OAuth認証 は問題なさそう？？
昨日（5月29日）の投稿でOAuth認証が大丈夫か心配になりネットで調べているときに・・・。あっ！GPT先生に聞くことを忘れていたと思い聞いてみました。
プロンプト：「OAuth認証とは 詳しく教えて」
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OAuth（オーオース）認証は、インターネット上でアクセス権限を安全かつ効果的に管理するためのオープンスタンダードです。OAuthは、ユーザーが他のアプリケーションやサービスに対して、自分のアカウント情報やリソースにアクセスを許可する仕組みを提供します。
一般的なOAuthのフローは以下のようになります：
- クライアントアプリケーション（アクセスを要求するアプリ）は、ユーザーに対してアクセス許可を求めるための認証リクエストを送信します。
- ユーザーは認証リクエストを受け取り、認証プロバイダーに対してログインを行います。
- 認証プロバイダーはユーザーの認証情報を確認し、クライアントアプリケーションに対してアクセストークンを発行します。
- クライアントアプリケーションは発行されたアクセストークンを使用して、認証プロバイダーや他のリソースサーバーに対してユーザーのリソースにアクセスします。
この方法により、ユーザーは自分のアカウント情報を直接共有せずに、第三者のアプリケーションと連携することができます。また、アクセス権限はユーザーが明示的に許可するため、セキュリティとプライバシーの面でも有利です。
OAuth認証は、ソーシャルメディアのログイン機能や、APIを使用するアプリケーションによく利用されています。例えば、TwitterやFacebookのログイン時に他のアプリケーションにアクセスを許可する場合、OAuth認証が使用されます。
以上がOAuth認証の基本的な概要です。もし詳細や具体的な例について質問があれば、お気軽にお聞きください。
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だそうです。セキュリティ面ではしっかりしてそうですね！
TwitterやFacebookのログイン時に他のアプリケーションにアクセスを許可する場合も、OAuth認証が使用されているということなので、信頼しましょう。
心配なので、一応、ネットでも調べましたが大丈夫そうでした。
また、１つ賢くなりました笑
次は実際にVSコード（プログラムを書くメモみたいなもの）を使って書いてみようと思います！！
素人にできるかな・・・。困ったらGPT先生に聞こう笑
業務効率化を目指して！相談予約サービス
本日は、業務効率化をしようと思い、Pythonを使ってやってみようと思ってます。
出来るかわかりませんが、チャットGPTが返答を返してくれました。
少し調べた情報によると、プロンプト（GPTへの指示のこと）によって大きく異なるそうです。
今回実装したいのは、就職や、教務的な相談事項があった際に、学生からの問い合わせが増えると、都度対応するのが大変なので自動化したいと思います。
今回、試しに以下のような指示をしてみました。
「google スケジュールを活用して、マッチングサービスを作りたいと思ってます。 マッチングした際にそれぞれに連絡できるようなシステムを組むことはできますか？」
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はい、それは可能ですが、いくつかの要素に注意が必要です。
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Google Calendar API: これを利用することでユーザーのスケジュールを読み取り、マッチングを助けることができます。これにより、ユーザーが自分の予定を共有することなく、マッチングシステムが自動的に予定を調整することが可能になります。
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ユーザーの同意: ユーザーのカレンダー情報を取得するには、そのユーザーから明示的な許可が必要です。GoogleのOAuth2.0フローを使用して、ユーザーにその許可を求めることができます。
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プライバシーとセキュリティ: ユーザーのカレンダー情報を安全に管理し、ユーザーのプライバシーを尊重することが重要です。また、これらのデータは目的外の使用は絶対に避けるべきです。
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通知システム: マッチングが行われた後、各ユーザーに通知を送るシステムを設計することも重要です。これは、メールやSMS、あるいはアプリ内通知など、さまざまな形式で行うことができます。
これらの要素を考慮に入れつつ、システムを設計すれば、Google スケジュールを活用したマッチングサービスを作ることが可能です。
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上記提案を受けたため、以下を入力してみました。
「具体的なシステムの組み方を教えて欲しいです。 指導してもらえませんか？」
すると・・・
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もちろんです、基本的なステップを以下に示します。ただし、具体的な実装は使用するプログラミング言語やフレームワークによります。
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ユーザーオーセンティケーション: Google OAuth2.0を使用してユーザーからカレンダーデータへのアクセス許可を取得します。これには、Google Cloud Consoleで新しいプロジェクトを作成し、OAuth 2.0クライアントIDを生成する必要があります。また、OAuthのコールバックURIをあなたのアプリケーションに設定することも必要です。
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カレンダーデータの取得: Google Calendar APIを使用して、ユーザーのカレンダーデータを取得します。APIリクエストは、認証されたユーザーのトークンを必要とします。
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マッチングアルゴリズム: これはあなたのビジネスロジックに依存しますが、一般的にはユーザーの予定の間隙を見つけ、他のユーザーとの共有可能な時間帯を特定します。
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通知システム: マッチングが見つかった場合、各ユーザーに通知を送ります。これはメール、SMS、あるいはアプリ内通知によって行うことができます。
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プライバシーとセキュリティ: ユーザーのカレンダーデータを安全に保管し、プライバシーポリシーとデータの使用について明確にすることが重要です。
具体的なコードの例や詳細な実装ガイダンスについては、使用するプログラミング言語やフレームワークの公式ドキュメンテーションを参照することをおすすめします。例えば、Google Calendar APIにはPython、Java、JavaScriptなど、さまざまな言語でのサンプルコードが提供されています。
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だそうです。
具体的になってきたなと思ったので、以下を質問してみました。
「pythonを少し理解しているため、具体的なコードも含めて指導してほしいです。」
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了解しました。Pythonを使用してGoogle Calendar APIにアクセスする基本的なコードを以下に示します。ここではGoogleのgoogle-auth, google-auth-oauthlib, google-auth-httplib2, および google-api-python-clientパッケージを使用します。
まず、Google Cloud Consoleでプロジェクトを作成し、OAuth 2.0クライアントIDを取得します。これにより、credentials.jsonという名前のファイルが生成され、これをダウンロードします。
次に、ユーザーからのOAuth認証を処理するPythonスクリプトを作成します：
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ん？？？ OAuth認証！？
調べてみました。
OAuthとは、複数のWebサービスを連携して動作させるために使われる仕組みです。通常、Webサービスを利用するためは、個別にユーザーIDとパスワードを入力してユーザーを認証する必要がありますが、OAuthを利用することで、IDやパスワードを入力することなく、アプリケーション間の連動ができるのです。
だそうです。ちょっと怖いですね。危険性を調べた上で進めていこうと思います。
その後、コードが吐き出されました。
import os.path
import pickle
from google_auth_oauthlib.flow import InstalledAppFlow
from google.auth.transport.requests import Request
# 以下はGoogle Calendar APIに必要なスコープ
SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/calendar.readonly']
def main():
creds = None
if os.path.exists('token.pickle'):
with open('token.pickle', 'rb') as token:
creds = pickle.load(token)
if not creds or not creds.valid:
if creds and creds.expired and creds.refresh_token:
creds.refresh(Request())
else:
flow = InstalledAppFlow.from_client_secrets_file(
'credentials.json', SCOPES)
creds = flow.run_local_server(port=0)
with open('token.pickle', 'wb') as token:
pickle.dump(creds, token)
# ここで認証情報を使って何か処理を行うことができます。
# 例えば、Google Calendar APIを使用してカレンダーのデータを取得するなど。
if __name__ == '__main__':
main()
このコードはユーザーのOAuth認証を取り扱い、認証情報をtoken.pickleという名前のファイルに保存します。この認証情報は後でGoogle Calendar APIにアクセスするために使用します。
次に、上記の認証情報を使用してGoogle Calendar APIにアクセスし、カレンダーデータを取得するスクリプトを作成します：
from googleapiclient.discovery import build
import pickle
def main():
with open('token.pickle', 'rb') as token:
creds = pickle.load(token)
service = build('calendar', 'v3', credentials=creds)
# 現在時刻から1週間後までのイベントを取得する
now = datetime.datetime.utcnow().isoformat() + 'Z'
week_later = (datetime.datetime.utcnow() + datetime.timedelta(weeks=1)).isoformat() + 'Z'
events_result = service.events().list(calendarId='primary', timeMin=now, timeMax=week_later, singleEvents=True, orderBy='startTime').execute()
events = events_result.get('items', [])
for event in events:
start = event['start'].get('dateTime', event['start'].get('date'))
print(start, event['summary'])
if __name__ == '__main__':
main()
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長い！！！！！笑
長くて申し訳ありません。
まずは、OAuth認証をもう少し調べてから進めていこうと思います。
また、報告させてもらいます！
ここまで読んでくださっている方はいないと思いますが、
もしご覧いただいている方がおられたら、・・・・・・素敵です。笑
月曜日〜今日も頑張りましょう〜！！！！
auto - gptに頼ってみた！ パート１
今日は既存ビジネスをAIで取り込める領域について確認をしてみました。
すると以下、提案されました。
Common pain points and areas where AI can provide the most value:
- Healthcare: improving patient outcomes, reducing costs, and increasing efficiency
- Finance: fraud detection, risk management, and customer service
- Transportation: optimizing routes, reducing fuel consumption, and improving safety
- Retail: personalized marketing, inventory management, and supply chain optimization
- Manufacturing: predictive maintenance, quality control, and supply chain optimization
- Energy: predictive maintenance, demand forecasting, and grid optimization
- Agriculture: crop monitoring, yield optimization, and resource management
- Media: content creation, curation, and distribution
- Education: personalized learning, student engagement, and administrative tasks
- Government: fraud detection, waste reduction, and citizen services
訳すると・・・
AIが最も価値を提供できる領域：
- ヘルスケア：患者のアウトカムの改善、コスト削減、効率化
- 金融：不正検知、リスク管理、顧客サービス
- 輸送：ルートの最適化、燃料消費量の削減、安全性の向上
- 小売業：パーソナライズドマーケティング、在庫管理、サプライチェーン最適化
- 製造：予知保全、品質管理、サプライチェーン最適化
- エネルギー：予知保全、需要予測、グリッド最適化
- 農業：作物モニタリング、収穫量最適化、資源管理
- メディア：コンテンツ制作、キュレーション、配信
- 教育：パーソナライズされた学習、学生エンゲージメント、管理業務
- 政府：不正検知、廃棄物削減、市民サービス
おっ！！！！教育・・・・・
ここに特化して調べてもらおう！！！！
すると以下のようにウェブ検索をもとにシンキングしてくれて、吐き出してくれました。
英語・・・・・
Examples of how AI is currently being used in education:
1. Personalized learning: AI-powered tools can analyze student data and provide personalized learning experiences based on their individual needs and learning styles.
2. Intelligent tutoring systems: AI-powered tutoring systems can provide students with immediate feedback and support, helping them to learn more effectively.
3. Automated grading: AI-powered grading systems can help teachers to grade assignments and tests more quickly and accurately.
4. Predictive analytics: AI-powered analytics can help schools and universities to identify at-risk students and provide them with the support they need to succeed.
5. Chatbots: AI-powered chatbots can provide students with instant support and guidance, answering their questions and helping them to navigate the education system.
Pain points that AI can address in education:
1. Lack of personalization: AI can help to provide personalized learning experiences for students, addressing the issue of one-size-fits-all education.
2. Teacher workload: AI-powered tools can help to automate tasks such as grading, freeing up teachers' time to focus on other aspects of teaching.
3. Student engagement: AI-powered tools can help to keep students engaged and motivated, providing them with immediate feedback and support.
4. Student success: AI-powered analytics can help schools and universities to identify at-risk students and provide them with the support they need to succeed.
現在、教育現場でAIが活用されている事例をご紹介します：
1. パーソナライズされた学習： AIを搭載したツールは、生徒のデータを分析し、個々のニーズや学習スタイルに基づいてパーソナライズされた学習体験を提供することができます。
2. 知能型チューターシステム AIを活用したチュータリングシステムは、学生に即時のフィードバックとサポートを提供し、より効果的な学習を支援することができます。
3. 成績評価の自動化 AIを活用した採点システムにより、教師が課題やテストをより迅速かつ正確に採点することを支援します。
4. 予測分析： AIを活用した分析により、学校や大学がリスクのある学生を特定し、成功に必要なサポートを提供できるようになります。
5. チャットボット AIを搭載したチャットボットは、学生に即座にサポートとガイダンスを提供し、質問に答え、教育システムをナビゲートするのを助けることができます。
AIが教育現場で対応可能なペインポイント
1. パーソナライゼーションの欠如： AIは、学生にパーソナライズされた学習体験を提供し、画一的な教育という問題に対処するのに役立ちます。
2. 教師の作業負荷： AIを搭載したツールは、採点などの作業を自動化することができ、教師の時間を教育以外の側面に集中させることができます。
3. 生徒のエンゲージメント： AIを活用したツールは、生徒のやる気を引き出し、フィードバックやサポートを即座に提供することができます。
4. 学生の成功： AIを活用した分析により、学校や大学がリスクのある学生を特定し、成功に必要なサポートを提供することができます。
だそうです。
ここから掘り下げていけば、より具体的に教えてくれるみたいです。
あと、何やら聞くところによるとチャットGPTもウェブ検索機能が実装されたみたいですね。
進化が早いっすね。末恐ろしい・・・。
今回はざっくりとしたプランを挙げてもらいましたが、市場調査、情報収集等をする際は、かなり便利かと思います。
専属秘書ですね。
乗り遅れないようにしていきましょう！！！
Auto - GPT 稼働させてみた。
Auto -GPT を稼働させてみたのですが、このブログを見てもらうために、どのような戦略をしたら良いか？的な質問をしてみました。
以下、返答がありました。
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私は、https://unvpro.hatenablog.com/、彼らのブログについて確認し、彼らがより人気を得るためにそれを開発する方法について何かアイデアがあるかどうか見てほしい。
思いつきです： ブロガーのウェブサイトを閲覧して、そのコンテンツやターゲット層について理解を深めることをお勧めします。その後、https://unvpro.hatenablog.com/、ブログの人気を向上させるための洞察や提案があるかどうか確認することができます。
理由：ブロガーのウェブサイトを閲覧することで、そのコンテンツとターゲット層をより深く理解することができ、ブログの人気を向上させるためのより効果的な戦略を立てることができる。https://unvpro.hatenablog.com/、経験豊富なブロガーから貴重な洞察や提案を得ることができる。
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まずはターゲット層を理解することをお勧めされました。
その後・・・
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感想： ブロガーのウェブサイトを分析し、https://unvpro.hatenablog.com/ から提供されたインサイトに基づき、ターゲットオーディエンスに響く、高品質で魅力的なコンテンツを作成することに注力することをお勧めします。また、検索エンジン向けにブログを最適化し、ソーシャルメディアマーケティング戦略を策定することで、知名度を上げ、より多くの読者を集めることに取り組むことができます。
理由：ブロガーのターゲットとなる読者の共感を得られるような、高品質で魅力的なコンテンツの作成に注力することで、読者のエンゲージメントを高め、ブロガーの投稿をシェアしてもらうことができます。検索エンジン向けにブログを最適化し、ソーシャルメディアマーケティング戦略を立てることで、知名度を上げ、より多くの読者を集めることができる。
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ということだそうです。笑
今後のplanとしては、以下を提案いただきました。
- 高品質で魅力的なコンテンツの作成に集中する
- 検索エンジン向けにブログを最適化する
- ソーシャルメディア・マーケティング戦略を立てる
もっと具体的なお題を投げかけてみたら面白いかもしれないですね！
稼働の際に、全て日本語やったらええのに・・・と思いながら、
そういうプログラムの仕様に変更することもできるのでしょうね・・・。
今度、チャットGPTさんに聞いてみますか。笑
今日の１枚
↓
素人によるAuto-GPTの実装とその時の感想について
大学職員がauto-gptの実装に関する感想
プログラミングは本当に駆け出しで、Youtube先生、Chat Gpt先生に教えてもらい、何とか実装することができました。
正直な感想として、本当にど素人レベルですが、私でできるので誰でもできると思いました。
実際にauto-gptを試す瞬間は、驚きと喜びそして感動が強いかったです！！！これからも学習を継続し、より高度なタスクへの応用を目指そうと思いました。自分の成長もあることと、この技術が大学の業務にも貢献できたら良いなと思います。
ただ・・・・・・・Auto-GPTについては全てプログラムを英語で入力しないといけないこと。
そして、 使い所が難しい・・・。
簡単なタスクであれば、Chat Gpt先生で充分なので大企業のプロジェクトとかで活躍できるような内容なのかなと思います。
誰か上手い使い方をご存知の方は教えてください。
今回実装して思ったことですが、昔であれば、勉強して実装しないといけないと思いますが、今やどこでも教えてもらえます。
GPT先生は謂わゆる秘書にあたりますね。それが、月々２０ドルと考えると安いなので皆さんも積極的に活用してもらえたら良いかなと思います。
また、GPT−４についてもレベルが上がって精度も格段に上がっているそうです。
これからも積極的に活用して自身のレベルアップに繋げていければと思います。
今日の１コマ
先日、AIイラストくんというものが出てきました。
ライン上でプロンプトすれば勝手に画像が生成されます。Maze Guruと同様に、指などの細かい部分については精度が悪いですが、しっかりと生成してくれますね。
以下、学校の職員が事務仕事
大体1分程度で作成してくれました！！！
今日も頑張りましょう！
鼻が~~~~~~~~~
初投稿
初めまして
ユニブです。
このブログでは主にプログラミングをメインに広げていけたら良いなと思ってます。
更新頻度は不定期ですが、気が向いたら記録していきます。
現在、某大学の職員として働いておりますが、何か新しいことを始めたいと思い、
2023年からプログラミングを習い始めました。
大学職員でプログラミング（言語はPython）してたらめっちゃ強いやろ！？と思ったのがきっかけです。
使いこなせないと意味がないですが。笑
また、昨今ではチャットGPTが流行っておりますし、間違いなく使えない職員は消えていくと思います。特に、学校って古い体制のところが多いので危機感があります。
当面の目標としては業務改善→早く仕事がおわる→プライベートが充実→自分の時間が増える→ある程度収入が増えるを目標に頑張ります。
新学習指導要領では、プログラミングが小学校では2020年度から、中学校では2021年度からプログラミング教育が必修化されてますので、少しでも把握しておきたい思いもあります。
先日は、youyube先生を参考にAuto-GPTを実装しましたが、使い所がわかっておりません。
どなたか、ご存知の方は教えていただけないでしょうか！？
コメントお待ちしております。
AIで画像生成にハマってます。↓
それではよろしくお願いいたします。
