プロジェクトのアウトプットは、インスピレーション、経験知識、アイデア選択の積に指数関数をかけ、認知決定、データ決定、パレート最適化の総和を実行ステップにわたって積分し、コンバージェンスターゲットを乗じたものです。そして、機能成分と状態成分のテンソル積の総和を乗じます。この式は、プロジェクトの成果を評価するためのモデルを表していると解釈できます。各変数や関数は、プロジェクトの特定の側面を象徴しており、全体としてプロジェクトの成功を定量化するために使用されます。具体的な文脈やパラメータに応じて、このモデルはさまざまな方法で適用される可能性があります。

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【概要】 スポーツのフォーム動画をGPTsに読み込ませることで解析し、アドバイスをくれます。 【使い方】 動画を読み込ませる ↓ ZIP形式で8枚の画像を抽出 ↓ 抽出された複数枚の動画を再度、読み込ませる ↓ フォームについての改善点がリストアップされたものをCSV形式で提供 【工夫した点】 Pythonで動画の解析を試み、画像をZIP形式で抽出します。 その画像を読み込んだ上で、フォームの改善点を述べてくれます。 フォームの改善点は最終的にCSV形式でくれるので、実際に印刷や保存して使えます。 (もし、文字化けしていしまっている場合はその旨を伝えてください、再度出力してくれます) 【ビジネスとしての視点】 お客さん目線としては、パーソナルなスポーツ教室はなかなかに高額なので費用を抑えたい方（第三者からフォーム見た上でアドバイスが欲しい方は沢山いると思うので）に使って欲しいなぁと考えました。 また、インストラクター側としてもお客さんにどのようにアドバイスをしたらよいかという一つのモデルケースにもなるのではないかと考えていました。

MECEでヌケモレ重複なく課題を分析するロジックツリーツールです。コンサルティングや課題解決に重宝するGPTです！ 粒度の高い情報の入力で、より精度の高い分析を行いロジックツリーを提案してくれます！ PMの業務補助や業務施策の検討段階での情報整理に活用してください！ ちなみにこのGPTsのアイコンは「Real Logo Creator」で作成しました。 oshiete.ai/items/118285014282550272?t=7bdaf774c89275b58dc22beda4c50a2e690555c55a7707991147acc777061eeb