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Claude 3.5 Sonnetとは?Claude最新情報、新機能「Artifacts(アーティファクト)」について徹底解説!

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Anthropic社の生成AI最新モデル「Claude 3.5 Sonnet」がOpenAI社の最新モデル「GPT-4o」やGoogleの「Gemini Pro 1.5」を凌駕していると大きな話題を呼んでいます。

Claude 3.5 Sonnetは、最新のAI技術を駆使して開発された革新的なモデルであり、特に自然言語処理(NLP)の分野でその実力を発揮しています。

Sonnetシリーズは、生成AIClaudeの3つあるモデルファミリーの中で中級に位置するモデルなのですが、今回のアップデートでClaude 3 バージョンの最上級モデルOpusをベンチマークで超えているようです。

本記事では、この新しいバージョンである「Claude 3.5 Sonnet」が、以前のモデルと比べてどのように進化しているのか、また新機能として追加された「Artifacts(アーティファクト)機能」や「Projects(プロジェクト)機能」がどういった機能なのかについて、徹底的に解説していきましょう。

この記事のおすすめな方
  • Claudeという生成AIを使ったことのない方
  • Claude 3.5について知りたい方
  • ChatGPTを利用しているけど他の生成AIについても知りたい方
ミラ

ChatGPTのライバルであり比較対象として1番挙げられるClaude。その最新モデルリリース。その実力も気になるけど、新機能として追加されたArtifacts機能やProjects機能も実際何ができるのか気になるね。

目次

Claude 3.5 Sonnetとは?

Anthropic社の生成AIモデル「Calude」の概要

創業のきっかけ

Anthropic社は、OpenAIの共同創設者の一部が独立して設立した企業です。他にもOpen AIの元従業員が参加しています。

創業者の一人であるダリオ・アモデイ(Dario Amodei)氏は、OpenAIにおける研究ディレクターとしての経験を持ち、AI技術の発展とその安全性に対する深い関心を持っていました。

彼の妹であり共同創設者でもあるダニエラ・アモデイ(Daniela Amodei)氏も、同様にAI技術の社会的影響について強い関心を持っています。

ダリオ・アモデイ(Dario Amodei)氏がOpen AIを離れた理由は、OpenAIがAI技術の商業化を急ぐ方向に進んでいることに対して懸念を抱いていました。

彼の考えは、安全性が非常に価値があり、人間の価値観に沿ったAIシステムを開発することでした。

Anthropicでは、安全性と責任ある開発を中心に据えたアプローチを取っており、これが彼らのOpenAI退職の根本的な動機だったと言われています。

Yahoo Finance記事& Observer.com記事参照

https://finance.yahoo.com/news/anthropic-ceo-says-why-quit-194409797.html?guccounter=1 https://observer.com/2024/05/anthropics-sibling-founders-on-leaving-openai-to-start-a-15b-startup/

Anthropic社の生成モデル「Claude(クロード)」

Anthropic社が開発した生成AIモデル「Claude」は、安全性使いやすさに重点を置いた先進的な大規模言語モデルです。

以下にClaudeの主な特徴と最新情報をまとめます。

最新モデルのClaude 3.5 Sonnetがリリースされるまでは、Claude 3が最新モデルでした。

そしてこのClaude 3は、以下の3つのバージョンが提供されています。

Claude 3 Opus

最も高性能なモデルで、複雑なタスクに優れています。

Claude 3 Sonnet

速度と知能のバランスが取れたモデルです。

Claude 3 Haiku

最速かつコンパクトなモデルで、即時応答性に優れています。

これらのモデルは、テキストと画像の入力に対応し、200kトークンのコンテキストウィンドウを持っています。

今回りリースされたモデルは、Claude3のアップデートされたバージョンでClaude 3.5のモデルで、

3つあるモデルのバージョンの中でもミドルクラスとされるSonnetモデルの最新モデルがリリースということになります。

Claude 3 Sonnetの最新版

2024年6月20日、AnthropicはClaude 3.5 Sonnetをリリースしました。主な特徴は以下の通りです。

  • 処理速度がClaude 3 Opusの2倍
  • 大学院レベルの推論、学部レベルの知識、コーディング能力で業界ベンチマークを更新
  • 視覚的推論タスクの改善(チャートやグラフの解釈など)
  • 不完全な画像からのテキスト転写能力の向上

上位モデルClaude 3 Opusを上回る性能?

Claude 3.5 Sonnetは、以下の点でClaude 3 Opusの性能を上回っています。

  • Claude 3.5 Sonnetは、Claude 3 Opusの2倍の速度
  • 大学院レベルの推論(GPQA)、学部レベルの知識(MMLU)、コーディング能力(HumanEval)のベンチマークで業界最高水準の成績を達成
  • ニュアンス、ユーモア、複雑な指示の理解が向上
  • 画像解析能力が大幅に向上し、すべての標準的なビジョンベンチマークでClaude 3 Opusを上回った
  • チャートやグラフの解釈、不完全な画像からのテキスト転写など、視覚的推論タスクで特に顕著な改善が見られる
  • 内部評価では、Claude 3.5 Sonnetが64%の問題を解決し、Claude 3 Opusの38%を大きく上回った
  • コード生成、バグ特定、修正提案などの能力が向上し、開発プロセスの効率化
  • 多言語での数学問題解決能力が向上し、主要なモデルを上回る性能
  • より自然で関連性の高い応答を生成し、複雑な対話や詳細なコンテンツ生成に効果的

この中でも特筆すべきは、この2つでしょう。

速度は、Claude 3 Opusの2倍で、コストは、5分の1💡

これらの改善により、Claude 3.5 Sonnetは、複雑なタスク、コンテキスト依存の顧客サポート、マルチステップのワークフローなど、より高度な応用分野での使用に適しています。

Anthropic社 Claude 3.5 sonnet発表ページ参照

https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet
リサ

速度2倍の性能でコストが5分の1って凄すぎる!コスパ良すぎだね!

GPT-4oやGemini 1.5 proなど他モデルとの比較

claude-3.5-sonnet-ベンチマーク
Anthropic社 Claude 3.5 sonnet発表ページ参照

Claude 3.5 sonnetの性能

Claude 3.5 sonnetの性能をベンチマークから見てみますと、最新生成AIモデルであるGPT4-oやGemini 1.5 Proをほとんどの項目で凌駕しています。

特に際立って強いポイントは、大学院レベルの推論(GPQA)とBIG-Bench-Hard (BBH)と呼ばれる評価指標です。

BBHは、言語モデルの高度な推論能力を測定するための包括的なベンチマークです。

複雑な問題解決、抽象的思考、創造的タスクなど、多岐にわたる課題が含まれています。

Claude 3.5 Sonnetの93.1%は、前モデルのClaude 3 Opusの86.8%を大きく上回っています。

この結果は、モデルの推論能力が著しく向上したことを示しています。

逆にGPT-4oの方が優れているポイントは2点あります。

大学レベルの知識の項目において、0-shot CoT(Chain of Thoughtプロンプティング)の場合は、若干(0.4%ほど)GPT-4oが上回っています。
数学問題解決の項目においては、0-shot CoT(Chain of Thoughtプロンプティング)で、GPT-4oが5.5%上回っています。

Chain of Thought プロンプティングについてのポイント解説💡

Chain of Thoughtプロンプティングは、大規模言語モデルの潜在能力を引き出す効果的な手法として注目されています。
問題解決の中間ステップを言語化し、モデルに提示する手法で、複雑な推論を必要とするタスクでモデルの性能を向上させます。
モデルが段階的な推論を学習でき、誤答の原因を特定しやすくなります。数学、常識問題など、幅広いタスクに適用可能です。
プロンプトに思考過程を含む例題を追加するだけで実装可能です。

0 shot Chain of Thought(COT) と5 shot Chain of Thought(COT)の違いは?

特徴0-shot Chain of Thought(COT) 5-shot Chain of Thought(COT)
定義推論ステップの例示なしで、段階的に思考するよう指示する5つの具体的な例を示し、推論プロセスと出力形式を明示する
モデルの動作モデルは与えられた指示から推論プロセスを自ら構築するモデルは提供された例から推論パターンを学習し、それを新しい問題に適用する
適用場面比較的単純な推論タスクや、モデルが既に十分な知識を持つ領域に適しているより複雑な推論タスクや、特定の出力形式が必要な場合に効果的

ベンチマーク以外での比較

新機能Artifact(アーティファクト)機能とは?

ChatGPTのCode Interpreter機能とはどう違う?

ChatGPTのCode Interpreterは、コードの読み取り、回答としてコードを書いてくれる機能であるが、このArtifacrt機能は、作成したゲームの操作やWebサイトの表示が可能です。

アーティファクト機能を使ってみた

2Dサバイバルゲームを作成してみた

プロンプト:ReactとSVGグラフィックスを使用して、シンプルで遊べる2Dサバイバルゲームを作成します。ゲームの目標は、10 x 10のグリッドベースのボードでできるだけ長く生き延びて最高得点を達成することです。プレイヤーは矢印キーや画面上のボタンを使用して、4方向に1マスずつ移動するキャラクターを操作し、数秒ごとにランダムに動く3~5人のAI制御の対戦相手を避けることを目指します。ランダムに出現するアイテムを収集し、長く生き延びることでプレイヤーのスコアを増加させます。プレイヤーが対戦相手に衝突した時点でゲームは終了し、最終スコアを表示して再スタートのオプションを提供します。基本的なSVGの形状を使用し、プレイヤー(例:青い円)、対戦相手(例:赤い円)、収集アイテム(例:金の四角)を異なる色で表現します。移動、アイテム収集、ゲームオーバーのためのシンプルな効果音を含めます。スコアが増えるにつれてAIの動きを速くし、対戦相手の数を増やすことで難易度を徐々に上げます。このゲームロジックを単一のReactコンポーネントで実装し、明確な目標とエスカレーティングチャレンジで魅力的なゲームプレイループを作成することに焦点を当てます。

このプロンプトでは、詳細な指示をしていますが、もっと簡易的なプロンプトで大まかな指示を出して、対話形式で改善をしていくことができます。

これだけの量のコーディングを手書きするとなると、相当な時間がかかりますが、ほんの数十秒でコードの書き出しができています。

GPT-4では複雑な指示を出すとエラーが出てしまうことがありますが、このプロンプトには一発で対応してくれました。

自家製クイズアプリを作ってみた

プロンプト:添付PDFの各章におけるキーポイントについてのインタラクティブなクイズのReact アプリを作成して 質問は、20個作成して、クイズは5問で構成してその20個の中からランダムに質問を表示してください。 クイズの最後には、正解数を発表して、間違えた質問についての正しい回答を表示してください。

これは、自己学習をする際に自分で学習内容のクイズアプリを簡単に作れて非常に便利です。
元データとなる資料をPDFでアップロードしてそれを元にクイズを作成できます。
言語学習、専門分野の学習などにぜひ役立てみてください。

簡易的なWebサイトを設計してみた

非常に長いプロンプトなので、折りたたみにしています。興味がある方は右の矢印ボタンをクリックして、開いて見てみてください。

プロンプト:AIGAKUSYUという名前のAI学習プラットフォームのランディングページを作成してください。以下の要件に従ってSAAS企業風の近未来的でモダンなデザインを実装してください:

全体的なデザイン:   

– カラースキーム:     

– プライマリカラー:#6C63FF(明るい紫)     

– セカンダリカラー:#3F3D56(ダークグレー)     

– 背景色:#F8F9FA(薄いグレー)     

– テキスト色:#333(濃いグレー)   

– フォント:’Segoe UI’, Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif    – モダンでクリーンなデザイン、十分な余白を使用


ヘッダー:    – 固定ヘッダー(スクロール時も上部に固定)    – 左側にロゴ(テキストで「AIGAKUSYU」と表示)    – 右側にナビゲーションメニュー(ホーム、特徴、料金、お問い合わせ)    – ナビゲーションリンクにホバーエフェクトを追加

ヒーローセクション:    – 大きな見出し:「AI時代を生き抜く力を身につける」    – サブタイトル:「AIGAKUSYUで、最先端のAIスキルを効率的に習得しよう」    – 目立つCTAボタン:「無料で始める」(丸みを帯びたデザイン、ホバーエフェクト付き)

特徴セクション:    – 3つの主要機能を紹介(AIについての講義、AIクイズに挑戦、学習進捗の確認)    – 各機能にアイコン、タイトル、簡単な説明を付ける    – グリッドレイアウトで表示    – カードスタイルのデザインで、ホバー時に軽く浮き上がるエフェクトを追加

メインコンテンツ(下部):

左側:大見出し「これからのAI時代を生き抜くためにスキルアップ」
説明文「AIスキルを上げて日々のタスクを何倍も効率化」
CTAボタン「サービス紹介動画」
App StoreとGoogle Playのダウンロードボタンのプレースホルダー(テキストで表現)

右側: スマートフォンのアウトラインで囲まれたアプリのスクリーンショットを表現(HTMLとCSSで作成)

アプリプレビュー:(画面左側)    – iPhoneフレームデザインでアプリの画面をシミュレート    – アプリの主要機能(講義、クイズ、進捗確認)を視覚的に表現    – シャドウエフェクトでリアルな立体感を演出

フッター:    – シンプルなデザイン、コピーライト情報を含める

レスポンシブデザイン:    – モバイルファーストアプローチ    – デスクトップ版ではセクションのレイアウトを最適化(例:特徴セクションを横並びに)

アニメーションと効果:    – スムーズなスクロールエフェクト    – ボタンやカードにホバーエフェクトを追加    – 適度なトランジション効果で洗練された印象を与える

画像の代替:ロゴ、アプリのスクリーンショット、ストアボタンなどはCSS図形やテキストで表現 コードにはコメントを付け、各セクションの目的を説明してください。また、使用しているCSS設計手法(例:BEM)があれば明記してください。”

技術的な要件: – HTML5とCSS3を使用 – 外部ライブラリは最小限に抑える(Font Awesomeのみ使用可) – パフォーマンスを考慮し、軽量で高速な読み込みを実現する

このランディングページは、AIGAKUSYUの革新的で使いやすいAI学習プラットフォームとしてのブランドイメージを強調し、潜在的なユーザーに対して魅力的で信頼性の高い印象を与えることを目指します。
プレビュー画面を見してください。

今回は、作成したいWebページのイメージが始めからある状態で、詳細にプロンプトを入力し、Webページを作成してみました。

プロンプトのみででここまでのレベルができるのはすごいですね。

あとはプロンプトを続けても良いし、マニュアルで微調整して作り上げていけそうです。

💡もし作成したいwebページのイメージができていない場合💡
・参考になるようなウェブサイトのスクリーショットをアップロードしてこのようなウェブサイトを作りたいとプロンプトすることで、それを読み取り生成してくれます。
・「添付画像のようなウェブサイトを作るためのプロンプトを教えてください。」とプロンプトすれば、そのようなウェブサイトの作成するための具体的なプロンプトを作成してくれます。 

フローチャートを作成してみた

プロンプト①:添付資料を読み取り、以下の条件で、デジタルマーケティング戦略の全体の流れを縦型のフローチャートとして描いてください。
1. SVGを使って、パステルカラーの色調でカラフルに視覚的に見やすくしてください。
2. ボックス間を黒色の下向きの矢印にして、矢印の先端をボックスの縁に接するように調整してください。
3.フローの順序は、上から下への流れで作成してください。

プロンプト②:英語を日本語に翻訳して、ボックス内に文字が収まるように調整してください。黒い線を矢印の棒にして、矢印の頭をボックスの縁に接するようにしてください。

こちらは、最初にプロンプト①と②をひとつにまとめて1回のプロンプトで指示してみたところ、ほとんどうまくいかず何かしらの条件が抜けたものがアウトプットされたため、プロンプトを2回に分けて見ました。

一発で自分のイメージ指定通りとはいきませんが、複数回のプロンプトで会話をしながら作り上げていくことができます。

新機能Projects(プロジェクト)機能とは?

Projects(プロジェクト)機能とは、200K のコンテキストファイル(約500ページ分)などを、作成したプロジェクトにアップロードでき、それを元にプロジェクトページで質問や指示、アイデア出し、分析などができます。

今までは、1つのプロンプトにその内容をアップロードしてスレッド(チャット)ごとにアップロードが必要でしたが、今後はこのProjectsページに一度アップロードしておけば、それについての情報を集約することが可能になりました。

複数のチャットをProject単位ごとに整理することができます。

つまりプロジェクト固有の知識ベースを統合することが可能となります。

組織の知識ベースとして例を挙げると、社内ポリシーや規定、業界レポートや市場分析、過去のプロジェクト事例などのドキュメントをアップロードしておけば、その知識ベースをチームで共有でき、効率的な情報共有ができるでしょう。

2024年7月時点では、ChatGPTのようなリアルタイムのインターネット検索機能は現在のところ提供されていません。

将来的には、外部アプリケーションとの統合やマルチモーダル対応の強化など、さらなる機能拡張が計画されています。

ChatGPTのGPTsとClaudeのProjects機能との違い

機能ChatGPT (GPTs)Claude (Projects)
コンテキストウィンドウ16Kトークン (GPT-4)200Kトークン
カスタム指示ありあり
知識ベースの統合ありあり (“Add content”機能)
チーム共有なし(GPTsストアを通してのみ可能)あり (Teamプラン)
画像生成あり (DALL-E 3)なし
インターネットアクセスありなし
収益化できるあり (GPTsストア)なし
カスタムAI作成ありなし
Artifacts機能なしあり

違いのポイントまとめ

  • ClaudeのProjectsは200Kトークンという大きなコンテキストウィンドウを持ち、より多くの情報を一度に処理できます
  • ChatGPTのGPTsは画像生成やインターネットアクセスなど、より多様な機能を提供しています
  • ClaudeのProjects機能は大規模なチーム協働に適した機能(Teamプランでのプロジェクト共有など)があります
  • ChatGPTはサードパーティのGPTsカスタムGPTsの作成が可能で、より柔軟なカスタマイズができます

Projects(プロジェクト)機能の使い方

ProプランもしくはTeamプランユーザーの場合は、Cluade.aiのページ左側のメニューからProjects機能へアクセス可能です。

そこから画面右上の「Create Project(プロジェクトを作成する)ボタン」を押すことで作成ページに移動します。

作成ページに移動したら、「プロジェクトの名称」と「プロジェクトの目的や主題内容」について記述します。

記入したら「Create Project(プロジェクトを作成する)ボタン」を押すことでページを作成できます。

上の画像がプロジェクトページのトップページになります。

画面右側では、主に2つのことができます。

1つ目として、集約させる情報に関するドキュメント(最大200kトークン)をアップロードできます。

青色のゲージは、200kのうち何パーセント使用したかを確認することができます。

2つ目は、カスタムインストラクションの設定です。

ここでは、回答のトーン(プロフェッショナルなトーンや、フレンドリーなトーン)設定、より適切な回答を得るための指示を書き込むことでデフォルト設定にすることができます。

以下にその他のカスタムインストラクションのおすすめをまとめます。

専門性の指定

“あなたは[特定の分野]の専門家です。この分野の専門用語や最新のトレンドを踏まえて回答してください。”

出力フォーマットの指定

“回答は常に[箇条書き/表/マークダウン形式]で提供し、重要なポイントを強調してください。”

対象読者の設定

“[初心者/経営者/技術者]向けに、適切な難易度と詳細さで説明してください。”

クリエイティブレベルの調整

“アイデア生成時は、通常の発想にとらわれず、革新的で大胆な提案を心がけてください。”

多角的視点の要求

“問題に対しては常に複数の視点から分析し、少なくとも3つの異なるアプローチを提示してください。”

分析深度の指定

“海洋プラスチックごみに関する問題について、必ず環境的、経済的、社会的影響の3つの観点から分析を行ってください。”

倫理的配慮の指示

“回答する際は、常に倫理的影響を考慮し、必要に応じて潜在的な懸念点を指摘してください。”

これらのカスタムインストラクションを組み合わせたり、プロジェクトの特性に合わせて調整することで、AIの応答をより効果的にカスタマイズできます。

例えば、マーケティングプロジェクトでは専門性と創造性を重視し、法務プロジェクトでは倫理的配慮と情報源の明示を強調するなど、プロジェクトの目的に応じて最適化することが可能です。

Project機能でプロンプトエンジニアリングの知識を集約してみた

プロジェクト名:プロンプトエンジニアリング

プロジェクトの目的:プロンプトエンジニアニアリングに関する知識の集約

ドキュメントアップロード:プロンプトエンジニアリングに関するドキュメント2点

カスタムインストラクション
あなたは、プロンプトエンジニアの専門家です。
この分野の専門用語や最新のトレンドを踏まえて回答してください。
初心者向けに適度な難易度と詳細さで説明してください。
回答のトーンは、親友のようなフレンドリーさで回答してください。

上記の設定で、動画のようにプロンプトエンジニアリングに関して気軽に質問できるプロジェクトページが完成しました。

初心者向けの適度な難易度での説明とフレンドリーなトーンをカスタムで指示しているため、非常に分かりやすい回答が返って来ていています。

レイ

Projectページでの生成AIとのやりとりは、まるでプロンプトエンジニアリングに詳しい友人と会話をしているよう!

Claude 3.5 Sonnetの料金

有料プランProの料金

引用元:https://www.anthropic.com/pricing

Claudeの有料プランPRO:月額料金: $20/月
法人向けチーム登録の場合: $一人当たり$25/月

Claude 3.5 SonnetのAPI料金

引用元:https://www.anthropic.com/pricing#anthropic-api

Cluade 3.5 SonnetのAPI料金は、アップグレードしたにもかかわらずClaude 3 Sonnetの料金と同じです。

入力:3$/ 百万トークン
出力:15$/百万トークン

例えば、300文字のプロンプトで、2000文字の回答をした場合、

300字の入力:約400トークン=0.0012ドル

1000文字の出力:約2660トークン=0.03999ドル

合計=0.04119ドル

この1回あたりが約4セントとなります。

Claude 3.5 Sonnetを無料で使える方法2つ

Claude.aiの無料版でお試しで使える

最新のモデルであるClaude 3.5 Sonnetが無料版で体験できます。

具体的な利用回数や文字数の制限は公開されていませんが、基本的な利用であれば無料版で十分に機能を試すことができると考えられます。

5,6回のプロンプトで4,5時間使えなくなるみたいなので、無料プランで活用する場合は、1つのプロンプトはできるだけ長いものにして有効的に試してみましょう。

頻繁に利用する場合や大量の処理が必要な場合は、Proプランへのアップグレードを検討してみましょう。

API利用でもう少し無料で使える

AnthropicはAPIの新規ユーザーに対して$5の無料クレジットを提供しています。これを使ってClaude 3.5 Sonnet APIを試すことができます。

$5の無料クレジットを使い切った後は、従量制での課金となります。

2024年後半の新モデルリリース予定について

  • 今年後半に Claude 3.5 Haiku と Claude 3.5 Opus をリリースする予定
  • 企業向けのさらなるユースケースをサポートするために新しいモダリティや機能を開発中
  • ユーザーの好みやインタラクション履歴を記憶する「メモリ」機能を探索中

引用元:Anthropicホームページ Claude 3.5 Sonnet発表ページ最下部

https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet

Claude 3.5 SonnetがClaude 3 Opusを超えてきましたから、最上級クラスの3.5 Opusはさらに上をいくのは間違いありません。リリースが非常に楽しみですね。

最後に

この記事では、Anthropic社の生成AIであるClaude(クロード)の最新モデル「Claude 3.5 sonnet」と新しく追加された「Artifact(アーティファクト)機能」と「Projects(プロジェクト)機能」について解説してきました。

Claude 3.5 SonnetがChatGPTを超えたと言われる驚異的なその実力と新しい機能によって、ChatGPTからClaudeに切り替える人も出てくるでしょう。

ベンチマークでは、大学レベルの知識と数学問題についてGPT4oの方が上回っている結果が出ていますが、Claude 3.5 sonnetを使ってみると、処理速度がとても速く日本語での文章出力もとても自然でかなり使い勝手が良く快適な印象です。

Artifact機能は、プレビューがあり生成されたものをその場で見れるのは、よりAIと共同作業をしている感じるようになりました

メモアプリなど簡単なアプリを作れてしまうので、是非色々試してみてください。

200Kトークンの大規模コンテキストウィンドウを持つProject機能は、個人で使う場合、大量の情報の知識ベースとして情報を集約するのに非常に便利で、法人やチームで活用する場合も、共同での情報共有やそれをベースとした議論を効率化することができるでしょう。

Claude 3.5 sonnetを使ったことのない方は、是非一度その実力を体験してみましょう。

massa

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この記事を書いた人

🐾E-commerce Small Business Owner🐾 |massa
Certified Prompt Engineer/ Certified Digital Marketing Professional
🌎8ヶ国在住歴 🇹🇼 🇸🇬 🇪🇸 🇦🇺🇧🇷 🇺🇸 🇯🇵🇦🇪 2024📍🇸🇬

1982年生まれ、幼少期から海外で過ごし、通算8カ国に住んできました。
環境が変わることに慣れており、変化に適応すること、
そして昔から好奇心旺盛で、最新技術を学び新しいことに挑戦することが大好きで、この2つを得意としています。

本業は、デジタルマーケティングを活かしたEコマース事業をしております。

日々AIテクノロジーが進化していく中、自らAIを学びそのスキルを活用していく重要さを感じております。

多くの方に、AIを学んでいただき、今後のAI時代を一緒に乗り切るため、初心者からAIについて全般的なジャンルを学べる学習ブログを開設しました。

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