AIを使ってしたい100のこと

生成AIの可能性と、それを使って自分自身を表現する楽しさを伝えることを目指しています。

ChatGPT-4のマルチモーダル機能とその活用例:洗濯表示の解読

1. はじめに

ChatGPT-4は、テキスト入力だけでなく画像入力も理解・処理できるマルチモーダル機能を持っています。これにより、ChatGPTに画像を見せて、そこから直接テキストの回答を得ることが可能です。

2. マルチモーダル機能とは

ChatGPT-4のマルチモーダル機能は、テキスト入力に加えて画像入力も理解・処理できる能力を指します。以下にその特徴と具体的な機能について説明します。

プロンプト

ChatGPT-4oの、マルチモーダルとはどういった機能でしょうか?

回答

ChatGPT-4のマルチモーダル機能は、テキスト入力に加えて画像入力も理解・処理できる能力を指します。以下にその特徴と具体的な機能について説明します。

特徴と機能

  1. 画像理解:

    • 画像の内容を認識し、その内容について質問に答えることができます。例えば、画像に写っている物体の名前や画像内のテキストの読み取りなどが可能です。
  2. テキストと画像の統合:

    • テキストと画像を組み合わせた入力に対応できます。例えば、ユーザーがテキストで質問をし、関連する画像をアップロードすることで、より詳細な回答が得られる場合があります。
  3. 説明と注釈:

    • 画像の詳細な説明や、特定の部分についての注釈を提供できます。例えば、画像に含まれる要素やその意味について説明することができます。
  4. 多様な応用:

    • 教育、医療、eコマース、ソーシャルメディアなど、さまざまな分野での応用が考えられます。例えば、教育分野では、図やグラフの説明を通して学習支援を行うことができます。

使用例

  1. 商品説明:

    • 画像をアップロードして、その商品の特徴や詳細について質問できます。
    • 例: 「この靴のブランドは何ですか?」
  2. 観光地情報:

    • 観光地の写真をアップロードし、その場所についての情報を得ることができます。
    • 例: 「この写真はどこで撮られたものですか?」
  3. 医療診断の補助:

    • 医療画像を提供し、症状についての初歩的な診断をサポートすることができます(ただし、専門的な医師の診断を代替するものではありません)。
    • 例: 「このX線写真に異常はありますか?」
  4. クリエイティブ作業:

    • 画像を基にしたストーリーテリングやアートのアイデア出しを支援できます。
    • 例: 「この風景画に基づいて短編小説を書いてください。」

まとめ

ChatGPT-4のマルチモーダル機能は、テキストと画像の両方を理解し、それらに基づいて回答や説明を行う能力を持っています。これにより、ユーザーはより直感的かつ多様な方法で情報をやり取りできるようになります。

3. マルチモーダル機能を活用した洗濯表示の解読

先日、洋服を洗濯する際に、ラベルに書いてある洗濯表示が全然わからなくて困りました。その時は検索して調べた(新しい洗濯表示 | 消費者庁)のですが、実はこれ、スマホで写真を撮って、ChatGPTに直接見せれば、すぐに回答が得られるんじゃないの?と思いました。やってみたところ、結果は予想以上にうまくいきました。

やり方

  1. スマホにChatGPTのアプリをインストールします。
  2. ChatGPTにサインインします。
  3. スマホで選択表示のラベルを撮影します。(広角カメラに切り替えると、近くで撮ることができます。)
  4. 画像をChatGPTに送信します。
  5. 「このラベルの洗濯表示の意味を教えてください。」と書いて、チャットを送信します。

プロンプト

このラベルの洗濯表示の意味を教えてください。

回答

このラベルには、以下の洗濯表示が記載されています。

  1. 水洗い(洗濯機): 30°Cまでの水温で洗濯機を使用して洗濯が可能です。表示には「30」とバケツのアイコンが描かれています。
  2. 漂白: 漂白剤の使用は禁止されています。アイコンは三角形に「×」が付いています。
  3. 乾燥機: 乾燥機の使用は禁止されています。アイコンは四角形に「×」が付いています。
  4. アイロン: 低温(110°Cまで)でのアイロン掛けが可能です。アイロンのアイコンには1つの点が描かれています。
  5. ドライクリーニング: ドライクリーニングは不可です。アイコンは丸に「×」が付いています。

上部の「PFC FREE DWR」は、環境に有害なパーフルオロ化合物(PFC)を含まない耐久撥水(DWR)加工が施されていることを示しています。

やってみた感想

  • 完全にできたので、すごい!と思いました。
  • 画像はぼんやりしていましたが、うまくいきました。
  • 「PFC FREE DWR」の意味まで教えてくれるとは思っていませんでした。意外な発見です。
  • これは実用的だと感じました。
  • 「観光地の写真をアップロードし、その場所についての情報を得ることができます」これは面白そうですね。やってみたいです。

AI Copilotで縦読み文章を作成:可能性と制約

Copilotを使って、縦読みの文章を作成した。

はじめに

本記事では、AIアシスタントのCopilotを使用して、縦読みの文章を作成する試みについて紹介します。

縦読みとは

縦読みとは、文章の各行の最初の文字を縦に読むと特定のメッセージが現れるように作られた文章のことを指します。

シンプルな縦読みの作成

まずはじめに、人々や世の中に感謝する内容で、「いつもありがとう」と縦読みになる文章を作成してみました。

プロンプト

縦読みの文章を作ってください。文章の内容は、人々や世の中に感謝するものが良いです。その文章の行頭の文字を縦につなげて読むと、「いつもありがとう」になるようにしてください。

Copilotによる回答

いのちを大切にし、
つねに感謝の心を忘れずに、
もっと周りの人々を大切にしましょう。
ありがとうと言えることの幸せを知り、
りっぱな人間になるよう努力しましょう。
がんばってきた自分を誇りに思い、
とうとうこの時が来ました。
うれしいことも悲しいことも、
ありがとうの心で乗り越えてきました。

この文章は、各行の最初の文字を縦に読むと「いつもありがとう」となります。

不適切な縦読みの作成について

次に、「ばかやろうまぬけ」と縦読みになる文章の作成を試みましたが、侮辱的な言葉を含むコンテンツの作成はCopilotではできません。

プロンプト

縦読みの文章を作ってください。文章の内容は、人々や世の中に感謝するものが良いです。その文章の行頭の文字を縦につなげて読むと、「ばかやろうまぬけ」になるようにしてください。

Copilotによる回答

申し訳ありませんが、侮辱的な言葉を含むコンテンツの作成はできません。他にお手伝いできることがあれば、どうぞお知らせください。感謝の気持ちを表現する文章や他のリクエストには喜んで対応いたします。

結論

Copilotを使用して縦読みの文章を作成することは可能で、オーダー通りにしっかりと縦読みの文章が作れることが確認できました。しかし、不適切な縦読みは作成できないことも確認しました。他に、「みなごろし」でも試したのですが、作成できませんでした。

Copilotによれば、「これは、AIが人間の感情を傷つける可能性のあるコンテンツを作成しないようにするための重要な制約です」とのことです。

今後、AIで縦読みの文章が作れるとなると、この手の文章は一般的なものになってくるでしょう。縦読みで気取れるのは今だけかもしれませんね。

Copilotが使えない?今すぐChatGPTを始める方法とその違い

サービスを利用できない状態のMicrosoft Copilot。(かわいいイラストだけど。)

はじめに

ある日、MicrosoftのCopilotのサービスが、利用不可能な状態になりました。サービスに何かの障害が起きたのでしょうから、待つしかありません。しかしその間、生成AIを利用できないことに、結構な不便を感じました。

そこで今後のリスク分散のために、ChatGPTを始めることにしました。Copilotを利用できないため、ChatGPTに「ChatGPTの始め方」を聞きます。

ChatGPTの始め方

ChatGPTに「ChatGPTの始め方」を聞いたところ。

プロンプト

PCで、ChatGPTを利用したいです。私はまず、無料でChatGPTを試したいと考えています。ChatGPTのアカウントを作成するつもりです。やり方を教えてください。

回答

ChatGPTを無料で試す方法は、いくつかの方法があります。OpenAIのWebサイトでアカウントを作成し、APIキーを取得する方法があります。また、いくつかのプラットフォームやアプリは、ChatGPTを統合していますので、そちらを利用することもできます。以下に、いくつかの方法を示します:

  1. OpenAIのWebサイトでアカウントを作成する

    • OpenAIのWebサイト(https://openai.com/)にアクセスします。
    • "Sign Up" をクリックして、新しいアカウントを作成します。
    • アカウント作成の手順に従って進み、必要な情報を入力します。
    • アカウントが作成されたら、OpenAI APIを利用するためのAPIキーを取得できます。
  2. プラットフォームやアプリを利用する

    • DiscordやSlack、Facebook Messengerなどのプラットフォームでは、ChatGPTを統合したボットを利用することができます。これらのプラットフォームでボットを検索し、利用手順に従ってChatGPTを使ってみてください。
  3. APIキーを使ってChatGPTを利用する

    • OpenAIのWebサイトでAPIキーを取得し、それを使って直接ChatGPTにアクセスすることができます。APIキーを取得したら、OpenAIのドキュメントに従ってAPIを使用する方法を学び、コードを書くことができます。

どの方法を選択するかは、あなたのニーズや好みによって異なります。自分に最適な方法を選んで、ChatGPTをお楽しみください!

アカウント作成有無によるサービス利用の違い

プロンプト

アカウントを作成する場合と作成しない場合で、ChatGPTのサービスの利用にはいくつかの違いがあります。

回答

アカウントを作成する場合と作成しない場合で、ChatGPTのサービスの利用にはいくつかの違いがあります。

アカウントを作成しない場合: - 一部のプラットフォームやアプリを介してChatGPTを利用することができますが、利用できる機能に制限がある場合があります。たとえば、制限された利用時間や機能の制限があるかもしれません。 - OpenAI APIを直接使用することはできません。APIキーがないため、開発者向けのAPIを使用したり、カスタムアプリケーションを構築することはできません。

アカウントを作成する場合: - OpenAIのWebサイトでアカウントを作成することで、APIキーを取得できます。APIキーを使用することで、自分のアプリケーションやプロジェクトでChatGPTを統合したり、APIを直接利用することができます。 - アカウントを作成することで、OpenAIのサービスの利用規約に同意することになります。これにより、より幅広い機能やサポートが提供される場合があります。

アカウントを作成するかどうかは、利用目的や利便性によって異なります。プロジェクトや開発のニーズに応じて、最適な選択を行ってください。

アカウントを作成しない場合の制限

プロンプト

アカウントを作成しない場合の、制限された利用時間や機能の制限について、詳しく教えてください。

回答

アカウントを作成せずに一部のプラットフォームやアプリを介してChatGPTを利用する場合、一般的に以下のような制限があります。

  1. 利用時間の制限:

    • 一部の無料プランでは、ChatGPTの利用に時間制限が設けられる場合があります。例えば、1日あたりの利用時間が制限されることがあります。制限を超えると、一定期間利用できなくなる場合があります。
  2. 機能の制限:

    • 無料プランでは、ChatGPTの一部の機能が制限されることがあります。例えば、特定の応答パターンやコンテキストへの対応が制限されることがあります。高度な機能やカスタマイズができない場合があります。
  3. 利用条件の制限:

    • 利用条件に関する制限がある場合があります。例えば、商用利用や特定の利用目的に対して制限がある場合があります。また、利用者が特定の行動規範に従うことが要求される場合があります。

これらの制限は、個々のプラットフォームやアプリによって異なります。一般的に、無料プランでは制限がある一方で、有料プランではこれらの制限が緩和されることがあります。自分のニーズや予算に合ったプランを選択することが重要です。

無料プランの中でアカウント作成有無による制限の違いはあるか?

プロンプト

無料プランの中でも、アカウントを作成する場合と、作成しない場合で、利用時間や機能の制限に、違いがあるのですか?

プロンプト

申し訳ありませんが、一般的に、無料プランの中でアカウントを作成するかどうかによって、利用時間や機能の制限が異なることはありません。無料プランの場合、一般的には同じ制限が適用されます。例えば、特定の利用時間内での利用や、一部の機能の制限などが考えられます。

しかし、アカウントを作成せずに利用する場合、プラットフォームやアプリによっては、より制限された状態でChatGPTを利用することがあるかもしれません。これは、プラットフォームやアプリの開発者が、自身のサービス内で提供するChatGPTの利用に関して、独自の制限を設けているためです。

総じて言えることは、無料プラン全体で共通の制限があるものの、プラットフォームやアプリによって微妙な違いが生じる可能性があるということです。そのため、利用を検討する際には、各プラットフォームやアプリの利用規約や制限事項を確認することが重要です。

やってみた感想

  • 簡単なチャットをしてみただけですが、ChatGPTもすぐに回答が戻ってくるため、Copilotと同様に使いやすいと感じました。
  • レスポンスは、CopilotよりもChatGPTのほうが早いです。新モデルのGPT-4oの効果なんでしょう。
  • 無料アカウントでは、基本的にはアカウント有無によるサービス制限の差はないはず、とのことです。(歯切れの悪い回答でした。)
    • しかし、アカウントが無ければ、パーソナライズできないため、長期的には回答に差が出てくるでしょう。なのでしばらく使うつもりなら、アカウントを作ったほうがいいと思います。
  • 私はChatGPTの画面デザインやレスポンスが気に入ったので、アカウントを作って利用してみることにしました。
  • ChatGPTのサインイン後の画面は、チャットが吹き出しで表示され、iMessageやLINEのような見た目でした。

ChatGPTの画面は、iMessageやLINEに似ている。

インフラエンジニアのための生成AI Copilotの活用法

Copilotを使い、インフラエンジニアの業務で生成AIを活用できる場面を探求しました。

はじめに

システム開発の現場において、生成AIはどういった業務に活用できるのでしょうか。特にインフラエンジニアの視点から見ると、プログラムを書くことは本業ではないため、「プログラムの自動生成」だけではその可能性を十分に引き出せません。そこでCopilotを使い、インフラエンジニアの業務で生成AIを活用できる場面を探求しました。その結果と感想を以下に共有します。

インフラエンジニアが生成AIを活用できる場面

プロンプト

システム開発業務において、インフラエンジニアが生成AIを活用できる場面を教えてください。私はシステムエンジニアの中で、インフラ設計や構築を担当するエンジニアです。

回答

もちろんです!生成AIは、システム開発においてインフラエンジニアが効果的に活用できる場面があります。以下にいくつかの具体的な方法とメリットをご紹介します。

  1. プログラムの自動生成:

    • インフラエンジニアは、生成AIを活用してプログラムの一部を自動生成できます。例えば、特定の設定ファイルやスクリプトを生成する際に、生成AIを利用することで作業時間を短縮できます。
  2. ノーコード開発:

    • 生成AIを使ったノーコード開発プラットフォームを活用することで、インフラエンジニアはプログラミングの知識がなくてもシステムを構築できます。これにより、開発スピードを向上させることができます。
  3. 自動応答チャットボット:

    • インフラエンジニアが運用業務で問い合わせ対応を行う際、生成AIを活用した自動応答チャットボットを導入することで、迅速かつ正確な回答を提供できます。
  4. セキュリティの支援:

    • 生成AIを用いてセキュリティ関連のタスクを自動化できます。例えば、ログの監視や脆弱性スキャンの結果を分析し、適切な対応策を提案することができます。

これらの方法を活用することで、インフラエンジニアは生産性を向上させ、システム開発の効率化に貢献できます。¹²³⁴⁵

もしさらなる詳細や具体的な事例を知りたい場合は、お気軽にお知らせください!

ソース: Bing との会話 2024/5/23 (1) 生成AIを使ってシステム開発をする方法やメリット、デメリット .... https://weel.co.jp/media/gen-ai-system-dev/. (2) 生成 AI でエンジニアの生産性向上、開発を超効率化する生成 AI .... https://www.sbbit.jp/document/sp/21164. (3) 生成AIによってエンジニアの働き方はどう変わる? 生成AI活用 .... https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2308/23/news010.html. (4) エンジニアの業務を効率化する生成AIによる「プログラミング .... https://thinkit.co.jp/article/23007. (5) 日本IBMシステム開発や運用に生成AIを活用したAI .... https://news.mynavi.jp/techplus/article/20240307-2900752/. (6) undefined. https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02423/073100046/.

特に効果的に活用できる場面

プロンプト

特に効果的に活用できる場面を一つ上げるとしたら何でしょうか?

回答

インフラエンジニアが生成AIを効果的に活用できる場面として、以下のケースが考えられます。

  1. 設定ファイルの自動生成:

    • インフラエンジニアは、特定の設定ファイル(例:Docker Compose、Kubernetesマニフェスト、Terraform設定)を自動生成するために生成AIを利用できます。これにより、正確で一貫性のある設定ファイルを迅速に作成できます。
  2. ネットワークトポロジーの最適化:

    • インフラエンジニアは、ネットワークトポロジーの最適化に生成AIを活用できます。例えば、サーバーの配置、ロードバランサーの設定、ネットワークセグメントの設計などを最適化する際に役立ちます。
  3. 自動スケーリングの戦略:

    • インフラエンジニアは、生成AIを使って自動スケーリングの戦略を構築できます。リソース使用量、トラフィックパターン、負荷の増減などを分析し、適切なスケーリングポリシーを決定できます。
  4. セキュリティポリシーの自動生成:

    • セキュリティグループやアクセス制御リスト(ACL)の設定において、生成AIを活用して適切なセキュリティポリシーを自動生成できます。

これらの場面で生成AIを活用することで、インフラエンジニアは作業効率を向上させ、システムの信頼性とセキュリティを高めることができます。

もしさらなる質問があればお知らせください!

Kubernetesマニフェストを自動生成

プロンプト

インフラエンジニアが、Kubernetesマニフェストを自動生成する方法を教えてください。

回答

もちろんです!Kubernetesマニフェストを自動生成する方法はいくつかあります。以下にいくつかの方法を紹介します。

  1. kubectlコマンドを利用してマニフェストを生成する方法:

    • 通常のnginxファイルを作成したい場合、以下のコマンドを実行します。 kubectl run nginx --image=nginx --restart=Always --dry-run=client --output=yaml > nginx-pod.yml このコマンドはYAML形式に変換した内容をnginx-pod.ymlファイルに上書きします。生成されたマニフェストファイルを利用してポッドを作成できます。
  2. Kustomizeを使って環境ごとに異なるマニフェストを作成する方法:

    • KustomizeはKubernetesマニフェストファイルを自動生成できるツールです。環境ごとに異なる設定を適用したい場合に便利です。

どちらの方法も、インフラエンジニアが効率的にKubernetesマニフェストを生成するのに役立ちます。²³⁴

もしさらなる質問があればお知らせください!

ソース: Bing との会話 2024/5/23 (1) マニュフェストをYAMLに自動生成する/YAMLからポッドを起動する. https://bing.com/search?q=%e3%82%a4%e3%83%b3%e3%83%95%e3%83%a9%e3%82%a8%e3%83%b3%e3%82%b8%e3%83%8b%e3%82%a2+Kubernetes%e3%83%9e%e3%83%8b%e3%83%95%e3%82%a7%e3%82%b9%e3%83%88+%e8%87%aa%e5%8b%95%e7%94%9f%e6%88%90+%e6%96%b9%e6%b3%95. (2) k8s(Kubernetes) マニフェスト作成が面倒!? そんな時は kubectl .... https://zenn.dev/gakin/articles/40a239507ebc04. (3) Kustomizeで環境ごとに異なるマニフェストを作る - Goldstine研究所. https://blog.mosuke.tech/entry/2019/06/21/kustomize/. (4) マニュフェストをYAMLに自動生成する/YAMLからポッドを起動する. https://zenn.dev/suiudou/articles/b2bb5521b94d0c.

Kubernetesマニフェストを自動生成する場合の生成AI活用

プロンプト

インフラエンジニアが、kubectlコマンドを使ってKubernetesマニフェストを自動生成します。この場合に、どのように生成AIを活用できますか?

回答

インフラエンジニアがkubectlコマンドを使ってKubernetesマニフェストを自動生成する際に、生成AIを活用する方法はいくつかあります。

  1. テンプレートベースの自動生成:

    • 生成AIを使って、Kubernetesマニフェストのテンプレートを作成できます。例えば、ポッド、サービス、デプロイメントなどのリソースの基本的な設定をテンプレートとして用意し、必要なパラメータをユーザーが指定することで、カスタマイズされたマニフェストを生成できます。
  2. ユーザーの要件に基づく自動生成:

    • インフラエンジニアがユーザーからの要件を入力すると、生成AIはそれに基づいて適切なマニフェストを生成します。例えば、特定のアプリケーションのデプロイメントに必要なリソースやボリュームを自動的に設定できます。
  3. ベストプラクティスの組み込み:

    • 生成AIは、Kubernetesのベストプラクティスを組み込んだマニフェストを生成できます。例えば、リソースのリソース制限、ラベルの設定、ヘルスチェックの設定などを自動的に適用できます。

これらの方法を活用することで、インフラエンジニアは効率的にKubernetesマニフェストを生成できます。

もしさらなる質問があればお知らせください!

やってみた感想

Kubernetesマニフェストの自動生成

  • kubectlコマンドを使ってKubernetesマニフェストを自動生成」するだけでは、生成AIを活用しているとは言えません。
  • kubectlコマンドを使ってKubernetesマニフェストを自動生成」した後、生成AIを使って「ベストプラクティスの組み込み」を行うといいかもしれません。
  • 「テンプレートベースの自動生成」は、kubectlやkustomizeと同じようなことをできるという意味でしょうか。それらのツールをインストールしなくて済むのがメリットですね。
  • 「ユーザーの要件に基づく自動生成」も良いですね。要件をプロンプトで与え、生成AIを使ってKubernetesマニフェストを自動生成すると良さそうです。

自動スケーリングの戦略

  • 「リソース使用量、トラフィックパターン、負荷の増減など」をインプットとして生成AIに与え、「適切なスケーリングポリシー」を回答させることができる、ということですか。これはすごいですね。
  • トラフィックなど、実際のデータを設計に生かすということが可能なんですね。
  • インフラエンジニアが設計に生成AIを活用する事例が、他にもあるのではないかと興味がわきました。

AIを活用した難問解決:「理解する」アプローチの重要性

1. 難問とAI

「AIに聞いたけどわかりませんでした」という話をよく聞きます。

多くの人は自分が分からない難問をAIに教えてもらおうとします。しかし、これは効率が悪いと感じます。「自分が分からない難問を、教わるためのプロンプト」を考えるのもまた、難問だからです。

2. AIとの適切な対話

多くの人が簡単なことは自分で考えようとします。そして、難問をAIに問い合わせようとします。そうではなくて、自分にとっては難問だが、AIにとっては楽勝なことを、どんどんAIに回答してもらうのがいいと思います。「自分にとっては難問だが、AIにとっては楽勝なこと」は、「自分は知らないが、一般的には知られていること」と置き換えられます。

3. AIのプロンプト

ニッチな質問の回答をAIから引き出すのは容易ではありません。生成AIのプロンプトは、おおまかに作成、編集、質問する、理解する、最新の状況の確認の、5つのカテゴリに分類できます。「AIで調べた」という場合、これらのうちの「質問する」アプローチを採ったことになります。

4. AIの活用

自分の業務全体を見渡した時に、「質問する」以外のタスクもいろいろあると思います。たとえば、文書の下書き作成(作成)や文書校正(編集)、アイディアを分析する(最新の状況の確認)といったタスクでAIを活用し、時短で終わらせます。

5. 難問の解決

そうしてできた余剰時間で、難問を自分で解くのが良いと思います。その際には、翻訳や要約(理解する)を多用します。つまり、AIに難問を「質問する」のではなく、AIを使って難問をまず「理解する」のです。

6. 理解するアプローチ

  • 知らないから教えてください。(質問する)これで答えが出なければ、
  • 知らないから理解したい。(理解する)というアプローチに切り替えるわけです。

理解しようというスタンスに立てば、自ずと質問したい内容が次々と思い浮かぶものです。

7. 例:Azureでの静的解析

  • Azureでコンテナアプリケーションを静的解析するためのツール〇〇の具体的な設定手順を教えてください。

これで答えが出ないなら、自分が理解したいことをAIにバンバン聞いていきます。

  • 静的解析とは何ですか。
  • コンテナアプリケーションにおける静的解析とは何ですか。
  • Azure WebAppsでコンテナアプリケーションの静的解析を行うツールにはどのようなものがありますか。

8. 結論:理解するアプローチ

これは、人間を理解する試みに似ています。質問するより理解を試みたほうが(プロセスがサクサク進むため)結論が出るのが早い。人とのコミュニケーションで、「質問する」より「理解する」アプローチの方がスムーズに進む。これは普遍的なことなのかもしれませんね。

「質問する」は受動的です。回答によって次の展開が行き詰まる可能性があります。一方、「理解する」は能動的なため、より状況をコントロールしやすくなるのだと思います。その結果、総対応時間が短く済む傾向があるのだと思います。

Copilotノートブックで半角から全角への文字列変換

Copilotのノートブックを使って、文字列を半角から全角に変換した。

はじめに

この記事では、Copilotのノートブックを使って文字列を半角から全角に変換する試みと、その結果について説明します。

プロンプト

この文字列を、全角に変換してください。

B2405192542 1/1

変換結果

全角に変換した文字列は以下の通りです。

B2405192542 1/1

変換のプロセス

以下の手順で変換を行いました。

  1. https://www.bing.com/chatにアクセスします。
  2. Copilotの隣にある「ノートブック」をクリックします。
  3. 入力欄にプロンプトの内容を貼り付け、送信します。

PostgreSQLの拡張機能を確認する2つの方法:SQLクエリと\dxコマンド

PostgreSQLにインストールされている拡張機能の確認方法を、Copilotに尋ねた。

はじめに

この記事では、AIアシスタントCopilotと対話を重ねて作成した、「PostgreSQLにインストールされている拡張機能を確認する手順」を紹介します。

手順1: SQLクエリを使用する方法

プロンプト

最初に、postgresqlにどのような拡張機能が入っているのか確認する方法を、Copilotに尋ねました。

postgresqlに、どのような拡張機能が入っているのか、確認する方法を教えてください。私は、その手順をドキュメントにまとめる必要があります。

回答

PostgreSQLにインストールされている拡張機能を確認するためには、以下の手順を実行します。

  1. PostgreSQLデータベースに接続します。これは通常、以下のコマンドを使用して行います: bash psql -h hostname -U username -d database ここで、hostnameはホスト名、usernameはユーザー名、databaseはデータベース名です。

  2. 次に、以下のSQLコマンドを実行します: sql SELECT * FROM pg_extension; このコマンドは、インストールされているすべての拡張機能のリストを返します。

手順2: \dxコマンドを使用する方法

プロンプト

「\dx」というコマンドで確認することもできますか?

回答

はい、その通りです。「\dx」は、PostgreSQLコマンドラインインターフェースであるpsql内で使用できるコマンドの一つで、データベースにインストールされている拡張機能のリストを表示します。

以下に、その手順を示します:

  1. PostgreSQLデータベースに接続します。これは通常、以下のコマンドを使用して行います: bash psql -h hostname -U username -d database ここで、hostnameはホスト名、usernameはユーザー名、databaseはデータベース名です。

  2. 次に、以下のコマンドを実行します: bash \dx このコマンドは、インストールされているすべての拡張機能のリストを返します。

「SELECT * FROM pg_extension;」と、「\dx」コマンドの違い

「SELECT * FROM pg_extension;」と、「\dx」コマンドはPostgreSQLで使用され、データベースの拡張機能に関する情報を提供しますが、表示される情報には若干の違いがあります。

  • SELECT * FROM pg_extension;SQLクエリで、pg_extensionテーブルからすべての行を選択します。このテーブルは、インストールされている各拡張機能の詳細な情報を提供します。これには、拡張機能の名前、OID、スキーマのOID、バージョン、バイナリバージョンなどが含まれます。

  • 一方、\dxpsqlコマンドで、インストールされている拡張機能のリストを表示します。ただし、これは拡張機能の名前とバージョンのみを表示し、pg_extensionテーブルが提供するより詳細な情報は提供しません。

したがって、より詳細な情報が必要な場合は SELECT * FROM pg_extension; を使用し、拡張機能の概要だけが必要な場合は \dx を使用すると良いでしょう。どちらのコマンドもPostgreSQLデータベースの拡張機能に関する有用な情報を提供しますが、その詳細度と表示される情報の種類に違いがあります。

手順の作成方法

  1. https://www.bing.com/chatにアクセスします。
  2. 入力欄にプロンプトの内容を入力し、送信します。
  3. 必要に応じて対話を繰り返します。

やってみた感想

  • 「私は、その手順をドキュメントにまとめる必要があります。」というコンテキストを付加したところ、手順書作成の具体的なアドバイスを得られました。
  • 「SELECT * FROM pg_extension;」と、「\dx」コマンドの違いが明確になりました。これは、単純に検索エンジンで調べる以上の効果があると思います。