ChatGPTを最大限活用しよう！便利なツールやテクニックまとめ

ChatGPTはさまざまな用途で活用できる優れた言語モデルですが、プラスαで使用すると便利なツールやテクニックがあります。本記事では、ChatGPTを最大限活用するためのお役立ち情報をまとめました。これらの知識を身につければ、より効率的で生産的な作業が可能になるでしょう。これからChatGPTを使う際は、ぜひ参考にしてください。

※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。

ChatGPTで図を生成する方法 : コードを生成する（アールケー開発）

ChatGPTで図を描くことができるのか、試した経験がある方もいらっしゃるのではないでしょうか？
試した方はすでにご存じかと思いますが、ChatGPT自身には作図機能がないので、推論結果を元に直接図を描くことはできません。しかし、コードを生成するという方法であれば、ChatGPTを使って図を描くことができます。
『アールケー開発』の代表である林 晃さんは、ChatGPTでコードを生成して図を描いた経験があるそうです。今回は、そのときの様子を記した《ChatGPTで図を生成する方法 : コードを生成する》という記事について紹介します。

筆者は別のブログで色空間について書いていたところ、Adobe RGBやsRGBなど色空間を説明するための図が必要になったとのこと。
「手書きで描くのは正確性に欠けるし、今回のケースではDALL-EやStableDiffusionなどの画像生成系AIは使えないだろうなぁ…。それならば、ChatGPTを使って図を描くことはできないかな？」と考え、実践してみたといいます。

筆者はまず、SVGのコードを生成して図を描く方法を思いつきます。
ChatGPTが生成したSVGコードに、XML宣言など必要なコードを追加してビューアで開いてみると、sRGBの色域を示す三角形の図が表示されたそうです。この時筆者は、「コードを生成する方法なら、ChatGPTを使って図が作れる」と感じたといいます。

「図をもっと柔軟にコントロールしたい」と考えた筆者は、Pythonのコードで図を描いてみることにしました。
CIE1931カラースペクトルを描くコードの生成をChatGPTに依頼したところ、図が黒一色で表示される非常に重たいコードを生成してきたそうです。その後、プロンプトの補足やエラーメッセージを教えることでコードの修正を試みましたが、完全な解決に至らなかったとのこと。
最終的に自分でコードを修正し、sRGBの色域やAdobe RGB、Display P3、 HDR10の描画コードを追加して実行すると、イメージどおりの図を描画することができました。

記事本文には、筆者が入力したプロンプトの内容に加え、ChatGPTが生成したコードや作成した図が掲載されています。詳しい内容が知りたい方は、ぜひ記事で確かめてくださいね。

■ChatGPTで図を生成する方法 : コードを生成する
https://www.rk-k.com/archives/6911

OpenAI の Function calling とは（株式会社Elcamy（エルカミー））

株式会社Elcamy（エルカミー）は、データ分析やAI、そしてクラウドに強みを持つ企業です。
同社では、これら強みを活かしたソリューション事業やコンサルティング／エンジニアリング事業を展開。さまざまなサービスにより課題を解決し、顧客のビジネスの発展に貢献しています。
また、同社では保有する技術やノウハウをテックブログでも発信しており、今回はその中から《OpenAI の Function calling とは》という記事に注目してみました。

こちらの記事は、ChatGPTの機能の一つである「Function calling」について解説しています。
Function callingとは、「GPTの能力を外部のツールやAPIとより確実に連携させること」を可能にする機能。Function callingを使用することで、「開発者はより確実に構造化されたデータ」を取得できるようになるのだそうです。

記事ではまず、Function callingがどのようにデータを取得しているのかという流れを具体例を用いて解説。
例として「現在の天気を取得する」という関数を自作し、ChatGPTに「ボストンの天気を聞く」というパターンを挙げ、その流れをステップごとに説明しています。
各ステップのリクエストとレスポンスも記事には記載されているので、ぜひ併せてチェックしてみてください。

また、最後では実際にFunction callingを使ってデモを行った様子も紹介されており、その結論や実験結果についても言及しています。
Function callingを活用すれば、ChatGPTでは対応できない最新情報、専門的な知識にも対応できるようになるとのこと。加えて、ユースケースに合わせた活用もできるようです。
ChatGPTをより有効的に活用したいとお考えの方は、同社の記事を参考にFunction callingの使用を検討してみてはいかがでしょうか？

■OpenAI の Function calling とは
https://blog.elcamy.com/posts/f42e0b24/

LangChainとは？メリット・機能・始め方・活用事例・他LLMフレームワークとの比較徹底解説！(BizTech株式会社)

人工知能（AI）の急速な進化により、OpenAIのChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）が注目されています。LLMを活用している人の中には、便利なライブラリがあることをご存知の人もいるでしょう。
そこで今回は、BizTech株式会社のAI導入支援コンシェルジュ『AI Market』の運用サイトに掲載されている《LangChainとは？メリット・機能・始め方・活用事例・他LLMフレームワークとの比較徹底解説！》という記事に注目してみました。

本記事では、大規模言語モデルを活用したアプリケーション開発に役立つ「LangChain」というライブラリについて解説しています。

LangChainは、大規模言語モデル（LLM）を活用したサービス開発を支援するライブラリです。
記事によると、LangChainの導入により、LLMと他のシステムをシームレスに統合することが可能となり、LLMの利用範囲が拡大します。一方、OpenAIのChatGPTには一度に扱えるテキスト量の制限などの課題があるものの、LangChainを使用することで、これらの制約を克服できるそうです。

自社システムにChatGPTなどの生成AIを導入するのは容易ではありませんが、LangChainを利用すれば、より簡単にChatGPTを活用したアプリケーション開発が可能なのだそうです。

LangChainの主な機能について、記事では下記6点をピックアップしています。

・Models…異なるLLMを簡単に切り替えたり組み合わせたりできる機能
・Prompt…プロンプトの管理や最適化を行う機能
・Indexes…外部データ(PDF、CSV等)を利用して回答を生成する機能
・Chains…複数のプロンプトを連続して実行し、高精度な回答を得る機能
・Agents…複数のツールを組み合わせて必要な処理を実行する機能
・Memory…対話履歴を保持し、過去の会話も考慮した回答生成を可能にする機能

これらの機能は独立して機能しますが、組み合わせることで、より高度なアプリケーションを構築できるそうです。LangChainを使うことで、LLMを効果的に活用したアプリケーション開発が可能です。
本記事では、活用事例や他LLMフレームワークとの比較についても触れているので、興味がある方はぜひチェックしてみてください。
こちらの記事以外にも、AI（人工知能）に関する技術や、製品・サービスなどの紹介記事が豊富にあるので、参考にしてみてはいかがでしょうか？

■LangChainとは？メリット・機能・始め方・活用事例・他LLMフレームワークとの比較徹底解説！
https://ai-market.jp/technology/langchain/