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AIによる記事生成時代の到来か!?「articoolo」が日本語対応で試してみた。

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「articoolo」というAI記事作成ツールが日本語対応したそうです。こちらは以前から英語での使用は可能だったため、自分も使ったことがありますが。あくまで英語で出力させて翻訳を介しての利用でした。日本語対応して質がどうなったのか?検証してみたいと思います。

https://ledge.ai/articoolo-japanese-version/

articooloが日本語対応。articooloとは

articooloはキーワードを指定して文章を自動生成してくれる云わばAIライティングツールです。アフィリエイターやブロガーからすると夢のようなツールです。AIなので知識を詰め込み学習させることで文章の質は良くなります。ですが、AIライティングに置いては開発が遅れているんですよね。なぜならライティング部分に関しては学会などで発表することを前提としているAI研究者がなかなかやりたがらないんです(笑)逆にアフィリエイターなどの個人や小規模会社も「開発費」という名目でお金がかかり続けるAI研究へはなかなか梶が切れません。やろうと思えば研究は一気に進むはずなんですが。難しい部分です。

また、サイトやブログのリライトにも対応しています。そのあたりの精度もどんどん上がり、あげくAIによる画像修正・出力などもできるようになったら・・・もうアフィリエイターやブロガーはいらなくなっちゃいますね(笑)2018年はAIライティング元年になりそうな気配ですwww


articooloを試してみました

ちなみになんですがarticooloは、出力毎に記事が変わります。データーベースに蓄積させ学習した知識をフル活用して記事を出力します。また日本語出力と英語出力からの翻訳にて1回だけのテストをここに記載しますので、是非見てみてください(^^♪例として「人工知能」にて比較・出力してみました。

articooloで「人工知能」というキーワードで出力

articooloに「人工知能」というキーワードを入れて出力した記事が下記になります。

ネットとは、情報のために用いられる知識表現技術である。それは命題ネットとも呼ばれます。意味論的ネットは意味を伝える。それらは知識の2次元表現です。数学的には、ネットは有向グラフとして定義することができます。セマンティックネットは、ノード、リンク、およびリンクラベルで構成されます。リンクはオブジェクト間の接続を伝える矢印として表示され、リレーションはリンクラベルで指定されます。関係は知識の構造を提供する。関係する対象と関係はそれほど具体的である必要はない。ノードはいくつかのノードと相関関係があるため、ネットはネットに参照されます。図から、オブジェクトはアークと内側の楕円を使用して接続されています。
FemalePersonsとJillの間にMemberOfというラベルが付いていることに注意してください。 JackとMalePersonsの間にMemberOf接続があり、JackとJillの間にSisterOf接続があります。 FemalePersonsとJillのMemberOf接続は、Jillが女性のクラスに属していることを示しています。推論 - 逆の証明がない限り、クラスのすべてのメンバーがスーパークラスのプロパティを継承すると考えられます。したがって、ネットワークは継承の正当化を実行します。たとえば、Jillは2つの脚を持つ土地を継承します。これは、FemalePersonのカテゴリに属し、その結果、値2のLegs接続を持つ人のカテゴリに属します。
セマンティックネットは多重継承を可能にします。したがって、オブジェクトは1つのクラスに属し、クラスはサブセットまたは別のクラスになります。逆リンク - セマンティックネットワークは、逆方向リンクと呼ばれる一般的なタイプの推論を可能にします。例えば、SisterOf接続の逆であるHasSisterリンクがあるかもしれません。逆リンクは、推論アルゴリズムの仕事を簡単にして、Jackの姉妹のようなクエリに答える。 HasSisterがSisterOfの逆であることを発見すると、推論アルゴリズムはJackからJillへのHasSisterの接続を追跡し、その質問に答えることができます。
セマンティックネットの短所 - セマンティックネットワークの欠点のうち、アイテム間のリンクはバイナリリレーションのみを表します。たとえば、文章を直接アサートすることはできません。リンク名の通常の定義はありません。セマンティックネットワークのメリット - セマンティックネットには、カテゴリのデフォルト値を表すスキルがあります。

articooloで「Artificial Intelligence」というキーワードで出力

海外版のarticooloに「Artificial Intelligence」というキーワードを入れて出力して、翻訳を掛けた記事が下記になります。※人工知能の英訳がArtificial Intelligenceです。

作家、David Gelernter、およびYale大学のコンピュータサイエンス教授は、人工知能は未来ではないというタイトルで引用されています。
次のステップはIQが500のマシンで、その後5回のヘッドが100の人間IQの等価に達する。私たちは持っていない。そして時間がたつにつれて、私たちは、観葉植物と人間との間に大きな違いが見られないような機械を造ります。人工知能その時代、ジェネルンター教授は、人工知能が狂ったように聞こえるかもしれないと言いました。しかし、それ以上はありません。特に私たちの生活の中でAIを使用したとき。たとえば、空間ナビゲーションはGPSナビゲーションではなく、Amazons EchoやApples Siriに依存し始めました。 AIは、多くの進歩を遂げており、その理由は、処理、多くの情報アルゴリズムのためです。
多くの情報が調査され、洞察が提供される可能性があります。インダストリアル・レボリューションの推進剤と呼ばれるAIは、今後20年間で約50%の雇用を削減する可能性が高い。すべての業界は、AIの助けを借りて行うことができる作業のために個人を置き換えることを選択します。アルゴリズムと自動化は、低価格でより高い効率を提供するため、大きな脅威です。今日のアメリカの製造業 - アメリカの製造業は2000年の大後退以来ずっと長く苦しんできました。成長は低迷しており、その理由の多くは米国で製造された商品です。彼らのドルの高さと、エネルギー部門の大幅な削減のために、外国市場にとっては常に手頃ではなかった。ドローンと産業用ロボットは、1960年代からハンド産業の一部となっています。
次のオートメーション革命が始まったばかりです。米国の製造業部門はこの変更を熱心に待っています。企業が煩雑な在庫を維持してコストを削減できるならば、アメリカの製造業が激しい成長を経験する可能性が高い。このことから、サプライチェーン、設計チーム、生産ライン、および品質管理が、実行可能な洞察を提供するインテリジェントエンジンにきわめて組み込まれている、ネットワーク化された工場の製造部門が対応しなければなりません。バーチャルリアリティ - バーチャルリアリティは、仮想世界でのテストの実行を支援する新しいツールを可能にします。シミュレーションと製品の作成は、製造時間を大幅に短縮するのに役立ちます。オートメーション - オートメーションは、製造業が高いレベルの精度と生産性を達成するのを支援します。これは人間の能力を超えています。

上記2記事を見比べてみてください。実際、想像したAI記事のレベルと比べてどうでしょうか?個々の差はあると思いますが今後精度が上がることで色々な使い道が見えてきそうです。


articooloの出力は英語版の方がいいのかも。まとめ

articooloに求める今後の課題がいくつかあります。

1.使用できない言葉が多そう(※日本語系の学習がまだ足りてない?のかも)
2.よって生成され出力されるAI記事は今ひとつの出来
3.APIでは日本語はまだ使用できないということ
4.各種コンテンツ(画像やリライト)が日本語未対応

個人的な感想ですが、現在のところ共にイマイチなのかもですね。英語版翻訳の方がまだマシな内容な気もしましたが、皆様はどう思われましたか?今後もこちらのarticooloに関してはどんどん開発・データ蓄積さらには現在未対応の日本語リライト機能など、楽しみなツールになることは間違いありません。ひぽぽたますでもどんどん活用して実験していきたいと思います。



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