休日の月曜日は生成AIに関する調査実験・資料作成の日に当てられました。
BardがGeminiに変わりましたが、Gemini Advanced（モデルがUltra） が、日本語にも最適化されるのを待ちたいと思います。
それに自分の待望は「Gemini for Workspace（旧Duet AI）」で、まだちょっと先な感じです。
そんな訳で、先週の相談で使ったChatGPTのプロンプトで特徴のあった3つを資料に追加していました。
ひとつめは「セキュリティ管理規定作成」の相談の活用です。単に「つくって下さい」と言っても一般論です。
そのため、企業で使っている「情報・文書」「組織体系」「情報を流す手段」「情報を蓄積する手段」を入れてあげるとかなりいい感じです。
さらに詳細な「ひな形」を提示すると、それのレベルでの「セキュリティ管理規定作成」にカスタマイズしてくれます。
もっと言うと、出来上がった管理規定を再度ChatGPTに戻して、想定されるリスクの詳細やその予防・対策をきくとダブルチェックになります。
ChatGPTで作ったモノをChatGPTにきくのも変ですが、生成AIの仕組みで視点（人格）を変えるのは意味があります。
また、ふたつめもリスクつながりですが「SNS投稿で考えられるリスク」での活用も使えそうです。
炎上のリスクが大きいのはX（旧Twitter）なので、自分のXでの投稿をアップしてリスク要因をきいてみました。
自分にとっては当たり前の表現でも、誤解されてしまう可能性をいくつか例示してくれます。
それを全面的に直すかというとそうではないですが、自分以外の視点をもらえるのはありがたいです。
別の相談ですが、システム開発プロジェクトのリスクを発注側、開発側で教えてもらうのも有効な感じです。
みっつめが「その人の発言」の特徴を分析してもらう方法です。
これは、発言内容のテキストファイルが必要なので、Youtubeから自分の発言をテキストで抜き出しました。
それを「発言の特徴（言い回し）」「性格や考え方（好き嫌い・価値観）」「対話スタイル（ジューク・ほめ方）」「知識」の特徴をだしてもらいます。
結構、自分では気づかない「発言の特徴（癖）」があることを再認識しました。
これらの情報を「GTTs」に戻してあげれば、自分の口調のチャットボットが出来るということです。
生成AIは試せば試すほど面白いこと（期待越え、期待外れ）が起きます。Copilot、Geminiも試して楽しみます。
