Googleが2025年8月に公開した画像生成AI「Gemini 2.5 Flash Image(Nano Banana)」は、入力した画像の特徴を維持しながら編集することが得意で、無料ユーザーでも1日100枚まで画像を生成することが可能です。そんなNano Bananaで使えるプロンプトとその実例をまとめたGitHubのページが有志によって公開されていたので、いくつかピックアップしてみました。 Awesome-Nano-Banana-images/README_en.md at main · PicoTrex/Awesome-Nano-Banana-images · GitHub https://github.com/PicoTrex/Awesome-Nano-Banana-images/blob/main/README_en.md ・目次 ◆1：イラストをフィギュア化 ◆2：異なる時代
こんにちは､まじんです｡ この記事は､私の2025年上半期の集大成だと思ってます！ ずっとスライド生成を研究してたんでね…。 有料記事にしようか本気で悩みましたが、この感動をより多くの人に届けたいと思い、無料で公開することに決めました。 2025-08-17追記Xでの反応を追加しました！ 掲載許可くださった皆さま､ありがとうございます｡ これがGoogleスライドで一撃でできて感動している。 pic.twitter.com/mAxnt0xOJz — けいたろう@Notion公式アンバサダー｜satto公式エバンジェリスト (@keitaro_aigc) August 16, 2025 いわゆるvibe codingのノリやAIポン出しでは到達できないレベル。圧巻。 このプロンプトは〈成果物の作り方〉と〈完成形〉を最初にすべて宣言している。 完成像と到達手順を研究し、その知識を細部まで言語化
はじめに 皆さん、 インプット疲れ、感じていませんか？🤔 毎日毎日更新されるAI情報... 公式ドキュメントがいっぱい... 積読の技術書は10冊くらいある...。 正直、僕は"読むだけで疲れる"状態でした🫠 そこで頼ったのが、 Google の 「NotebookLM」でした 今では"毎日使うAIツール"になり、手放せません🫂 この記事では、“理解を速くする”ための具体的な8つの使い方を紹介します。 企業でも本格導入、そしてモバイル対応へ 企業利用も進み、DeNA南場会長も活用していると話題です。 DeNA南場会長も使う「NotebookLM」って何？ 2025年にはモバイルアプリもリリースされ、使い勝手が一気に向上しました。 NotebookLMとは？ シンプルに言うと、“資料を読み込んで、その内容に基づいて答えてくれるリサーチAI”です。 対応しているファイル形式 ドキュメント
Google NotebookLMには、PDF、テキスト、YouTubeなどを読み込んで、その内容についてリアルな対話ポッドキャスト解説を生成する機能があります。 2024年9月11日にローンチした時点では英語でしか使えなかったのですが、4月30日、ついに日本語対応しました。 早速試しました。 ネタ元にしたのは、一緒にポッドキャストをやっている散財小説ドリキンの最新YouTubeエピソード。 このURLをNotebookLMにソースとして入力すると、概要が表示され、その内容についてチャット形式で質問できるようになります。すると、右上に「音声概要」という表示がされます。そこで生成ボタンを押すと、男女二人のポッドキャスト的会話形式で、音声による解説が生成されるのです。特定の方向性を指定するなどのカスタマイズも可能。 今回は、カスタマイズ無指定で生成しましたが、6分24秒の音声が、5分ほどで出来
こんにちは、freeeのアクセシビリティー・ガイドラインおじさんの中根です。 1年ほど前にこちらで書いた記事で触れた健康年齢、1年後の健康診断の結果によると10歳くらい下がって、実年齢とほぼ一致しました。こんなに値がぶれるものに一喜一憂するのは馬鹿馬鹿しいので、今後は気にせず暮らしていくことにしました。 さて、こちらに書くのは久しぶりですが、例によってfreeeアクセシビリティー・ガイドラインの更新情報です。 そして、今回はそれに加えて、freeeのプロダクトをご利用いただいている方や導入を検討してくださっている方などからの、アクセシビリティーに関連するお問い合わせをしていただきやすくなることを目指して始めた施策についても、簡単に紹介します。 最新版はVer. 202408.0 freeeアクセシビリティー・ガイドライン Ver. 202408.0リリース・ノート こちらで最後に更新情報を
moldを作ったのは「大学院の単位を取るため」だった 秋葉：植山さんと最初に接点を持ったのは、僕がマウンテンビューのMicrosoft Researchでインターンをしていた時だったと記憶しています。エンジニアならば誰が見ても驚くような開発を成し遂げ続けているので、ぜひ詳しくお話を聞きたいと思い対談のリクエストをさせていただきました。 植山：ありがとうございます。初めてお会いした当時から、秋葉さんはプログラミングコンテストの上位ランカーで実力があって、おまけに話も上手かった。なかなか直接関わる機会はなかったけど、時流に乗ってディープラーニングに着手して活躍しているという話はよく耳にしていました。 秋葉：確かに、植山さんと知り合った頃はまだディープラーニングには手を出していなかったですね。今ではAIへと専門領域を移して久しいので、振り返ると長い時間が経ちました。 今回は、個人の力で優れたプロ
G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases for Amazon Bedrock Amazon S3 Amazon OpenSearch Service できること 検索 対応データソース 料金 概要 基盤モデル利用料金 ベクトルデータベース料金 Azure
はじめに こんにちは。新規事業のプロダクトマネジメントを担当している taison です。 先日、顧客への請求金額を算出するために日々実行しているデータフローを刷新しました。 その際に Datastream という Google Cloud が提供する CDC サービスを活用したことで、構築・運用が楽になったのでご紹介します。 なお今回は開発にご協力いただいている 株式会社 Rabee の abyssparanoia さんの提案・検証があって実現したので、ここで感謝させていただきます。 全体像 それまではとある BI ツールを活用して、請求根拠となるデータを各内容にあわせて出力するデータフローを組んでいました。 下図のように、プロダクトの RDB（アプリケーションデータ）そのものに直接接続し、BI ツールで生成したクエリを定期的に実行することで要件を満たしていました。 ただ、おかげ様で事業
こんにちは！最近、ChatGPTと話しすぎてAI風の口調がうつってきたAI-Bridge Labのこばです！👋 今回の記事はGoogleのサービス『NotebookLM』(ノートブックLM)について 1.NotebookLMの概要 2.使い方 3.具体例として過去のnote記事を全部読ませた結果どうなったか この3点を分かりやすくご紹介します！ 先に結論だけお伝えするとかなり実用性が高くオススメのツールです！ そしてこの記事を読んで頂ければご自身での活用法が想像できるようになると思いますので、ぜひ最後まで読んで頂けますと幸いです！ 1.NotebookLMの概要公式サイト：https://notebooklm.google.com/ NotebookLMは、Googleが提供する生成AIサービスで、ユーザーのメモ書きやアップロードした資料を基に情報を整理し、質問に答えることができる革新的
はじめに2024年1月、「Notionカレンダー」がリリースされました！早速使ってみましたが………最高です！ 「これだ！」っていうカレンダーアプリはこれまでなかったから（旧cronも断念した）、Notionと一緒に使えるのがめっちゃ嬉しい… 今回は使ってみてわかったことをまとめてみます。まだリリースされたばかりなので、気づいたことがあればなるべく追記していきます。 追記 2024/1/22・1/29「今日の注目記事」に選ばれました！ noteで「今日の注目記事」に選ばれました！やったー！リアクションしてくださった皆さん、ありがとうございます🫶 pic.twitter.com/Z5oNUNudQh — rie | Notion手帳 (@rie_anywhere) January 22, 2024
メディア事業部リサーチャーのいつきとメディア事業部LLMリサーチャーの藤崎です。この記事は専門的な内容を含むため、AIスペシャリストとの共同執筆となっています。 今回ご紹介するのは、Googleがオープンソース化したMOEモデルの「switch-c-2048」について。 なんと、こちらのMOEモデルは、1.6兆個のパラメーターと3.1TBサイズのデータでトレーニングされた大規模言語モデルで、あの「GPT 4」と同等のサイズだと話題になっています！ switch-c-2048を使用すれば、より高速な学習が可能になるとのことですが、新しく公開されたモデルなので使い方がわからないという方も多いでしょう。 そこで今回の記事では、switch-c-2048の概要や使い方について、筆者本人が使用した上で徹底的に解説します。 最後まで目を通していただくと、switch-c-2048の使い方はもちろん、G
株式会社HAPPY ANALYTICSの小川卓（id:ryuka01）です。 今回は、全2回で Google アナリティクス4（以下「GA4」) × BigQuery に関して紹介をしていきます。 第1回は、BigQueryについての基本的なご説明と、GA4連携におけるメリットなどについてご紹介していきます。 GA4 × BigQuery を活用することで、オウンドメディアの分析や効果の可視化に大きく役立つと思いますので、ぜひ参考にしてみてください。 BigQueryとは？ 注目される３つの理由とBigQueryの料金体系 GA4と連携するメリット・デメリット 主なメリット GA4のデータを集計前の状態で恒久的に保存することができる GA4の画面だけでは出しにくい（出せないあるいは出すのに手間がかかる）データを簡単に出せる GA4のデータを他のサービスと連携することが可能になる 上記に伴い
こんにちは、G-genの開原です。当記事では Google Cloud が提供する Looker と Looker Studio（旧称データポータル）という2つのデータ可視化サービスの特徴についてご紹介した上で、選定のポイントを解説します。 Looker と Looker Studio Looker とは？ Looker Studio とは？ データ分析における課題 Looker の特徴 データのアップロード不要 LookML によるデータの一元管理 豊富な業務連携 Looker Studio の特徴 無料で魅力的なダッシュボード 簡単・すぐに始められる手軽さ 多様なデータソース 機能比較と選定基準 機能比較 選定基準 追加情報 Looker Studio Pro Looker Modeler ハンズオンセミナー Looker と Looker Studio Looker と Looker
600ページ以上あり結構長いので方針としては第１部だけは一通り読んでみて、その先は各章結論から読んでいき、気になった部分だけ遡って拾い読みしていく戦略でいく方が良さそう。
【データ基盤チーム ブログリレー 3日目】 こんにちは、エンジニアリンググループの石塚です。 趣味は筋トレです。好きなトレーニングはレッグカールです。今年2023年の1月に第一子が爆誕し、毎日子供の笑顔に癒されております。一方であまり言い訳にはしたくはないですが、事実自分自身の自由に使える時間は少なくなったなと感じております。そんな中でもトレーニングの時間は作りたいので、24時間ジムに契約して妻と娘が寝ている早朝の時間にウホウホトレーニングをしている今日この頃であります。時間のありがたみをとても感じるようになりました。 これは仕事でも同様かと思います。有限な時間の中でタスクを取捨選択して価値ある成果を上げていく事が仕事では求められます。ドキュメンテーションはその価値ある成果につながる時間を増やす一助になるかもしれません。 この記事では、ドキュメンテーションの必要性について言語化します。改め
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