OpenAIが開発するChatGPTのAndroid版アプリが登場しました。ChatGPTのスマートフォン版アプリとしては、2023年5月にiOS版がリリースされ、7月26日から米国などの一部地域からAndroid版の提供が始まり、GoogleのPlayストアからインストールが可能となっています。

利用できる機能は契約プランによって異なりますが、GPT-3.5やGPT-4.0によるチャットボット機能に加え、利用履歴の同期、音声認識機能などが利用できます。

ChatGPTのAPIを利用したアプリや類似アプリは既にありましたが、iOS版に加えて今回登場したAndroid版ChatGPTがOpenAIが提供する正式のアプリです。この記事では、*Android版ChatGPTのメリット、インストール方法、利用に当たって注意すべきことなどについて解説をしていきます。*

【参考】：[ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue](https://openai.com/blog/chatgpt/)
【参考】：[ChatGPT ｜ Google Play のアプリ](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.openai.chatgpt&hl=ja&gl=US&pli=1)

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## Android版ChatGPTのメリットとデメリット

ChatGPTは実際に利用してみると、仕事のアシスタントとしては優秀で、心強い味方であることが分かります。ChatGPTは自然言語でプロンプトを作成でき、瞬時にリクエストを理解して、求める結果を返してくれます。

ChatGPTは単なる情報収集に加え、ビジネス文書の作成、文書の添削、マニュアルやFAQの作成、アイデア創出まで行ってくれますが、Androidアプリの提供によって、こうした機能が日常携帯しているスマートフォンで利用できるのは大変便利です。

ここでは、*AndroidスマートフォンでChatGPTアプリを利用するメリット、デメリットについて解説をします。*

ここでは、CharGPTをAndroidアプリで利用することで、**どのようなメリットを得られるのかについて確認してみましょう。**

*■ 場所を問わず利用できる*
スマートフォンアプリの利点は、時間や場所を問わず、好きな時に、直ちに利用できる点にあります。通勤時間の長い方、外出が多い方、移動時間を有効に使いたい方にとっては強い味方になってくれます。

しかもWebで利用しているChatGPTと同一アカウントを用いれば、データを連携してくれますので、収集した情報やアイデアは、会社や自宅でも利用できます。このように、時間や場所を問わず使い分けができるのは大きな利点です。

*■ 音声入力が可能になる*
アプリ版では、スマートフォンでの入力が苦手という方、キーボード入力したいという方に向けて、音声入力によるChat入力が可能になっています。そのため手入力がしにくい環境、手がふさがっている場面でもChatGPTを利用できます。

*■ 時間とコストの削減になる*
Androidアプリにより、時間や場所を問わず、いつでもどこでもChatGPTを使えます。Web版と併せてシームレスにChatGPTを利用できることで、パソコンとスマートフォンによる相乗効果が期待でき、作業時間とコストの両面でメリットを得られます。

様々なメリットが期待されるAndroid版のChatGPTですが、**使い方や環境次第では次に挙げるようなデメリットがあります。**

*■ 通信環境の問題*
無制限にネットワークが利用できる環境であれば問題はありませんが、従量制課金契約になっているスマートフォンでは、使い過ぎによって思わぬ料金が掛かる場合があります。利用しているスマートフォンの通信契約を調べた上で、使いすぎに注意し、適切に利用することをおすすめします。

*■ 健康上の問題*
スマートフォンへの依存症が社会問題になっており、使い過ぎによる健康被害が懸念されます。便利さの裏に健康リスクがあることを忘れず、時間を区切って使い過ぎにならないよう、健康リスクに留意しながら適切に利用することが求められます。

ここではAndroid版のChatGPT公式アプリを利用する方法・手順を解説していきます。既にChatGPTのアカウントを取得している前提で紹介しますので、アカウントを持っていない方はWeb版のChatGPTからアカウントを取得しておいてください。

【参考】：[ChatGPT Android アプリ FAQ | OpenAI 公式サイト](https://openai.com/blog/chatgpt/)

ChatGPTのAndroidアプリを利用するには、**Android搭載のスマートフォンからPlayストアにアクセスします。**続いて、『ChatGPT』で検索し、OpenAIの公式アプリが表示されたら、インストールボタンをクリックします。

~~ 【図】：PlayストアのChatGPT 公式アプリの画面　~~

Android版のChatGPTをインストールしたら、アプリを開きます。「Welcome to ChatGPT」アカウント選択ページが開いたら、新規登録の場合は［Sign up with email］をタップし、名前や生年月日、携帯電話番号を登録します。

取得済みのアカウントを利用する場合は［Log in］を選択しましょう。有料サービスのGPT Plusを利用中の方は、スマートフォンでもGPT-4.0を利用できます。また、**チャットの履歴も同期され、パソコンや他の端末ともシームレスに情報が共有されますので、同一アカウントの利用をおすすめします。**

~~ 【図】：ChatGPT Android版のログイン画面　~~

「Welcome back」画面が表示されたら、**取得済みのChatGPTアカウントを入力し、［Continue］ボタンをタップします。**画面下部の言語切り替え機能を利用し日本語表記にすることもできますので、試してみてください。

~~ 【図】：ChatGPT Android アカウント入力画面　~~

「Enter your password」画面にパスワード入力欄が表示されますので、アカウントに連動するパスワードを入力します。パスワードの入力が済んで［Continue］ボタンをタップすると、認証が行われます。

~~ 【図】：ChatGPT Android パスワード入力画面　~~

アカウントとパスワードで認証が済むと「Welcome to ChatGPT」画面が表示され、利用時の注意事項が表示されますので、一通り目を通して、画面下部の［Continue］ボタンをタップします。

~~ 【図】：ChatGPT Android 注意事項確認仮面　~~

ChatGPTのAndroidアプリのインストールが済んだら、作成されたアイコンをタップしてChatGPTを起動し、操作してみましょう。*ここからアプリの画面について解説します。*

Android版のChatGPTが起動すると次の画面が表示されます。有料サービスのGPT Plusの場合には、GPT-3.5とGPT-4のいずれかを選択ができるようになっています。**左上の三本線のアイコンをタップすると機能選択画面が表示されます。**

また音声入力をしたい場合には、メッセージ入力画面の左にあるマイクの形状をしたボタンをタップします。

~~ 【図】：ChatGPT Android版　初画面　~~

機能選択の画面では、［+ New Chat］、これまでのチャット履歴を表示できる［History］、各種設定を行う［Settings］、FAQやヘルプを見れる［Help Center］がありますので、必要に応じて利用しましょう。

~~ 【図】：ChatGPT Android 機能選択画面　~~

Web版のChatGPTと同等の機能を持つChat画面です。**ここで入力した履歴は保存され、パソコンや他の端末でChatGPTを利用した場合でも、その履歴を表示できます。**また手がふさがっている場合には、マイクの形をした音声入力ボタンをタップすると、入力した音声がテキストに変換される仕組みになっています。

~~ 【図】：ChatGPT Android チャット画面　~~

## ChatGPTをAndroidで利用する際に注意すべきこと

ChatGPTがAndroidで利用できるのは大変便利ですが、*いくつか制約があります。*利用に当たっては以下の点に注意しましょう。

【参考】：[ChatGPT Android アプリ FAQ | OpenAI ](https://help.openai.com/en/articles/8142208-chatgpt-android-app-faq)

### サブスクリプションについて

サブスクリプションの管理は、Andoroid版ではできません。iOS版も同様です。サブスクリプションの管理は Web上（chat.openai.com）で行われるため、GPT Plusなどの有償版にアップグレードしたり、解除したりする場合は、 **Web版のChatGPTから行わなければなりません。**（2023年8月現在）

共有リンクとは、利用者が ChatGPTとの会話について一意のURLを作成し、他のメンバーやチームで共有できるようにする機能です。**Web版のChatGPT、およびiOS版ではこの機能が提供されていますが、Android版は未対応（2023年8月現在）です。**今後提供される予定ですので、OpenAIのアナウンスに注意しましょう。

ChatGPT AndroidアプリのデフォルトブラウザはChromeです。**Chromeが使用できないスマーフォンではエラー表示が出ますので注意が必要です。**

## ChatGPTのAndroid版を活用しよう

ここまで、ChatGPTのAndroid版について、利用メリット、利用方法、利用時の注意点について解説してきました。ChatGPTの類似アプリが出現していますので、OpenAIが提供する本物のアプリかどうかを確認してから利用しましょう。

また、ChatGPTはアプリ開発のサポートもしてくれますので、ChatGPTを利用してAndroidアプリの開発に利用することも可能です。様々な利用方法を試してみると良いでしょう。*パソコンのWeb版と情報連携を行い、ぜひ仕事の効率化に活かしてみてください。*

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ChatGPTをビジネスやプライベート、アプリ開発に利用する人が増えており、OpenAIはAndroid版のChatGPTアプリを発表しました。この記事では、ChatGPTをAndroidアプリで利用するメリット、Androidでの始め方などを解説します。

ChatGPTをAndroid版の登場により、日常使いのスマホでもChatGPTの利用が可能になった

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## ニューラルネットワークとディープラーニング

ディープラーニング（深層学習）が機械学習の1種であることは分かっていても、ディープラーニングとニューラルネットワークは何が違うのか、分かりづらいという方がいるかもしれません。

この記事では、*ニューラルネットワークとディープラーニングとの違いをテーマに、改めてAI（人工知能）に関する基本を確認していきます。*まず初めに、AI、機械学習、ディープラーニング（深層学習）の関係と、それぞれの概要を改めて確認しておきましょう。

今や一般用語となったAIですが、AIの明確な定義は定まっていません。AIは「Artificial Intelligence」（人工知能）の略語で、人工的に人間の知覚や知性を再現したものがAIです。

一般社団法人の「 人工知能学会」では、**「AIは知的な機械、特に知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術である」と紹介しています。**そして、今話題の生成AI、ChatGPTはまさしく典型的なAIの1つと言ってよいでしょう。

【参考】：[一般社団法人「 人工知能学会」](https://www.ai-gakkai.or.jp/)

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最初にAI（人工知能）と機械学習、ディープラーニングの関係を確認しておきましょう。AIの構成要素として機械学習がありますが、その機械学習の1手法としてディプラーニングが存在しています。

それらの関係性を図式化すると、**『AI>機械学習>ディープラーニング』という関係になり、これらをまとめて「AIの三大分類」と言われています。**

AIを学習させる方法とは？機械学習やディープラーニングについて解説

機械学習とは、まさに機械（コンピュータ）自身が反復学習して、読み込んだデータから、データの背景にあるパターンやルールを見出す方法のことです。英語ではMachine Learningと呼びます。

ポイントは機械が単に丸暗記するのではなく、ある事象から特徴をつかむ点です。**機械学習では特徴から法則を見出し、見出した法則から予測や判断を行います。**機械学習には「教師あり学習」と「教師なし学習」、「強化学習」の3種類があります。

### ディープラーニング（深層学習） とは

ディープラーニングは深層学習とも呼ばれ、機械学習の1つの手法です。**ディープラーニングではデータからルールやパターンを学習する際に、多層的な構造で捉えてデータの複雑さに対応し、データの分析精度を向上させます。**

例えば、ディープラーニングが活用される画像認識では、画像を構成する要素、すなわち形や色以外に、明暗や色相といった要素から多くの特徴を数値化し、入力した画像の特徴を中間層として構造化し、画像が何の画像なのかを判断します。顔認証、音声認識、自然言語処理などはディープラーニング技術を用いています。

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### ディープラーニングとニューラルネットワークの違い

ここまで、AIとその構成要素である機械学習、さらには機械学習の1つの手法であるディープラーニングについて、おさらいをしました。しかし、AIを語る上で忘れてはならない「ニューラルネットワーク」があります。

**ニューラルネットワークは機械学習において欠かせないアルゴリズムの1つであり、そのニューラルネットワークを応用したものがディープラーニングです。**

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## ディープラーニングとニューラルネットワークの関係

機械学習について学び始めると、必ず登場するディープラーニング、そのディープラーニングを行う上で外せないのがニューラルネットワークです。

では、ディープラーニングとニューラルネットワークはどのような関係なのかを見ていきましょう。

### 機械学習とニューラルネットワーク

**機械学習のアルゴリズムとして用いられるニューラルネットワークは、人間の脳に似た働きをコンピュータ上で再現したものです。**人間の脳には大量の神経細胞（ニューロン）が存在し、ニューロンに電気信号を伝達をすることによって情報が処理されます。

この伝達を数理モデルにし、複数を組み合わせてニューラルネットワークが形成されます。ニューラルネットワークを例えるなら脳であり、神経細胞に当たるものを「パーセプトロン」と言います。

当初、パーセプトロンは入力をもとに出力するという単純なモデルで、線形分類しかできませんでした。

そこで、入力層と出力層の間に隠れ層（中間層）という関数を追加し、非線形分類を可能にした多層パーセプトロンが生まれ、現在のニューラルネットワークの基本モデルとなっています。

*■ DNNとは*
従来のニューラルネットワークの概念では、入力層・隠れ層（中間層）・出力層は各1層の3層で構成されていましたが、ディープラーニングに対応した4層以上に層を深くしたものをディープニューラルネットワーク：DNN（Deep Neural Network）と言い、より複雑な情報処理が行えるようになっています。

### 深層学習（ディープラーニング）

**ディープラーニングは、一言で表すと、ニューラルネットワークの隠れ層（中間層）を増やしたものだと言えます。**関数でもある隠れ層（中間層）を増やすと、より複雑な関数を表現することが可能になり、より複雑な処理ができるようになります。

このように層が多くなり、層が深くなるという意味で、深層学習・ディープラーニングと称されるのです。

ディープラーニングでは、ニューラルネットワークによって脳の動きに近づけることで、機械学習ではデータの特徴を人間が判断していたものを、ディープラーニングではコンピュータが判断するようになりました。

こうして、ディーブラーニングによる画像認識は、自動運転や防犯カメラなどに応用され、自然言語処理は翻訳やチャットボットに応用され、また音声認識は文字起こしに使われているのです。

*■ CNNとは*
CNN（convolutional neural network）はニューラルネットワークの種類の1つで、畳み込みニューラルネットワークとも呼ばれています。ディープラーニングのやり方の1つであり、いくつもの深い層を持ち、主に画像認識分野で成果を上げています。

*■ RNNとは*
RNN（Recurrent Neural Network）もニューラルネットワークの1種で、回帰型ニューラルネットワークとも呼ばれます。CNNとの違いは、RNNはテキストの自動生成が特徴で、CNNと組み合わせて、解析した画像に説明文を自動的に付加するような利用方法があります。

## ディープラーニングやニューラルネットワークを学ぶのにおすすめの書籍

ディープラーニングは機械学習の1つであり、さまざまなアルゴリズムを用いて学習を行う手法であることが分かりました。ここではディープラーニングやニューラルネットワークについて、もう少し掘り下げて、体系的に学びたいという方に、おすすめの書籍を紹介していきます。

### ディープラーニングを支える技術 ——「正解」を導くメカニズム[技術基礎] 

初学者の方を対象にした、ディープラーニングに関する技術解説書です。本書では、ディープラーニングの現在に焦点を当てて、**機械学習の基本からディープラーニングの仕組み、技術的基礎、数学的知識まで広範囲に解説しています。**

▪著者： 近藤 容司郎、藤川 千種、佐々木 歩惟 、松橋 龍貴
▪出版社：技術評論社
▪ページ数：304ページ
▪出版日： 2022年1月8日

【参考】：[ディープラーニングを支える技術 ——「正解」を導くメカニズム[技術基礎]](https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12560-8)

AIを勉強するのに数学は必要？どこまでの範囲が必要か解説

### Pythonによるディープラーニング (Compass Booksシリーズ)

Pythonで書かれたディープラーニングのAPI、Kerasの開発者であるFrançois Cholletが書いた本がベースの書籍です。**数学などの専門的知識を必要とせず、ディープラーニングの手軽な実装が可能になります。**初学者から経験者まで幅広くカバーする優れた参考書としておすすめします。

▪著者： François Chollet、巣籠悠輔 (その他)、株式会社クイープ (翻訳)
▪出版社：マイナビ出版
▪ページ数：496ページ
▪出版日： 2022年3月23日

【参考】：[ Pythonによるディープラーニング (Compass Booksシリーズ)](https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=128583)

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

### ニューラルネットワークとディープラーニング (データサイエンス大系)

ディープラーニングとニューラルネットワークを同時に学べる教科書の日本語翻訳版です。幅広い技術の設計思想や応用例が丁寧に解説され、**ディープラーニングとニューラルネットワークの全体像を掴むのに最適な書籍としておすすめします。**

▪著者： Charu C. Aggarwal、竹村 彰通 (監修)、今泉 允聡 (監修, 翻訳)、その他
▪出版社：学術図書出版社
▪ページ数：520ページ
▪出版日： 2022年3月30日

【参考】：[ニューラルネットワークとディープラーニング (データサイエンス大系)](https://www.gakujutsu.co.jp/product/978-4-7806-0714-7/)

データサイエンスとは？注目されている理由と基礎スキルについて解説！

## ディープラーニングに強いAIエンジニアを目指して

ここまで、ニューラルネットワークとディープラーニングとの違いをテーマに、AIと機械学習、ディープラーニングとの関係や、それらを学ぶのに適した書籍を紹介しました。ニューラルネットワークは人間の脳に相当し、神経細胞に相当するものがパーセプトロンであることも学びました。

*顔認証、音声認識、自然言語処理などAIに欠かせない技術はディープラーニングによって成り立っており、ディープラーニングはニューラルネットワークによって進化してきました。*

これからもAIは発展を続け、大きく私たちの生活や仕事を変えていくでしょう。この記事でニューラルネットワークとディープラーニングに興味が湧いたら、紹介した書籍を参考に知識を深めましょう。

AIができることとは？活用事例やできないことも併せて紹介

AIを活用した便利なツール10選！メリットや注意点も解説

AIについて学ぶと必ず登場するディープラーニングとニューラルネットワークですが、両者は何が違い、どのような関係なのでしょう。この記事では、ディープラーニングとニューラルネットワークの違いをテーマに、AIや機械学習との関係、おすすめの書籍などについて紹介します。

AIの三大分類と呼ばれるAI、機械学習、ディープラーニングの関係

ニューラルネットワークとディープラーニングとの違い

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ディープラーニングとニューラルネットワークの違いが分からない？わかりやすく解説

AIツールとして注目を集めているChatGPTですが、ChatGPTを提供しているOpenAIは文字起こしの機能に「Whisper」というサービスを公開しています。

ChatGPTを利用したことはあるけれど、Whisperについては知らないという方は多いのではないでしょうか。

**本記事ではChatGPTとWhisperの概要に触れた後で、Whisperの使い方を解説します。**AIを活用して文字起こしをしたい方は、ぜひ参考にしてください。

まずは、ChatGPTについて簡単に解説します。*ChatGPTとは、OpenAIが公開している対話型のチャットツールです。*ChatGPTは人間が入力した質問に対して、インターネット上のデータから集約・分析したデータを自然な文章で返答してくれるツールです。

このChatGPTのツールを利用すると、クリエイティブな企画の立案をしたり、プログラミングのコードを解説してくれたりします。

【参考】：[OpenAI ChatGPTについて](https://chat.openai.com/)

Whisperは、ChatGPTと同様にOpenAIが提供しているサービスです。*このWhisperは、音声をテキストに変換します。*非常に高い精度で文字起こしをするため、便利なサービスと言えるでしょう。

【参考】：[OpenAI Whisperについて](https://openai.com/research/whisper)

Whisperを利用するためには、OpenAIの提供するAPIを利用します。しかし、APIを普段利用したことがない方は、具体的な使い方が分からないかもしれません。本記事では後述でWhisperの使い方を詳しく解説しますので、ぜひ参考にしてください。

【参考】：[ChatGPTとWhisperAPIの利用について](https://openai.com/blog/introducing-chatgpt-and-whisper-apis)

前述にて、Whisperで文字起こしをするためにAPIを利用する必要があると説明しました。このAPIですが、利用する時には料金がかかります。

**ただし、$0.006 / 分とかなりの低額で利用できますので、個人の方でも気軽に試すことができます。**（2023年8月執筆時点）

執筆時点から金額が変更になる可能性もありますので、正確な料金の詳細について知りたい方は公式サイトを確認してください。

【参考】：[Whisperの料金について](https://openai.com/pricing)

## Whisperを利用して文字起こしをする方法

ここまではChatGPTやWhisperAPIの概要について触れましたが、**ここからは具体的な利用方法を解説します。**

また、WhisperAPIを実行するためには、Pythonの実行環境が必要です。そのため、今回はGoogle Colaboratoryというブラウザ上でPythonを実行できる、Googleのツールを活用します。Googleのアカウントが必要ですので、事前にアカウントにログインしましょう。

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*Whisper APIを利用するためには、APIキーが必要です。*まずは、公式サイトからAPIキーを発行しましょう。OpneAIにログインすると、下図のようにメニューが表示されます。

~~【図】：OpneAIにログインする~~

今回は、1番右にある「API」をクリックしましょう。すると、画面が切り替わりOpenAIのプラットフォームが表示されます。また、赤枠のように画面右上にアイコンが表示されているはずですので、こちらをクリックしましょう。

~~【図】：アイコンをクリックする~~

クリックするとメニューが表示され、ここの「View API keys」をクリックするとAPIキーの一覧が表示されます。この時、まだAPIキーを取得していない場合は、「＋Create new secret key」というボタンをクリックしましょう。

~~【図】：OpenAIプラットフォームでView API keysを選択する~~

ポップアップが表示され、新しい秘密鍵の名称を取得することができます。このAPIキーは、後で使いますので他の人に漏洩しない形で、文字列を控えてください。

【参考】：[OpenAI APIリファレンス](https://platform.openai.com/docs/api-reference/introduction)

続いて、Organization IDを確認します。Organization IDはOpenAIのプラットフォームの画面右上のアイコンをクリックし、「manage account」をクリックします。

*画面が切り替わり、Organization IDが確認できます。*こちらも文字列を控えて下さい。

~~【図】：Organization IDを確認する~~

さらにまた画面が切り替わり、Organization IDが表示されますのでローカルなどに保存しましょう。

今回は、サンプルデータとして任意の音声データを用意してください。*ちなみにWhisper APIで対応している音声データの形式は、mp3・mp4・mpeg・mpga・m4a・wav・webmです。*

【参考】：[音声データについて](https://platform.openai.com/docs/guides/speech-to-text)

### Google Colaboratoryにアクセスする

*次に、Google Colaboratoryにアクセスしましょう。*ファイルタブの「ノートブックを新規作成」を選択すると、ノートブックが開きます。

~~【図】：ノートブックを新規作成する~~

Google Colaboratoryはセルごとにコードを実行できます。コードを追加する時には、「＋コード」タブを選択してください。

~~【図】：コード入力セルを追加する~~

セルが追加され、その中にコードを記述できるようになります。ここまで設定できたら、以下のコードを入力してください。さらに、上図の赤枠のアイコンをクリックするとコードを実行できます。

ちなみに上記のコードはOpenAIのライブラリをインストールするコードです。

~~【図】：OpenAIのライブラリをインストールする~~

【参考】：[Google Colaboratory について](https://colab.research.google.com/?hl=ja)

*ここまでコードを実行できたら、文字起こしをしてみましょう。*まず、任意で用意した音声ファイルをGoogle Colaboratoryのファイルにアップロードします。ドラッグ＆ドロップをして、アップロードしてください。

~~【図】：ファイルのアップロードを行う~~

次に、以下のようにコードを実行します。ちなみに「～～～」には自身のOrganization ID、「〇〇〇」にはAPIキーを入力します。

```
ORGANIZATION_KEY = '～～～'
API_KEY = '〇〇〇'
model_id ='whisper-1'
audio_file= open("/content/samplevoice.mp3", "rb")
response=openai.Audio.transcribe(
   api_key=API_KEY,
    model=model_id,
    file=audio_file,
    response_format='text'
)
print(result["text"])```

ちなみにデフォルトでは、音声データを文字起こししたデータはjsonファイルです。そのためテキストに変更する場合には「response_format」を「text」に設定します。

~~【図】：コードを入力、実行した結果~~

上図の赤枠のように、実行結果として文字起こしした結果が表示されれば成功です。

【参考】：[APIリファレンス](https://platform.openai.com/docs/api-reference/introduction)
【参考】：[OpenAIドキュメント 音声をテキストに変換する](https://platform.openai.com/docs/guides/speech-to-text)

ここまで、ChatGPTとWhisperを利用した文字起こしの方法を解説しました。**基本的には上記の方法で文字起こしをすることができますが、より応用的なことをしたい場合や、不明点がある場合はドキュメントも活用しましょう。**

OpenAIの公式サイトには、ChatGPTの使い方を解説したドキュメントの他に、APIツールの使い方をまとめたAPIリファレンスが用意されています。必要に応じて、これらのドキュメントを活用しましょう。

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

## ChatGPTとWhisperを活用して業務を効率化しよう

本記事ではChatGPTとWhisperの活用方法を紹介しました。残念ながら、料金は無料ではありませんが、非常に定額で利用できるため、もし興味がある方は試しに利用してみましょう。

**議事録や文字起こしの作業は、人間が行うと非常に時間がかかりますが、もしこのようなAIツールを利用すれば非常に短時間で業務をこなせます。**

仕事を効率化したい方や煩雑な業務の負担を減らしたい方は、ぜひ本記事を参考にしつつChatGPTとWhisperを活用してみましょう。

OpenAIが公開しているChatGPTは、便利なAIツールとして話題を集めていますが、実はWhisperというサービスもリリースしています。本記事ではChatGPTとWhisperの違いや、Whisperの使い方を解説します。

ChatGPTとWhisperの概要について分かります

ChatGPTとWhisperを使った文字起こしの方法が分かります

ChatGPTとWhisperについて不明点がある時は、ドキュメントも活用しましょう

ChatGPTとWhisperの違いは？料金や使い方も解説

Azureとは、Microsoft社のクラウドサービスのことです。**Azureの認定資格はMicrosoft認定プログラム（MCP）を通じて提供しています。**MCPの資格体系は2019年、ロールベースのMicrosoft認定資格としてAzureを中心としたロールベースの資格体系に再編成されました。

【参考】：[Microsoft Certifications](https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/certifications/)
【参考】：[Microsoft 認定資格および試験を見る](https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/certifications/browse/)

クラウドエンジニアを目指す方必見！Azureを分かりやすく紹介！

Azureを含むMicrosoft認定プログラム（MCP）の資格体系は、以下のカテゴリーで案内されています。

*■Fundamentals認定資格（基礎・初級資格）*
製品カテゴリー（Azure・Dynamics 365・GitHub・Microsoft 365・.NET・Power Platform・Teams）に分類し、製品に関連する基礎知識を認定します。

*■ロールベースの認定資格*
職務に応じたロールを定義し、ロールに応じたトレーニングの提供と認定を行います。

現在、Developer（開発者）・Administrator（管理者）・Solutions Architect（ソリューションアーキテクト）・データエンジニア・データサイエンティスト・AIエンジニア・DevOpsエンジニア・セキュリティエンジニア・Functional Consultant（機能コンサルタント）の9つのロールが公開されています。

*■上記以外*
より専門性の高い分野、Microsoft認定教育機関向け、Microsoft Office認定を行います。

資格体系の見直しにより2020年6月から、Microsoft認定資格の一部が順次取得することができなくなっているものがあります。すでに廃止されているものや、今後廃止が予定されている資格については、以下のリンクに記載されていますのでご確認ください。

【参考】：[MCP認定 認定資格の廃止](https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/certifications/retired-certifications)

MCPとは? マイクロソフト認定資格のロール分類と認定パスの詳細を解説

前述同様、Azureの認定資格もレベルに合わせていくつかのカテゴリに分けられています。では、それぞれの難易度はどの程度なのでしょうか。

**Azureの認定資格は、難易度が易しい順からFundamentals・Associate・Expertの3つのレベルに分けられています。**さらにそれぞれのレベルからもロール別にいくつか資格が枝分かれしていますが、具体的な詳細については後述にて紹介します。

難易度について、公式で合格率などが公表されていないため明言はできませんが、初級の「Fundamentals」については難易度は初級者向けの易しめに設定されているため、比較的合格を目指しやすいと考えられます。

合格に不安がある方や初心者の方は、まずはFundamentalsから受験し、徐々に上位資格へチャレンジしていきましょう。

Azureの資格体系は？マイクロソフト認定プログラムとパスを解説

Azureの認定資格はピアソンVUEにより実施されており、随時受付しています。受験予約にはMicrosoftアカウントが必要です。各科目の試験費用は、2023年3月時点でFundamentals（初級）試験が12,500円（税別）、Associate（中級）・Expert（上級）が21,103円（税別）です。

【参考】：[ピアソンVUE Microsoft認定資格試験](https://www.pearsonvue.co.jp/Clients/Microsoft.aspx)

試験別に40〜60問が出題され、1,000点中700点以上（70%以上）で合格です。試験時間はFundamentals（初級）試験が45分、Associate（中級）・Expert（上級）が100分です。ラボが含まれるAssociate（中級）・Expert（上級）は120分です。

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