【Luma Dream Machine】3.裏切りの序章(Prelude to betrayal)

Generated by Luma Dream Machine, ChatGPT and sunoAI in their free slots. The video is only 5 seconds long, so it was felt that it would be good to be able to create longer videos here in the future. (Episode 3 / 10 episodes in total)

Luma Dream Machine, ChatGPT, sunoAI の無料枠で生成。動画は5秒しかないので、ここは将来もっと長く作れるようになると良いなーと感じた。(第3話/全10話)

  1. 裏切りの序章(Prelude to betrayal)

プロンプト: Focus on a secret meeting between government officials and a supposed traitor from within the shadowy organization. The scene is dark and covert, with an atmosphere of distrust. Show the tension between the characters, and then the sudden betrayal as the traitor reveals their true allegiance, leaving the government officials in shock. The scene ends with a glimpse of internal conflict within the organization, highlighting the growing distrust among the six leaders.

プロンプト:
政府関係者と、謎の組織内部の裏切り者とされる人物との秘密会議に焦点を当てます。シーンは暗く、秘密で、不信感の雰囲気が漂っています。登場人物間の緊張感、そして裏切り者が真の忠誠心を明かし、政府関係者を驚かせる突然の裏切りを示します。シーンは組織内の内部対立を垣間見て終わり、6 人のリーダー間の不信感が高まっていることを強調します。

【Luma Dream Machine】2.不可解な要求(Unexplained demands)

Generated by Luma Dream Machine, ChatGPT and sunoAI in their free slots. The video is only 5 seconds long, so it was felt that it would be good to be able to create longer videos here in the future. (Episode 2 / 10 episodes in total)

Luma Dream Machine, ChatGPT, sunoAI の無料枠で生成。動画は5秒しかないので、ここは将来もっと長く作れるようになると良いなーと感じた。(第2話/全10話)

  1. 不可解な要求(Unexplained demands)

プロンプト: Depict a tense global meeting with leaders from various nations, visibly distressed as they receive cryptic demands from the shadowy organization. The room is filled with monitors displaying the shadowy figures’ faces. Outside the meeting, chaos brews in the cities as people react to the uncertainty. Show a sense of unease and the leaders’ desperation as they fail to understand the true nature of the demands.

プロンプト:
さまざまな国の指導者が参加する緊張した世界会議を描写します。彼らは影の組織から不可解な要求を受け、明らかに動揺しています。部屋には影の人物たちの顔を表示するモニターが並んでいます。会議の外では、人々が不確実性に反応し、都市で混乱が起こります。不安感と、要求の本質を理解できない指導者たちの絶望を表現します。

【Luma Dream Machine】1.世界の終焉を告げる声(the voice of the end of the world)

Generated by Luma Dream Machine, ChatGPT and sunoAI in their free slots. The video is only 5 seconds long, so it was felt that it would be good to be able to create longer videos here in the future. (Episode 1 / 10 episodes in total)

Luma Dream Machine, ChatGPT, sunoAI の無料枠で生成。動画は5秒しかないので、ここは将来もっと長く作れるようになると良いなーと感じた。(第1話/全10話)

  1. 世界の終焉を告げる声(the voice of the end of the world)

プロンプト: Scene of a global satellite hijack, where all screens suddenly display six shadowy figures in dark hoods. The environment around them is ominous and high-tech, with the figures delivering a chilling message to the entire world, announcing their control over all satellites. Focus on the tension and fear in the expressions of people watching, from city streets to living rooms.

プロンプト:
世界的な衛星ハイジャックの場面。突然、すべてのスクリーンに黒いフードをかぶった 6 人の影の人物が表示されます。周囲の環境は不吉でハイテクで、人物たちは全世界に恐ろしいメッセージを伝え、すべての衛星を支配していることを告げています。街の通りからリビングルームまで、それを見ている人々の表情の緊張と恐怖に注目してください。

【Microsoft】2024 年 8 月のセキュリティ更新プログラム (月例)

https://msrc.microsoft.com/blog/2024/08/202408-security-update

製品ファミリ最大深刻度最も大きな影響関連するサポート技術情報またはサポートの Web ページ
Windows 11 v24H2, v23H2, v22H2, v21H2緊急リモートでコードの実行が可能v24H2 5041571
v23H2, v22H2 5041585
v21H2 5041592 
Windows 10 v22H2緊急リモートでコードの実行が可能5041580
Windows Server 2022,23H2 (Server Core installationを含む)緊急リモートでコードの実行が可能Windows Server 2022, 5041160
Windows Server 23H2, 5041573
Windows Server 2019 , 2016 (Server Core installation を含む)緊急リモートでコードの実行が可能Windows Server 2019 5041578
Windows Server 2016 5041773
Microsoft Office重要リモートでコードの実行が可能https://learn.microsoft.com/officeupdates
Microsoft .NET重要情報漏えいhttps://learn.microsoft.com/dotnet 
Microsoft Visual Studio重要情報漏えいhttps://learn.microsoft.com/visualstudio
Microsoft Dynamics 365重要なりすましhttps://learn.microsoft.com/dynamics365
Microsoft Azure緊急リモートでコードの実行が可能https://learn.microsoft.com/azure

WinXP時代の更新プログラムのページと違い、本当、見やすくなりましたねー。

【動画生成AI】Luma Dream Machine で、写真からTimeLapse動画を生成

ご覧いただき、ありがとうございます。

Luma Dream Machineについての前回の投稿から少し時間が経ったので、今回は写真を使ってタイムラプス動画を作成しました。

【もと画像】

Luma Dream Machine

もと画像をアップロード、そしてプロンプトには「timelapse」とだけ指定して実行しました。

※良い生成結果を得るには、プロンプトを細かく設定する方が効果的です。 でも、今回はあえてシンプルにしてみました。そのせいか、生成に7時間もかかってしまいました(笑)。

プロンプトをもう少し細かく設定すれば、10分程度で動画を生成できることもあります。

【生成結果】

左側の道路の進行方向は奥側へ進む道ですが、写真だけでは判断できなかったのか、両側とも車が手前に走ってきますね(笑)

元画像とプロンプトの影響は大きいので、また別の画像でも試してみようと思います。

ご覧いただきありがとうございました。

生成AIのKPI(Key Performance Indicators)活用方法に関する詳細レポート(ChatGPT調べ)

1. はじめに

生成AI(Generative AI)は、テキスト生成、画像生成、音楽生成などの分野で急速に普及しています。生成AIのパフォーマンスや効果を評価するために、適切なKPIの設定と活用が重要です。本レポートでは、生成AIのKPIを設定し、それを効果的に活用する方法について詳しく説明します。

2. 生成AIの主要KPI

生成AIのパフォーマンスを評価するために、以下のKPIが一般的に使用されます。

  1. 精度(Accuracy)
    • 説明: 生成物が目的にどれだけ合致しているかを評価します。例えば、テキスト生成では文法的な正確さやコンテキストの適切さを評価します。
    • 評価方法: 自然言語処理ではBLEUスコアやROUGEスコア、画像生成ではFID(Fréchet Inception Distance)やIS(Inception Score)を用います。
  2. 多様性(Diversity)
    • 説明: 生成物のバリエーションの広さを評価します。生成されたテキストや画像がどれだけ多様性を持っているかを測定します。
    • 評価方法: 各生成物の異なる部分を評価し、相関係数や標準偏差を用いて多様性を測定します。
  3. 信頼性(Reliability)
    • 説明: 生成物の一貫性や安定性を評価します。例えば、同じ条件での生成結果が一貫しているかどうかを確認します。
    • 評価方法: 再現性テストを行い、同じ入力に対する生成結果の一貫性を評価します。
  4. ユーザー満足度(User Satisfaction)
    • 説明: 生成物がユーザーの期待をどれだけ満たしているかを評価します。ユーザーのフィードバックや満足度調査を基にします。
    • 評価方法: アンケート調査やNPS(Net Promoter Score)、ユーザーレビューの分析を行います。
  5. 生成速度(Generation Speed)
    • 説明: 生成プロセスの速度を評価します。リアルタイム生成が求められる場合など、速度は重要なKPIとなります。
    • 評価方法: 平均生成時間や最大生成時間を測定し、必要に応じてリアルタイム性を確保します。
  6. コスト効率(Cost Efficiency)
    • 説明: 生成AIの運用にかかるコストと、その成果を評価します。生成物の品質に対してコストが適正であるかを測定します。
    • 評価方法: 生成物あたりのコストを計算し、他の方法と比較します。

3. KPIの設定とモニタリング方法

生成AIのKPIを効果的に設定しモニタリングするためには、以下のステップが重要です。

  1. 目標の明確化
    • 説明: 生成AIの導入目的を明確にし、その目的に応じたKPIを設定します。例えば、マーケティング用のコンテンツ生成を目的とする場合、ユーザー満足度や生成速度が重要なKPIとなります。
    • 具体例:
      • マーケティング用テキスト生成: KPIとして、生成コンテンツのクリック率(CTR)やコンバージョン率を設定します。
      • 画像生成: KPIとして、生成画像の利用率や顧客のフィードバックスコアを設定します。
  2. データ収集と分析
    • 説明: KPIをモニタリングするために必要なデータを収集し、定期的に分析します。生成物の品質やユーザーのフィードバックを継続的に評価します。
    • 具体例:
      • データ収集方法: APIやログデータを使用して、生成結果とその利用状況を収集します。
      • 分析手法: データ分析ツールを使用して、KPIのトレンドや異常値を検出します。
  3. ツールの活用
    • 説明: KPIのモニタリングには適切なツールを活用します。例えば、Google Analyticsや専用のAIモニタリングツールなどを使用して、データを効率的に収集・分析します。
    • 具体例:
      • ツールの選定: TableauやPower BIを使用して視覚化し、KPIの変動をリアルタイムで監視します。
      • モニタリングシステムの構築: 自動アラートシステムを設定し、KPIの異常値を即座に検知します。
  4. 改善サイクルの確立
    • 説明: KPIの結果を基に生成AIのアルゴリズムやプロセスを継続的に改善します。PDCA(Plan-Do-Check-Act)サイクルを取り入れ、生成AIの性能を向上させます。
    • 具体例:
      • 改善策の実施: KPIの分析結果を基に、生成モデルのハイパーパラメータ調整やデータセットの改良を行います。
      • フィードバックループの確立: 定期的な評価とフィードバックセッションを設け、継続的な改善を推進します。

4. KPI活用の具体例

以下に、生成AIのKPI活用の具体例を示します。

  1. マーケティングコンテンツ生成
    • 説明: マーケティング用のブログ記事や広告文を生成する場合、ユーザー満足度や生成速度が重要なKPIとなります。定期的にユーザーのフィードバックを収集し、生成アルゴリズムを調整します。
    • 具体的手法:
      • ユーザーアンケート: 生成されたコンテンツに対するユーザーの満足度を定期的に調査します。
      • A/Bテスト: 異なる生成コンテンツを比較し、どのコンテンツが最も効果的かを評価します。
  2. 画像生成
    • 説明: eコマースサイト用の商品画像を生成する場合、精度や多様性が重要なKPIとなります。生成された画像が製品の特徴を正確に表現し、多様なバリエーションを提供できるようにします。
    • 具体的手法:
      • 生成画像の品質評価: FIDスコアを使用して生成画像の品質を評価します。
      • 多様性の確保: 異なるスタイルやアングルの画像を生成し、ユーザーに提供します。
  3. 音楽生成
    • 説明: エンターテインメント用の音楽を生成する場合、ユーザー満足度や多様性が重要です。リスナーのフィードバックを基に、生成された音楽の質を評価し、改善します。
    • 具体的手法:
      • リスナーフィードバックの収集: 音楽ストリーミングサービスを通じてユーザーレビューを収集し、評価します。
      • 生成アルゴリズムの調整: ユーザーフィードバックに基づいて音楽生成モデルを調整し、多様性と品質を向上させます。

5. 結論

生成AIのKPIを適切に設定し、モニタリングおよび活用することは、その性能を最大限に引き出すために不可欠です。目的に応じたKPIを設定し、生成AIの導入と運用を成功させるための具体的な手法を実践してください。定期的な評価と改善サイクルを通じて、生成AIの効果を最大化し、ビジネス目標を達成することが可能です。

2024年版中小企業白書:成功のステッ(ChatGPT調べ)

2024年版中小企業白書 全体版(ファイルサイズ:41.6 MB)

https://www.chusho.meti.go.jp/pamflet/hakusyo/2024/PDF/chusho/00Hakusyo_zentai.pdf

ChatGPTに要約してもらった後、中小企業が今後取るべき行動についてステップバイステップでまとめてもらうと・・・

ステップ1: デジタルトランスフォーメーションの推進

1.1 デジタル戦略の策定

  • 現状分析: 現在の業務プロセス、ITインフラストラクチャ、デジタルツールの利用状況を評価します。
  • 目標設定: デジタル技術を活用することで達成したい目標を明確にします(例:業務効率の向上、顧客体験の改善など)。
  • ロードマップ作成: 目標達成に向けた具体的なアクションプランを策定します。

1.2 デジタルツールの導入

  • ツール選定: 目的に応じたデジタルツール(例:CRM、ERP、AI分析ツールなど)を選定します。
  • 導入とトレーニング: ツールの導入と、従業員へのトレーニングを実施します。

ステップ2: 人材育成とスキル開発

2.1 人材育成計画の策定

  • スキルギャップの特定: 必要なスキルと現状のスキルの差を特定します。
  • トレーニングプログラムの設計: OJT(On-the-Job Training)とOFF-JT(Off-the-Job Training)を組み合わせたトレーニングプログラムを設計します。

2.2 トレーニングの実施

  • 継続的な学習: 定期的にスキルアップのためのトレーニングを実施します。
  • フィードバックと評価: トレーニング後にフィードバックを行い、効果を評価します。

ステップ3: イノベーションと研究開発の推進

3.1 イノベーション文化の醸成

  • アイデアの収集: 従業員からのアイデアを収集し、評価する仕組みを導入します。
  • 失敗を許容する文化: 失敗を学びの機会と捉え、挑戦を奨励する文化を育てます。

3.2 研究開発(R&D)の強化

  • 資金調達: 政府の助成金や融資を活用し、研究開発への投資を増やします。
  • パートナーシップの構築: 大学や研究機関と連携し、共同研究を推進します。

ステップ4: 環境および社会的責任の実践

4.1 環境に配慮した経営

  • エネルギー効率の向上: 再生可能エネルギーの導入やエネルギー効率の高い設備を導入します。
  • 廃棄物管理: 廃棄物の削減、リサイクルの推進を行います。

4.2 社会的責任(CSR)活動

  • 地域貢献: 地元コミュニティへの貢献活動を行います。
  • 透明性の確保: CSR活動や環境への取り組みについて、透明性を持って情報を公開します。

ステップ5: 市場拡大とグローバル化

5.1 新市場の開拓

  • 市場調査: 新規市場のニーズや競争状況を調査します。
  • マーケティング戦略: 新市場向けのマーケティング戦略を策定します。

5.2 国際化の推進

  • 輸出支援の活用: 政府の輸出支援プログラムを活用し、国際市場への参入を支援します。
  • 国際標準の遵守: 国際市場での競争力を高めるため、国際標準や規制を遵守します。

ステップ6: 財務管理と資金調達

6.1 効果的な財務管理

  • キャッシュフロー管理: キャッシュフローを定期的にモニタリングし、適切に管理します。
  • コスト削減: 無駄なコストを削減し、効率的な経営を目指します。

6.2 資金調達

  • 多様な資金源の活用: 融資、助成金、エクイティファイナンスなど、さまざまな資金調達手段を活用します。
  • 資金調達の計画: 資金調達の計画を立て、適切なタイミングで実行します。

ステップ7: 危機管理とレジリエンスの強化

7.1 危機管理計画の策定

  • リスク評価: 潜在的なリスクを特定し、その影響を評価します。
  • 危機対応計画の作成: 具体的な危機対応計画を作成し、従業員に周知します。

7.2 レジリエンスの向上

  • 継続的な改善: 定期的に危機管理計画を見直し、改善します。
  • 訓練とシミュレーション: 定期的に訓練やシミュレーションを行い、実際の危機に備えます。

これらのステップに従うことで、中小企業はデジタル化の波に乗り、持続可能な成長を遂げることができます。それぞれのステップを具体的に実行することで、企業の競争力を高め、持続可能な経営を実現しましょう。


各項目ごとに、さらに詳細にステップバイステップを作成していくと、なかなかなボリュームになりそうですね。

AIアップロード:ファイルサイズ上限と対応フォーマット

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要約してもらうファイルをアップロードして・・・、

ファイルサイズ上限に引っかかり、Σ( ̄□ ̄;)512MBまで?!となったことがある私。

公式で確認してみると、以下の通りとなりました。(参考URLと、文章を引用した表)

細かなルールがそれぞれにありますが、この辺りは実際に使いながら理解していく必要がありますね。

アップロード上限は、将来的に上がっていくことを期待したいところです。

生成AIアップロード時のファイルサイズ上限
(※参考URL、文章はリンク先より引用)
ChatGPThttps://help.openai.com/en/articles/8983719-what-are-those-file-upload-size-restrictions

※自動翻訳
GPT または ChatGPT 会話にアップロードされるすべてのファイルには、ファイルあたり 512 MB のハード制限があります。
GPT または ChatGPT 会話にアップロードされるすべてのテキスト ファイルとドキュメント ファイルは、ファイルあたり 200 万トークンに制限されます。この制限はスプレッドシートには適用されません。
画像の場合、1画像あたり20MBの制限があります。
さらに、使用量の上限があります。
各エンドユーザーの上限は 10 GB です。
各組織の上限は 100 GB です。

注意: ユーザー/組織の上限に達した場合はエラーが表示されます。
Claudehttps://support.anthropic.com/ja/articles/8241126-claude%E3%81%AB%E3%82%A2%E3%83%83%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%89%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%82%8B%E6%96%87%E6%9B%B8%E3%81%AE%E7%A8%AE%E9%A1%9E%E3%81%AF%E4%BD%95%E3%81%A7%E3%81%99%E3%81%8B

現在、次のドキュメントタイプをサポートしています:

pdf
docx
csv
txt
html
odt
rtf
epub
テキストベースの別のファイルタイプで作業している場合でも、Claudeは情報を抽出できる可能性があります。また、テキストが適切にフォーマットされておらず、読み取り不能な場合、Claudeはサポートされているドキュメントタイプからでもテキストを抽出できない可能性があります。

ファイルのアップロードは、ファイルサイズの制限(1ファイルあたり10MB以下、最大5ファイル)とトークンの制限の両方を下回る必要があることに注意してください。より大きなドキュメントで作業している場合は、ファイルを小さなセクションに分割することをお勧めします。
Copilothttps://learn.microsoft.com/ja-jp/copilot/features

現在のファイル サイズの制限は 1 MB で、特定のユーザーは 1 日あたり 5 回のアップロードに制限されています。 Microsoft 365 ライセンスの Copilot を持つユーザーは、10 MB のファイル サイズ制限と無制限のアップロード (1 日あたり最大 2 GB の合計) を持っています。 Copilot は、次に示すファイル形式をサポートできます: File formats supported by Copilot
Perplexityhttps://www.perplexity.ai/ja/hub/faq/how-does-image-upload-work

画像は最大25MBまでアップロードしてください。ピクセル数に制限はありません。Perplexityは処理するために必要な基準に適合するように、クロップを再フォーマットします。これは画像が大きすぎる場合には発生しませんので、ファイルサイズを自分で減らしてください。
Geminihttps://support.google.com/gemini/answer/14903178?hl=ja&co=GENIE.Platform%3DAndroid#:~:text=%E9%87%8D%E8%A6%81%3A%20%E5%90%8C%E6%99%82%E3%81%AB%E3%82%A2%E3%83%83%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%89%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%82%8B%E3%81%AE,%E3%81%AF%E6%9C%80%E5%A4%A7%20100%20MB%20%E3%81%A7%E3%81%99%E3%80%82

サポートされているファイル
重要: 同時にアップロードできるのは最大 10 ファイルで、各ファイルのサイズは最大 100 MB です。
書式なしテキスト ファイル: TXT
ドキュメント ファイル: DOCX、PDF、RTF
Google ドキュメントで作成したドキュメント
表形式データファイル: CSV、TSV
スプレッドシート ファイル: XLSX
Google スプレッドシートで作成したスプレッドシート

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