機械学習では、大きく「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類の学習の手法があります。**「教師あり学習」が最も身近な学習方法で、さらに用途に応じて「分類」あるいは「回帰」によって学習が行われます。**

ここでは、機械学習の概要とともに、これら学習手法の違いを解説していきます。

*機械学習は、人工知能の実現方法の1種です。*機械やコンピュータに対象とするデータを読み込んで学習させ、ルールやパターンを導きます。この導いたルールやパターンを活用して、社会で必要な様々な分野の課題の解決に役立てることができます。

機械学習のように、人間の介在なしに機械的に実行することができれば人間の負担が減るとともに、高速で高性能かつ高精度に処理を行うことが可能です。これまでの経験則に任せていた領域も、科学的に最適な結果を導くことが可能になります。

機械学習の説明をする上で前提となるのが、人工知能です。人工知能は、人間が備えている記憶や知識などの知的な行為や蓄積を、コンピュータの手続き・アルゴリズムに基づき所定のデータを与えることで、機械的に実行することを研究する領域です。

機械学習は人工知能の1種で、学習方法を定義し機械的に学習させるために過去の蓄積データからパターンを認識したり、将来の予測を行ったりするための技法を指します。

*人工知能が機械学習を包含しており、さらに機械学習はニューラルネットワークやディープラーニング（深層学習）を内包しているという関係性があります。*

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*機械学習の学習技法やアルゴリズムは、数多くあります。*よく聞く用語では、ニューラルネットワークやディープラーニングがあります。これらの用語も機械学習の1つで、それぞれの学習技法があります。

ニューラルネットワークは、処理単位である数理モデルがネットワーク上に結合したものです。生物の神経系ネットワークに着想を得て発展を続ける技法です。接続するユニットの数や階層構造などによってさらに様々なモデルが提唱されています。

ディープラーニングは、ニューラルネットワークの階層構造を多層にしたモデルで、主に4層以上の深層のニューラルネットワークを狭義のディープラーニングと呼びます。この多層のニューラルネットワークは、音声や画像、そして自然言語に強みを発揮します。

そのため、その後登場した大規模言語モデルにおいても、ディープラーニングが実装基盤に用いられています。

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## 機械学習のタスクの種類と学習方法

機械学習では、タスクという用語が使われます。タスクとは、コンピュータの処理すべき課題の単位として用いられ、プロジェクトで定義するタスクと同等の考え方です。

**機械学習の場合は、課題解決の進め方で分類されており、代表的なタスクは「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類に分けられます。**

*教師あり学習は、入力と対応する出力を、機械学習のアルゴリズムに与えて学習を進める方法です。*あらかじめ正解がわかっているものを覚えこませることで効率的に学習を進めます。例えば、イヌやネコの写真を学習し、画像認識に活用するなどがあります。

また電子メールが迷惑メールかどうかなどを判断するセキュリティ対策にも用いられています。

教師あり学習についてはここでは概要までとし、後ほどもう少し詳細に解説していきます。

*教師なし学習は、「教師あり学習」と対となる学習方法で、学習データに正解を与えない状態でコンピュータに学習させる方法です。*データの類似度などに基づいてグルーピングしたり、データの特徴からあらたなデータを生成したりします。

この学習方法は、正解がない考え方を調査するのに用いることが多く、例えば市場調査の購買分析や行動分析などに用います。

主に統計的手法から成るアルゴリズムを、学習に用います。学習データを似ている者同士に分類するクラスタリングや、統計学上の目的変数を表す説明変数を圧縮する次元圧縮、データの中から一定の法則を見つけ出す主成分分析などの手法を用います。

教師なし学習は、正解が与えられていないので人間が妥当性を判断する必要があります。そのため、判断を担当する人は学習データに関する知識が求められます。

*強化学習は、入力から学ぶのではなく、その価値を最大化させることに力点をおく手法です。*ある行動を行うことで、その価値を入力としてデータを更新するQ学習などの手法があります。

教師あり学習や教師なし学習とは異なり、強化学習は事前に準備するデータセットに依存しません。実際の環境で動的に変化する状況でも、収集したデータを試行錯誤し学習を続けていきます。

以上の特徴から、人間の監視下にない状態でも学習を行うことができます。カメラのピント合わせやセンサーへの導入、ロボットや自動車の自動運転などに利用されています。

## 教師あり学習をさらに詳しく

*教師あり学習は、機械学習のタスクで最も用いられる手法です。*正解があらかじめ分かるものが対象ですので、データの示す特徴が、正解に近いかどうかで適合の可能性を予測することができます。

統計学では、ある現象や値を説明するものを説明変数、それを受けて生じた結果を目的変数と言います。用いるデータで表すと、顔やシルエットなどの画像や音声などが説明変数で、特定の人物かどうか判断することを目的変数とすることができます。

ここで用いるのが、分類問題と回帰問題です。使用するモデルによって手法が決まりますので、フローチャート化することも可能です。

プログラミングのフローチャートとは？概要から書き方までを紹介

*教師データとは、教師あり学習で使用するデータの集合体（データセット）を表す用語です。*教師データは、教師あり学習で用いる「正解」と「例題」のペアの集合体で、この教師データの例題を入力したときに、正解のデータが出力されるように、モデルの訓練を行います。

モデルの訓練が完了すると、例題を入力すると正解が出力されるようになり、未知のデータを入力したときに正解に近い結果を予測することができます。

*分類問題とは、どの分類クラスに属するかを目的変数とし、予測する方法を表します。*あらかじめ定義した分類クラスにデータを振り分け、予測することを、「分類」と言い、結果を導く仕組みを「分類モデル」と言います。

例えば、入力したデータが人物なのかそうでないのか、イヌなのかそうでないのか、ネコなのかどうでないのか、などを分類します。このように「そうなのか（YES）」「そうでないのか（NO）」の2つに分類することを二値分類と言います。

また画像の例では、目なのか、鼻なのか、口なのかなど、3つ以上の分類になる場合は、多値分類で表されます。

この分類づけは、数値的な重みづけはなく、どの分類に当てはまるかのみが予測されるため「ラベル」という場合もあります。分類のアルゴリズムは、ベイズの定理を用いた「ナイーブベイズ法」や、「K 近傍法」などが用いられます。

*回帰問題とは、数値的に目的変数を予測する方法を表します。*分類問題は数値的な重み付けがありませんが、回帰問題では数値に意味合いを持つ点に違いがあります。

連続するデータの傾向から、将来の値を予測することを、「回帰」と言い、結果を導く仕組みを「回帰モデル」と言います。加えて、結果となる数値と要因となる数値から、関係を明らかにする手法を回帰分析と言います。要因となる説明変数が1つの場合が「単回帰分析」、複数ある場合を「重回帰分析」と言います。

例えば、今後の気象予報から店舗の売り上げを予測したり、模擬試験の結果と傾向から志望校への合格確率を予測したりすることができます。マーケティングなどでも、広告宣伝費のかけ方と売り上げ効果を予測する際にも一般的に用いる手法です。

*教師あり学習では、正解を与える手法のため、予測結果が正解に近いかどうか評価することができます。*評価する場合は、教師データの正解に基づくデータと、予測した評価データとを比較します。この評価方法を交差検証法と言い、「k分割法」と「ホールドアウト法」の手法があります。

「k分割法」は、学習データを分割し、分割した回数分の検証を繰り返す手法です。訓練データ群に1つの評価データを入れてモデルの当てはまりを確認します。「ホールドアウト法」は、データセットを学習データと検証データに分割して検証する方法です。

学習データとテストデータから最終の予測モデルを構築します。

回帰分析の場合は、回帰式により求められた値と実際の値について相関関係を確認します。相関係数および相関係数の二乗値である決定係数を確認し、より1に近いほど回帰式による予測が実際の値に近いことが分かります。

*予測結果の評価において学習済みのモデルが正しい場合でも、未知のデータを用いる場合には結果が適合しない場合があります。*過学習とは、この状態を表します。あまりにも教師データに適合するように調整してしまうと、それ以外のデータが入力された場合にこのようなことが起きてしまいます。

例えば、模擬試験で合格水準の方でも勉強時間とテスト結果が比例しなかったり、得意な分野や不得意な分野に偏って出題されたりするとモデルの精度が落ちてしまいます。

意思決定で用いる「決定木」のアルゴリズムでは、特に過学習となりやすいため、「ランダムフォレスト」などのアルゴリズムを検討するのが良いでしょう。

## 機械学習の分類と回帰は分析や予測の基礎となります

ここでは、機械学習の「教師あり学習」を中心に学んできました。「教師あり学習」は多くの場面で活用されており、「分類」と「回帰」でアルゴリズムが表されます。**分類と回帰は、数値解析や統計解析などの基礎となりますので、ここで学んだ内容は多くの場面で活用することができるでしょう。**

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機械学習の学習の手法は、大きく「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類があります。よく用いられる「教師あり学習」は、さらに「分類」と「回帰」によって学習を行います。ここでは、機械学習の概要とともに、これらの学習手法の違いを解説していきます。

機械学習には、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つの学習手法があります

分類と回帰は、「教師あり学習」で用いる問題解決の手法で、教師データを用いて学習を進めます

分類と回帰は、データの分析や予測など多くの場面で活用できる基礎のため、スキルとしても有効です

機械学習の分類と回帰とは？学習手法の概要から違いまで解説！

## ChatGPTでコードレビューが可能？

**ChatGPTはOpenAIが提供しているテキストベースの対話型AIです。**このツールはAIツールとして世界的に有名なため、すでに利用したことがある方も多いでしょう。

そんなChatGPTは、実はコードレビューにも活用できます。

本記事では、ChatGPTをコードレビューで利用するメリットや、利用方法、よくある疑問についてまとめました。エンジニアの方や、現在プログラミング言語を学んでいる方は、ぜひ参考にしてください。

【参考】：[ChatGPT公式](https://openai.com/chatgpt)

ChatGPTとは？今話題のAIチャットボットの概要や仕組みを解説！

コードレビューを初めて行う人必見！やり方を1から解説！

## ChatGPTでコードレビューするメリット

ChatGPTを利用してコードレビューができると紹介しましたが、なぜAIにコードレビューさせる必要があるのでしょうか。**ここでは、ChatGPTを利用して、コードレビューをするメリットを解説します。**

### フィードバックまでの時間が短い

*ChatGPTは、リアルタイムで返答を生成してくれるため、非常に短い時間でコードレビューを行えます。*

本来、人間がコードのレビューをする場合は1行ずつコードを丁寧に見ていくため、非常に時間がかかります。しかし、これをChatGPTに実行させると、開発の工数を大幅に削減することができます。

レビュアーが多忙な開発現場では、コードのフィードバックをもらうまでに非常に時間がかかります。このような時、ChatGPTは特に重宝するツールだと言えるでしょう。

### 人間のレビュアーとは違ったアドバイスがもらえることも

ChatGPTはプログラムに関する知識を体系的に持っているため、広い視点でアドバイスをすることができます。*具体的には、ChatGPTを利用すれば、アルゴリズムやパフォーマンスを意識したコードのレビューを行えます。*

一方で人間がコードレビューをする場合、文法的な側面でのコードレビューが中心となりがちです。また、レビューする方のスキルによって、コードの質が変動する可能性もあります。

以上の点を踏まえても、ChatGPTとレビュアーを併用してコードレビューをすると、より高品質な納品物を制作できます。

### 効果的に教育を行うことができる

*新人教育や知識を習得する際にも、ChatGPTのコードレビュー機能が役に立つでしょう。*

例えば、新人がコードレビューを依頼する時に、普段であれば担当のレビュアーと予定を調整する必要があります。忙しい開発現場ではこのような時間を確保するのが大変ですが、ChatGPTを活用すればコードの評価をAIが行ってくれるため、効果的に学習を進められます。

ただし、ChatGPTのコードレビューが100%正しいとは限りませんので、上司やレビュアーからの教育と併用してツールを活用しましょう。

## ChatGPTでコードレビューする方法

**ChatGPTのメリットについて分かったところで、実際にコードレビューする方法を学んでいきましょう。**

この時、事前にChatGPTへのサインアップが求められます。まだサインアップの手続きをしたことがない方は、本記事で手順を紹介しますので先に登録を済ませましょう。

ChatGPTの使い方とは？実際に使用するまでの流れを解説！

では、サインアップの手順を紹介します。すでにアカウントのある方は、先の手順に進んでください。

はじめにOpenAIのサイトにアクセスします。図のようなサイトが表示されたら、*画面右上の「Get started」（始めましょう）のリンクをクリックしましょう。*

~~【図】ChatGPTの公式サイトにアクセスする~~

クリックすると、「Create your account」（あなたのアカウントを作成する）と表示されますので、メールアドレスまたは、Google、Microsoft、Appleのいずれかでサインアップしてください。

~~【図】ChatGPTにサインアップする~~

登録が完了したら、再度公式サイトにアクセスしてログインしてください。ログインすると、下図のような画面が表示されますので、「ChatGPT」のエリアをクリックしましょう。

~~【図】ログイン後、ChatGPTをクリックする~~

すると、AIと対話するページが表示されます。これで、ひとまずログインが完了したことが確認できました。次の手順では、実際にこのページを利用してコードレビューする手順を解説します。

### 対話モードを利用してコードレビューを行う

*ChatGPTは対話型のAIですので、対話モードのページを利用してコードをレビューします。*具体的な方法を紹介しますので、ぜひ一緒に手を動かしてみましょう。

ログイン後、ChatGPTを起動して画面下のメッセージ入力欄に、プログラミング言語の種類と、コードレビューをするように指示します。本記事では「以下のコードはPythonのコードです。このコードをレビューしてください。」と入力しました。

さらに、そこに続けてサンプルコードを記述してみましょう。コードの内容は、任意のもので結構です。ただし、ここではあえて文法的な間違いを含めたコードを記述しました。

~~【図】コードレビューをするように指示する~~

実際にコードをレビューさせた結果は下図の通りです。ChatGPTはコードの問題点を指摘し、さらに修正版のコードを表示しました。

~~【図】コードレビューさせた結果~~

【参考】：[ChatGPTの使用例 バグの発見](https://platform.openai.com/examples/default-fix-python-bugs)

### コードのパフォーマンスを向上させる

先ほどのコードレビューでは、ChatGPTは与えられたコードから簡単なバグを修正しました。*しかし、ChatGPTのコードレビューでは、コードのパフォーマンスを向上させることも可能です。*ここでは、ChatGPTを利用してコードの効率を向上させましょう。

例えば、下図のように「以下のコードはJavaScriptで記述されたコードです。以下のコードのパフォーマンスを向上させるために必要な改善点を教えてください。」と入力します。さらに、続けて簡単なコードを同じメッセージ内に記述してください。

ちなみにコードの内容は、任意のもので結構です。

~~【図】コードのパフォーマンス改善を依頼~~

すると、既存のコードをより良いものにするための提案をしてくれました。下の図がChatGPTの回答です。

~~【図】コードのパフォーマンス改善を依頼した結果~~

このように、ChatGPTではコードのバグ修正だけでなく、パフォーマンス改善を含めてコードレビューを依頼できると分かりました。

【参考】：[ChatGPTの使用例 コード効率の向上](https://platform.openai.com/examples/default-code-improvement)

## ChatGPTでコードレビューする際によくある疑問

**ここからは、ChatGPTを活用したコードレビューに関する疑問を紹介します。**こちらもぜひ参考にして下さい。

### VSCodeを利用してコードレビューすることは可能か

開発をするエンジニアの中には、開発ツールにVSCodeを利用している方も多いでしょう。そのような方は、ChatGPTとVSCodeの連携方法が気になるのではないでしょうか。

*結論から言うと、ChatGPTは、VSCodeと連携して使用できます。*VSCode上で連携させたい場合、拡張機能を使います。参考ページの「ChatGPT - Genie AI」は、その拡張機能の一例です。興味のある方は、このようなツールを利用して連携させてみましょう。

【参考】：[ChatGPT - Genie AI](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=genieai.chatgpt-vscode)

VSCodeとは？定番のコードエディタを他のエディタと比較して解説

### Javaのソースもコードレビューしてくれるか

*ChatGPTでは、ポピュラーなプログラミング言語であればレビューが可能であるため、もちろんJavaのコードレビューも可能です。*

下図は、実際にコードレビューを依頼した結果です。「以下のコードはJavaのコードです。このコードレビューをしてください。」と入力した後に、サンプルコードを合わせて入力しました。

~~【図】Javaでコードレビューを依頼する~~

すると、いくつか改善点が返ってきました。さらに、修正版のコードも表示してくれました。つまり、Javaでコードレビューをすることは可能と言えるでしょう。

~~【図】Javaでコードレビューを依頼した結果~~

Javaとは？人気プログラミング言語Javaの将来性やメリットについて解説

### GitHubから利用することは可能か

*結論から言うと、GitHubを利用してコードを共有することは可能です。*ちなみに、GitHub以外のGitLab、Bitbucketといったサービスからも、コードを共有することが可能です。

しかし、この2つを連携させるためには、APIが必要となります。また、使用する言語によってライブラリが異なりますので、詳しく知りたい方は、参考ページのドキュメントを参照してください。

【参考】：[ChatGPT ドキュメント](https://platform.openai.com/docs/introduction)
【参考】：[ChatGPT APIリファレンス](https://platform.openai.com/docs/api-reference)

## ChatGPTを活用してコードレビューを効率的に行おう

**ChatGPTを利用すれば、AIがコードのレビューを行うため、少ない工数で開発作業を進められるとわかりました。**

また、この機能は自分の上司にレビューしてもらう前の、セルフチェックとしても利用できます。さらにChatGPTは基本的に無料で利用できるため、普段開発を行っている方は、ぜひこの機会にChatGPTでコードレビューを試してみましょう。

ChatGPTの活用方法！エンジニアの業務に活かせるか利用してみた

ChatGPT Plus（有料版）とは？無料版との違いやGPT-4の機能も解説！

ChatGPTは対話型AIとして有名ですが、実はコードレビューにも活用できます。今回は、ChatGPTをコードレビューで利用する方法や、メリット、よくある疑問について詳しく紹介します。エンジニアの方や、プログラミングに興味のある方は、ぜひ参考にしてください。

ChatGPTでコードレビューすると、工数削減などのメリットが得られます

ChatGPTのコードレビューでは、バグの発見やパフォーマンスの改善ができます

ChatGPTのコードレビューに関する疑問と回答が分かります

ChatGPTでコードレビューができる？やり方や事例・VSCodeとの連携方法も解説

ChatGPTの開発元として知られる米国OpenAI社は現地時間の8月28日に、企業向けのAIチャットサービスとなる「ChatGPT Enterprise」の提供を開始しました。利用料金や価格は未公表ですが、利用者数や利用条件によって異なると見られています。

これまでのOpenAIのスタンスでは、ユーザの情報、利用プロンプトデータはAIのトレーニングで利用されてきましたが、ChatGPT Enterpriseではトレーニングで利用されることはなく、またプロンブトや利用データの転送時には全て暗号化されるため、企業の機密情報が漏洩するリスクは軽減されます。

また、企業が独自にカスタマイズできるよう、APIの無償提供も行われる予定です。

このChatGPT Enterpriseは、米Microsoftが7月に発表した「Bing Chat Enterprise」と競合すると思われます。OpenAIによれば、ChatGPTは既にFortune 500企業の約80％以上に採用され、活用されていますので、日本での今後の広がりも注目されます。

*この記事では、ChatGPT Enterpriseの概要や特徴、仕組み、活用事例などについて紹介していきます。*今後、日本の企業や自治体などで導入が進むことが想定されますので、システムエンジニアや組織でAI活用推進に関わる方はぜひ参考にしてください。

【参考】：[IIntroducing ChatGPT Enterprise| OpenAI](https://openai.com/blog/introducing-chatgpt-enterprise)
【参考】：[仕事のためのAIを活用したチャット | Bingチャットエンタープライズ](https://www.microsoft.com/ja-jp/edge/bing/chat-enterprise?form=MA13FJ)

ChatGPT Enterpriseとは、ビジネス現場での利用を目指した企業向けのChatGPTですが、*主に以下のような特徴を備えています。*

【参考】：[ChatGPT Enterprise| OpenAI](https://openai.com/enterprise)

利用情報をAIのトレーニングに利用しない、あるいはプロンプトなどのやり取りの情報は暗号化されるなど、**セキュリティとプライバシーを重視した対策が講じられており、企業は安心して利活用することができます。**

プロンプトエンジニアリングとは？具体例や応用手法も徹底解説

**システムの管理者に向けた管理機能が強化されています。**チームメンバーの管理、ドメインの認証、シングルサインオン機能などが備わっており、大きな組織や企業内での大規模利用を想定した対策が講じられています。

**ChatGPT Enterpriseには利用制限が設けられておらず、しかもGPT-4が最大2倍のスピードで動作します。**またプロンプトはこれまでのテキスト量の4倍まで入力が可能で、長文の翻訳や、要約が行えるようになりました。

これまでコードインタープリターとして呼ばれてきたデータ解析ツールに無制限でアクセスすることが可能となり、**リサーチ担当者、マーケティング担当者、データサイエンティストなど専門家の手を借りずにデータの分析や解析が行えます。**

未経験でもデータサイエンティストになれる？必要な知識・スキルとは

*ChatGPT EnterpriseはOpenAI開発の最先端言語モデル、GPT-4をベースにしたサービスですが、チャットボットとしての性能も向上しています。*

GPT-4は有料サービスのChatGPT Plusから利用可能であり、インターネット上のテキストデータを中心に、大規模な訓練データによるトレーニングを行っています。幅広いテーマに関して高度な知識を有し、より自然で滑らかな対話能力を備えています。

ChatGPT Enterpriseでは、次のような機能を活用することでそれらを実現しています。

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）という、人間によるフィードバックデータから強化学習を行うアルゴリズムを採用しており、**より人間に近い会話文の生成ができるようになっています。**

### コンテキストウィンドウ機能

コンテキストウィンドウ機能（チャットセッション中の情報を長期間、記憶として保持する機能）により、**入力文字量が多くとも、これまでの会話内容を正しく理解できるようになっています。**またコンテキストウィンドウは、32,000トークンと、通常のChatGPTの約4倍長くなりました。

ChatGPT Plusから提供が始まったプラグインのCode Interpreter機能を用いることで、様々な形式のファイルをChatGPTにアップロードし、Pythonを利用して様々な分析や処理が行えるようになりました。

**Code Interpreterは、自然言語による質問や命令をコードに変換して実行し、その結果をテキスト以外に画像や音楽などで返すことができます。**

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

ChatGPTの活用例、活用評価から、これからのChaGPT Enterpriseの様々な活用策が見えてきます。ここでは、*企業がChatGPTを活用し、その結果をどう評価しているのかについて、経済産業省の公表資料から見てみましょう。*

【参考】：[ChatGPT時代に企業はAIとどう向き合うべきか  | 経済産業省](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_jinzai/pdf/010_04_00.pdf)

### AIアシスタントConnectAIの事例

パナソニックグループの「パナソニック コネクト株式会社」では、ConnectAIと命名するChatGPTを利用した社内サービスを導入し、企業内でのAI活用に関する実績をあげています。**ここでは、その成果と評価についてまとめてみました。**

*■ 導入目的*
初めにConnectAIの導入目的について確認しておきましょう。この目的が後ほどの評価を行う上で大変重要な目標となります。

*1．業務生産性向上*
言語モデルAIは、定型業務以外に、情報収集・情報整理・ドラフトの作成といった非定型の業務プロセスでも活用が可能です。

*2．社員のAI活用スキル向上*
従来のキーワードでの検索から、自然言語を用いたプロンプトエンジニアリングのスキル向上によってアウトプットの精度を高めることができます。

*3．シャドーAI利用リスク軽減*
企業が対応しなくとも、社員はパブリックAIを利用するようになり、結果として情報漏洩リスクが高まります。その対策として、しっかり管理された社内AIを提供、活用することでAI利用リスクの軽減を図れます。

*■ 活用実績*
ConnectAIを実際に導入した結果、3ヶ月間で以下の実績が示されました。想定以上の利用があったことが伺えます。

*1．想定の5倍以上の活用*
導入当初、1日1,000回の利用を想定していましたが、実際には5倍以上の利用実績がありました。

*2．社員が日常的に業務に利用*
使うことを強制していないツールにも関わらず、その利用回数は上昇傾向を維持していました。

*3．想定以外の有効利用実績*
専門領域や、製造業らしい素材などに関するプロンプトが多数作成されており、身近なアシスタントとして有効利用したことが分かりました。

*4．不適切利用なし*
期間中に84件の不適切利用アラートが上がりましたが、人間による確認の結果、重大な問題はないと判断されました。

*5．生成AIは技術革新と認識*
生成AIは単なる一時的なブームやトレンドではなく、インターネットやスマホなどと同じ技術革新と認識できました。

*■ 業務生産性向上の効果*
3ヶ月間の実証実験によって、具体的には次の成果が確認されています。その効果は明確な数値として定量的に評価されています。

*1．プログラミング業務*
コーディング前の事前調査時間が3時間から5分に短縮しています。

*2．社内広報業務*
約1,500件のアンケート結果の分析業務が、従来の9時間から6分に短縮しています。

### ChatGPT Enterpriseの活用の可能性

ChatGPTの活用事例から、企業では次のような分野で活用できる可能性があることが分かってきました。** ChatGPT Enterpriseの導入によって、具体的には以下のような活用の可能性が想定されます。**

*■ コミュニケーションツールとして*
ChatGPT Enterpriseを利用して、チームメンバー同士のコミュニケーション、顧客とのコミュニケーションをサポートし、改善できます。メールやチャット文を自動生成したり、あるいは添削したり、外国語を翻訳することに活用できます。

*■ コーディングの加速*
ChatGPT Enterpriseをコーディングやデータ分析に役立てることができます。例えば、コードの生成や修正、コーディングエラーの解決、データの可視化などに活用できます。

*■ ビジネス情報の探索*
ChatGPT Enterpriseでは複雑なビジネス問題や情報について、迅速な回答ができます。市場動向や競合分析に関する情報、財務予測や戦略立案などにも利用可能です。

*■ クリエイティブワークの支援*
ChatGPT Enterpriseは、社員の創造性や発想力を高める支援が可能です。例えば、ロゴなどのデザイン、キャッチコピーやスローガンの生成、ブログ記事の執筆などが行えます。

【参考】：[Introducing ChatGPT Enterprise  | OpenAI](https://openai.com/blog/introducing-chatgpt-enterprise)

ここまで、ChatGPT Enterpriseの特徴や仕組み、企業での活用例などを紹介してきました。実証実験では具体的な成果が見えており、今後急速に企業利用が広がっていくことが想定されます。

しかし一方で、業務活用における課題も見えています。例えば、自社固有の質問には回答できない、最新情報に関する質問には回答できない、回答の正確性が担保できないといった点です。

*今後の企業での活用には、個々の企業の事情に合わせたカスタマイズが必要であり、エンジニアのスキルが問われてくるでしょう。*皆さんの会社でもChatGPT Enterpriseの導入が決まると、エンジニアの手が必要になってきます。これを機会にChatGPTの活用についてスキルアップを図ってみましょう。

OpenAIが発表した企業向けプランのChatGPT Enterpriseは、GPT-4の無制限利用可能、動作速度は最大2倍、データの暗号化など、様々な強化が図られています。この記事では、ChatGPT Enterpriseの特徴や機能、活用方法などを解説します。

ChatGPT Enterpriseは、次世代大規模言語モデルGPT-4を無制限に使える企業向け有料プラン

ChatGPT Enterpriseはセキュリティ面、管理面、機能面で様々な強化が図られている

ChatGPT Enterpriseは業務の生産性向上で大きな成果が期待できる

【法人向け】ChatGPT Enterpriseの料金は？日本で導入が進む理由

LINE BOT（ラインボット）は、LINE上で自動的にユーザと対話するコミュニケーションロボットです。ユーザのメッセージに、定型的な返答を行ったり、AIを活用して適切な返答をしたりすることができます。

**LINEは幅広い層に活用されており、LINE BOTの活用は、効果的なマーケティングへとつながります。**

この記事では、LINE BOTに興味があり、活用を考えている方のために、LINE BOTの種類や使用するメリット、より効果的な活用方法について解説していきます。

### LINE BOTはLINEで使えるチャットボット

LINE BOTは、ユーザからの質問に自動的に回答し、顧客とのコミュニケーションを行うチャットボットの1種です。

*LINEでチャットボットを利用する利点は、問い合わせへの回答や対応が、ユーザが普段使用するLINE内で完結するため、他にサイトやアプリを用意しなくても済む点です。*

また、問い合わせ対応だけでなく、使い方によっては商品案内などのマーケティングも可能です。

チャットボットとは？種類やメリットと効果的な選び方を解説

### LINE BOTを使うにはLINE公式アカウントの開設が必要

*LINEチャットボットを使用するためには、まずはLINE公式アカウントに登録する必要があります。*
LINEビジネスIDにログインして必要情報を入力すれば、LINE公式アカウントを開設することができます。個人でも無料で開設でき、手続きも簡単です。

【参考】：[管理画面ログイン｜LINE for Business](https://www.linebiz.com/jp/login/)

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