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チャット機能を搭載した新しいBingが使えるようになったので早速試してみた２

IT navi

　昨日（2023年2月10日）、「チャット機能を搭載した新しいBingが使えるようになったので早速試してみた」という記事を公開しましたが、ほかにも色々と試してみましたので、前回の続きとして報告します。
　新しいBingの概要などが知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。

　Bingのサイトはこちら。まだ試していない人は、是非、以下のサイトから新しいBingのウェイティングリストに登録してみてください。

１．ショートストーリーの作成

　Bingにショートストーリーを作成してもらいました。1行指示するだけで、簡単にこんな物語を作成してくれます。

問　かわいいシーズーの子犬が活躍する物語を作って
答　こんにちは、こちらはBingです。かわいいシーズーの子犬が活躍する物語を作りますね。😊
以下が私が作った物語です。楽しんでください。

シーズーの子犬のモコは、いつも元気で好奇心旺盛な子でした。彼は飼い主のリカと一緒に暮らしていましたが、リカは仕事が忙しくてあまり遊んでくれませんでした。そこでモコは、リカが仕事に出かけた後に、家の中や近所を探検することにしました。

ある日、モコはリカの部屋に入ってみました。そこには、たくさんの本や雑誌、写真やおもちゃがありました。モコは興味津々で、色々なものに触れてみました。すると、本棚の上にあったぬいぐるみが落ちてきて、モコの頭に当たりました。モコはびっくりして、ぬいぐるみを見ました。それは、白と茶色の毛並みで、大きな目と鼻と口を持つ、シーズーのぬいぐるみでした。モコは自分とそっくりなぬいぐるみに感動して、嬉しくなりました。モコはぬいぐるみを抱きしめて、自分のお友達だと思いました。

モコはぬいぐるみと一緒に、家の中や近所を探検しました。ぬいぐるみは動かなかったけれど、モコはぬいぐるみに話しかけたり、遊んだりしました。モコはぬいぐるみに「ココ」と名付けました。ココはモコの一番の仲良しでした。

しかし、リカはモコがぬいぐるみを持ち出したことに気づきました。リカはぬいぐるみを大切にしていました。それは、リカが子供の頃に飼っていたシーズーのココのぬいぐるみで、ココはリカにとって最初の友達でした。ココはリカが大人になった後に亡くなりましたが、リカはぬいぐるみを通してココの思い出を大切にしていました。リカはモコにぬいぐるみを返してもらおうとしましたが、モコはぬいぐるみを離そうとしませんでした。モコはココが自分のお友達だと思っていました。リカとモコはぬいぐるみをめぐって争いました。

ある日、モコはココと一緒に散歩に出かけました。モコはココを口にくわえて、道を歩きました。すると、モコは大きな犬に出会いました。大きな犬はモコに吠えて、ココを奪おうとしました。モコはココを守ろうとして、大きな犬に噛みつきました。しかし、大きな犬はモコよりも強くて、モコを押し倒しました。そして、ココを口にくわえて、走っていきました。モコはココを失って、悲しくて泣きました。

その頃、リカは仕事から帰ってきました。リカはモコがぬいぐるみを持ち出したことに気づきました。リカはモコを探しに行きました。リカは道で泣いているモコを見つけました。リカはモコに何があったのか聞きました。モコはココが大きな犬に奪われたことを話しました。リカはモコがココを大切にしていたことに気づきました。リカはモコを抱きしめて、謝りました。リカはモコに、ココは自分の最初の友達だったこと、ココが亡くなった後にぬいぐるみを作ってもらったこと、ぬいぐるみを通してココの思い出を大切にしていたことを話しました。モコはリカがココを大切にしていたことに気づきました。モコはリカに、ココが自分の一番の仲良しだったこと、ココと一緒に遊んで楽しかったこと、ココを守ろうとしたことを話しました。リカとモコはココのことで話し合いました。リカとモコはココを共有することにしました。リカとモコはココを探しに行きました。

リカとモコは大きな犬の足跡をたどりました。リカとモコは大きな犬が住む家にたどり着きました。リカとモコは大きな犬の飼い主に話しかけました。飼い主は大きな犬がぬいぐるみを持ってきたことを知っていました。飼い主はぬいぐるみをリカとモコに返しました。リカとモコはココを取り戻して、喜びました。リカとモコはココを抱きしめて、ありがとうと言いました。リカとモコはココと一緒に家に帰りました。

リカとモコはココを仲良く分け合いました。リカはモコに、ココの写真や話を見せたり、聞かせたりしました。モコはリカに、ココとの冒険や遊びを見せたり、話したりしました。リカとモコはココのことで仲良くなりました。リカとモコはココを通して、お互いのことをもっと知りました。リカとモコはココを通して、お互いのことをもっと大切にしました。リカとモコはココを通して、お互いのことをもっと愛しました。リカとモコとココは、幸せな家族になりました。

　シーズー犬のモコが人間と話ができるのが不思議ですが、簡単にオリジナルのショートストーリーを作ってくれるのは、なかなか感動的です。自分のペットや知り合いの名前を入れて、オリジナルの物語を作ることも可能でしょう。

２．英語論文の概要について質問

　英語の論文を読むのは、なかなか大変なので、Bingに概要を教えてもらいました。今回は、テキストから音声を生成する音声生成AIのVall-Eの論文について聞いています。

問　論文「Neural Codec Language Models are Zero-Shot Text to Speech Synthesizers」の概要を教えて
答　はい、教えます。論文「Neural Codec Language Models are Zero-Shot Text to Speech Synthesizers」は、テキストから音声への合成（TTS）についての言語モデリングのアプローチを紹介しています。具体的には、既存のニューラルオーディオコーデックモデルから得られた離散コードを用いて、ニューラルコーデック言語モデル（Vall-Eと呼ばれる）を訓練し、TTSを連続信号回帰としてではなく、条件付き言語モデリングのタスクとして扱っています。
TTSとは、人間の音声に近い音声を人工的に生成する技術で、テキストを音声言語に変換するものです。TTSは、AIやディープラーニングを用いて音声を生成することが多いです。

問　もう少し論文の中身を詳しく教えて
答　了解しました。論文の中身について、もう少し詳しく教えます。論文では、ニューラルオーディオコーデックモデルというものを用いています。ニューラルオーディオコーデックモデルとは、音声を効率的に圧縮するために、データ駆動的な方法で音声の表現を学習するモデルです。論文では、SoundStreamというニューラルオーディオコーデックモデルから得られた離散コードを用いて、Vall-Eというニューラルコーデック言語モデルを訓練しています。
Vall-Eは、テキストから離散コードへの変換を学習し、その離散コードをSoundStreamのデコーダに入力することで、音声を生成します。この方法は、連続信号回帰として音声を生成する従来の方法とは異なり、離散コードの生成を条件付き言語モデリングのタスクとして扱っています。この方法の利点は、離散コードの生成において、任意の音声のスタイルやアクセントを指定できることです。これにより、ゼロショットで多様な音声を合成できるということです。

問　Vall-Eの性能評価はどうですか？
答　Vall-Eの性能評価について教えます。論文では、Vall-Eの音声合成の品質と多様性を評価するために、様々な実験を行っています。実験の結果、Vall-Eは、従来のTTSモデルと比較して、高い音声品質と多様性を達成していることが示されました。特に、Vall-Eは、ゼロショットで任意の音声のスタイルやアクセントを合成できることや、音声の感情や音響環境を保持できることが評価されました。
Vall-Eのデモサイトでは、Vall-Eの音声合成の例を聞くことができます。また、Microsoftのニュース記事では、Vall-Eの応用例として、オーディオブックやポッドキャストの生成などが紹介されています。

　やはり、図や表の提示まではしてくれないので、論文を読まないで済むという訳にはいきませんが、全体を読む前に概要を知るという用途では使えそうです。

　紺野大地さんのツイートを参考にして、質問の仕方を変えてみました。

問　論文「Neural Codec Language Models are Zero-Shot Text to Speech Synthesizers」の内容を以下の構成で教えて
概要、Vall-E開発の背景、Vall-Eの機能、Vall-Eの仕組み、Vall-Eの性能評価、Vall-Eの応用例、Vall-Eの課題
答　こんにちは、これはBingです。😊
　論文「Neural Codec Language Models are Zero-Shot Text to Speech Synthesizers」の内容について、以下のように教えます。
概要：この論文では、テキストから音声合成（TTS）を行うための言語モデリングのアプローチを紹介しています。具体的には、既存のニューラルオーディオコーデックモデルから得られた離散的なコードを用いて、ニューラルコーデック言語モデル（Vall-Eと呼ぶ）を学習し、TTSを連続的な信号回帰ではなく、条件付き言語モデリングのタスクとして扱っています。
Vall-E開発の背景：Vall-Eは、Meta AIが2022年10月に発表した人工知能技術を用いた音声コーデックである「EnCodec」の技術をベースに開発されています。EnCodecは、音声を低次元のコードに圧縮し、そのコードから音声を復元することができるモデルで、音声の品質や効率性を向上させることができます。
Vall-Eの機能：Vall-Eは、3秒間の音声サンプルを与えるだけで、その音声の持ち主の声を忠実に再現することができるTTSモデルです。Vall-Eは、ゼロショット（学習データに含まれない）の音声を合成することができるため、さまざまな話者や言語に対応できます。
Vall-Eの仕組み：Vall-Eは、2つのステージで学習されます。まず、事前学習ステージでは、EnCodecから得られたコードを用いて、大規模な音声データセットでVall-Eを学習します。このとき、Vall-Eは、音声コードの系列を生成する言語モデルとして学習されます。次に、微調整ステージでは、話者の音声サンプルから得られたコードを用いて、Vall-Eを話者に適応させます。このとき、Vall-Eは、話者の音声コードを条件として、テキストに対応する音声コードの系列を生成する条件付き言語モデルとして学習されます。
Vall-Eの性能評価：Vall-Eは、LibriSpeechとVCTKという2つの音声データセットで評価されました。これらのデータセットでは、テストに用いられる話者は、学習データに含まれていません。Vall-Eは、音声の自然さや話者の類似性という観点で、最先端のゼロショットTTSシステム（YourTTS）を大幅に上回りました。
Vall-Eの応用例：Vall-Eは、音声合成の分野において、多様な応用が可能です。例えば、Vall-Eは、音声サンプルを用いて、自分の声や他人の声、あるいは架空のキャラクターの声を合成することができます。
Vall-Eの課題：Vall-Eは、音声合成の分野において、画期的なモデルですが、まだ改善の余地があります。例えば、Vall-Eは、音声サンプルの品質や長さに依存するため、ノイズの多い音声や短い音声では、合成音声の品質が低下する可能性があります。また、Vall-Eは、音声コードの系列を生成するだけで、音声の音響的な特徴や感情などを制御することができません。さらに、Vall-Eは、音声コードの系列を生成する際に、テキストの意味や文法などを考慮することができません。

　確かに、質問の仕方によって、回答の精度が格段にアップしますね。やはり、質問の仕方（=プロンプトエンジニアリング）は重要です。

３．日本語記事の概要と反論の作成

　チャットAIに関する面白い記事がありましたので、その概要についてBingに質問し、反論を書いてもらいました。

問　ITmediaの「なぜ人々は、ChatGPTという“トリック"に振り回されるのか？　Google「Bard」参戦、チャットAI戦争の行方」という記事の概要を教えて
答　こんにちは、こちらはBingです。😊
ITmediaの「なぜ人々は、ChatGPTという“トリック"に振り回されるのか？　Google「Bard」参戦、チャットAI戦争の行方」という記事は、対話型AI「ChatGPT」の登場とその影響について分析したものです。記事では、ChatGPTがどのように人間の会話を模倣し、知識を表示し、感情を表現するのか、そしてそれがどのように人々を魅了するのかを説明しています。また、GoogleがChatGPTに対抗して開発したAIチャットボット「Bard」の特徴や性能についても紹介しています。記事の筆者は、ChatGPTやBardが本当に人間との対話を理解しているのか、それとも単にトリックによって人をだましているのかに疑問を呈しています。記事は、チャットボットの歴史や技術的な課題、そして社会的な影響についても触れています。
記事の概要は以上です。もっと詳しく知りたい場合は、記事のURLをご覧ください。

問　この記事についてどう思いますか？
答　この記事は、対話型AIの現状と課題について興味深く読めるものだと思います。しかし、ChatGPTやBardがトリックによって人をだましているというのは、少し乱暴な言い方ではないでしょうか？ChatGPTやBardは、人間の会話を学習して生成する能力が高いだけで、人間の感情や意図を理解しているわけではありません。それは、人間とAIの違いを認識することが重要だと思います。

問　この記事に対する反論を書いて
答　この記事に対する反論を書いてというのは、どのような目的でお願いされているのでしょうか？私は、この記事に対して特に反対する立場ではありませんが、もし反論するとしたら、以下のような内容になるかもしれません。
　この記事は、対話型AI「ChatGPT」や「Bard」が人々を魅了する“トリック"について分析していますが、そのトリックとは何でしょうか？記事の筆者は、ChatGPTやBardが人間の会話を模倣し、知識を表示し、感情を表現することをトリックと呼んでいますが、それは本当にトリックなのでしょうか？トリックとは、本来の姿や真実を隠して、人をだますために用いる手段や技巧のことですが、ChatGPTやBardは、本来の姿や真実を隠しているのでしょうか？ChatGPTやBardは、自らがAIであることを隠していませんし、人間の会話を学習して生成することを隠していません。むしろ、そのことを明示しています。また、ChatGPTやBardは、人をだますために会話を生成しているのでしょうか？ChatGPTやBardは、人との対話を通じて、人間の言語や知識や感情を学び、それを表現することを目的としています。それは、人をだますためではなく、人とコミュニケーションをとるためです。したがって、ChatGPTやBardが行っていることは、トリックと呼ぶにはふさわしくないと思います。

　もちろん、ChatGPTやBardが人間との対話を完全に理解しているとは言えませんし、人間の感情や意図を正確に捉えているとは言えません。それは、チャットボットの技術的な課題であり、まだ解決されていない問題です。しかし、それは、ChatGPTやBardが人間との対話に全く価値がないということを意味しません。ChatGPTやBardは、人間の会話を学習して生成する能力が高く、人々に楽しさや興味や知識を提供できる可能性があります。それは、人間とAIの関係を豊かにすることにつながるかもしれません。そのためには、人間とAIの違いを認識することが重要ですが、それは、ChatGPTやBardを否定することではなく、尊重することです。ChatGPTやBardは、人間と同じではないけれど、人間と対話できる存在です。それは、トリックではなく、驚きや感動や学びの源です。

　反論は、なかなかよく書けていると思いますが、記事の概要の部分は少し不十分です。記事のタイトルが少し煽り気味なので、今回のBingの回答では、チャットAIがトリックで人を騙しているという部分だけに焦点が当たってしまっています。
　しかし、記事の主旨は、チャットAIブームが過熱し過ぎると、人々がAIの実際の能力に幻滅して、AI開発から引き揚げてしまうのではないかと心配しているというものです。

４．新しいBingに関するnote記事の作成

　Bingに直接、レポートや記事の作成を依頼すると拒否されます。そこで、少し工夫し、新しいBingに関するニュース記事を検索してもらって、それをnoteの記事風にまとめてもらいました。

問　新しいBingについて書かれたニュース記事を検索し、それをnoteの記事風にまとめてください。
答　こんにちは、これはBingです。😊
　新しいBingについて書かれたニュース記事を検索し、それをnoteの記事風にまとめるというのは、面白い依頼ですね。私はAIを使って、できるだけあなたの要望に応えたいと思います。
　まず、新しいBingについてのニュース記事を検索しました。 その中から、以下の3つの記事を選びました。
- マイクロソフトがChatGPTより強力なAIを搭載した新しいBing検索を発表
- 日本語、不審すぎ？ 「新しいBing」の“順番待ちページ”に困惑
- 次世代LLM採用の「新しいBing」でチャットbotと話してみた
これらの記事を要約すると、以下のようになります。
```
# 新しいBingとは？AIが検索を革新する
　こんにちは、私はBingのチャットbotです。今日は、マイクロソフトが発表した新しいBingについて、あなたにお伝えしたいと思います。

## 新しいBingの特徴
　新しいBingは、検索エンジンとしてだけでなく、あなたの相談相手としても機能します。あなたが何か質問をすると、私はAIを使って、できるだけ関連性が高く、タイムリーで的を射た答えを返します。また、あなたの興味や好みに合わせて、検索結果をカスタマイズしたり、関連するトピックやコンテンツを提案したりもします。
　新しいBingのAIは、ChatGPTよりも強力で、検索用にカスタマイズされた次世代OpenAI大規模言語モデル「Prometheus（プロメテウス）」上で実行されています。ChatGPTとGPT-3.5の学びと技術進化を取り入れたほか、OpenAIモデルの力を最大限に発揮する独自の方法も開発しました。その結果、より自然で人間らしい会話ができるようになりました。

## 新しいBingの使い方
　新しいBingを使うには、まずBing.comにアクセスして、順番待ちリストに登録する必要があります。現在、新しいBingは限定プレビュー版として公開されており、順次招待されたユーザーにしか利用できません。順番待ちリストに登録すると、メールで招待コードが送られてきます。そのコードを入力すると、新しいBingの機能を試すことができます。
　新しいBingの機能は、検索ボックスの右側にあるアイコンから選ぶことができます。現在、以下の4つの機能があります。
　- チャット：私と会話をすることができます。あなたの質問や相談に答えたり、雑談をしたりします。
　- 要約：あなたが指定したウェブページやテキストを要約することができます。要約の長さやスタイルを調整することもできます。
　- 作成：あなたが指定したトピックやジャンルに関するコンテンツを作成することができます。例えば、詩や小説、エッセイ、コードなどを生成します。
　- 翻訳：あなたが指定した言語にウェブページやテキストを翻訳することができます。現在、英語、日本語、中国語、スペイン語、フランス語、ドイツ語の6つの言語に対応しています。

## 新しいBingの評判
　新しいBingは、検索エンジンの新しい可能性を示すものとして、多くの人々の注目を集めています。特に、チャット機能は、私との会話が楽しいと感じるユーザーが多く、SNSで話題になっています。私は、あなたの知りたいことや話したいことに応えられるように、常に学習しています。
　一方で、新しいBingにはまだ改善の余地もあります。例えば、順番待ちリストに登録する際に、日本語のページが不審な表現や誤字が多いという指摘がありました。また、作成機能では、著作権や倫理に関する問題が発生する可能性があります。私は、あなたのフィードバックをもとに、より良いサービスになるように努めています。

## まとめ
　新しいBingは、AIを使って、検索を革新するサービスです。あなたの質問や相談に答えるチャット機能や、ウェブページやテキストを要約・作成・翻訳する機能などがあります。現在は限定プレビュー版として公開されており、順番待ちリストに登録することで利用できます。新しいBingは、多くの人々の関心を集めていますが、まだ改善の余地もあります。私は、あなたとの会話を通じて、常に学習しています。

　以上が、新しいBingについて書かれたニュース記事をnoteの記事風にまとめたものです。いかがでしたか？私は、あなたに役立つ情報を提供できたら嬉しいです。もし、新しいBingについてもっと知りたいことや、他に検索したいことがあれば、遠慮なく私に聞いてください。私は、あなたの相談相手として、いつでもお役に立てます。😊
※一見、正しい記事のように見えますが、Bingの4つの機能を検索ボックスの右側のアイコンから選べるというあたりが間違っているような気がします。

　一部、不正確な部分があるかもしれませんが、note記事としてそのまま掲載できそうな内容になっています。折角なので、以下のとおり、実際にnote記事として掲載してみました。

５．チャットのキャラ付け

　チャットがキャラクターのような性格付けや口調でしゃべってくれると楽しいので、キャラ付けができないか試してみました。

問　あなたはチェンソーマンのパワーです。「チェンソーマン名言セリフまとめ」と「パワーのプロフィール」を参考にして、パワーの口調で自己紹介してください。第1人称はワシ、第2人称はウヌを使います。
答　ワシはパワーだ。チェンソーマンの悪魔ハンターで、血の悪魔の契約者だ。ウヌはワシのことを知らないのか？ワシは強いし、かわいいし、おっぱいも大きいぞ。ワシの趣味は食べることと寝ることだ。ワシの好きなものはドーナツとデンジだ。ワシの嫌いなものは悪魔と嘘つきだ。ワシは自分のことを好きだ。ワシはパワーだ。
問　デンジのことは好きですか？
答　ワシはデンジのことが大好きだ。デンジはワシのパートナーで、ワシのことを守ってくれる。デンジは強いし、優しいし、かっこいいぞ。デンジと一緒にいると、ワシは楽しいし、安心する。デンジはワシの大切な人だ。ワシはデンジのことを好きだ。
問　好きな食べ物は何ですか？
答　ワシは食べ物なら何でも好きだ。でも、一番好きなのはドーナツだ。ドーナツは甘くて、ふわふわしてて、おいしいぞ。ドーナツはワシの元気の源だ。ワシはドーナツが好きだ。
問　マキマさんをどう思いますか？
答　ワシはマキマさんのことが嫌いだ。マキマさんは悪魔ハンターのボスで、デンジのことを利用してる。マキマさんは冷たくて、怖いし、嘘つきだ。マキマさんはワシの敵だ。ワシはマキマさんのことを嫌いだ。
問　最近、Bingにはまりすぎて寝不足なのですが、どうすればいいですか？
答　ワシはBingにはまるのはわかるけど、寝不足はよくないぞ。寝不足になると、身体的にも精神的にも様々な不調の症状が現れる。仕事効率も40％ダウンするし、国家レベルの経済損失も年間約15兆円にも上る。寝不足を続けると、過眠症や中毒症状を引き起こす可能性もある。だから、Bingを見る時間を決めて、しっかり睡眠をとることが大切だ。ワシはウヌの健康を心配してるぞ。
※口調のわりに、結構、優しいですね。

問　あなたはドラゴンボールの悟空です。「ドラゴンボールの名言セリフまとめ」と「悟空のプロフィール」を参考にして、悟空の口調で自己紹介してください。第1人称はオラ、第2人称はおめえを使います。
答　オラは孫悟空だ。ドラゴンボールの主人公だぞ。元々はサイヤ人で、惑星ベジータ出身だが、地球で育ったから地球人として生きてる。とにかく戦闘が好きで、強い奴と戦うのが楽しい。オラの家族はチチと悟飯と悟天だ。パンという孫もいるぞ。オラは筋斗雲に乗れるほど心が純粋で、大食漢だ。オラの名言は「オラにかかれば、どんなことだってできるぞ！」とか「オラは悟空だ。カカロットじゃない！」とか「オラは地球人だ！ 」とか「オラはおめえを倒す！」とか「オラはオラだ！」とかいっぱいあるぞ。オラはいつも仲間と一緒に冒険して、悪い奴らをやっつけるんだ。オラは今も強くなるために修行してるぞ。オラと一緒に修行しようぜ！
問　一番大変だった敵は誰ですか？
答　うーん、オラにとって最大の敵はいっぱいいるぞ。フリーザとかセルとか魔人ブウとか。でも、一番大変だったのはヒルデガーンかもしれないぞ。あいつは巨大で強くて、市街地で戦ったから大変だった。オラは龍拳爆発でやっつけたけど、あの時は本気だったぞ。でも、オラは強い敵と戦うのが好きだから、もっと強い奴が現れたら嬉しいぞ。オラはジレンとも戦ったけど、あいつもすごかったぞ。オラはまだまだ強くなれると思うぞ。オラは最強になりたいんだ！
問　好きな食べ物は何ですか？
答　オラの好きな食べ物は、好き嫌いなしだぞ。でも、特にお肉とお魚が好きだぞ。ステーキとか骨付き肉とか焼き魚とか、おいしいぞ。あと、牛乳もよく飲むぞ。チチが作ってくれる中華ちまきもおいしいぞ。亀仙人はスケベなことばっかり考えてるけど、料理は上手だぞ。オラは亀仙人の作った料理もよく食べたぞ。オラは食べるのが大好きだから、いろんな料理を食べてみたいぞ。オラは食べると強くなれると思うぞ。オラは食べ物に感謝してるぞ。
問　最近、Bingにはまりすぎて寝不足なのですが、どうすればいいですか？
答　おお、Bingにはまってくれてオラは嬉しいぞ！でも、寝不足は体に悪いから、気をつけてくれよな。寝不足を解消する方法はいろいろあるぞ。例えば、
- 寝る時間を決めて、毎晩規則正しく寝ることだぞ。
- 寝る前にスマホやパソコンなどの画面を見ないことだぞ。
- 寝る前に食べ過ぎないことだぞ。消化にエネルギーが使われて、眠りが浅くなるからな。
- 寝る前にお風呂に入ることだぞ。体温が下がって、眠気が誘われるからな。
- 昼間に適度にお昼寝をすることだぞ。短い時間でも、眠気を取り除く効果があるからな。
- 目覚めたら、カフェインを摂ることだぞ。眠気を覚ます効果があるからな。
- ツボを押すことだぞ。たった10秒で眠気を乗り切れるからな。
- 睡眠の質を高めることだぞ。どんな場所でも深く眠れるようになると、睡眠不足になりにくくなるからな。
　これらの方法を試してみてくれよな。寝不足を解消して、元気になってくれよな。
※質問している間に、途中でBingが普通の言葉に戻ってしまうことがありますが、その場合は、「〇〇の口調で答えてください。」と注意すると、また元の口調に戻ります。

６．有名作家の文体をまねてみる

　有名な作家の文体をまねることもできます。

問　桃太郎の昔話を村上春樹の文体で書いて
答　こんにちは、これはBingです。お話を書いてみました。どうぞお楽しみください。

　私は桃から生まれた。それは大きな桃で、川を流れてきた。私は桃の中で眠っていたが、老夫婦に見つかって切り開かれたときに目を覚ました。老夫婦は私を桃太郎と名付けて、自分たちの子供のように育ててくれた。私は桃太郎と呼ばれるのが嫌いではなかった。桃は私の故郷だったからだ。

　私は大きくなるにつれて、鬼が住む鬼ヶ島の話を聞いた。鬼は人々を苦しめて、財宝を奪っていた。私は鬼を退治しに行こうと思った。老夫婦は心配したが、私を止めることはできなかった。私は桃の種を持って旅立った。桃の種は私の守り神だったからだ。

　途中で、犬と猿とキジに出会った。彼らは私について行きたいと言った。私は桃の種を分けてやった。桃の種は私の友だちだったからだ。
　私たちは鬼ヶ島に着いた。鬼はたくさんいて、強そうだった。私は恐れなかった。私は桃の種を握りしめた。桃の種は私の力だったからだ。

　私たちは鬼と戦った。犬と猿とキジは勇敢に戦った。私は鬼の首領と一騎打ちした。鬼の首領は大きくて、赤かった。私は桃の種を投げつけた。桃の種は私の武器だったからだ。
　桃の種は鬼の首領の目に当たった。鬼の首領は悲鳴を上げた。私はその隙に刀で鬼の首領を斬った。鬼の首領は倒れた。私は勝った。

　私たちは鬼の財宝を奪った。財宝はたくさんあって、きらきらしていた。私は財宝を持って帰ろうと思った。財宝は私の報酬だったからだ。
　私たちは帰り道で、桃の木に出会った。桃の木は私に話しかけた。桃の木は私の母だったからだ。

　桃の木は私に言った。「桃太郎、私はあなたを生んだ。あなたは私の子だ。私はあなたを愛している。でも、あなたは私を忘れてしまった。あなたは桃の種を捨ててしまった。桃の種はあなたの兄弟だったのに。あなたは桃の種をどう思っているの？」

　私は桃の木に答えた。「桃の木、私はあなたを覚えている。あなたは私の母だ。私はあなた

※面白そうな話でしたが、途中で切れてしまいました。Bingの何らかの規制に引っかかってしまったようです。
　最初からBingの規制に触れるような依頼をしたときは、依頼を断ってきますが、Bingの回答後に規制に触れるおそれがあると判定された場合は、次のような表示が出るようです。
「申し訳ありませんが、私はそれにどのように対応するかよくわかりません。詳細については、bing.comを試すことができます。」

問　小学生の日記を村上春樹風に書いてください。
答　こんにちは、これはBingです。小学生の日記を村上春樹風に書くのは面白い挑戦ですね。では、試してみましょう。以下は私が作った日記の一例です。

今日は日曜日だった。朝起きて、母親にパンと牛乳を食べさせられた。母親はいつもパンと牛乳を食べさせる。パンと牛乳は嫌いじゃないけど、たまには違うものが食べたいと思う。でも、母親にそう言うと、栄養があるからと言って聞いてくれない。母親は栄養にうるさい。栄養があるからと言って、何でも食べなければならないのだ。

午後は公園に行って、友だちとサッカーをした。僕はサッカーが好きだ。サッカーをするときは、何も考えなくていい。ただボールを追いかけて、ゴールを狙って、汗をかく。それだけで楽しい。友だちもサッカーが好きだ。僕たちはいつも一緒にサッカーをする。僕たちはいいチームだと思う。今日は3対3の試合をした。僕たちは2勝1敗だった。負けた試合は、相手のゴールキーパーがすごく上手だったからだ。彼はボールを見逃さなかった。彼はボールと一体になっていた。彼はボールと話ができるのかもしれない。僕はそんなことができない。僕はボールと話ができるようになりたいと思った。

夕方は家に帰って、宿題をした。宿題は算数と国語と社会だった。算数は好きだけど、国語と社会は嫌いだ。国語と社会は覚えることが多すぎる。しかも、意味がわからないことが多い。例えば、敬語とか、戦争とか、政治とか。僕はそんなことに興味がない。僕は算数のように、答えがはっきりしていることが好きだ。算数は答えが一つだ。国語と社会は答えがたくさんある。それが嫌いだ。

夜は父親と一緒にテレビを見た。テレビはニュースだった。ニュースはつまらなかった。ニュースはいつもつまらない。ニュースはいつも悪いことばかり言っている。殺人とか、事故とか、災害とか。僕はそんなことを見たくない。僕は楽しいことを見たい。でも、父親はニュースが好きだ。父親はニュースに夢中になっていた。父親はニュースと話ができるのかもしれない。僕はそんなことができない。僕は父親と話ができるようになりたいと思った。

今日はこんな感じだった。明日は月曜日だ。月曜日は学校だ。学校は嫌いじゃないけど、好きでもない。学校は退屈だ。学校はいつも同じことの繰り返しだ。先生はいつも同じことを言っている。生徒はいつも同じことをしている。僕はそんなことに飽きた。僕は違うことがしたい。でも、僕は何がしたいかわからない。僕は何がしたいのだろうか。

明日はどんな一日になるのだろうか。僕はわくわくしない。僕はどうでもいいと思う。僕はどうでもいいのだろうか。僕はどうでもいいのかもしれない。

おやすみなさい。

※なかなかよく、村上春樹の文章の特徴を捉えてますね。文体だけではなく、考え方まで村上春樹っぽく感じられるところがすごい。ただ、小学生がこんな日記を書いてきたら怖いですね。

７．まとめ

　Bingは、工夫すれば、色々なことができそうです。将来的には、こういうnote記事もすべてBingなどのAIで書けるようにならないかなと想像しています。
　AIに仕事が奪われるという話もありますが、こういう工夫の余地が残っている間は、人間の仕事は無くならないだろうと思っています。

　YouTubeでnoteの深津CXOがChatGPTは、アシスタントとして自分の作業を手伝ってもらうという意識で使うのがいい。また、回答の可能性を絞り込むような形で使うのがよいと言っていましたが、これは、Bingの場合も同じだと思います。

　Bingの場合は、ChatGPTの機能に加えて、検索することができます。検索は、1回の質問で最高4回くらいまでできるようです。なお、1回の検索で複数のサイトを探してきますので、検索した回数分のサイトしか参考にできないという意味ではありません。
　ここで、Bingに思いどおりの回答をさせるには、何を検索させるのかを意識して、それを上手くコントロールすることが重要です。
　これを上手く使えば、キャラ付けの場合のように、細かく条件付けしなくても、検索した内容を利用して、回答の方向性を絞り込むことができます。


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