3日間でAIアプリを作成しました

3日間でAIアプリを作成しました' can be condensed to '3日間でAIアプリを作成'.

数週間前からChat GPTで遊び始めました。驚きました。すぐに、このツールを使って何かを作りたくなりました。これは一生に一度のゴールデンオポチュニティであり、まさに正しいタイミングで何かに参加する絶好の機会だと気づきました。

何を作るかを数週間悩みました。

世界中の誰もが使えるものにしたかったのです。私の過去のプロジェクト(AIではないもの)は、地元の小さなエリアでニッチなユースケースでしたが、それよりも重要なものを作りたかったのです。私の起業家としての経験から学んだ最も重要なことは、将来的に巨大な市場の可能性を持つものを作ることです。私はしばしば、少数の人々しか使わないかもしれないクールなものを作ってしまいました。

そこで、Googleトレンドで世界的な話題を検索しました。すると、非常にトレンディなキーワード「カバーレター」をその瞬間に見つけました。そして、「あは」と思ったのです。なぜなら、私自身もカバーレターで苦労していたからです。

本当に望む仕事のためにカバーレターを作成するのが嫌いだったり、あまり興味のない仕事にカバーレターが必要な場合は応募しなかったりしました。

そして、私はAIカバーレタージェネレーターを作ることにしました。

(AI以前に存在していた)他のカバーレタージェネレーターとは異なるものにするために、他にない重要な機能が必要だと気づきました。そして、カバーレタージェネレーターは単にあなたのスキルを尋ねるだけです。では、私のカバーレタージェネレーターが、あなたのスキルと求人のスキルの両方を尋ねるとどうなるでしょうか?

その結果、履歴書と求人の説明を別々のフォームに貼り付け、それらを混ぜ合わせてクールなカバーレターを作成するカバーレタージェネレーターを作成することにしました。求人の説明に必要なスキルと経験を、履歴書にリストされているスキルと経験と比較して、ユニークなカバーレターを書きます。魔法のようですね!

私は初心者のプログラマーですが、ChatGPTできちんとしたプロンプトを作ることには経験がありましたので、できると思いました。

そこで、Open AI playgroundで遊びながら、2日間にわたってプロンプトを試行し、自分の履歴書とオンラインで見つけた求人の説明から作成されたカバーレターの最良の結果を見つけました。最大トークン数、温度、ペナルティのさまざまな組み合わせを試しました。おそらく、約1000通の異なるプロンプトを試しました。

次に、アプリケーションを作成するために、Open AI playgroundが私のために行ってくれたすべての機能をより使いやすい方法で実現できるウェブサイトのコーディング方法を学ぶ必要がありました。最も重要なのは、Open AI playgroundには1つのフォームボックスしかないのに対して、履歴書と求人の説明のために別々のフォームボックスを持っていることでした。

そこで、私は「広告コピー」のAIジェネレーター(カバーレタージェネレーターに類似したもの)を作成するYouTubeの動画をいくつか見て、一晩でbubble.ioでアプリを作る方法を学びました。最後のステップとして、Open AI APIを新しいウェブサイトの出力フォームに接続するだけでした。

アプリを作成するためには、開始から終了までの作業に3日かかりました。それはTally.Work(リンク)という名前のアプリです。ぜひチェックしてみてください!

   

結果的には、かなりうまくいきました。HackerNewsでもクールだと思ってくれる人もいました。ただし、最初の日だけで何千人ものユーザーが訪れていて、実際にOpen AIトークンに約100ドルを費やしました(これは別の問題です)。

私は、私のアプリで生成されたカバーレターがAIによって書かれたように見えることを理解しています。しかし、それは問題ありません。AI(少なくとも私のプロンプト)はまだそこにはありません。しかし、いずれは近い将来に実現するでしょう。その間、私のツールはカバーレターの初稿を作成するための出発点になるかもしれません。ユーザーは私のツールを使って始めることができ、それからカバーレターを編集して追加し、より人間らしくすることができます。

また、AIによってこのような作業がほぼ完全になくなることに気付きました。それは素晴らしいことですよね?

このプロジェクトが終わることを望んでいます。なぜなら、私はカバーレターがあまり好きではなく、このプロジェクト(または同様のプロジェクト)が成功すれば、雇用主はカバーレターを求めなくなり、このアプリは無用になるからです。私はカバーレターが嫌いだと言いましたよね。

このプロジェクトから私が望むことは、この経験からたくさんのことを学び、より興味深いAIアプリを作り上げ、成功しないことを願っていることです。

自分自身のAIアプリを作りたい場合のアドバイスは、まず始めることです。コードを必要としないOpen AI playgroundを使用し、フロントエンドは、もし知っていればコードで、知らない場合はbubble.ioのようなノーコードビルダーで構築してください。これに関するたくさんのYouTube動画もありますので、今日から始めてみませんか?

    ジェフ・ダットンは、トロント地域の従業員と雇用主のための労働法律家です。詳しくは個人ブログをチェックして彼についてもっと知ることができます。

  元記事。許可を得て再掲載。  

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

データサイエンス

「2023年にデータサイエンスFAANGの仕事をゲットする方法は?」

データサイエンスは非常に求められる分野となり、FAANG(Facebook、Amazon、Apple、Netflix、Google)企業での就職は大きな成...

人工知能

「ゲイリー・ヒュースティス、パワーハウスフォレンジクスのオーナー兼ディレクター- インタビューシリーズ」

ゲイリー・ヒュースティス氏は、パワーハウスフォレンジックスのオーナー兼ディレクターであり、ライセンスを持つ私立探偵、...

人工知能

Diginiのスマートセンスの社長、ガイ・イエヒアブによるインタビューシリーズ

ガイ・イハイアヴ氏は、ビジネスの成功に最も重要な資産を保護するためにインターネット・オブ・シングス(IoT)の力を活用す...

機械学習

「機械学習 vs AI vs ディープラーニング vs ニューラルネットワーク:違いは何ですか?」

テクノロジーの急速な進化は、ビジネスが効率化のために洗練されたアルゴリズムにますます頼ることで、私たちの日常生活を形...

人工知能

「aiOlaのCEO兼共同創設者、アミール・ハラマティによるインタビューシリーズ」

アミール・ハラマティは、aiOlaのCEO兼共同創業者であり、スピーチを作業可能にし、どこでも完全な正確さで業界固有のプロセ...

人工知能

「Ami Hever、UVeyeの共同創設者兼CEO - インタビューシリーズ」

עמיר חבר הוא המנכל והמייסד של UVeye, סטארט-אפ ראיה ממוחשבת בלמידה עמוקה, המציבה את התקן הגלובלי לבדיקת רכבים עם זיהוי...