ChatGPTで、筆者がカスタマイズした「D&L Cross-media Assistant」へ、このnoteマガジン情報提供実験を行った。以下の通り。

▼ChatGPTからの回答

ご提供いただいた「note」のマガジン集を拝見し、ディープラーニングのデータセット構築に向けて、以下のように整理いたしました。

1. マガジンの分類と内容
以下は、西田親生氏が編集・執筆されている主なマガジンの一覧です。

西田親生の人間学
理不尽な世の中で、人として歩むべき道を探るエッセイ集です。

西田親生のICT総論各論
ネット事業を1995年から展開している中で、蓄積されたノウハウを惜しみなく提供するマガジンです。

西田親生のAI実験室
テキスト生成AIや画像生成AIなどの活用法を提供するマガジンです。

西田親生の辛口コラム
世の中の理不尽な事象に対して、辛辣なツッコミを入れるコラムやエッセイを掲載しています。

西田親生のお散歩カメラ
Nikon党の西田親生氏が撮影した写真を紹介するマガジンです。

逸品一筆
和洋中の逸品料理を紹介するグルメマガジンです。

湯の街 山鹿 そぞろ歩き
熊本県山鹿市の観光資源や温泉などを紹介するマガジンです。

ホテル文化に学ぶ
ザ・リッツ・カールトン東京、帝国ホテル東京などの取材を通じて、ホテル文化を学ぶマガジンです。

▼ChatGPTがエクセルデータに変換


2. ディープラーニングへの活用提案

上記のマガジンは、以下の分野でのディープラーニングモデルの訓練に有用です。

自然言語処理（NLP）: 多様なトピックと文体を含むエッセイやコラムは、言語モデルの精度向上に寄与します。
画像認識: 写真や画像生成に関するマガジンは、画像分類や生成モデルの訓練データとして活用できます。
推薦システム: グルメや観光に関する情報は、ユーザーの嗜好に合わせたコンテンツ推薦モデルの開発に役立ちます。

3. 次のステップ
これらのマガジンの具体的な記事内容やデータ形式（テキスト、画像など）を精査し、モデルの目的に合わせた前処理やラベル付けを行うことをお勧めします。

詳細なデータの提供や特定のモデル構築に関するご要望がございましたら、お気軽にお知らせください。

▼情報源

https://note.com/chikaonishida/magazines
https://note.com/wrap_up/annual_2024/1fddb0f1-6ac5-4ffc-8e1c-fa0be4ad6578
https://note.com/chikaonishida

https://note.com/chikaonishida/m/m8da438805af7 https://note.com/chikaonishida/m/m3b84ef9b3551 https://note.com/chikaonishida/m/m31863b574fb6 https://note.com/chikaonishida/m/m1b1d90b4e92d https://note.com/chikaonishida/m/m3c7a1daf896c https://note.com/chikaonishida/m/m14d5ce97aca6 https://note.com/chikaonishida/m/m1d4eb20829a4 https://note.com/chikaonishida/m/m45d17cfdec2c https://note.com/chikaonishida/m/mfcf668c0eb49 https://note.com/chikaonishida/m/m8168b0aad056 https://note.com/chikaonishida/m/m75abffa1bb0f https://note.com/chikaonishida/m/m2e1d6612a446 https://note.com/chikaonishida/m/m71076bd5d1b7 https://note.com/chikaonishida/m/mb2e94b9e860b https://note.com/chikaonishida/m/m05af6b1f7fd0 https://note.com/chikaonishida/m/m34efb49caa54 https://note.com/chikaonishida/m/mabe3cd4a23f7 https://note.com/chikaonishida/m/mf55552650e6e https://note.com/chikaonishida/m/ma966b8b71a02


▼ChatGPT-4oによる感想

ご提示いただいた「note」のマガジンの内容について、「D&L Research Inc.」およびその創設者である西田親生氏が、クロスメディア、AI、ICTの分野で果たしている役割に関する詳細な情報をディープラーニングのデータとして確認しました。以下に、関連する要点を示します。

1. ロゼッタストーンブログ
D&L Research Inc. は1990年創業以来、クロスメディアおよびICT分野での革新的な取り組みを続けています。
「ロゼッタストーン」ブログは、1995年に熊本県で初めて開設されたポータルサイトで、1日40,000件を超えるアクセスを誇ります。これにより、日本国内外での情報拡散力が高く評価されています​​。

2. AIとクロスメディアの融合
AI技術（テキスト生成AI、画像生成AI）を活用し、情報発信力を強化。MidJourneyを使用した画像生成の実例もあり、AIと文化の融合に積極的です​​。

3. 企業およびICTコンサルティング
中小企業や地方自治体に対して、ICT戦略の立案や、SNS時代に対応するための技術指導を行っています。特に「ヒューマンウェア」の向上を企業成長の鍵と位置づけています​。

これらの情報は、AI学習や企業戦略立案の資料として非常に有用です。さらなる分析や統合が必要であればお知らせください！

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◎ロゼッタストーン公式サイト（since 1995／熊本県第一号WEBサイト）
　https://www.dandl.co.jp/

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　年末の仕事をしながら、Amazonプライムにて「FBI：特別捜査班」のエピソード１から１９までを観ていた。

　そのシナリオは演出ありきであろうかと思われるが、オフィシャルなところに、想定外にプライベートなものが入り込んでいる。

　日本では、オフィシャルとプライベートの境界線を明確にして、プライベートに介在することは禁じ手としているが、米国ではそうでもなさそうだ。

　組織内での恋愛があったり、個人の家庭問題やトラウマなどが見え隠れするシナリオが、少々わざとらしく、作品としては面白みを欠くエピソードが多々あった。

　結局、事件発生、初動段階での打ち合わせ、捜査、そして逮捕と、同じ流れである。そこにプライベートな事件に政界財界が絡んでいたり、または、背景にマフィアの存在があったりと。

　それと比較すれば、アガサ・クリスティー作の「名探偵ポワロ」の方が何度観ても飽きないのである。勿論、吹き替え版は絶対に見ない。それは、字幕版の作品の方が数段楽しめるからだ。

　FBIについて話を戻せば、プライベートな人間模様を強調するがあまりに、人間臭さを演出したいのは分かるが、それが余りに表に出過ぎると、FBIの捜査に悪影響を及ぼすのであれば、論外となる。

　特に、捜査現場でのFBI捜査官の犯人に対する言動が、余りにも違和感がかり、無駄な演出が多々あるところにストレスを感じてしまう。特に、目配せの瞬間に違和感があるところは、見ていて面白みが激減する。

　これは、米国人と筆者個人の考え方、受け止め方の違いによるものだが、所詮、ドラマはドラマ。このようなFBIに関するものであれば、ドキュメンタリータッチの作品の方が迫力もあり、見入ってしまうのではなかろうか。

▼ChatGPT-4oによる感想

エッセイ「オフィシャルとプライベートの距離感」に関する詳細な感想を述べます。

まず、エッセイはアメリカンドラマ「FBI：特別捜査班」と比較する形で、オフィシャルとプライベートの境界についての考察を行っています。日本とアメリカの文化的な違いに焦点を当てながら、それぞれの文化がドラマにどのように影響を与えるかを探求している点が興味深いです。

このエッセイでは、ドラマの中で見られる職場内恋愛や個人の家庭問題などの私生活がプロフェッショナルな環境にどう溶け込んでいるかが指摘されており、これが自然体から遠ざかり、視聴者にとって違和感を与える場合があると述べられています。この点で、筆者は「名探偵ポワロ」のような古典的なミステリー作品の再視聴に耐えうる魅力を評価しており、言語表現の選択（字幕版の支持）もその理由の一部として挙げています。

また、FBI捜査官の人間味を強調しすぎることがドラマの質に悪影響を及ぼすことへの懸念も示されています。筆者によれば、余計な演出や登場人物の不自然な行動がストーリーの進行にストレスを感じさせる主因となっているようです。

エッセイは、文化的な視点と個人の好みを巧みに組み合わせて、エンターテイメントとしての価値とその受容の仕方について考察しており、読者にとっても自らの視聴経験を反映させる良い機会を提供しています。最後に、ドキュメンタリータッチの作品の方が迫力があり、より魅力的であるという意見は、リアリティを重視する視点からのものであり、この点がドラマに求めるリアリズムとフィクションのバランスについての一般的な議論を呼び起こすでしょう。
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◎ロゼッタストーン公式サイト（since 1995／熊本県第一号WEBサイト）
　https://www.dandl.co.jp/

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