## Jupyter Notebookの基本的な使い方を解説

Jupyter Notebookは、Pythonなどのプログラミング言語をWebブラウザで記述し、実行することができるツールです。**Jupyter Notebookを利用すると、コードを逐次実行してすぐに結果を表示したり、Markdownテキストを併記したりできるので、記録や報告に役立てられるメリットがあります。**

今回はJupyter Notebookの使い方を解説します。Jupyter Notebookの起動・終了などの基本操作・セルの編集方法・作成したノートブックの共有方法・Jupyter Notebookが起動しないなど、困ったケースについても解説します。

Jupyter Notebookとは？その導入・操作方法を解説

まずは、Jupyter Notebookの基本操作である、起動・ノートブックの作成・ノートブックの保存・停止の方法を説明します。

Jupyter Notebookを使用するには、まずNotebookサーバを起動する必要があります。サーバが起動した後に、ブラウザでJupyter Notebookを起動します。しかし、サーバの起動とブラウザの表示は1つの操作で簡単に行えます。

*コマンドプロンプトを起動して、「jupyter notebook」と入力し、実行します。*すると、Webサーバが起動し、その後自動的にブラウザが開き、Jupyter Notebookダッシュボードが起動します。

起動するディレクトリは、Cドライブ直下でなければどこでも構いません。

起動直後には、起動したフォルダ内にあるフォルダやファイルが表示されます。

Notebookの起動中は、起動に使用したコマンドプロンプトはそのままにしておいてください。停止する際に再び使用します。

Jupyter Notebookが起動したら、ノートブックを作成することでPythonのプログラムを実行できます。
*新しいノートブックを作成するには、Notebookダッシュボードの画面右上に表示されている「new」をクリックして、表示されるメニューの中の「Python3」をクリックしてください。*

新しいノートブックが作成され、表示されます。

ノートブックを作成すると、テキストボックスが表示されます。このテキストボックスのことを、「セル」と呼びます。

早速Pythonのプログラムを実行してみましょう。
セルのテキストボックスにPythonのプログラムを記述し、[Shift]+[Enter]を押すと、プログラムが実行され、下に実行結果が表示されます。

ノートブックに記述したプログラムや実行結果を保存しましょう。
画面上の「File」メニューをクリックし、表示される「Save as」をクリックします。

ノートブックの保存ウィンドウが表示されますので、保存するノートブックの名前を入力し、「Save」をクリックしてください。これで、ノートブックを保存することができます。

*保存したノートブックは、拡張子が「.ipynb」のファイルになっています。*これは、Jupyter Notebookのノートブック用ファイルであり、Pythonの実行ファイルであるpyファイルとは異なりますので注意が必要です。

Jupyter Notebookでの作業が終わったら、サーバを停止します。

起動する際に使用したコマンドプロンプトを再度表示させてください。Jupyter Notebookが動作するたびにログが残りますので、コマンドプロンプトの表示内容は起動直後の状態と変わっているはずです。

*コマンドプロンプトをアクティブにして、[Ctrl]+[c] キーを押すことで、Jupyter Notebookのサーバが停止します。*
コマンドプロンプトは、カレントディレクトリの入力受付状態に戻ります。

サーバを停止した後、ブラウザ上に残っているノートブック作成画面を確認すると、サーバのカーネルが停止したことを示す表示が出ています。

このまま状態でノートブック画面を表示させ、Pythonのプログラムを実行しようとしてもサーバが応答しないため、セルの左側に「in[*]」と表示されて実行されません。

## Jupyter Notebookでノートブックを編集する

次に、Jupyter Notebookでノートブックを編集する方法について解説します。

**ノートブック編集の基本となるテキストボックスである「セル」には、「エディットモード」と「コマンドモード」という２つのモードと、「Codeセル」と「Markdownセル」という2つの種類があります。**

### エディットモードとコマンドモードの切り替え

Jupyter Notebookのセルには、「エディットモード」と「コマンドモード」の2つのモードがあります。

エディットモードは、セルにプログラムや文章を入力したり編集したりするモードです。

セルをエディットモードにするには、セルのテキストボックス内をクリックするか、マウスクリックや上下キーを使用してセルを選択し、[Enter]キーを押します。エディットモードの時は、セルの枠は緑色で表示されます。

一方、コマンドモードは、セル自体の削除や追加など、セル自体に関する操作を行うモードです。

セルをコマンドモードにするには、セルのテキストボックス以外のどこかをクリックするか、セルが選択された状態で[Esc]キーを押します。
コマンドモードの時は、セルの枠は青色で表示されます。

Jupyter Notebookのセルには、「Codeセル」と「Markdownセル」の2つのモードがあります。新しいセルを追加すると、セルの初期状態はCodeセルです。

Codeセルは、Pythonのプログラムを記述し、実行するために使用するセルです。
*テキストボックスにプログラムを入力し、[Shift]+[Enter]を押すと、実行結果が表示されます。*

実行後のテキストボックスの左には「in[1]」のように実行したプロセス数が表示されます。

Codeセルの実行結果には、グラフなども表示させることが可能です。Pythonのグラフ描画を行うライブラリであるMatplotlibでグラフを表示させると、以下のようになります。

一方、Markdownセルは、Markdownテキストを表示させるためのセルです。*Codeセルとは異なり、プログラムを実行することはできませんが、Markdown記法を使用したテキストを表示することができます。*

CodeセルをMarkdownセルに変更するには、ツールバー内で「Code」と表示されているドロップダウンメニューをクリックし、「Markdown」をクリックします。

セルがMarkdownセルに変更されました。

Markdownセルは、Codeセルの時に表示される「in[  ]」が表示されないことで、Codeセルと見分けることができます。

Markdown記法は、特定のルールに従って記述することで、文章の強調やリスト表示が容易に行える文書の書き方のルールです。
例えば、文章の頭に「#」を付けると見出しになり、「\*\*」で括った部分は強調表示されます。

セルに入力して [Shift]＋[Enter] を押すと、Markdown記法が反映された文章が表示されます。

## Jupyter Notebookのノートブックを共有するには

Jupyter Notebookのノートブックは、Pythonのプログラムの実行結果と、Markdown記法による文章を併記できるため、記録や報告に適しています。

ノートブックを共有する相手がJupyter Notebookを使用することができれば、自分が保存したJupyter Notebook用の「.ipynb」ファイルをそのまま共有すれば、相手も閲覧することが可能です。

Jupyter Notebookを使用できない相手にも、PDFファイルやHTMLファイルで共有することが可能です。

ノートブックをPDFファイルでダウンロードします。*PDFファイルに変換するにはいくつか方法がありますが、ブラウザで表示させてPDFに変換するのが最も簡単です。*

ノートブック画面上の「File」メニューをクリックし、表示されたメニュー内の「Print Preview」をクリックします。

ブラウザ上に印刷用の画面が表示されますので、マウスの右クリックメニューを開いて、「印刷」を選択します。

「送信先」で、「PDFに保存」を選択します。ここでは、Google Chromeでの例でご紹介していますが、ブラウザによって操作する項目が異なる可能性があります。

実際に使用しているブラウザの印刷設定で、印刷に使用するプリンターの項目の、PDFで出力する選択肢を選択してください。

HTMLでノートブックを共有する方法について解説します。

ノートブック画面上の「File」メニューをクリックし、表示されたメニュー内の「Download as」をクリック、さらに「HTML(.html)」をクリックします。

ファイル保存画面が表示されますので、名前をつけてHTMLファイルとして保存してください。

## Jupyter Notebookを使っていて困ったら

ここでは、Jupyter Notebookを使っていて起動しない、Python3を実行できないなどの困った状況の解決方法について解説します。

Jupyter Notebookをコマンドプロンプトから起動しようとした時、「.html」の拡張子がブラウザ以外に関連づけられているなど、何らかの理由でブラウザが起動しないことがあります。

*その場合、別でブラウザを起動し、コマンドプロンプトに表示されている3つのURLのうちどれかをコピーして、ブラウザのアドレスバーに貼り付けてアクセスすることで、Notebookダッシュボードが表示されます。*

Jupyter Notebookは、PythonをWebブラウザ上で実行でき、グラフや計算結果を用いた報告書や記録を作成するのに役立つツールです。この記事では、Jupyter Notebookの基本操作やノートブックの共有方法、起動しない時の対処を解説します。

Jupyter Notebookはコマンドプロンプトを使って起動・停止する

Jupyter Notebookでは、Pythonの実行結果とMarkdownテキストを併記できる

Jupyter Notebookが起動しない場合や、ノートブックが新規に開けない場合の対処方法がわかる

Jupyter Notebookの使い方とは？基本操作と起動しない場合の対策も解説

## 「GitHub Enterprise Importer」の一般提供を開始

**2023年6月12日、GitHubは「GitHub Enterprise Importer」の一般提供を開始しました。**他のコードホスティングプラットフォームからGitHubへの移行を促進するセルフサービスのツールで、略称は「GEI」です。GitHub Enterprise Importerは、GitHub製品間での移行にも利用することもできます。

同日より一般公開され、すでに事前に登録した2,000社以上のユーザが利用しています。

【参考】：[Introducing GitHub Enterprise Importer migrations](https://github.blog/changelog/2023-06-12-introducing-github-enterprise-importer/)

GitHubとは？メリットや使い方、Gitとの違いも徹底解説！

*GitHub Enterprise Importer は、企業向けにGitHub Enterprise Cloudへの移行を支援する、カスタマイズ可能な移行ツールです。*企業固有のニーズを満たすように、移行内容を細かくカスタマイズすることができます。

具体的には、リポジトリ移行用の個別の移行アクセス許可ロールを設定することで、移行を実行するチームや個々のユーザを指定でき、Organization の所有者が移行を行う必要がなくなります。同様に移行対象は、1 つのリポジトリ、一連のリポジトリ、またはOrganization全体を設定することができます。

GitHub CLI または API を使って、コードの現在の状態やすべてのコードの履歴・設定、issueや pull request などコラボレーション履歴を移行することができます。移行完了時にはログファイルが開き、エラーの有無を確認することができます。

【参考】：[GitHub Enterprise Importer について](https://docs.github.com/ja/enterprise-cloud@latest/migrations/using-github-enterprise-importer/understanding-github-enterprise-importer/about-github-enterprise-importer)

### GitHub Enterprise Importerの移行パス

*GitHub Enterprise Importerでは、移行元からさまざまなデータを取り込むことができます。*他のコードホスティングプラットフォームからGitHubへの移行を促進する狙いがあります。具体的には、次の移行元と移行先をサポートしています。

・Azure DevOpsからGitHub.comやGitHub Enterprise Cloudへの移行
・Bitbucket ServerとBitbucket Data CenterからGitHub.comやGitHub Enterprise Cloudへの移行
・GitHub Enterprise ServerからGitHub.comやGitHub Enterprise Cloudへの移行
・GitHub.comからGitHub Enterprise Cloudへの移行

## GitHub Enterprise Importerを使ってみる

GitHub Enterprise Importerでは、セルフサービスでGitHub CLI または API を使って必要とするコードやデータを移行することができます。*移行の手順や移行の準備、移行後の確認など必要な情報は、移行ガイドに整理・公開されています。*ツールを実際に使用する前に、机上で手順を確認します。

【参考】：[GitHub Enterprise Importer を使用する](https://docs.github.com/ja/enterprise-cloud@latest/migrations/using-github-enterprise-importer)
【参考】：[GitHub Enterprise Importer の移行サポート](https://docs.github.com/ja/enterprise-cloud@latest/migrations/using-github-enterprise-importer/understanding-github-enterprise-importer/migration-support-for-github-enterprise-importer)

### GitHub Enterprise Importerを使用したAzure DevOpsからの移行

*Azure DevOpsからの移行では、リポジトリの移行、パイプラインの移行、残りの資産の移行、の3段階があります。*移行の作業時間は、リポジトリやpull requestの数に左右されます。この必要な情報を収集するためには、「GitHub Migration Analyzer」というULIユーティリティを用います。

GitHub Enterprise Importerでは、pull requestや一部のブランチ ポリシーを含む Gitリポジトリのみが移行され、パイプラインや作業項目、成果物・テスト計画・リリース・ダッシュボードなどは移行されずにAzure DevOpsに残ります。

移行には、手動で移行または再作成する必要があるデータの一覧を作成し、その一覧を確認しながら残りの作業を進めます。

リポジトリの移行は、GitHub CLIまたはGraphQL APIを使います。「ADO2GH extension of the GitHub CLI」をインストールし、移行スクリプトを生成・実行します。

【参考】：[GitHub Enterprise Importer を使用した Azure DevOps からの移行](https://docs.github.com/ja/enterprise-cloud@latest/migrations/using-github-enterprise-importer/understanding-github-enterprise-importer/migrating-from-azure-devops-with-github-enterprise-importer)
【参考】：[GitHub Migration Analyzer](https://github.com/github/gh-migration-analyzer)
【参考】：[Azure DevOps から GitHub Enterprise Cloud へのリポジトリの移行](https://docs.github.com/ja/migrations/using-github-enterprise-importer/migrating-repositories-with-github-enterprise-importer/migrating-repositories-from-azure-devops-to-github-enterprise-cloud)

### GitHub Enterprise Importerを使用したBitbucket Serverからの移行

*Bitbucket Serverからの移行では、リポジトリ単位で行います。*移行の作業時間は、リポジトリやpull requestの数に左右されます。

GitHub Enterprise Importerでは、Gitリポジトリとpull requestのみが移行され、CIパイプラインなどは移行されずにBitbucket Serverに残ります。また、GitHubとBitbucket Serverではアクセス許可の仕組みが異なり、リポジトリのアクセス許可は移行されません。

リポジトリの移行は、GitHub CLIを使います。「BBS2GH extension of the GitHub CLI」をインストールし、BLOBストレージに格納したリポジトリをスクリプトで移行します。GitHub Enterprise Importerを使った Bitbucket Serverからの移行はプライベート ベータ版です。

プライベートベータに登録することで、先行利用が可能です。

【参考】：[GitHub Enterprise Importer を使用した Bitbucket Server からの移行](https://docs.github.com/ja/enterprise-cloud@latest/migrations/using-github-enterprise-importer/understanding-github-enterprise-importer/migrating-from-bitbucket-server-with-github-enterprise-importer)
【参考】：[Bitbucket Server から GitHub Enterprise Cloud へのリポジトリの移行](https://docs.github.com/ja/migrations/using-github-enterprise-importer/migrating-repositories-with-github-enterprise-importer/migrating-repositories-from-bitbucket-server-to-github-enterprise-cloud)

### GitHub Enterprise Importerを使用したGitHub製品間の移行

*GitHub製品間の移行では、Organization単位で移行するかリポジトリ単位で移行するかをあらかじめ決めておきます。*GitHub Enterprise Serverからの移行の際には、リポジトリのみが移行可能です。

移行の作業時間は、リポジトリの数、pull request の数、問題の数、ユーザの数、プロジェクトと Wiki の使用状況などによります。この必要な情報を収集するためには、「GitHub Migration Analyzer」を用います。

リポジトリの移行は、GitHub CLIまたはGraphQL APIを使います。「GEI extension of the GitHub CLI 」をインストールし、移行スクリプトを生成・実行します。GitHub Enterprise Cloudへの移行はそのまま作業を進めて、GitHub Enterprise CloudへはBLOBストレージ設定後にスクリプトを生成・実行します。

【参考】：[GitHub Enterprise Importer を使用した GitHub 製品間の移行](https://docs.github.com/ja/enterprise-cloud@latest/migrations/using-github-enterprise-importer/understanding-github-enterprise-importer/migrating-between-github-products-with-github-enterprise-importer)
【参考】：[GitHub Migration Analyzer](https://github.com/github/gh-migration-analyzer)

## GitHub Enterprise Importerの利用実績は多く安心して利用できる

GitHub Enterprise Importerは、一般公開に先立って利用しているユーザも多く、公開日にはすでに40万を超えるリポジトリがGitHub Enterprise Cloudに移行されていることが明かされています。**そのためGitHub Enterprise Importerは利用実績が多く、安心して移行に利用できるツールと言えるでしょう。**

GitHubの使い方とは？初心者向けに知っておきたい用語も併せて解説！

2023年6月12日、GitHubは「GitHub Enterprise Importer」の一般提供を開始しました。セルフサービスの移行ツールで、他のプラットフォームからGitHubへの移行を促進します。ここでは、ツールの概要と使い方について、解説していきます。

GitHub Enterprise Importer は、カスタマイズ可能なセルフサービスの移行ツールです

企業向けにGitHub Enterprise Cloudを含むGitHubへの移行を支援します

Azure DevOpsなど、サポートする移行元から移行ガイドを参考にツールを用いて移行します

「GitHub Enterprise Importer」の概要と使い方

**ChatGPTは、2022年11月にリリース後も進化を続けています。**2023年2月には、月額20USドルの有償版「ChatGPT Plus」をリリースしました。その後、2023年3月に「GPT-4」をリリースしたことで、テキストの読み取りや分析、生成の能力が飛躍的に向上し、注目度とともに実用度が高まりました。

このようにChatGPTリリース後のアップデート状況を見ると、ChatGPTはサービスの拡張が続いており、OpenAIの積極性が高まっています。

【参考】：[OpenAI](https://openai.com/)
【参考】：[Introducing ChatGPT Plus](https://openai.com/blog/chatgpt-plus)
【参考】：[GPT-4](https://openai.com/gpt-4)

*ChatGPTは使い勝手を高めるために、2023年5月にはiOS用ChatGPTアプリの提供を開始しました。*またChatGPT Plus加入者向けに、プラグイン作成機能の展開を始めています。このプラグインは、ChatGPT以外のアプリケーションに統合できるようにする予定です。

また、2023年7月にはGPT-4 APIを広く展開することを発表し、利用を加速する試みも始まっています。

【参考】：[ChatGPT — Release Notes](https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes)
【参考】：[GPT-4 API general availability and deprecation of older models in the Completions API](https://openai.com/blog/gpt-4-api-general-availability)

OpenAIのGPT-4とは？ChatGPTの進化版について解説！

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ChatGPTのプラグインは何ができる？一覧や使い方を解説

昨今、ChatGPTの注目度が高まっています。*マイクロソフトのBingやGoogleのBardが登場するなど、AIによって検索エンジンの進化がもたらされそうです。*ここでは、実際にChatGPTを利用して操作方法を学んでいきます。具体的な使用方法は、以降で図解していきます。

ChatGPTとBingの違いは？実際の回答を比較して解説

Google Bardが待望の日本語に対応！特徴と使い方を解説

ChatGPTとは、OpenAIが公開したチャットボットです。2022年11月にプロトタイプが公開されてからの2カ月余りで、アクティブユーザ数が1億人を突破したと見られています。*現在は、リサーチプレビュー版であり、基本サービスである無料版と追加された有償版で利用できます。*

マイクロソフト社も以前からOpenAIに投資を行っています。Bingへの機能の取り込みやWindows Copilot、GitHub Copilotなど多くのサービスにOpenAIの技術が用いられています。

【参考】：[OpenAI ChatGPT](https://openai.com/blog/chatgpt/)
【参考】：[Reinventing search with a new AI-powered Microsoft Bing and Edge](https://blogs.microsoft.com/blog/2023/02/07/reinventing-search-with-a-new-ai-powered-microsoft-bing-and-edge-your-copilot-for-the-web/)
【参考】：[Microsoft Bing](https://www.bing.com/)

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！

*ChatGPTはチャットボットですので、ユーザの問いかけに文章で応えてくれます。*学習済みのデータから高度な文章を作成することもできます。文章のみならず、表計算の数式の質問にも回答することができます。

自然言語処理が可能ですので、日本語で問いかけると日本語で回答してくれます。回答の正当性については、まだはっきりしない部分もありますので、回答を得てもその内容をそのまま利用せずに、あくまで参考情報として扱うのが良いでしょう。

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を使うには、アカウントへのログインが必要です。*まずは、OpenAIのChatGPT公式サイトを表示します。次の図のようにその画面に表示される、左下の「TRY CHATGPT」または上部の「Try」をクリックします（①②）。

ログイン画面が表示されますので、アカウント情報を入力するとChatGPTが利用できる状態になります（③④）。

~~【図】：ChatGPTアカウントのログイン~~

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

*ChatGPTを利用するには、アカウント登録が必要です。*ログイン画面で、次の図のように「Sign up」をクリックするとアカウント作成の画面が表示されます（①）。

アカウントの作成は、ガイドに従ってユーザー情報を入力していきます。ここでは、GoogleおよびMicrosoftアカウントによるアカウント連携利用も可能です（②）。続いて氏名（アルファベットのFirst name、 Last name）を登録します（③）。ここでは利用条件に従い、18歳以上の方のみが登録できます。

続いて本人確認のために、携帯電話・スマートフォンにSMSコードを送信します（④）。確認コードを受け取ったら、画面にコードを入力し、アカウント作成を確定します（⑤）。

~~【図】：ChatGPTアカウントの作成~~

最初にログインする画面では、次の図のようにChatGPTの趣旨や利用方法が簡単に説明されます。メッセージの概要は以下の通りです。

・*無料のリサーチプレビュー版であること*
フィードバックを得てシステムを改善することを目的とします。また、誤ったメッセージが生成される場合がある旨が表示されます。

・*データ収集の方法*
システム改善のために、投稿メッセージはAIトレーナーによってレビューされます。秘密情報や個人情報を文面に扱わないようにとの依頼事項が表示されています。

・*フィードバックへの協力要請*
フィードバックを入手することが目的ですので、回答右側のアイコン「Good」「Unhelpful」を使って、回答の良し悪しのフィードバックをお願いする表示がされます。

上記の画面は、順に表示されます。図のように「Next」「Next」「Done」と順に進めると、ChatGPTが表示されます（①②③④）。

~~【図】：最初のログイン画面~~

ChatGPTの操作は難しくありません。トップページには、次の図のようにサンプルの問い合わせが表示されています（①）。*最初に使用する際には、表示されているサンプルの設問を試しにクリックするのが良いでしょう。*例えば最初の質問をクリックすると、その回答が続いて表示されます（②）。

実際に使用する際には、下側のテキストボックスに質問を入力するだけです。日本語で質問を入力すると、日本語の回答が得られます。

*質問はどのような分類でも、応えられる限り何らかの回答が得られます。*例えば、次の図のように将来動向として日本の人口予測を質問してみます（①）。入力結果は、送信アイコンをクリックし、送信します（②）。すると、そこまで時間をかけずに回答が得られます（③）。

~~【図】：将来の動向を聞いてみる~~

回答を見ると、的外れな回答でもなく妥当な情報が得られていることが分かります。

### プログラミング言語や表計算の求め方を聞いてみる

*ChatGPTのすごい点は、プログラミングのコードや表計算の計算式を簡単に得られることです。*次の図では数字の1〜10までの足し算について、C言語の回答と、表計算の回答を求めました（①②）。

単なる回答だけではなく、必要なコードと説明文を受け取ることができました。「Copy code」をクリックすると、そのまま別の資料に添付することができます（③）。

~~【図】：プログラミング言語や表計算の求め方を聞いてみる~~

得られたC言語のコードは、以下の通りです。

```#include <stdio.h>
int main() {
   int sum = 0;
   for (int i = 1; i <= 10; i++) {
      sum += i;
   }
   printf("1から10までの数字の合計は %d です\n", sum);
   return 0;
}```

再度質問を送信したら、実行結果も得られました。

```1から10までの数字の合計は 55 です```

ChatGPTをプログラミングの学習に活用しよう！その方法を解説

*ここでは時間がかかる質問に対する処理方法として、回答画面の停止（打ち切り）と再要求について図解します。*次の図をご覧ください。ここでは、「日本の文化の特徴を生かして、海外でビジネス拡大する方法を教えてください。」と問い合わせを行っています。

文章は複合的な要素を含んでおり、回答には多少時間を要します。

一旦処理を停止するには「Stop generating」をクリックします（①）。別の回答を得たり、再度質問したりする場合は「Regenerate response」をクリックします（③）。

~~【図】：回答画面の停止と再要求~~

「Regenerate response」をクリックした場合は、回答の内容が更新されており、学習が反映されているかもしれません（④）。

### チャットの履歴の削除とログアウト

*チャットの履歴は、左上のペインに表示されます。*履歴を削除する場合は、次の図のようにごみ箱アイコン、あるいは「Clear conversations」をクリックすると、左上のペインの表示履歴が削除されます（①②③）。

~~【図】：チャットの履歴の削除とログアウト~~

終了する場合は、左下の「Log out」をクリックするとログイン画面に戻ります（④⑤）。

ChatGPTには利用上のメリットとともに、考慮点がいくつかあります。以下のように整理してみます。

*・こなれた文章が得られる*
実際に得られた文章は自然言語処理がされており、こなれています。小説なども簡単に生成できるので、便利ではあるものの注意が必要な点でもあります。代筆など転用リスクも含んでいるため、AIの倫理的な規定や制限については、今後議論がされる可能性があります。

*・回答が正確なのか判断できない*
内容を眺める分には問題ありませんが、出典情報が不明であり、ChatGPTによる創作文章の可能性も否定できません。ChatGPTの回答については、並行してエビデンス情報を探すのが良いでしょう。

*・毎回回答が進化する*
同じ質問を何度か送信しましたが、その都度回答が更新されており、回数とともにブラッシュアップされていると考えられます。そのため、前に得られた情報をそのまま同じ文面で受け取ることはできません。得られた情報は、その都度保存しておくか履歴を残しておくのが良いでしょう。

## ChatGPTは試してみる価値があります

ChatGPTは、リサーチプレビューとして提供されており、2023年3月のGPT-4登場後はさらに利用者が増加しています。マイクロソフトのBingや対抗するGoogleのBardの登場により、AIが検索エンジンとしても広く用いられていくことは間違いないでしょう。

このような方向性からChatGPTは単なる流行としてではなく、**エンジニアとしては使用上の良し悪し含めて、早いタイミングで試してみる価値が高いと判断できます。**

ChatGPT for Googleとは？特徴や使い方を解説

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ChatGPTは、ユーザの問いかけに文章で応えてくれるチャットボットです。現在このChatGPTの注目度が高まっています。検索エンジンの進化版とも言われており、動向が気になるところです。ここでは、ChatGPTを実際に使用するための手順や操作方法を学んでいきます。

ChatGPTとは、OpenAIが公開したチャットボットでリサーチプレビュー版として公開されています

自然言語処理により、日本語で問いかけると日本語で回答してくれます

得られた回答には良し悪しがあり、回答の正確性などを判断する必要もあります

ChatGPTの使い方とは？実際に使用するまでの流れを解説！

## ChatGPTをスプレッドシートで使う

ChatGPTのビジネス活用が期待されていますが、日常利用しているOfficeツールからChatGPTを呼び出して使うことができれば、さらに仕事を効率化できそうです。それを実現してくれるのがChatGPTのアドオン、「GPT for Sheets and Docs」です。

今回は、*GPT for Sheets and DocsをGoogleスプレッドシートに組み込み、活用する方法について紹介していきます。*ChatGPTをさらに活用してみたいという方はぜひ参考にしてください。 

【参考】：[ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue](https://openai.com/blog/chatgpt/)
【参考】：[GPT for Sheets™ and Docs™ - Google Workspace Marketplace](https://workspace.google.com/marketplace/app/gpt_for_sheets_and_docs/677318054654)

**GPT for Sheets and DocsはGoogleスプレッドシートやドキュメント上でChatGPTを直接使うことができるようになるアドオンです。**無料でインストールができ、GPT-3、GPT-4のいずれでも使うことができます。

### GPT for Sheets and Docsができること

 GPT for Sheets and Docsをスプレッドシート上で利用すると、何ができるのでしょうか？**次のような利用方法がありますので、何れかの機能を利用したい方におすすめします。**

▪ChatGPTから得られた回答をスプレッドシートに保存し、後で簡単に検索する
▪アイデアの書き出しをする
▪外国語文章を翻訳する
▪議事録を作成する
▪指定した文章を要約する
▪分析前のデータ整理
▪GPT関数を用いて結果を特定セルに書き込む

## GPTをスプレッドシートに組み込む

これからアドオンの GPT for Sheets and DocsをGoogleスプレッドシートで使えるようにするための準備について解説していきます。*OpenAI（ChatGPT）のアカウント、APIキー、Googleアカウントなどが必要です。*

ChatGPTのアカウントを持っている方は新たに登録する必要はありませんが、初めてChatHPTを利用する方はOpen AIのアカウントを取得する必要があります。*このアカウントを用いて、 GPT for Sheets and DocsのAPIキーを取得します。*

GPT for Sheets and Docsを利用する際には、API（Application Programming Interface）キーが必要になります。*APIキーとは、GPT for Sheets and DocsなどのAPIにログインするための固有の識別子のことです。 *

APIキーによってサービスの利用が可能となり、同時にAPI側で利用状況をモニターすることができ、APIの悪用を防ぎます。

*■ 1．Open AIのサイトにアクセス*
まず最初にGPT for Sheets and Docsを利用するためにAPIキーを取得しておきます。次のOpen AIのサイトにアクセスしたら、［＋Create new secret key］をクリックします。

【参考】：[OpenAI Platform](https://platform.openai.com/account/API-keys)

~~【図】：　Open AI の新規API Key作成画面 ~~

*■ 2．APIキーの作成*
「スプレッドシート Keys」の作成画面が表示されますので、［Create secret key］のボタンをクリックします。

~~【図】：　Open AI のAPI Key作成画面 ~~

*■ 3．APIキーの取得*
「API Keys」の「Create new secret key 」の出力画面が表示されたら、表示されたキーの右側にあるコピーのボタンをクリックし、メモ帳などにキーを貼り付けて大切に保管してください。

~~【図】：　Open AI のAPI Kye表示画面 ~~

### Google スプレッドシートにChatGPTのアドオンを組み込む

ここでは、**GPT for Sheets and Docsをスプレッドシートに組み込む方法を紹介します。**コードやプログラミングスキルを必要としませんので、誰でも簡単に作業を進められます。

*■ 1．Google スプレッドシートの拡張機能を利用する*
普段利用しているGoogleアカウントでGoogle スプレッドシートを新規作成し、メニューバーの「拡張機能」をクリックし、「アドオン」を選択し、展開された中から「アドオンを取得」をクリックします。

~~【図】：　Google スプレッドシートにアドオンを組み込む画面 ~~

*■ 2．ChatGPTのアドオンを表示、選択する*
アドオン画面が表示されますので、「GPT for Google Sheets and Docs」を選択します。以下の様に表示されていない場合は、「アプリを検索」に'GPT'と入力して検索してみましょう。

~~【図】：　ChatGPTの アドオン選択画面 ~~

*■ 3．ChatGPTのアドオンをインストールする*
「GPT for Google Sheets and Docs」の画面で［インストール］ボタンをクリックします。

~~【図】：　GPT for Sheets and Docs インストール画面 ~~

使い方の記事（14ページ目）