自動化や効率化に活用しよう!AIツールの活用例・体験談まとめ

a year ago

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近年、多くのメディアでも取り上げられているAIツール。文章やイラスト、プログラミングなどを自動生成できるAIツールが次々に誕生しており、活用すれば効率化を図ることができるといわれています。

今回は、そんなAIツールに関するブログ記事をまとめてみました。話題のChatGPTを始め、コーディングを支援するGithub CopilotやAmazon CodeWhispererなど、さまざまなAIツールとその活用例をご紹介。実際に使ってみた体験談もあるので、これからAIツールを活用したい方は、ぜひ記事を参考にしてみてはいかがでしょうか?

※尚、こちらはPR記事ではございません。編集部が独自にテーマを選び、サイト担当者に許可を頂いて作成している記事です。また、記載中の内容は、執筆時の情報になります。

Github Copilotを使ってみた:AIプログラミングでSwiftを書いてみる(fuwamaki media)

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開発者をサポートしてくれる便利なツール「GitHub Copilot」。
こちらでは、実際にGitHub Copilotを活用してみた現役エンジニアの声をお届けします。

ご紹介するのは、《Github Copilotを使ってみた:AIプログラミングでSwiftを書いてみる》という記事。アプリエンジニアとして活躍中のfuwamakiさんが発信しているものです。記事内には、実際にGithub Copilotを使って良かった体験記が綴られています。

fuwamakiさんは、Github Copilotが正式にリリースされる前段階のテクニカルプレビュー版からスタートしたとのこと。開発中であったため、筆者が使用した2021年1月当時の対応ツールは「Visual Studio Code」「JetBrains」「Neovim」の3つのみだったそうです。
筆者が3つの中から選んだのはVSCode。記事ではSwiftの動作を試してみたときのことが記録されています。利用するための手順が簡潔に紹介されているので、事前にチェックしておくとスムーズに始められるでしょう。

手順に続いて、SwiftでCopilotを使ってみた際のソースコードの画像をシェア。最初の状態からコードを書き足したあとのAIの提案内容まで、画像で確認することができますよ。筆者は、AIが勝手にコーティングすることはなく、提案だけ行ってくれる点にCopilotの良さを感じたそうです。
Copilotを用いて作業の効率化を図ることで、開発スピードを上げられるかもしれません。開発者の新たなツールの一つとして、今後もGithub Copilotのバージョンアップから目が離せなくなりそうですね。

『fuwamaki media』のサイトでは、Swiftをはじめとするさまざまなプログラミング言語の記事を多数発信中。注目のアプリやWebサービスに関する情報も紹介されています。ぜひあわせてご一読ください。

■Github Copilotを使ってみた:AIプログラミングでSwiftを書いてみる
https://www.fuwamaki.com/article/227
トップページ
https://www.fuwamaki.com/

話題のChatGPTを、表計算ソフトで利用してみました(せるワザ)

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近年、注目を集めている「ChatGPT」。今回取り上げる記事は、《話題のChatGPTを、表計算ソフトで利用してみました》という体験談です。
筆者がChatGPTを使うきっかけになったのは、「Googleスプレッドシートでも使える」と聞いたからなのだそう。実際に使用してみて、「これは便利!!」と感じたそうです。

記事内では、ChatGPTを使って何ができるのか、どう使うのかについて解説。シンプルな使用方法として、『表計算ソフト上で、複数の検索項目について結果を一括取得』した際の一例が紹介されています。
質問内容は、「感染症名/症状は?」「国名/人口は?」「食品名/代表的なレシピは?」の3つ。シートの行に検索対象名を入力し、列に質問内容を記載してChatGPTからの返答を待ちます。回答内容のなかには的外れな答えも含まれていたそうで、やはり人間の目視チェックの必要性を感じた結果となったようです。
記事後半では、GoogleスプレッドシートでChatGPTを利用する際の手順についても丁寧に記載されています。試してみたい方はぜひ参考にしてみてくださいね。

AIツールを使うと効率的に作業ができそう!と思う人も多いことでしょう。実際に使用してみた筆者の感想は、「AI検索の利点と弱点と理解したうえで活用する」「自身の情報検索力を格段に引き上げる可能性がある」とのことです。基礎データを大量に一括取得できる便利なAIルーツのさらなる進化が楽しみですね。

当記事が発信されている『せるワザ』では、業務の自動化や作業の効率をアップさせるためのコンサルティングやシステム・ツールの開発、導入支援サービスを提供しています。業務に役立つExcelのワザも多数紹介されているので、ぜひあわせてチェックしてみてはいかがでしょうか。

■話題のChatGPTを、表計算ソフトで利用してみました
https://exceleaveit.com/report/2148
トップページ
https://exceleaveit.com/

【ChatGPT活用】Power BIでのデータ分析でAIを活用する!(業務効率化・データ活用ブログ)

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さまざまな場面での活用が期待されているChatGPT。
今回は、そんなChatGPTをPower BIで活用した《【ChatGPT活用】Power BIでのデータ分析でAIを活用する!》という記事をご紹介します。

『業務効率化・データ活用ブログ』を運営するパワ実さんは、Power Platformの勉強を行いながら、その中で得た情報をブログで発信しています。
今回取り上げるのは、Power Platformの一つであるPower BIのデータ分析において、どのような場面でChatGPTが活用できるのかを紹介した記事です。

記事では「Power BIで人事データの分析・活用を検討する」ことを例に挙げ、実際にChatGPTを活用。必要なデータ・テーブル設計の検討をChatGPTに質問し、どのような回答・提案が返ってきたのかを紹介しています。

たとえば、「Power BIで社内の人事の適正配置を判断するため、社員のスキルや適性にかかわるデータを取得したいと思います。これにはどのようなデータを取得したらよいか提案してください。」という質問を入力。これに対しChatGPTからは、「社員の職務経歴」「社員のスキル」「社員の評価結果」「社員の目標設定」という4点のデータと、それぞれどのような分析判断に役に立つのかという回答があったとのこと。
また、回答内容に不明点などがあれば指摘することも可能で、追加で質問した際には、修正して再度回答をもらうこともできるのだそうです。

パワ実さんは、ChatGPTを利用してみて「回答をそのまま採用するのではなく、検討の材料にしたり、相談相手にしたり等の使い方をすると便利だ」と感じたとのこと。今後はPower PlatformにCopilotが導入されることも発表されており、Power BIでのデータ分析がさらに楽になるとも語っています。
パワ実さんのブログでは、Power Platformに関するさまざまな記事を掲載。ミムチちゃんという可愛い猫のキャラクターも登場し、対話形式で分かりやすく解説されいます。
Power PlatformでAIを活用する記事もあるので、興味のある方はぜひチェックしてみてはいかがでしょうか。

■【ChatGPT活用】Power BIでのデータ分析でAIを活用する!
https://www.powerplatformknowledge.com/powerbi-chatgpt-datanalysis/
トップページ
https://www.powerplatformknowledge.com/

ChatGPT(ver GPT-4)で本当にアプリは作れるか?【AIの可能性と弱点】(Webで遊ぼ!)

サムネイル画像

現在さまざまな分野で注目されているChatGPT。GPT-4にパワーアップして以降、SNSなどで「プログラミングがなくてもアプリができる」という情報も上がっているようです。
果たして、本当にプログラミング初心者がChatGPTの力だけでアプリを作れるのか?今回はブログ『Webで遊ぼ!』より《ChatGPT(ver GPT-4)で本当にアプリは作れるか?【AIの可能性と弱点】》という記事を紹介します。

筆者は、モバイルアプリディベロッパー・デザイナーとして活躍するRO・Y・DOさんです。
記事は筆者がSwiftとSwift UIについて学習していた頃の話で、「ChatGPTの力を借りたら、Swift初心者でもアプリを作れるか?」というテーマで実験的にルーレットアプリを作ったときのことについて述べられています。

ルーレットアプリの要件をChatGPTに投げ、生成されたコードをファイルにコピペ。一瞬でシンプルなルーレットアプリが完成しましたが、一部の要件が満たされていなかったそうです。修正の指示を数回出し、なんとか希望通りのアプリが完成しました。
しかし、アプリを改良するべくChatGPTにアイデアを投げ、生成されたコードを組み込んだところ、大きなエラーが発生してしまったとのこと。エラー改善のためのコードを生成してもらう→生成されたコードを貼る→別のエラーが出る→再びエラー改善のためのコードを生成してもらう…といったループに陥ったところで実験が終了となりました。

筆者は実験の結果と今後の技術の動向について、「ChatGPTでアプリを作ることはできるが、臨機応変な修正、機能の追加などが重なると初心者では対応しづらくなる可能性が高い。しかし、今後ChatGPTの技術は急速に発展していくと思われ、これまでのように人の手で一からコードを書く必要がなくなるのも間違いないだろう」と話しています。

記事本文には、作成したアプリの詳細のほか、ChatGPTとの具体的なやり取りなどが記載されています。記事の最後には、筆者が思う「AI活用時代のプログラミングスキル」についても書かれていますので、興味がある方はぜひブログで確認してみてくださいね。

■ChatGPT(ver GPT-4)で本当にアプリは作れるか?【AIの可能性と弱点】
https://web-de-asobo.net/2023/03/22/chatgpt-makeapp/
トップページ
https://web-de-asobo.net/

【ChatGPT】ネットワーク設計の効率化(サブネット分割)(hirota.noの技術ブログ〜 It's all over the network.)

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ブログ『hirota.noの技術ブログ〜 It's all over the network.』を運営する博田 登さんは、インフラSEとして活躍する一人。
そのため、ブログにはCiscoやFortigate、Windows Serverといったカテゴリーを設け、ネットワークやサーバー系の技術をメインに、実機での検証内容を記事にして多数掲載しています。
どの記事も読み応えがあるものばかりなので、ランダムにピックアップしても有益な情報が得られるでしょう。

さて、そんなブログの中から今回注目したのが、こちらの《【ChatGPT】ネットワーク設計の効率化(サブネット分割)》という記事です。
ここでは、話題のChatGPTをネットワーク設計のサブネット分割に活用し、効率化を図れるかどうかを検証した過程と結果が綴られています。

記事によると、博田さんはまず架空の企業ネットワークを想定し、サブネットに必要なイントラ用やストレージ用といったホスト数を定義した上で分割し、要件をChatGPTに入力してサブネット分割案を出力させてみたのだそう。
こうした素案の作成段階で重要なのが、ChatGPTに入力するプロンプトですが、博田さんは表形式での出力や、ホスト数の内訳で除外したいものなどを具体的に入力したようです。

すると、ChatGPTから素案としてのサブネット分割案が提示されたとのこと。その際に、変更したい箇所があれば会話の続きで追加プロンプトを入力すると、ChatGPTが修正したものを提示してくれるといいます。
博田さんは割り当てサブネットと、サブネット名称の見直しをするよう追加プロンプトで指示しました。

結果的に、ChatGPTの活用で、これまで手作業で一から行っていた設計案を短時間で効率よく作成できたようです。同時に、ChatGPTは計算ミスや出力ミスも起こる可能性があるため、人間の目で確認する必要性があるという懸念点にも言及しています。

当該記事には、ChatGPTが提示したサブネット分割案のスクショを添付し、プロンプト内容の詳細も掲載されているため、インフラ構築業務の負担軽減に役立てたい方は、ぜひ参考にして自身でも試してみてはいかがでしょうか。

■【ChatGPT】ネットワーク設計の効率化(サブネット分割)
https://hirotanoblog.com/chatgpt-network-design-subnet/12674/

Amazon版Copilot? VisualStudioCodeでAmazon CodeWhisperer を導入する(Developer Insight)

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AWSよりリリースされた「Amazon CodeWhisperer」。個人の場合は無料で制限なくサービスを利用できるAIコーディング支援ツールです。複数のプログラミング言語でコードの提案を行ってくれることから、デベロッパーの生産性を大幅にアップできるとして注目を集めています。

そんな便利なAIツールを活用してみたいという方も多いことでしょう。そこで今回は、.NETエンジニアとして活躍中の yougun(ゆーぐん)さんが発信する《Amazon版Copilot? VisualStudioCodeでAmazon CodeWhisperer を導入する》というブログ記事をご紹介します。

筆者がAmazon CodeWhispererを導入する際に使用したのは、Microsoft社が提供するVSCode。記事の前半では、VSCodeの拡張機能からインストールする方法を画像を用いて詳しく説明しています。手順通りに進めるとスムーズに利用開始できることでしょう。

筆者は最初に、1行目にコメントのみを手入力してみたそうです。すると、コメントの続きやコードの提案が次々と表示され、コードの選択も左右キーで簡単に行えたとのこと。提案されたコードは記事内で確認できるので、ぜひ参考にしてみてくださいね。同じコメントでGitHub Copilotにもコードを書かせてみたそうなので、Amazon CodeWhispererとの違いも比べてみてはいかがでしょうか。
記事の最後に、「最終的にコードを決めるのは我々人間で、あくまでツールがサポートしてくれる」のだとyougunさんは伝えています。作業の効率化や生産性アップを図るために、まずは気になるAIツールを試してみませんか?

ブログサイト『Developer Insight』では、GitHub Copilotの活用方法やChatGPTに関する記事のほか、アプリ開発関連の記事も多数発信中です。ぜひ合わせてご覧ください。

■Amazon版Copilot? VisualStudioCodeでAmazon CodeWhisperer を導入する
https://yougun.jp/codewhisperer/

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