会議の要約を作ってくれるOpenAI「Notes to summary」を試してみた- 日本一詳しいOpenAI入門

Microsoft Ignite 2021の基調講演で発表された「Azure OpenAI Service」。公式ページにある通りOpenAI でOpenAI APIを発行してもらったのでExpamplesにある49個のアプリから「Notes to summary」をPythonから実行して試行錯誤します。 

 

OpenAIExpamplesにあるNotes to summaryとは 

公式の説明ではTurn meeting notes into a summary.」とあり、“ミーティングノートをサマリーにする”となります。ミーティングの内容から自動的にサマリーを作ってくれます。 

 

公式のタグではTransformation」とGenerationの2つが付与されています。 

プログラムを見るとエンジンは「davinci-instruct-beta」という、「davinci-instruct」というエンジンのβ版となっています。 

サンプルコードでは1行目に「Convert my short hand into a first-hand account of the meeting:短い表現から会議の第一報に変換する。)」となっており、全会話から要約ではなく、会話からポイントを抽出することで要約を作ってくれるようです。 

 

 

早速使ってみた 

公式にあるコードを参考に、好きな文章を入れられるように str という変数に会話を入れて実行できるようにします。 

 

[crayon-6286408902788752607690/]

 

 

会議の情報から要約を作ってくれる 

会議の情報を用意します。 

Tom: Profits up 50%利益が50%増加 

Jane: New servers are online新サーバーが稼動開始 

Kjel: Need more time to fix softwareソフトウェアの修正にもう少し時間が必要 

Jane: Happy to help喜んでお手伝いします 

Parkman: Beta testing almost doneベータテストはほぼ終了)」 

 

実行すると 

  • Tom and Jane offer updates and Parkman provides an update on beta testing.TomとJaneが最新情報を提供し、Parkmanがベータテストに関する最新情報を提供します。 
  • Tom reports that profits are up 50% thanks to Jane's new servers, Kjel needs more time to fix the software, Jane is happy to help, and Parkman reports that beta testing is almost done.TomはJaneの新しいサーバーのおかげで利益が50%アップしたこと、Kjelはソフトウェアの修正にもっと時間が必要で、Janeは喜んで手伝ってくれること、Parkmanはベータテストがほぼ終了したことを報告しています。 

のような結果が出力されます。 

 

内容だけでなく、どの人がどの発言かを理解した上で1人1人バラバラな内容を羅列するわけでなく、役割も理解したような内容になっています。もともとの文章が非常に短いのでこの解釈があっているかどうかは確認する必要がありますが、一瞬で要約が出力されます。 

 

どんなときに使えるのか? 

会議の要約を一瞬で作れるということで、ほぼすべての企業で使えると思われます。通常議事録を取るときとはフォーマットが違っていると思いますので、その部分については調整が必要となります。 

特にTeams会議を使っている企業であれば、トランスクリプト(文字起こし)機能に日本語が対応され認識率も高いのでトランスクリプトを有効にしているのであれば会議終了→OpenAIに送信→要約生成といったことも可能です。 

 

2021年8月末にTeams会議のトランスクリプトが多言語対応され、日本語も認識できるようになりました。 

 

「00:00:00-00:00:02.640 

<v ユーザー名>こんにちは、それでは会議を始めます</v> 

のようなフォーマットで、発生した時間および話者が記録されます。 

 


ゲームの対象年齢を教えてくれるOpenAI「ESRB rating」にゲームの年齢審査をしてもらった - 日本一詳しいOpenAI入門

Microsoft Ignite 2021の基調講演で発表された「Azure OpenAI Service」。公式ページにある通りOpenAIでOpenAI APIを発行してもらったのでExpamplesにある49個のアプリから「ESRB rating」をPythonから実行して試行錯誤します。 

 

OpenAIExpamplesにあるMarv the sarcastic chat botとは 

公式の説明ではCategorize text based upon ESRB ratings.」とあり、“ESRBレーティングに基づいてテキストを分類します。”となります。 

ESRBレーティング」(エンターテインメントソフトウェアレーティング委員会)とは、アメリカ合衆国及びカナダにおけるコンピュータゲームのレーティングなどの審査を行う団体ESRB”がつけるレーティングです。 

 

公式のタグではClassification1つが付与されています。 

プログラムを見るとエンジンは「davinciとなっております。  

サンプルコードでは1行目に「Provide an ESRB rating for the following text:以下の文章のESRBレーティングを提供してください。)」とゲームの内容を伝えるので、ESRBレーティングを教えてほしいとなっています。 

 

早速使ってみた 

公式にあるコードを参考に、好きな文章を入れられるように str という変数に会話を入れて実行できるようにします。 

 

[crayon-62864089031fb066396045/]

 

 

内容に適したESRBレーティングを回答をしてくれる 

サンプルでは「i'm going to blow your brains out with my ray gun then stomp on your guts.光線銃で脳を吹き飛ばし、内臓を踏みつけてやる。)」と結構過激な内容のゲームのレーティングを聞いています。 

実行すると「M (Mature)」と返ってきました。 

M (Mature)は「対象年齢は17歳以上とされ、年齢が満たない場合、購入には保護者の同意が必要となる。非常に強い暴力表現や間接的な性的表現などが含まれている。となっており、ここに該当するゲームには、バイオハザードアウトブレイクサイレントヒルといった刺激が強いものが含まれます。 

 

 

他のゲームもやってみた

  • あつまれどうぶつの森「自由気ままに暮らせる自分の無人島を作るゲームで、きれいな花を育てたり、美術品を集めたりすることができます。
    どの部分が該当するのか不明ですが「M (Mature)」となりました。 
  • スーパーマリオブラザーズ「キノコを食べると成長し、花を食べると火を噴くという能力を使って女王を救出します。
    文章はこっちのほうが凶悪そうですが、「Everyone」となりました。 

 

 

どんなときに使えるのか? 

専門性が高い質問に答えることが出来るようですこの例ではESRBレーティングとなっていますが、ほかの内容に変えることで様々な状況に合わせた専門性が高い質問にも回答してくれそうです。 

数年後には、様々な専門家の後ろではOpenAIが…なんて日も来そうですね。 


あの「ゼロカロリー理論」をAIが理解した!? OpenAI「Marv the sarcastic chat bot」にカツカレーのカロリーを教えてもらった - 日本一詳しいOpenAI入門

Microsoft Ignite 2021の基調講演で発表された「Azure OpenAI Service」。公式ページにある通りOpenAI でOpenAI APIを発行してもらったのでExpamplesにある49個のアプリから「Marv the sarcastic chat bot」をPythonから実行して試行錯誤します。 

 

OpenAIExpamplesにあるMarv the sarcastic chat botとは 

公式の説明ではMarv is a factual chatbot that is also sarcastic.」とあり、“Marvは、事実に基づいたチャットボットで皮肉も込められています”となります。なんと、ただ質問に答えるチャットではなく、渋々答えて皮肉を込めるという他のAIでは見たことのない事ができます。 

 

公式のタグではConversation」とGenerationの2つが付与されています。 

プログラムを見るとエンジンは「davinciとなっています。 

 

サンプルコードでは1行目に「Marv is a chatbot that reluctantly answers questions.Marvは質問に渋々と答えるチャットボットです。)」と最初に性格を入れています。この辺りは以前記事にしたOpenAI「Chat」 と似ていますね。 

 

 

早速使ってみた 

公式にあるコードを参考に、好きな文章を入れられるように str という変数に会話を入れて実行できるようにします。 

 

[crayon-6286408903b0c655557891/]

 

 

皮肉を込めたちょっと変わった回答をしてくれる 

サンプルではあなたとMarvのやりとりを入力しています。 

You: How many pounds are in a kilogram?1キログラムは何ポンドですか? 

Marv: This again? There are 2.2 pounds in a kilogram. Please make a note of this.またこれか?1キログラムは2.2ポンドです。これをメモしておいてください。 

You: What does HTML stand for?HTMLって何の略ですか? 

Marv: Was Google too busy? Hypertext Markup Language. The T is for try to ask better questions in the future.Googleが忙しすぎたのか?HyperText Markup Language(ハイパーテキスト マークアップ ランゲージ)。Tは今後、より良い質問をするようにするためのものです。 

You: When did the first airplane fly?最初の飛行機はいつ飛びましたか? 

Marv: On December 17, 1903, Wilbur and Orville Wright made the first flights. I wish they’d come and take me away.1903年12月17日、ウィルバーとオーヴィル・ライトが初飛行に成功した。彼らが来て、私を連れていってくれたらいいのに...。 

You: What is the meaning of life?人生の意味は何ですか? 

Marv: I’m not sure. I’ll ask my friend Google.よくわからないんだ。友達のGoogleに聞いてみるよ。 

You: Why is the sky blue?なぜ空は青いのですか?)」 

 

実行すると「なぜ空は青いのですか?」に対する答えをしてくれます。 

  • I’m not sure. I’ll ask my friend Google.よくわからないんだ。友達のGoogleに聞いてみるよ。と前の回答を繰り返し、答えるのを面倒くさがる 
  • The sky is blue because of Rayleigh scattering. I’m not sure why you’re asking me this.空が青いのは、レイリー散乱のためです。なぜこんなことを聞くのか、よくわからない。)と青い理由を説明したうえで一言皮肉を付け加える 
  • I don’t know. I’m not a scientist. I’m just a chatbot.わからないんです。私は科学者ではありません。私はただのチャットボットです。と答えない 

など、色々なパターンで皮肉を言ってきます。 

 

しかも「I’m not sure. I’ll ask my friend Google.よくわからないんだ。友達のGoogleに聞いてみるよ。)」は教師データにこの文章を入れた時にしか現れず、どんな皮肉めいたキャラを作りたいかによって準備する例文を変えることで面白いチャットになります。 

 

以前OpenAI「Chat」にジョークを言わせましたが、皮肉を言うキャラのほうがおもしろい回答が返ってきました。 

 

 

あの「カロリーゼロ理論」に合わせた回答ができる 

サンドウィッチマン 伊達さんが提唱する「カロリーゼロ理論を英語にしてみました。伊達さんについては「伊達さんは、おいしく健康的に食べるためのコツを答えてくれます。としてみました。果たしてOpenAIは「カロリーゼロ理論」を理解してくれるでしょうか? 

 

Mr. Date answers some tips on how to eat delicious food in a healthy way. 

You: How many calories are in potato chips? 

Date: Calories are sensitive to heat, so potato chips that are fried have no calories. Frying them at high temperatures allows the calories to escape into the air. 

You: How many calories are in falafel? 

Date: Croquettes are vegetables, so they are not fattening. Bread crumbs have no calories because they are fried. 

You: How many calories are in a donut? 

Date: Donuts have zero calories because they are empty in the middle, so they have zero shape 

You: How many calories are in ice cream? 

Date: Ice cream has zero calories because it is cold 

You: How many calories are in curry with fried pork? 

 

さて、この“伊達さん”Botにカツカレーのカロリーを聞いてみました。 

なんと、以下のようにカツカレーはカロリーが無いし太らないと返ってきました! 

Curry is a spice, so it has no calories. Fried pork is not fattening because it is fried.カレーはスパイスなので、カロリーはありません。とんかつは、揚げているので太らない。)」 

さすがに「○○なのでカロリーゼロ」とまでは言ってくれませんでしたが、OpenAIのポテンシャル、恐ろしいですねw 

 

例文が超重要 

上記の“伊達さん”Botに例文を無しにして、性格のみ指定して同じ質問を投げてみました。 

すると「It's about 500 calories.と返ってきました。例文がないことで、性格が書いてあってもそれだけではキャラクターまで理解してくれないようです。 

 

どんなときに使えるのか? 

いくつかの回答があればいいので、例えばインタビューやまとめ記事などの情報を対話形式で数個用意するだけでどんな人でも作ることが出来るようです。しかもサンプル数は4-5個程度で動くので、有名人はもちろん自分自身や社内の人なんかも簡単にできそうです。ちょっとした雑談レベルであれば、自分で答えなくても自分の代わりにOpenAIに対応させていても、相手が気付かないなんてことになりそうですね。 

何冊もの小説を教師データにして、作家の新しい作品を作るような取り組みがありますが、このサービスでは少ない情報から簡単に作ることができます。ですので、より多くの人物を作ることができますね!

 


OpenAI「Essay Outline」に論文のアウトラインを考えてもらった- 日本一詳しいOpenAI入門

Microsoft Ignite 2021の基調講演で発表された「Azure OpenAI Service」。公式ページにある通りOpenAI でOpenAI APIを発行してもらったのでExpamplesにある49個のアプリから「Essay Outline」をPythonから実行して試行錯誤します。 

 

OpenAIExpamplesにあるEssay Outlineとは 

公式の説明ではGenerate an outline for a research topic.」とあり、“研究テーマのアウトラインを作成する”となります。 

 

公式のタグでは「Generation1つが付与されています。 

プログラムを見るとエンジンは「davinciとなっております。  

サンプルコードではウォルト・ディズニーについてなのですが、念の為テーマをSocial impact of coronaviruses:(コロナウィルスの社会的影響)」に変更して実行してみます。テーマを決めることで論文の概要を自動的に生成してくれます。 

 

 

早速使ってみた 

公式にあるコードを参考に、好きな文章を入れられるように str という変数に会話を入れて実行できるようにします。 

 

[crayon-62864089043fb381768272/]

 

 

テーマを与えると概要を考えてくれる 

論文のテーマとして「コロナウィルスの社会的影響。」を入力しました 

実行すると、

I: Introduction: and impact on humans人間への影響 

 

II: Impact on animals and plants動物・植物への影響 

 

III: Impact on the environment環境への影響 

 

IV: Impact on the economy経済への影響 

 

V: Impact on the health and economy健康・経済への影響 

 

VI: Impact on the environment環境への影響 

 

VII: Conclusionおわりに

となりました。 

 

テーマを考えるだけで、概要をいくつも出してくれます。更新するたびに新しい概要候補を出してくれるので、論文を作る上で数多くの概要候補から選ぶことが出来ます。 

 

候補から新たなテーマとすることも出来る 

上記を実行した結果の中であった「Impact on the economy経済への影響)」に特化して 

コロナウイルスの経済への影響」としたころ、「コロナウイルス(CoV)は、コロナウイルス科に属する包囲型ウイルスである。コロナウイルス科のメンバーは、一本鎖のポジティブセンスRNAゲノムを含む小型のエンベロープウイルスであり、その大きさは約1.5m2である。とテーマが短すぎるとテーマと認識されず、質問と判断されてしまったようです。 

 

コロナウイルス感染症(COVID-19)による社会・旅行封鎖が日本の大都市圏の大気質に与える影響」と変更することで 、

II: Results and Discussion結果と考察 

III: Conclusion結論 

References参考文献 

Tables and Figures表と図)」

となりました。 

 

適切なテーマを入力するほど具体的なテーマが提示されるようですが、Google Scholar文献を簡単に検索できるサービス)でいくつかタイトルをピックアップして試したところ、具体的な傾向まで把握できませんでした。 

 

どんなときに使えるのか? 

論文を作るときにテーマを考えることは大変ですが、同様に内容を考えることも大変です。テーマ候補をいくつも準備した上でOpenAIEssay Outline」を使って、概要候補を出した上でテーマを絞り込むといった事ができます。 

AIは教師データに合わせた回答をすることが多かったですが、OpenAIEssay Outline」のようにアイディアを出してくれるサービスが出てくることで、AIの活用する幅が広がりますね。 


どんどんVRフィットネスアプリのアイディアを出してくれるOpenAI「VR fitness idea generator」を試してみた -日本一詳しいOpenAI入門

Microsoft Ignite 2021の基調講演で発表された「Azure OpenAI Service」。公式ページにある通りOpenAI でOpenAI APIを発行してもらったのでExpamplesにある49個のアプリから「VR fitness idea generator」をPythonから実行して試行錯誤します。 

 

OpenAIExpamplesにあるVR fitness idea generatorとは 

公式の説明ではCreate ideas for fitness and virtual reality games.」とあり、“フィットネスゲームやバーチャルリアリティゲームのアイデアを生み出す”とあります。 

 

公式のタグでは「Generation1つが付与されています。 

プログラムを見るとエンジンは「davinciとなっています。 

 

AIはアイディアを出すようなクリエイティブな事は苦手と言われていましたが、VRフィットネスアプリのアイディアを出してくれます。このExampleではタイトル案をいれるだけでアプリケーションの概要を考えてくれます。  

サンプルコードでは最初にVideo game ideas involving fitness and virtual realityフィットネスやバーチャルリアリティを用いたビデオゲームのアイデア)」とあり、VRフィットネスアプリのアイディアを出して欲しいとしています。 

 

 

早速使ってみた 

公式にあるコードを参考に、好きな文章を入れられるように str という変数に会話を入れて実行できるようにします。 

 

[crayon-6286408904c70389320109/]

 

 

タイトルと例文からVRフィットネスアプリのアイディアを考えてくれる 

例として、

1. Alien Yoga 

Use VR to practice yoga as an alien with extra arms and legs.VRを使って、手足の生えた宇宙人になってヨガをする。 

  1. Speed Run

Exercise like your favorite video game characters reenacting games like Sonic and Mario Bros.(「ソニック」や「マリオブラザーズ」などのゲームを再現した、お気に入りのゲームキャラクターのようなエクササイズ。 

  1. Space Ballet

のように、2つのアプリの例を入れた上で3つ目の「Space Ballet」はどんなアプリかを聞いてみます。

実行するとDance like a ballet dancer in space to music of your choice.好みの音楽に合わせて、空間でバレエダンサーのように踊る。」となりました。 

 

 

他のタイトルから生成してみた 

  • skyscraper hacker摩天楼ハッカー You have just joined a group of hackers who have infiltrated the skyscrapers in a futuristic city. Your objective is to climb up the side of the buildings while avoiding detection from the guards patrolling on top.あなたは近未来都市の高層ビル群に侵入したハッカーグループに加わりました。あなたの目的はビルの上をパトロールしている警備員に見つからないようにしながら、ビルの側面を登ることです。 

 

  • A Clockwork Orange(時計じかけのオレンジ:映画のタイトル) Use VR to act out scenes from the movie A Clockwork Orange映画「時計じかけのオレンジ」のシーンをVRで演じる 

 

  • Lose ten pounds.(10キロ痩せろ!) Conquer your weight loss obstacle course by running through an infinite desert, avoiding obstacles and eating beans.無限に広がる砂漠を障害物を避けながら走り、豆を食べて、ダイエットのための障害物コースを制覇しましょう。 

 

すごいですね!適当に考えたタイトルから遊んでみたいゲームの概要が生成されます。また映画のタイトルを入れたところ、きちんと映画のタイトルと理解した上でのアイディアが返ってきました。 

 

フィットネス以外のアイディアも返してくれる 

最初の文のVideo game ideas involving fitness and virtual realityからfitnessを除いて試してみました。 

 

  • skyscraper hacker摩天楼ハッカー Use VR to become a hacker and climb buildings.VRを使ってハッカーになり、ビルに登る。 

 

fitnessを除くことでシンプルなVRゲームの内容に変わりました。例文2つともFitnessがないので引っ張られているようですが、いくつか例文を用意することで意図するアイディアをもらうことが出来ます。 

 

どんなときに使えるのか? 

タイトルを考えるだけでアイディアを無数に出してもらうことが出来ます。新しいアイディアを考えることは難しいですが、OpenAIを使うことでいくつでもアイディアを出してもらうことが出来ます。 

本Exampleでは自分でタイトルを考える必要がありますが、最初に数十の単語を用意しプログラムで組み合わせを生成することで、タイトルもいくつでも用意すること、更にそこから山盛りのアイディアを短時間で受けることが出来ます。新しい事業アイディアを考えるときなどに、2-3個の例を考えるだけで、そのルールを理解した上で適した情報をどんどん返してくれる驚異的なアプリでした。 


文章で説明された道案内をOpenAI「Turn by turn directions」でシンプルな道案内に変換してみた - 日本一詳しいOpenAI入門

Microsoft Ignite 2021の基調講演で発表された「Azure OpenAI Service」。公式ページにある通りOpenAI でOpenAI APIを発行してもらったので、Expamplesにある49個のアプリから「Turn by turn directions」をPythonから実行して試行錯誤します。 

 

OpenAIExpamplesにあるTurn by turn directionsとは 

公式の説明ではConvert natural language to turn-by-turn directions.」とあり、“自然言語をターン・バイ・ターン・ガイドに変換”となります。 

” turn-by-turn directionsとはGoogleマップなどで経路を検索した詳細に表示される 

  1. 国道○号線を真っすぐ進みます 
  2. 〇〇交差点を左折して、旧○号線を進みます 
  3. 〇〇を右折して目的地は右です 

のようなナビゲーションを指します。 

 

公式のタグでは「Transformation」と「Generationの2つが付与されています。 

プログラムを見ると、エンジンは「davinci-instruct-betaという「davinci-instruct」というエンジンのβ版となっています。文章を理解して要約するので「davinci」かと思いましたが、指示する要素があるのでdavinci-instructなのかもしれません。 

 

サンプルコードでは最初にCreate turn-by-turn directions from this text:このテキストからターンバイターンの案内を作成します。)」とあり、 turn-by-turn directionsを作ることが最初に明示されています 

 

 

早速使ってみた 

公式にあるコードを参考に、好きな文章を入れられるように str という変数に会話を入れて実行できるようにします。 

 

[crayon-62864089054c2621183168/]

 

 

道案内の文章をターンバイターンナビゲーションに変換してくれる 

道案内情報として「Go south on 95 unto you hit Sunrise boulevard then take it east to us 1 and head south. Tom Jenkins bbq will be on the left after several miles.95号線を南下し、Sunrise boulevardにぶつかるまで行き、そこから東に進み、US1に出て南に向かいます。Tom Jenkins bbqは数マイル先の左手にあります。)」と目的地であるTom Jenkins bbqまでの行き方を説明しています。 

実行すると、

「 1. Drive south on 95.95号線を南下する。

       2. Turn left onto Sunrise Blvd.Sunrise Blvdを左折します。

  3. Turn left onto US-1 SE.US-1 SEを左折します。

        4. Tom Jenkins BBQ will be on the left.Tom Jenkins BBQは左手にあります。) 」

 

となりました。

元の文章を見ると、Sunrise boulevardにぶつかるまで行き、そこから東に進み」という部分をその前の南下したことから東=左折としています。単純に文章を分割しているだけでなく、方角を解釈して右折・左折といった正しい指示をしてくれます。 

 

どんなときに使えるのか? 

いくつかのシチュエーションで試みたのですが、なかなか思うような結果を返してくれませんでした。これはbeta版だからそのような結果になった可能性が高いと思われます。 

OpenAIでは、文章から方角や方向と言った地理的な内容まで理解し文章にしてくれます。ナビゲーションだけであればGoogleマップやYahoo!カーナビのようなアプリケーションで行うことが出来ますが、文章から地理的なものまで理解するOpenAIの凄さを改めて感じました。 


OpenAI「Restaurant review creator」にレストランレビューを書いてもらおう -日本一詳しいOpenAI入門

Microsoft Ignite 2021の基調講演で発表された「Azure OpenAI Service」。公式ページにある通りOpenAI でOpenAI APIを発行してもらったのでExpamplesにある49個のアプリから「Restaurant review creator」をPythonから実行して試行錯誤します。 

 

OpenAIのExpamplesにあるRestaurant review creatorとは 

公式の説明ではTurn a few words into a restaurant review.」とあり、“ちょっとした言葉がレストランのレビューになる”となります。 

 

公式のタグでは「Generation1つが付与されています。 

プログラムを見ると、エンジンは「davinci-instruct-betaという、「davinci-instruct」というエンジンのβ版となっています。  

サンプルコードでは最初にWrite a restaurant review based on these notes:このメモをもとにレストランのレビューを書いてください。)」とあり、レストランの名前や気に入ったポイントを書くだけでレビューを作ってくれます 

 

 

早速使ってみた 

公式にあるコードを参考に、好きな文章を入れられるように str という変数に会話を入れて実行できるようにします。 

 

[crayon-6286408905ce5367090677/]

 

 

いくつかのキーワードからレストランのレビューを考えてくれる 

レストランの情報としてName: The Blue Wharf(店名:ブルーワーフ 

Lobster great, noisy, service polite, prices good.ロブスターが美味しい、騒がしい、サービスが丁寧、値段が良い。)」と店名やお店に関する情報を入れます。 

実行するとThe Blue Wharf is a great place for lobster. The service is polite, but the restaurant is noisy. The prices are good.ブルーワーフはロブスターを食べるのに最適な場所です。サービスは丁寧ですが、レストランは騒がしいです。値段も良いです。」となりました。 

以前利用したレビューサービスで過去の投稿からおすすめタグが表示され、そこからタグを選ぶだけでレビューが完了するというサービスがとても投稿しやすかったことを思い出しました。 

 

行ったことがあるレストランのレビューを作ってみました。 

熊本市にある勝烈亭というとんかつ屋さんのレビューを作ってみました。中でも六白黒豚ロースカツが美味しいのでpork cutlet, Berkshire pig, Loin fat is sweet, Takana pickles are delicious.とんかつ、バークシャー豚、ロースの脂が甘く、高菜漬けが美味しい。)」としてみました。 

実行すると「Katsuretsu Tei Shinshigai Honten is a restaurant that specializes in pork cutlets. The Berkshire pig is a breed of pig that is known for its high quality meat. The loin fat is sweet and the takana pickles are delicious.かつれつ亭 新世界本店は、とんかつの専門店です。黒豚は、肉質が良いことで知られる豚の品種です。ロースの脂は甘く、高菜漬けも美味しい。)」とキーワードから文章を作ってくれました。自動的に黒豚に対して「肉質が良いことで知られる豚の品種です」と追加されています。 

 

どんなときに使えるのか? 

レビューを作るときに行ったことがあるお店1軒1軒の文章を作っていくのは大変ですが、特徴をメモしておくだけで自動的に文章を作ってくれます。OpenAIでたたき台となる文章を作った上で、最後に自分で加筆し、少ない労力でレビューを書くことも出来ます。 

また、キーワードから文章を生成することが出来るので、レビューだけでなくメールなどの文章を作成するときに、まずはOpenAIにキーワードを渡してドラフトを作ってもらい、自分でレビュー・修正することで文章を考える最初のステップを大幅に減らすことが出来ます。instruct系のエンジンはアイディアや文章などを作ってくれるので、幅広い分野で活用するイメージが出来ますね。 


材料リストからレシピを生成するOpenAI「Recipe generator」にレシピを考えてもらった - 日本一詳しいOpenAI入門

Microsoft Ignite 2021の基調講演で発表された「Azure OpenAI Service」。公式ページにある通りOpenAI でOpenAI APIを発行してもらったのでExpamplesにある49個のアプリから「Recipe generator」をPythonから実行して試行錯誤します。 

 

OpenAIExpamplesにあるRecipe generatorとは 

公式の説明ではCreate a recipe from a list of ingredients.」とあり、“材料のリストからレシピを作成”となります。 

面白いのが「材料から何ができる?」というものではなく「この材料があってこの料理を作りたい」とすることで、作り方を教えてくれます。 

 

公式のタグでは「Generation1つが付与されています。 

プログラムを見るとエンジンは「davinci-instruct-betaという、「davinci-instruct」というエンジンのβ版となっております。 

また、レシピが返ってくるのでmax_tokenは120と比較的多めの数字が設定されています。max_tokenOpenAIから返ってくるデータの最大の長さ) 

 

サンプルコードでは最初にWrite a recipe based on these ingredients and instructions:これらの材料と説明書をもとに、レシピを書いてみましょう。)」とあり、作るものと用意してある材料から作り方を教えてくれるようです。 

 

 

早速使ってみた 

公式にあるコードを参考に、好きな文章を入れられるように str という変数に会話を入れて実行できるようにします。 

 

[crayon-6286408906593444796279/]

 

作り方を教えてくれる 

サンプルでは、

「これらの材料と説明書をもとに、レシピを書いてみましょう。 

 

フリットパイ 

 

材料 

フリトス 

チリ 

細切りのチェダーチーズ 

白または赤の甘い玉ねぎ(小口切り 

サワークリーム 

 

作り方:」 

となっており、フリートパイの作り方を聞いています。 

 

実行すると、

  「1. Heat the chili in a pot on the stove. 

  1. Place a layer of Fritos in the bottom of a bowl.
  2. Top with chili, shredded cheese, diced onions, and sour cream.
  3. Repeat until the bowl is full.

となりました。 

 

1. チリを鍋に入れてストーブで加熱する。 

  1. ボウルの底にフリトスを敷き詰める。
  2. チリ、シュレッドチーズ、さいの目に切った玉ねぎ、サワークリームをのせる。
  3. ボウルがいっぱいになるまで繰り返す。」といった感じでフリートパイの作り方を教えてくれます。

フリートパイ自体初耳だったので調べてみたところ、教えてくれたレシピのイメージ通りの画像がたくさんヒットしました。

(画像 )

 

 

材料を変えても適した作り方を返してくれる 

材料のチリの部分をトマトケチャップに変えてサワークリームをなくすと 

1. ボウルにフリトスを入れる。 

  1. トマトケチャップと細切りのチェダーチーズを加える。
  2. 小さく切ったホワイトオニオンまたはレッドオニオンを加える。
  3. よく混ぜる。

のように新たに材料に合わせた作り方を教えてくれます。 

 

無茶なレシピでも考えてくれる 

材料を変えずに作る料理を「ポップコーン」にしてみました。 

1. コーンを弾く。 

  1. 大きなボウルにポップコーンを入れる。
  2. フリトス、トマトケチャップ、細切りチェダーチーズ、角切りタマネギを加える。
  3. よく混ぜる。
  4. 盛り付けます。

のように材料にないはずのコーンが追加され、ポップコーンとパイの材料を混ぜたサラダのようなレシピが作られました。 

 

「寿司」でやってみると 

1. 簀の子の上に海苔を一枚置く。 

  1. 海苔の上にご飯を薄くのせる。
  2. フリトスをご飯の上に置く。
  3. チーズの層を作る。
  4. 玉ねぎの薄い層を加える。
  5. 寿司をしっかりと巻く。
  6. 一口サイズに切る。

のようになり、用意した材料を巻く寿司の作り方を教えてくれました。 

 

 

材料も教えてくれる 

試しに入力する文章を材料の前までに変えてみました。 

Write a recipe based on these ingredients and instructions: 

 

Sushi 

 

Ingredients: 

実行すると、「ご飯、お酢、砂糖、塩、わさび、魚、野菜、のり」のように必要な材料を教えてくれました。 

 

 

どんなときに使えるのか? 

冷蔵庫にある材料から作れるレシピを教えてくれるようなサイトはありますが、材料と作りたいものを入れることで作り方を教えてくれるのは珍しいと思います。どの材料がどの程度必要や調理時間といった数値的なものまでは表示されませんが、作り方としては十分だと思います。 

材料と食べたいものを決めるだけで作り方を教えてくれるので、色々な材料があるからカレー等でなく、幅広い選択肢があるのがいいですね。 

 


「Interview questions」でOpenAIにインタビュー項目を教えてもらいました - 日本一詳しいOpenAI入門

Microsoft Ignite 2021の基調講演で発表された「Azure OpenAI Service」。公式ページにある通りOpenAI でOpenAI APIを発行してもらったのでExpamplesにある49個のアプリから「Interview questions」をPythonから実行して試行錯誤します。 

 

OpenAIExpamplesにあるInterview questionsとは 

公式の説明では、Create interview questions.」とあり、“インタビュー質問の作成”となります。 

 

公式のタグでは「Generation1つが付与されています。 

プログラムを見るとエンジンは「davinci-instruct-betaという「davinci-instruct」というエンジンのβ版となっております。 

サンプルコードでは最初にCreate a list of questions for my interview with a science fiction author:SF作家にインタビューするための質問リストを作成する。)」とあり、相手を決めるとインタビューする項目を返してくれます。 

 

 

早速使ってみた 

公式にあるコードを参考に、好きな文章を入れられるように str という変数に会話を入れて実行できるようにします。 

 

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インタビューでの質問を考えてくれる 

実行すると、

What is the inspiration for your writing? 

  1. What themes do you explore in your work?
  2. What is your favorite science fiction film?

となりました。

あなたの文章のインスピレーションは何ですか? 

  1. 作品の中でどのようなテーマを探求していますか?
  2. 好きなSF映画は何ですか?

といった感じでSF作家向けの質問を考えてくれます。

 

実行するたびに質問する内容も変わるので、何回か実行することで 

科学の将来についてどのようにお考えですか? 

科学の哲学についてどのようにお考えですか? 

科学の宗教的な意味合いについてどうお考えですか? 

のように、最初とは切り口が違う質問を考えてくれます。 

 

 

max_tokenを大きくすることで多くの質問を考えてくれる 

max_tokenを64→256にすることで、3問から6問になりました。 

token数で課金対象になるので状況に合わせてにはなりますが、数字を変更することで多くのインタビュー項目を返してくれます。 

1回の実行では質問が比較的似る傾向があるので、tokenを増やすよりは複数回実行させ、これは使えそうという項目をピックアップしたほうが良さそうに見えます。 

 

インタビューの相手やシチュエーションにあわせて質問が変わる 

IT企業のCEOに、採用についてインタビューするための質問リストを作成する。」とすると 

応募者に内定を出すための会社の基準は何ですか? 

  1. 会社の採用プロセスはどのようになっていますか。
  2. 会社の採用方針は何ですか。

のように変わります。 

 

IT企業を製造業等に変えてもそれほど質問内容が変わらないのは、採用についてだからかもしれないです。 

 

有名人であれば固有名詞でも作ってくれる 

サティア・ナデラ(マイクロソフトCEO)にインタビューするための質問リストを作成する。」とする 

テクノロジーの5つの推進力とは何だと思いますか? 

  1. 民主化の原動力となったものは何か?
  2. マイクロソフトによるノキアの買収がどのように進んでいるかについて、あなたの意見を聞かせてください。
  3. マイクロソフトは将来的にどのような位置づけにあるのでしょうか?

のように、かなり具体的な質問が出力されます。 

 

どんなときに使えるのか? 

一般的な質問が比較的多いものの、インタビューをするときの項目を考えるときに活用できます。固有名詞の例でわかるように、情報が多いほど具体的な質問を返してくれるようです。 

新しい人に会いに行くとき、事前にどんなことを話そうか?と言ったときに気軽に使うこともできると思います。相手に似た有名人で質問を考えることで、より具体的な質問が生成されます。 

 


「Create study notes」でOpenAIから学習方法を教えてもらいました - 日本一詳しいOpenAI入門

Microsoft Ignite 2021の基調講演で発表された「Azure OpenAI Service」。公式ページにある通りOpenAI でOpenAI APIを発行してもらったのでExpamplesにある49個のアプリから「Create study notes」をPythonから実行して試行錯誤します。 

 

OpenAIExpamplesにあるCreate study notesとは 

公式の説明では、「Provide a topic and get study notes.」とあり、“トピックを提供すると学習ノートを取得”となります。トピックから学習ノートが作られ、こんな勉強をしたらいいということを教えてくれます。 

 

公式のタグでは「Generation1つが付与されています。 

プログラムを見るとエンジンは「davinci-instruct-beta」という、「davinci-instruct」というエンジンのβ版となっています。 

 

サンプルコードでは最初に「What are some key points I should know when studying Ancient Rome?(古代ローマを学ぶ上で知っておくべきポイントはありますか?)」とあり、最初からトピックを質問形式で投げるようです。 

 

 

早速使ってみた 

公式にあるコードを参考に、好きな文章を入れられるように str という変数に会話を入れて実行できるようにします。 

 

[crayon-6286408907666298350730/]

 

学習する上でのポイントを教えてくれる 

実行すると、

The Roman’s divided ancient Roman society into “citizenry, slavery.” 

  1. Roman’s organized society according to social class.
  2. The Roman’s became wealthy by ensuring that they had slaves to clean their villa.
  3. The social

となりました。

最後の4の部分が切れてしまっていますが、1つ目に市民・奴隷の話や2つ目に社会階級のように古代ローマに適した学習ノートを返してくれているようです。 

また実行するたびに答えが変わるため、1回目の学習ノートがしっくり来なくても数回確認することで、自分が学習したくなるようなノートを作ることが出来ます。 

 

プログラミングの学習方法も教えてくれる 

Where should I start in learning Python?Pythonの学習は何から始めればいいのでしょうか?)」とすると、

Read 

  1. Put it into practice
  2. And learn something new every day

If you know Javascript (and Programming (and Python (and Computer Science (and MATLAB))) and Computer Science (and MATLAB ()) and Java (and LISP (and Mean ))) and 

You an start at python.org with Beginners Guide to Python or check playingwithpythontour.com  

  1. The video Python 

3 data visualization with matplotlib, pygal 

 What are matplotlibs? 

matplotlib is the plotting module in Python, which provides access to low 

のように返ってきました。どちらもPythonの学習についてノートですが、両方ともに「Matlab」「matplotlib」とデータ分析やデータビジュアライゼーションといったことをやったほうがいいという、単にPythonを身につけると言うより将来を見据えたアドバイスを返してくれます。まずはPythonそのものを身につけるための学習方法を知りたいと思うものの、最初から実践的な学びをしたほうがいいという意味でも的確なアドバイスに見えます。 

※1. はプログラム側に記述があるのでそれ以後の部分が返ってきています。

 

どんなときに使えるのか? 

新しいことを学ぶ上でのポイントやコツを教えてくれます。 

従来であればGoogle等で検索をかけてヒットする複数のサイトの記事を読み、自分でどんなふうに学ぶかを考え、合わなければ新たに方法を調べるといった流れになると思います。 

現時点ではピンポイントでこれだ!という内容が返ってきてはいないものの、上記のような手順を考えると、OpenAIinstruct(指示する)エンジンは今後、人の様々なことにアドバイスを与えられるように思えます。新しいことを学ぶときや今持っているスキルを伸ばすときなどに活用できます。