カリカリ梅のデバッグ系記事です。
困った時にどこまでAIが寄り添ってどんな返答をくれるのか、プライベートで困った時にChatGPTを使用してみました。
今回は、初夏の時期によくある「青梅からカリカリ梅を作ってみたが、カリカリにならない」についてChatGPTに画像を使用しながら文字だけの質問時と画像を使用した時の返答の差や返答内容について確認してみました。
文章のみで相談してみる
まずは、素直に「材料と内容、カリカリにならない」と文章のみで相談してみます。
梅がカリカリにならない
どうすればいい？
[材料]
・卵の殻2つ
・塩大さじ5〜６ぐらい
・若干黄色い梅ChatGPTが原因をまとめて、問題点〜おすすめの基本レシピまで、基本的な内容を教えてくれました。
「塩分がやや少なめ」からわかるように、教えた情報を元に基本レシピで使用される塩の量などを比較し、判断しています。
画像を入れて相談してみる
数日後、現状の写真を追加して、梅の経過を聞いてみました。
今回は、経過を知りたいので、画像と漬け始めた日付を入れて、どのような返答が来るのか試しました。
ChatGPTからの返答
写真ありがとうございます！状態、とても良くわかりました。
【見た感じの評価】
◎良い点
梅酢がしっかり上がってきている
袋漬けで密閉性が高い
卵の殻(白いもの)のがしっかり入っている
△気になる点
梅が少し黄色く見える、少し熟していた可能性あり
【今後の見込み】
今で13日目なので、あと数日〜１週間ほどでカリカリに近づく可能性が高い
【アドバイス：今からできること】
卵のからを追加するなら「今がラストチャンス」
塩分が足りてるならそのまま様子でもOK
このまま5~7日おいて様子を見る上記の内容から、作成した日付と写真から判定した対象の色から判断されていることがわかりました。
また、今回、対象に関する情報を細かく知りたかったため、写真のトリミングを行ったが、「袋漬けで密閉性が高い」と評価があるので、映っている物も見ていることがわかりました。(袋と物を認識し、どんな状態なのかがわかっていらっしゃる‥)
写真に映っている情報も取り込んでいるので、どのように写真を加工するかで回答が変わる可能性もありそうだと思いました。
まとめ
今回、ChatGPTでカリカリ梅のデバッグを行なってみました。
文章のみで情報を入れた分だけ、基準と比較し、返答してくれることがわかりました。
基準から比較するため、オリジナルのレシピに関する反応は質問の仕方に工夫をすれば、欲しい答えを返してくれそうでした。
また、写真を入れることで、どのような状態なのかが判定してくれるため、どんな状況なのかがわかりやすかったです。
そして、質問をするごとに人に寄り添った優しい言葉を返してくれました。
(「ナイス質問！」「ありがとうございます！わかりやすいです」など‥)
【結論：美味しく作りたい時は人に聞く、とりあえず楽しくチャレンジしてみたい時はChatGPTに聞いてみる。】
プログラムや開発だけではなく、日常生活で困ったら使ってみるのも良いかもしれないです。
ここまで読んでいただき、ありがとうございます。もしこの記事の技術や考え方に少しでも興味を持っていただけたら、ネクストのエンジニアと気軽に話してみませんか。
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