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【GPTs】GASでGoogle Driveと連携し、格納したファイルの内容について質疑応答が可能なRAG風のGPTsを作成する（コード全文付き）
背景大規模言語モデル（LLM）は、一貫性に欠けた応答をすることがあります。検索強化型生成（Retrieval-augmented Generation、RAG）は、LLMが持つ内部知識を補完するために外部の知識ソースにアクセスさせることで、生成する回答の質を向上させるAIのフレームワークです。 そもそも間違ったことを吐き出してくるなというのはさておき、GPTsがGoogle Driveに置いたファイルを自動で読み込んで、ファイル内容について回答してくれたら良いなって単純に
【GPTs】Y Combinatorのアクセラレータープログラムへの参加確率の予測から、プロダクトの成功のポテンシャルを測るGPTs解説（第二回ハッカソン部門2位作品）
背景今回は③金融経済・マーケティング部門で2位になった「YC Accelerator Report」についての解説になります。 Y Combinatorのアクセラレータープログラムへの参加は、スタートアップ企業にとって非常に価値のある機会を提供します。このプログラムは、「革新性と成長のポテンシャル」および「強力な創業チーム」を持つプロダクトを対象としており、参加するスタートアップは厳格な選考プロセスを経て選ばれます。 「YC Accelerator Report」は、Y
【GPTs】 GASとの組み合わせで、意見の集約、分類、回答の作成などを自動化させるGPTs解説（第二回ハッカソン 部門優勝作品）
背景第二回目のハッカソンということで、以下の部門で思いついたものを提出しました。 ①まちづくり・教育部門 ②動画生成・Youtube運営部門 ③金融経済・マーケティング部門 ④一般部門・業務改善部門 ⑤研究教育・プログラミング支援部門 ⑥量子コンピュータ・Web3部門 今回は①のまちづくり・教育部門で一位になった区役所DX化についての解説になります。 概要としては、中央区の区役所公式ウェブサイトの情報を元に、区に関する様々な質問に答えるChatbotになります。公式ウェ
【GPTs】自前の学習モデルをKnowledgeに組み込み、スタートアップの事業継続の蓋然性を予測するGPTs解説（第一回ハッカソン優勝作品）
前提近年、スタートアップ企業への投資額は増加傾向にありますが、新規開業事業者数は横ばい傾向が続いています。これにより、投資家はより早い段階で大きな投資をする必要があります。しかしながら、スタートアップ企業の性質上、将来の収益を正確に見積もることは困難であり、従来のROIに基づく分析だけでは不十分です。そのため、投資判断のためには、定性的データをヒューリスティックに評価することが重要視されます。しかし、これらの手法は分析者のバイアスを排除しきれず、また投資基準がルールベースの
【GPTs】APIを通じて2億件以上の論文、出版物、市場データ、労働データなどにアクセスし、戦略コンサルタントのフレームワークで分析する（第一回ハッカソン提出作品）
1. 開発の背景ビジネスを成功させるためには、「どの技術を使用するか」「どの市場をターゲットにするか」「どのようなサービスを提供するか」を明確にすることが重要だと考えています。そのためには3つの要素に関連する定量的および定性的な情報の収集が必要となります。特に論文や市場分析、競合事例などの情報収集は膨大な労力を要するため、これらの作業を効率化し、収集した情報を戦略フレームワークを用いて分析する必要があります。 そこで、これらの思考プロセスを一つのチャットセッション内で行い、
