個人レベルの生成AI活用事例をまとめてみた
分析屋の中田(ナカタ)です。
生成AIの個人レベルの活用事例を紹介します。
事例１：調べもの、アイデア出し
生成AIの代表的な活用事例だと思います。
解読に困るコードの解説依頼、レビュー依頼をはじめ
Web情報を調査させてExcel形式にまとめさせるなどで
ChatGPTを活用することが日常的になっています。
最近はぜいたくなことに「もっと早く回答を生成してほしいなあ」と思うようになってきましたが
ChatGPT-4oが登場したことで爆速の回答が得られ、ぐうの音も出なくなりました。
事例２：コード生成、修正
こちらもよく出てくる使い方だと思います。
私の場合はVSCodeでGitHub Copilot、AWSのCloud9でCodeWhispererを使用しています。
VSCodeの拡張機能でGitHub Copilotを利用することで、自然言語で要件をぶん投げれば
爆速でコードが書きあがります。
AWS Cloud9のCodeWhispererはコード補完です。
久しぶりに触れる言語でゼロから書き上げていくとなると
調べものをしながらエラーと戦いながらになりますが
比較にならない速さでコードが出来上がります。
ちなみにデザインパターンの１つ、テンプレートメソッドパターンを使って書いてくれと頼んだらその通り実装されました。
ユーザー自身も設計を理解して内容を読めるスキルは必要ですが、コードを書く作業は格段に楽になったと思います。
GitHub Copilotはテストコードの作成や改修、解説なども可能です。
事例３：チャットスペース連携
社内のGoogleChatに定期的に投稿させるbotを作成しました。
GASでChatGPTのAPIを呼び出して、投稿内容をGoogleスプレッドシートに記載させています。
さらにGoogleスプレッドシートに記載した情報を、GoogleChatに投稿させています。
GASのトリガーは曜日指定にしており、これで自動投稿botの完成です。
事例４：英語翻訳
和訳についてはわざわざChatGPTを使わずとも、もっと使い勝手の良いサービスはあると思いますが
英訳で重宝しています。
一般的な翻訳サービスだと、よしなに英訳してくれますがニュアンスの違いまでは伝わらないことがあります。
ChatGPTを使えば、状況や意図を添えて英訳を依頼することができます。
ユーザー自身でもある程度は英語に理解があって、得られた回答を読んで「なるほど」と思えることは必要かなと思います。
事例５：ユーザー定義関数への埋め込み
ChatGPTのAPIを呼び出して、ユーザー定義関数に埋め込む使い方ができます。
例えばChatGPTにネガポジを判定させるプロンプトを書いて、Snowflakeのユーザー定義関数内でChatGPT APIを呼び出すという使い方です。
過去に記事化しましたが、直後にSnowflakeで標準機能として登場しました。。。
その他
画像生成については、私はお試ししただけですが
チャットのアイコン画像を生成AIに描かせている社員もいます。
試してはいないですが、業務の手順書作成も自動化できるのではと思っています。
ChatGPTがpptxファイルを返すことは可能なので、あとは業務データにアクセスさせれば自動でスライド形式のマニュアル作成ができるのかなと考えています（既に誰か実現しているかも？）。
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