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
170
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
670
生成AIを用いたサービスの紹介
s_uryu
1
110
生成AIの基礎的事項と社会に与える影響
s_uryu
0
54
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
1.1k
地理空間データの機械学習への適用 / machine_learning_for_spatial_data
s_uryu
0
320
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
730
R言語入門 (R-4.3.3 2024年4月版) / introduction to r
s_uryu
7
7k
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
790
Rによる大規模データの処理
s_uryu
2
2.8k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Introduction to Sansan, inc / Sansan Global Development Center, Inc.
sansan33
PRO
0
2.8k
Databricks AI/BI Genie の「値ディクショナリー」をAmazonの奥地(S3)まで見に行く
kameitomohiro
1
280
能登半島地震において デジタルができたこと・できなかったこと
ditccsugii
0
250
Geospatialの世界最前線を探る [2025年版]
dayjournal
1
240
20251007: What happens when multi-agent systems become larger? (CyberAgent, Inc)
ornew
1
460
HonoとJSXを使って管理画面をサクッと型安全に作ろう
diggymo
0
120
防災デジタル分野での官民共創の取り組み (2)DIT/CCとD-CERTについて
ditccsugii
0
310
ビズリーチ求職者検索におけるPLMとLLMの活用 / Search Engineering MEET UP_2-1
visional_engineering_and_design
1
160
ガバメントクラウドの概要と自治体事例(名古屋市)
techniczna
3
240
これがLambdaレス時代のChatOpsだ!実例で学ぶAmazon Q Developerカスタムアクション活用法
iwamot
PRO
8
1.1k
Liquid AI Hackathon Tokyo プレゼン資料
aratako
0
110
AI時代におけるデータの重要性 ~データマネジメントの第一歩~
ryoichi_ota
0
700
Featured
See All Featured
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
526
40k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
29
4k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.5k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
697
190k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
4k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
285
14k
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
46
2.5k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
55
3k
Making Projects Easy
brettharned
120
6.4k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
332
24k
Optimizing for Happiness
mojombo
379
70k
Balancing Empowerment & Direction
lara
5
690
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