Geminiは、画像生成が可能なGoogleの大規模言語モデル（LLM）です。Google DeepMindが開発した、テキストや音声、画像など複数のデータを用いた深層学習をベースに学習したモデルであり、LaMDA、PaLM2を置き換えるものです。

**画像生成を行うには、プロンプトに指示を入力するだけで、無料で使用することができます。**

【参考】：[Gemini](https://gemini.google.com/)
【参考】：[Google DeepMind: Gemini](https://deepmind.google/technologies/gemini/#introduction)

Geminiとは？何がすごいのか？始め方や拡張機能も解説

「Gemini アプリのプライバシー ハブ」には、Geminiの画像生成の対応状況が示されています。記載によると、欧州経済領域（EEA）、スイス、英国を除くほとんどの国で利用可能です。EUは、GDPRなど個人データやプライバシー保護に関して規制されているため、提供へのハードルが高いと感じます。

*利用可能なプロンプトは英語のメッセージのみで、18歳未満のユーザは利用することができません。*

【参考】：[Gemini アプリのプライバシー ハブ](https://support.google.com/gemini/answer/13594961?hl=ja&ref_topic=13278591#)
【参考】：[GDPR（General Data Protection Regulation：一般データ保護規則）](https://www.ppc.go.jp/enforcement/infoprovision/EU/)

### 日本語での画像生成は準備中

Geminiは日本語による画像生成のプロンプト入力ができません。*日本語対応は進められており、まもなくリリースされる見通しが明かされています。*

現時点では、英語でのプロンプト入力がサポートされていますので、基本的な英単語を組み合わせれば、必要な画像を生成することは可能です。詳細については、後半で図解します。

### 人物の画像生成機能が停止に

Geminiでは、人物の生成は初期リリースから実装されていましたが、*過度な人種の特徴を強調した画像を生成したことから批判があり、倫理的な観点で見直しを図っています。*この画像生成機能はGeminiの特徴でもあり、いつか遠くない将来において再開されるとの見通しが示されています。

利用に際しては、「Gemini は不正確な情報（人物に関する情報など）を表示することがあるため、生成された回答を再確認するようにしてください。」との注釈が画面に表示されます。

【参考】：[Google Blog: Gemini](https://blog.google/products/gemini/)
【参考】：[Google Blog: Gemini image generation got it wrong. We'll do better.](https://blog.google/products/gemini/gemini-image-generation-issue/)

*2024年2月8日、これまでのBardはGeminiに改称され、無料プランと高性能な AIモデルを提供する有償プランで構成されます。*これまでのアップデート情報を見ると高性能化や高機能化は、有償プランであるGemini Advancedから実装しています。

Geminiの日本語メッセージのサポートは、およそ3カ月経過した4月30日のリリースアップデートから対応しています。

【参考】：[Gemini リリースの更新内容](https://gemini.google.com/updates?hl=ja)

Gemini Advancedとは？ChatGPT Plusとの違いを解説

*Geminiで画像生成を行うには、Gemini公式サイトでGoogleアカウントにログインするだけで利用できます。*公式サイトは以下の参考リンクを確認しましょう。

【参考】：[Gemini](https://gemini.google.com/)

Googleアカウントにログインすると、次のようにGeminiの画面が表示されます。下部のプロンプト領域に、通常の指示同様に画像生成の指示を入力します（①）。

~~　【図】：Geminiで画像生成を行う~~

Gemini Proの使い方を図解で解説！無料版では画像生成できない？

### 日本語で画像生成を指示する

現時点においてGeminiは日本語での画像生成はできませんが、画像生成ができるのか日本語でプロンプト入力して確認します。

この場合は次の図のように、こちらの問いかけに対して鋭意サポート準備中で準備ができた段階でリリースノートに掲載する旨の返信が得られます（①②）。*このようにリリースノートを確認せずとも、プロンプト入力で日本語対応可能か確認することができます。*

~~　【図】：画像生成ができるのか日本語で質問する~~

上記のように、日本語メッセージのプロンプト入力は使用できないことがわかりました。画像生成する場合に入力するプロンプトは、日本語ではなく英語で入力します。英語の基本構文は、「Generate an image of 〜」や「Create an image of 〜」で始まる文章で、後半に何を生成するか英単語を追記するだけです。

丁寧に書く場合は、文頭に「Please」を追記します。指示文章が長くなる場合は、「Please generate the following image.」のように文頭で宣言し、生成するものの名称や特徴などを追記していきます。

ここからは、実際に英語で画像生成を指示する例を図解していきます。前述の通り、基本的な英語の構文は、「Generate an image of 〜」や「Create an image of 〜」ではじまる文章です。

ここでは、「ふわふわの毛がある子犬（a small dog with fluffy hair）」「庭で遊んでいる（It is playing in the yard.）」「人間の子供と遊んでいる（playing with a cute child）」をプロンプト入力しています（①）。

返答（レスポンス）を見ると、「ふわふわの毛がある子犬」「庭で遊んでいる」までは正確に反映されていますが、「人間の子供と遊んでいる」は「若者（a young oerson）」に差し換えられて画像が生成されました（②）。

~~　【図】：画像生成を英語で指示する~~

生成された画像は、若者の足や手のみが生成されます。そこで次のように、続けて「人間の子供（the human child）」と「子犬を抱えている子供（a child holding a dog in his arms）」「その画像を拡大する（enlarge this image to show）」のように指示を追加します（①）。

生成された画像は、先ほどの犬を持ち上げている画像で、人の手のみが画像に含まれるものでした（②）。

~~　【図】：画像生成の指示を追加する~~

このことから、*現時点では画像生成の倫理的な問題を回避するように、指示のレスポンスを微調整している様子がうかがえます。*

ここでは、もう一歩人物の画像生成に踏み込んだ指示に挑戦してみます。人物の画像生成は、2024年2月に停止してから再開されていませんので、どのあたりが限界なのか確認することが目的です。

プロンプト入力には、「海で釣りをする人物（a person fishing in the sea）」を画像生成するように指示します（①）。指示に対するレスポンスは、正しく理解されているようですが、生成画像は人物のシルエットと手先のみでした（②）。

~~　【図】：人物の画像生成に挑戦する~~

そこで次のように、「海で釣りをする人物（a person fishing in the sea）」に「顔を表示させる（The image displays the face of the person）」の指示を加えてみます（①）。その結果は、画像生成ができないことを示すメッセージのみが表示されます（②）。

ここでは、人物の画像生成の改良を続けており、機能が実装でき次第、リリースアップデート情報に掲載する旨のレスポンスが示されます。

~~　【図】：人物の画像生成を要求する~~

以上の画像生成の確認から、*現時点では人物に関しては手足やシルエットまでは対応が可能であり、具体的に顔に言及すると画像生成を行わない仕組みであることがわかりました。*

*架空の動物などのように、人物に関連しない画像生成は問題なく利用できます。*

例えば次のように、「こちらを見て微笑んでいる空飛ぶペガサス（A flying pegasus is looking at us and smiling）」「子供のアニメーション調でかわいらしく（as cute as a children's animation）」と指示すると（①）、要望に合わせて画像が生成されます（②）。

~~　【図】：架空の動物を画像生成する~~

画像の風合いについては何度か調整すると良いでしょう。具体的には、写真風や絵画風、アニメ風、などの指定が可能です。

## Geminiの画像生成は今後の日本語対応に期待しよう

Geminiでは、画像生成はプロンプト入力できる言語が限定されており、人物の画像生成についても倫理的な問題が生じています。これらの改善は、2024年2月Bardに改称されて以降も継続的に行われています。

**AI利用のテクノロジーは進化を続けており、Geminiにおいても様々な機能実装に加えて日本語の画像生成サポートについても心待ちにしたいと思います。**

Gemini Proとは？生成AIの概要とメリット・デメリットを紹介

Gemini Ultraとは？最強生成AIの料金や使い方・メリットを紹介！

GeminiはGoogleの大規模言語モデルであり、プロンプトに指示を入力するだけで画像生成が可能です。現在、日本語メッセージには対応していませんが、簡単な英単語の組み合わせで画像を生成することができます。ここでは、現状の対応状況や使い方を解説していきます。

Geminiで画像生成を行うには、プロンプトに指示を入力するだけで、無料で利用できます

現在、英語のメッセージのみに対応し、人物の画像生成も倫理的な問題で停止中です

日本語の画像生成も開発中で、完成した段階でリリースアップデート情報に掲載される予定です

Geminiで画像生成を行うには？対応状況や使い方を解説

*「Gemini」はGoogle社の生成AIブランドの総称で、AIボット「Bard」の後継です。*今回紹介するGemini Ultraは「Gemini」シリーズの中では最高峰のGemini Ultra 1.0を搭載し、優れた性能を誇るマルチモーダル生成AIです。

Geminiシリーズには、他にGemini Nano（デバイス単体でも稼働できる軽量モデル）、Gemini Pro（幅広いタスクに対応する最良のモデル）があります。この記事では、Geminiの最上位モデルであるGemini Ultraの概要、メリットやデメリットについて解説していきます。

生成AIを利用してみたい方、ChatGPTやMicrosoft Copilotと比較、併用してみたい方、仕事での利用を検討している方もぜひ参考にしてください。

【参考】：[‎Gemini Ultra｜Google DeepMind | Google](https://deepmind.google/technologies/gemini/Ultra/)
【参考】：[‎Gemini と話してアイデアを広げよう | Google](https://gemini.google.com/?hl=ja)
【参考】：[‎ChatGPT | OpenAI](https://openai.com/chatgpt/)
【参考】：[Microsoft Copilot | Microsoft AI](https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-copilot)

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Gemini Ultraは、Google AIが開発したマルチモーダル（多機能）生成AIモデルです。マルチモーダルとはマルチ（複数）とモーダル（形式や手段）を合わせた用語で、マルチモーダルAIは、様々な種類のデータや情報を利用して高度な判断を行えるため、一般的なAIには困難なタスクの処理が可能です。

次項から、*マルチモーダル（多機能）生成AIモデルの最高峰、Gemini Ultraの特徴やGeminiの種類、利用料金やメリット・デメリットについて見ていきましょう。*

Gemini Ultraはマルチモーダル（多機能）生成AIモデルですが、具体的にマルチモーダルとは何を指しているのでしょうか。*Gemini Ultraはテキスト、画像、音声、動画など様々なデータや情報を処理し、精度の高いアウトプットの提供ができる点が大きな特徴といえます。*

では、具体的にGemini Ultraでは何ができるのか、その特徴を見ていきましょう。

**Gemini Ultraは、テキスト、音声、画像の3つの異なるデータ形式を同時に処理し、これらを統合して高度な解析を行えます。**この機能によって、従来の単一モーダルAIと比較して、より豊かなコンテキスト理解が可能になっています。

会議など録音データから文字起こしをし、自動的に議事録を作成するといった利用も可能です。

**Gemini Ultraは、自然言語で指示された説明を理解し、意図を読み取り、指示者の意図に合った画像を生成することができます。**

ただし、不適切な指示によって不自然な画像を生成したり、肖像権やプライバシーに抵触する画像を生成したりといった問題に対して指摘があり、Google社は2024年6月現在（執筆時点）、画像生成機能の提供を一時的に停止しています。

Gemini Ultraは学習済みのデータに加えて、必要に応じて最新の情報をインターネットからリアルタイムで取得し、そのデータを即座に反映することができます。**そのため、Gemini Ultraが提供する最新のデータに基づき、的確な意思決定が行えます。**

Gemini Ultraは、AIを駆使してより迅速に高品質なコードが生成できるよう設計されています。自然言語処理（NLP）技術を用いて、Python、Java、C++、Goなどのプログラミング言語を理解し、**コード生成からコードレビュー、デバッグ、テストデータの生成まで実行することが可能です。**

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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！

Gemini Ultraはスマートフォンやタブレットなど、モバイルデバイスでもスムーズに動作し、使い方もシンプルなため、**場所を問わず、いつでもどこでも利用することができます。**

Gemini Ultraは、Google AIが提供する最上位の生成AIモデルであり、高度な推論能力と高品質なコード生成という2つの強みを持つのが特徴です。従来のAIモデルでは難しかったような複雑なタスクにも対応することができ、以下のような利用シーンに適しています。

Gemini Ultraは膨大な量の文献やデータから、論理的な推論に基づいて情報を整理・分析し、新たな知見を導き出すことができます。

そのため、特許申請書や研究論文などの専門性の高い文章を理解することができ、内容を要約したり、関連する情報を検索したりすることができます。また、**複雑なビジネスデータから重要な鍵となる指標を見つけ出し、課題解決に役立つ情報を提供することができます。**

### クリエイティブなコンテンツ制作

**Gemini Ultraは詩、小説、脚本、音楽作品など、独創的なアイデアに基づいたクリエイティブなコンテンツを生成することができます。**この機能を活かして広告やマーケティング資料などの説得力のある文章を生成することができます。

また商品の企画書やデザイン案などの革新的なアイデアを提案することもできます。

Gemini Ultraは複雑なアルゴリズムを理解し、プログラムの設計・開発に利用することができます。**自然言語で書かれた指示や仕様からコードを自動生成することができ、さらにソフトウェアのバグを検出したり、デバッグしたりすることができます。**

*Gemini Ultraを利用するには、Gemini Advancedという有料プランに登録する必要があります。*Gemini Advancedの月額料金は2,900円で、登録から2ヶ月間は無料で利用可能です。2ヶ月経つと自動で契約更新されるので、2ヶ月以内に解約すれば料金はかかりません。

Gemini UltraのAPIを利用してプログラムから利用することも可能です。APIの利用料金は、処理量に応じて課金されます。

Gemini Ultraを利用できるGemini Advancedの料金体系は以下の通りです。

・月額料金：2,900円
・無料トライアル：2ヶ月間
・支払い方法：クレジットカード

【参考】：[‎‎Gemini Advanced｜Google の最も高性能な AI モデルにアクセス](https://gemini.google.com/advanced?hl=ja)

Gemini Ultra APIは、「Gemini Ultra」の機能をプログラムから利用できるAPIです。料金体系は以下の通りです。

・処理量：1,000文字あたり0.00025ドル
・最低料金：10ドル/月
・支払い方法：クレジットカード

Gemini Ultraのメリットについて見ていきましょう。Gemini UltraにはGemini ProやGemini Nanoと比較して、次のようなメリットがあります。

Gemini Ultraの最も大きなメリットは、**その高い精度と柔軟性です。**様々なテストで、競合製品と言われるGPT-4や専門家に劣らない能力を示しているとされ、複雑なタスクにも対応できます。

テキスト、音声、画像を同時に処理できるため、**より豊かなコンテキストを理解し、適切な回答を提供することができます。**この機能は、ビジネスや教育、医療など多岐にわたる分野で活用されています。

**Gemini Ultraはリアルタイムで最新の情報を取得し、即座に反映することができます。**これにより、常に最新のデータに基づいた決定を下すことが可能です。

### モバイルデバイスとの互換性

スマートフォンやタブレットでもスムーズに動作するため、場所を選ばずに利用することができます。これにより、**移動中でも効率的に作業を進めることが可能です。 **

Gemini Ultraは前述のように優れたパフォーマンスを持つ一方で、以下のようなデメリットもあります。

Gemini Ultraの利用には高額な費用がかかることが多く、*個人や小規模な企業にとっては利用料金が負担となる可能性があります。*特に、大規模なデータ処理や高度な分析を必要とする場合、そのコストはさらに増加します。

高度な機能を持つ一方で、Gemini Ultraは設定や管理が複雑であり、*利用するには専門的な知識が求められることがあります。*そのため、本格導入や運用にあたっては専門家の支援が必要になることが想定されます。

Gemini Ultraは会話の内容を記録しています。その中には、意図せずに機密情報が含まれてしまう可能性もあります。*Gemini Ultraは大量のデータを扱うことができるため、利用に際しては機密情報を入力しないように注意する必要があります。*

特に、個人情報や機密情報を扱う際には、適切なセキュリティ対策が必要です。

## Geminiで仕事の効率を高めよう

ここまでGoogleのマルチモーダル生成AIである、Geminiの中から最上位モデルに当たるGemini Ultraの概要、メリットとデメリットなどについて紹介してきました。

Gemini Ultraは利用料金が高めに設定されていますが、**ビジネス利用や専門分野での利用に適しており、それぞれの分野で仕事の効率向上、質の向上に寄与できるパフォーマンスを備えています。**

まだGemini Ultraは発展途上にあり、画像生成機能が一時的に利用できないという問題もありますが、2ヶ月間の無料お試しができますので、ぜひ試して、そのパフォーマンスを評価してみると良いでしょう。

「Gemini Ultra」はGoogleが開発・提供する生成AI：Geminiの最上位モデルです。この記事ではGemini Ultraの概要、メリットやデメリットについて解説していきます。Gemini Ultraを活用してみたい方、ぜひ参考にしてみましょう。

Gemini Ultraは、Google AIが提供する最上位のマルチモーダル生成AIモデルである

Gemini Ultraは高度な情報処理、コンテンツ作成、プログラミングで活用できる

Gemini Ultraは月額2,900円の利用料が掛かるが、2ヶ月間の無料お試し期間がある

PHPは、ウェブアプリを行う際に用いるスクリプト言語です。PHPの結果を動的にウェブに反映させることができます。*この処理結果やステータスなどを通知する際に、メール機能を用いることができます。*ここでは、PHPで提供するメール機能の構文や用法について、解説します。

【参考】：[PHP](https://www.php.net/)
【参考】：[PHP マニュアル](https://www.php.net/manual/ja/index.php)
【参考】：[PHP マニュアル: メール](https://www.php.net/manual/ja/book.mail.php)

PHPでできること7選！作品例やアプリ、将来性についても解説

PHPの入門として概要やプログラムの記載方法、文法について解説

PHPは、メール関数がコールされるとsendmailのバイナリファイルに処理を引き渡します。そのためPHPのメール関数を使うには、sendmailバイナリの準備とアクセスが必要です。*初期設定を行うphp.iniファイルを修正することで、Qmailなどにパスを差し換えることもできます。*

【参考】：[PHP マニュアル: メール](https://www.php.net/manual/ja/book.mail.php)
【参考】：[PHP マニュアル: メール インストール/設定](https://www.php.net/manual/ja/mail.setup.php)

プログラミングの関数とは？役に立たない？学び方と実務で役立つスキル

### PHPで日本語のメールを送信するには

*PHPで日本語のメールを送信するには、マルチバイトに対応するメール関数mb\_send\_mailが提供されます。*mb\_language関数の指定に従って、メッセージがエンコード処理され、送信されます。使い方は、通常のメール関数を学んでから解説します。

【参考】：[PHP マニュアル: mb\_send\_mail](https://www.php.net/manual/ja/function.mb-send-mail)
【参考】：[PHP マニュアル: mb\_language](https://www.php.net/manual/ja/function.mb-language.php)

*mail関数の構文と用法は、次の通りです。*

```
mail(送信宛先, メールタイトル, 送信メッセージ[, 追加ヘッダ[, 追加パラメータ]]):

```

引数は、string型です。追加ヘッダは、stringまたはstringの配列が利用できます。それぞれの引数は、次の意味を持ちます。

・*送信宛先*
メールの送信先を通常のメール送信宛先の書式RFC 2822に従って記述します。複数宛先がある場合は、カンマ（”,”）で区切ります。例えば、”user@hostname.com”や”user1@hostname.com, user2@hostname.com”などと指定します。

・*メールタイトル*
メールタイトルは、メールの表題でRFC 2047に従います。改行コードを入れずに1行で記述します。

・*送信メッセージ*
送信メッセージを記述します。改行コードは、”\\r\\n”を追加してください。行の長さは70文字が上限です。

・*追加ヘッダ*
From、Cc、Bccなどの追加に使用します。Fromヘッダは、必ず必要です。この追加ヘッダにFromを入れるか、php.iniにデフォルト設定の値を入れておきます。

・*追加パラメータ*
追加パラメータは、sendmailなどのメール送信プログラムに引数として渡されます。

【参考】：[PHP マニュアル: メール関数 mail](https://www.php.net/manual/ja/function.mail.php)

*mail関数を使うには、先ほどの文字列を引数として用います。*送信宛先を ”$to”、メールタイトルを ”$subject”、 メール本文である送信メッセージを ”$message”とします。

```
// 引数を設定する
$to        = ‘user@hostname.com’;
$subject   = ‘Title’;
$message   = ‘Hello World’;
$headers   = ‘From: myname@example.net’;
// mail関数をコールする
mail($to, $subject, $message, $headers);
```

送信メッセージの “$message”を複数行にする場合は、”Hello\\r\\nWorld”などのようにCRLFを追加すれば行の分割ができます。CRLFを用いる場合は、シングルクォーテーションではなくダブルクォーテーションで解釈させます。追加ヘッダの区切りも同様にCRLFを追加します。

### mb＿send＿mail関数の構文と用法

*mb\_send\_mail関数はmail関数のラッパのため、構文と用法はmail関数と同じです。*違いはマルチバイトに対応する点で、日本語を扱う場合はmb\_send\_mail関数を用います。

```
mb_send_mail(送信宛先, メールタイトル, 送信メッセージ[, 追加ヘッダ[, 追加パラメータ]]):

```

言語の設定は、mb\_language関数を用います。内部文字のエンコーディングを明示的に行う場合は、合わせてmb\_internal\_encoding関数を用います。上記を組み合わせて以下のように、表します。

```
mb_language(言語):
mb_internal_encoding(文字エンコーディング):
mb_send_mail(送信宛先, メールタイトル, 送信メッセージ[, 追加ヘッダ[, 追加パラメータ]]):

```

【参考】：[PHP マニュアル: mb\_send\_mail](https://www.php.net/manual/ja/function.mb-send-mail)
【参考】：[PHP マニュアル: mb\_language](https://www.php.net/manual/ja/function.mb-language.php)
【参考】：[PHP マニュアル: mb\_internal\_encoding](https://www.php.net/manual/ja/function.mb-internal-encoding.php)

mb\_send\_mail関数の使い方は、mail関数と同じです。*日本語など多言語でメール送信するには、言語を指定するmb\_language関数と文字エンコーディングを行うmb\_internal\_encoding関数をあらかじめコールし、マルチバイトの設定を行う必要があります。*

```
// 言語設定の引数を設定する
$language= ‘Japanese’;
// 言語を設定する
mb_language($language);
// エンコーディングの引数を設定する
$encoding= ‘UTF-8’;
// エンコーディングを設定する
mb_internal_encoding($encoding);
　
// メールで必要な引数を設定する
$to        = ‘user@hostname.com’;
$subject   = ‘Title’;
$message   = ‘Hello World’;
$headers   = ‘From: myname@example.net’;
// mb_send_mail関数をコールする
mb_send_mail($to, $subject, $message, $headers);
```

PHPのメール関数を使ってメール送信を行う場合ですが、メール送信のテストを行うとGmailなどの受取先のドメイン認証でエラーとなる場合があります。*Gmailはスパム対策などでセキュリティが厳しくなっており、このような症状が現れます。*

まずは、送信元となる”From:”が実際の送信元のドメインと一致しているか確認すると良いでしょう。解決しない場合は、なりすまし対策のSPFレコードの追加により、Gmailでも認証をパスすることができます。詳細は以下のリンクを確認しましょう。

【参考】：[インターネット協会 SPF（Sender Policy Framework）](https://salt.iajapan.org/wpmu/anti_spam/admin/tech/explanation/spf/)

PHPのメール関数は手軽に利用できますが、認証でエラーとなり送信できない場合があります。Gmailの認証エラーなどが、認証エラーの例です。*その場合には、SMTP認証を用いるライブラリPHPMailerを用いるのが良いでしょう。*PHPMailerは、WordPressなどに用いられ、日本語に対応します。

使い方は、mb\_internal\_encodingに代えて、SMTPのリレーホスト名やSMTP認証パスワードなどをPHPMailerの引数に渡します。外部のSMTPサーバを指定することで、送信メールが迷惑メールやスパムと認識されなくなります。公式サイトには、Gmailのサンプルコードも公開されています。

【参考】：[Github: PHPMailer](https://github.com/PHPMailer/PHPMailer)
【参考】：[Github: PHPMailer gmail.phps](https://github.com/PHPMailer/PHPMailer/blob/master/examples/gmail.phps)

*PHPでメールを受信するには、IMAP関数のimap\_fetch\_overviewやimap\_fetchbodyを使ったり、Mailparse関数でファイルのパ―スやメッセージのデコードなどで対応します。*メール受信は送信よりも複雑な処理が必要ですので、メール送信がうまく実行できてから実装すると良いでしょう。

【参考】：[PHP マニュアル: IMAP、POP3 および NNTP](https://www.php.net/manual/ja/book.imap.php)
【参考】：[PHP マニュアル: Mailparse](https://www.php.net/manual/ja/book.mailparse.php)

## PHPのメール機能は簡単だがセキュリティ面を考慮する必要もある

PHPのメール機能はシンプルな構造で、簡単にメール送信することができます。開発中のコード確認テストなどで利用する場合は問題ありませんが、商用リリースする場合は、メール送信先の認証エラーなどに注意を払う必要があります。

**メール関数を使用する場合は、迷惑メールやスパムと認識されないように、設定を十分に行いましょう。**

PHPに将来性はある？1つの言語にこだわらず多言語の習得を

PHPの習得は難しい？エンジニア経験者でも苦戦する理由を解説

PHPのおすすめ本13選！入門レベルからさらに学べる学習本まで解説

スクリプト言語であるPHPは、簡単に作成することができ、動的ウェブコンテンツを生成できます。処理結果は、ウェブ画面に表示させるほか、メール送信も可能です。ここでは、PHPで提供するメール機能の構文や用法について、解説していきます。

PHPのメール関数は、mail関数やmb\_send\_mail関数が提供されます

mb\_send\_mail関数は、マルチバイトに対応し、日本語を扱うことができます

受信側のセキュリティ強化に対応するため、迷惑メールやスパムと認識されない設定が必要です

PHPでメールを送信するには？メール関数の構文や使い方を解説

データ量の増大や、ビジネス拡大などの予測する際には、データ分析が欠かせません。*指数的にデータ量が増加する、あるいは処理能力が必要になるなどの場合は、べき乗の計算を行います。*

ここでは、Pythonを用いたべき乗計算を、サンプルコードを使いながら解説します。

【参考】：[Python: Python 言語リファレンス](https://docs.python.org/ja/3/reference/index.html)

【入門編】Pythonの基本構文まとめ！学習方法や年収も解説

べき乗とは、ある数xをn回掛けた場合の計算を求める解法です。このxを底や基数と呼び、nを指数と呼びます。この計算は、10進数や2進数の桁の繰り上げや繰り下げにも用いることができるため、プログラミングでよく使用します。

そのため、*それぞれのプログラミング言語では、言語仕様に基づいて計算方法を定めたり、関数を提供したりしています。*Pythonも、言語仕様に基づく計算方法と関数の双方を提供しています。

*Pythonの言語は、仕様が定められておりその中にべき乗の扱いが記されています。*合わせて組み込み関数や、外部関数なども定義されており、使い勝手の良いプログラミング言語です。ここでは、べき乗計算に関する手法を、サンプルコードを使いながら解説します。

Pythonの関数：基本的な使い方と組み込み関数を解説！

### 演算子を用いた言語仕様に基づく計算方法

Pythonでは、四則演算の演算子（「+」、「-」、「\*」、「/」)のほか、べき乗の演算子を定義しています。*べき乗演算子は、「 \*** *」で表し、べき乗の計算は、「基数」 \*** *「指数」のように記述します。*

次の例は、基数を2として、指数を-5〜5までfor文で繰り返す、サンプルコードです。

```
# coding: utf-8
base=2
for expo in range(-5,6,1):
   print(base,"(",expo,"):",base**expo)
```

```
2 ( -5 ): 0.03125
2 ( -4 ): 0.0625
2 ( -3 ): 0.125
2 ( -2 ): 0.25
2 ( -1 ): 0.5
2 ( 0 ): 1
2 ( 1 ): 2
2 ( 2 ): 4
2 ( 3 ): 8
2 ( 4 ): 16
2 ( 5 ): 32
```

指数部がマイナス（負）の場合は、1/2、1/4のように減っていき、プラス（正）の場合は、2、4のように基数に指数回だけ乗算されていることがわかります。

次に、基数を示すbase変数を10に置き換えてみましょう。

```
# coding: utf-8
base=10
for expo in range(-5,6,1):
   print(base,"(",expo,"):",base**expo)
```

```
10 ( -5 ): 1e-05
10 ( -4 ): 0.0001
10 ( -3 ): 0.001
10 ( -2 ): 0.01
10 ( -1 ): 0.1
10 ( 0 ): 1
10 ( 1 ): 10
10 ( 2 ): 100
10 ( 3 ): 1000
10 ( 4 ): 10000
10 ( 5 ): 100000
```

実行結果を見ると、基数である10を指数で示す回数の乗算がされていることがわかります。これらの処理は、Pythonにおいても2進数や10進数の桁の繰り上げや繰り下げに利用できます。2のべき乗判定のように、計算せずに2進判定できる方法もありますが、基本知識として覚えておくと良いでしょう。

【参考】：[Python: Python 言語リファレンス 演算子](https://docs.python.org/ja/3/reference/lexical_analysis.html#operators)
【参考】：[Python: Python 言語リファレンス べき乗演算](https://docs.python.org/ja/3/reference/expressions.html#the-power-operator)

*べき乗演算子は、数式の記述方法により右から左に計算されます。*例えば「A\*\*B\*\*C」は、「A\*\*(B\*\*C)」のように計算されます。

他の演算子は、「\*」や「/」のように優先順位が高い演算子もありますが、すべて左から右に計算されます。計算誤りを防ぐためには、カッコを活用すると良いでしょう。

【参考】：[Python: Python 言語リファレンス べき乗演算](https://docs.python.org/ja/3/reference/expressions.html#the-power-operator)

### 組み込み関数を用いた計算方法

*Pythonでは、組み込み関数にべき乗計算のpow()を用意しています。*使い方は、べき乗演算子に近いもので、基数と指数を引数に渡します。先ほど紹介したべき乗演算子のサンプルコードを1か所修正し、以下のように変更するだけでpow()関数が利用できます。

```
# coding: utf-8
base=2
for expo in range(-5,6,1):
   print(base,"(",expo,"):",pow(base,expo))
```

実行結果はべき乗演算子と変わらないため割愛します。

【参考】：[Python: Python 言語リファレンス 関数 pow](https://docs.python.org/ja/3/library/functions.html#pow)

### 組み込み関数をさらに使い込む

*先に紹介したべき乗計算のpow()関数には、第3引数があります。*第3引数がNoneでなければ、第3引数の余り（剰余）を返します。べき乗演算子で表すと、"base\*\*expo%mod"と同義です。この余りの計算は、pow()関数の方がべき乗演算子よりも高速で、よく使われています。

先ほどのサンプルコードで、第3引数にmod=7を代入してみます。

```
# coding: utf-8
base=2
mod=7
for expo in range(-5,6,1):
   print(base,"(",expo,"):",pow(base,expo),pow(base,expo,mod))
　
base=10
for expo in range(-5,6,1):
   print(base,"(",expo,"):",pow(base,expo),pow(base,expo,mod))
```

```
2 ( -5 ): 0.03125 2
2 ( -4 ): 0.0625 4
2 ( -3 ): 0.125 1
2 ( -2 ): 0.25 2
2 ( -1 ): 0.5 4
2 ( 0 ): 1 1
2 ( 1 ): 2 2
2 ( 2 ): 4 4
2 ( 3 ): 8 1
2 ( 4 ): 16 2
2 ( 5 ): 32 4
10 ( -5 ): 1e-05 3
10 ( -4 ): 0.0001 2
10 ( -3 ): 0.001 6
10 ( -2 ): 0.01 4
10 ( -1 ): 0.1 5
10 ( 0 ): 1 1
10 ( 1 ): 10 3
10 ( 2 ): 100 2
10 ( 3 ): 1000 6
10 ( 4 ): 10000 4
10 ( 5 ): 100000 5
```

指数部がマイナス（負）の場合は、余り（剰余）としてモジュラ逆数が戻ります。上記例を見ると、基数が10、指数が-2、7の余り（剰余）の場合は、4が戻っています。この場合は、”4\*10\*\*2%7==1”が成立するので4が返っているのがわかります。

*Pythonのmathライブラリにも、べき乗関数math.pow()が用意されています。*用法は、pow()と同じですが、例外処理がIEEE 754標準にしたがいます。先ほどのサンプルコードは、mathライブラリをimportし、pow()をmath.pow()に置き換えるだけです。

```
# coding: utf-8
import math
base=2
for expo in range(-5,6,1):
   print(base,"(",expo,"):",math.pow(base,expo))
　
base=10
for expo in range(-5,6,1):
   print(base,"(",expo,"):",math.pow(base,expo))
```

演算では、引数をfloat型に置き換えるため、オーバーフローや桁落ちが発生しやすいものです。通常はべき乗演算子あるいはpow()関数を使用します。試しに、基数7、指数77のべき乗の結果を見てみます。

```
# coding: utf-8
import math
base=7

expo=77
print("math.pow",base,"(",expo,"):",math.pow(base,expo))
print("pow 関数",base,"(",expo,"):",pow(base,expo))
print("べき乗演算子",base,"(",expo,"):",base**expo)
```

```
math.pow 7 ( 77 ): 1.1818138658059589e+65
pow 関数 7 ( 77 ): 118181386580595879976868414312001964434038548836769923458287039207
べき乗演算子 7 ( 77 ): 118181386580595879976868414312001964434038548836769923458287039207
```

math.pow()は、”1.1818138658059589e+65”となっており、単精度のfloat型のため、有効桁が少ないことがわかります。ここで示す”e+65”は、10のべき乗表示を意味します。

第2引数の指数を77から777など大きい値を引数で渡すと、pow()関数やべき乗演算子は計算結果が得られますが、math.pow()関数ではオーバーフローが発生します。

【参考】：[Python: Python 言語リファレンス math関数 math.pow](https://docs.python.org/ja/3/library/math.html#math.pow)
【参考】：[Python: Python 言語リファレンス データモデル](https://docs.python.org/ja/3/reference/datamodel.html#objects-values-and-types)

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