GPT-5.4の登場とOpenAIの最近の動向
皆さんこんにちは、矢野 哲平です。この番組は、耳で学ぶAIをコンセプトに、 初心者・中級者向けにAIを分かりやすく解説する番組です。
今回のテーマは、GPT-5.4が登場。 何が変わった？GeminiやClaudeとの比較、について話していきます。
はい、ということで今日は、GPT-5.4について話していきます。 皆さん、こちらGPT-5.4公開のニュースは耳にしましたでしょうか。
実は先週、OpenAIがいろいろな発表をしました。 新しいモデルの公開であったり、Excel向けの機能を発表したり。
今日のエピソードでは、2つの軸で話をしていきたいと思います。 1つは、直近で起きたOpenAIのニュース。直近で何が起きたのかについて。
もう1つは、実際にこのGPT-5.4を触ってみて検証をした結果について。 具体的にはGeminiやClaudeとの比較をした検証結果というのを、リスナーの皆さんにお伝えしたいと思います。
今回のエピソードでは、OpenAIの直近の動き、そういったものが分かるような回にしていきたいと思います。
今日話すポイントは主に3つです。 1つ目に、直近で公開された新しいモデルGPT-5.4について。
2つ目に、GPT-5.4の検証結果について。 そして3つ目に、最近のOpenAIの他のニュースについて。
はい、それでは早速話していきましょう。 まずはOpenAIの新しいモデルのニュースから。
GPT-5.4の主な特徴と利用方法
先週、OpenAIからGPT-5.4というモデルが発表されました。 今まで私たちが使っていたのはGPT-5.3というモデルになります。
これのバージョンが一つ上がったと。 公式の説明からちょっとGPT-5.4の特徴を挙げていくと、
1つ目がGPT-5.4シンキングではウェブの調査が強化されていますと。 2つ目に最先端のコンピューター操作能力を備えた
当社初の汎用モデルですとあります。 つまりAIがコンピューターを操作するようなタスクでも非常に高い精度でこなしてくれる
そういったモデルだというふうに説明されています。 そしてGPT-5.4はこれまでで最も効率的なリーズニングモデルであり
GPT-5.2と比べて問題解決に使用するトークン数を大幅に削減していますと。 つまりAIにタスクを与えて試行しながら回答を導き出すケース
こういった時に試行過程でトークンが消費されるわけですけど そのトークン消費も大幅に効率ができていると説明されています。
あとはその他の内容だとスプレッドシートやスライド あとはドキュメントの作成こういった編集能力も向上していると報告されています
こうした書類関連のタスク これのベンチマークの平均スコアではGPT-5.2が68.4%に対して
GPT-5.4は87.5%に達したと つまり以前のモデルに比べてデザイン性の高さや視覚表現の多様さが評価されているようです
で今私オープンAAのサイトを見ててそこに前のモデルと新しいモデルで生成した スプレッドシートやドキュメント
あとはスライドこうした比較結果が載っているんですけど やっぱり一見してGPT-5.4の方が明らかに良い資料に仕上がっているのがわかります
じゃあこの新しいAIモデル誰が使えるのという話になるんですけど 現時点では有料プランのみ利用できるようです
チャットGPTのプラスチームプロプランで使えます あとはAPI経由での使用となります
ここでいうAPIというのはプログラムからチャットGPTを操作する そういった時に使うものです
ちなみにチャットGPTの最上位プランであるPro こちらではさらに高性能なGPT-5.4 Proというモデルが使えます
ただProプランの月額料金が200ドルなので 現在のレートで言うと月額3万1000円ぐらいでしょうか
かなり高いですよね チャットGPTの有料プランに加入をしていないと
でもGPT-5.4触ってみたいという人はAPI経由での利用をお勧めします こちらだと月額いくらとかそういったものではなくて使った分だけの重量課金となります
なのでちょっとしたテストぐらいなら数円から数十円 あの100円いかないぐらいで済むと思います
このAPI経由での利用について補足するとやり方非常に簡単です オープンAIのプラットフォームにアクセスをしてクレジットカードの登録をしてチャージをします
例えば5ドルとか10ドルとか あとはチャット画面でモデルをGPT-5.4とかGPT-5.4 Proに変更するだけで利用できます
普段私たちが使っているChatGPTのチャット画面とはちょっと画面が違うんですけど 操作で迷うことっていうのはそんなにないと思います
なのでGPT-5.4のモデルを使うためだけに月額3000円を払う必要はなくて テストで使った分だけ課金される
こういったこともできるので まずはお試しで触ってみたいという人はこちらのAPI経由での利用も検討してみてください
このGPT-5.4 ユーザーからどのような評価を受けているのかっていうのを調査してみました
GPT-5.4のユーザー評価とワンタンタスク比較
これ英語圏を中心に調査をしたんですけど 全体的な印象としてはポジティブな評価が多かったです
特にエンジニアの方からの評価が高かったように思います 一方で過剰に試行をしてしまうと
AIが回答を出すまでのスピードが遅いというネガティブな意見もありました 回答の生成が遅いという点に関しては
これGPT-5.4からではなくて割と前から指摘されている内容ですよね 私もプログラミングのタスクでは
クロードやジェミニに比べてチャットGPTは遅いと感じることが多いです ただやっぱり一番AIに求めているのは回答の正確性なので
ミスの少ない回答を出してくれるのであれば 回答の遅さっていうのは許容範囲かなと思っています
私複数のAIで比較をしてみました 具体的にはGPT-5.4、ジェミニ3.1 Pro
そしてクロードソネット4.6 この比較結果についてちょっと今から話していきたいと思います
まず行った比較がワンターンのタスクの検証となります これ何なのかというとチャット上で人間が指示をして
それに対してAIが回答する ワンタンのみのタスクとなります
つまりAIに自動でタスクを行ってもらうような AIエージェントのようなタスクでの比較ではありません
でこの比較の実験を行う前に私一つの仮説がありました おそらくチャット上で利用するワンタンだけのタスクでは
GPT-5.4の性能はそんなに高くないだろうと こういうふうに思っていました
でなぜこういったように思ったのかというと どうも他のユーザーの評価を見ていると
GPT-5.4をあまり評価していない人 こういった人はチャットでワンタンの指示を出すだけのタスク
そういった利用が多いように見えました 一方でGPT-5.4を評価している人
こういった人はAIエージェントのような自律的にAIが思考を重ねて動作をしていく
そういったタスクで評価をしている人が多いように感じたからです なので最初に行ったワンタンのタスクの比較
これではあまりGPT-5.4のポテンシャルを引き出すことはできないのではないかと そういった仮説を持って検証してみました
で結果としては予想通りと言いますか ワンタンのタスク比較ではあまりGPT-5.4の強みを発揮できなかったかなと
感じました ちょっと今から各タスクで行った比較の結果を話していきます
一つ目がユーザーの好みをAIに伝えて その好みから精度高く情報をピックアップしてもらうというタスク
これに関してはクロードが一番精度が高くて チャットGPTとGeminiは同じ結果に終わりました
で二つ目が要約のタスク 長文をできる限り漏れなくわかりやすく要約できるかというタスクです
でこれに関してはGeminiとクロードの評価が高くて チャットGPTは低いスコアでした
GPT-5.4の要約 なんて言いますか
要約のための要約みたいな 要約することに集中しすぎてあの簡潔に書きすぎてしまっているという印象を受けました
でこれインターネットでも見かけたんですけど GPT-5.4 創造性が求められるようなタスク
そういった場面ではGeminiやクロードに比べて弱いよねと そういった意見がありました
これに関してはちょっと私も同意かなと感じました そして次に行ったタスクが誤字脱字の発見タスク
これも正直あまり良い結果ではありませんでした 当初予想していたようにチャットだけのワンターンのタスク
こういったタスク比較ではあまりGPT-5.4の性能を発揮できないかなというのが正直な感想です
AIエージェントとしてのタスク比較：ウェブサイト制作とパフォーマンス改善
次に各モデルにAIアジェントのような振る舞いをさせて タスクの比較を行ってみました
最初に行ったのがウェブサイトの制作 アプリ開発の会社のホームページを作成してくださいと
これをChatGPT,クロード,Geminiの3つのモデルで比較をしてみました AIアジェントがデザインの策定からファイルの作成まで一貫して行ってくれるというものです
このタスクにおいてはまずスピード面で言うと ジェミニ,クロード,チャットGPTの順番でした
やっぱりチャットGPTはそのタスクの速度が他と比べてちょっと遅いかなと感じました 最終的に仕上がったデザインの結果としては
クロード,ジェミニ,チャットGPTの順番でした この比較結果に関してもあまり違和感はないかなと思いました
スライド作成などのタスクでもチャットGPT あまり想像性が求められるようなタスク
こういったものは苦手なのかなとそういう印象があったからです ちなみにこのタスクで作成したデザインファイル
ノートで記事を書いたので気になる方はチェックしてみてください 記事にこのデザインファイルを置いているのでダウンロードしたら誰でも見れるような状態にしておきます
次に行ったのが既存のアプリのプロジェクト全体を読み込んで そこから改善案を提案してもらうというタスクです
具体的にはアプリの初回起動で画面がより早く表示されるように パフォーマンスの改善提案があれば教えてくださいと
調査をして教えてくださいとそういった質問を各AIにしました 結果はチャットGPTが一番精度が高かったです
デザイン系のタスクや最初に検証したあのワンタンのタスク あまりGPT 5.4活躍しないなぁと思ってたんですけど
とうとう本領発揮してきたぞとそういった感じがしました これちょっと面白い実験しまして各AIにパフォーマンスの改善をレポートとして
提出をさせたんですけど 今度はそのレポートを各AIが読み込んでどの改善提案が一番良いかっていうのを
評価させました つまりそれぞれのAIにそれぞれのレポートを評価してもらうと
チャットGPTが書いたレポートをクロードやジェミニに評価させる クロードが書いたレポートをチャットGPTやジェミニに評価させる
こういったことも実験的にやってみました でこれ面白い結果になりまして万丈一でどのAIもチャットGPTのレポートを評価しました
これは人間の私が見ても実際にそう感じました 次にもう一つ別のタスクを行わせてみました
AIエージェントとしてのタスク比較：セキュリティリスク指摘と操作ガイド
今度はアプリケーションのプロジェクト全体を読み込ませて セキュリティのリスクがあれば指摘をしてくださいというようなタスクになります
これも同じような感じでやったんですけどチャットGPTが一番精度が高かったです クロードやジェミニが漏れていた視点を指摘してくれました
今度はちょっと経路を変えて別のタスクを行わせてみました プログラミングではなくて画面の操作ガイド
各AIに新しくユーザーが触る画面の操作をガイドしてもらうと そういったタスクで比較をしました
結構こういったAIの使い方している人多いですよね それこそ先ほどチャットGPTのAPIを使えばGPT5.4を重量課金で使えるという話をしました
このAPIを利用するためにチャットGPTの画面でAPIキーの発行する必要があるんですけど 初めて触る場合ってどこを操作したらいいかわからないじゃないですか
こうした時に画面のスクリーンショットをAIに渡しながら この後どのように進めていけばいいですかと
そういった質問をしてAIにガイドをしてもらうと そのようなタスクで比較をしてみました
これに関してはクロードが使いやすいかなと思いました ちょっと抽象的になってしまうんですけど
クロードは痒いところに手が届く そういったガイドをしてくれました
こんな感じでいろいろなタスクでGPT 5.4を実験してみました ちょっと現時点の私の感想をまとめたいと思います
GPT-5.4の総評とAIエージェントとしての活用法
GPT 5.4はチャットのようなワンタンのタスクでは実力を発揮しないと感じました
あとはデザイン系や創造性を求められるようなタスク そういったタスクでも実力を発揮しないと感じました
よく言えば指示に忠実 悪く言うと創造性に乏しいと
一方でAIエージェント的な使い方 取り分けプログラミングのようなタスクでは進化を発揮すると感じました
プロジェクト全体を俯瞰して パフォーマンスの改善提案やセキュリティリスクのチェック
こうしたタスクではクロードやジェミニよりも回答精度が高いと感じました
ただし回答を生成するまでのスピードに関してはクロードやジェミニよりも遅いと感じました
私普段クロードを使ってAIエージェントのような使い方をしています その理由が回答の精度や回答の生成速度
この2つのバランスがいいからです ただクロードをちょっと突っ走ってしまう傾向もあるんですよね
人間の少ない指示からタスクをこなしてくれるけど 指示以外のことも突っ走ってやってしまう場合もあると
そういった部分をGPT 5.4を使ってじっくり検証して補っていく そういった使い方がいいのかなと思いました
実はこの使い方は前からしていて クロードでどうしても解決できないエラー
そういったものに遭遇した場合には ちゃっとGPTにお願いをしたら問題なく解決できたと
そういった経験は何度もあります 今回チャットGPTのモデルがGPT 5.4になったことで
さらにこのアプローチが強化されたように感じました もちろん最初からクロードを使わずにチャットGPTだけを使ってもいいと思います
ここらへんはもう好みかなと思います ただGPT 5.4にAIエージェント的な振る舞いをさせた時に
他のAIに比べて生成速度が落ちるという点は注意が必要です 一応思考の深さを調整はできるんですよね
なので思考の深さを軽くすれば 回答の生成スピードは速いですでも精度は落ちます
逆に精度を上げたい場合は思考の深さを深く設定するんですけど その分回答のスピードは落ちます
ちょっとここらへんはケースバイケースで運用していくといいのかなと思います 普段のタスクはクロードでサクサク仕事を進めると
でここぞという場面 書類を入念にチェックしたいとかコードを入念にチェックしたい
そういった時にはGPT 5.4を使うと GPT 5.4の回答スピード遅いって言っても場合によっては気にならないこともあると思います
例えばそうですね 1日の作業が終わってデスクを離れる時でそういった時にGPT 5.4にこのプロジェクトを入念にチェックしておいてとタスクを振っておくと
そうすると後はGPT 5.4が勝手にやってくれるので回答のスピードは気にならないと思います ちょっと前にポッドキャストでも話した
夜寝る前に家族にお休みを言って AIにはさあ仕事の時間だと言って人間が寝ている間にAIにタスクを処理してもらうと
こういった使い方であればGPT 5.4の回答スピードが遅いという問題も許容範囲かなと思います
ちなみにこれはチャットの利用ではなくて AIエージェントのような使い方を想定したケースです
じゃあそういったAIエージェントのような使い方どうやってやるのかという話ですけど これはオープンAIのCodexというツールを使います
手元のパソコンのファイルをAIが作成したり編集したり イメージとしてはパソコンの中にAIエージェントを常駐させるような機能を持つツールとなります
こうしたツール AI各社が開発していて 例えばクロードだったらクロードコード
ジェミニだったらジェミニCLIがあります 興味のある方はこうしたAIエージェント的な使い方も検討してみてください
全然話変わるんですけどチャットGPTの最上位プラン プロプランって200ドルじゃないですか
これ噂レベルなんですけど100ドルのプランが出るという話もあります なのでクロードの上位プランの100ドルプランと
あとはチャットGPTの100ドルプランを合わせて合計で200ドル 日本円で月額3万1000円払えばチャットGPTとクロードのAIエージェントをたくさん使うことができると
これサブスク料金として考えるとものすごく高いと思います でもプログラミングも資料作りのようなファイル処理もあとは情報の調査
こういったタスクで24時間稼働してくれる優秀なアシスタントを月額3万1000円で雇うことができるとそういうふうに思えばかなり安いと思うんですよね
現在のAIの利用シーンとしては人間とAIが1対1でチャットで会話を進めながら仕事を進めると そういったアプローチが多いと思います
ただ徐々にこう人間がAIに仕事を振ったら AIが勝手に仕事を進めてくれるAIエージェントのような仕事の振り方
こうした仕事の進め方もできるようになっています なのでAIにかかる費用というのはサブスク料金ではなくて24時間仕事をお願いできる
アシスタントの費用そういった捉え方もできるのではないでしょうか はいあと今回のタスク比較で思ったんですけど
AIモデル比較の変遷とOpenAIのその他のニュース
AI各社の新しいモデル AIエージェント的な振る舞いをするように設計されているので
従来のようなチャット上だけでワンターンのタスクだけを比較する こういった比較テストでは本来のAIモデルのポテンシャルを比較するのが
難しくなってきているなぁとも感じました チャット上の比較だけではなくてAIエージェント的なタスクを行わせて比較を行うと
そういったテストの方向にシフトしていかなきゃいけないかなとちょっと今回思いました ワンターンのタスク比較に比べて
AIエージェントの比較結構コストがかかるんですけど まあそこは必要経費ということで
それでは最後にその他のチャットGPT関連のニュースを話して終わりにしたいと思います 先週GPT 5.4のモデルが公開されましたけど
実はそれ以外のニュースも公開されました 一つがチャットGPT for Excelという機能
これ名前の通りチャットGPTでExcelを操作する機能となります 補足すると現時点ではアメリカカナダオーストラリアの有料プランの
ユーザーにベータ版として提供されています 自然な会話からExcelを作成したり編集できる機能となります
こちらは先で日本にも公開されると思います そしてもう一つがコーデックスセキュリティという機能
これも名前の通りシステムの脆弱性の発見や検証を行ってくれる AIエージェントとなります
オープンAIの説明によるとアプリケーションセキュリティエージェントというように紹介しています
結構AIを使ってコードを書いた場合 セキュリティの心配がありますよね
そういった時に使えると思います 公式では次のように説明されています
コーデックスセキュリティはコーデックスウェブ経由でチャットGBTプロ、エンタープライズ、ビジネスおよびエデュケーションのお客様を対象に
リサーチプレビューを展開しますと 来月は無料でご利用いただけます
特にViveコーディングでAIを使ってプログラムを書いていると こうした場合ではセキュリティも注意する必要があると思うので
気になる方はぜひチェックしてみてください こちら紹介したチャットGBT for Excelとあとはコーデックスセキュリティ
こちらも概要欄にリンクを貼っておきます 気になる方はチェックしてみてください
今日はちょっとリンクが多いですね はいそれでは今日のポイントをまとめます
リスナーからの質問：個人情報とAI利用のリスク
一つ目にGPT 5.4という最新モデルが公開されました こちら有料プランの方のみ利用することができるモデルとなります
二つ目に実際に試してみましたがチャットのようなワンタンのみのタスク 創造性を求められるタスク
そういったタスクではGPT 5.4の強みを発揮できないかなと感じました 最後3点目一方でプログラムのようなコーディングのタスクでは強みを発揮すると感じました
他社のAIよりも高い精度で回答をしてくれました はい今日はこのへんということで本日もお付き合いいただきありがとうございました
今日はお便りを2件いただいています ありがとうございます読みますね
先日は私のメールをポッドキャストで紹介いただき本当にありがとうございました 日々の業務の中で試行錯誤している内容を取り上げていただきとても嬉しく
大きな励みになりました改めて感謝申し上げます 今回は音声データに含まれる個人情報の扱いについて質問させてください
会話の中で氏名が出る可能性はありますが住所や電話番号まで話すことは通常ありません このような場合でも音声データとして外部サービスに送信されること自体をどの程度リスクと
考えるべきなのでしょうか データは暗号化されるデータは保存されない
AIに学習されないという条件があれば 実務上は一定の許容範囲と考えて良いのかその判断軸を知りたいです
もう一点ですチャットGPTやジェミニの無料プランでは入力データが学習に利用される 可能性があります
個人情報を黒塗りなどで伏せた PDFデータをアップロードした場合でも学習される可能性があることのリスクはどの程度と考えるべきか
氏名などを削除していれば実務上は問題が小さいと考えて良いのか AIサービスと業務利用のバランスについて専門的な視点でのお考えを伺えたら嬉しいです
今後の配信も楽しみにしております ポッドキャストネームてくまさんからのお便りでしたありがとうございます
以前お便りをいただいた方ですね 業務でAIによる文字起こしを使っていると
個人情報の観点などで会社でなかなか導入が難しい状況にあるようです ご質問にあったデータは暗号化されるデータ保存されない
AIに学習されないという3つの条件があれば 業務上は一定の許容範囲と考えて良いのかその判断軸を知りたいです
という内容についてですがこういった条件が揃えばあの許容範囲と考えて良いと思います ただお便りいただいた方の業務で具体的にどのように
AIを使っているのかっていうのはちょっとお便りだけでは確認ができないので 私の方からは範囲に問題ないですよというふうにお伝えはできないんですよね
ここら辺は個人情報をどのように扱うかは会社の個別の判断になるかなと思います 私からシンプルに2つ提案したいと思います
一つがオープンAIのエンタープライズやビジネス チームプランなどよりセキュリティに配慮したプランを使うことを検討すると
こういったプランでは無料プランよりも大幅に顧客情報の取扱いの安全性に優れています
AI導入にあたり顧客情報の扱いをどうするのかっていうことが一番ネックになっているようなので
ここはシンプルに会社が用意した業務向けのプランを検討するのが一番の近道かなと思います あとは顧客とその会話情報を安全にAIに学習させず処理をしたいと
そういったケースではローカルLAA部の検討をお勧めします でこれ何なのかというとパソコンの中だけでAIを動かすことができるというものになります
つまりパソコンがオフライン状態でもAIを動作させることができます でこれ何がいいのかっていうと顧客との会話情報が外部に送信されたり
AIの学習に使われることがありません 会社で1台AI用のマシンを用意してその中でAIに文字起こしをさせると
オープンAIがオープンソースで公開しているウィスパーという文字起こしのモデルがおすすめです で文字起こし以外にもPDFの処理なんかもマシン内で完結して行うことができます
こちらも併せて検討してみてください お便りありがとうございました
そしてもう1件お便りをいただいています ありがとうございますこちらも読みますね
リスナーからの質問：スマホでのコーディングAI活用
ノリと申しますいつも有益なAI情報ありがとうございます Windows環境でカーソルを使いホームページ制作や
PDF情報読み取りプログラムの作成に活用しています プログラミングは完全な素人ですがこんなに簡単にプログラムが作れることに驚きと楽しさを感じています
質問です スマホ環境でもコーディングAIが使えないかと思っているのですがそういったものはありますでしょうか
もしあればおすすめを教えてください ちなみに私はiPhoneユーザーです
お便りありがとうございます ちょっとお便りを整理すると現在Windows環境でカーソルを使っていると
このカーソルについて補足するとAIを搭載したコードエディターとなります つまりAIを使ったプログラミングができるツールを使っていると
こうしたツールをパソコン環境だけではなくスマホでも使いたいと 例えば出先とか移動中にスマホから操作をしたいと
このような内容だと思います 私ちょっとカーソル使ってないので一旦それ前提でお話をすると
私も同じように感じたことがあってちょっといろいろ実験をしたことがあります 私の場合はパソコンで使っているクロードコードをスマートフォンから操作したいと思いました
いろいろ試してみたんですけど結果的に操作ができるようになりました おそらくこの話がヒントになると思うのでちょっとそれを話したいと思います
まずテイルスケールというアプリをインストールします パソコンとiPhoneに
このテイルスケール何なのかっていうとスマホやパソコンのような別のデバイス同士を 安全に接続するようなツールです
これに加えてiPhone側にあのターミナルの操作ができるアプリをインストールしました 私はTermiusというアプリを使いました
ちなみにこちら両方無料です これを組み合わせることで外出先からiPhoneを使って自宅のマックに接続をして
クロードコードを起動するそういったことができるようになりました 話をカーソルに戻すとカーソルにもカーソルCLIというものがあります
なのでおそらくこの構成で同じように操作できると思います 一点だけちょっと不便だった点を報告させてもらうと私のケースで
外出先からスマホから自宅のパソコンにアクセスをしてクロードコードを起動するときに 初回にログインの認証を求められます
これがちょっと地味に面倒だなと感じました おそらくカーソルのCLI経由でも同じようなことが起きるかなと思います
とはいえ外出先から自宅のパソコンにアクセスをしてAIを動かす そういったことができるようになります
ちょっと1回まとめましょうか TailscaleというアプリをパソコンとiPhoneにインストールをすると
そしてiPhone側にTermuseというターミナル操作ができるアプリをインストールして そこから操作をすると
こちらTailscaleとTermuseのリンク概要欄に添付しておきますので よろしければチェックしてみてください
お便りありがとうございました そして最後に私の方からお知らせがあります
お知らせと番組のまとめ
先日AI領域のニュースアプリのウェブ版を公開したと話しました
モーニングAIというアプリなんですけど 海外の最新のAI情報をチェックできるというアプリになります
先日こちらのiPhone版を公開しました ニュースレターで先行して告知をしていたんですけど
ありがたいことにたくさんダウンロードいただきまして 開発の励みになります
こちらも概要欄にリンクを貼っておきますので AIの最新情報を効率的にキャッチアップしたい方はぜひチェックしてみてください
番組ではこのように耳で学べるAIを毎週発信しています 通勤中や家事の合間にAI情報をキャッチアップできます
毎週水曜朝に更新していますのでぜひフォローお願いします そしておすすめの生成AIツールをまとめた資料も配布しています
興味のある方はこちらもぜひ概要欄にリンクを貼っておきます お相手は耳で学ぶAIの矢野てっぺいでした
また次の配信でお会いしましょう
