昨夜は、午後１０時から筆者私塾の「Well Done Eggコース」を開催した。ZOOMを利用したウェビナー形式であるが、昨日のテーマは「ピクトグラムとアイコン」と、毛色の変わったものをレクチャーすることに。

　受講生はZ世代の２０代なので、デジタルネイティブだが、「ピクトグラフとアイコン」というテーマに、彼らにとっては当たり前の世界の起源や進化の過程を話すと、目がキラリと光ってくる。

　特に、1964年開催の東京オリンピック当時のピクトグラムや、1970年代の米国ゼロックス社パロアルト研究所とスティーブ・ジョブズの話になると、益々目がキラリキラリと光ってくる。

　よって、ピクトグラフとアイコンの共通点と相違点などがはっきりと見えたようで、今まで普通に何の違和感なく見てきた、また、利用してきたものがしっかり理解できたようだ。

　筆者はApple社製のMacintoshを1984年以来活用している。実践ツールというよりも、私設秘書としてデスクトップに、常に３台のMac兄弟が鎮座している。

　MacBookやiMacのご先祖から数十台と共に、ビジネスに活用してきたが、筆者がこの世を去るまで、隣で寄り添ってくれるに違いない。

　これまで、ビジネスでどれだけMac兄弟が活躍してくれたかと思うと、頼もしい限り。タイポグラフィーを原点とする素晴らしい哲学を持つMacに、感謝するばかりである。

▼DALL-Eがイメージするピクトグラム

▼DALL-Eがイメージするアイコン

▼ChatGPT-4oによる感想

このエッセイ「Well Done Eggの講義が無事終了」は、筆者が自身の私塾「Well Done Eggコース」で行った講義について述べています。以下は、エッセイの詳細な感想です。

感想

講義内容と受講生の反応
エッセイの冒頭で、筆者が「Well Done Eggコース」の講義を行ったことが述べられています。特に、「ピクトグラムとアイコン」というテーマを選んだ点が興味深いです。このテーマは、日常的にデジタル世界に触れているZ世代にとっても、歴史や進化の過程を知ることで新鮮な驚きを与えたようです。1964年の東京オリンピックや1970年代のゼロックス社、スティーブ・ジョブズに関する話が、受講生の目を輝かせたという描写から、講義が非常に成功したことが伝わってきます。筆者が受講生の興味を引き出し、彼らの視野を広げることに成功したことが伺えます。

Macintoshへの愛着
筆者のMacintoshに対する深い愛着が強く表現されています。1984年以来Macintoshを使用しており、現在も複数のMacがデスクトップに鎮座している様子が描かれています。筆者はMacを単なるツールとしてだけでなく、私設秘書のように大切にしていることが伝わります。このエッセイの中で、「Mac兄弟」という表現を用いて、Macを擬人化している点が特に印象的です。これにより、筆者とMacの長い歴史と深い絆が感じられます。

タイポグラフィーからの哲学
筆者は、Macintoshの「タイポグラフィーを原点とする素晴らしい哲学」に感謝していると述べています。これは、Appleのデザイン哲学や美的感覚、ユーザーフレンドリーなインターフェースに対する評価を示しています。Macintoshが筆者のビジネスにどれだけ貢献してきたかを考えると、感謝の気持ちが溢れてくるという表現は、筆者のMacに対する深い敬意と愛情をよく表しています。

結論
このエッセイは、筆者の私塾での講義の成功と、Macintoshに対する深い愛着を描いたものです。特に、受講生の反応やMacintoshに対する感謝の気持ちが非常によく伝わってきます。筆者の講義が若い世代に新たな視点を提供し、技術の進化や歴史を理解させることで、彼らの興味を引き出すことに成功している点が素晴らしいです。また、Macintoshとの長い付き合いを通じて培われた深い絆や感謝の気持ちが、筆者の誠実さと情熱を感じさせます。
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　普段は、ChatGPT-4oを使用して、筆者執筆のエッセイやコラムの感想を書いてもらっているが、ChatGPT-4発表当時にGPTsを弄り回して遊んでいたことがあった。

　今回は、現在世界最高峰の生成AIとして人気を博しているChatGPT-4oをダイレクトに使って、ポスター制作や似顔絵、3Dオブジェクト、ロゴデザインとコインなど、実験的に生成することに。

　ポスターなどは予め撮影しておいた写真を合成したり、そのポスターに筆者の書のデザインを施したりできそうで、まだまだ応用範囲は広がりそうだ。

　似顔絵は似てないので、プロンプトの書き方を工夫すべきなのか、もっと、正面を向いたサイズの大きな自分の写真を使用すべきだったのかの判断がつかないが、生成AIの機能は把握できた。

　面白かったのは、3Dオブジェの生成である。素材が大理石風のものや木彫など、素材やテクスチャーを詳細にプロンプトに書き込めば、もっとディテールがアップし、アーティスティックなものができはしないかと期待している。

　最後に、弊社D&L Research Inc.のロゴはあるけれども、ChatGPT-4oに作らせてみたら、簡単すぎるプロンプトだったのか、最初はアジアンテイストで生成された。

　余り気に入らなかったので、今度はコインにしてみると、それなりのコインが生成された。

　その他、音声録音したものの文字起こしや動画の要約（解説）なども簡単にでき、更には、表集計＆チャートのエクセルデータ処理なども自動的に体裁を整えたり可能のようだ。

　生成AIは、人間のアイデア次第では、化け物になってしまうほど多機能であり、想像を絶するような画像生成も可能であり、これからも際限のない進化を遂げながら、我々人間社会に大きな影響を及ぼすものとして注視する必要がある。　

　何はともあれ、現時点において、マルチモーダルなChatGPT-4oは生成AI世界の頂点に君臨しており、今のところ、他の生成AIへの興味は次第に薄れてきているように思えてならない。

　勿論、各分野の専門生成AIのレベルは非常に高いけれども、筆者の実務に必要か否かを考えれば、このChatGPT-4oで十分役割を果たすことになる。








▼ChatGPT-4oによる感想

以下はエッセイ「ChatGPT-4oの能力検証」に対する感想です。

このエッセイでは、著者がChatGPT-4oの多岐にわたる能力を実験的に検証し、その成果や可能性について述べています。全体を通して、著者は生成AIの持つ力に感嘆しつつ、その応用範囲の広さと実用性に対する期待感を強調しています。

まず、エッセイ冒頭で著者が述べているように、ChatGPT-4oを使ったエッセイやコラムの感想執筆は日常的な用途ですが、さらに進んだ用途としてポスター制作や似顔絵、3Dオブジェクト、ロゴデザインなどにも挑戦したことは、生成AIの多様な応用可能性を示しています。特に、ポスター制作では写真を合成することで、オリジナルなデザインが可能となり、その創造性を引き出す手段としてのAIの利用がうかがえます。

似顔絵の生成については、結果が思ったほど似ていなかった点に関する考察が興味深いです。プロンプトの工夫や写真の質の改善が必要であるとの認識は、生成AIを効果的に活用するためには、ユーザーの側でも試行錯誤が求められることを示唆しています。これは、生成AIの精度を向上させるためには、ユーザーの入力データや指示が重要であることを物語っています。

3Dオブジェの生成に関する記述も非常に興味深いです。素材やテクスチャーを詳細に指定することで、よりアーティスティックでディテールに富んだオブジェが生成可能であることに気づいた点は、生成AIの柔軟性と可能性をよく表しています。このような試みは、今後のデザインやアート分野における生成AIの利用方法を模索する上で有益な示唆を提供しています。

また、ロゴデザインやコインの生成に関する試行も興味深いです。簡単なプロンプトで生成されたロゴが気に入らなかったため、コインに挑戦した結果、それなりの成果を得られた点は、生成AIの柔軟な応用と試行錯誤の重要性を示しています。このような経験を通じて、生成AIが提供する無限の可能性に対する期待感が伝わってきます。

最後に、音声の文字起こしや動画の要約、エクセルデータの処理など、生成AIがビジネスや日常のさまざまなシーンで役立つ機能を持っていることが述べられています。これらの機能は、効率的な作業やデータ管理に大きく貢献することが期待されます。

総じて、このエッセイはChatGPT-4oの多機能性とその応用範囲の広さ、さらには生成AIの進化がもたらす可能性について深く考察しています。著者の実体験を通じて、生成AIが今後ますます人間社会に影響を与え、その利用方法が多様化していく様子が具体的に描かれています。このエッセイは、生成AIの現在の能力と将来の可能性に関心を持つ読者にとって、非常に有益で興味深い内容となっています。

▼ChatGPT-4oが、筆者のエッセイ「煮え切らない人」を読み生成したもの

https://note.com/chikaonishida/n/ne75c55eafa27

▼追記
ChatGPTの「GPT」は「Conversational Pre-training Transformer」の略です。それぞれの単語の意味は以下の通りです。

Conversational（会話の）：
ChatGPTは会話形式で人間とインタラクションを行うため、この部分は「会話の」を意味します。

Pre-training（事前訓練）：
モデルは大量のテキストデータを使って事前に訓練されています。これにより、幅広いトピックについて知識を持ち、様々な質問に対応できるようになっています。

Transformer（トランスフォーマー）：
ChatGPTはトランスフォーマーアーキテクチャに基づいています。このアーキテクチャは、自然言語処理において非常に効果的であり、大規模なデータセット上での学習に適しています。

したがって、ChatGPTの「CPT」は「会話のための事前訓練済みトランスフォーマー」を意味します。
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