*AIの需要が高まる中、クラウド事業者はAIシステムのサービス提供を大幅に拡大しています。*利用者は、これまでよりも簡単にAIを活用できるようになります。ここでは、クラウドAIの概要やメリット、デメリット、エッジAIとの違いなどを順を追って解説していきます。

クラウドサービスとは？種類やメリット・デメリットをわかりやすく解説

**クラウドAIは、AI処理を行うシステムをサービス提供を通じて使用する利用形態を指します。**インターネットを通じてAI処理に必要なコンピューターシステムを自身で事前用意することなく、使用できます。コンピューターシステムには、AIの要件に応じたハードウェアとソフトウェアが必要です。

一般にAI処理に必要なGPUは高額なため、自前で準備するには投資が必要です。クラウドAIでは、事前にシステムを準備することなく、サービス利用を進めます。利用料に応じて支払うため、気軽にAIを活用するきっかけとなります。

クラウドAIには、多くのメリットがあります。代表的なものは以下の通りです。

*・導入が簡単にできる*
クラウドAIは、導入が容易です。通常、必要な処理に合わせてデータの準備やサーバーやGPU、ストレージ、ソフトウェアなどを事前準備する必要がありますが、クラウドAIではあらかじめ設定済みのシステムをサービスとして利用できます。

事前に機材を準備することなく、AI活用を始められるために、小規模な導入が可能です。最初に無料枠で試しながら使用感を確認できるため、低コストで始めることができます。

*・最新のAI環境が活用できる*
AIシステムは、推論から学習まで多岐にわたります。その用途に応じて必要なGPUの能力や枚数、搭載メモリ量などを決定します。通常は、調達したシステムの規模が能力の上限となりますが、クラウドAIではシステムリソースの増強が可能です。

結果として大規模で複雑な処理でも簡単に実行することが可能なため、規模の拡大に柔軟に対応できます。

*・AIシステムの運用に手がかかりにくい*
クラウドAIでは、事前学習済みのシステムを利用したり、必要なファインチューニングを行ったりすることができます。学習には良質なデータが必要ですが、その作業をクラウドAIが誰でも利用できるように提供します。

マネージドサービスにより運用管理の効率が高いため、自社で必要な運用管理技術者が不足する場合も、最適な運用が可能です。

クラウドAIは誰でも簡単に利用できますが、次のようなデメリットを理解しておく必要があります。

*・特定のクラウド事業者に依存する*
クラウド事業者はそれぞれAI関連サービスを提供しており、提供サービスはクラウド事業者に依存します。システム停止やレスポンスなどのサービスレベルも、クラウド事業者に依存するため約款などで確認する必要があります。

*・ネットワークの重要性が高い*
クラウドAIでは、エッジAIに比べてネットワーク接続が必須です。インターネットを介した通信や処理の遅延による業務影響、障害発生時のダウンタイムやリカバリなどを考慮する必要があります。

*・セキュリティ面の考慮が必要*
クラウドAIは、パブリッククラウド使用におけるセキュリティリスクの影響を受けます。また送信する秘匿データは外部に漏洩されないよう、管理方法や利用方法を十分検討する必要があります。リスクが高い場合は、ローカルで処理することを検討しましょう。

*・料金の定期的な確認を要する*
格納するデータが多い場合は、料金が高額になる場合があります。クラウドの活用は必要な業務を見極めて行いましょう。

クラウド化における課題とは？失敗の原因と成功するための対策を解説！

*エッジAIとは、ローカル環境のデバイス側にAI機能を搭載する仕組みを指し、スマートフォンやセンサーなどを用いて実装します。*自身で管理できる環境で活用することから、インターネット利用が制限される環境でも稼働できます。

また、機微情報や秘匿データなどを含む場合も、情報漏洩リスクを考慮するとエッジ側で処理するのが選択肢の1つです。

### クラウドAIとエッジAIの違い

*クラウドAIとエッジAIの違いは、「AIの処理をどこで行うのか」です。*クラウドAIはクラウド事業者のデータセンターで処理を行い、エッジAIはローカルのデバイスやオンプレミス・データセンターで処理します。

エッジは小規模なデータ量の場合に有効で、レスポンスが早い特徴があります。通信量と通信オーバーヘッドが低いので、制御ループや即時判断が必要な場合に用いられます。システム規模は小さいので、小規模な推論に限定して使用するといいでしょう。

クラウドは大規模な処理に有効であり、対象データが多く計算能力が求められる場合に効率的に結果が得られます。通信が多く発生し、通信と処理の時間を要しますが、学習や大規模推論も可能です。

### クラウドとオンプレミスの違い

*クラウドとオンプレミスは、ITシステムの設置場所と費用計上の区分に違いがあります。*

クラウドは、クラウド事業者が提供するサービス提供型のシステムです。従量課金で使用料に応じて費用が請求され、サービス提供のため固定資産ではなく業務コストとなります。通常マネージドサービスによって運用されますので、運用コストも料金に含まれており割安です。

オンプレミスは、従来型データセンターなどで資産を事前に確保して使用する形式の利用形態です。AIシステムで用いるハードウェアとソフトウェアを、事前に準備する必要があります。

固定資産のため、IT機器の更新は一定期間単位となります。自社の管理するデータセンターで運用可能のため、システムの安全性は高い特徴があります。

近年では、オンプレミス型クラウドサービスも提供されており、提供サービスとサービスレベルを比較することが重要です。

## 代表的なクラウドAIサービス

**クラウドAIサービスは、AIインフラストラクチャやデータ分析基盤、機械学習や生成AIサービスなど多岐に及びます。**サービスは、AWS、Microsoft Azure、Google Cloudなどの主要クラウド事業者などから提供されています。

クラウド事業者は、上記ハイパースケーラだけではなく、提供形態などのバリエーションも豊富です。ベンダー系では、IBM Cloud、Oracle Cloudなどがあります。クラウド事業者の提供サービスを比較して、要望に近い提供サービスとサービスレベルを確認しましょう。

【参考】：[AWS: AWS で AI イノベーションの次の波を構築およびスケール](https://aws.amazon.com/jp/ai/)
【参考】：[Microsoft Learn: Azure AI サービスとは](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-services/what-are-ai-services)
【参考】：[Google Cloud: AI と機械学習のプロダクト](https://cloud.google.com/products/ai?hl=ja)

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クラウドAIは、多様な用途にAIを活用することができます。具体的には、次のような用途に主に用いられます。

*画像認識では、顔の認証による入館チェックなどに使用されています。*建造物の劣化確認や、生産の良品識別も簡単に行うことができます。FAXから注文内容をデジタルデータに変換し、自動発注を行うなど、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）のような業務にも対応できます。

*音声認識では、音声に基づいて会議の要約や文字起こしなどがクラウド上でリアルタイムに更新され、チームメンバー全員が情報を共有できます。*また、自動翻訳も多言語に対応できるため、グローバルな場面においても高い利便性を発揮します。

*自動応答では、コールセンターの問い合わせの自動応答などに活用できます。*チャットボット形式は多くの企業ですでに採用が進められています。テキスト形式の処理から音声認識を活用した自動応答など、利用形態も拡大を示しています。

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*気象の予測や景気・市況予測などに活用されています。*気象条件は、気象に影響を受ける人手や売上予測などにも展開されています。景気・市況予測は、動向指数などの統計情報などから算出することもできるため、多面的な分析も可能です。

*機械制御は、生産管理やロボットの制御、自動車の自動運転などが代表的な用途です。*ローカルの即時処理や制御などのウェイトが大きい用途については、エッジAIの方が強みが活かされる領域です。クラウドAIでも可能ですが、要件次第でエッジAIと比較するのがいいでしょう。

## 生成AIの精度向上におけるクラウドAIの役割

通常、ChatGPTなどを用いて生成AIを利用するには、プロンプトで指示を入力し回答を得ます。業務などで回答精度を向上するには、いくつかの方法があります。

1つは、ファインチューニングによって事前学習したLLM（大規模言語モデル）に独自のデータを用いて追加学習させる方法があります。同様に、RAG（検索拡張生成）と呼ばれる技術を用いてLLMの回答を比較し、別の検索条件と組み合わせて回答精度を高める方法もあります。

回答精度を高めるには、それを処理するITシステムが必要です。*このITシステムには、クラウドAIを用いることが可能であり、サービス活用の1つとなります。*

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## クラウドAIは活用用途が拡大している

2020年後半のChatGPTの登場によって、AI活用が急速に進んでいます。業務に目を向けると、クラウドAIの活用が進んでいます。クラウドAIは、スモールスタートが可能です。**クラウド事業者が提供するサービスを比較し、活用が進むクラウドAIを体感しましょう。**

ChatGPTの登場によって、AI活用が急速に進んでいます。業務でのAI活用も確実に進んでおり、クラウド事業者はクラウドAIサービスを提供しています。ここではクラウドAIの概要やメリット・デメリットを中心に、実際の活用事例などを含めて解説していきます。

クラウドAIは、AI処理を行うシステムをサービスとして提供する利用形態です

導入しやすいメリットがありますが、セキュリティ面などのデメリットもあります

クラウドAIはサービス内容やサービスレベルを比較して利用するのがおすすめです

クラウドAIとは？概要やメリット・デメリット、活用事例を解説

生成AIは、文章や画像、音楽、動画などを自動生成する技術で、近年急速に普及し、人々の日常やビジネスに多大な影響を与えています。その利便性と創造性から、クリエイティブ分野やビジネス、教育などの幅広い領域で活用されています。

しかし、一方で生成AIにはさまざまなデメリットやリスクが存在します。

この記事では、*生成AIの潜在的なリスクと問題点、それらへの対策について解説します。*生成AIの正しい利用方法を理解し、安全かつ効果的に活用するために、ぜひ最後まで読み進めてください。

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## 生成AIが抱える問題点とデメリット

生成AI（ジェネレーティブAI）は従来のAI（識別系AI）とは異なり、従来のAIが解析や判断など特定のタスクを実行するのに対して、生成AIは新たなものを創り出すことが主な役割です。生成AIは新たな価値を創出する一方で、誤情報や有害なコンテンツを生み出すリスクも抱えています。

このようなリスクを軽減し、安全に活用するための課題に目を向け、*生成AIを適切に利用して、リスクを最小限に抑えることが求められます。*ここでは、生成AIが抱える問題点やデメリットについて見ていきましょう。

【参考】：[総務省｜令和6年版 情報通信白書｜生成AIが抱える課題](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/html/nd141100.html)

生成AIが学習に使用する膨大なデータには著作物が含まれる場合があり、**生成されたコンテンツが既存の著作物と類似することで著作権侵害のリスクが生じます。**

これまでに、生成AIが作成した作品が既存のアート作品に似ていると指摘され、訴訟問題に発展した具体例もあり、ニュースになっています。こうした事態を防ぐには、生成物の使用許諾や、著作権フリーのデータセットを使用することが重要です。

生成AIはユーザーが入力したプロンプトを学習に利用することがあり、**機密情報や個人情報が意図せず第三者に漏洩する可能性があります。**

こうした事態を防ぐには、利用者側が重要な情報や個人情報を含むプロンプトの入力を避けるとともに、AIツールのプライバシーポリシー等をあらかじめ確認することが求められます。

### ハルシネーション（もっともらしい嘘）

生成AIは、事実に基づかない内容をもっともらしく生成する『ハルシネーション』現象を引き起こすことがあります。この現象により、誤情報の拡散が懸念されます。これは、AIが統計的なパターンに基づいて情報を生成するために起こります。

その結果、誤情報の拡散が懸念されますので、こうした事態を防ぐには、**生成された情報の真偽を確認する習慣をつけ、情報源を必ずチェックすることが求められます。**

生成AIが偏ったデータを学習すると、**生成されるコンテンツに偏見や差別的な表現が現れるリスクがあります。**これにより社会的な不平等を助長する可能性も指摘されています。

こうした事態を防ぐには、多様性を考慮したデータセットを使用し、AIの出力を監査・修正する仕組みを構築し、適用することが求められます。

生成AIは、**フェイクニュースや詐欺、なりすましに利用されるリスクがあります。**特に、高度にリアルな偽情報の生成が容易であるため、社会的な混乱を引き起こす可能性があります。それらを防ぐには、生成AIの利用目的を明確にし、不正使用を防ぐための監視体制を整備するなどの対策が求められます。

生成AIに過度に依存すると、人間の創造性や思考力が低下する懸念は、さまざまな側面から議論されています。単に「生成AIが便利だから、頭脳を使わなくなる」という問題だけでなく、**人間の認知機能や学習プロセスに影響を与える可能性があり、注意が必要です。**

また学生が論文作成を生成AIに依存するケースもあります。

これらの対策として、一方的に禁止するのではなく、生成AIを補助ツールとして適切に活用し、創造力を補完するためにバランスよく利用することが重要です。

生成AIの大規模なモデル学習には膨大な計算リソースが必要で、それに伴うエネルギー消費が環境負荷を増大させています。**大規模なAIモデルの学習や運用には膨大な計算リソースが必要となり、それが多大なエネルギー消費、ひいては環境負荷の増大につながります。**

ますます高まるAIの利用に対応できるよう、省エネ技術の導入や、持続可能性を考慮したAIの運用が求められます。

生成AIは生活や仕事に革新をもたらす一方で、一部の職種が自動化により代替され、雇用の喪失が懸念されています。生成AIは文章作成や翻訳、画像生成、プログラミングなど、これまで人間が行ってきた多くのタスクを自動化できるため、**一部の仕事がAIに代替される可能性があります。**

生成AIに代替される職種に従事する人のスキル転換や、新たな職種や雇用機械を創出し、人材育成を進めることが重要です。

生成AIは非常に有用なツールですが、同時にさまざまなリスクも伴います。これらのリスクを適切に管理し、*安全に生成AIを活用するためには、適切な対策を講じることが不可欠です。*以下、生成AIのリスクとそれに対する具体的な対策を解説します。

【参考】：[デジタルテクノロジーの課題と現状の対応策｜総務省](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/pdf/n1410000.pdf)

生成AIサービスに機密情報や個人情報を入力することで、情報がサービス提供者に送信され、学習データとして利用される可能性があります。また、サービス提供者のセキュリティ体制によっては、情報漏洩が発生する可能性もあります。

こうしたリスクに対しては、以下のような対策が有効と考えられます。**難しい対策はありませんので、ぜひ遵守を心がけてみましょう。**

・機密情報や個人情報を扱う業務には生成AIを使用しない
・オンプレミス環境で利用できる生成AIツールを導入する
・入力データを学習に利用しない設定のサービスを利用する
・データ送信時に暗号化などのセキュリティ対策が施されているサービスを利用する
・利用規約やプライバシーポリシーを確認し、情報管理体制がしっかりしているサービスを選ぶ
・社内ガイドラインを策定し、情報管理に関するルールを明確化する

生成AIが生成したコンテンツが、既存の著作物に酷似している場合、著作権侵害となる可能性があります。

対策としては、以下のようなものが挙げられます。**生成AIの生成物を過信せず、必ず自身でリスクがないか否かを確認していきましょう。**

・著作権フリーのデータのみを学習させた生成AIツールを利用する
・生成されたコンテンツをそのまま使用せず、人間が修正・加筆する
・既存の著作物を入力データとして使用しない
・生成AIの出力結果に対して、著作権侵害チェックツールなどを活用する
・社内ガイドラインを策定し、著作権に関するルールを明確化する

### 誤情報（ハルシネーション）のリスクと対策

生成AIは、もっともらしい嘘や事実に基づかない情報（ハルシネーション）を生成することがあり、誤った情報を真実と受け止めたり、拡散したりしてしまうリスクがあり、対策としては、以下のような対策が挙げられます。

・生成された情報を鵜呑みにせず、必ずファクトチェックを行う
・複数の情報源を参照し、情報の正確性を確認する
・情報源が明示されている生成AIサービスを利用する
・正確な情報を学習させたRAG「機能拡張ツール」ツールなどを活用する

【参考】：[RAG とは何ですか? - 検索拡張生成 AI の説明 ｜AWS](https://aws.amazon.com/jp/what-is/retrieval-augmented-generation/)
【参考】：[総務省｜令和6年版 情報通信白書｜災害時における偽・誤情報への対応](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/html/nd122c00.html)

### 倫理的な問題（偏見・差別）のリスクと対策

AIの学習データに偏りがあると、生成されるコンテンツにも偏見や差別が反映される可能性があります。対策としては、以下の策が挙げられます。

・偏りのない多様なデータで学習された生成AIを利用する
・生成されたコンテンツを人間がチェックし、偏見や差別的な表現がないか確認する
・倫理的なガイドラインを策定し、不適切な表現をフィルタリングする

### プロンプトインジェクションのリスクと対策

悪意のあるプロンプト（プロンプトインジェクション）を入力することで、AIを誤作動させたり、意図しない出力を生成させたりする可能性があり、次のような対策が求められます。

・入力管理やフィルタリングを強化し、不正なプロンプトに反応しないようにする
・不審なアクティビティを検出する監視システムを導入する
・ログ分析を行い、不正なプロンプトを特定する

### セキュリティインシデントのリスクと対策

生成AIサービス提供者のセキュリティ体制に不備がある場合、情報漏洩や不正アクセスなどのセキュリティインシデントが発生する可能性があります。対策としては以下のような策が求められます。

・セキュリティ対策がしっかりしている信頼できるサービス提供者を選ぶ
・IDやパスワードの厳格な管理を行う
・多要素認証を導入する

その他、生成AIのリスクに対して、次のような対策も有効です。これらの対策を講じることで、生成AIのリスクを軽減し、安全に活用することができます。そして重要なことは、**技術の進歩に合わせて対策も常にアップデートしていくことです。**

*■ リスク評価と活用範囲の設定* 
生成AIを導入する前に、リスク評価を行い、活用範囲を明確化することが重要です。

*■ ガイドラインやルール・マニュアルの策定*
生成AI利用に際し、社内ガイドラインやルールを策定し、従業員に周知徹底することで、リスク管理を徹底しましょう。

*■ ユーザー（従業員）教育*
生成AIのリスクと対策に関する教育を従業員に行うことで、適切な利用を促進できます。

*■ 定期的な監査*
生成AIの利用状況を定期的に監査・モニタリングすることで、問題点を早期に発見・対応できます。

*■ 法務部門との連携*
生成AIの利用において法的な問題がないか、法務部門と連携しながら確認することが重要です。

## 生成AIリスクをしっかり認識してさらなる活用を

ここまで、生成AIの生成AIが抱える問題点とデメリット、生成AIのリスクと対策について詳しく見てきました。生成AIは個人利用以外に、ビジネスや業務でも急速に活用が広まっていますが、一方でさまざまな問題も生じています。

しかし、**生成AIはリスクを正しく理解し、解決策を見出して適切な対策を講じることで、安全かつ効果的に活用できます。**生成AIを使用する上でリスクを恐れるのではなく、賢明な利用を心がけて活用していきましょう。

その他に関連する内容は、下記の記事でも紹介しています。ぜひ参考にしてください。

生成AIの学習におすすめの本10選！AIを学ぶメリットも解説

生成AIの資格一覧！取得のメリットや試験概要、難易度を解説

生成AIは便利でさまざまな場面で活用されている一方で、問題点やリスクがあります。この記事では、著作権侵害や情報漏洩、誤情報の拡散などの問題点と対策を紹介します。生成AIを安全に利用するための実践的な方法をまとめたので、ぜひ活用してください。

生成AIには著作権侵害や情報漏洩、誤情報の拡散といったさまざまなリスクがある

生成AIは、リスクを軽減する有効な対策を講じることで安全に利用できる

生成AIを適切に活用するには、リスクや問題点を正しく理解した上で利用する姿勢が大切

生成AIの問題点とは？デメリットやリスクと対策について解説

## 生成AIを活用するプロンプト

ChatGPTやGemini、Copilotなど、生成AIが急速に進化し、競争を繰り広げています。*この生成AIを最大限に活用する鍵が「プロンプト」です。*適切なプロンプトを与えれば、生成AIは期待通りの高品質なアウトプットを生み出します。

しかし、プロンプトが抽象的だったり不適切だったりすると、期待外れの結果になることもあります。本記事では、生成AI初心者から、より高度なプロンプト作成を目指すユーザーまでを対象に、効果的なプロンプト作成の基本とコツを解説します。

生成AIを活用したい方、プロンプトを向上させたい方はぜひ参考にしてください。

【参考】：[ChatGPT ｜Open AI](https://chatgpt.com/)
【参考】：[Gemini｜Google](https://gemini.google.com/app)
【参考】：[個人用 AI アシスタント | Microsoft Copilot](https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-copilot/personal-ai-assistant)

プロンプトとは生成AIに与える入力情報のことで、**AIはこのプロンプトを解釈し、学習データを基に最適なアウトプットを生成します。**プロンプトの質を高める技術やスキルを「プロンプトエンジニアリング」と呼びます。プロンプトには様々な形式があり、以下のような例があります。

【質問】：AIに情報を求めるもの
　例：「日本の首都はどこですか？」

【指示】：特定のタスクを依頼するもの
　例：「日本の魅力を紹介する文章を500字以内で書いて」

【命令】：明確なアクションを指示するもの
　例：「以下のコードをPythonで書き直してください：[コード]」

【情報提供】：文脈や追加データをAIに与えるもの
　例：「以下の文章を要約してください：[文章]」

AIプロンプトとは？概要からプロンプト記述の最適化まで解説！

プロンプト作成の基本原則は、AI（特に大規模言語モデル）に意図した通りの出力を生成させるための重要な要素です。明確で効果的なプロンプトを作成することで、AIの能力を最大限に引き出し、望む結果を得られます。以下に、*プロンプト作成の基本原則を解説します。*

プロンプトエンジニアリングとは？実用例も交えてポイントを解説！

AI（特に大規模言語モデル）に対して意図を正確に伝え、**期待通りの出力を得るために、「明確さと具体性」は、非常に重要な要素です。**

*・曖昧さを避ける：*
「何か書いて」ではなく、「日本の観光に関する500字のブログ記事を書いてください」のように、具体的なタスクを示しましょう。

*・詳細な指示と必要な情報：*
必要な情報、トーン、文体、出力形式を具体的に指定します。例えば、「20代の女性向けにフレンドリーなトーンで、箇条書き形式で京都の観光スポットを3つ紹介してください。」のように、細かく指定すると、AIはより的確な出力を生成できます。

AI（特に大規模言語モデル）に対して質問や指示を与える際に、**その背景情報や関連情報を含めることで、AIが意図をより正確に理解し、適切な応答を生成できるようにするテクニックです。**

*・背景情報：*
質問や指示に関連する背景情報を提供することで、AIは文脈を理解し、より適切な回答を生成できます。例えば、「あなたは旅行代理店の社員です。お客様から京都旅行のおすすめプランについて問い合わせがありました。」のように、役割や状況を設定することで、AIは文脈に沿った回答を生成できます。

*・例示：*
具体的な例を示すことで、AIは出力の形式や内容を理解しやすくなります。例えば、「京都の観光地について情報について、3か所列挙してください。」というように、具体的なキーワードやフレーズを示すことで、AIが適切な回答を生成できる可能性が高まります。

指示と情報（入力データ）を区切り文字で明確に区切ることで、AIはどちらが指示でどちらが情報かを正しく認識できます。例えば、「指示：以下の文章を要約要約して、100字以内の文章でまとめなさい。--- [要約対象の文章] ---」のように、---などの区切り文字を使用することで、**指示と情報を明確に区別できます。**

AIに指示を出す際、肯定的な表現を使うことで、より正確な結果を得られます。 「〜しないで」のような否定的な表現は、AIが混乱する原因となる場合がありますので、**できる限り「〜してください」のような肯定的な表現を使用するように心がけます。**

例えば、「誤字脱字がないように書いてください」ではなく、「正確に記述してください」のように、肯定的な表現に言い換えましょう。

複雑なタスクをAIに指示する場合、段階的に指示を与えることでより正確な結果を得られます。 複雑なタスクは、**段階的な指示に分割することで、AIはより正確に処理を行えます。**

例えば、「小説を書いて」という指示ではなく、「まずはプロットを作成し、次に登場人物を設定し、最後に第1章を書いてください」のように段階的に指示することで、AIはタスクを段階的に実行できます。

生成AIにどのような形式で出力してほしいかを具体的に指示することで、より精度の高い結果を得られます。例えば、「箇条書きでまとめる」「表形式で示す」「詩の形式で表現する」というように、**具体的な形式を指定します。**

最初のプロンプトで完璧な結果が得られるとは限らないため、試行錯誤を繰り返し、プロンプトを改善していくことで、より良い結果を得られます。また、AIの出力結果を評価し、**プロンプトにフィードバックを反映することで、AIの精度を向上させられます。**

以上挙げた原則は、あくまで基本であり、タスクやAIの能力によって最適なプロンプトは異なります。様々なプロンプトを試しながら、最適な方法を見つけていくことが重要です。

## プロンプト作成のコツとテクニック

基本原則に加えて以下のコツとテクニックを活用し、効果的なプロンプトを作成することで、AIの能力を最大限に引き出し、望む結果を得られます。

*AIに特定の役割（例：専門家、ライター、翻訳家など）を与えることで、より専門的で適切な出力を得られます。*「あなたは旅行ライターです。沖縄のおすすめスポットを紹介してください。」のように役割を与えることで、AIは旅行ライターらしい視点で情報を出力します。

期待する出力例をプロンプトに含めることで、AIは意図を理解しやすくなります。「以下のような形式で出力してください：[出力例]」と、*具体例を示すことで、出力のフォーマットを制御できます。*

これは「Few-shotプロンプティング」と呼ばれる手法の基本であり、AIに少数の例（few shots）を与えることでタスクの学習を促し、より正確で望ましい出力を得られるようにします。

プロンプトを1度で完璧に作成するのは難しいでしょう。そこで大切なのは、試行錯誤を繰り返し、プロンプトを修正していくことです。*この反復と修正によって、より理想的な出力に近づけることができます。*

例えば、最初のプロンプトでイメージ通りの結果が得られない場合は、分かりやすい表現に変えたり、キーワードを追加したりすることで、期待値に近付けられます。

キーワードとは、プロンプトの中で特に重要な単語やフレーズのことです。*適切なキーワードを使用することで、AIはプロンプトの意図を正確に理解し、関連性の高い出力を生成できます。*

例えば、「食べ物について書いて」ではなく、「日本の伝統的なお菓子について書いて」のように、具体的なキーワードを使用します。

### 除外したいものには否定形を活用

通常のプロンプトが「生成してほしいもの」を指定するのに対し、*否定形は「除外したいもの」を指定することで、より意図に沿った出力を得られます。*特に画像生成AIにおいては「ネガティブプロンプト」という形で広く活用されています。

例えば、「人物は歪んだ顔や、指の欠落を含めないで」というようにAIが間違えやすいものを明確に指定することで意図しない結果を避けられます。同様にテキストの生成AIでも、「否定形プロンプト」を有効活用しましょう。

区切り記号は、プロンプトの中で異なる要素を区切るために使用されます。これにより、AIはプロンプトの構造を正しく理解し、意図しない解釈を防ぐことができます。例えば、指示と情報を区切る場合は、次のように記述します。

「以下の文章を要約してください。--- [要約対象の文章] ---」

段階的なプロンプトとは、*複雑なタスクを複数の小さなステップに分割し、それぞれのステップごとにプロンプトを与える方法です。*これにより、AIは複雑なタスクをより効率的に、そして正確に処理することができます。

例えば、小説を書く場合であれば、プロット作成、登場人物設定、第1章執筆...のようにタスクを複数の段階に分解し、各段階ごとにプロンプトを作成します。

効果的なプロンプトは、AIの能力を最大限に引き出し、質の高い出力を得るために不可欠です。ここでは、様々なタスクに対応する代表的なプロンプトの事例と、ポイントについて解説します。

 「日本の歴史について、小学生にも分かりやすく300字で説明してください。」などのように、*テーマや文字数、文体、対象読者、スタイルなどを明確に記述することで、より目的やニーズに合った文章を生成できます。*

「以下の記事を100字で要約してください：[記事URL]」
「以下の文章を150字程度で要約してください。：[要約対象の文章]」

このように、*要約対象の文章をプロンプトに含めることで、その内容を要約した文章を生成します。*文字数を指定することで、要約の長さを制御できます。

「以下の英文を小学生を対象として、分かりやすい日本語で、かつ口語体で翻訳してください。：[翻訳対象の英文]」というように、*翻訳対象の言語と翻訳先の言語、対象読者、正確な翻訳、意訳、翻訳のスタイル（口語体、文語体、フォーマル、インフォーマル）などを明示的に指定します。*

「地球温暖化の原因は何ですか？」というように、*事象の背後にある原因や理由を説明するように求めます。*複雑な問題に対しては、複数の要因を考慮した回答が期待できます。

「Pythonでフィボナッチ数列を計算する関数を書いてください。」というように、*プログラミング言語、コードに実装してほしい機能、使用可能な関数やライブラリ、アルゴリズム、出力形式などを具体的に記述することで、コード生成を依頼できます。*

 「青い空の下に咲く満開の桜の木の風景をゴッホ風に描いてください。」というように、*具体的な要素を記述することで、より詳細な画像が生成されます。*人物の場合は、年齢や性別、人種などを明示します。

ここまで代表的な事例集として紹介しましたが、特に職場などでは、職場に合った事例を一覧にしてテンプレートとして用意することで生成AIの活用が進み、業務の効率化に繋がります。以下に神戸市の事例集を紹介しますので、ぜひ参考にしてみましょう。

【参考】：[生成AIによる市役所の業務効率化－ プロンプト事例集 －｜神戸市](https://www.city.kobe.lg.jp/documents/63928/jireishu_1.pdf)

ChatGPTで画像生成するには？DALL-E3を用いた方法を解説

Geminiで画像生成を行うには？対応状況や使い方を解説

## プロンプト能力を高めて活用の幅を広げよう

ここまで、生成AIを活用する上で重要なプロンプトの書き方について解説してきました。プロンプトは、生成AIの能力を最大限に引き出すための重要な要素です。

明確性、具体性、文脈の提供、制約条件の設定といった基本原則を押さえ、「役割を与える」「出力例を示す」「反復と修正を行う」といったコツとテクニックを活用することで、より質の高いアウトプットが得られます。**この記事で学んだことを実践し、生成AIを最大限に活用しましょう。**

アンドエンジニアのYouTubeチャンネル「アンドエンジニアチャンネル」でも、AIについて解説しています。ぜひ併せてご覧ください！

AI時代を制するために必要なスキル・ノウハウはコレ！

生成AIの能力を最大限に引き出す鍵「プロンプト」の基本とコツを解説します。ChatGPTやGeminiなどの生成AIをうまく活用したい方に、効果的なプロンプトの作り方を具体例を交えて紹介します。生成AIのプロンプトに強くなりたい方はぜひ参考にしてください。

生成AIにおいてプロンプトは生成AIの出力を大きく左右し、質を高める鍵となるため重要である

プロンプト作成の基本原則とコツは明確性、具体性、文脈の提供、制約条件設定などである

プロンプト事例から文章生成や翻訳、コード生成などの具体的なプロンプト例を知ることができる

生成AIを活用するためのプロンプトの基本や書き方、テクニックを解説

動画制作の未来が、AIによって劇的に変わろうとしています。その中でも特に注目を集めているのが、ChatGPTで知られるOpenAIが開発した、動画生成AIの「Sora」です。*これまでの動画制作プロセスを大幅に簡略化し、テキストからリアルな動画を生成する技術が注目を集めています。*

2024年2月の発表以降、いつから使えるようになるのか心待ちにしていた方もいるでしょう。この記事では、Soraの概要や特徴、料金、具体的な利用方法、活用事例などについて解説し、その可能性と課題にも迫ります。AIに興味がある方、AIエンジニアを目指す方は、ぜひ参考にしてください。

【参考】：[Sora | OpenAI](https://openai.com/sora/)
【参考】：[ChatGPT | OpenAI](https://chatgpt.com/)

AIエンジニアとは？仕事内容と転職で成功するための秘策を解説

Soraは2024年12月10日（米国時間：12月9日）に一般公開されました。ChatGPTの有料プランに加入している方は、既に利用可能です。*Soraは最新のTransformerモデルをベースに構築されており、複雑な動画シーンやキャラクターの動きをリアルに表現できます。*

また、画像からアニメーションを生成する「ビジュアルパッチ技術」を採用し、クリエイターのニーズに応えています。以下、Soraの特徴について1つずつ見ていきましょう。

【参考】：[Transformer モデルとは？| NVIDIA](https://blogs.nvidia.co.jp/blog/what-is-a-transformer-model/)

### テキストプロンプトからの動画生成

Soraの最も革新的な機能の1つが、**日本語にも対応したテキストプロンプトを基にして、動画を生成する能力です。**この機能によって、小説や脚本のビジュアル化を瞬時に行うことが可能です。また、生成された動画には、指定したキャラクターや場所、季節感などが含まれるため、細かな指定にも対応できます。

Soraは、最大60秒の長尺動画を高精度で生成できます。従来の動画生成AIは数秒程度の短い動画しか作成できないケースが多い中、Soraは複数のシーンを組み合わせた動画の生成が可能で、**広告動画やSNS用ショートムービー、ミュージックビデオなど、多くの実用的な用途に対応しています。**

Soraは物体の動きや相互作用を物理法則に基づいて再現するため、自然でリアルな表現が可能です。例えば、キャラクターが水面を歩くシーンでは、水しぶきがリアルに再現されたり、波紋が周囲に広がったりするなど、**アクションシーンや自然環境の描写が必要な動画制作において力を発揮します。**

Soraは、1つの動画内で複数のキャラクターを自然に動かせます。**キャラクターごとに異なる衣装を着せ、異なる仕草をさせることができるため、リアリティの高い動画を作れます。**また、キャラクター同士の握手や会話、ダンスなども滑らかに描写され、シーン全体の統一感を実現できます。

Soraは4K解像度の動画生成が可能です。高解像度の映像は、細部まで鮮明で、テクスチャや色彩の表現力が優れており、広告など製品の質感や細かなデザインを強調する動画が必要な場合でも、忠実に再現します。また、**高解像度の出力が可能なことから、プロジェクターや大型ディスプレイでの表示にも対応できます。**

Soraは、**キャラクターの感情や表情を細部まで再現することが可能です。**喜びや悲しみ、怒り、驚きといった感情を表現するだけでなく、微妙なニュアンス（微笑む、眉をひそめる、軽くうなずくなど）まで描写できるため、動画に深みや温かみが生まれます。

### 既存動画の編集・スタイル変換

Soraは、既存の動画素材から新しい動画を作成できます。例えば、実写動画をアニメ風に変換したり、特定の映画のスタイルに似せたりすることができます。

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