LLMで架空の科学者をたくさん生成する
AI要約
LLMで権利問題を避けながら架空の科学者を大量生成する手法です。時代・国籍・分野・性別の組み合わせで設計したクォータCSVをプロンプトに渡し、GPT-4.1-miniで名前・プロフィール・肖像画を生成。偏りを避けるため属性を戦略的に配分し、最終的に1万人規模を目指しています。実装例付きで、創作データセット生成の実践的なアプローチが学べます。
AI要約
LLMで権利問題を避けながら架空の科学者を大量生成する手法です。時代・国籍・分野・性別の組み合わせで設計したクォータCSVをプロンプトに渡し、GPT-4.1-miniで名前・プロフィール・肖像画を生成。偏りを避けるため属性を戦略的に配分し、最終的に1万人規模を目指しています。実装例付きで、創作データセット生成の実践的なアプローチが学べます。
AIをただの「何でもやる1人のエンジニア」として使うから上手くいきません。実際のチーム開発と同じように、PM(要件整理)→エンジニア(実装)→レビュアー(品質チェック)の3役に分けてAIに頼むと、仕様のブレや手戻りが劇的に減ります。各工程のプロンプト例付きで、明日から実践できる運用ノウハウです。

