Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
生成AIサービスを用いた研究活動の支援
Search
Uryu Shinya
December 16, 2024
Technology
0
37
生成AIサービスを用いた研究活動の支援
Uryu Shinya
December 16, 2024
Tweet
Share
More Decks by Uryu Shinya
See All by Uryu Shinya
R研究集会(2024)のご案内
s_uryu
1
370
生成AIを用いたサービスの紹介
s_uryu
0
8
生成AIの基礎的事項と社会に与える影響
s_uryu
0
4
Rの機械学習フレームワークの紹介〜tidymodelsを中心に〜 / machine_learning_with_r2024
s_uryu
0
720
地理空間データの機械学習への適用 / machine_learning_for_spatial_data
s_uryu
0
190
mandaRa: R言語ユーザのための新しい知識共有の場 / mandara_tokyor111
s_uryu
2
620
R言語入門 (R-4.3.3 2024年4月版) / introduction to r
s_uryu
8
6.2k
統・再現性・協力: 人為的過誤を防ぎ、未来へ進む策 / Integration, Reproducible, and Collaboration
s_uryu
1
690
Rによる大規模データの処理
s_uryu
2
2.4k
Other Decks in Technology
See All in Technology
WACATE2024冬セッション資料(ユーザビリティ)
scarletplover
0
160
NW-JAWS #14 re:Invent 2024(予選落ち含)で 発表された推しアップデートについて
nagisa53
0
170
私なりのAIのご紹介 [2024年版]
qt_luigi
1
100
re:Invent2024のIaC周りのアップデート&セッションの共有/around-re-invent-2024-iac-updates
tomoki10
0
990
ニューモーフィズムってどうなの
toridori_dev
0
110
コンテナセキュリティのためのLandlock入門
nullpo_head
2
300
目玉アップデート!のSageMaker LakehouseとUnified Studioは何たるかを見てみよう!
nayuts
0
240
マルチプロダクト開発の現場でAWS Security Hubを1年以上運用して得た教訓
muziyoshiz
1
230
アップデート紹介:AWS Data Transfer Terminal
stknohg
PRO
0
160
同一クラスタ上でのFluxCDとArgoCDのリソース最適化の話
kumorn5s
0
210
AIのコンプラは何故しんどい?
shujisado
1
180
Amazon SageMaker Unified Studio(Preview)、Lakehouse と Amazon S3 Tables
ishikawa_satoru
0
140
Featured
See All Featured
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
327
38k
A Philosophy of Restraint
colly
203
16k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
17
2.2k
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
229
52k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
175
9.4k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
44
6.9k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
94
13k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
510
110k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
95
17k
Designing on Purpose - Digital PM Summit 2013
jponch
116
7k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
28
9.1k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
226
22k
Transcript
ಙౡେֶσβΠϯܕ"*ڭҭݚڀηϯλʔཧֶ෦ ӝੜਅ ੜ"*αʔϏεΛ༻͍ͨ ݚڀ׆ಈͷࢧԉ ݄ྫ"*ݚڀษڧձ
ҙॻ͖ հ͢ΔαʔϏεɺ༰݄࣌Ͱ࣮ߦՄೳͳͷͰ͢ɻ αʔϏε༰มߋʹ͍ɺಉ༷ʹར༻Ͱ͖ͳ͍Մೳੑ͕͋Γ·͢ɻ αʔϏεར༻࣌ར༻نϓϥΠόγʔϙϦγʔΛ֬ೝ͍ͯͩ͘͠͞ɻ ಛʹఏڙ͢Δݚڀʹؔ͢ΔใͷऔΓѻ͍ɺेʹҙ͍ͯͩ͘͠͞ɻ
ݚڀ׆ಈʹੜ"*Λ͍ͬͯ·͔͢ʁ ֶज़ݚڀϓϩηεͷଟ͘ͷ໘Ͱ"*׆༻͕ظ͞ΕΔ ௐࠪ ੳ ཧ ใࠂ ઌߦݚڀ σʔλੳ ϓϩάϥϛϯά ࣥච
ࠪಡ ϙελʔ ϓϨθϯςʔγϣϯ ख๏ ػցֶश Ϩϙʔτ ࠓͷ༰͔Βର֎ ίϛϡχέʔγϣϯ ࣮ ϨϏϡʔ ࠓͷ༰͔Βର֎
༻தͷੜ"*αʔϏεɺΞϓϦέʔγϣϯ ݄ݱࡏ ར༻ස ґଘ /PUFCPPL-. $IBU(15 (FNJOJ ຖ ͨ·ʹ (FOTQBSL
0MMBNB .$1 .$1.PEFM$POUFYU1SPUPDPM (JU)VC$PQJMPU&EVDBUJPOܦ༝Ͱͷར༻ʢ՝ۚαʔϏε͚ͩͲແྉͰ͑Δʣ 1FSQMFYJUZޙड़ͷΩϟϯϖʔϯͰ1SP൛Λແঈར༻த ௐࠪ ੳ ཧ ใࠂ "SD (JU)VC$PQJMPU *NBHF'9 ͍ ߴ͍ /BQLJO"* $IBU1BQFS $POOFDUFE1BQFST 1FSQMFYJUZ $MBVEF (FNNB ༗ঈܖ՝ۚ
Ͳ͏ͬͯจΛ୳͢ɾಡΉʁ ʲ୳͢ʳΞϯςφΛுΔΈ͕ॏཁ w طଘจݙͷ༰ΛѲɺؔΛཧ w "*ݕࡧΤϯδϯʢ1FSQMFYJUZɺ(FOTQBSLɺ(FNJOJ%FFQ3FTFBSDIʣͰͬ͟ ͘Γ֓ཁΛௐΔɺΩʔจɾ૯આʹΞλϦΛ͚ͭΔ w ʢ3FTFBSDI3BCCJUɺ&MJDJU͋Δ͕͍ͬͯͳ͍ʣ w
$POOFDUFE1BQFSTͰΩʔจɾ૯આͷؔੑΛѲ͢Δ w ৽ணจݙͷΩϟονΞοϓ͕՝ w (PPHMF4DIPMBSͰஶऀɺΩʔϫʔυΛొˠϝʔϧ৴ w BS9JWͷτϨϯυจ֤छαʔϏεͰ·ͱΊΒΕΔ w BMQIB9JW w )VHHJOH'BDF w $IBU1BQFS
ɹ1FSQMFYJUZ ֤छ--.Λͱʹͨ͠ͱͨ͠"*ݕࡧΤϯδϯ https://www.perplexity.ai/ (15Λ࢝Ίͱ֤ͨ͠छ--.Λ༻͍ͨग़య͖Σϒݕࡧɾཁɺϖʔδͷ࡞ ΞΧϯτొෆཁͰར༻Մೳɻͨͩ͠ཤྺΒͳ͍ ༗ྉ൛͋Γˠ1SPʢແྉͰ੍ݶ͖Ͱར༻Մɻυϧ݄·ͨυϧʣ https://www.softbank.jp/mobile/service/perplexity-ai/ ιϑτόϯΫɾϫΠϞόΠϧɾ-*/&.0ͷϢʔβʔͰ͋ΕҰؒ1SP͕ແྉ ඞཁͳͷʁ Կ͕ग़དྷΔʁ
ݕࡧൣғΛʮֶज़ʯ ʢ4FNBOUJD4DIPMBSܦ༝ʣʹ੍ݶՄೳ
ɹ$POOFDUFE1BQFST ઌߦɾޙଓݚڀͷάϥϑωοτϫʔΫΛ࡞ %0*BS9JW*%ΛͱʹจݙͷωοτϫʔΫΛߏங ඞཁͳͷʁ Կ͕ग़དྷΔʁ ಛʹͳ͠ จݙͷඃҾ༻݅Λԁͷେ͖͞Ͱදݱ άϥϑ࡞ͷ੍ݶΛղআ͢ΔͨΊʹΞΧϯτొɺແྉ݄݅ https://www.connectedpapers.com
ɹ$IBU1BQFS BS9JWΧϯϑΝϨϯεࢿྉͷϑΥϩʔΞοϓ ࣍Ͱͷ৽ணจͷ·ͱΊʢաڈʣ ඞཁͳͷʁ Կ͕ग़དྷΔʁ ಛʹͳ͠ จݙͷ༰ʹ͍ͭͯਂ۷ΓˠผαʔϏεʢ$IBU%PDʣ ͓ؾʹೖΓNBHOFUػೳͷར༻ʹΞΧϯτొ͕ඞཁ https://chatpaper.com/ NBHOFUػೳɿࢦఆͨ͠τϐοΫʹؔ͢Δจݙͷඥ͚
Ͳ͏ͬͯจΛ୳͢ɾಡΉʁ ʲಡΉʳͱྔͷ্Λࢦ͢ w ͞·͟·ͳಡΈํʢϓϩϯϓτʣ͕͋ΔͷͰɺ༻్ʹదͨ͠ͷΛબͿ w ྫʣམ߹ཅҰࣜɺΩϟϥ͚ɾରࣜ w ϓϩδΣΫτͱͯ͠ϓϩϯϓτɺࢀߟจݙʢจʣΛཧ w ˠ$IBU(15$MBVEFͷϓϩδΣΫτػೳΛར༻ɻՃͰͷ࣭͕Ͱ͖ΔΑ͏ʹ
ɹɹ/PUFCPPL-. ࢿྉʹجͮ͘ௐࠪΛߦ͏"*Ξγελϯτ https://notebooklm.google/ (FNJOJͱϢʔβʔ͔Βͷ֎෦ࣝʹΑΔௐࠪཁɺΦϦδφϧͷϊʔτͷੜ ඞཁͳͷʁ Կ͕ग़དྷΔʁ (PPHMFΞΧϯτʢແྉʣ ϓϥΠόγʔͷอޢʜ ʮೖྗࢿྉϞσϧ͔ΒͷԠʹ͓͚ΔݸਓσʔλΛ༻͠ͳ͍ʯ ϚϧνϞʔμϧରԠʢࢿྉதͷจষͷ΄͔ɺਤදʹ͍ͭͯཧղɺԻग़ྗʣ
จষɺ1%'63-ɺԻϑΝΠϧͳͲͷࢿྉ
ιʔεʹجͮ͘ใఏڙ ఏڙ͞ΕͨιʔεΛཪ͚ͱͯ͠ɺ(FNJOJ͕ճཁΛߦ͏ m b ػցֶशϞσϧʹ͓͚Δ ϞσϧΧʔυͷׂʁ
ιʔεͰ۩ମతͳ σʔλΧʔυͷ ීٴྫڍ͛ΒΕ͍ͯ·ͤΜ͕ʜ σʔλΧʔυͲͷఔ ීٴ͍ͯ͠Δͷ͔ ϞσϧΧʔυͷओͳతʢத ུʣɻ͜ͷจॻԽʹ͍͔ͭ͘ͷॏ ཁͳଆ໘͕͋Γ·͢ɻᶅᶇᶈ ˠιʔε͕ॆ࣮͢Δͱճ๛͔ʹͳΔ ˠΒͳ͍͜ͱΒͳ͍ͱݴ͑Δ ۩ମతͳݴٴՕॴʢࠜڌʣΛදࣔ
ϙουΩϟετ෩ͷιʔεʹجͮ֓͘ཁઆ໌ "*ಉ࢜ͷରʢӳޠͷΈʣΛੜ ରʹࢀՃՄೳʂ มߋɺμϯϩʔυ͕Մೳ ͍ɺօ͞Μɺ͖ͬͯ·ͨ͠ɻࠓօ͞ΜͷͨΊʹɺͪΐͬͱ"*Ͱॏཁͳ͜ͱΛਂ۷ Γ͍͖ͯ͠·͢ɻͦΕϞσϧΧʔυͱ͍͏ͷͰ͢ɻ ϞσϧΧʔυɻ͍ɻ ӫཆදࣔͷϥϕϧΈ͍ͨͳͷΛΠϝʔδ͍ͯͩ͘͠͞ɻ ͋͋ɺͳΔ΄Ͳɻ͍ɻͰɺͦͷڧྗͳΞϧΰϦζϜʹ͍ͭͯࢲ͍ͨͪͭʹ͠ ͯ·͢
ΑͶɻ ͋ͷɺӫཆදࣔϥϕϧͬͯɺ݁ߏࢀߟʹͳΓ·͢ ΑͶɻಛʹɺͬͱ݈߁తͳબΛ ͍ͨ͠߹ɻ ͦ͏Ͱ͢Ͷɺͦͷ௨ΓͰ͢ɻ ͦͯ͠ಉ͡ߟ͕͑͜͜ʹͯ·Γ·͢ɻ͋ͳ͕͍ͨ͢͝ςΫ ϊϩδʔʹৄ͍͠ਓͩΖ ͏ͱɺ͋Δ͍ͨͩ"*͕पΓʹͲΜͳӨڹΛ༩͍͑ͯΔͷ͔Γ͍ͨਓͩΖ͏ͱɺ"*Ϟ σϧͷυΩϡϝϯτํ๏ΛΔ͜ͱຊʹॏཁͰ͢ɻ ͦ͏Ͱ͢Ͷɻ ࠓղ͍͖ͯ͘͠ݚڀ͕͍͔ͭ͋͘Γ·͢ɻϞσϧΧʔυΛԿઍ݅ੳͨ͠จ ɺ"*͕ࣗϞσϧΧʔυΛੜ͢ΔͷΛͲ͏ͬͯࢧԉͰ͖Δ͔ͳͲͰ͢ɻ ͍͢͝Ͱ͢Ͷɻ ͋͞ɺγʔτϕϧτΛకΊ͍ͯͩ͘͞ɻັྗతͳཱྀʹͳΓ·͢Αɻ·ͣɺϞσϧΧʔυͱ ҰମԿͳͷ͔Λఆٛ͢Δ͜ͱ͔Β࢝Ί·͠ΐ͏ɻ ʜ (FNJOJͰจࣈى͜͠ˍ༁ͨ͠ͷ
/PUFCPPL-.ͷ͍ํ ·ͣ༻ޠΛ֮͑Α͏ දࣔɾग़ྗͷݴޠ(PPHMFΞΧϯτͷݴޠઃఆʹґଘ͢Δ ྫʣӳޠΞΧϯτͰʮຊޠʯͰνϟοτˠӳޠɾग़ྗӳޠ ɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹɹʢೖྗจͷ༁ࣗಈͰߦΘΕΔʣ ιʔεʢ֎෦ࣝʣ ϊʔτʢϝϞʣ ͭͷιʔε.#·Ͱɻ߹ܭ·ͰͷιʔεΛՃՄೳ ϊʔτϒοΫͰϞσϧ͔ΒͷԠΛه ϊʔτϒοΫ
/PUFCPPL-.ͰͷϓϩδΣΫτͱͯ͠ѻΘΕΔɻ্ݶ
/PUFCPPL-.ͷ͍ํ ιʔεͷՃͱνϟοτ͔ΒͷϝϞԽͷྲྀΕΛ֮͑Α͏ ΧϥϜͷ6* ιʔεΛՃ͢Δͱ ࣗಈతʹ ϊʔτϒοΫ໊ɺ ֓ཁ͕ੜ͞ΕΔɻ
/PUFCPPL-.ͷ͍ํ ιʔεͷՃͱνϟοτ͔ΒͷϝϞԽͷྲྀΕΛ֮͑Α͏ ιʔεͷ༰ʹؔ͢Δ ͍߹ΘͤΛ νϟοτཝͰߦ͏ ιʔεʹجͮ͘ ࠜڌจষͷग़ྗΛ ϝϞͱͯ͠อଘ
/PUFCPPL-.ͷߦํ ༗ྉϓϥϯͷొɺڝ߹ͷग़ݱ 1MVTϓϥϯ ߴͳνϟοτઃఆɺڞ༗Φϓγϣϯ ݸਓ͚ʹ্ظ͔Βఏڙ༧ఆ ʢ(PPHMF0OF"*1SFNJVNʹؚ·ΕΔˠ(FNJOJ"EWBODFE͓͑ͯಘʂʣ ϊʔτϒοΫɺιʔεʢˠʣͷ্ݶ૿Ճ ։ൃϝϯόʔͷ IUUQTUFDIDSVODIDPNLFZMFBEFST CFIJOEHPPHMFTWJSBMOPUFCPPLMNBSFMFBWJOHUP
DSFBUFUIFJSPXOTUBSUVQ ϦʔμʔɺσβΠφΛؚΉ໊͕ ελʔτΞοϓۀ