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20230628_情シスSlack_ChatGPTの話

barusu
June 28, 2023
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 20230628_情シスSlack_ChatGPTの話

barusu

June 28, 2023
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  1. 今回も直前にがんばりました


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  3. 自己紹介


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  4. 情シス歴 :8年

    本名 :石川 昴

    年齢 :33歳

    所属会社 :クラウドネイティブ

    スキル :色々チョットデキル

    得意  :Salesforce,問題解決

    不得意 :朝,猛暑,極寒

    経験企業 :35社

    好きなカフェイン:モンスター緑

    barusu


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  5. パチンコ屋 焼肉屋 情シス屋
    〜略歴〜
    2008~2015 2015~2016 2016~2021
    コンサル屋
    2021~現在

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  6. お久しぶりです


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  7. 情シスSlackのイベント


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  8. 最初に参加したのは4年前


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  9. 4年前


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  10. 懐かしいですね


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  11. 4年前


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  12. 現在


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  13. 4年前
 現在


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  14. 15kg太った

    4年前
 現在


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  15. 時の流れって残酷だよね

    4年前
 現在


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  16. 4年もあれば人は太る


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  17. 4年ですよ、4年


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  18. 昔はこんなLTもやりました


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  21. シート画面 (回答&キーワード欄)

    ・指定のスプレッドシートに回答とキーワードを登録することで利用できる

    ・回答にURLを投入しておくことでFAQページに誘導することが可能

    ・答え一つにつきキーワードは10個まで登録できる


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  23. 現状の課題

      1. 曖昧な回答への対応率が低い

    ▼原因

    動詞と活用形に対応できていない

    ▼対策

    ・エンティティ分析に動詞と活用形を追加

    ・感情分析を追加し評価軸を増やす


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  24. 3. 構想:これからやりたいこと(趣味枠)

    ▼Version Up案

      ・学習モデルを作って勝手に改善をまわす仕組みを作る

       →ユーザーに評価してもらい、学習スコアを設定する

      ・BERTを当てはめてみる

    ▼別のやつで作り直し案

      ・Dialogflowで作り直す

    ・フロントをSlack/LINEWorksで実装

    ・GCP/AWSLambda/Python でそれぞれ作ってみる


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  25. 4年もあれば技術も進歩する


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  26. 現状の課題

      1. 曖昧な回答への対応率が低い

    ▼原因

    動詞と活用形に対応できていない

    ▼対策

    ・エンティティ分析に動詞と活用形を追加

    ・感情分析を追加し評価軸を増やす


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  27. ChatGPTでしょ


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  28. いま熱いよね


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  29. 知ってる?ChatGPT


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  33. ChatGPT Pluginもあるよ


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  37. これからはGPTの時代


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  38. Generative

    Pre-trained

    Transformer


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  39. Generative

    Pre-trained

    Transformer


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  40. G= ガッと

    P = パッと

    T = つくる


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  41. もう何事もGPTよ


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  43. 1. ガッと

    2. パッと

    3. つくる

    4. おわりに

    目次


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  44. ブログを要約する


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  45. なんで作ったの?


    - 好奇心



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  48. 処理フロー


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  49. LangchainでGPTへのリクエ
    ストをラッピング


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  50. Good 👍

    - 要約がサクッと取れるのは便利


    Bad 👎

    - GPTにデータ渡す前処理がだるい

    - GPT3.5 はアホの子

    - 大事なことなので何回も書きます

    - そんなこと書いてたっけ?と疑う→結局読む羽目に

    作ってみた感想


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  51. OCR Botを作った


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  52. なんで作ったの?


    - 現金のみで決済するやつの経費精算は特にやってなかった


    - 稀にニーズがあり、コーポレートから相談された


    - やってみたかったので作った


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  56. 処理フロー


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  57. コード書いたのは
    ここ


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  58. ここがOCR処理の
    メイン部分


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  59. 使うモデルを

    指定


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  60. OCR結果を

    ChatGPTに渡す処理


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  61. プロンプトは引数
    で受け取る


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  62. プロンプトを添えて

    ChatGPTにリクエスト


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  63. ChatGPTからのレスポン
    スを抽出してWorkatoへリ
    クエスト


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  64. Good 👍

    - 実装は思いのほか簡単だった

    - プロンプト決めてあとはテキスト投げるだけ


    Bad 👎

    - GPT3.5 はアホの子(2回目

    - 精度70%くらい

    - 整数のみにして →「わかりました!」→ わかってない 

    - 2回GPTに投げる処理入れてる

    - それでもたまに整数にならない


    作ってみた感想


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  65. 良い感じのCRMBot


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  66. /customers [製品名]


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  67. /license [顧客名]


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  68. 処理フロー


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  69. 処理フロー


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  70. 処理フロー

    これはこれでアリ


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  71. 処理フロー

    これをGPTで良い感じにする


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  72. 処理フロー

    独自のデータを使ってGPTに
    回答させる

    処理を追加


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  73. こういうのとか


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  74. こういうのとか


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  75. こういうのとか


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  76. 全部覚えといてくれやー


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  79. ※イメージ図です


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  80. おわりに


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  81. AI時代来てるって!!

    - AIがアツい今、コーディングスキルは需要が高い

    - カスタマイズするならほぼ必須

    - とはいえ、ゴリゴリ書かなくても良い

    - GPT使ってコード生成すればだいぶ楽

    - ノーコード/ローコードツールもあるよ

    - Workatoとかね


    - とりあえず作ってみよう!GPT!


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  82. AzureOpenAIがアツい


    - 理想の実現には自社データ活用が必須

    - データの入れ方、持ち方も重要だったりするよ


    - 自社データ活用にはAzureOpenAIが良さそう

    - 作ってみたいよね


    - 開発しないとだからちょっとハードルあるかも

    - 手探りの検証って大変だよね...わかる...


    詳しくはこちら


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  83. AzureOpenAIがアツい


    - 理想の実現には自社データ活用が必須

    - データの入れ方、持ち方も重要だったりするよ


    - 自社データ活用にはAzureOpenAIが良さそう

    - 作ってみたいよね


    - 開発しないとだからちょっとハードルあるかも

    - 手探りの検証って大変だよね...わかる...


    詳しくはこちら


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  84. CloudNative、AIコンサルやるってよ


    - AzureOpenAIを主軸としたAI活用支援を始めるよ


    - サービス詳細は近日公開予定!


    - クラウドネイティブで僕と握手!


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  85. View Slide