はじめに 私は国内の金融機関で、社内の情報システム・セキュリティに関わる業務をしています。この記事では、情報漏洩リスクに人一倍敏感な金融機関という環境で、Claude・Gemini・ChatGPTという複数の生成AIサービスを全社導入するに至った経緯と、その際にどうリスクを整理したかをまとめます。 「生成AIを導入したいけど、リスク部門の理解が得られない」「情報漏洩が怖くて一歩を踏み出せない」——同じような壁にぶつかっている企業の担当者の方に、何かひとつでも参考になれば嬉しいです。 1. 導入前の状況:前向きな現場と、慎重にならざるを得ないリスク部門 金融機関である以上、情報漏洩はあってはならないことです。一方で生成AIは、対話の中で様々な処理を自律的にこなせてしまうツールでもあります。この「自律的に色々できてしまう」という特性こそが、リスクを預かる部門にとっては警戒の対象になります。 社
作成した手順を使うときは、新しいスレッドでCodexに該当手順の利用を指示する。アップロードするファイルや対象の日付範囲など、その回ごとに異なる値を渡せば、Codexが手順に沿って作業を進める。 OpenAIは録画時の注意として、短く完結した内容にすること、パスワードなどの機密情報を含めないことを挙げている。録画の開始と停止は利用者が制御する。 Record & Replayは、当初macOS向けに限定しており、AIがPC操作を実行する機能「Computer Use」が有効になっていることが条件となる。なお、提供地域に関しては、欧州経済領域（EEA）、英国、スイスを除くとしている。 関連記事 OpenAI、Google「Gemini」共同リードのノーム・シャジーア氏を獲得 トランプ政権でAI政策を担ったディーン・ボール氏も OpenAIが、AI研究と政策の両分野で著名な人材を相次いで獲得す
こんにちは！ひつじです。 これまで ChatGPT Images 2.0（画像生成機能）を使い倒すために 1枚画像を作る「プロンプトジェネレーター」 複数枚のスライドを一気に作る「スライドジェネレーター」 の2つ公開してきました。 自分でもめちゃくちゃ使っているツールで、思った以上にたくさんの方に触ってもらえて、すごく嬉しかったです🙌 ただ、ずっと「これを作りたいなー」と思っていたものが、ひとつ残っていてそれが、ブログ用の図解ジェネレーターでした。 『 図解はちゃんと欲しい！ 』『 でも作っていたら時間が足りない！ 』…という悩みがずっとあったので、これをなんとか省力化できないかずっと考えていました。 記事を書いている途中で「あ、ここに図解ほしい」と思った場所に、[図解] って打っておくだけで、その位置の図解を出してくれる ——そんなのがあったら最高だな、とずっと思っていました。 そこで
ChatGPTで背景透過でキャラクター画像を生成しているところ。プロンプトは「200ピクセル×200ピクセルで、ロボットが笑っているイラストを作ってください。背景は透過したいのでなし、かわいい系のロボットにしてください。」 Image: かみやまたくみ generated with ChatGPT Image 2.0 ChatGPTの画像生成がめちゃくちゃ進化しています。以前には日本語を非常に綺麗に出力できる例を紹介しましたが、もう1つ、知っておくと幅が広がるテクニックがあります。 それが「背景を透明にできる」です。やり方は簡単で、画像を作るときに「背景を透明にして」とプロンプトに入れるだけです。 今回は背景透過で同一キャラクターの差分画像を3枚生成したImage: かみやまたくみ generated with ChatGPT Image 2.0たとえば、こんな風にキャラクターを背景透過で
OpenAIの新しい画像生成AIモデル「GPT Image 2.0」が4月21日に正式リリースされました。実際に触ったユーザーが新しいプロンプトを次々に発見しており、 その表現能力の幅の広さに驚きが広がっています。単に特定表現の画像を再現するだけではなく、デザインの領域に入り込んでいます。商品説明のポスターでは、商品画像から説明文のテキストまで一体で生成できるなど、 画像生成AIが「娯楽」から「仕事」に使えるものに変化しようとしています。今後様々な領域に大きく影響が出ることは間違いありません。その表現の幅の広さの一端をご紹介します。 商品広告を一発作成 Larus Canus（@MrLarus）さんのポスタープロンプトは、果物の詰め合わせパッケージ見本とその果物を鮮やかに見せた商品ポスターをセットで作成できることを示しています。 筆者は、このプロンプトを改造する形で、「ASCII SPAR
画像生成AIは、もはや“きれいな絵を出す道具”ではなくなりつつある。OpenAIは4月22日、画像生成モデル「ChatGPT Images 2.0」を発表し、ChatGPT、Codex、APIで提供を始めた。ThinkingやPro系モデルと組み合わせた高度な出力は、有料プランPlus、Pro、Businessユーザー向け。 画質そのものよりも「どれだけ指示どおりに作れるか」に軸足を移したのが最大の特徴。OpenAIによれば、Images 2.0は細かな指示への追従、オブジェクト同士の位置関係、そして画像内のテキスト描写を大きく改善した。従来の画像生成でありがちだった「だいたい雰囲気は合っているが、細部が崩れる」という弱点をつぶしている。 特に強みを持つのは、文字を含むビジュアルだ。UIモック、ポスター、説明図、マンガ、広告素材のように、画像の中に読める文字が必要な場面では、これまでAI画
OpenAIの画像生成モデル「GPT-Image-2（仮称）」がChatGPT一部ユーザーに対して開放され始めています。4月19日時点で、公式アナウンスはされていないものの、PlusやProといった月額課金ユーザーから、動いているという報告がSNS上で続いています。OpenAIは新型モデルを調整目的で先行してリリースすることがありますが、その扱いと考えられます。その性能は、グーグル「Nano Banana」に匹敵する、部分的には超えている部分もあると高い評価を集めつつあり、様々な可能性が探られています。 ※記事配信先の設定によっては図版や動画等が正しく表示されないことがあります。その場合はASCII.jpをご覧ください ChatGPT画像生成機能の性能が劇的に向上 GPT-Image-2は、まだ正式に発表された名称ではなく、SNS上での推測の名称です。ただ、2025年12月にリリースされた
ビジョンボードとは、頭で思い描いている理想像を視覚化したもの。 そのビジョンボードづくりにChatGPTを使い、目標の計画と進捗管理をはじめてからというもの、面倒な手作業から解放され、目標達成までの道のりがくっきりと見えるようになりました。 このAIは私の指示を的確に理解し、見た目も良く、内容もわかりやすいビジョンボードをつくってくれる、まさに優れものです。 今回はそんなビジョンボードをつくるためのプロンプトやビジョンボードの活用例を紹介していきます。 この記事のポイント3行まとめ ChatGPTの「ビジョンボード」を使えば、目標設定の面倒な手作業から解放され、対話形式で具体的な計画が立てられる。AIが生成するビジュアルは、目標を常に意識させ、モチベーション維持に貢献。スマホの壁紙にするのも効果的。フィットネスから副業、語学学習まで、あらゆる目標に応用可能で、AIを「優秀なアシスタント」と
もしあなたが日常的にChatGPTを使っているなら、今や9億人という巨大なユーザーコミュニティの一員です。生産性の向上、ウェブ検索、クリエイティブな作業やコーディング、あるいは単なる話し相手として、多くの人がこのAIチャットボットとかなりの時間を過ごしているようです。 しかし、ChatGPTを本当に使いこなせているでしょうか？ ウェブ版、モバイル版、そしてデスクトップ版のアプリには、まだ十分に探索されていない設定やプロンプトの調整テクニックが隠されています。 ここからは、その活用レベルを一段階引き上げる方法を紹介していきましょう。 1. 会話の「分岐」で思考を整理するOpenAIは、ChatGPTに便利ながらも見落とされがちなマイナーアップデートを頻繁に導入しています。 その1つが「会話の分岐（Branch conversations）」です。これは文字通り、1つの会話から別の方向へ枝分か
こんにちは。 今回は、ChatGPTを使っているときに自分がよく感じていた 「同じチャットをずっと使っていると、だんだん重くなる…」 という悩みと、そのときに便利だった 新しいチャットへスムーズに移るための引き継ぎプロンプト について紹介。 ChatGPTを使って開発の相談をしたり、記事の下書きを作ったり、設計の相談をしていると、つい1つのチャットでずっと会話を続けてしまいませんか？ 自分もかなりやってしまうタイプです。 ただ、会話が長くなってくると、 動作が少し重く感じる スクロールしづらい どこまで話したか見返しにくい 情報は残したいけど、新しいチャットに移るのが不安 みたいな状態になることがありました。 特に最後の 「新しいチャットにしたいけど、今までの流れがちゃんと引き継がれるか不安」 というのが、かなり大きかったです。 今回は、そんな不安を減らしながらチャットを切り替えるために、
ざっくり並べてみました。GeminiとChatGPTの両方を使ったことがある人ならわかると思いますが、大差はありません。なんならちょっとGeminiの方が優秀かな、と個人的に感じているくらいです。 前提として、私が求めているのは「検索」と「壁打ちブレスト相手」としての利用用途です。そうなってくると、Proモードをはじめとする上位検索機能の利用制限が問題となってきます。 Google AI Plusに乗り換えて1カ月、Proモードを使い倒しても利用制限がかかったことはありません。もちろん、ChatGPT Plusでも利用制限がかかったことはありませんでしたが、どちらも利用制限になることなく使えるなら、安いGeminiで良くね？ という結論に至りました。 ちなみに体感ですが、Proモードの表示スピードは若干ChatGPTの方が早い印象。一方、高速モードはGeminiが爆速です。なので、最近は簡
突然ですが、こんな気持ちになったことありませんか？ 「ChatGPTって、なんとなく一般向けのツールっぽいんだよな」 「文章を書いてもらうくらいなら、Copilotで十分じゃない？」「API直接叩いた方がカスタマイズできるし」 エンジニアあるあるだと思います。APIが使えるからこそ、ChatGPTの公式UIをじっくり触ったことがないという方、意外と多いんじゃないでしょうか。 この記事では、そういった「なんとなく使いづらい」と感じる理由を一度整理した上で、知っておくと地味に得する使い道を3つ紹介します。 目次 エンジニアがChatGPTを敬遠する3つの理由 それでも知っておくと得する使い道 ① Advanced Data Analysis ── Jupyterより気軽にデータを触れる ② カスタムGPT ── チーム内のプロンプト資産を共有インフラにできる ③ 画像入力 × デバッグ ──
こんな感じで、おおまかに数十件アカウントを登録したリストを作って日々眺めていれば、その方々のリポストで違う方の投稿が流れてきたりもするので、良いなと思ったらそこでリストにも追加したり、楽しくリストを育てています。 加えて、自分と同じ分野でAIを活用されている方々を追加するのも刺激になります。私は日本でWebアプリケーションの開発をしているので @mizchi さん @t_wada さん @laiso さん @azukiazusa9 さんなどの開発者の方々のポストも見ています。 最近はローカルLLMにも興味があるので @ollama や @Alibaba_Qwen も入れてみようかなと思っています。 ポストが英語なんだけど！ AI関連の情報はだいたい英語です。 私は英語弱いですが、XはポストごとにGrok翻訳UIがついているおかげで快適に読めます。ありがとうイーロンマスク…（AIリストにアカ
はじめに この記事を読んでほしい人 社会人で資格勉強の時間がなかなか取れない人 効率よく学習を仕組み化したい人 AIを活用した勉強法に興味がある人 自己紹介とこれまで こんにちは。インフラエンジニア2年目で、運用メインたまに設計構築をやらせてもらっています。まだまだ知らないことだらけで日々学習を継続しています。 学生時代は勉強ができたタイプではありません。なんなら中の下くらい。当然自分なりの勉強法なんてありませんでした。 継続すること自体が苦手なタイプでした。 おまけに文系だったこともあり入社時はIPアドレスすら知らない状態でした。 そんな状態からスタートしましたが、今回紹介する学習方法を続けた結果、去年（2025年）にはAzureのAZ-104、AWSのSOA・SAA・SAP・ANS、LPIC1/2に合格することができました。 勉強時間は多くない 上司や同僚に話すと、「めっちゃ勉強するや
小さいものは大きいものに勝つ。多くの起業家は、採用を急ぎすぎ、スピードが必要な局面で重荷を抱え込んでしまう。 もし、自分自身以外には誰も必要とせず、7桁ドル規模のビジネスを築けるとしたらどうだろうか。10年前であれば、それは不可能だった。2年前であれば、空想的なAI第一人者たちのプロパガンダに過ぎなかった。だが今日では、実際にそれが可能になった。 自由は従業員ではなく、システムから生まれる。かつては1つのチームを要していたような思考作業は、ChatGPTが担うようになった。 それを実現するために必要なのは、本稿で紹介するプロンプトをコピーし、貼り付け、必要に応じて編集するだけでよい。同じチャットウィンドウを開いたままにし、文脈を維持することが重要だ。 100万ドル規模のビジネスを構築する5つのプロンプト1.中核となるオファーを特定するあれこれと手を出して努力するよりも、集中することが重要だ
ChatGPTの会話履歴（公式エクスポートのconversations.json）をPythonでMarkdownに一括変換し、ローカルで全文検索できる知識資産にします。月単位/会話単位で出力できます。 ChatGPTの履歴を知識資産に変える ChatGPTで調べ物や学習をしていると、数週間後にこうなりがちです。 「あの結論、どのチャットだっけ？」 「確か手順を書いたはず…」 「会話に散らばった知識を横断検索したい」 この記事では、ChatGPTの公式データエクスポートで取得できる conversations.json を、UTF-8のMarkdownに一括変換して、自分のローカルにmdファイルで保存するスクリプトを作ったので紹介します。 （外部API不要・追加ライブラリ不要・ローカル完結） Quick Start（最短3ステップ） 0) 前提 Python 3.x が動くこと（Windo
はじめに こんちくわ。ZOZOTOWN のレコメンド機能を管掌するチームでエンジニアリングマネージャーをやっている棚本（@i6tsux）です。 この記事では、映画好きが勢いだけで雑に作った 「今の気分に合う映画をおすすめするアプリ」 の話をつらつらと書いてゆきます。 背景 / 課題 映画が好きで、ほぼ毎日なにかしら観ています。 そんな中で 「見たいと思える映画に出会うのは、意外と難しい」 と感じます。 しかも、時間をかけて選んだはずなのに、 いざ観はじめると 「うーん、なんかハマらないなぁ」 となってしまうことも珍しくありません。 これが結構つらい。 やりたいこと やりたいことはすごくシンプルで、 今の自分が「観たい」と思える映画に出会えること 観はじめて「やっぱ違ったかも」とならないこと この2つを満たすことです。 振り返ってみると、 「わ〜、これは良いかったな、、、！」と思える作品は、
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