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こんばんは、座禅いぬです。 JAWS DAYS 2025に参戦してきました！会場前にいたコツメカワウソの赤ちゃんがとてもかわいかったです。 さて、Deep Researchのサービスが始まってから、たくさんの人が自分の使い方を編み出して解説していると思いますが、自分の使い方をまとめたかったのでここに載せておきます。これ、とんでもない機能ですよね。使ってみてすぐ、人類はもう生成AIに勝てないなと思いました。 一言でいうと、調べたいもの、考えたいことに対して「論文を書く」というフレームワークを構築します。論文の構造はいろいろあると思いますが、理系論文の流れをフレームワークととらえ、生成AIに思考しやすい形を作ります。 背景：なぜ論文という枠組みが良いのか 論文は次のような流れを持ちます。 背景 (Introduction) 目的 (Objective) 材料と方法 (Methods) 結果 (

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんばんは。座禅いぬです。 最近は有志で集まってLT会を開いて、アウトプット量を増やして学びを加速させよう！というチャレンジをみんなでやっています。 さて、プレゼンを読みやすく直感的に理解し易くするために、イラストの存在は重要ですよね。以前だったらぴったり合うイラストを探すだけで大変だったのですが、今は生成AI（自分だとDALL-E）にすぐ生成してもらえるので便利。 そこで今回もChatGPTのDALL-Eに作成してもらうことにしました。 もう何度も繰り返してる作業なので、パッと依頼しちゃいます。雑でも結構結果が安定してるイメージ。 と

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? おはようございます。座禅いぬです。データサイエンスの学習でレポートを作る機会があったのですが、その際に「可視化」という言葉にとても引っかかりました。要は「図示」だと思ったのですが、ちょっとニュアンスが違うなと思ったので、「可視化」が表現する範囲をきっちり言語化したかった、という自分メモです。 「データを可視化しろ」と言われたときは単に表やグラフに変換するだけでなく、読み手に正確かつ分かりやすく情報を伝えることが求められますよね。本記事では、データ可視化の概要や主な手法、そして注意点についてまとめました。 データ可視化の概要と目的 1-1