「Bing AI」では何ができるのか？弄り倒してみるの巻

「Bing AI」の画像認識レベルはいかほど？

前回の検証でも実証された、優秀な期待の新人「Bing AI」。
当研究会が掲げる「画像認識」という課題の救世主となりえるか、試してみることにした。

クオリティが一番高い出力だと感じた「より創造的に」で検証してみる。

プロンプトは以前使用したもので、standoff2のリザルト画像を使用する。

残念ながら1ミリもかすっていない。
謎のプレイヤーネームと数値が出力された。
やはり生成AIにおいて、画像認識はまだまだハードルが高そうだ。

Excelへの記入方法を教えてくれた。こういった点は親切である。
にっこりマークもありがとう。

個人データの分析

前回はTonyK選手1人の個人データで分析にかけてみたが、以下のような興味深いデータをみつけたので、こちらの「比較分析」を検証してみる。

モンゴルの強豪「Stalwart Esports」が有するスター、Top選手である。
リーグ戦全体の戦績データの平均値を比較している。

こちらのプロンプトでかけてみる。

あくまで数値のみでの分析なので、参照程度といったところか。
アナリストの方々はどう捉えるか。

ちなみに、数か月後に開催予定のPUBG Mobile Global Championshipという世界大会には、この2人のスターも出場する。
是非、Bing AIの分析の通りの特徴かどうか観戦して確かめてみてほしい。

ファイト構築分析

最後に、マッチのファイト構築に関しての分析をかけてみた。

情報量が多くなった状態で、どのようにまとめてくるか。

以前使用したプロンプトで検証。

一旦ここで停止してしまった。文字数の問題かと思われる。

分析再開。

ここでも文字数の問題。これはログインすれば解決すると思うので、長文分析をかける場合にはマイクロソフトにログインしてから使われることをおすすめする。

キルができているチームに関してはそうでもないが、全体的に辛辣なコメントという印象である。
上手くファイトを構成できる場合とそうでない場合は、もちろんチームの組み合わせ、選手のコンディションによっても、当然左右されることである。

ただ、数値のみで極めて客観的に分析するAIは、そんな人間の都合はお構いなしの分析を出力してくるのかもしれない。
どうしても人間の視点だと、「感情」が邪魔をする部分が出てくる。
「情」「忖度」
そういった人間のクセを排除した分析に触れてみるのも、新鮮かもしれないと感じた。

お礼も忘れない。拗ねてしまうと何もしてくれなくなるので。

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