## ChatGPTに独自データを学習させることは可能？

現在、AI領域の技術発達が進み、ビジネス分野でもChatGPTなどのAIツールの需要が高まっています。業務などでChatGPTを活用している方も多いのではないでしょうか。

**ChatGPTは非常に便利なツールですが、未学習のまま利用すると期待通りの回答を得られない場合もあります。**そのため、ChatGPTに独自データを学習させたい方も多いでしょう。

結論から言うと、ChatGPTに直接独自データを学習させることはできません。ただしAPIなどを利用して、間接的に独自データを学習させる方法はあります。そこで本記事では、ChatGPTに独自データを学習させる方法を詳しく解説します。

【参考】：[ChatGPT公式](https://chat.openai.com/)

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## 独自データを学習させる目的について

ChatGPTに独自データを学習させたい方は、どういった目的があるのでしょうか。独自データを学習させる目的によって学習方法も変わるため、まずは目的を整理しましょう。

**ここでは、ChatGPTに独自データを学習させる目的について解説します。**

### 決まったフォーマットで出力させたい

独自データを学習させたい方の中には、特定のフォーマットで出力させたい方も多いでしょう。例えば、議事録やレポートの生成、特定の書式に基づいた書類を作成したい場合などが考えられます。

議事録や書類を作成する場合、規定のフォーマットに沿って自動で文章を生成できればベストです。しかし、未学習のChatGPTでは応答時のフォーマットが固定されていないため、文章で回答する時もあれば、箇条書きで回答が表示される時もあります。*そのため、ユーザはChatGPTの生成した文章を、規定のフォーマットに入力し直す必要がありました。*

ChatGPTに独自データを学習させれば、作成したい成果物の書式に合わせて書類を自動生成できるようになります。

### 特定の業界知識を追加で学習させたい

特定の業界知識を前提として、文章を生成したい方も多いでしょう。例えば、医療や法律、金融の分野では専門知識や最新の法律の情報が求められます。

現在のChatGPTは、インターネット上にある一般的な知識から情報を収集して文章を生成するため、専門的な知識に特化した質疑応答や文章作成は難しいです。

*しかし、学習データを追加すれば、より精度の高い文書を生成できます。*例えば、ChatGPTに法律に関するデータを学習させると、契約書のレビューや法律用語の解説、法規制の解釈などを指示できます。

このように、業界に特化したタスクを実行させたい場合は、独自データの学習が必要不可欠でしょう。

## ChatGPTに独自データを学習させる方法一覧

ここからはChatGPTに独自データを学習させる方法を紹介します。**技術レベルや達成したい目的を踏まえて、どの学習方法を選ぶか検討してください。**

ChatGPTにはAPIが提供されています。*このAPIを利用すれば、特定のフォーマットでの出力や、指定したプロンプトに基づいた応答を生成できます。*

ただし、APIの利用には料金がかかりますので注意が必要です。APIは使用する機能やモデル、リクエストの量に応じて料金が異なります。

そのため、完全に無料で独自データを学習させたい場合は、後述するプロンプト設計などの別の方法を選びましょう。また、APIを利用する際には事前に費用を計算してから作業を行ってください。

例えば、GPT-4ターボという新しいモデルでは、1,000トークンあたり入力に0.01ドル、出力に0.03ドルかかります。その他にもモデルによって料金が異なりますので、詳細を知りたい方は以下の参考URLを参照してください。

また、ChatGPTの公式サイトには、APIのドキュメントも用意されています。APIでのデータ追加の方法が気になる方もチェックしましょう。

【参考】：[ChatGPT APIについて](https://platform.openai.com/docs/api-reference/making-requests)
【参考】：[ChatGPT APIの料金](https://openai.com/pricing)

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プロンプトとは、ChatGPTに対しての指示文を指します。下図のように、ChatGPTを起動すると「Message ChatGPT」という入力欄があり、通常であればここにプロンプトと呼ばれる指示文を入力します。

~~【図】：ChatGPTを起動した画面~~

*プロンプト設計とは、このプロンプトの入力内容を精査・設計することで、応答の質を高めることを指します。*この設計を行うときは、コンピュータが読みやすいようにいくつか工夫するのが重要です。

例えば、下図のようにコンピュータが分かりやすいように箇条書きで命令を書く必要があります。また、補足情報を提供したり、出力形式を指定したりすることもポイントとして挙げられます。

上記のようなプロンプトで期待通りの結果が返ってこなかった場合、さらにプロンプトを調整したり、命令文を追加したりすることをおすすめします。このようにプロンプト設計では、指示文に工夫を凝らして最適な回答が得られるように調整を行います。

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*既存のモデルを特定のタスクに最適化する方法としては、ファインチューニングというものもあります。*しかし、ファインチューニングとはモデルに対してデータを学習させる方法のため、ChatGPTに直接ファインチューニングを行うことはできません。

OpenAIが提供するモデルにファインチューニングをして、新しいモデルを構築したい場合は、公式サイトのAPIリファレンスなどを参考にしてください。

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

*エンベディングとは、テキストや画像、音声などのデータを、数値ベクトル化することです。*ベクトル化を行うことで、コンピュータがデータの特徴や関連性を理解できるようになります。エンベディングで業界特有の情報のデータなどを学習させれば、ChatGPTはそれを踏まえてた回答ができます。

また、ChatGPTを提供しているOpenAIでは、エンベディングを行うためのモデルを提供しています。このモデルを利用すれば、テキストデータからエンベディングを実行し、データ間の類似性や関連性を評価できます。

つまり、ChatGPTのエンベディングを行えば、より高度な応答を得られるようになります。ただし、ChatGPTでエンベディングを行うにはPythonのコードを操作する必要があります。Pythonへの知識がある程度必要になりますので、注意してください。

また、現在ではOpenAI以外でも、多くのエンベディングツールが公開されています。ツールによっては、ノーコードで利用可能なものもありますので、自分に合ったツールを探してみましょう。

【参考】：[エンベディングとは](https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings)
【参考】：[エンベディングのモデルの使用例](https://cookbook.openai.com/examples/using_embeddings)

**ここまでChatGPTで追加学習を行う方法をいくつか紹介しましたが、本記事ではエンベディングの方法を紹介します。**

手順はそれほど難しくありませんので、ぜひ一緒に手を動かしてみましょう。

### エンベディングツールを利用して独自データを学習させる

*今回は、PDFファイルの独自データを学習させる方法を紹介します。*また、PythonやAPIに関する知識がない方でも取り組みやすいように、今回はノーコードのエンベティングツールを使用します。

まず、「ChatPDF」の公式サイトにアクセスします。このサービスは、PDFの情報を学習してくれるサービスです。ChatPDFにサンプルのインタビュー記事を読み込ませ、そのデータに関する質問をしてみます。

【参考】：[ChatPDF公式サイト](https://www.chatpdf.com/)

公式サイトにアクセスすると、下図のような画面が表示されます。画面中央の「Drop PDF here」というエリアに、任意のPDFをアップロードしましょう。

ちなみに、今回アップロードするPDFの内容は下図です。架空のインタビューの文章が記述されています。

アップロードが完了すると、画面が切り替わりチャットのエリアが表示されます。質問例もいくつか表示されています。今回は「XYZ社が市場で成功を収める秘密は何ですか？」と尋ねました。

~~【図】：ChatPDFで質問をする~~

すると「XYZ社が市場で成功を収める秘密は、ユーザーのニーズを深く理解し、それに応える製品を開発することにあります。また、持続的な研究開発と革新により、常に業界をリードする製品を提供しています。」と返答され、インタビューデータを反映した応答が確認できました。

~~【図】：応答結果を確認する~~

このように独自データを踏まえた応答も、ツールを利用すれば簡単に行えるようになります。ただし、データベースを読み込ませる場合や、学習させたいデータ量が膨大な場合は、別の学習方法を選びましょう。

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## ChatGPTで独自データを学習すれば、業務を効率化できる

未学習のChatGPTも非常に便利です。**しかし、特定のフォーマットに沿った業務を自動化させたい場合や、独自データに基づいたテキスト生成などをする場合は、やはりデータを学習させた方が良いでしょう。**

ChatGPTに独自データを学習させれば、ChatGPTをより幅広い業務で活用できます。本記事で紹介したようなサービスなどを活用すれば、プログラミングが苦手な方でもChatGPTに独自データを学習させることができます。この機会に、ぜひ独自データの学習に挑戦しましょう。

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ChatGPTはビジネスの場面でも非常に重宝されるAIツールですが、特定の業務に対応させるためには独自データの学習が必要です。本記事では、ChatGPTに独自データを学習させる方法をいくつか紹介した後、具体的な学習方法を解説します。

ChatGPTに独自データを学習させると、固定フォーマットでの出力などができます

ChatGPTに独自データを追加する方法は、APIやエンベディングなどの方法があります

エンベディングでChatGPTに独自データを追加する方法が分かります

ChatGPTに独自データを学習させる方法を4つ紹介！実施手順やメリット

## ChatGPTのファインチューニングとは何か？

**ファインチューニングは、簡単に説明すると機械学習における微調整のことを指します。**AIモデルは大量のデータを学習させています。そして、この初期段階の学習を「事前学習」と言いますが、AIモデルの精度をより高めるために再学習を行います。

この再学習によってAIモデルを微調整することを、「ファインチューニング」と言います。AIモデルに対してファインチューニングを行うことで、特定のタスクや用途により適用した回答を返すようになります。

【参考】：[OpenAI ドキュメント ファインチューニングについて](https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning)

### ファインチューニングと通常のトレーニングの違いとは

ファインチューニングと通常のトレーニングの違いは一体何でしょうか。*ファインチューニングと通常のトレーニングとの違いは、モデルを再利用しているかどうかです。*

ファインチューニングでは、事前に学習されたモデルを、さらに新しいデータでトレーニングします。ファインチューニングは通常のトレーニングと異なり、すでに完成しているモデルを再利用するため、モデル構築にかかる時間も短縮できます。

## ファインチューニングの仕組み

ファインチューニングの概要について簡単に説明しましたが、ここではより詳しくファインチューニングの仕組みについて解説します。

~~【図】：事前学習された言語モデル~~

ファインチューニングでは、上図のように事前学習された言語モデルが必要です。**例えば、GPT-3.5をはじめとする言語モデルに対して、さらに追加のデータを学習させます。**

~~【図】：ファインチューニングを行う~~

その結果、タスクに対して最適化された結果を返してくれるようになるでしょう。ただし、実際の開発では、この結果が期待していたものではなかった場合、さらにトレーニングを重ねることもあります。

### 使用されるアルゴリズムとモデル

ファインチューニングを行うことで、より精度の高いモデルを作成できるということが分かりました。*ただしこのファインチューニングは、対応するモデルが限定されています。*

現在、ファインチューニングに対応するモデルは、GPT-3.5-turbo-1106やGPT-3.5-turbo-0613、babbage-002、davinci-002、GPT-4-0613などがあります。今後、さらにファインチューニングに対応するモデルが増加する可能性もあるため、詳しく知りたい方は公式サイトの情報を随時、確認しましょう。

ファインチューニングの仕組みを理解したところで、実際に使用するデータセットを見てみましょう。*ChatGPTを公開しているOpenAIのドキュメントには、データセットの例が紹介されています。*

~~【図】：公式サイトのデータセットサンプル~~

今回は、文章のスタイルとトーンを調整したいという場合の、データセットを紹介します。このとき、上図のように、データセットはJSON形式で用意しましょう。

また、実際にトレーニングを始める前に、フォーマットが正しいか確認してください。フォーマットのチェック項目などに関しては、公式サイトに記載されています。

~~【図】：フォーマットの検証について~~

【参考】：[OpenAI ドキュメント データセットの準備](https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning/preparing-your-dataset)
【参考】：[OpenAI ドキュメント フォーマットの検証](https://cookbook.openai.com/examples/chat_finetuning_data_prep)

### ファインチューニングの料金について

ChatGPTのファインチューニングを無料で行いたい方もいるかもしれませんが、実際にファインチューニングを行う際には、現時点では料金が発生します。

*料金については、使用する言語モデルによって異なります。*例えばGPT-4であれば入力で1,000トークンあたり0.03ドル、出力に1,000トークンあたり0.06ドルかかります。

~~【図】：言語モデルごとの料金について~~

同様に、他の言語モデルでも料金が発生しますので、開発する際には予算を見積もる必要があります。料金の詳細については、公式サイトにて詳しく掲載されていますので、料金のページを参照してください。

【参考】：[OpenAI 言語モデルの価格について](https://openai.com/pricing#language-models)

## ファインチューニングを行うメリット

ファインチューニングを行うメリットは、3つほど挙げられます。ここでは、それぞれのメリットについて詳しく解説します。

**ファインチューニングは、開発者にとっても企業にとってもメリットがありますので、ぜひ参考にしてください。**

*ファインチューニングのメリットは、まず高度なカスタマイズが可能な点です。*

例えば、医療分野のAIアシスタントを開発したい場合、ファインチューニングを行えば医療用語や専門分野への理解を強化できます。

また、異なる言語や方言をはじめとする、地域特有のデータを読み込ませれば、特定の文化圏で適切なサービスを提供できます。そのため、日本から海外進出したい企業は、ファインチューニングで海外仕様のAIモデルを作成して、業務効率を目指すことも可能です。

### 社内の開発・運用コストの削減

前述の通り、ファインチューニングを行う場合は、すでに事前学習が済んだAIモデルを使用します。*そのため、AIモデルを1から構築するよりも短時間で開発を行えます。*

人的コストや開発工数など、社内のリソースを削減しつつ最適化されたモデルを構築したい場合は、ファインチューニングはおすすめです。

ファインチューニングの際、AIモデルが訓練データに対して過剰に最適化されてしまうことを、過学習と言います。AIモデルが過学習の状態になると、訓練データにはうまく対応できるものの、新しいデータに対しては上手く機能しません。

*ファインチューニングは、新しいデータセットを少しずつ調整するため、この過学習のリスクを減らします。*

ユーザの満足度が向上する点も、ファインチューニングの大きなメリットです。例えばAIモデルを活用して、ユーザ向けにおすすめの商品を表示する機能を作成したとします。このとき、ユーザの好みに基づいた商品の提案ができれば、満足度が上がります。

その他にもカスタマーサポートのAI搭載型のチャットボットなど、様々な場面でAIと顧客が接点を持つ機会は数多くあります。

*AIモデルをファインチューニングして、ニーズに合わせたサービスが提供できれば、結果的にビジネスが成功する確率も高まります。*

## ファインチューニングの利用場面

実際に業務の中でファインチューニングが必要な場面とは、どのような場面でしょうか。*ここでは、ファインチューニングの利用場面を3つ紹介します。*

### 文章のトーンや、出力形式を設定したいとき

*ファインチューニングはウェブサイトのコンテンツや、あらかじめ固定されたファイル形式で出力したい時に役立ちます。*

例えば、企業が自社のメディアのコンテンツをAIを活用して生成する場合、メディア特有の文章のトーンやスタイルを調整する必要があります。この場合、ファインチューニングで微調整を行えば、生成したいメディアのトーンに合わせた言葉遣いに統一できます。

ただし、上記のようにスタイルを統一したい場合は、すでにある自社ブランドの記事やデータを用いますので、既存のデータが必要になると覚えておきましょう。

また出力形式を固定したい時にも、ファインチューニングが役立ちます。例えば、ChatGPTで特定のデータを「JSON形式で出力してください」と依頼すると、前置きの文章など余計な回答結果が出力されてしまうこともあります。

ファインチューニングによってこれらの微調整を行うことで、出力形式を固定することも可能です。

【参考】：[OpenAI ドキュメント ファインチューニングについて](https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning/preparing-your-dataset)

### 専門性に特化した処理を行いたいとき

例えば法律をはじめとする業界に特化した処理を行いたい場合、これまでの事例や深い知識が必要です。

*このような場合、専門領域のデータを追加で読み込ませることで、より精度の高いAIモデルを作成できます。*

### コストを削減しつつ精度の高いAIモデルを作成したいとき

AIモデルを比較すると、精度の高いモデルはコストがかかる傾向にあります。例えば、GPT-3.5とGPT-4を比較すると、GPT-4の方が高精度ではあるものの、コストがかかります。

しかし、GPT-3.5をファインチューニングでトレーニングすれば、GPT-4に匹敵するパフォーマンスを実現することも可能です。*限られた予算で、精度の高いAIモデルを運用したい時にも、ファインチューニングは有効でしょう。*

OpenAIのGPT-4とは？ChatGPTの進化版について解説！

## ChatGPTのファインチューニングを行う際の注意点

ChatGPTをファインチューニングするメリットなどは分かりました。しかし、その一方でセキュリティ面などで気をつけるべきポイントがあります。*ここでは、ファインチューニングの際に気をつけるべきことをまとめました。*

### 著作権などを侵害していないか

*ファインチューニングの際には、追加するデータが著作権や知的財産権を侵害していないか確認する必要があります。*その他にも、法律的な側面には十分注意したうえで、ファインチューニングを行いましょう。

*ファインチューニングを実施するときには、セキュリティ面にも十分注意を払いましょう。*外部からの攻撃を受けたり、担当者以外がアクセスできたりする状態で開発を行うのは非常に危険です。

特に企業でファインチューニングを行う場合は、セキュリティ分野の知識を持つエンジニアや担当者が作業を行う必要があります。

## ChatGPTのファインチューニングを利用してみよう

*ChatGPTの言語モデルにファインチューニングを行えば、より高精度で最適化されたAIモデルを作成できます。*

ファインチューニングの際には追加分のデータセットが必要ですが、1からAIモデルを作成する労力と比較すれば、より簡単に作成できます。

自社でChatGPTを利用しているものの、もっと高精度で使いやすいツールにしたい場合は、ぜひファインチューニングにチャレンジしてみましょう。

ChatGPTは幅広い業界で活用されており、業務効率化を目指すツールとして需要が高まっていますが、ファインチューニングを行うとユーザーのタスクに合わせて最適化できます。本記事ではファインチューニングの仕組みについて解説します。

ChatGPTのファインチューニングの仕組みが分かる

ファインチューニングができる言語モデルの種類や、どんなデータを用意すべきかわかる

ファインチューニングを活用することで、得られるメリットが分かる

ChatGPTのファインチューニングとは？概要から仕組みまで解説

## JavaScriptを使うためには開発環境が必要

JavaScriptは、Web ページに動的なものを実装できるプログラミング言語です。JavaScriptの開発をするときには自分で開発環境を準備する必要があります。

**「開発環境を準備する」と聞くと、少し難しい印象があるかもしれませんが、JavaScriptの開発環境用のツールが多くあります。**ですのでツールを使えばすぐに開発環境を準備することができます。この記事では、JavaScriptの開発環境に必要な準備やツールを紹介します。

JavaScriptの入門！その概要や文法の基礎について解説！

まず前提知識として、開発環境とは何か触れておきます。**開発環境とはコードを管理したり、実行してテストするために必要なものを含めたもの**です。

JavaScriptでコードを書く時にも、もちろんこの開発環境が必要になります。開発をこれからする人はまず一番初めに開発環境を構築する必要があります。

### 開発環境の構築に必要な準備とは

まずは、JavaScriptの開発環境に必要な準備をしましょう。JavaScriptの開発環境は、**ソフトを入れてパソコンに直接環境を用意するローカル環境と、ブラウザ環境に分けられます。**

ローカル環境では専用のツールの準備が必要です。一方でブラウザ環境では、インターネットに接続することが必要になります。またブラウザ環境ではインターネットに接続していることに比べ、開発環境のツールが必要になります。

## JavaScriptのおすすめ開発環境ツール9選

ローカル環境とブラウザ環境のどちらで開発するか決めた後は、開発環境のツールを選びましょう。それぞれで使用できるツールが異なりますので、別々にご紹介します。また現在では、スマートフォンでJavaScriptの開発環境を提供するアプリもあります。

## ローカルで開発環境できるツール

まずはローカルで開発環境を構築できるツールを４つご紹介します。ローカルで開発環境を構築するときは、ツールをインストールする必要があります。

インストールをするときには公式サイトでパソコンのOSや、ツールのバージョンを確認してからインストールしてください。

IDEとは？詳細やメリット、おすすめのIDEを紹介します！

Visual Studio Codeはエディタからサーバーサイドのデバッグまでできるツールです。また*拡張機能を使用してAzureやGitHubと連携してデプロイすることも可能*です。

その他にも拡張機能を使えば他の開発メンバーとリアルタイムで同時に作業も出来ます。

【参考】：[Visual Studio Code](https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/visual-studio-code/)

Visual Studio 2022の新機能がIDEで歴代最高な理由

EclipseはもともとJava向けの統合開発環境ですが、プロジェクトの作成時にHTMLやJSPをサポートするプロジェクトを選択すると、JavaScriptの開発環境としても使用することができます。

Eclipseの公式サイトからインストーラーをダウンロードして、表示されるダイアログに沿ってインストールすれば、すぐに開発環境を起動できます。

【参考】：[Eclipse IDE](https://eclipseide.org/)
【参考】：[documentation - Current Release](https://help.eclipse.org/2022-09/index.jsp)

## ブラウザで開発環境できるツール

次にブラウザで開発環境を構築できるツールを５つご紹介します。ブラウザの開発環境では、ダウンロードやインストールが不要なため、サイトにアクセスしてすぐに開発を始めることが出来ます。

Web Makerは、HTMLやCSS、JavaScriptの実行環境を提供しています。*SCSSやSASS、TypeScriptなどにも対応しているので、別の言語を試したいときにも使うことができるツールです。*

サイトへアクセスすると、エディタ画面が表示されるのですぐに開発を始めることができます。

また、Chrome拡張機能とWebアプリとしても利用できます。この2つはどちらもオフラインで実行できます。

【参考】：[ウェブメーカーWeb Maker](https://webmaker.app/app/)

Runstantは、ブラウザ上でエディタの機能と、実行環境を兼ね備えたフロントエンド開発ツールです。*ブラウザでコードを書いてすぐに実行できたり、コンソール画面でデバッグを行えたりします。*実行結果をTwitterなどのSNSで共有することもできます。

【参考】：[Runstant](https://runstant.com/)

GlichはNode.jsも含まれているため、クライアントだけでなく、サーバーサイドの開発もできる開発環境です。またブラウザからGlichにアクセスするだけで、すぐに開発を始められます。

【参考】：[glich](https://glitch.com/)

PLAYCODEはHTML、CSS、JavaScriptなどのコードの記述、実行、デバッグなどができます。入力補完機能やシンタックスハイライト機能もあり、タイプミスをすることなく関数などを入力できます。

*またライブビューという機能があり、入力したタイミングですぐに実行結果を表示してくれる機能も提供しています。*

PLAYCODEも公式サイトへアクセスして、「始めましょう」というボタンを押すとエディタ画面へ遷移しますので、そのページからすぐに開発を始めることができます。

【参考】：[PLAYCODE](https://playcode.io/)

Paiza.ioはJavaScriptをはじめとして、C言語やJava、Rubyなどさまざまな言語の開発環境をオンライン上で用意しています。サインアップをすると、過去に自分が書いたコードを編集出来る機能などもあります。

外部APIとの通信なども回数の制限はありますが、無料で行うことが可能です。

【参考】：[Paiza.io](https://paiza.io/ja)

## スマートフォンで開発できるツール

スマートフォンでも、JavaScriptの開発をすることができます。事前にアプリをインストールしておけば、移動中や少しだけコードのデバッグをしたいときにすぐに開発することができます。

今回はiPhoneアプリとアンドロイドアプリそれぞれでリリースされているアプリをご紹介します。

### アンドロイドの開発環境アプリ

アンドロイドのアプリには、「spck Editor/ Gitクライアント」というアプリがあります。

コードを記述する時もハイライトやコードスニペット、GitHubにコミットも出来ます。例えば外出先でスマートフォンを使って開発をして、そのままGitへcommitやpushもできます。

【参考】：[Spck Editor / Gitクライアント](https://play.google.com/store/apps/details?id=io.spck&pli=1)

iPhoneアプリには、「JavaScript Anywhere」というアプリがあります。*JavaScript Anywhereは2010年にリリースされているツールで、JavaScript、HTML、CSSのコードエディタ機能、コンソールログ、シンタックスハイライト、プレビューなどの機能を提供しています。*Dropboxと連携も可能なので、Dropboxのファイルをインポート、エクスポートすることも可能です。

【参考】：[JavaScript Anywhere JSAnywhere](https://apps.apple.com/jp/app/javascript-anywhere-jsanywhere/id363452277)

## JavaScriptの開発環境はMacとWindowsのどちらでもよいのか

JavaScriptの開発環境は、MacとWindowsのどちらのOSにも対応しているか疑問に思われる方もいるのではないでしょうか。

結論をお話しすると、JavaScriptはMacとWindowsのどちらでも開発環境を用意できます。*ただツールによっては、Macのみ対応しているものなどもありますので、ツールを使用する前には対応しているOSを確認しましょう。*

エンジニアにとって最適なOSは？用途に応じた選定方法を解説！

## ChromeでJavaScriptを開発できるのか

Chromeの検証機能を使うと、簡易的にJavaScriptの開発ができます。

ChromeやFirefoxといったブラウザでは、それぞれソースコードを「検証」できる機能が用意されています。例えばChromeを起動した状態で右クリックを押すと、メニューが出てきます。

このメニューの中の「検証モード」を押すと、今表示しているページのHTMLやCSSを確認することが出来ます。この中のコンソールタブの中にJavaScriptのコードを記述すると、実行して結果を確認することが出来ます。

*本格的にコードを何百行も書く場合にはこの方法は非効率かもしれませんが、少しだけコードの挙動を確認したい場合にはコンソールを活用することもできます。*

## テキストエディタでも開発はできるのか

*結論から言うと、JavaScriptの開発はサクラエディタやメモ帳といったテキストエディタでも可能です。*

例えばサクラエディタやワードパットなどのエディタでもソースコードを記述することはできるので、ソースコードを書いてファイルの拡張子をJavaScriptのファイルに変更すればjsファイルを作成できます。ファイルを作成したらChromeの検証ツールでデバッグすることも可能です。

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