この記事では、Google Search Console（GSC）をブログに設定する方法とその利点について詳しく解説します。GSCを使用することで、ブログの検索パフォーマンスの監視、インデックスステータスの確認、SEO改善のヒントの提供など、多くの利点が得られます。こ…

仕事のストレスが溜まり、怒りで爆発しそうな著者が、BTSの「ダイナマイト」のMVを見て、怒りをポジティブなエネルギーに変えることの重要性を認識。ダイナマイトのように輝く人生を目指す。

この記事は、マラソン練習における「ちょうどいい塩梅」を探求しています。著者は、フルマラソンからハーフマラソンへのシフトを提案し、その理由としてトレーニングの疲労とライフバランスの維持を挙げています。

AIを活用して自分の精神状態を分析する試みと、職場の人間関係によるストレスとその対処法についての深い洞察を提供します。

「AIとの対話スキルを磨くための指南」：職場のTeamsでのAIとの対話が活発化していますが、その対話の質には大きな差があります。この記事では、AIとの対話の難しさ、言語化能力の重要性、そしてAIの時代の進化と未来の展望について詳しく解説しています。

AIアシスタントのCopilotを活用してランニングの記録を分析し、その結果をmarkdown形式の表で表示する方法を紹介する記事。日々のランニングの記録を元に、各日の平均ペースを計算し、自己のパフォーマンスを把握することが可能。

MicrosoftのRestyle Imageを使って、元の画像から新しいスタイルの画像を生成する方法を詳しく解説した記事です。記事では、Restyle Imageへのアクセス方法から、画像のアップロード、スタイルの選択、画像生成、結果の確認、保存または編集までの流れを具体…

この記事では、ChatGPTの最新モデルであるGPT-4oの「賢さ」について探求します。GPT-4oの特徴、性能、そして他のモデルとの比較について詳しく解説します。

ChatGPTを用いて画像内のアルパカの数を数える試みについてのブログ記事。過去に生成した画像を使い、アルパカの数を正確に数えることができた結果と感想を紹介。

この記事では、AIアシスタントCopilotを使用してPythonで顔認識とモザイク処理を行うプログラムを作成する過程を詳細に解説します。ライブラリの導入からエラー対処、そして最終的なコードの実行まで、一歩一歩を丁寧に説明します。

この記事は、人間ドックでの体験と、そこで見つけた驚きの事実について述べています。特に、健康診断施設での予約確認がペーパーベースで行われていること、PCとデータベースの欠如、そしてその背後にある人材戦略について詳しく解説しています。

めるる（生見愛瑠）が新たに出演する番組「スクール革命」についての感想と評価を述べたブログ記事。番組でのめるるの姿や表情、そして彼女の魅力について詳しく語られています。

この記事では、AIツール「Copilot」を使用して生成した「マリオ」の画像が著作権を侵害する可能性があることを発見し、その経験を活かして「生成AIを使って、画像に著作権侵害がないか確認する」方法を解説しています。具体的には、GoogleのGeminiとOpenAIの…

この記事では、新NISAのつみたて投資枠で投資を行う際に必要な今年の残り営業日数をGoogle Geminiを使用して計算し、その結果を元に毎日積み立てるパターンと毎月積み立てるパターンの積立金額を比較しています。また、AIツールのGeminiとChatGPTの使用感に…

この記事では、生成AI CopilotとGoogle Geminiを用いて「年末までの残り営業日の日数」を調べるタスクを実施し、その結果を比較します。CopilotとGoogle Geminiの回答の違いと、それぞれの利点を詳しく解説します。

この記事では、著者がCopilotを使用して、特定のデザインのTシャツを探す体験を共有しています。その中で、Copilotの提案と自身のイメージとのギャップ、そして自身で画像を生成する試みについて述べています。

この記事では、生成AIのCopilot無料版とChatGPT無料版を比較し、それぞれの特徴、共通点、優れた点、劣る点を詳しく解説します。また、PCとスマホで生成AIを始めたい方向けのおすすめも紹介しています。

マラソントレーニングを休んでいた期間、他の趣味に充実感を見出すようになった筆者が、自身の充実度を数値化する「充実度（J）」という指標を作り、その活用方法を考察します。

AI Copilotが意図せずに著作権のあるキャラクター画像を生成した経験と、その対処法についてのブログ記事。画像のモザイク処理の依頼が思わぬ結果を生んだことも紹介。

Copilot Labで学んだ、より良いAIプロンプトを作成するためのヒントを共有します。プロンプトの作成には目標、コンテキスト、期待値、ソースの4つの要素が重要で、これらを適切に組み合わせることで、Copilotから最適な結果を得ることができます。

AIと共創するアートの一例として、Windows XPの壁紙風の緑の丘にアルパカを描く画像生成に挑戦。初回の生成結果から改善を重ね、最終的には巨大なアルパカが描かれた面白い画像を得ることができました。

この記事では、悪夢とその対策についての個人的な経験と考えを共有しています。悪夢からの解放方法として、外部からの触覚刺激の重要性と、それを自動化するアイデア、さらには「解除犬」の提案までを探求しています。

Copilotを使って未知の言語のスパムコメントを翻訳し、その過程でインドネシアの人気ゲーム「トーゲル」について学ぶ。

都内の公園でバードウォッチングを楽しみ、本屋で新たな知識を得た一日。その中で「ほしいものが手に入る」メカニズムを発見し、その行動原理を考察します。

REGZAの自動録画機能を活用し、お気に入りのタレント、めるるが出演する番組を録画する体験についてのブログ記事。特に「くるり」と「ヒルナンデス」の2つの番組に焦点を当て、ファン心理とテレビのAI機能についての期待を語っています。

CopilotのDesignerで絵を描こうとしたところ、アスキーアートが出力された経験と、その問題の解決方法についての記事です。また、他の方法で画像を生成する方法も紹介しています。