AIツールとして注目を集めているChatGPTですが、ChatGPTを提供しているOpenAIは文字起こしの機能に「Whisper」というサービスを公開しています。

ChatGPTを利用したことはあるけれど、Whisperについては知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ChatGPTとWhisperの概要に触れた後で、Whisperの使い方を解説します。**AIを活用して文字起こしをしたい方は、ぜひ参考にしてください。

まずは、ChatGPTについて簡単に解説します。*ChatGPTとは、OpenAIが公開している対話型のチャットツールです。*ChatGPTは人間が入力した質問に対して、インターネット上のデータから集約・分析したデータを自然な文章で返答してくれるツールです。

このChatGPTのツールを利用すると、クリエイティブな企画の立案をしたり、プログラミングのコードを解説してくれたりします。

【参考】：[OpenAI ChatGPTについて](https://chat.openai.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！

Whisperは、ChatGPTと同様にOpenAIが提供しているサービスです。*このWhisperは、音声をテキストに変換します。*非常に高い精度で文字起こしをするため、便利なサービスと言えるでしょう。

【参考】：[OpenAI Whisperについて](https://openai.com/research/whisper)

Whisperを利用するためには、OpenAIの提供するAPIを利用します。しかし、APIを普段利用したことがない方は、具体的な使い方が分からないかもしれません。本記事では後述でWhisperの使い方を詳しく解説しますので、ぜひ参考にしてください。

【参考】：[ChatGPTとWhisperAPIの利用について](https://openai.com/blog/introducing-chatgpt-and-whisper-apis)

前述にて、Whisperで文字起こしをするためにAPIを利用する必要があると説明しました。このAPIですが、利用する時には料金がかかります。

**ただし、$0.006 / 分とかなりの低額で利用できますので、個人の方でも気軽に試すことができます。**（2023年8月執筆時点）

執筆時点から金額が変更になる可能性もありますので、正確な料金の詳細について知りたい方は公式サイトを確認してください。

【参考】：[Whisperの料金について](https://openai.com/pricing)

## Whisperを利用して文字起こしをする方法

ここまではChatGPTやWhisperAPIの概要について触れましたが、**ここからは具体的な利用方法を解説します。**

また、WhisperAPIを実行するためには、Pythonの実行環境が必要です。そのため、今回はGoogle Colaboratoryというブラウザ上でPythonを実行できる、Googleのツールを活用します。Googleのアカウントが必要ですので、事前にアカウントにログインしましょう。

Pythonの環境構築：公開ソフトウェアを活用した環境整備を解説

*Whisper APIを利用するためには、APIキーが必要です。*まずは、公式サイトからAPIキーを発行しましょう。OpneAIにログインすると、下図のようにメニューが表示されます。

~~【図】：OpneAIにログインする~~

今回は、1番右にある「API」をクリックしましょう。すると、画面が切り替わりOpenAIのプラットフォームが表示されます。また、赤枠のように画面右上にアイコンが表示されているはずですので、こちらをクリックしましょう。

~~【図】：アイコンをクリックする~~

クリックするとメニューが表示され、ここの「View API keys」をクリックするとAPIキーの一覧が表示されます。この時、まだAPIキーを取得していない場合は、「＋Create new secret key」というボタンをクリックしましょう。

~~【図】：OpenAIプラットフォームでView API keysを選択する~~

ポップアップが表示され、新しい秘密鍵の名称を取得することができます。このAPIキーは、後で使いますので他の人に漏洩しない形で、文字列を控えてください。

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

続いて、Organization IDを確認します。Organization IDはOpenAIのプラットフォームの画面右上のアイコンをクリックし、「manage account」をクリックします。

*画面が切り替わり、Organization IDが確認できます。*こちらも文字列を控えて下さい。

~~【図】：Organization IDを確認する~~

さらにまた画面が切り替わり、Organization IDが表示されますのでローカルなどに保存しましょう。

今回は、サンプルデータとして任意の音声データを用意してください。*ちなみにWhisper APIで対応している音声データの形式は、mp3・mp4・mpeg・mpga・m4a・wav・webmです。*

【参考】：[音声データについて](https://platform.openai.com/docs/guides/speech-to-text)

### Google Colaboratoryにアクセスする

*次に、Google Colaboratoryにアクセスしましょう。*ファイルタブの「ノートブックを新規作成」を選択すると、ノートブックが開きます。

~~【図】：ノートブックを新規作成する~~

Google Colaboratoryはセルごとにコードを実行できます。コードを追加する時には、「＋コード」タブを選択してください。

~~【図】：コード入力セルを追加する~~

セルが追加され、その中にコードを記述できるようになります。ここまで設定できたら、以下のコードを入力してください。さらに、上図の赤枠のアイコンをクリックするとコードを実行できます。

ちなみに上記のコードはOpenAIのライブラリをインストールするコードです。

~~【図】：OpenAIのライブラリをインストールする~~

【参考】：[Google Colaboratory について](https://colab.research.google.com/?hl=ja)

*ここまでコードを実行できたら、文字起こしをしてみましょう。*まず、任意で用意した音声ファイルをGoogle Colaboratoryのファイルにアップロードします。ドラッグ＆ドロップをして、アップロードしてください。

~~【図】：ファイルのアップロードを行う~~

次に、以下のようにコードを実行します。ちなみに「～～～」には自身のOrganization ID、「〇〇〇」にはAPIキーを入力します。

```
ORGANIZATION_KEY = '～～～'
API_KEY = '〇〇〇'
model_id ='whisper-1'
audio_file= open("/content/samplevoice.mp3", "rb")
response=openai.Audio.transcribe(
   api_key=API_KEY,
    model=model_id,
    file=audio_file,
    response_format='text'
)
print(result["text"])```

ちなみにデフォルトでは、音声データを文字起こししたデータはjsonファイルです。そのためテキストに変更する場合には「response_format」を「text」に設定します。

~~【図】：コードを入力、実行した結果~~

上図の赤枠のように、実行結果として文字起こしした結果が表示されれば成功です。

【参考】：[APIリファレンス](https://platform.openai.com/docs/api-reference/introduction)
【参考】：[OpenAIドキュメント 音声をテキストに変換する](https://platform.openai.com/docs/guides/speech-to-text)

ここまで、ChatGPTとWhisperを利用した文字起こしの方法を解説しました。**基本的には上記の方法で文字起こしをすることができますが、より応用的なことをしたい場合や、不明点がある場合はドキュメントも活用しましょう。**

OpenAIの公式サイトには、ChatGPTの使い方を解説したドキュメントの他に、APIツールの使い方をまとめたAPIリファレンスが用意されています。必要に応じて、これらのドキュメントを活用しましょう。

【参考】：[OpenAI ドキュメント](https://platform.openai.com/docs/introduction)
【参考】：[OpenAI APIリファレンス](https://platform.openai.com/docs/api-reference)

## ChatGPTとWhisperを活用して業務を効率化しよう

本記事ではChatGPTとWhisperの活用方法を紹介しました。残念ながら、料金は無料ではありませんが、非常に定額で利用できるため、もし興味がある方は試しに利用してみましょう。

**議事録や文字起こしの作業は、人間が行うと非常に時間がかかりますが、もしこのようなAIツールを利用すれば非常に短時間で業務をこなせます。**

仕事を効率化したい方や煩雑な業務の負担を減らしたい方は、ぜひ本記事を参考にしつつChatGPTとWhisperを活用してみましょう。

ChatGPTの使い方とは？実際に使用するまでの流れを解説！

OpenAIが公開しているChatGPTは、便利なAIツールとして話題を集めていますが、実はWhisperというサービスもリリースしています。本記事ではChatGPTとWhisperの違いや、Whisperの使い方を解説します。

ChatGPTとWhisperの概要について分かります

ChatGPTとWhisperを使った文字起こしの方法が分かります

ChatGPTとWhisperについて不明点がある時は、ドキュメントも活用しましょう

ChatGPTとWhisperの違いは？料金や使い方も解説

## Pythonはゲーム開発に不向き？

*Pythonといえば、機械学習や深層学習（ディープラーニング）で注目を集める、AIの分野で活発に利用されているプログラミング言語です。*AIのイメージが強く、また、処理速度が遅いというデメリットから、ゲーム開発には不向きという意見も多いです。

しかし、**実はPythonでもゲームを作ることができます。**この記事では、Pythonを使ってゲームを作るメリットやゲーム開発の際に活用できるライブラリなどを紹介していきます。

**Pythonとはプログラミング言語の一種です。**構文がシンプルで読みやすく書きやすいため、初心者でも比較的学習しやすい言語であるという特徴があります。また、Pythonは機械学習や深層学習・ゲーム開発などさまざまな分野で使用されており、汎用性の高さも特徴です。

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

Pythonはさまざまな分野で使われているため、*同じPythonエンジニアでも企業や携わる分野などによって年収に差が出てきます。*今回は、Pythonエンジニアを含むプログラマーの年収を参考に見ていきましょう。

プログラマーの年収は「マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑」での平均年収は344万円（※2023年2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「エンジニア/プログラマ」を参考にすると、平均年収592万円と分かりました。

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、マイナビ調査でのプログラマーの年収は一般平均年収よりもやや低め、経済産業省の調査結果ではやや高めであることが分かります。

プログラマーの年収が低めになっている原因の1つには、プログラマーがエンジニアの登竜門とされているためキャリアがまだ浅い人も多く含まれていることが考えられます。**経験を重ね、より高度な知識やスキルを身につけてキャリアアップすることで、年収も上げることができます。**

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/05.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_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)

Pythonは豊富なライブラリが公開されているプログラミング言語です。特にAI分野における機械学習・深層学習で活用されていますが、AI分野の他にもさまざまな分野で利用されています。以下に例を挙げますので、目を通してみてください。

・*データサイエンス*
Pythonはデータ分析を得意としており、科学技術計算全般で用いられています。また、データ分析のライブラリが豊富なため、AI（機械学習・深層学習）に加えて金融計算・ブロックチェーン等で広く活用されています。

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

・*データ収集*
Pythonはデータ分析を得意としていますが、データ分析の前段階であるデータ収集にも対応可能です。そのため、ウェブ情報収集のためのクローニングやスクレイピング、収集した情報の売り上げ分析・需要分析等に活用できます。

・*汎用的な用途*
Pythonは構造がシンプルなため、ちょっとしたプログラムであれば比較的簡単に作成できます。そのため汎用プログラミング言語としても最適です。他にもウェブサイト作成のフレームワークがあるため、多くのコンテンツ作成者が利用しています。世界的なサービスであるYouTube・Dropbox・Instagram・Googleなどでも実績があります。

・*学習・ゲーム*
Pythonは参考サイトや参考書籍、並びにサンプルコードが多数あるため学習がしやすく、利用者にはプログラミング学習初心者も多くいます。大学のカリキュラムでPythonのプログラム講座が設けられていることもあります。

加えてPythonを使用したゲーム開発も盛んに行われています。プログラミング学習のためのゲームから本格的なゲームまで、多種多用なゲームの作成が可能です。ゲーム開発をする上で使用可能なライブラリが多く公開されています。

Pythonの用途とは？できること・実用例・学習方法を紹介！

Pythonはさまざまな分野で活用されていますが、苦手とする分野や他の言語が最適な分野も少なからずあります。以下に挙げるのはあくまで一例です。

・*機種依存性が高いアプリケーション開発*
Pythonは、コードを1行ずつ機械語に翻訳するインタプリタを用いた汎用的なアプリケーション開発に強みがあります。一方で、機種依存性が高いアプリケーション開発には機種固有のライブラリを用いるのがおすすめです。そのためPythonは機種依存性が高いアプリケーションの開発には向いていません。

・*コンパイラが適しているアプリケーション開発*
Pythonは処理速度がそれほど早くありません。そのため、ソースコード全体を一度に機械語へ変換するコンパイラを必要とするようなアプリケーションの開発には、高速処理が可能で事前にコードをコンパイル（変換）するコンパイラ言語の使用が最適です。

基幹業務システムではC言語・C++・COBOLや同等処理が可能なJavaが用いられます。また、レスポンスタイム保証が必要とされる業務においては、C言語・C++・Java等が用いられています。

COBOLとは？今後は衰退ではなく重用される言語に？

Javaとは？人気プログラミング言語Javaの将来性やメリットについて解説

<center>[エンジニア転職を成功させるため<br/>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=acv12_2)</center>

## ゲーム開発で用いる主な言語は？

ゲーム開発で用いる主要言語は、以下の通りです。それぞれのターゲットや用途に応じて開発言語が選択されています。

・*C\#*　
最大シェアのゲームエンジンUnityとの併用で、ゲーム開発を行う際に最も活用されている言語です。

C#とは？できることやメリット・デメリットについて解説！

・*C++*　
市販ゲーム機でも用いられる言語です。3Dグラフィックスに強みを持ち、UnrealEngineのゲームエンジンを活用することが多く、Open 3D Engine (O3DE)で採用されている開発言語です。

【参考】：[Unreal Engine](https://www.unrealengine.com/ja/)
【参考】：[O3DE](https://www.o3de.org/)

・*JavaScript*　
ブラウザベースのゲームに強みがあります。

JavaScriptとは？特徴・メリット・何ができるのかを解説

・*Swift*　
iOSやMacOS向けの言語です。コンパイラ言語でありながらスクリプト（同時変換）実行が可能で、ソースコードを書けばすぐに実行できます。

Appleの新しいプログラミング言語、Swift ― その概要や特徴、メリット・デメリットについて解説

・*Ruby*　
サーバーサイドの開発言語、ソーシャルゲーム等に活用されています。スマホアプリ開発も可能です。

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## Pythonでゲームを開発するメリット

以上のように、Pythonよりゲーム開発に向いていて使用例も多い言語はたくさんある中、Pythonでゲームを作るメリットはどこにあるのでしょうか。

Pythonは構文も比較的シンプルで覚えやすいというメリットがあります。構文がシンプルだということは、記述するソースコードも整えやすいということです。**習得しやすい、複雑な記述をしなくて済むという点で、開発コストを抑えられます。**

また、Pythonに限ったことではありませんが、*ゲーム開発用のライブラリがいくつか用意されています。*これらを活用すれば効率的に開発を進めることができ、その分コストも抑えられます。

Pythonを使ってゲームを開発することで、**コードの使い方などPythonの基礎知識を実践的に学ぶことができます。**これは、プログラミング初級者やPython初級者にとって特に大きなメリットになるでしょう。

新しい知識の獲得、そしてこれまで学んだことの復習に役立てることができます。ゲームが好きな人、ゲーム開発に興味がある人ならなおのこと、楽しみながら学ぶことができるでしょう。*まずは、簡単なゲームから挑戦してみてください。*

PythonはAI開発において使用されることが多い言語ですが、**Pythonを使った機械学習とゲームを組み合わせて活用することもできます。**具体的には、AIにPythonで作られたゲームをプレイ・学習させるなどといった方法です。

ゲームの内容によっては、*学習させた内容を実際に社会で役立たせることもできます。*単にゲームを作ることにとどまらず、その先に社会への貢献を見据えることができるのです。ぜひ転職エージェントを活用して、Pythonの技術を用いた魅力的な開発を行う企業を探してみてください。

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。<br/>エンジニア転職のご相談はぜひ<br/>*『マイナビIT エージェント』*へ！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)</center>

## Pythonでゲームを開発する方法

ここまで、Pythonが活用されている分野をいくつか紹介しました。ここからは、その中からPythonを使用したゲームの作り方について詳しく紹介していきます。

### ゲーム用のライブラリを使用する

*ゲームライブラリとは、ゲーム開発や実行時に必要とされるゲーム開発・実行向けライブラリのことです。*用法に応じてゲームライブラリを選択し利用することで手軽にゲームを開発することができます。

ゲームエンジンとは、ゲームライブラリに加えてゲーム開発ミドルウェアやオーサリングツール、あるいは音声・画像等を同梱した**フルパッケージのゲーム開発環境のことです。**

ゲームを開発する上で必要なモジュールが多数同梱されているため、ゲーム開発の際にはゲームエンジンを利用することが多くあります。

ゲームライブラリやゲームエンジンを使用せず、*Pythonのコーディングだけでゲームを開発することもできます。*ゲームライブラリやゲームエンジンの各公式サイトでは、サンプルコードを提供していることが多いです。

また、Program Arcade Gamesではゲーム開発で必要とされるプログラミングの基礎からサンプルコードまで、さまざまな知識や情報を公開しています。

コードのみでゲーム開発を行うことでプログラミングの学習に繋がります。サンプルコードの内容等に興味がある場合は下記リンク先にも目を通してみてください。

【参考】：[Program Arcade Games With Python And Pygame](http://programarcadegames.com/index.php)
【参考】：[Program Arcade Games Example code and Programs](http://programarcadegames.com/?chapter=example_code)

### ゲーム開発サイトを使用する

インターネット上にはPythonを使用したゲーム開発をサポートしてくれるようなサイトがあります。このようなサイトをゲーム開発サイトと呼びます。**ゲーム開発サイトを利用することで、サイト上でゲーム開発が完結します。**そのためゲームの開発に適した環境をあらかじめ整える必要がなく、手軽にゲーム開発を行うことが可能です。

## Pythonで提供されているツール

Pythonの特徴として、**オープンソースであること、膨大なソフトウェア資産を活用できることが挙げられます。**この特徴はゲームアプリケーション開発においても同様です。Python公式サイトではPythonを用いたゲームアプリケーション開発について特集されています。

また、Pythonでは多くのゲームライブラリやゲームエンジンが提供されています。どのようなものが提供されているか紹介していきますので、目を通してみてください。

【参考】：[Game Programming With Python](https://wiki.python.org/moin/GameProgramming)

### Pythonで利用できるゲームライブラリ

Pythonで利用できるゲームライブラリの代表的なものは、以下の通りです。

・*PyGame*
利用者の多いSDL（Simple DirectMedia Layer）をラッピングしたライブラリで、ゲームやマルチメディアで用いられています。

【参考】：[PyGame](https://www.pygame.org/news)
【参考】：[Simple DirectMedia Layer](https://www.libsdl.org/)

・*Arcade*
OpenGLやPyglet上で動作するシンプルな2Dライブラリです。

【参考】：[The Python Arcade Library](https://api.arcade.academy/en/latest/)　
【参考】：[OpenGL](https://www.opengl.org/)
【参考】：[Pyglet](https://pyglet.org/)

・*Kivy*
iOSやAndroidのモバイル端末からWindows・Linux・Mac OSのデスクトップアプリケーションまで利用可能です。マルチタッチアプリケーションからバックエンド処理を含めたソリューション開発まで対応します。

【参考】：[Kivy](https://kivy.org/#home)　

・*Pyglet*
OpenGLやジョイスティックをサポートし、各種ライブラリを提供します。AVbinプラグインで多様な画像・動画・音楽のファイルに対応します。

【参考】：[Pyglet](http://pyglet.org/)
【参考】：[AVbin](https://avbin.github.io/AVbin/Home/Home.html)

### Pythonで利用できるゲームエンジン

代表的なPythonのゲームエンジンは以下の通りです。

・*cocos2d-x*
2Dゲーム開発に最適なフレームワークのひとつであり、iPhoneやAndroidなどスマートフォン向けのゲーム開発によく利用されています。

【参考】：[Cocos2d-x](https://www.cocos.com/en/cocos2d-x)　

・*Blender*
モデラ―やアニメーター・3Dレンダラーをサポートするゲームエンジンです。2DアニメーションからVRまで幅広く対応可能です。

【参考】：[blender](https://www.blender.org/)

・*fifengine*
2.5次元のゲーム開発環境をマルチプラットフォームで提供しています。

【参考】：[fifengine](https://github.com/fifengine/fifengine/wiki)　

・*Panda3D*
Disney社が「Toontown Online」という自社オンラインゲームの商用目的に開発したものです。C++のライブラリとPythonバインディングセットが提供されます。C++ベースで高速なライブラリです。

【参考】：[PANDA3D](https://www.panda3d.org/)　

・*Waasabi2d*
OpenGLなしでモダンな画像エフェクト処理が可能です。またマルチプラットフォームで動作します。

【参考】：[WASABI2D](https://wasabi2d.readthedocs.io/en/stable/)

## Pythonで開発したゲームを楽しむ方法

Pythonは豊富なソフトウェア資産を活用できる人気のプログラミング言語です。ゲーム開発にも利用されており、ゲームライブラリやゲームエンジンが活用されています。ここでは、Pythonのゲーム開発の特徴と必要とされる開発環境について説明していきます。

Pythonとは汎用性の高いプログラミング言語の一種

Pythonを使用してゲーム開発を行うことができる

Pythonの習得・活用は自身のスキルアップに繋がる

Pythonはゲーム開発も可能！その方法や活用できるツールを紹介

Kubernetesは、コンテナのオーケストレーションを行うオープンソースソフトウェアです。ここで言うオーケストレーションとは、コンピュータシステムのサービス設定や提供・管理の各種手続きを自動的に行う考え方で、アプリケーション管理を含めた統合運用が可能です。
【参考】：[公式-Kubernetes](https://kubernetes.io/ja/)
【参考】：[公式-Kubernetesとは何か？](https://kubernetes.io/ja/docs/concepts/overview/what-is-kubernetes/)

ここではKubernetesの基本モジュールを説明をしていきます。*「Pod」とはKubernetesのアプリケーションの管理で用いる基本的な実行単位です*。Podの集合体はアプリケーションを公開する仕組みで、「サービス」と呼ばれています。管理対象となるインフラを「ノード」（Node）と言います。Podは最小のデプロイメント単位なため、単一インスタンスで構成可能です。

各ノードを制御し、タスクを割り当てる機器を「マスター」あるいは「コントロールプレーン」と呼びます。マスターへのリクエストは、Kubernetesのコマンドラインツールである「kubectl」を用います。マスターと対比させて、各実行ノードを「スレーブ」あるいは「ワーカーノード」という場合もあります。

Kubernetesはクラスタ内でアプリケーションのデプロイ・スケール・管理を実行できます。全体の効率向上・品質向上・スピード向上が実現でき、可能性向上が求められる企業向けに活用が進んでいます。

以下にKubernetesでできることを簡単に整理してみます。
・*コンテナ化されたアプリケーションのデプロイとリリース*
Dockerでは単一ノードのみですが、Kubernetesではクラスタのノード間でアプリケーションのデプロイとリリースができます。

・*コンテナ化されたアプリケーションの実行と管理*
アプリケーションの実行と管理をクラスタで行うことができます。

・*スケーリングを実行*
状況に応じてデプロイ・スケーリング・実行の手順を自動化することができ、負荷分散に対応します。

・*障害時に復旧処理を実行*
クラスタの機能を維持しながら、インスタンスの障害復旧を行います。

KubernetesはDockerでコンテナ化されたアプリケーションの実行を管理します。複数ノードで動作が可能で処理を自動実行することができます。より効率的な運用に近づけることを目的とします。さらに自動障害復旧の用途にも利用されています。
【参考】：[公式-Kubernetesの基本を学ぶ](https://kubernetes.io/ja/docs/tutorials/kubernetes-basics/)

入門ハンズオンとしてMinikubeを使ってみましょう。Minikubeは、*Kubernetesクラスタをローカルで環境構築・実行してくれます*。つまり、手っ取り早く利用することができます。
【参考】：[公式-Kubernetes チュートリアル](https://kubernetes.io/ja/docs/tutorials/)

このハンズオンは、ブラウザだけでできてしまう優れものです。ここではMinikubeとKatacodaが使われています。Katacodaはインタラクティブな学習プラットフォームで、DockerやKubernetesをはじめとする多くのラーニングに活用されています。

Hello Minikubeは、*実際のKubernetesのハンズオン手順です*。初心者でも操作を簡単に行うことができます。
【参考】：[Hello Minikube](https://kubernetes.io/ja/docs/tutorials/hello-minikube/)

このハンズオンで最初に「Launch Terminal」をクリックしてください。それによりブラウザ下部にTerminalが表示されます。すでにMinikubeをインストール済みであれば、”minikube start”で実行できます。次に「minikube dashboard」をクリックし、ポート番号30000を「Display Port」で表示します。

以降kubectlを用いて処理を行います。Podの状態を確認するためにDeploymentを”kubectl create deployment”で作成します。Deploymentの確認は”kubectl get deployments”を、Podの確認は”kubectl get pods”を実行します。

続いてPodを外部公開するためには、Serviceを作成します。”kubectl expose deployment”でServiceのタイプを設定し、”minikube service”でServiceを作成します。

先のハンズオンで用いたkubectlコマンドは、Kubernetesのコマンドラインツールで*クラスターの制御に用います*。基本構文は以下の通りです。

```基本構文：
　kubectl [コマンド] [タイプ] [ネーム] [フラグ]```
コマンド：実装する操作を指定します。create・get・describe・delete・logs・exec等です。
タイプ：リソースタイプを指定します。nodes・pods・services等で省略形が定義されています。
ネーム：リソース名を指定します。
フラグ：オプションフラグです。
【参考】：[公式-kubectlの概要](https://kubernetes.io/ja/docs/reference/kubectl/overview/)

Katacodaを用いて、kubectlの代表的なコマンドを実行してみました。
“kubectl get”はリソースの一覧を表示します。nodes・pods・servicesの実行結果は以下の通りです。
```$ kubectl get pods
NAME                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
hello-node-7567d9fdc9-76d4g   1/1     Running   0          44m
$ kubectl get services
NAME         TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
hello-node   LoadBalancer   10.106.2.14   <pending>     8080:30547/TCP   43m
kubernetes   ClusterIP      10.96.0.1     <none>        443/TCP          54m
$ kubectl get nodes
NAME       STATUS   ROLES                  AGE   VERSION
minikube   Ready    control-plane,master   54m   v1.20.2
$ ```

“kubectl describe”は、リソースの詳細情報を表示します。実行結果は以下の通りです。
```$ kubectl describe node
Name:               minikube
Roles:              control-plane,master
Labels:             beta.kubernetes.io/arch=amd64
                    beta.kubernetes.io/os=linux
                    kubernetes.io/arch=amd64
                    kubernetes.io/hostname=minikube
                    kubernetes.io/os=linux
　　　　　　　　　：
$ kubectl describe pod
Name:         hello-node-7567d9fdc9-76d4g
Namespace:    default
Priority:     0
Node:         minikube/172.17.0.48
　　　　　　　　　：
$```

“kubectl logs”は、Pod上の指定したコンテナ内に格納されているログを表示します。
```$ kubectl logs hello-node-7567d9fdc9-76d4g```

“kubectl exec”は、Pod上の指定したコンテナ内でコマンドを実行します。
```$ kubectl exec hello-node-7567d9fdc9-76d4g -- ls -l /
total 72
-rw-r-----   1 root root  436 May 28  2016 README.md
drwxr-xr-x   2 root root 4096 May  2  2016 bin
drwxr-xr-x   2 root root 4096 Nov 27  2015 boot
drwxr-xr-x   5 root root  360 Feb 22 09:08 dev
drwxr-xr-x   1 root root 4096 Feb 22 09:08 etc
　　　　　　　　　：
$```

これらのコマンド確認は、*Hello Minikubeで表示したTerminalのプロンプトで実行可能です*。各コマンドの動作を実際に確認してみてください。

Kubernetesのセットアップは、コントロールプレーンとワーカーノードを準備します。作業には*コンテナランタイムの他、kubeadm・kubelet・kubectlを用いて行います*。ご興味ありましたら、以下の公式リンクをご確認ください。
【参考】：[公式-CRIのインストール](https://kubernetes.io/ja/docs/setup/production-environment/container-runtimes/)
【参考】：[公式-kubeadmのインストール](https://kubernetes.io/ja/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/install-kubeadm/)
【参考】：[公式-ツールのインストール](https://kubernetes.io/ja/docs/tasks/tools/)

Kubernetesの公式サイトにはお話ししたハンズオンの他、多くの教材と提供パートナー情報が登録されています。無料の入門コースを利用して、*Kubernetes・Linux・クラウド技術を総合的に学習することができます*。
【参考】：[公式-Kubernetesのトレーニングと資格](https://kubernetes.io/ja/training/)

同様にハンズオンで用いたKatacodaは250の自習教材が登録されており、コンテナ管理の教材が充実しています。
【参考】：[Katacoda](https://www.katacoda.com/)

やはり書籍が良いという方は、入門書として「Docker/Kubernetes 実践コンテナ開発入門」を紹介します。技術評論社から出版されており、DockerならびにKubernetesの基礎から実際にアプリケーションを作るまでの工程をカバーしています。実際に動かすところまで体験することができます。
【参考】：[Docker/Kubernetes 実践コンテナ開発入門](https://gihyo.jp/book/2018/978-4-297-10033-9)

## まずは基礎から進めましょう

Kubernetesは簡単ではありますが、クラスタや負荷分散の考え方を理解する必要があります。業務用途に活用が増えていますが、システム信頼性・可用性を向上するために経験が求められます。経験を積むにはハンズオンが有効です。

*障害復旧やリスク対応の工程や手順を理解しておくと、実際に運用設計に活用できるのでスキルアップとしても有効です*。

DXの取組事例に学ぶDX成功のポイントとITエンジニアへの期待

DXとは？その意味と日本の現状、DX推進の障壁となる要因を分かりやすく解説！

Kubernetesは、コンテナのオーケストレーションを行うソフトウェアで人気があります。自動化機能によりスケーリングや障害復旧が可能です。ここでは、Kubernetesの概要情報からハンズオンで実際に確認できること、学習方法を解説していきます。

Kubernetesを利用すると、コンテナやアプリケーション管理を含めた統合自動化運用が可能です

学習方法としては、ローカルで動作するMinikubeを用いると便利です

システム信頼性・可用性を向上するためには、経験が求められるのでハンズオンが有効です

Kubernetes入門！使用方法やできることをわかりやすく解説！

VSCodeをインストールしたものの、具体的な使い方がまだ分からないという方も多いのではないでしょうか。**VSCodeはさまざまな機能を提供しているエディターではありますが、使い慣れるまでに操作を覚える必要があります。**

そうはいっても、VSCodeの基本的な操作方法はそれほど難しくありません。本記事では画面の説明から、ワークスペースを追加しコードを実行するまでの流れを、図解でまとめました。

これからVSCodeの使い方を身に着けようと検討されている方は、ぜひ一緒に手を動かして使い方を覚えましょう。

では早速、VSCodeの基本操作を確認しましょう。流れとしては、まず画面の中にある各エリアやアイコンの説明をします。**次に実際にワークスペースを追加し、コードを記載し実行するところまで行います。**

### 画面の中のエリアを確認しよう

まずはVSCodeの画面の中のエリアを確認しましょう。 画面左側のアクティビティバーにはアイコンが並んでいることを確認してください。（①）ここには拡張機能の検索・ソースの検索・管理・実行・デバッグなどがあります。

また、アクティビティバーのアイコンの上にカーソルを合わせると、アイコンの意味も表示されますので、時間のあるときに各アイコンを確認してください。

その1つ右隣にはサイドバーがあります。（②）こちらは現在開いているワークスペースやファイルの名前が表示されています。画面の右側は編集エリアで（③）、コードを記述する場所です。

さらに編集エリアの下にあるのが、ターミナルなどを表示するパネルエリアで（④）、タブで切り替えることが可能です。ここではターミナルやデバッグの情報、エラーの確認などができます。

1番下の青い部分はステータスバーといいます。（⑤）ここは現在開いているワークスペースの通知を表示したり、エンコードなどを表示してくれるエリアです。

【参考】：[ユーザーインターフェース](https://code.visualstudio.com/docs/getstarted/userinterface)

### ファイルやフォルダを作成しよう

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