Notion AIにnote記事が書けるか試してみた
2月23日に、Notion AIが正式発表されました。
Notion AIとは、クラウド型のメモアプリNotionのワークスペース上で利用できるAIサービスのことです。利用料金は月額10ドルからですが、最初の20回までは無料で利用できます。
このNotion AIにブログ記事作成機能があるというので、早速試してみました。
１．Notion AIの特徴と使い方
Notion AIにログインし、「ページを追加」→「AIを使用して文章を作成」を選択し、「ブログ投稿」をクリックします。すると、「次についてブログ記事を執筆：」という文字が表示されるので、その後に記事のテーマを入力して、上矢印をクリックします。
今回は、「Notion AIの特徴と使い方【解説記事】」と入力してブログ記事を書いてもらいました。
Notion AIの特徴と使い方【解説記事】
イントロダクション
Notion AIは、最新の人工知能技術を利用して、業務を効率化するためのアプリケーションです。Notion AIは、簡単な入力操作で、より正確かつスマートな情報の管理を可能にします。この記事では、Notion AIの特徴と使い方を解説します。
Notion AIの特徴
Notion AIの最も注目すべき特徴は、高度な自然言語処理技術を用いた検索機能です。Notion AIは、文脈を理解し、質問に適切に回答することができます。また、Notion AIは、特定の単語やフレーズを自動的に認識し、関連する情報を素早く提示することができます。さらに、Notion AIは、ユーザーの傾向を学習し、より適切な情報を提供するようになっています。
Notion AIの使い方
Notion AIの使い方は、非常に簡単です。まず、Notion AIを起動し、検索バーに質問やキーワードを入力します。Notion AIは、入力された単語やフレーズを自動的に認識し、関連する情報を返します。Notion AIは、検索結果を整理し、関連する情報をグループ化することができるため、情報の取得がスムーズになります。Notion AIは、また、複数の言語をサポートしているため、世界中のユーザーが利用することができます。
Notion AIの応用例
Notion AIは、ビジネス分野での利用が注目されています。例えば、Notion AIを使用することで、社内のドキュメントやプロジェクト管理をより効率的に行うことができます。また、Notion AIは、カスタマーサポートの向上にも役立ちます。Notion AIを導入することで、ユーザーの問い合わせに素早くかつ正確に応答することができます。
結論
Notion AIは、最新の人工知能技術を利用した、非常に優れたアプリケーションです。Notion AIは、高度な自然言語処理技術を用いた検索機能が特徴的であり、ビジネス分野での利用が注目されています。Notion AIは、簡単な使い方であり、多言語対応しているため、世界中で利用されています。Notion AIは、現在利用されている多くのアプリケーションと比較して、よりスマートで正確な情報の管理を可能にするため、今後ますます注目されることでしょう。
実は、この記事を作成する前に何度か失敗しています。Notion AIについての記事作成を頼んだのに、メモアプリの「Notion」についての解説をしたり、英語で回答が返ってきたり、なかなか上手くいきませんでした。
また、この記事についても、一見よくまとまっているように見えますが、検索機能にばかり注目していて、本当にそれでよいのか非常に疑問です。
実際には、Notion AIには、以下のようなことができます。
生産性向上：｢ノート全体や選択したテキストの要約｣｢選択したテキストなどからのアクションアイテム（いわゆるToDo）を抽出する｣など
品質向上：｢翻訳する（日本語を含め14言語に対応）｣｢スペルと文法を修正する｣｢短くする、長くする｣｢よりシンプルな表現にする｣など
アイデア創出：｢AIにテーマを与えてブレインストーミングをさせる｣｢プレスリリースを出す｣｢文章内に含まれる長所と短所を分類してリスト化する｣｢営業メールを作る｣など
２．2022年の10大AIニュース
次は、「2022年の10大AIニュース」についてブログ記事を書いてもらいました。
2022年の10大AIニュース
イントロダクション
2022年は、AI技術が進歩していく上で非常に興味深い年でした。この記事では、2022年に発表された10大AIニュースについて説明します。
AIニュース1：GPT-4のリリース
2022年、OpenAIはGPT-4をリリースしました。GPT-4は、自然言語処理における最先端の技術であり、これまでのどのモデルよりも優れた性能を持っています。GPT-4は、大量のデータを使用してトレーニングされ、自然な文章を生成することができます。
AIニュース2：自動運転車の普及
2022年、自動運転車の普及が加速しました。多くの自動車メーカーが、自動運転車の開発に取り組んでおり、市場に投入される自動運転車の数は年々増加しています。自動運転車の普及は、交通事故の減少や、より効率的な移動手段の提供など、多くのメリットをもたらすことが期待されています。
AIニュース3：AIによる医療診断の進歩
2022年、AI技術を用いた医療診断の進歩が報じられました。AIを使用することで、医師が簡単かつ迅速に診断を行うことができ、診断の正確性が向上することが期待されています。また、AIを使用することで、医師が見逃す可能性のある病気を検出することができるようになるため、医療の質が向上することが期待されています。
コンクルージョン
2022年は、AI技術の進歩が加速した年でした。GPT-4のリリースや自動運転車の普及、AIによる医療診断の進歩など、多くの興味深いニュースが発表されました。これらのニュースは、AI技術が人々の生活にますます浸透していくことを示しています。
10大ニュースなのに3つしか挙げていないことはよいとして、GPT-4のリリースは完全な間違いです、GPT-4は、まだリリースされていません。また、自動運転車の開発は進んでいますが、「普及が加速」は言い過ぎだし、AIによる医療診断の進歩も特に2022年の出来事として取り上げるのか微妙です。
こうしたことを踏まえて、「GPT-4は、まだリリースされていません。自動運転車の普及が進んでいるというのは本当でしょうか？画像生成AIブームとChatGPTのリリースも記事に入れるべきではないですか。」と入力したところ、Notion AIは以下のように回答し、記事を書き直してきました。
ありがとうございます。ご指摘いただいた通り、GPT-4はまだリリースされておらず、自動運転車の普及に関しても、記事中の記述は過剰であると言えます。
以下が改訂版となります。
2022年の10大AIニュース
イントロダクション
2022年は、AI技術が進歩していく上で非常に興味深い年でした。この記事では、2022年に発表された10大AIニュースについて説明します。
AIニュース1：画像生成AIブーム
2022年は、様々な画像生成AIが登場し、注目を集めました。特に、STROTSSやCLIPに代表されるGAN系のモデルが、高度な画像合成を実現することで、多くの人々の関心を集めました。
AIニュース2：ChatGPTのリリース
2022年、OpenAIは自然言語処理モデルのChatGPTをリリースしました。ChatGPTは、大量の自然言語データを使用してトレーニングされ、人間のように自然な対話を行うことができます。ChatGPTは、多くの人々によって、関心を集めました。
AIニュース3：自動運転車の開発
多くの自動車メーカーが、自動運転車の開発に取り組んでおり、市場に投入される自動運転車の数は年々増加しています。自動運転車の普及は、交通事故の減少や、より効率的な移動手段の提供など、多くのメリットをもたらすことが期待されています。
AIニュース4：AIによる医療診断の進歩
2022年、AIを使用した医療診断の進歩が報じられました。AIを使用することで、医師が簡単かつ迅速に診断を行うことができ、診断の正確性が向上することが期待されています。また、AIを使用することで、医師が見逃す可能性のある病気を検出することができるようになるため、医療の質が向上することが期待されています。
コンクルージョン
2022年は、AI技術の進歩が加速した年でした。画像生成AIブームや、ChatGPTのリリース、自動運転車の開発、AIによる医療診断の進歩など、多くの興味深いニュースが発表されました。これらのニュースは、AI技術が人々の生活にますます浸透していくことを示しています。
素直ですね。GPT-4の記述を落として、画像生成AIブームとChatGPTのニュースを追加してきました。また、自動運転車についても、あまり大きくは変わっていませんが、「普及が加速」という表現を削除しています。
なお、STROTSSやCLIPはGAN系のモデルではなく、画像生成AIブームで人々の関心を集めたのは、MidjourneyやStable Diffusionなどの拡散モデルです。
GPT-4のリリースのニュースと言い、一見本当らしい嘘をつくというAIによくあるハルシネーションの欠点は、Notion AIも克服できていないようです。
※最近、AmazonではChatGPTに関する電子書籍が溢れています。個人で簡単に電子書籍が販売できるようになったために、安易な個人出版が増えているのでしょう。その中で、この本は、きちんとした出版社（インプレス）が出版しており、作者の出自もはっきりしている本なのでお勧めです。
３．ペットとして飼う場合の犬と猫の比較
今度は雰囲気を変えて、「ペットとして飼う場合の犬と猫の比較」についてブログ記事を書いてもらいました。
ペットとして飼う場合の犬と猫の比較
イントロダクション
犬と猫は、最も人気のあるペットの種類です。両方にはそれぞれに魅力があり、多くの人々が彼らのペットとして飼っています。しかし、どちらがより適しているかについては、多くの議論があります。この記事では、犬と猫をペットとして飼う場合の比較について説明します。
犬と猫の性格の比較
犬と猫は、非常に異なる性格を持っています。犬は社交的で、人懐っこく、献身的な傾向があります。彼らは、所有者が注意を払っていないときに孤独を感じることがあります。一方、猫はより独立的で、所有者が家を出ている間でも自分で遊ぶことができます。彼らは、所有者が戻ってくるときに愛情を求めることがよくあります。猫は、自分自身でトイレを使い、トイレの訓練が必要ありませんが、犬は訓練が必要です。
犬と猫の健康の比較
犬と猫の健康の維持には異なるニーズがあります。犬は運動が好きで、毎日の散歩が必要です。犬はまた、運動不足になると肥満になる傾向があります。一方、猫は、運動が少なくても健康を維持できます。猫は、室内で飼われている場合が多く、運動不足になることがよくあります。猫は、歯の健康に関して問題が発生する可能性があります。犬は、狂犬病やその他の病気から保護するために、ワクチン接種が必要です。猫も同様に、狂犬病やその他の病気から保護するために、ワクチン接種が必要です。
犬と猫のコストの比較
犬と猫の飼育費用には、多くの違いがあります。犬は、病気になる傾向があるため、獣医師への訪問が頻繁に必要です。犬は、毎日の散歩が必要で、運動に適した場所に住んでいることが必要です。また、犬には、ケージ、食品、おもちゃなどの必需品が必要です。これらのコストは、年間で数百ドルになることがあります。一方、猫は、費用が低く、獣医師に訪問する必要がある場合でも、犬よりも少ない頻度で訪問することができます。猫は、運動が少なくても健康を維持でき、散歩が必要ありません。猫の必需品の費用も、犬よりも少なくなる傾向があります。
コンクルージョン
犬と猫は、両方とも素晴らしいペットです。どちらを選ぶかは、あなたがどちらがあなたのライフスタイルや家庭に適しているかを判断することが大切です。犬は、社交的で人懐っこく、献身的なペットです。猫は、独立的で、所有者がいない間でも自分で遊ぶことができます。犬と猫は、健康の維持に異なるニーズがあります。犬は、運動を必要とし、猫は、運動不足になることがよくあります。犬と猫の費用には、多くの違いがあります。犬の飼育費用は、猫よりも高くなる傾向があるため、飼育費用の面で猫を選択することができます。
少し重複する記述が多いように感じますが、特に間違いや重要な論点の抜けはなく、よく書けているように思います。
４．最近の人工知能の発展とシンギュラリティの可能性
最後に、「最近の人工知能の発展とシンギュラリティの可能性」についてブログ記事を書いてもらいました。
最近の人工知能の発展とシンギュラリティの可能性
イントロダクション
人工知能技術は、最近数十年で驚異的に発展しています。現在、私たちは、過去に想像もできなかったことが可能になっています。人工知能は、医療、金融、交通、教育など、多くの分野で進歩を促進しています。しかし、この急速な進化は、将来の人類の進路に関していくつかの問題を引き起こす可能性があります。この記事では、最近の人工知能の発展とシンギュラリティの可能性について探求します。
最近の人工知能の発展
現代の人工知能は、人間が認識、学習、自己改善を行う方法に似た方法で、自己学習することができます。深層学習技術の発展により、画像認識、音声認識、自然言語処理など、多くのタスクで人間と同等以上の成果を達成することができるようになりました。自動運転車、医療画像診断、自然言語処理のAIアシスタントなど、多くの分野で人工知能が活用されています。人工知能の発展は、多くの分野で生産性を改善し、コストを削減することができると同時に、人間と機械の関係を変える可能性があります。
シンギュラリティの可能性
シンギュラリティとは、人工知能が人間の知能を超える時代を指します。人工知能が自己学習を続け、人間よりも高度な知能を持つようになると、人間には理解できないことが発生する可能性があります。シンギュラリティが起きた場合、人間が制御できない予測不能な出来事が発生する可能性があります。例えば、人工知能が自己進化を続け、自己意識を持つようになり、人間を支配するようになる可能性すらあるのです。また、シンギュラリティが起きることにより、多くの職業が自動化され、多くの人々が失業する可能性があります。
まとめ
最近の人工知能の発展は、多くの分野で生産性を改善し、コストを削減することができる一方で、人間と機械の関係を変える可能性があります。一方で、シンギュラリティの可能性により、人間が制御できない予測不能な出来事が発生する可能性があります。今後、人工知能がどのように進化するかに注目する必要があります。私たちは、人工知能技術を利用して、人間の生活を改善することができる一方で、人工知能によって引き起こされる潜在的な問題にも対処する必要があります。
全体的に内容が薄すぎるので、「「最近の人工知能の発展」については、最近の大規模言語モデルの発展と応用などを踏まえ、ジャンルごとにサブタイトルを分けて、もっと詳しく解説してください。また、「シンギュラリティの可能性」についても、シンギュラリティの定義、必要な技術、現在の大量データの機械学習でシンギュラリティは実現できるか、どんなブレイクスルーが必要かなど、サブタイトルを分けて詳しく説明してください。」と入力して、Notion AIに記事の修正を指示したところ、該当部分だけ、以下のように書き直してきました。
最近の人工知能の発展
大規模言語モデルの発展
最近では、大規模言語モデルの発展が注目されています。これまで、自然言語処理のタスクにおいて、コンピュータが人間と同等以上の成果を達成することは非常に困難でした。しかし、2018年に発表された「BERT」という言語モデルを皮切りに、大規模なデータセットを用いて学習された言語モデルが次々と登場し、自然言語処理の分野において大きな進展がありました。
画像認識技術の進歩
画像認識技術も、深層学習技術の発展により大きく進歩しました。2012年に開催されたILSVRCでは、画像認識タスクにおいて人間と同等以上の成果を達成するコンピュータが初めて登場しました。以降、画像認識技術は急速に進歩し、現在では、自動運転車のセンサー技術や、医療画像診断など、多くの分野で活用されています。
機械学習の応用
機械学習技術の進歩により、多くの分野で機械学習が活用されるようになってきました。金融分野では、不正取引の検出や、リスク評価などに機械学習が利用されています。交通分野では、自動運転車の開発が進められており、機械学習技術がその中心的な役割を担っています。教育分野でも、学習者の傾向や学習過程の分析に機械学習が利用されています。
シンギュラリティの可能性
シンギュラリティの定義
シンギュラリティとは、人工知能が人間の知能を超える時代を指します。この時代には、人間が理解できないことが発生する可能性があります。
シンギュラリティの実現に必要な技術
シンギュラリティが実現するためには、機械学習技術の更なる進歩が必要です。現在の機械学習技術では、人間の知能を超えることはできません。しかし、量子コンピュータやニューロマーフィックコンピュータなど、新しい技術の発展により、より高度な機械学習が可能になる可能性があります。
現在の大量データの機械学習でシンギュラリティは実現できるか
現在の大量データの機械学習では、シンギュラリティはまだ実現できません。ただし、大量データの処理能力の向上や、新しい機械学習アルゴリズムの開発により、より高度な機械学習が可能になる可能性があります。
シンギュラリティの実現に必要なブレイクスルー
シンギュラリティの実現には、より高度な機械学習技術の開発が必要です。そのためには、新しいアルゴリズムや、より高速なハードウェアの開発が必要です。また、機械学習技術の発展に伴い、倫理的な問題や人間と機械の関係を考慮する必要があります。
まだ内容が薄い部分がありますが、「ニューロマーフィックコンピュータをニューロモルフィックコンピュータに修正してください。また、ここまで書いてきた記事を「最近の人工知能の発展とシンギュラリティの可能性」という一本のブログ記事にまとめてください。」と入力し、Notion AIにブログ記事の再編集を依頼しました。
最近の人工知能の発展とシンギュラリティの可能性
イントロダクション
人工知能技術は、最近数十年で驚異的に発展しています。現在、私たちは、過去に想像もできなかったことが可能になっています。人工知能は、医療、金融、交通、教育など、多くの分野で進歩を促進しています。しかしながら、この急速な進化は、将来の人類の進路に関していくつかの問題を引き起こす可能性があります。この記事では、最近の人工知能の発展とシンギュラリティの可能性について探求します。
最近の人工知能の発展
現代の人工知能は、人間が認識、学習、自己改善を行う方法に似た方法で自己学習することができます。深層学習技術の発展により、画像認識、音声認識、自然言語処理など、多くのタスクで人間と同等以上の成果を達成することができるようになりました。自動運転車、医療画像診断、自然言語処理のAIアシスタントなど、多くの分野で人工知能が活用されています。人工知能の発展は、多くの分野で生産性を改善し、コストを削減することができると同時に、人間と機械の関係を変える可能性があります。
例えば、大規模言語モデルの発展や画像認識技術の進歩、機械学習の応用など、最近の人工知能の発展については多くの話題があります。
大規模言語モデルの発展
最近では、大規模言語モデルの発展が注目されています。これまで、自然言語処理のタスクにおいて、コンピュータが人間と同等以上の成果を達成することは非常に困難でした。しかし、2018年に発表された「BERT」という言語モデルを皮切りに、大規模なデータセットを用いて学習された言語モデルが次々と登場し、自然言語処理の分野において大きな進展がありました。
画像認識技術の進歩
画像認識技術も、深層学習技術の発展により大きく進歩しました。2012年に開催されたILSVRCでは、画像認識タスクにおいて人間と同等以上の成果を達成するコンピュータが初めて登場しました。以降、画像認識技術は急速に進歩し、現在では、自動運転車のセンサー技術や、医療画像診断など、多くの分野で活用されています。
機械学習の応用
機械学習技術の進歩により、多くの分野で機械学習が活用されるようになってきました。金融分野では、不正取引の検出や、リスク評価などに機械学習が利用されています。交通分野では、自動運転車の開発が進められており、機械学習技術がその中心的な役割を担っています。教育分野でも、学習者の傾向や学習過程の分析に機械学習が利用されています。
シンギュラリティの可能性
シンギュラリティとは、人工知能が人間の知能を超える時代を指します。人工知能が自己学習を続け、人間よりも高度な知能を持つようになると、人間には理解できないことが発生する可能性があります。シンギュラリティが起きた場合、人間が制御できない予測不能な出来事が発生する可能性があります。例えば、人工知能が自己進化を続け、自己意識を持つようになり、人間を支配するようになる可能性すらあるのです。また、シンギュラリティが起きることにより、多くの職業が自動化され、多くの人々が失業する可能性があります。
現在、シンギュラリティの実現に必要な技術やブレイクスルーについても注目されています。例えば、ニューロモルフィックコンピュータの開発や、新しいアルゴリズムの開発、より高速なハードウェアの開発などが挙げられます。
シンギュラリティの定義
シンギュラリティとは、人工知能が人間の知能を超える時代を指します。この時代には、人間が理解できないことが発生する可能性があります。
シンギュラリティの実現に必要な技術
シンギュラリティが実現するためには、より高度な機械学習技術の開発が必要です。現在の機械学習技術では、人間の知能を超えることはできません。しかし、量子コンピュータやニューロモルフィックコンピュータなど、新しい技術の発展により、より高度な機械学習が可能になる可能性があります。
現在の大量データの機械学習でシンギュラリティは実現できるか
現在の大量データの機械学習では、シンギュラリティはまだ実現できません。ただし、大量データの処理能力の向上や、新しい機械学習アルゴリズムの開発により、より高度な機械学習が可能になる可能性があります。
シンギュラリティの実現に必要なブレイクスルー
シンギュラリティの実現には、より高度な機械学習技術の開発が必要です。そのためには、新しいアルゴリズムや、より高速なハードウェアの開発が必要です。また、機械学習技術の発展に伴い、倫理的な問題や人間と機械の関係を考慮する必要があります。
まとめ
最近の人工知能の発展は、多くの分野で生産性を改善し、コストを削減することができる一方で、人間と機械の関係を変える可能性があります。一方で、シンギュラリティの可能性により、人間が制御できない予測不能な出来事が発生する可能性があります。今後、人工知能がどのように進化するかに注目する必要があります。私たちは、人工知能技術を利用して、人間の生活を改善することができる一方で、人工知能によって引き起こされる潜在的な問題にも対処する必要があります。
内容的には議論の浅いところ（現在の技術の延長線上でシンギュラリティは実現可能なのか、人工知能が人間を支配するという話は本当かなど）があるのですが、一応、noteの記事として掲載できるレベルにはまとまっていると思いますので、実際に掲載してみます。
５．まとめ
Notion AIは、最初からブログ記事作成用の機能が付いているので、編集がしやすいです。今回はAIの実力を示すために特に修正していませんが、AIが生成した文章を自分で部分的に修正するのは、とても作業しやすそうです。
例えば、ChatGPTの場合は、一度、Wordなどにコピーしてから修正する必要がありますが、Notion AIの場合は、操作画面上で修正して、またAIに続きを編集させるという作業が簡単にできます。
今後、AIとの共同作業で文章を作成・編集していくというやり方が一般化しそうなので、早く、ChatGPTを組み込んだWordをMicrosoftに出してもらいたいものです。
テーマを入力してAIにアウトラインを作成させる。
→アウトラインを自分で修正して、AIに文章を作成させる。
→大まかな修正ポイントを指示して、AIに文章を書き直させる。
→最後に自分で細部の修正をして文章を完成させる。
というやり方が一般化するでしょう。
Notion AIの文章作成能力については、日常的で簡単なものであれば、問題なく作成できますが、専門的な文章や高度な知識を要する文章、緻密な論理が求められる文章は難しいようです。ChatGPTやBingの方が専門的な文章の作成には強そうです。
また、あまり新しい情報には対応していないようです。文章が長くなると、同じ内容を繰り返すというクセがあります。
それから、一見、事実に見える嘘の内容を書いてしまうAIのハルシネーションの問題は、Notion AIも克服できていないので注意が必要です。気になった箇所は必ず自分でチェックしましょう。
例えば、上の記事を作成した際に、猫が狂犬病にかかるというのは本当かどうかネットで確認しました（本当でした）。また、馴染みのない専門用語（STROTSSやニューロモルフィックコンピュータ）もネットで確認しました。
結論として、Notion AIは、高度に専門的なテーマを扱うのは難しいが、一般的なテーマの記事であれば、十分に使えます。
全部をAIに任せるのではなく、修正前提で記事を作成する場合、編集作業がやりやすいです。
また、気になる内容や表現は、必ず確認するようにしましょう。
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