アンドエンジニアのYouTube版[『アンドエンジニアチャンネル』](https://www.youtube.com/@andengineer)では、**AI時代で生き残ることができるエンジニア**について対談動画を公開しています。興味のある方はぜひ下記よりご覧ください！

AI時代を制するために必要なスキル・ノウハウはコレ！

## AI開発に必要な言語が分からない人は多い

AI開発に興味があるものの、どのプログラミング言語を勉強すれば良いか分からない方は多いのではないでしょうか。*確かにAIは現在話題になっているものの、AI開発を行うために何の技術が必要かまではまだ広まっていません。*勉強する言語を選択できないために、AI開発に手を出せない方も多いでしょう。

### AI開発におすすめのプログラミング言語はPython

AI開発におすすめのプログラミング言語はPythonです。Pythonはスクリプト言語の1つであり、可読性の高さやライブラリの豊富さが評価されています。他にもAI開発に使われる言語はあるのですが、Pythonは開発現場での使用率が高く、Pythonを習得するだけで転職の幅を広げることができるのでおすすめできます。

*また、TIOBEが毎年発表している「検索エンジンの検索数を元にした言語ランキング」でも2023年にPythonは1位を獲得しています。*このことからもPythonの需要が高いことが分かります。

【参考】：[TIOBE Index](https://www.tiobe.com/tiobe-index/)

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

<center>[エンジニア転職を成功させるため ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

AI開発に関する基礎知識について解説します。そもそもAIとは何かや、AIエンジニアの年収について紹介します。これからAI開発に参入したい方は参考にしてください。

AI（Artificial Intelligence）とは人工知能のことであり、人間のような振る舞いを行うコンピュータ、あるいはそのようなコンピュータを開発する研究分野を指します。たとえば、人間の代わりに車の運転したり、人間とコミュニケーションを取ったりするAIの開発が進められています。

**AI分野が今後発展することで、人間の代わりにコンピュータが仕事できるようになり、生活が大きく変わると言われています。**そのためAI開発は今注目を集めています。AIをいち早く導入して他社と差別化を図りたい企業も多く、AIエンジニアの求人も増えています。

AIエンジニアとは？AIエンジニアの概要と転職で成功するための秘策を解説

### AIエンジニアの年収について

AIエンジニアの年収データは該当しないため、代わりにAIエンジニアと親和性の高いデータベースエンジニアの年収データを紹介します。

データベースエンジニアの年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」での平均年収は424万円（※2023年5月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、データベースエンジニアは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

*AI開発は今後さらに重要性を増していくことが予想されるため、AIエンジニアの市場価値も高まり年収も上がっていく可能性が高いと言えます。*ただし、求められる技術も比例して上がっていくことが予想されるため、AIエンジニアを目指すなら技術をしっかり磨く必要があるでしょう。

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/08.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

AIエンジニアの年収は低い？未経験から転職して高年収を得る方法を紹介

## AI開発のためにPythonを学ぶ方法

AI開発を行いたい方はPythonを学ぶのがおすすめです。そこで、Pythonの基礎知識を身につける方法について詳しく解説します。

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

まずは、Pythonの基礎文法を学びましょう。**基礎文法を学ばないことにはAI開発もできません。**文法に関してはオンラインの学習サイトで学ぶのが効率的です。実際に手を動かしながら、文法を1つずつ覚えていきましょう。

Pythonには数多くのライブラリがあります。*ライブラリを使いこなすことで、機械学習のような複雑なアルゴリズムも簡単に導入することが可能です。*ライブラリの使い方は公式サイトや参考書などで学ぶのが良いでしょう。

【参考】：[Python](https://www.python.jp/)

Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

### Pythonで簡単なツールを作ってみる

**ある程度Pythonの基礎スキルが身についたら、簡単なツールを作ってみると良いでしょう。**たとえば、Webページの情報を取得しExcelにまとめるツールや自動でメールを送れるツールなど、機能が1つだけのシンプルなツールの開発から始めることをおすすめします。

### Pythonエンジニアとして活躍しながらAI開発を学ぶ

Pythonを習得したらPythonエンジニアとして転職しつつ、AI開発を学んでいくことをおすすめします。*Python開発の実績を積むことで、AI開発を行う企業に転職できたり、その会社でAI関連のプロジェクトを立ち上げたりする道が開かれていきます。*

エンジニア未経験からPythonエンジニアに転職するなら、転職エージェントを活用することをおすすめします。エージェントでは面接練習や書類添削などのサポートを行ってくれます。

Flask入門｜Pythonエンジニアを目指すなら習得しておこう

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## Python以外にAI開発で用いられる言語

Python以外にもAI開発で用いられている言語はいくつかあります。Pythonを習得した方はこれらの言語も勉強しておくと、転職の幅をより広げることができるでしょう。

**R言語は統計解析に特化したプログラミング言語であり、AI開発分野でも多く使われています。**汎用性の面ではPythonに劣るものの、データ解析分野においては優れているため、AI開発を極めたい方におすすめできます。

R言語とは？特徴やできること、Pythonとの違いを解説！

C++はC言語にオブジェクト指向関連の機能を追加した言語です。*家電製品の開発やゲーム開発に用いられているC++ですが、AI開発にも活用することができます。*Pythonに比べて習得難易度が高めですが、C++を勉強することでメモリ管理などのスキルを得られるメリットもあります。

JavaScriptはWebアプリにおけるフロントエンド開発で使われている言語です。**AI開発だけでなく、フロントエンド開発も行いたい方はJavaScriptがおすすめできます。**

JavaScriptでできること6選！向いている人や学習方法も解説

## AI開発に携われる企業を探すなら

本記事ではAI開発に用いられるプログラミング言語について解説しました。本記事で解説したように、AI開発を行うならPythonを習得することをおすすめします。

*しかし、Pythonスキルを磨いたとしても、必ずしもAIエンジニアに転職できるとは限りません。*特に未経験からAIエンジニアに転職するのは難易度が高いです。なぜなら、AIエンジニアの求人はまだそこまで多くないうえに、高度な技術が要求されるため未経験だと不利になってしまうためです。

未経験からAIエンジニアを目指す場合、選考対策をしっかり行う必要があります。とはいえ、転職活動に慣れてない方の場合、どのような対策を取れば良いか分からない場合が多いのではないでしょうか。

そこで利用を推奨するのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。 

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向け、無料の転職⽀援サービスです。

IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案します。

アドバイザーは企業側と直接連携を取れるので、求人票に載っていない情報も確認することができます。こちらで、働き方などをしっかり確認の上、応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

未経験からのキャリアチェンジは心身ともに本当に大変だと思います。少しでもご自身の負担を減らすべく、エージェントサービスを活用して、失敗のない転職活動に臨んでいただければ幸いです。

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<center>[【関連情報】「AIを仕事で活用する上で必須! 「コマンドプロンプト」作成のポイント｜CANVAS」](https://mynavi-agent.jp/dainishinsotsu/canvas/2024/08/post-1283.html)</center>

AI開発に興味があるものの、どの言語を勉強すべきか分か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AI開発をこれから学習する方におすすめのプログラミング言語を紹介します。また、プログラミング言語を勉強する方法についてもまとめました。

AI開発におすすめのプログラミング言語はPython

Pythonの文法やライブラリを学び、簡単なツールを自分で作ることで基礎スキルを身につけられる

AI開発に携われる企業を探すなら転職エージェントを活用すると良い

AI開発に使えるプログラミング言語は？Pythonの基礎知識も解説

## Vertex AIの活用がGitLabとの提携で推進

**2023年5月2日、GitLabとGoogle Cloudは、カスタマイズ可能な生成AIの基盤モデルで、AI支援機能を拡充することを発表しました。**提携によりGoogle Cloudの「Vertex AI」基盤モデルが、GitLabのAIを活用したセキュリティ機能に活用され、脆弱性の特定や修復をより効率的に行えるようになります。

GitLabでは、DevSecOpsのワークフロー効率を10倍向上させるとしています。

両社は、これまで締結していた戦略的パートナーシップを延長しました。GitLabの企業向けDevSecOpsプラットフォームで、AI支援機能の提供がさらに進むと見られます。

【参考】：[GitLab: GitLab and Google Cloud Partner to Expand AI-Assisted Capabilities with Customizable Gen AI Foundation Models](https://about.gitlab.com/press/releases/2023-05-02-gitLab-and-google-cloud-partner-to-expand-ai-assisted-capabilities.html)
【参考】：[Google Cloud: GitLab and Google Cloud Partner to Expand AI-Assisted Capabilities with Customizable Gen AI Foundation Models](https://www.googlecloudpresscorner.com/2023-05-02-GitLab-and-Google-Cloud-Partner-to-Expand-AI-Assisted-Capabilities-with-Customizable-Gen-AI-Foundation-Models)

*Google Cloudは、Googleが提供するクラウドコンピューティングサービスです。*コンピューティング・ストレージのほか、AIと機械学習（ML）やデータ分析などにも力を入れています。AIが組み込まれたクラウドサービス提供のために、必要なサービスを拡張しています。

チームコラボレーションにも注力し、Google Workspaceは企業向けスイート製品としてプロジェクト管理などにも利用されています。

【参考】：[Google Cloud](https://cloud.google.com/?hl=ja)

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

*Vertex AI（バーテクス AI）とは、Google Cloudの機械学習プラットフォームを指します。*企業向けのAIサービスで、機械学習のツールを統合したプラットフォームです。AutoMLとAI Platformを統合しており、モデルのデプロイおよび維持を迅速に行うことができます。企業の導入事例も、確実に増加しています。

【参考】：[Vertex AI](https://cloud.google.com/vertex-ai?hl=ja)
【参考】：[Vertex AI の概要](https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/start/introduction-unified-platform?hl=ja)

*GitLab（ギットラボ）は、ソフトウェアリポジトリなどの開発・運用向けサービスを提供しています。*セキュリティを確保するとともに、ソフトウェア開発ライフサイクルのプロセスを自動化し、ソフトウェア開発の生産性向上をに役立てることができます。

生産性向上では、自動化ツールを提供し、セキュリティスキャンの自動化も可能です。GitLabでは、企業向けワークロードを想定し、サービスを提供しています。

【参考】：[About GitLab](https://about.gitlab.com/)

DevSecOpsとは、開発（Development）・セキュリティ（Security）・運用（Operation）からなるソフトウェア開発の手法を指します。従来のDevOpsにセキュリティ手法を統合したものです。ソフトウェア開発のライフサイクルにおいて、セキュリティの考え方を全員が共有しソフトウェアの安全性を高めていきます。

GitLabは、堅牢な CI／CD（継続的インティグレーション／継続的デリバリー）により自動化を推進します。その下でセキュリティコントロールをDevOpsワークフローに組み入れて、DevSecOpsを実現しています。

*GitLabでは、Googleの生成AI基盤 Vertex AIを活用し、顧客の知的財産やプライバシー保護を推進するとしています。*

【参考】：[AI/ML in DevSecOps Series](https://about.gitlab.com/blog/2023/04/24/ai-ml-in-devsecops-series/)

### DevSecOpsでAIを活用するメリット

DevSecOpsでAIを活用するメリットは、数多くあります。ここでは担当別に解説していきます。

・*開発者のメリット*
開発者は、AIによりコードの生成やサジェスト機能などを利用することができます。コード開発が、効率的でかつ品質の高いコード開発が期待できます。コードのレビューや変更管理も効率向上が期待できます。コード全体の整合性を高めて、マージしメンテナンスの維持に役立てることができます。

・*セキュリティ面のメリット*
ソフトウェア開発のライフサイクルを通じて、安全なコードを書けるような環境を提供します。脆弱性の発見や修正を容易にし、開発者のスキル向上にも役立てることができます。また、テスト工程の反復作業を自動化することで、脆弱性や不具合の発見に貢献します。今回の提携でこちらの強化が期待できます。

・*運用面のメリット*
デプロイにおける評価を自動化し、問題の発見を推進するとともに、コードが理解しやすいようにサポートを受けることができます。

・*プロセス全般のメリット*
プロジェクトの会議にAIが加わり、問題のサマリーを作成し支援します。同様に大量のドキュメントから有益な情報を抽出し、役立てることができます。また、ソフトウェア開発ライフサイクルにおける生産性指標に異常がないか、予測し分析結果から問題を解決することが期待できます。

## GitLabのVertex AIを用いた機能提供とメリット

*GitLabでは、Vertex AIの導入により「Built with Google Cloud AI program」を提供し、活用していきます。*Google Cloudの生成AIモデルを活用した機能は、実験的な機能として提供されます。

「Explain this Vulnerability」により、脆弱性に対して自然言語により問題発見と解決方法を提示し、セキュリティ確保に役立てることができます。開発者は、このメリットを得て効率的にセキュリティの維持が可能となります。

すでに実験レベルの機能として発表した、「Explain this Code」「Summarize Issue Comments」「Summarize Merge Request Changes」に加わり、ソフトウェア開発ライフサイクル全体のワークフロー自動化に役立てられます。

【参考】：[GitLab details AI-assisted features in the DevSecOps platform](https://about.gitlab.com/blog/2023/05/03/gitlab-ai-assisted-features/)
【参考】：[GitLab: ML experiment: Explain this source code](https://about.gitlab.com/blog/2023/04/06/explain-this-code/)
【参考】：[GitLab: ML experiment: Summarizing issue comments](https://about.gitlab.com/blog/2023/04/13/summarize-issues/)
【参考】：[ML experiment: Summarize merge request changes](https://about.gitlab.com/blog/2023/04/20/merge-request-changes-summary-ai/)

### GitLabのVertex AI機能の利用料金

*現時点の提供機能は、「Explain this Vulnerability」という実験的な機能となります。*正式版の利用料金に関しては明らかにされていません。GitLabは、無料プランから有料プランまであります。Vertex AIも通常利用においては、マシンタイプやパイプライン実行に応じて費用が発生します。

【参考】：[GitLab: 料金](https://www.gitlab.jp/pricing/)
【参考】：[Google Cloud: Vertex AI の料金](https://cloud.google.com/vertex-ai/pricing?hl=ja)

### GitLabとVertex AIでAIモデルを構築するには

*GitLabでは、構築チュートリアルとしてPythonベースのクレジットカード取引詐欺検出アプリのデモを用意しています。*このデモにより、連携方法を理解することができます。

デモでは、GitLabはアプリケーションのソースコードをホストし、テストとスキャンを自動的に実行します。Pythonコードを実行し、プログラムの実行結果とアウトプットをGoogle Cloud Storageにアップロードし、Vertex AIでエンドポイントを作成します。

手順としては、GitLabとGoogle Cloudを接続し、Vertex AIにデータをアップロードします。GitLabでCI/CDパイプラインを作成し、品質とセキュリティのテストを行います。トレーニングは、Pythonのスクリプトを実行してモデルを学習します。

その後モデルのトレーニングのために、Vertex AIからデータをフェッチし、モデルをトレーニングしてGoogle Cloud Storageに保存します。

【参考】：[GitLab: Train and deploy AI models with GitLab and Google Cloud's Vertex AI](https://about.gitlab.com/blog/2023/06/08/training-and-deploying-ai-models-with-gitlab-and-vertex-ai/)



## GitLabのVertex AI活用は今後さらに強化されます

今回の発表は、GitLabのDevSecOpsにGoogle CloudのVertex AIを提供し、手始めとして「Explain this Vulnerability」機能を実験的に提供するものです。今後のGitLabのAI機能は、Vertex AIを活用するとしており、開発者に役立つ機能が今後も登場すると見られます。**両社の活動は、AI活用として開発者に注目される機能強化となるでしょう。**

今さら聞けない人工知能（AI）の基礎知識｜AI開発の基本を解説！

【2023年版】AI（人工知能）の学習におすすめの本10選！習得のメリットも解説

<center>[【関連情報】「AIで仕事はどう変わる? AIを使いこなせるかがキャリアの分かれ道に｜CANVAS」](https://mynavi-agent.jp/dainishinsotsu/canvas/2024/06/post-1281.html)</center>

2023年5月2日、GitLabとGoogle Cloudは、生成AIを活用した提供を強化したことを発表しました。Google Cloudの「Vertex AI」が基盤モデルとして提供されます。ここでは、両社の概要や提供の内容について解説していきます。

GitLabとGoogle Cloudは、提携関係を強化し、AI支援機能を拡充すると発表しました

GitLabに、Google Cloudの「Vertex AI」が基盤モデルとして提供されます

「Explain this Vulnerability」という機能に使用され、脆弱性の特定と修復の効率が高まります

Vertex AIをAI支援に活用！GitLabとGoogle Cloudが提携を強化

## おすすめのAIツールについて

**昨今、話題のAIですが、最近ではAIを活用したツールが数多く公開されています。**しかし、AIツールと一言でいってもさまざまなツールがたくさんありますので、ご自身の目的に合わせたツールを選ぶ必要があります。

また、AIの技術を使うと業務を効率化できるなど、さまざまなメリットがあります。そのためご自身の作業の内容にあわせたツールを活用することで、手作業で行っていた業務をより効率的にこなすことができるでしょう。

本記事では、AIを活用するメリットや、AIのツールを厳選して10個紹介します。さまざまな種類のツールを紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

## AIツールを利用するメリット

**AIツールを利用することで、これまで研究者や専門家の方でなければできなかった技術を、より気軽に使うことができます。**

ここからは、そんなAIツールを使うメリットをご紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

### 専門的な知識がなくても成果物を得られる

*まずは、AIのツールを利用すれば、専門的な知識がなくても成果物を得られます。*例えば、画像の作成であれば、本来デザイナーなどが手作業で画像を描いたり、写真家が綺麗な写真を撮影したりしていました。

しかし、AIツールによってテキストから自動でAIが画像を生成するツールが登場したことで、たった数秒で画像を生成することができます。

この時に、デザインの知識や写真を綺麗に取る知識は全く必要ありません。AIのツールにどんな画像を生成したいのか、テキストを入力するだけで簡単に画像を作れるのです。

### 顧客への満足度を上げられる

顧客への満足度を上げられることも、メリットの1つだといえるでしょう。例えば、これまでカスタマーサポートでは、担当者が電話やメールで1つずつ顧客の問い合わせに対応していました。

また休日や夜間の対応はしていない企業もあり、顧客は決まった時間に問い合わせをして、返答が返ってくるまで待つ必要がありました。

しかし、AIチャットボットがあれば顧客の問い合わせに自動で対応してくれます。*また24時間体制で対応ができるため、カスタマーサポートの担当者の負担を減らしつつ、顧客の満足度を上げることができます。*

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

*ここからは、AIツールをまとめて10個紹介します。*AIツールの中には、無料で使えるツールもありますので、試しにAIツールを利用したい方は、料金についてもぜひチェックしてみてください。

*OpenCVは映像を分析して、その映像の中に現れる特定の物体を検出するツールを提供しています。*このツールは、例えば在庫管理や、製造の現場、フィットネスなど様々な分野で使われています。

その他にも、OpenCVでは顔認識のツールやAIによる画像生成のツールなど、幅広いツールを提供しています。

【参考】：[OpenCV公式](https://www.opencv.ai/)

*Caffeは、画像認識や物体検出などに向いているオープンソースのライブラリで、研究者やエンジニア向けのツールと言えるでしょう。*

ライブラリを使う時には、Pythonというプログラミング言語を利用するため、プログラミングの知識などが必要になります。また、画像認識を行う際にはデータセットが必要ですので、データセットも事前に用意しておきましょう。

【参考】：[Caffe公式](https://caffe.berkeleyvision.org/)

scikit-learnは、機械学習のライブラリです。*例えばクラスタリングなどの学習や、評価、予測などの作業を行ってくれます。*

また、scikit-learnはオープンソースのため様々な方に利用されているツールです。機械学習の実装をしたい方は、こちらもぜひ利用してみてください。

【参考】：[scikit-learn公式](https://scikit-learn.org/stable/)

*NVIDIA Deep Learning SDKは、深層学習に特化したソフトウェアの開発ツールです。*深層学習のモデルを作りたい方は、こちらのツールをおすすめします。

公式サイトからドキュメントも参照できるため、ソフトウェア開発を検討している方は、ドキュメントも参照してみてください。

【参考】：[NVIDIA Deep Learning SDK公式](https://developer.nvidia.com/deep-learning-software)

TensorFlowはオープンソースのフレームワークで、機械学習を作成することができます。*機械学習モデルを作成する時は、すでにトレーニング済みのモデルを使用するか、ご自身でモデルを構築してトレーニングを行うか選択可能です。*

インストールする際にはPythonが必要となりますので、インストールしていない方は事前にインストールしておきましょう。

【参考】：[TensorFlow公式](https://www.tensorflow.org/?hl=ja)

TensorFlowとは？特徴やできることをわかりやすく解説！

*PyTorchは、Facebook社が提供する機械学習用のフレームワークです。*PyTorchは、本番環境に対応していたり、分散型のトレーニングができたりします。

こちらのツールを使用する際には、Pythonを使用しますので、プログラミング言語の知識が必要です。機械学習を学びたい方、研究や開発をしたい方などはこちらのツールも検討してみましょう。

【参考】：[PyTorch公式](https://pytorch.org/)

PyTorchとは？特徴やメリット・デメリット等の入門情報を解説

*Canvaは、画像を作成できるツールとして有名ですが、新機能としてAIが画像を生成する機能を提供しています。*また、写真をイラストに変換する機能もあるため、イラストを生成したい人にとっても便利なツールです。

またCanvaには無料のプランと有料のプランが提供されていますが、AIを活用した機能は無料でも利用することができます。ただし、利用できる範囲などに制限がありますので、本格的にAI機能を利用したい場合はプランの変更も検討してみましょう。

【参考】：[Canva 公式](https://www.canva.com/)
【参考】：[Canva AI画像生成](https://www.canva.com/ja_jp/ai-image-generator/)

*こちらのツールは画像を生成してくれるAIツールです。*Adobe社が提供している画像生成ツールで、IllustratorなどAdobe社の他の製品で使用できます。

すでに業務などでIllustratorを使用している人は、ぜひこのツールも活用してみましょう。

【参考】：[Adobe公式 Firely](https://www.adobe.com/jp/sensei/generative-ai/firefly.html)

*Zendesk for serviceは、カスタマーサービスの中にAIを活用しており、AIボットが顧客にチャットで回答してくれる機能などがあります。*

その他にも顧客からの問い合わせの内容に沿った情報をすぐに提示してくれるなど、カスタマーサポートの業務をサポートしてくれる機能が用意されており、業務効率化に貢献してくれるでしょう。

料金はサポートの内容により異なりますが、無料で試すこともできるようです。Zendesk for serviceを使おうか検討している方は、料金プランも確認してみましょう。

【参考】：[Zendesk公式 Zendesk for service](https://www.zendesk.co.jp/service)
【参考】：[Zendesk for serviceのAI機能について](https://www.zendesk.co.jp/service/ai/)

Bardは、Google社が提供している会話型のAIツールです。現時点では試験運用中のツールですが、ツールを利用できます。料金はかかりませんので、気になる方はぜひ利用してみましょう。

*Bardはチャット形式で質問や依頼をした場合、早いと数秒で返答をしてくれます。*またコーディングの手伝いなどもしてくれるため、プログラミングを学習中の人にもおすすめです。

【参考】：[Google公式 Bard](https://bard.google.com/)
【参考】：[Google公式 よくある質問 コーディングについて](https://bard.google.com/)

**AIツールは非常に便利なツールですが、いくつか注意しなくてはいけない点もあります。**例えばAIツールの公式サイトを確認し、利用規約に違反していないかなどを見る必要があります。

ここからは、AIツールを使用する際の注意点をご紹介します。AIツールを利用する前に、こちらも参考にしてください。

### AIツールの利用規約を確認する

*AIツールを使用する際には、利用規約を確認してから使うようにしましょう。*サービスの中には、禁止している利用方法や、AIツールを使って得た情報の扱いについてなど、重要な事項が説明されています。

後でトラブルなどに発展しないよう、事前に使いたいAIツールの利用規約に目を通しておくことが重要です。

### 正しい情報なのか確認をする

*AIチャットツールなどは、インターネットの情報を学習し、その情報をもとに適切な回答をユーザに提供してくれます。*

しかし、その元々の情報が間違っていた場合、AIの回答が間違っている可能性も否定できません。AIを利用して得た情報などは、最終的には人間が確認する必要があります。

## AIツールで業務効率化を目指そう

AIツールは様々な種類があるため、ご自身の目的にあったツールを選ぶ必要があります。*そのため、本記事でご紹介したAIツールを始めとして、目的に沿ったツールを使用して業務効率化を目指しましょう。*

また、使用する際には先述の注意点なども確認したうえで利用するようにしてください。

ChatGPTの使い方とは？実際に使用するまでの流れを解説！

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

Notion AIとは？その便利な機能とChatGPTとの違いも解説

最近ではAIを活用したツールが数多く公開され、それらを活用すれば画像生成や機械学習のモデルを構築することも可能です。本記事では、AIのツールを使うメリットと、おすすめのツール10選をご紹介します。AIのツールを使おうか迷っている方はぜひ参考にしてください。

AIツールにはさまざまな種類があるため、目的にあったツールを選ぶ必要があります

AIのツールの中から、おすすめのツール10選を知ることができます

AIのツールを利用する時には、注意点もいくつかあります

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

生成AI（Generative AI）は、AI（人工知能）の中でも特に注目されている技術の1つです。深層学習や機械学習の手法により、テキストや画像、音楽やビデオなどのデジタルコンテンツを自動的に生成することができます。

生成AIは、あたかも人が作り出したかのような、創造的な成果物を生み出す能力を持っており、ビジネスからエンターテインメントまで幅広い分野で応用されています。

この記事では、*生成AIの基本的な仕組みや種類、代表的なサービスについて詳しく解説します。*

生成AI（ジェネレーティブAI）と従来のAI（識別系AI）の違いは、主にその目的と機能にあります。

簡単に述べると、**従来のAIは解析や判断といった、特定のタスクを実行するのに対し、生成AIは新たなものを創造することが主な役割です。**

*■ 生成AI*
生成AIは、新しいコンテンツを生成する能力を持つAIです。テキスト、画像、音楽など、様々な形式のデジタルコンテンツを生成します。生成AIは深層学習や機械学習の手法を用いて、データのパターンや関係性を学習し、新しいデータを生み出します。

*■ 従来のAI*
従来のAIは、主にデータの分析や分類、予測等を行う識別系AIです。既存のデータを基にして、パターン認識や意思決定のサポートなどを行います。例えば、画像認識AIが物体を特定し、音声認識AIは話者を識別します。

【参考】：[生成AIはじめの一歩～生成AIの入門的な使い方と注意点 | 総務省](https://www.soumu.go.jp/use_the_internet_wisely/special/generativeai/)

ここでは、生成AIの概要と題して、生成AIの仕組みと、生成AIがどのような分野で、どう活用されているのか等について紹介していきます。

生成AI（Generative AI）は、**深層学習（ディープラーニング）や機械学習の技術を駆使して、テキスト、画像、音楽、ビデオなどの新しいコンテンツを自動で生成する技術です。**この技術の基本的な仕組みは以下の通りです。

*■ プロンプトの解析*
生成AIは、まず与えられたプロンプト（指示）を解析します。プロンプトはユーザが生成AIに対して行う要求や質問のことです。これにより、生成AIは何を生成するべきかを理解します。

*■ データの学習*
次に、生成AIは入力されたデータを分析し、そのデータのパターンや特徴を学習します。これには大量のデータセットが使用され、AIはデータ内の関係性やパターンを見つけ出すことに重点を置きます。

*■ 生成プロセス*
学習したパターンや特徴に基づいて、生成AIは新しいデータを生成します。例えば、テキスト生成AIは、ユーザの質問に対する回答となるテキストを生成し、画像生成AIは新しい画像を作成します。音声や動画も同様です。

*■ 生成対向ネットワーク（GANs）*
GANsは、生成器と識別器という二つのニューラルネットワークから構成されます。生成器は新しいデータを生成し、識別器はそのデータが本物か偽物かを判定します。このプロセスを繰り返すことで、生成器は本物に近いデータを生成できるように学習します。

*■ 変分オートエンコーダー（VAEs）*
VAEsはデータを潜在空間にエンコードし、その空間から新しいデータをデコードすることで、元のデータに類似した新しいデータを生成します。特に画像生成において有効です。

生成AIはこれらの仕組みを駆使して、クリエイティブなコンテンツの生成やシミュレーション、データの補完など、様々な用途に利用されています。

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

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

生成AI（ジェネレーティブAI）は、多岐にわたる分野で活用されていますが、**その主な応用分野は以下の通りです。**他にも新たな分野が開拓され、ビジネス活用が急速に進んでいます。

*■ コンテンツ生成*
テキストや画像、音楽や動画などのクリエイティブなコンテンツの生成に広く利用されています。これにより、マーケティング資料、ブログ記事、ソーシャルメディア投稿などの自動作成が可能となります。

*■ 医療分野*
生成AIは、診断支援や治療計画の作成においても役立っています。例えば、医師が患者の症状やデータを基に最適な治療法を見つける手助けをします。

*■ ゲーム開発*
ゲーム内のシナリオやキャラクター、マップの自動生成に利用され、開発コストの削減とともに、多様なコンテンツを提供することができます。

*■ 教育分野*
カスタマイズされた学習教材の生成や、生徒の進捗に応じた個別指導の提供に生成AIが使われています。これにより、生徒たちの学習効果の向上が期待されています。

*■ 金融分野*
取引パターンの解析や予測、リスク管理のためのデータ生成に利用されています。これにより、投資判断の精度が向上し、リスクを最小限に抑えることができます。生成AIは、これらの分野以外にも多くの場面で革新をもたらし続けており、その応用範囲は今後も拡大することが予想されます。

生成AIには様々な種類があり、それぞれ異なる特徴と用途があります。以下に主要な生成AIの種類とその特徴を紹介します。

テキスト生成AIは、ユーザが入力したプロンプトに基づいて新しい文章を生成します。代表的なものとしては、OpenAIのChatGPTやGoogleのGemini、MicrosoftのCopilotなどが知られており、一部無料で利用可能なサービスもあります。

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