## ChatGPTのファインチューニングとは？

AI技術の発展により、自然言語処理分野においても目覚ましい進歩が見られます。中でもChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、人間レベルの文章生成や翻訳など、様々なタスクをこなせるようになってきました。

その一方、LLMは汎用的なモデルのため、特定のタスクでさらに高い精度を得るためには、AIのさらなる学習が必要です。この学習にはファインチューニングと呼ばれる手法が有効で、LLMを特定のタスクに対応させることができます。

例えば、社内で業務マニュアルをAIに覚え込ませたり、顧客の問い合わせに対応できるように学習させたりすることで、*AIをより業務改善に活かすことが可能になります。*

この記事では、ChatGPTのファインチューニングにフォーカスして図解していきます。

【参考】：[Fine-tuning - OpenAI API](https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning)

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

### そもそもファインチューニングとは

ファインチューニングとは、事前学習済みモデルと呼ばれる、大量のデータで学習済みのLLMに対して、**さらに特定のタスクに特化したデータを学習させることで、モデルのパラメータを微調整する手法です。**

事前学習済みモデルには、すでに言語の基礎的な知識や文法構造などが学習されています。ファインチューニングでは、この事前学習済みの知識をベースに、特定のタスクに必要な知識や技能をさらに学習させることで、モデルの精度を向上させることができます。

### ファインチューニングが必要な理由

既存のAIモデルは、広範なデータセットを基に学習していますが、社内など特定のタスクにおいてはこの汎用性が必ずしも最適とは限りません。**ファインチューニングによって、モデルは特定のドメイン知識や専門的な要求に応じた応答を生成できるようになります。**

例えば、医療分野のデータでファインチューニングを行うことで、患者からの医療相談に対してより適切な応答を返すことができるようになったといった事例もあります。

## ファインチューニングの仕組み

ファインチューニングでは、事前学習済みの言語モデルがベースとなり、*GPT-3.5やGPT-4などのLLMに対して、さらに追加したいデータを学習させます。*ファインチューニングの手順は、次の3つのステップに分けられます。

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ファインチューニングの第1歩は、適切なデータセットを収集し準備することです。**このデータセットは、ファインチューニングの対象となるタスクに関連するものでなければなりません。**例えば、カスタマーサポート用のモデルを作成する場合、過去の顧客問い合わせデータが利用されます。

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次に、既存のモデル（例：GPT-3.5）を初期化し、新しいデータセットで再学習させます。この段階では、**元のモデルの知識を保持しつつ、新たな情報を追加することが重要です。**通常、元のモデルは膨大なデータで事前にトレーニングされているため、基礎的な言語能力や知識がすでに備わっています。

モデルが新しいデータセットで学習を開始すると、その性能を評価する必要があります。評価は、モデルがどれだけ正確に新しいタスクを遂行できるかを測定するために行われます。**評価方法では、テストデータセットを使用してモデルの応答を検証する方法が一般的です。**

また、評価の結果に基づいてモデルのパラメータを調整し、最適化を図ります。

~~【図】：ファインチューニングのイメージ ~~

【画像出典】：[Pixabay](https://pixabay.com/vectors/human-male-profile-man-a-i-ai-2099157/)
【画像出典】：[Pixabay](https://pixabay.com/vectors/cranium-head-human-male-man-2099119/)

学習時にはモデルのパラメータを更新することで、タスクデータに含まれるパターンや規則を学習します。

## ファインチューニングのメリット

ファインチューニングを行うことで、AIの精度の向上、AIの学習時間の短縮、少量データで済む、転移学習よりも柔軟といったメリットがあります。

ファインチューニングは、**特に新しいタスクと既存のモデルのタスクが類似している場合に効果的です。**これは、既存のモデルがすでに関連する知識を学習しているためです。

ファインチューニングは、既存のモデルがすでに関連する知識を学習しているため、**最初からモデルを学習させるよりも、遥かに短い時間で学習させることができます。**

ファインチューニングは、データ量が少ない場合でも有効です。これは、**既存のモデルがすでに多くの知識を学習しているため、少量のデータでも十分に学習効果が上がるからです。**

転移学習と比較して、ファインチューニングはより柔軟な手法です。これは、ファインチューニングでは、モデルのどの部分を微調整するかを制御できるためです。

※転移学習では、出力層以外の学習モデルをそのまま利用し、出力層に新しい層を追加してその層だけを再学習します。

## ファインチューニングのデメリット

ファインチューニングは、機械学習モデルの性能向上に役立つ手法の1つですが、次のようなデメリットもあります。デメリットが大きくなると、労力に対する成果を得にくいことがありますので、デメリットを理解した上でファインチューニングの可否判断を行いましょう。

ファインチューニングは、**モデルが過学習しやすいというデメリットがあります。**これは、モデルが学習データに過剰に適合してしまい、汎化能力が低下してしまう可能性があるためです。

ファインチューニングには、モデルを学習させるために時間がかかります。これは、**特にデータ量が多い場合や、モデルが複雑な場合に顕著で、中には学習に数日掛かるケースもあります。**

ファインチューニングを行うためには、**機械学習に関する専門知識が必要です。**これは、モデルのアーキテクチャや、ハイパーパラメータの調整方法などを理解する必要があるためです。

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ファインチューニングでは企業ノウハウや機密情報を扱う場合があるため、適切なセキュリティ対策が必要です。特に外部委託する場合には、**情報漏えい対策をしっかり講じておくことが大切です。**

## ファインチューニングの料金

ChatGPTは無料プランもありますが、ファインチューニングは料金が発生します。料金は、以下の2つの要素で構成されます。ファインチューニングにかかる時間は、データ量やモデルの複雑性によって異なりますが、数時間から数日程度かかります。

~~【図】：ファインチューニングの料金　~~

*■ モデルのトレーニング料金*
使用するモデルの種類やデータ量によって異なりますが、一般的には100万トークンあたり8ドル程度です。

*■ ファインチューニングされたモデルの使用料金*
月額課金制で、利用するモデルの種類や機能によって料金が異なります。

【参考】：[Pricing | OpenAI](https://openai.com/api/pricing/)

## ファインチューニングのデータセットの作り方

データセットとは、ある目的のために集められ、一定の形式に整えたデータの集合体のことです。ファインチユーニングのデータセットは、既成のAIに対して追加学習ざるためのデータです。

ここでは、一般的なデータセットの作成手順と、ChatGPTにおけるファインチューニングのステップについて紹介します。

ファインチューニング用データセットを作成する一般的な手順は以下の通りです。

*1.データ収集*
対象となるタスクに関連するデータを収集します。データは、テキストデータ、画像データ、音声データなど、タスクによって形式が異なります。

*2.データ前処理*
収集したデータをクリーニングし、ノイズや欠損値を除去します。また、データの形式を統一するなど、モデルが学習しやすいように加工します。

*3.データアノテーション*
データにラベルやタグを付与します。ラベル付けは、手作業で行うこともあれば自動で行うこともできます。

*4.データセット分割*
データセットを、学習用データ、検証用データ、テスト用データに分割します。学習用データはモデルの学習に使用し、検証用データはモデルの汎化性能を評価するために使用し、テスト用データは最終的なモデルの性能を評価するために使用します。

OpenAIのAPIを使用するために、次のOpenAIの公式サイトからAPIキーを取得します。OpenAIのアカウントが必要ですので、アカウントがない方は、OpenAIの公式サイトでアカウント登録しておきます。

※すでにChatGPTを利用している方は、同じアカウントでログインできます。

【参考】：[Overview ｜ OpenAI API](https://platform.openai.com/docs/overview)

~~【図】：OpenAI OverViewサイト　~~

次にAPIキーを取得します。OpenAIのAPI Key取得サイト（下記、参考サイト）にアクセスし、シークレットキーをメモ帳などにコピペしておきます。

【参考】：[API Keys ｜Open AI](https://platform.openai.com/account/api-keys)

~~【図】OpenAI APIキー取得画面　~~

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Python環境を整え、PythonのOpenAIライブラリをインストールする必要があります。

インストールできたら、下記のようにOpenAIライブラリをインポートできます。

### トレーニングデータを準備する

トレーニングデータは、タスクに特化したデータセットを用意します。例えば、特定の分野の質問と回答のペアなどです。データは通常、JSONL（JSON Lines）形式で構成します。

以下はJSONL形式の例です。手持ちのQ&A集などを利用して、質問と回答を入力していきます。

生成AIのChatGPTはファインチューニングにより、さらに使いやすくすることができます。ファインチューニングとは、大規模言語モデルに特定のデータを学習させ、特定業務に向けて強化することです。この記事では、ファインチューニングの仕組みや方法を紹介します。

ファインチューニングとはLLMに対して、特定のタスクに特化したデータを学習させること

ファインチューニングはデータ取集と準備、モデルの初期化、学習と評価の3つ手順がある

ChatGPTのファインチューニングはOpenAIのサービスを利用するが、APIキーが必要となる

ChatGPTのファインチューニングの仕組みとは？AIの活用法を解説

Google社のAIボットとしては「Bard」が知られていましたが、名称が「Gemini」に変更されました。「Gemini」はGoogle社が開発し、提供する会話型AIチャット、生成AIの全般を表す新ブランド名です。

Geminiはこれまでの「大規模言語モデル」という名称に加え、対話型AIチャット、Google WorkSpace、Android向けのアプリなどでもGeminiブランドが用いられています。

この記事では、*Geminiの上位モデルであるGemini Proの概要、メリットやデメリットについて解説します。*新たに生成AIを利用してみたい方、ChatGPTと比較・併用してみたい方、ビジネスや研究開発での利用を検討している方はぜひ参考にしてください。

【参考】：[‎Gemini Pro｜Google DeepMind | Google](https://deepmind.google/technologies/gemini/pro/)
【参考】：[‎Gemini と話してアイデアを広げよう | Google](https://gemini.google.com/?hl=ja)

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*Gemini Pro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。*Gemini Proにおけるマルチモーダルとは、テキストや画像、音声、動画などの様々な種類の情報を処理して、精度の高いアウトプットを提供することです。

では、具体的にマルチモーダル生成AIと言われるGemini Proでは何ができるのかを見ていきましょう。

テキスト生成において、文章や詩、ソースコード、劇の台本、音楽作品、メール、手紙など、**まるで人が作成したかのような、自然言語によるテキストの生成ができます。**また、音声ファイルから文字起こしを行うこともできます。

人が口語体で指示した説明を理解し、意図を読み取り、指示者の意図に合う画像を生成することができます。

ただし、過剰な補正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保護に抵触する画像が生成されたり、倫理的に問題がある画像が生成されたりといった問題があり、*Googleは2024年6月現在（執筆時点）では画像生成機能の提供を止めています。*

高い精度で100以上の言語を自然な文章で翻訳ができるだけでなく、**動画などマルチモーダルデータの翻訳にも対応しています。**

Python、Java、C++、Goなど、様々なプログラミング言語を理解します。**コード生成からコードレビュー、デバッグからテストデータの生成まで実行することができるため、プログラミングの効率化を図れます。**

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**自然言語を理解しつつ、複雑な論理でも理解して推論を行えます。**また、様々な分野に関する専門的な知識を蓄積しており、あらゆる質問に迅速に回答することが可能です。

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Gemini Proはどのような利用シーンに適しているのか、確認しておきましょう。ここで挙げる4つの利用シーンが想定されます。

論文調査や分析、仮説検証や実験結果の解析、新しいアイデアの創出などで、*新薬の開発や、新しい材料の開発など、研究開発における複雑なタスクを実行するのに役立ちます。*

ターゲット顧客に合わせた広告やマーケティング資料の作成、顧客からの問い合わせ対応の自動化など、営業資料の作成、*商品開発などビジネスにおける様々なタスクを効率化することができます。*

eラーニング教材などの学習支援ツールの作成や、生徒個々人のニーズやレベルに合わせた個別指導など、*教育における様々なタスクを支援することができます。*

小説や脚本の作成、音楽制作、ゲーム開発、映像作成など、エンターテイメント業界における様々な創作活動に役立てることができます。

GeminiにはGemini Pro以外にもいくつかラインアップがあり、種類によって性能や用途が異なります。また料金も有償と無償とがあり、執筆時点（2024年6月）では、次の4種類がGeminiとして提供されています。

**Androidスマホなどモバイルデバイス向けに最適化されたモデルですが、Web版であれば、デバイスを問わず利用できます。**Gemini Nanoは処理速度が速く、軽量で低遅延な動作が特徴です。

商用利用はできず、リクエスト数や文字数には制限がありますが、一般的な使い方をする限り、無料枠内で不足を感じることはありません。

【参考】：[‎Gemini Nano｜Google DeepMind | Google](https://deepmind.google/technologies/gemini/nano/)

**2024年5月15日に登場した新モデルです。**Googleによると、Gemini FlashはGemini Nanoの10倍のスピードを実現しており、また100万トークンのコンテキストウィンドウを有することで、大規模かつ高頻度のタスクに最適化されています。

また無料プランも用意されています。Gemini Flashのインターフェースは英語のみで、日本語対応が遅れていますが、日本語入力は可能です。使い方は他のGeminiと同じで、プロンプトに日本語で入力し、右側にある［Run］ボタンをクリックするだけです。

【参考】：[‎Gemini Flash｜Google DeepMind | Google](https://deepmind.google/technologies/gemini/flash/)

**幅広いタスクに対応できる汎用性の高いモデルです。**高精度な文章の生成や翻訳、コード生成などの機能が備わっています。無料プランは設けておらず、月額1,000円のGemini Pro Basicから、月額5,000円のPro Advancedがありますが、2ヶ月間は無料お試しができます。

Basicでは1日あたりのリクエスト数は20,000回までですが、Advancedは無制限です。他に法人向けのGemini Pro Enterpriseがあります。法人向けでは、セキュリティとコンプライアンスに重点を置いた機能が強化され、オンプレミス版のオプションも提供されます。

【参考】：[‎Gemini Pro｜Google DeepMind | Google](https://deepmind.google/technologies/gemini/pro/)

**最も高性能な最上位モデルで、複雑なタスクや大規模なデータ処理にも対応できます。**研究開発や高度な分析などに利用されています。研究開発、高度な分析や大規模なデータ処理に向いています。

Gemini Ultraは、Gemini Advancedという有料プランで利用できます。Gemini Advancedの月額料金は2,900円であり、登録から2ヶ月間は無料で利用可能です。

【参考】：[‎Gemini Ultra｜Google DeepMind | Google](https://deepmind.google/technologies/gemini/ultra/)

## Gemini Proのメリットとデメリット

ここでは、Gemini Proのメリットとデメリットについて見てみましょう。Geminiを利用する際には様々な選択肢がありますので、他のモデルと比較したメリットとデメリットを理解し、納得した上で利用することをおすすめします。

Gemini Proは無料で利用できるGemini Nanoと比較して、以下の挙げるように、**主にパフォーマンス面でメリットがあります。**

*▪高い処理速度*
従来の無料プランやNanoモデルと比較して処理速度が速いため、短時間で複雑なタスクを実行することができます。

*▪コンテキストウィンドウが長い* 
Gemini Proは従来の無料プランやNanoと比較して長いコンテキストウィンドウを持っており、長文や音声、動画を処理することができます。

*▪Google Cloud Platformとの連携*
Gemini Proは、Google Cloud Platformとの連携により、大規模なデータセットを処理することができます。

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Gemini Proは優れたパフォーマンスがメリットである反面、以下のようなデメリットもあります。利用する際はデメリットを認識しておくことが大切です。

*▪無料プランがない*
Gemini Proは有料プランのみの提供です。個人利用ではBasicプラン（1,000円/月額）とAdvancedプラン（5,000円/月額）の2種類と選択肢が少なく、無料プランがないのが難点です。他、法人向けのEnterpriseプランがあり、利用料金については要相談となっています。

*▪リクエスト数の制限*
Basicプランはリクエスト数の制限があり、リクエスト数が多い業務などには不向きです。利用に際してはリクエストをあらかじめ見積もっておく必要があります。

ここまでGoogleのマルチモーダル生成AI、Geminiの中から上位モデルであるGemini Pro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はまだ新しい生成AIであり知名度や実績はまだ少なめですが、「Gemini Pro vs GPT-4」という観点ではほぼ互角のパフォーマンスを示しているという評価もあります。Gemini Proは有料版しかありませんが、Gemini Nanoや新たに登場したGemini Flashは無料で利用できます。

まだGeminiは発展途上であり、画像生成機能に欠陥が見つかり、画像生成機能を使えないといった問題もありますが、試してみる価値は十分でしょう。**ProやUltraプランも2ヶ月間の無料お試しができますので、ぜひ実際に使って評価してみることをおすすめします。**

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「Gemini Pro」はGoogleが開発・提供する生成AI：Geminiの上位モデルです。この記事ではGeminiの概要、メリットやデメリットについて解説します。Geminiに興味があり、ChatGPTと比較してみたい方はぜひ参考にしてください。

GeminiはGoogle AIの会話型AIチャット「Bard」の後継で、マルチモーダル生成AIモデルである

Gemini ProはGeminiの上位シリーズで、ビジネスや研究開発、教育など様々な利用シーンがある

Gemini Proは優れた性能やパフォーマンスを誇るが、現在は有料版の提供しかない

Gemini Proとは？生成AIの概要とメリット・デメリットを紹介

「Gemini」はGoogleが開発・提供する会話型AIチャット及び、生成AI全般を指すブランド名です。Geminiは、2023年2月にGoogle AIが発表した、会話型AIチャット「Bard」から生成AI全般を指すブランド名として生まれ変わりました。

従来の「大規模言語モデル」という名称に加え、対話型AIチャット、Google Workspaceなどの業務ツール、Android向けアプリなどでも同ブランドが用いられています。*この記事では、Geminiの概要、メリットやデメリット、使い方について解説をしていきます。*

生成AIを利用したい方、すでにChatGPTを利用している方、ぜひ参考にしてください。

【参考】：[‎Gemini と話してアイデアを広げよう | Google](https://gemini.google.com/?hl=ja)

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Geminiは、2023年2月にGoogle AIが発表した会話型AIチャット「Bard」の後継であり、Google AIが開発したマルチモーダル生成AIモデルです。ここでは、Geminiの特徴や種類、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はさまざまな種類の情報（テキスト、画像、音声、動画など）をデータ処理し、**高度な機能を果たすことができるマルチモーダル生成AIであるのが大きな特徴です。**Geminiは何ができるのかについて挙げてみましょう。

*▪テキスト生成*
文章や詩、コード、台本、音楽作品、メール、手紙など、あたかも人が作成したかのように、さまざまな形式のテキストを生成できます。

*▪画像生成*
与えられたテキストの説明を理解し、その指示者の意図に合わせて画像の生成をすることができます。

*▪翻訳*
高い精度で100以上の言語間の翻訳ができ、動画などのマルチモーダルデータの翻訳にも対応しています。

*▪コード生成*
PythonやJava、C++、Goなど、さまざまな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、デバッグからテストデータの生成まで実行することができます。

*▪質問応答*
自然言語を理解し、複雑な論理まで理解して、推論を行うことができます。またあらゆる分野の知識を蓄積しており、さまざまな質問に迅速に回答することができます。

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GeminiはGoogle AIが開発した大規模言語モデルですが、**種類によって性能や用途が異なり、現在は以下の3種類が提供されています。**（2024年5月時点）

*▪Gemini Nano*
スマートフォンなどのモバイルデバイス向けに最適化されたモデルです。処理速度が速く、軽量で低遅延な動作が特徴です。用途としてはスマートフォンアプリやチャットボットなどのモバイルアプリケーションです。

*▪Gemini Pro*
幅広いタスクに対応する汎用性の高いモデルです。高精度な文章生成や翻訳、コード生成などの機能が備わっています。Webサイトやドキュメントの生成、翻訳、要約、コード生成などに利用します。

*▪Gemini Ultra*
最も高性能なモデルで、複雑なタスクや大規模なデータ処理にも対応できます。研究開発や高度な分析などに利用されています。研究開発、高度な分析や大規模なデータ処理に向いています。

Geminiの利用料金は、以下の2つのプランがあります。**生成AIを試してみたい方、日常生活で利用する予定の方は無料プランをおすすめします。**ビジネスや研究開発分野での利用は有料プランがおすすめです。

*▪無料プラン*
無料プランでは、コード生成や翻訳、要約、質問応答などの基本的な機能を利用することができます。ただし、無料プランには利用回数の制限（月間500回まで）、ストレージ容量の制限があります。

利用できるストレージの容量は基本的にゼロですが、生成したテキストやコードを一時的に保存しておくことはできます。

*▪有料プラン*
有料プラン（Gemini Advanced：月額2,900円）では、無料プランの機能に加えてAPI連携機能を利用できます。他に、優先処理により無料版よりも待ち時間が短くなります。他、商用利用や大規模データの処理、Google Workspaceのワークフロー連携などが利用できます。

また、2ヶ月の無料トライアルが付いており、課金される前にさまざまな機能を試すことができます。

## Geminiのメリットとデメリット

Geminiのデメリット概要に続いて、Geminiのメリットとデメリットについて見てみましょう。利用する際には、メリットとデメリットをよく理解した上で利用することをおすすめします。

Geminiのメリットとしては、**高精度と汎用性、機能の豊富さ、分かりやすいインターフェースなど、主に3つのメリットがあります。**1つずつ見ていきましょう。

*▪高精度と汎用性*
Google AIによって開発された大規模言語モデルであるGeminiは、高い精度と汎用性を誇っています。文章生成や翻訳、要約、質問応答などのさまざまなタスクをスムーズに、高い精度でこなすことができます。

*▪豊富な機能* 
Geminiは文章生成や翻訳、要約、質問応答、コード生成、画像生成などの豊富な機能を備えており、一部利用回数やストレージ容量の制限はあるものの、ほとんど無料で利用することが可能です。

*▪分かりやすいインターフェース*
Geminiはシンプルで分かりやすく、使いやすいインターフェースを備えています。ブラウザ上で直感的に利用することができます。

Geminiには優れたメリットがある反面、以下に挙げるようなデメリットもあります。利用する際はデメリットもあらかじめ認識しておくことが大切です。

*▪日本語対応が十分ではない*
Geminiは日本語対応が不十分であり、まだ一部には英文表記があります。そのため、使いにくいと感じる人がいるかもしれません。

*▪有料プランの料金が高い*
Geminiの有料プランの料金は2,700円/月と、他のAIサービスと比べて高いと感じるかもしれません。いきなり有料プランを購入せず、無料プランを試してから判断すると良いでしょう。

*▪開発途上*
Geminiはまだ開発途上で評価中です。画像生成機能は問題が生じたため、一時休止中です。（2024年5月時点）今後、機能や性能の変更があると考えられます。

*GeminiはGoogleアカウントを使って無料版の利用が可能です。（2024年5月現在）*実際に試してみましょう。ただし、一部利用制限がありますので、注意して始めてみましょう。

Geminiの始め方は大変シンプルであり、**Googleアカウントを保有している人は、ログインしてすぐに始めることができます。**以下に利用するまでの手順を紹介します。

Google Geminiの公式サイトにアクセスし、Googleアカウントでログインします。

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

~~【図】：Google Geminiログイン画面　~~

ログイン画面が表示されたら、「メールアドレスまたは電話番号」欄にGoogleアカウント（Gmailアカウント）を入力し、［次へ］をクリックします。Googleアカウントがない方は、「アカウント作成」をクリックして新規アカウントを登録することができます。

初めて利用する方は、利用規約への同意を求められます。

~~【図】：Google Geminiログイン「メールアドレスまたは電話番号」入力画面　~~

Geminiのチャット画面が表示されたら、プロンプトに質問や依頼事項を入力するだけで、ただちに利用できます。ただし、現在（2024年5月）では、画像生成機能は人種や性別に対する偏見を助長する問題があったとして、Googleが停止措置を取っていますので利用できません。

~~【図】：Google Geminiログイン後のチャット画面　~~

プロンプトに実際に質問を入力してみましょう。ここでは、「Geminiの無料利用は何か制限がある？」と質問してみました。1ヶ月当りの使用回数に500回の制限があることが分かりました。また1回のタスクの実行時間は30分までです。

~~【図】：Google Gemini　チャット画面での質問と回答の例　~~

設定メニュー（画面左のサイドメニュー下）では、拡張機能の設定ができます。拡張機能には「Googel Workplace」、「Googleフライト」、「Googleホテル」、「Google MAP」、「YouTube」があり、オン・オフボタンの設定で、拡張機能の有効化、無効化が可能です。

「Googel Workplace」は、クラウド型のオフィススイートで、組織での情報共有や共同作業などが効率化されます。

~~【図】：Google Gemini　設定メニュー　~~

【参考】：[ビジネスアプリとコラボレーションツール | Google Workspace](https://workspace.google.com/)

**Geminiの利用には年齢制限があり、基本的には13歳以上である必要があります。**ただし、欧州経済領域（EEA）、カナダ、スイス、または英国に在住の場合には、Gemini ウェブアプリの利用は18歳以上である必要があります。

また、Gemini APIの利用は18歳以上である必要があります。さらに、画像生成機能については、18歳未満のユーザは利用できません。

【参考】：[Gemini ウェブアプリを使用する ｜ Gemini アプリ ヘルプ](https://support.google.com/gemini/answer/13275745?hl=ja&co=GENIE.Platform%3DAndroid&sjid=15832983417375245166-AP)

## 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の概要、メリットとデメリット、始め方について紹介しました。GeminiはMicrosoftのCopilotと似た位置づけにありますが、Copilotに負けず劣らずの素晴らしい性能を発揮しています。

また、Google Workspaceの利用者であればさまざまな相乗効果も期待できます。開発者であれば、API連携機能を利用して、アプリ開発に活かせるでしょう。**無料で利用ができますので、活用策を検討するためにも、ぜひ試してみましょう。**

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「Gemini」はGoogleが開発・提供する会話型AIチャット及び、生成AI全般を指すブランド名であり、すぐに試せる無料版が提供されています。この記事では、Geminiの概要、メリットやデメリット、始め方について解説しますので、ぜひ参考にしてください。

Geminiはさまざまな種類の情報（テキストや画像、音声、動画など）をデータ処理できる

Geminiにはスマホ向けのGemini Nano、パソコン向けのPro、Ultraの3種類がある

Geminiとは？何がすごいのか？始め方や拡張機能も解説

「Gemini」とはGoogle AIが開発している会話型のAIチャット、大規模言語モデルの総称です。Geminiの前身はGoogle AIの会話型AIチャット「Bard」ですが、改良が加えられ「Gemini」ブランドとして生まれ変わっています。

Geminiシリーズには、主にスマホ向け無料サービスの「Gemini Nano」、一般向けで汎用性の高い「Gemini Pro」、ビジネスや研究開発分野で威力を発揮する高性能モデルの「Gemini Ultra」などがあります。

この記事では、初めてGeminiに触れてみたいという方に向けて、*Geminiは何ができるのか、Geminiの始め方、基本的な操作方法について、Gemini Proの無料版を用いて紹介していきます。*

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Gemini Proには、無料版と有料版の2種類があり、各々の機能や性能に違いがあります。以下に、これらの違いを詳細に解説します。

**無料版は、テキスト生成や簡単な質問応答、会話が可能であり、日常的な利用には十分な機能が備わっています。**無料版はリクエスト数や利用時間に制限があり、長時間の連続使用や大量のリクエストには対応しません。

具体的に、無料版で利用できる機能としては、テキスト生成、翻訳、要約、コード生成、質疑応答です。他社のAIではまだ日本語が完全には使えないといった製品もありますが、Geminiはすべてのレベルで日本語に対応しています。

**有料版（Gemini 1.5 Pro）は、無料版の全機能に加え、画像生成や音声認識、データ分析、API連携など、より高度な機能を利用できます。**また、有料版は、回答の生成スピードが速く、データベースも大きいため、より正確で詳細な回答が得られます。

その他、リクエスト数や利用時間の制限が大幅に緩和され、ビジネス利用や大量のデータ処理が可能です。さらに、有料版では、専用のカスタマーサポートが提供され、技術的な問題や質問に迅速に対応してもらえます。

【参考】：[‎Gemini 1.5 Pro を Gemini Advanced に搭載 | Google](https://blog.google/intl/ja-jp/company-news/technology/google-gemini-update-may-2024context-window/)

無料版はもちろん無料で利用可能ですが、有料版（Gemini Advanced）は2,900円の月額料金が発生します。また入力文字数や出力文字数に差があり、有料版は文字数制限が緩和され、処理速度も上がるため、よりレベルの高いやりとりが期待できます。

**有料版は無料プランの機能に加え、画像生成やAPI連携機能を利用できる点も強みです。**他、商用利用が可能であり、大規模データの処理やワークフロー（Google Workspace）連携などが利用できます。

Geminiは執筆時点（2024年6月現在）で、*Googleアカウントを利用して無料版の利用が可能です。*Googleアカウントを保有している人は次の流れですぐにGeminiを始めることができます。

### Google Geminiの公式サイトにアクセス

Geminiを利用するには、まずGeminiの公式サイトにアクセスすると、Geminiのスタート画面が表示されます。**既にGoogleアカウントでChromeにログインしている場合は、画面左下の［Geminiと話そう］のボタンをクリックします。**

~~【図】：Google Gemini　「Geminiと話そう」画面　~~

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