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**AnacondaとはPythonの実行環境で、データサイエンスに必要とされる各種ツールやライブラリを提供するプラットフォームです。**Anacondaには数値計算やデータ解析に必要なライブラリがセットで組み込まれており、とても利便性が高いです。Anacondaの利用者は1,500万人以上とも言われています。

*AnacondaはGUI・CUIそれぞれ提供されています。*GUIはAnaconda Navigatorでインストール管理・起動管理ができます。CUIはcondaツールを用いて行います。

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Anacondaは1,500以上のパッケージが含まれるディストリビューションとなります。250を超えるデータサイエンスや機械学習のパッケージは自動的にインストールされ、利用者は*インストール後すぐに開発作業を開始できる*というメリットがあります。

また、Anacondaはあらかじめデータサイエンスや機械学習のライブラリやソフトウェアパッケージを同梱し、依存関係をチェックしてくれます。そのため**インストール作業並びにバージョン管理を簡素化できるというメリットもあります。**

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## Anacondaのインストール方法を紹介

ここではAnacondaのインストール方法を紹介しています。**Anacondaには有料版と無料版があり、 無料版はIndividual Editionです。**ご注意ください。

【参考】：[Individual Edition](https://www.anaconda.com/products/individual)

Anacondaをインストールする方法と、他のアプリケーションをインストールする方法に大きな違いはありません。具体的な手順について簡単に紹介していますので参考にしてください。

・最初にAnacondaをダウンロードします。この際、自身の*使用環境に合ったものを選択*してください。
・ダイアログボックスが表示されたら「Next」・「I Agree」をクリックします。
・Anacondaを使用するユーザーが自身のみか他のユーザーも含むか選択します。
・インストールする*ディレクトリを設定*します。
・*PATHの設定*を行うか選択したら「Install」をクリックします。
・インストールが完了したら「Next」をクリックしていきます。
・最後に「Finish」をクリックしてAnacondaのインストールは完了です。

【参考】：[ Windows版Anacondaのインストール](https://www.python.jp/install/anaconda/windows/install.html)

とても簡単！Anacondaのインストール手順を機種別に解説

Anacondaは2022年1月時点で以下のバージョンが最新版となります。

・*Windows Python3.9用*
　64ビット版・32ビット版

・*MacOS Python3.9用*
　64ビット版（GUI・CUIインストーラ）

・*Linux Python3.9用*
　64ビット版（x86・Power・AWS Gravitor2・IBM Z）

【参考】：[ANACONDAインストーラー](https://www.anaconda.com/products/individual)

Anacondaのインストール方法について紹介しましたので、ここではインストールしたAnacondaの使い方を簡単に紹介していきます。

Anacondaの使い方は？Python環境の利用方法を解説！

Anacondaは、特定のパッケージやライブラリをインストールしておく仮想環境と呼ばれるものを作成することができます。特に*複数のパッケージやライブラリを使用する場合、仮想環境の作成が必要*です。

この理由として、パッケージやライブラリによって対応しているpythonのバージョンが異なるという点が挙げられます。**仮想環境はpythonのバージョンごとに作成します。**

### Anacondaで仮想環境を作成する

Anacondaにおいて、*仮想環境を作成するには「conda create -n 仮想環境名」というコマンドを入力*します。前述の通り仮想環境はpythonのバージョンごとに作成する必要があります。そのため複数の仮想環境を作成する際は仮想環境名の後に「スペース」と「インストールするパッケージやライブラリの名前」を入力しましょう。

### Anacondaで作成した仮想環境の有効化を行う

仮想環境は作成しただけでは使用することができません。Anacondaで作成した仮想環境を使用するには有効化する必要があります。仮想環境有効化の際に使用するコマンドは「*conda activate 仮想環境名*」です。仮想環境を有効化したら「python」と入力しpythonを起動します。pythonを終了する際は「quit()」というコマンドを入力します。

### Anacondaでライブラリをインストールする

Anacondaで作成した仮想環境に入ったら、その状態でライブラリをインストールすることができます。ライブラリのインストールに使用するのは「*conda install*」というコマンドです。

### Anacondaで作成した仮想環境の無効化を行う

Anacondaでは「*conda deactive*」というコマンドを入力することで使用中の仮想環境を無効化することができます。

### Anacondaで作成した仮想環境を削除する

使用が終了した仮想環境や不要になった仮想環境の削除はコマンドを入力することで簡単に行えます。入力するコマンドは「*conda remove -n 仮想環境名 –all*」です。

## Anacondaにあるライブラリなどを紹介

ここではAnacondaにあるライブラリやAnacondaが使いやすくなるアプリケーションについて紹介していきます。

### Anacondaで利用可能なデータサイエンスライブラリ

今回はデータサイエンスで使用するライブラリについて目的別にいくつか紹介します。Anacondaではここで紹介しているライブラリをはじめ、**7,500以上の公開ライブラリが利用可能です。**データサイエンスでは通常次のライブラリを用いるケースが多いです。

・*数学・科学技術計算用*
　- NumPy：多次元配列オブジェクトを実装し多数の演算関数を提供します。
　- SciPy：NumPyをベースにした科学計算ライブラリです。
　- Pandas：数表や時系列データに強みを持つデータ操作解析ライブラリです。

・*データの可視化用*
　- Matplotlib：NumPyをベースにしたグラフ描画ライブラリです。
　- seaborn：Matplotlibを用いた可視化ライブラリです。
　- Altair：簡単な文法で視覚効果を高めた可視化ライブラリです。

・*機械学習・深層学習用*
　- scikit-learn ：分類・回帰・クラスタリングによる機械学習ライブラリです。
　- TensorFlow：Googleが開発した機械学習・深層学習・数値解析ライブラリです。
　- PyTorch：Facebookが開発した機械学習ライブラリ、深層学習へ適用拡大されています。

【参考】：[データサイエンスツールキット](https://www.anaconda.com/products/individual)

### Anacondaが使いやすくなるアプリケーション

**Anaconda Navigatorとはアプリケーションのインストール管理や起動管理を行ってくれるGUIアプリケーションです。**Anaconda NavigatorはAnacondaディストリビューションをインストールすると利用可能になります。

Anaconda Navigatorでは予め次の代表的なアプリケーションが利用可能な状態となっています。

・*JupyterLab*
　Jupyter Notebookの後継となるウェブベース統合開発環境（IDE）

・*Jupyter Notebook*
　PythonやR言語の開発で用いるウェブベース統合開発環境（IDE）

・*Spyder*
　データサイエンス用統合開発環境（IDE）

・*PyCharm*
　Python用統合開発環境（IDE）

・*VSCode*
　マイクロソフト製コードエディタ

・*Glueviz*
　Python用データ可視化ツール

・*Orange 3 App*
　対話型データ可視化ツールとビジュアルプログラミングによるデータマイニング　

・*RStudio*
　PythonやR言語の開発で用いる統合開発環境（IDE）

・*Anaconda Prompt（Windows用）*
　Anaconda同梱のWindowsコマンドプロンプト

・*Anaconda PowerShell（Windows用）*
　Anaconda対応のWindows PowerShell

このように代表的な*統合開発環境（IDE）のみならず、*VSCode*や*PowerShell*等も利用可能*ですので、Windowsユーザでも違和感なく開発を進められます。

【参考】：[Anaconda Navigator](https://docs.anaconda.com/anaconda/navigator/#what-applications-can-i-access-using-navigator)

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## Anacondaを利用して効率的にPython開発を進めましょう

*Anacondaはデータサイエンスに必要なライブラリを統合管理できるオープンソースのディストリビューション*です。同様にインストール管理ソフトウェアとソフトウェア公開サービスを兼ねていますので、Pythonライブラリやツールのインストール管理ならびに実行管理を統合的に行うことができます。

特に機械学習を中心とするデータサイエンス分野では必需品となります。**Anacondaを導入しPythonの開発やデータ分析などを効率的に行ってみてはいかがでしょうか。**

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Anacondaは、データサイエンスや機械学習の作業を効率化するためのプラットフォームで、主にPythonやR言語のプログラミングに特化しています。そんなAnacondaのインストール方法や特徴・利用方法を解説しています。

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多くの企業が「デジタル・トランスフォーメーション（DX）」を進める中、AI（人工知能）を活用してビッグデータを分析し、その結果をビジネスに活用する動きが広まっています。

そうしたデータ活用に欠かせないのが、データ分析ツールです。これまでのデータ分析ではプログラムを手書きして、ファイルに保存したプログラムをターミナルなどから実行してきました。現在は、Webブラウザ上で手軽にプログラミングしながら、データ解析や機械学習を実行できる環境が用意されています。

中でも、多くのデータサイエンティストが利用するデータ解析ツールが「JupyterLab」です。なぜJupyterLabは人気があるのでしょうか。その特徴やインストール、起動手順などを解説していきます。

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*JupyterLabは「ジュピター・ラボ」という読み方のデータ分析ツールです。*ブラウザ上で動作するプログラムの対話型実行環境として利用されています。

基本的には、あるプログラムを実行する場合、すべてのコードを記述し、その後出力してから実行するという流れを取ります。対話型実行環境では、コードを1行ずつ書いて逐次実行し、その結果をすぐに確認できる点が特徴です。初心者でもすぐに始められるというメリットがあります。

**JupyterLabでは「ノートブック」と呼ばれるファイルにPythonなどのプログラム言語でコードを記述します。**ノートブックには「コード」「実行結果」「コードのメモ」などがまとめられています。

それらは、ノートブックの中の「セル」と呼ばれるものに格納され、セル単位で対話的に処理の実行が可能です。実行直後にすぐ表示される結果を逐次確認しながらデータ分析を進めることができます。

【参考】：[Jupyter Project公式サイト](http://jupyter.org/)

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JupyterLabでは「TensorFlow（テンソルフロー）」などの機械学習や、ディープラーニング用のライブラリなど様々なライブラリを動作させることができます。

また、複雑なデータ分析の結果を3Dグラフなど視覚的に分かりやすく表現し、内容を確認可能です。

さらに、軽量なマークアップ言語の1つである「Markdown（マークダウン）」で文章を記述できるため、コードや実行結果も含めた技術的なドキュメントの作成や共有に役立てる点も特徴の1つです。

JupyterLabは、オープンソースソフトウェア・サービスを開発目的とする非営利団体「Project Jupyter」が開発したツールです。Project Jupyterでは、数十種類にも及ぶ言語の実行環境をサポートしてきました。**JupyterLabはオープンソースで提供されているため、無料で利用できます。**また、コミュニティ活動も活発で頻繁に機能アップデートが実施されています。

JupyterLabは2018年、同プロジェクトから「JupyterNotebook」の後継製品として正式発表されました。JupyterNotebookは、以前は「IPythonNotebook」という名称で、Python専用環境でした。Pythonは科学計算やデータ分析用のプログラミング言語として、過去20年以上にわたり多くのデータサイエンティストの人気を獲得しています。

その後、JupyterNotebookは、PythonだけでなくRuby・R・Goなど、40以上の言語をサポートするようになりました。後継であるJupyterLabは、JupyterNotebookの基本機能やコンセプトに大きな変更はなく、より便利な機能が搭載されています。

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*ブラウザ上で動作する対話型実行環境であるJupyterLabは、主に統計のモデリングや機械学習などデータ分析での利用が想定されており、グラフや画像の描画、テキストの形式設定など、データの視覚化やレポート作成などの作業に役立つ機能を備えています。*

また、視覚的に操作しやすいGUIベースであるため、初心者でも使いやすい点も特徴の1つです。コードで記述した内容をその場で確認できるため、実際のアプリケーションを作る前の動作確認にも利用できます。

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一般的なデータ分析では、CSV形式の表データを取り込んで俯瞰したり、その分布や時系列変化をグラフなどに可視化したりして、データの傾向を調べることが中心です。

また、機械学習に活用する前には、データの誤記や未入力・重複などの不備を修正して、その正確性を高める「データクレンジング」作業をすることもあります。

さらに、分析処理では必要なファイルを作成して実行し、その出力結果であるグラフイメージを取り込み、内容の確認、デバックなどの工程が実施されます。こうした作業を何回も繰り返し実行し続けることは、データ分析をする上で非常に面倒で手間のかかることです。

そうしたデータ分析処理において、JupyterLabを活用するとどのようなメリットがあるのでしょうか。

JupyterLabでは、**まず「.ipynb」形式ファイルをツール上で開いてさまざまなライブラリと組み合わせながら、プログラム記述領域である「セル」欄に必要なコードを書いて、セルの実行を指示するだけで済みます。**

実行直後にすぐインタラクティブに表示される結果を逐次確認しながら、データ分析をより迅速に進めることが可能です。

### データのセキュリティ面でも安全

JupyterLabでは、サーバ上でWebアプリケーションとして起動させ、ブラウザからアクセスできます。そのため、クライアント端末（ホスト）からサーバやストレージへのマウントをする必要がなく、サーバ上のデータにアクセスするため、サーバ内で分析処理を完結できます。

多くの計算リソースを消費することが多いデータ分析では、パブリッククラウドやサーバ上で処理することもあり、重要な内容が含まれたデータをホスト側にダウンロードしたり、残すことを避けたい処理が実施されることもあります。JupyterLabを活用すると、そうしたセキュリティ面に配慮した処理も可能です。

### JupyterLabとJupyterNotebookの相違点

JupyterLabとその前身であるJupyterNotebookでは、どのような違いがあるのでしょうか。

まず、挙げられるのが「ユーザーインターフェースの改良」です。JupyterLabでは「.ipynb」「.py」などのテキスト形式ファイルをツール内のタブで展開できるようになりました。2つのタブを並列に開いて作業することが可能です。

また、JupyterNotebookではブラウザの別ページで実施していたフォルダ管理や実行中のノートブックの管理を画面左側のスペースに集約して1本化しています。

さらに、JupyterLabでは「環境設定をより柔軟にカスタマイズできる機能」が数多く搭載されています。たとえば、一般的なエディタのようにコードの行数をセルに割り振ったり、黒や暗い色を基調とした表示方式である「Dark Theme」を簡単に規定したりすることが可能です。

その他にも、「Vim」「Emacs」などのテキストエディタのような独自のキーマップへの変更もより簡単にできるようになりました。

JupyterLabの使い方！初心者向けに操作方法を解説

ここからは、実際にJupyterLabを活用する手順を見ていきましょう。まずは、JupyterLabのインストール方法を紹介します。

JupyterLabのインストールは、主に以下2つの方法があります。

（1）Anaconda（アナコンダ）と一緒にインストールする
（2）JupyterLabだけをインストールする

### Anaconda（アナコンダ）と一緒にインストールする

Anaconda（アナコンダ）とは、データサイエンスに特化したプラットフォームです。データサイエンスに適したライブラリや便利な機能を用意しており、PythonやRなどのデータサイエンスに良く利用される言語のパッケージも含まれている点が特徴的で、無料で利用できます。

まず、公式サイトにアクセスして、利用端末のOSに合わせたインストーラーをダウンロードします。その後、実行ファイルを起動させてインストーラーの指示に従い、インストール作業を進めます。

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

また、Python環境が既に存在する場合、ターミナル（MacOS）やコマンドプロンプト（Windows）で以下のコマンドを入力することでもインストール可能です。

```conda install -c conda-forge jupyterlab```

【Anaconda】インストール手順とメリット・デメリットを解説 

### JupyterLabだけをインストールする

JupyterLabだけをインストールするには、パッケージ管理ツールなどから実施する方法があります。

インストールの前提として、ローカル環境にPython環境の構築が必要です。Pythonのバージョンには「2.x系列」と「3.x系列」という種類が存在し、一部の機能には互換性がないものも含まれるため、注意してください。

まず、Pythonのパッケージ管理ツール「pip」を利用してインストールする方法をご紹介します。pipはPythonのライブラリ管理ツールとして、Pythonのインストール時に標準で付属されています。

また、Python.orgが推奨するパッケージ管理ツール「pipenv」でインストールする場合は、次のコマンドを入力してください。

その他、Dockerやmamba、JupyterHubなどを活用する場合の手順については、以下の公式サイトを参考にしてください。

【参考】：[JupyterLab公式インストール](https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/getting_started/installation.html)

JupyterLabをインストールしても正常に起動しないケースもあるようです。その際は、以下の4点を確認してみてください。

まずは、公式ドキュメントに記載されている「推奨ブラウザ（Firefox／Chrome／Safari）であること、その最新バージョンであること」を確認しましょう。バックグラウンドで起動できているがブラウザが開かない場合は、「アドレスバーに手動で『http\://localhost:8888/lab』と入力して確認してください。

また、ネットワークにおけるセキュリティ制限がかかっている場合も考えられます。導入しているセキュリティソフトの設定で、Pythonによるサーバ動作を禁止しているかを確認してください。

パッケージ管理ツールと組み合わせてAnacondaを導入した場合、欠損ファイルが発生する可能性も考えられます。Anacondaの再インストールを実施してみてください。

### 設定変更で「Tabnine」など便利機能も活用

JupyterLabが起動するとブラウザが立ち上がります。より使いこなせるように設定を変更したい場合は、画面左側に表示される「Settings」タブでカスタマイズ可能です。

より詳細な設定内容を規定したい場合は「Advanced Settings Editor」機能を活用してください。

JupyterLabには便利な拡張機能が数多く提供されています。**変数の中身を表示できる「jupyterlab-variableInspector」や、AIによる入力補完ができる「Tabnine」などの拡張機能を活用して、操作性や生産性を高めることをおすすめします。**

初心者の場合は、JupyterLabの日本語化を設定しておくとより使いやすくなります。ターミナルやコマンドプロンプトを起動し、pip、またはpip3でJupyterLabの日本語化パッケージをインストールしておけば言語選択が可能になり、日本語版を利用できます。

パッケージをインストール後、以下のコマンドを入力してください。

```pip install jupyterlab-language-pack-ja-JP```

```pip3 install jupyterlab-language-pack-ja-JP```

【参考】：[JupyterLab公式ドキュメント](http://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/)

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JupyterLabを終了する場合は、メイン画面の左上の「File」メニューから「Shut Down」をクリックします。その後、表示されるシャットダウンの確認メッセージ内の「Shut Down」ボタンを押すと、JupyterLabを終了することができます。

## 環境構築の手間が不要な「JupyterLab Desktop」

新しいプログラム言語を学習する際、最初の壁となるのが「環境構築」です。実際、JupyterLabは起動させるまでに時間や苦労がかかることもあります。**そうした悩みを解決してくれるツールが「JupyterLab Desktop」です。**

JupyterLabは通常、Webブラウザで操作するツールです。一方、JupyterLab Desktopは、PCで動作するデスクトップアプリケーションなので、インストールして実行すれば、すぐにJupyterLabが使えるようになります。

このアプリケーション内にPythonの実行環境やライブラリなどがすべて含まれているため、自分自身で環境を構築する手間がかかりません。また、既存のPythonやAnacondaと競合することもなく、LinuxやMacOS、Windowsなどのクロスプラットフォームで利用可能です。

「環境構築の手間を省きたい」という方は、JupyterLab Desktopを利用することをおすすめします。公式サイトからダウンロードできます。

AI（人工知能）や機械学習でビッグデータを分析し、ビジネスに役立てる「データ活用」のニーズが高まっています。そこで必要不可欠な存在として、多くのデータ活用の場で利用されているのがデータ解析ツール「JupyterLab（ジュピターラボ）」です。その特徴やインストール、起動手順などを解説します。

JupyterLabとは、統計のモデリングや機械学習などデータ分析に利用されるプログラム開発・実行環境です

グラフや画像の描画、テキストの形式設定など、データの視覚化やレポート作成といった作業に役立つ機能を備えています

オープンソースソフトウェアとして無料で利用でき、初心者でも取り組みやすいツールです

JupyterLab（ジュピターラボ）とは？特徴やインストール、起動手順を解説！

Geminiは、Googleが提供するAIチャットボットシステムです。Googleの大規模言語モデル（LLM）を用いており、「Bard」から改称し各国語で展開されています。*使い方はシンプルであり、プロンプト領域に指示を入力して使用します。*

【参考】：[Gemini](https://gemini.google.com/?hl=ja)

Geminiとは？何がすごいのか？始め方や拡張機能も解説

*Geminiアプリは、無料で使うことができます。*Gemini Advancedと呼ばれる有料プランも提供されており、必要に応じてアップグレードできます。利用するには13歳以上が条件であり、Googleアカウントが必要です。国によっては、追加の制限事項が設定されています。

日本語のプロンプト入力は、2024年4月30日にサポートを開始しています。ただし、8月時点において画像生成のプロンプトには日本語が使えないので、英語でのプロンプト入力で対応します。

【参考】：[Gemini: リリースの最新情報](https://gemini.google.com/updates?hl=ja)
【参考】：[Gemini アプリ ヘルプ: Gemini Advanced にアップグレードする](https://support.google.com/gemini/answer/14517446?hl=ja&ref_topic=13194540&sjid=13253976713883144762-AP)
【参考】：[Google アカウント ヘルプ: Google アカウントの年齢制限](https://support.google.com/accounts/answer/1350409#zippy=)

*Geminiは、ウェブアプリ版とモバイルアプリ版がそれぞれ提供されています。*ウェブアプリ版はPCやiPhone・iPad・Androidに対応し、モバイルアプリ版はAndroid・iOSに対応します。ここでは、ウェブアプリ版とモバイルアプリ版それぞれのインストールや使い方を学んでいきます。

### Geminiウェブアプリを使ってみる

*Geminiウェブアプリを使うには、ブラウザからアプリにログインして使用します。*Chrome、Safari、Firefox、Opera、Edgium（Chromiumベースの現在のEdge）などの対応ブラウザがあれば、新たにインストールすることなく、生成AIを活用することができます。

Geminiを使うには、Googleアカウントでウェブアプリにログインする必要があります（①または②）。

~~　【図】：Geminiウェブアプリにログインする~~

アカウントログインが完了すると、プロンプト入力の画面が表示されます（①）。

~~　【図】：Geminiウェブアプリを使用する~~

ウェブアプリのプロンプト入力方法は、他のAIチャットボットシステムと同等です。ファイルのアップロード機能は、有償サブスクリプションのGemini Advancedのみでサポートされます。

【参考】：[Gemini ウェブアプリを使用する](https://support.google.com/gemini/answer/13275745?hl=ja&co=GENIE.Platform%3DAndroid)
【参考】：[Gemini アプリ ヘルプ: Gemini ウェブアプリにログインする](https://support.google.com/gemini/answer/13278668?hl=ja&ref_topic=13194540&sjid=3431361378274898515-AP)
【参考】：[Gemini アプリ ヘルプ: Gemini ウェブアプリを使用する](https://support.google.com/gemini/answer/13275745?hl=ja&ref_topic=13194540&sjid=11213262675578007744-AP)

### Geminiモバイルアプリのインストール

*Gemini モバイルアプリはAndroidとiOSに対応しており、アプリをインストールして使用します。*Geminiダウンロードサイトには、それぞれのOSに対応するアプリストアのQRコードが掲載されていますので、表示されているQRコードをスキャンしてダウンロード・インストールすることができます（①）。

~~　【図】：Geminiモバイルアプリをダウンロードする~~

要件を満たすモバイルデバイスにモバイルアプリをインストールすると、Geminiを実行できます。

【参考】：[Gemini をダウンロード](https://gemini.google.com/app/download?hl=ja)
【参考】：[Gemini アプリ ヘルプ: Gemini モバイルアプリを使ってみる](https://support.google.com/gemini/answer/14554984?hl=ja&ref_topic=14554810&sjid=12249463379580071256-AP)
【参考】：[Gemini アプリ ヘルプ: Gemini モバイルアプリを使ってできること](https://support.google.com/gemini/answer/14579631?hl=ja&ref_topic=14554810&sjid=12249463379580071256-AP)
【参考】：[Gemini アプリ ヘルプ: Gemini モバイルアプリの利用要件](https://support.google.com/gemini/answer/14579026)

### 【Android版】Geminiモバイルアプリのインストールと使い方

ここでは、Android版のインストール方法を解説していきます。*Androidでは、Android10以上のモバイル端末にGoogle PlayストアからGeminiアプリの「Google Gemini」をインストールします。*他のAndroidアプリ同様に、表示画面の「インストール」をクリックするだけです（①）。

~~　【図】：Android版Geminiモバイルアプリをインストールする~~

インストールが完了すると、星型アイコンのGeminiが画面に表示されますので、クリックして起動します。最初の起動時には、モバイルアシスタント機能を「Googleアシスタント」から切り替える旨、表示されます（①）。

ここで「切り替える」をクリックし、「Geminiにアクセスするための重要な情報を確認する」を確認後、「Gemini を 使用」をクリックします（②）。

~~　【図】：GoogleアシスタントからGeminiに切り替える~~

初期設定が完了すると、次のようにGeminiのモバイルアプリ画面が表示されます（①）。

~~　【図】：Android版Geminiモバイルアプリを使用する~~

### 【iOS版】Geminiモバイルアプリのインストールと使い方

続いて、iOS版Geminiモバイルアプリのインストール方法を解説します。*iOSでは、iOS16以上のアップル端末にApp Storeから「Google アプリ」をインストールします。*アプリ名が「Gemini」ではなく、「Google アプリ」をApp Storeの検索から指定してインストールします（①）。

また、新しいiPhoneで新しいGeminiアプリを試すこともできます。iOSのモバイルアプリでGeminiを体験し、学習や生産性の向上に役立つ機能に簡単にアクセスできます。詳細は下記のページをご覧ください。

【参考】：[Gemini アプリを iPhone でも提供開始](https://blog.google/intl/ja-jp/company-news/technology/gemini-iphone/)

~~　【図】：iOS版Geminiモバイルアプリをインストールする~~

iOS版Geminiモバイルアプリを起動するには、「Google」アイコンをクリックします（①）。ここでは、初期設定で検索画面が表示されます。上部の「検索」の中央部右に星型アイコンがあれば使用できます（②）。この星型アイコンは、Geminiタブと呼ばれる切り替えボタンです。

~~　【図】：「Google アプリ」のGeminiタブを切り替える~~

初めてGeminiタブがクリックされると、使用条件が表示されます。ここで「Gemini を使用」をクリックすると（①）、「Google アプリ」上部中央が「Gemini」と表示が切り替わったことが分かります（②）。

~~　【図】：Geminiの使用条件に同意する~~

使用条件に同意すると、Geminiの画面で他の環境同様にプロンプト入力を行えます（①）。また、マイクのアイコンは音声、カメラのアイコンは写真共有で使用します（②）。

~~　【図】：iOS版Geminiモバイルアプリを使用する~~

### モバイルアプリで音声入力を実際に使ってみる

ここからは、実際にモバイルアプリを使ってみます。*まず最初に、音声入力の使い方を解説していきます。*

次の図のように、マイクのアイコンをクリックすると（①）、マイクのデザインが波打つ表示に切り替わります（②）。この状態で、音声入力を行います。

ここでは、「暑い日にスタミナのつく料理を教えてください」と音声で指示を行いました。その結果は、右上部に正しくテキストとして反映されており（③）、プロンプトの応答結果が続いて表示されます（④）。

~~　【図】：Gemini モバイルアプリで音声入力を行う~~

### モバイルアプリで写真を使った画像認識を実際に行ってみる

ここでは、*写真を使って画像認識の方法を解説していきます。*添付する写真は、カメラまたは保存済み画像から選択します。

まずカメラアイコンをクリックし（①）、表示されるカメラ画面で画像を添付し、プロンプトを合わせて送ります。ここでは、「これはどこの風景ですか？」と音声入力でプロンプトを送信しました（②）。プロンプトの応答結果は、右にあるようにしっかりした文章で回答が得られます（③）。

Geminiは、Googleの大規模言語モデル（LLM）を用いたAIチャットボットシステムです。ウェブアプリに加えてモバイルアプリは、Android版とiOS版が提供されています。ここでは、アプリのインストールから利用までの一連の手順を解説していきます。

GeminiはGoogleのAIチャットボットシステムで、無料で始めることができます

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