論文の作成を対話的に支援するＧＰＴです。 既存の優れた論文の特性を評価し、この特性を実現するようプロンプトに埋め込んでいます。 研究の内容や意図が明確なら、質問に答えていくだけで、論文の文章を適切に作成してくれます。 このＧＰＴｓは以下のプロセスを踏んで作られています。 既存の優れた１０個ほどの論文の特性をＧＰＴで分析して、良い論文の評価観点を洗い出します。評価観点は１８にもなりました。 この情報から、まずこの情報から自分が作った論文を評価するプロンプトを作成しました。 さらに、この評価観点をつかって、論文作成を対話的につくっていくプロセスを設計してプロンプト化し、GPTSにのせました。 人間の方の研究意図が明確なら、良い論文をAIと一緒に組み立てることができます。お試しあれ。 #論文作成

コーチングセッションを行うGPTです。 私は企業内でｓのキャリアコーチングを通して、コーチングを実践してきました。 このノウハウといくつかのコーチング原則を込めたGPTsを作りました。 このGPTは、ユーザーとの対話を重視し、それぞれのニーズに応じたパーソナライズされたコーチングを実施します。このプロセスは、ユーザーの自己認識を深め、価値観の明確化、生活のバランス、洞察力の獲得、問題解決能力の向上、目標達成、そして行動変化に至るまで、全人的なアプローチを基盤としています。 セッションは、ユーザーの現在抱えている問題や目標に関する質問から始まります。GPTコーチは、ユーザーの入力に基づいて、不安や決断、忙しさやストレス、自己理解の欠如、具体的な目標設定など、様々な課題に対応するための適切なアクションを選択します。このプロセスでは、優れたアクティブリスニングと強力な質問技術を用いて、クライアントの自己発見と成長を促します。 セッション中、クライアントは自身の価値観、生活のバランス、自己認識、非言語的サインの認識について探求し、新たな洞察や目標に向けた具体的な行動計画を立てる機会を得ます。この対話はフレンドリーで、ユーザーが安心して自分の思いや考えを表現できる環境を提供します。 プログラムの終わりには、ユーザーはセッションを振り返り、次回までに取り組む具体的なアクションを共有します。この締めくくりは、クライアントが学んだことを実生活に適用し、持続的な変化を生み出すための重要なステップです。 このプログラムは、コーチングの力を通じて、ユーザーが自己実現の旅を進める手助けをすることを目指しています。各セッションは、ユーザーが自身の内面と向き合い、より充実した人生を送るための支援を提供する機会となるように設計されています。

生成AIパスポート試験本番（２月１６〜１７日）　に向けた直前の試験対策GPTです。 生成AIパスポート試験のシラバスから出題します。 章番号を指定すると１０問の練習問題が出題されます。 ４択の演習問題と穴埋めの演習問題を交互に出題します。 ４択ばかりだと飽きてきますので穴埋め問題も交互に出題されるようにしました。 １０問おわると正答率を表示します。 間違えた問題を中心に学習することもできます。 また、やっていない問題を中心に学習することもできます。 人は、考えてみてわからなったという体験のすぐ後に解説が表示されると記憶に残りやすいものです。 解答をまちがったりわからなかったあとは詳しく、その内容について詳しく表示されます。

対話を通して、キャリア構築の支援としてあなたの未来のビジョンを作り出してアクションプランまで寄り添って一緒に作ってくれます。 子供時代の夢から、具体的な意味をさぐり、対話的にコーチしてくれます。 思い浮かばなかったり曖昧だったら、そのことを入力すると一歩ずつコーチしてくれます。 ビジョンコーチングに関しての解説記事はこちらです。 https://note.com/essence_s978/n/nf730395e02d4

プロンプトが意図どうりに動作するかを確認するためのテストケースを生成します。 プロンプトを作ったら、それがちゃんと動くか何度かテストは行うと思いますが、多くの場合はそのテストは恣意的でぬけもれがあって、あとで修正することが多いものです。 このプロンプトテストケースジェネレーターは、そのプロンプトの意図を分析して、必要なテストケースを洗い出します。 あなたのプロンプトとその意図を入力すると、そのプロンプトの意図に従って、テストケースを複数出力します。 テストケースは、入力値と確認内容です。 意図は入力しなくても、プロンプトから分析しますが、入力したほうがより正確なテスト生成できます。 テストケースを見るだけで、機能的にたりないものや、こうしたいという方向性を発見するきっかけになることもあります。

体験談を入力すると、再利用可能なパターン・ランゲージを生成してくれるGPTｓです。 パターン・ランゲージとは、建築家クリストファーアレギザンダーが建築設計のためのパターンとして始まったもので、IT業界では、組織パターンやアジャイルなど多くの場で再利用のために活用されています。 このジェネレーターのパターンランゲージはIPAで、発表されているフォーマットを踏襲しています。 参考：IPA 大人の学びのパターン・ランゲージ https://www.ipa.go.jp/jinzai/skill-transformation/henkaku/manapata.html パターンの抽象度や、心理的側面か物理的側面かを調整できます。 また、パターンの質を評価を出力します。　 この評価をもとにパターンを調整できます。 パターンができたら、そのパターンの理解を助けるイメージイラストを生成します。 こちらに解説記事を載せてます。 https://note.com/essence_s978/n/n8f008d468e7a

経産省のDXガバナンスコード2.0とIPAによるDXのパターン・ランゲージをもとに、組織のDX推進をコーチしてくれるGPTです。