You will get We Train AI to Work Your Way | Personalized ChatGPT Tuning
Rising Talent
Project details
このサービスでは、AIの一般的な使い方を教えるだけではありません。
お客様の目的、業務内容、考え方、判断基準、表現の好み、避けたい出力を確認し、ChatGPTをはじめとする生成AIを、実際の利用環境に合わせてきちんとカスタマイズします。
毎回同じ説明を繰り返さなくても済むように、必要な前提、判断ルール、禁止事項、出力形式を整理し、AIがずれにくい状態をつくります。
文章作成、企画、営業、広報、資料作成、採用、画像生成など、用途に応じて設定内容を調整します。
対応内容には、現在の使い方の確認、出力がずれる原因の特定、基本指示文の作成、業務ごとのプロンプト設計、確認手順、停止条件、修正ルールの整理が含まれます。
単に便利なプロンプトを渡して終わるのではなく、実際の出力を確認しながら、お客様に合う形へ段階的に調整します。
本サービスは、私が公開している独自のAIチューニング理論と運用設計に基づいて提供します。関連する研究資料、図表、文章、ワークフローは、CC BY-NC-ND 4.0で管理しており、第三者による無断改変、再配布、商用転用は認めていません。
そのため、本サービスで提供する設定や運用方法は、お客様の利用目的に合わせて著者本人が個別に設計します。一般的なテンプレートの使い回しではありません。
AIの使い方を教えるだけではありません。
AIを、お客様の仕事や考え方に合わせて、きちんとカスタマイズします。
お客様の目的、業務内容、考え方、判断基準、表現の好み、避けたい出力を確認し、ChatGPTをはじめとする生成AIを、実際の利用環境に合わせてきちんとカスタマイズします。
毎回同じ説明を繰り返さなくても済むように、必要な前提、判断ルール、禁止事項、出力形式を整理し、AIがずれにくい状態をつくります。
文章作成、企画、営業、広報、資料作成、採用、画像生成など、用途に応じて設定内容を調整します。
対応内容には、現在の使い方の確認、出力がずれる原因の特定、基本指示文の作成、業務ごとのプロンプト設計、確認手順、停止条件、修正ルールの整理が含まれます。
単に便利なプロンプトを渡して終わるのではなく、実際の出力を確認しながら、お客様に合う形へ段階的に調整します。
本サービスは、私が公開している独自のAIチューニング理論と運用設計に基づいて提供します。関連する研究資料、図表、文章、ワークフローは、CC BY-NC-ND 4.0で管理しており、第三者による無断改変、再配布、商用転用は認めていません。
そのため、本サービスで提供する設定や運用方法は、お客様の利用目的に合わせて著者本人が個別に設計します。一般的なテンプレートの使い回しではありません。
AIの使い方を教えるだけではありません。
AIを、お客様の仕事や考え方に合わせて、きちんとカスタマイズします。
AI Algorithms
Large Language Model, Multimodal Large Language Model, Self-Organizing Map, Transformer ModelAI Applications
AI Chatbot, AI Content Creation, AI Text-to-Image, AI Text-to-Speech, AI-Generated Art, Anomaly Detection, Conversational AI, Image Processing, Natural Language Generation, Natural Language Understanding, Sentiment Analysis, Text RecognitionAI Tools
Azure OpenAIAI Models
ChatGPT, GPT-3, GPT-4, OpenAI CodexWhat's included
| Service Tiers |
Starter
$100
|
Standard
$500
|
Advanced
$2,000
|
|---|---|---|---|
| Delivery Time | 3 days | 10 days | 30 days |
AI Model Integration | - | - | - |
Batch Normalization | - | - | - |
Database Integration | |||
Detailed Code Comments | - | - | - |
Image Upscaling | - | - | - |
MLOps | - | - | - |
Model Deployment | |||
Model Documentation | - | - | - |
Model Monitoring | |||
Model Testing & Optimization | - | ||
Model Tuning | - | ||
Natural Language Processing | - | - | - |
NLP Tokenization | - | - | - |
Pre-Training | - | ||
Prompt Engineering | |||
Setup File | - | - | - |
Source Code | - | - | - |
Optional add-ons
You can add these on the next page.
モデルチェンジアフターフォロー
(+ 7 Days)
+$50Frequently asked questions
About Masaki
AI Tuning Planner | Ethics Architect | Bias Framework Originator
Tokyo, Japan - 3:03 pm local time
I help organizations diagnose, structure, and control generative AI workflows using evidence-based AI tuning and operational design.
My work goes beyond generic prompt optimization. I analyze externally observable AI behavior, including template drift, condition replacement, gap filling, output reconstruction, validation gaps, and workflow-level risks that can remain hidden behind polished or apparently stable outputs.
I am the original author of Open Bias Architecture (OBA), the Stability Substitution Effect (SSE), Operational SSE, Template Absorption, and related AI workflow-control frameworks. These concepts are supported by comparative observations, structured checklists, heatmaps, workflow records, and DOI-registered publications.
When you work with me, the published research is not being interpreted by a third-party consultant. It is applied directly by the author who developed the theory, observation methods, and operational workflows.
My public research is available through SSRN, Zenodo, Figshare, and ORCID. Within approximately six months of joining SSRN, I reached the top 12% overall author rank independently, without institutional affiliation, research funding, co-authors, or academic supervision.
How I Can Help
Diagnose AI output drift and recurring failure patterns
Identify hidden template absorption, condition replacement, and unsupported gap filling
Review prompts, system instructions, outputs, and existing workflows
Distinguish output stability from actual accuracy or operational control
Design validation criteria, stopping conditions, return paths, and rollback procedures
Improve consistency while preserving company-specific requirements
Integrate internal knowledge, brand tone, manuals, and OJT materials into practical AI use
Reduce rework caused by vague instructions, unstable outputs, or unclear responsibility
Create internal AI usage rules, review checklists, and operational documentation
Support AI governance and EU AI Act readiness from an operational perspective
Typical Deliverables
AI workflow diagnostic report
Output-drift and failure-pattern analysis
Prompt and instruction-structure review
Risk and responsibility map
Revised AI operational workflow
Validation and human-review checklist
Stop, return, correction, and re-verification criteria
Prioritized implementation action plan
My Approach
I first review the intended use case, current workflow, prompts, sample outputs, and existing review process. I then compare the intended conditions with the actual outputs, identify where structural drift begins, and redesign the workflow around explicit validation and control points.
The objective is not simply to produce better-looking AI outputs. It is to create an operational structure in which outputs can be reviewed, corrected, stopped, and used responsibly within the organization’s actual business environment.
If your AI outputs look polished but remain inconsistent, template-driven, difficult to verify, or expensive to correct, I can help identify the structural cause and convert it into a practical improvement plan.
ORCID: 0009-0000-1089-1730
Steps for completing your project
After purchasing the project, send requirements so Masaki can start the project.
Delivery time starts when Masaki receives requirements from you.
Masaki works on your project following the steps below.
Revisions may occur after the delivery date.
Review your current AI usage
I review your goals, current prompts, preferred outputs, recurring errors, and examples of where the AI does not work as intended.
Identify bias and output drift
I identify how your usage patterns, instructions, and feedback affect the AI’s responses, including recurring bias, assumptions, and structural drift.