモデルよりも大幅にパワーアップしており、より自然で人間らしい対話を提供することができます。詳細はこちらをご覧ください。

次に、ChatGPTの利用に関する特徴的な記事をいくつか紹介します。

残念ながら、特定の記事を見つけることができませんでした。しかし、一般的には、ChatGPTはカスタマーサービ、ビジネスコミュニケーション、コンテンツ作成など、さまざまな分野で広く活用されています。以下の図は、これらのアップデートと利用例を視覚的に示しています。

最後に、ChatGPTの未来について考えてみましょう。OpenAIがGPT-4を発表したことで、ChatGPTの能力はさらに向上することが期待されています。また、ニューロンの説明可能性に関する研究は、ChatGPTがどのように言語を理解し、それに基づいて応答を生成するのかをより深く理解するための道筋を示しています。これらの進歩により、ChatGPTはカスタマーサービス、ビジネスコミュニケーション、コンテンツ作成など、さまざまな分野でより有用なツールとなることが期待されています。

最後に、この記事はChatGPTを使って執筆されました。これは、ChatGPTがどのように私たちの生活に影響を与えているか、そしてその可能性を具体的に示す一例です。これからもChatGPTの進化に注目していきましょう。

それでは、次回の記事でお会いしましょう。

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はい。という事で今回もChatGPTでブログ記事を書いてみました。

「本当にChatGPTでブログ記事なんか書けるの?」と疑う人もいるかと思いますので、その証拠を添付します。最近たいぶ知られるようになってきましたが、ChatGTPで有効な出力を得るための指示をプロンプトといいます。「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれるような指示出し技術もあります。

以下が上記の記事を書くために作ったプロンプトです。

指示タイトル: ChatGPTに関するブログ記事の作成 指示詳細: 以前作成したブログ記事の続編的なブログ記事の作成をして下さい。 以前の記事は以下になります。 https://g-mind.blogspot.com/2023/04/Impact-of-ChatGTP.html 執筆内容としては、 ・記事タイトル。前回の記事を踏まえて考えてください。キャッチーなものをお願いします。 ・あいさつ文と前回の続編であることの記述。私の記事の文体をまねてください。 ・以前の記事つまり2023年4月11日以降で、ChatGPTに関するアップデート情報を収集して書いてください。要約して書いてください。 ・同様に2023年4月11日以降でChatGPTの利用に関する特徴的な記事を情報収集して最大3つ記載してください。少なくても問題ありません。、内容は要約してください。またリファレンスも提示してください。 ・今後ChatGPTに起こりそうな事を情報収集して書いてください。 ・最後にこの記事はChargptを使って執筆している事も記載してください。 全体として優しくわかりやすい文体で記述をお願いします。 ブログ記事は日本語でお願いします内容わかりますか対応お願いします

ChatGPT自体は2021年9月までの情報を元に学習されていて、それ以降の情報は学習モデルの中にはありません。従って、Googleなどのように検索的に使うと違った答えを出してくる事も多いです。これは間違った情報というより、学習内容にない情報はGPTが文章を創造してくるのです。

しかし、その状況が今週大きく変わりました。アルファテスタ達には既に公開されていましたが、ようやくChatGPT Plusを契約しているユーザーにも「ブラウジング」と「プラグイン」機能が公開されました。

これにより、プロンプトの文面から推測もしくは直接指定されたURLを元にインターネット上から情報収集し、GPT内で処理することが可能になったのです。私の記事も「WebPilot」と「LinkReader」というプラグインを使って、インターネット上からChatGPTの最新情報や利用状況などの情報収集をし、その結果を記事として纏めてくれました。図は「Show me」というプラグインでフローチャートを始めとしてダイアグラムを出力してくれます。

ChatGPTが出てくる事で「何もしなくても仕事をしてくれるのか?」「人の仕事が奪われるのか?」といった意見もありますが今時点ではそんな事はなく、逆に「わかりやすく的確な指示を出せる人」でないとうまく使いこなせいです。ただ、検索と違って「正確なワード」を指定出来なくても「文脈として正しく伝える」事が出来ればGTPは理解してくれ意図した仕事をしてくれます。つまり、大切なのはAIとのコミュニケーションなんですね。

私も最近ではキーボーとからパチパチと打ち込むより、iPhoneの音声入力を使って喋り言葉で指示する事が多いです。多少間違っていても、言い直したり、念押しする事でGPTはこちらの意図を理解してくれます。

という事でこの1ヶ月ほどで状況が時々刻々と進化してきているChatGPTに関する続報でした。では。

GX30 : GeneXusインターナショナルミーティングが開催されます

 ご無沙汰してます。横井です。

GeneXus社のニュースレターによると、新型コロナウイルスの影響でリアル開催が延期されていたGeneXusインターナショナルミーティングが開催されると発表がありました。

今年は11月28日～30日の3日間、ウルグアイのラディソンホテルで開催となります。

例年は9～10月だったので、2カ月遅い開催ですね。4年ぶりという事もあり、準備に時間が必要なのでしょうか。いずれにせよ、久しぶりにFace to faceでイベントが開催されるのはうれしい限りです。

今から参加の日程調整をしましょう。日本からも数多くの参加をお待ちしてます。

では。