Googleが推薦しているAIの使い方について興味がありますか?AIはさまざまな分野で活用されており、その応用範囲は広がり続けています。この記事では、Googleが推薦するAIの具体的な応用事例について詳しく紹介します。以下のような悩みを持つ方に特に役立つ内容となっています。
- AIの具体的な応用方法が知りたい
- 自分のビジネスにAIをどのように導入すればいいか悩んでいる
- AIを活用して業務効率を向上させたい
これらの悩みを解決するために、Googleが推薦するさまざまなAIの使い方を紹介し、具体的な応用事例とそのメリットについて解説します。この記事を読めば、あなたもAIを効果的に活用し、ビジネスや日常生活でのパフォーマンスを向上させることができるようになりますので、ぜひ最後までお読みください。
質問者さん
AIを使ってビジネスを改善したいのですが、どのように活用すればいいのでしょうか?
キタデジさん
AIの活用方法はさまざまです。具体的な事例をいくつか紹介しますので、参考にしてみてください。
| 広告コピーもどき | 製品説明から異なるトピックの広告コピーを作成する。 |
| 動画からの広告コピー | 動画に基づいてクリエイティブな広告コピーを作成する。 |
| 金融ニュース分析 | 最近のニュースに基づいて企業の全体的な投資評価を提供する。 |
| 市場シェア分析 | 金融データに基づいてストリーミングサービス市場の競争状況を分析する。 |
| 申請書情報抽出 | 申請書から組織名やその他のデータを抽出する。 |
| 記事要約 | ニュース記事を要約する。 |
| 音声ダイアリゼーション | 話者ラベルで音声記録をセグメント化する。 |
| クリーンエネルギーに関する音声要約 | 音声録音の一部を要約する。 |
| 音声文字起こし | 音声録音の文字起こしを生成する。 |
| 音声/動画Q&A | 音声/動画に関する質問に答える。 |
| バリスタボット | この仮想バリスタから一般的なコーヒードリンクを注文する。 |
| ブログ投稿作成 | ブログ投稿を作成する。 |
| ブランド抽出 | テキストから製品名とブランド名を抽出する。 |
| TensorFlowニューラルネットワーク構築 | 精度向上のためのTensorflowニューラルネットワークの構築方法に関する例ベースのチュートリアル。 |
| 記事分類 | カスタムトピックで記事にラベルを付ける。 |
| 見出し分類 | 例を使用してニュース見出しにカスタムトピックでラベルを付ける。 |
| ヘルプチケット分類 | 例を使用してヘルプチケットにカスタムカテゴリでラベルを付ける。 |
| テキスト分類 | 例を使用して短文テキストにカスタムカテゴリでラベルを付ける。 |
| 企業チャットボット | 基本的な企業情報を持つ顧客向けチャットボットを作成する。 |
| 契約書分析 | 契約書の準拠法を見つける。 |
| 求人広告とメール作成 | 求人広告とマーケティングメールを作成する。 |
| クリエイティブな書き直し | ブログ投稿をソーシャルメディア向けに書き直す。 |
| 料理に関する質問 | 提供されたソースを使用してベトナム料理に関する質問に引用付きで答える。 |
| 顧客レビュー要約 | レストランの顧客レビューを要約し、感情を割り当てる。 |
| チェックサムパリティのデバッグ | 与えられたC++コードをデバッグする。 |
| 動画コンテンツの説明 | ロッククライミング動画の内容の説明を取得する。 |
| 対話要約 | 例を使用して会話を要約する。 |
| Dockerスクリプト | 環境をセットアップするためのDockerスクリプトを作成する。 |
| 文書分類 | 文書のカテゴリをカテゴリリストから見つける。 |
| 文書比較 | 2つの文書の内容を比較する。 |
| 文書エンティティ抽出 | 文書からエンティティのセットを抽出し、JSONで返す。 |
| 文書質問応答 | 文書に関する質問に答える。 |
| 文書要約 | 文書の内容を要約する。 |
| 文書翻訳 | 文書の内容を翻訳する。 |
| メール作成 | 段落を正式なメールや手紙に変換する。 |
| スペイン語メール作成 | 段落をスペイン語の正式なメールや手紙に変換する。 |
| 英語テキストサンプルあ | 英語テキストサンプル |
| エッセイアウトライン | 与えられたトピックについてエッセイのアウトラインと構造を作成する。 |
| SQL関数の説明 | SQLコードスニペットを説明する。 |
| 日付とイベントの抽出 | 段落から日付とイベントの説明を時系列順に抽出する。 |
| 請求書からのエンティティ抽出 | 請求書文書からエンティティを抽出し、JSONで返す。 |
| 決算報告書からの抽出 | 決算報告書の洞察を抽出する。 |
| チャートからの情報抽出 | 図表の説明を生成し、インデックス化して検索できるようにする。 |
| 画像からのテキスト抽出 | 手書きメモのテキストを文字起こしする。 |
| 動画チャプターの抽出 | 動画のチャプターを構造化されたJSONとして抽出する。 |
| Few-shot画像からJSON | 世界知識と提供された例を使用して質問に答える。 |
| 空のフォーム入力 | ソース文書からターゲットフォームのフォームフィールドを自動的に入力する。 |
| 財務表の要約 | 数値情報が多い財務報告書の表から主要な洞察を要約する。 |
| フランス語テキストサンプル | フランス語テキストサンプル |
| Javaの変更ログ生成 | Javaコードの差分ファイルに基づいて簡潔なコード変更ログエントリを生成する。 |
| Pythonのdocstringとコメント生成 | Python関数のdocstringとコメントを生成する。 |
| クイックソートの単体テスト生成 | 与えられたPython関数の単体テストを生成する。 |
| SQLクエリ生成 | 過去1ヶ月のユニークログイン数をカウントしソートするSQLクエリを生成する。 |
| ハッシュタグのトークン化 | ハッシュタグを作成しトークン化する。 |
| 動画のハッシュタグ | 動画広告のハッシュタグを生成する。 |
| 答えられない質問のヘッジ | モデルに答えられない質問をする。 |
| ホテルブランド戦略 | 本好きのためのブティックホテルチェーンのブランド戦略を作成する。 |
| ハリケーンチャート識別 | ハリケーンチャートの要素を識別する。 |
| 画像質問応答 | 果物の画像をモデルに見せ、別の画像から価格を見つける。 |
| 画像テキストからJSON | 魚市場の写真から商品と価格を抽出し、JSONで出力する。 |
| 面接質問 | 職務名に基づいて面接質問を作成する。 |
| 日本語テキストサンプル | 日本語テキストサンプル |
| 求人広告 | 求人広告と説明を書く。 |
| 中国語求人広告 | 中国語で求人広告と説明を書く。 |
| トーンと文体の変更 | 文章のトーンと文体を変更する。 |
| ニュースレターデザイン | 魅力的なニュースレターの作成を支援するチャットボット。 |
| 人物感情 | ニュース記事内の人物にポジティブまたはネガティブな感情を割り当てる。 |
| 製品発表 | 製品の特徴を強調するマーケティング発表を書く。 |
| 製品説明分類 | 靴の名前付けとカテゴリ分類をJSON形式で行う。 |
| ドキュメントからPython | docstringが与えられたPython関数を生成する。 |
| Python可視化 | 重み付き有向グラフをサンプルデータで可視化するPythonコードを書く。 |
| チャートに関する質問応答 | 単純な折れ線グラフを分析して質問に答える。 |
| 画像に関する質問応答 | 画像に関する知識を要する質問に答える。 |
| 読解テスト | 記事から読解力をテストするための質問を生成する。 |
| 正規表現化 | 自然言語のクエリと制約を正規表現の構成に変換する。 |
| コールバックをasync/awaitに置き換え | JavaScriptでの可読性とエラー処理の向上のために、コールバックをasync/awaitに置き換える。 |
| 研究アシスタント | 研究論文の方法論の主要な属性を理解する。 |
| 感情分析 | テキストにポジティブまたはネガティブな感情を割り当てる。 |
| スキンケアに関する質問 | 提供されたソースのみを使用して、引用なしで質問に答える。 |
| 株価表をJSONに | 株価データ表から主要情報を生成し、JSONで返す。 |
| ホテルレビューの要約 | 一連のホテルレビューから長所と短所を要約する。 |
| 動画要約 | 動画を要約し、重要な対話を抽出する。 |
| サポートコール次のステップ | カスタムサポートコール中に取られたアクションと担当者の次のステップを要約する。 |
| サポートコール要約 | 担当者の視点からカスタマーサポートコールを要約する。 |
| サポートチャット要約 | カスタマーサポートコールを要約する。 |
| フランス語サポートチャット要約 | フランス語でカスタマーサポートチャットを要約する。 |
| 水泳Q&A | 水泳学習に関する質問と回答。 |
| 文書からの表解析 | 文書から表を抽出し、構造化された形式(例:HTML)で返す。 |
| 技術仕様 | 技術仕様をJSON形式で生成する。 |
| タイトル生成 | 例を使用して記事のタイトルを作成する。 |
| トランスクリプト要約 | 例を使用してトランスクリプトを要約する。 |
| トラブルシューティング | ヘルプドキュメントを使用して技術的な問題の解決策を提案する。 |
| ドイツ語トラブルシューティング | ドイツ語でヘルプドキュメントを使用して技術的な問題の解決策を提案する。 |
| 動画広告スクリプトライター | ソーシャルメディアスタイルの動画広告スクリプトを書く。 |
| 動画Q&A | 動画の重要な瞬間について質問に答える。 |
| 動画QA – エクササイズ | 質問をすることで、エクササイズ動画で行われている活動を把握する。 |
| 画像からストーリーを書く | スキーゴーグルを着用して雪の中にいる犬の画像に基づいてストーリーを書く。 |

福岡県出身、大学生時代からWEBデザインのフリーランスとして活動。
卒業後、WEBデザイン・コンサルティング会社で経験を積み、2013年に独立し「goap」を設立。
WEBデザインやマーケティング、コンサルティング業務を展開し、WEBサイトがホームページ大賞で最優秀賞を受賞。
2023年にAI・メタバース事業を追加した株式会社goapを設立。
現在まで300社以上のWEBサイトのデザイン・ディレクション・システム構築に携わらせていただきました。
Web制作・マーケティング業界のプロがお客様の悩みに寄り添って丁寧にヒアリングしますので、初心者の方でも安心してご相談ください!



