**GPT-4（ジーピーティーフォー）とは、米国のOpenAI社により2022年11月30日に登場したChatGPT「GPT-3.5」の次世代モデルであり、2023年3月14日（現地時間）に公開されました。**

ChatGPT-3.5は登場からわずか2ヶ月ほどで登録者数が1億人に達するなど、大変な注目を浴びましたが、ChatGPT-4の登場によってさらに活用が広がっていくと見られます。この記事では、GPT-4の特徴や、活用例、使い方、今後について解説していきます。

【参考】：[GPT-4 | OpenAI](https://openai.com/research/gpt-4)

OpenAI（オープンエーアイ）とは人工知能（AI）研究所であり、*人類全体に利益をもたらす形で友好的なAIを普及・発展させることを目標に掲げ、AI分野の研究を行っている非営利団体です。*

OpenAIは、2015年に設立され、イーロン・マスクなどのアメリカの起業家・投資家が集まって設立されました。OpenAIは、高度な言語モデル「GPT-3.5」に続いて「GPT-4」を開発し、Microsoft Azure上で提供しています。

【参考】：[OpenAI](https://openai.com/)

GPT-4はChatGPTのAPIである「GPT-3.5」の進化版です。**GPT-4はGPT-3.5と比較して、様々な点において精度やパフォーマンスが向上しています。**特に日本語の精度においては、GPT-3.5の英語の精度よりもGPT-4の日本語の精度の方が高いという結果が出ています。

【参考】：[GPT-4 ｜OpenAI](https://openai.com/research/gpt-4)

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！

OpenAIが深層学習のスケールアップを目指す取り組みの中で、最新のマイルストーンとなるGPT-4を開発しました。*GPT-4は、画像とテキストの入力を受け付けることができ、テキスト出力を生成する大規模なマルチモーダル（複数のデータ種に対応する）モデルです。*

GPT-4は実世界の多くのシナリオでは、まだ人間よりも能力的に劣りますが、様々なプロフェッショナルやアカデミックな分野でのベンチマークにおいては、人間レベルのパフォーマンスを発揮できます。

### 専門分野や学術面のパフォーマンス向上

GPT-4は、例えば模擬司法試験において、テスト受験者の上位10％程度のスコアを獲得しています。一方のGPT-3.5では下位10％程度でした。OpenAIは6か月間に渡って、敵対的テストプログラムやChatGPTから得た教訓を反復的に適用して、GPT-4をチューニングしました。

**その結果、事実性・操作性・ルールの逸脱拒否の点で、これまでで最高の結果を得ています。 **

【参考】：[GPT-4 Technical Report](https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf)

### ディープラーニングスタックの再構築

**OpenAIは過去2年間で完全なるディープラーニング（深層学習）スタックを再構築し、Azureと共同でスーパーコンピューターを設計しました。**さらに1年前には、最初の「テストラン」としてGPT-3.5をトレーニングしました。

バグを修正し、理論的な基盤を改善した結果、前例のない安定性を持つGPT-4トレーニングランが実現しました。OpenAIは信頼性のあるスケーリングに注力しながら、将来的な機能に対して予測と準備ができるように、その方法論のブラッシュアップを目指しています。

Microsoft社のパートナー企業であるOpenAI社は、ChatGPTおよびAPI（ウェイトリスト付き）を介してGPT-4のテキスト入力機能をリリースしています。*OpenAIは画像入力機能を広く利用可能にするために単一のパートナーと緊密に協力しています。*

また、AIモデルパフォーマンスの自動評価フレームワークであるOpenAI Evals※をオープンソース化しました。これにより、誰でもOpenAIのモデルの不備を報告でき、さらなる改善に役立てることができます。

【参考】：[GitHub - openai/evals: Evals is a framework for evaluating OpenAI models and an open-source registry of benchmarks.](https://github.com/openai/evals)

GPT-4は登場して間もないことから活用例はまだありませんが、GPT-3.5の活用方法から類推してみましょう。

### ChatGPTで既にできていること

ChatGPTでは以下のような活用方法が見いだされています。

▪記事や台本作成
▪マニュアル作成
▪コピーライティング
▪翻訳サービス
▪ショッピングアシスタント
▪トラベルアシスタント
▪特定分野に関する情報収集
▪履歴書作成
▪イベント企画
▪小説や詩、脚本、歌詞などの創作
▪Officeアプリの作業支援
▪プログラミングの支援

GPT-4には新たな機能が搭載されていますので、GPT-4を利用することで以下のようなことが実現できます。

▪ショッピングや生活提案などの顧客対応
▪事務作業などのオペレーション支援
▪マーケティング支援
▪チャットボットの開発支援

GPT-4を使うには大きく分けて2つの方法があります。*「Microsoft Bing」を利用する方法と、有償サービスの「ChatGPT Plus」を利用する方法です。*これから、それぞれの方法について紹介します。

また、GPT-4の活用に関して、MicrosoftはGPT-4を組み込んだ「Microsoft 365 Copilot」を発表していますので、こちらについても紹介します。

ChatGPTの使い方とは？実際に使用するまでの流れを解説！

**新しいBingのAIチャット検索は、リリース当初からGPT-4を採用して動作していることを、Microsoftが公式ブログ「Microsoft Bing Blogs」上で2023年3月14日に公表しました。**本来GPT-4は有償サービスですが、無償で利用するにはMicrosoft Bingを利用するとよいでしょう。

使い方はとても簡単で、プラウザとしてMicrosoftEdgeを利用して新しいBingにユーザー登録し、チャットで質問を投げるだけです。ただし、現在は無料のサービスですが、関連APIなどの料金が今後大幅に値上げされる見込みです。

*■ Microsoftアカウントでログイン*
新しいBingのAIチャット機能の利用には、Microsoftアカウントが必要です。Microsoftアカウントをまだ取得していない方は、新規作成を行ってください。

【参考】：[新しい Microsoft アカウントを作成する方法 ｜ Microsoft サポート](https://support.microsoft.com/ja-jp/account-billing/%E6%96%B0%E3%81%97%E3%81%84-microsoft-%E3%82%A2%E3%82%AB%E3%82%A6%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%92%E4%BD%9C%E6%88%90%E3%81%99%E3%82%8B%E6%96%B9%E6%B3%95-a84675c3-3e9e-17cf-2911-3d56b15c0aaf)
【参考】：[新しい Bing が OpenAI の GPT-4 上で稼働 ｜ News Center Japan](https://openai.com/waitlist/gpt-4-api)

新しいBingのリリース！AIを活用した検索サービスの登場

*■ 順番待ちリストに参加*
Microsoftアカウントの登録が済んだら、Bingにログインし、次に「順番待ちリスト」に登録をします。順番待ちリストに登録した後、Bingの利用許可が得られるとAIチャット機能の利用が可能になります。

【参考】：[Microsoft Bing](https://www.microsoft.com/ja-jp/bing?form=MA13FJ)

ChatGPT Plusは「GPT-4」の先行利用が可能な有料ブランの名称です。こちらはサブスクリプションサービスで毎月20＄（約2,600円）の費用が掛かりますが、**GPT-4を頻繁に使う人、業務で使いたい人、APIを利用して新たなアプリやシステムを開発したい人におすすめします。**

なお、ChatGPT Plusでは「GPT-3.5」もより快適に利用できます。支払い方法はクレジットのみです。

【参考】：[Introducing GPT-4 | OpenAI](https://openai.com/blog/chatgpt-plus)

米Microsoftは2023年3月16日（現地時間）に、GPT-4を搭載した「Microsoft 365 Copilot」を発表しました。*Microsoft 365 Copilotはチャットで指示を与えるだけで、「Word」「Excel」「Outlook」「PowerPoint」に関する作業を手伝ってくれます。*

CopilotはGPT-4と各アプリを繋ぐ「Microsoft Graph」により構成され、Microsoft 365の各アプリに対し、言葉による作業指示を出せる点が大きな特徴です。このCopilotの登場によって、オフィス業務の生産性が飛躍的に向上することが期待されています。

なお価格やリリースの日程は、執筆時点（3月末）にはまだ公表されていません。

【参考】：[Microsoft 365 Copilot を発表 – 仕事の副操縦士 - News Center Japan](https://news.microsoft.com/ja-jp/2023/03/17/230317-introducing-microsoft-365-copilot-your-copilot-for-work/)

## GPT-4を便利に活用しましょう

ここまで、OpenAIのGPT-4とは何か、特徴やGPT-4ができること、利用方法などについて解説しました。GPT-4はGPT-3の進化系ですが、まだ問題点は残されています。学習済みデータが2021年9月までしかないこと、回答が必ずしも正確ではないことなどが課題です。

しかし、実際にGPT-4を使ってみると、その便利さが実感できるとともに、様々な使い方ができることに気付きます。GPT-4はまだ発展途上にあり、さらにバージョンアップを果たしていくことでしょう。**ぜひ実際に自分で使ってみて、有効な使い方について考えてみてください。**

GPT-4は、米国OpenAI社が2022年11月に公開したChatGPT（ GPT-3.5）の進化版です。GPT-4は2023年3月14日に次世代大規模言語モデルとして公開されました。ここではGPT-4の概要やできること、利用方法などを解説していきます。

GPT-4は話題のChatGPTに搭載されているGPT-3.5の次世代大規模言語モデル

GPT-4はパフォーマンス向上、精度アップ、画像入力が可能となった点などが特徴

GPT-4は、GPT-4が稼働する新Bingか、有料プランのChatGPT Plusを使う方法がある

OpenAIのGPT-4とは？ChatGPTの進化版について解説！

**自然言語処理とは、自然言語をコンピュータに処理させる技術および研究分野を指します。**自然言語とは、英語や日本語など人間がコミュニケーションに用いる言語の総称です。

コンピュータが人間の言葉を理解するのは難しいと言われています。人間の話す言葉は意味や構文が曖昧なことが多く、規則性を導き出すのが難しいためです。規則性を導き出さないと、プログラムによって処理を行うことができません。

しかし、最近は自然言語を処理する技術も発達し、ようやく実用化がされてきています。自然言語処理は注目されるIT分野の1つとして位置づけられており、今後さらに発展することが予想されます。

機械語とは？アセンブリ言語との違いや学ぶ意味・特徴を解説

## 自然言語処理が注目される理由

自然言語処理分野は数多くあるIT分野の中でも注目されています。なぜ注目されているのか、ここでは理由を3つにまとめました。これから自然言語処理を学ぼうと考えている方は、参考にしてください。

*ネット上のテキストデータが昔に比べて増えたため、自然言語処理の需要もそれだけ上がりました。*テキストデータが増えた理由は、スマホやSNSの普及によるものが大きいでしょう。SNSに書き込まれたテキストを収集・分析することで、商品・サービス改善に役立てることも可能です。

また、昔に比べて音声データや手書きの文字をテキスト化する技術も発展しました。たとえば、会議の発言内容も、議事録ツールに自動でまとめることが可能です。

日本語や英語を分析するには、まず文章を単語単位に分割し、単語同士の関係性を解析しなければいけませんが、大手企業などによってそれらの手法は少しずつ進化してきていました。

2018年にGoogleは汎用言語モデルの「BERT」を発表しました。「BERT」は文章の文脈を読み取ることを得意としており、これによって自然言語処理の精度が高まりました。その後もさまざまな企業が新しい言語モデルを開発しています。

また、**最近ではOpenAIという会社が自然言語処理の発展に大きく貢献しています。**特にOpenAIの最新技術によって開発された「ChatGPT」は全世界からの注目を集めています。

【参考】：[組み込み BERT アルゴリズムのスタートガイド](https://cloud.google.com/ai-platform/training/docs/algorithms/bert-start?hl=ja)

企業のIT化促進の流れも、自然言語処理の発展と関係があります。特に日本では少子高齢化が深刻化していることもあり、人材不足の問題が叫ばれています。人材不足を解決するには、IT化を促進し業務効率化を図ることが重要です。

*たとえば、自然言語処理を活用したチャットボットなども、導入する企業が増えています。*

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続いて、自然言語処理でできることについて解説します。すでに自然言語処理は私達の生活のいたるところで活躍しています。まだ不完全な研究分野ではあるものの、人間の手でチェックを行うなどすれば、十分に活用できる分野が多くあります。今回は活用分野の一部を紹介します。

Webサイトで使える自動翻訳サービスには自然言語処理の技術が使われています。翻訳サービスは以前からあったものの、精度が低く文法がおかしい結果が出力されることが多くありました。しかし、最近は翻訳精度が上がっており実用化できるようになっています。

**たとえば、語学学習に使えるAI添削サービスなどがあります。**特に英語は解析が比較的容易であることもあり、自動翻訳もしやすいと言えます。

*チャットボットとは、ユーザの質問に自動で答えてくれるツールのことです。*たとえば「製品の使い方について教えてほしい」と質問すると、蓄積されたデータから答えを抽出して教えてくれます。ユーザが変わった表現で質問してきたとしても、ある程度は意味を捉えて回答を返す事が可能です。

チャットボットを導入することで、カスタマーサポートなどの業務が自動化され、人件費の削減にも繋がります。

GoogleやYahooなどの検索エンジンでも、自然言語処理の技術が使われています。自然言語処理が活躍する例としては、「あいまい検索」が挙げられます。最近の検索エンジンは、検索ワードだけでなく共通の意味を持つワードも検索に引っ掛けて表示してくれます。

**たとえば「Artificial Intelligence」と検索したら「AI」も検索結果に出てきます。**この機能により、ユーザは求めている情報をより探しやすくなりました。

手書きで書いた文字をテキストデータに変換する際も、自然言語処理の技術が使われています。*手書きの文字を読み取る技術は進化しているものの、まだ完全ではありません。*そこで、自然言語処理を行い、読み取るのが難しい文字も前後の単語から予測して正しい文字に直します。

**AIスピーカーとはユーザの命令を理解し、命令通りの処理を行うスピーカーのことでAmazon Alexaなどが有名です。**AIスピーカーは家電を動かしたり、事前に登録したスケジュールを教えてくれたりします。生活がより便利になるため、導入するユーザも増えています。

【参考】：[Alexaとできること | Amazon](https://www.amazon.co.jp/meet-alexa/b?ie=UTF8&node=5485773051)

*テキストマイニングとは、大量のデータから有益な情報のみを抽出することです。*テキストマイニングの分野でも自然言語処理が使われています。自然言語処理によって文章の意味を解析することで、文章をカテゴリごとに分類分けすることができます。

たとえばSNSの商品情報を収集し、それを「良い評判」「悪い評判」に分類分けすることで、商品改善に役立てることが可能です。

コンピュータは決められた手順に基づいて処理を行いますが、自然言語処理においてはそれは例外ではありません。一見規則性がない人間が使う言葉であっても、コンピュータは深い分析によって規則性を見い出し、意味を理解しようとします。

具体的には次の4つの工程を踏むことで、自然言語を理解します。

### 形態素解析（文章を単語単位に分割する）

まず、文章を最小の単位である単語に分割する形態素解析を行います。*日本語は英語と違って単語ごとにスペースが空いてないため、この作業にも複雑なアルゴリズムも必要とします。*

たとえば「私は真っ赤なりんごとみかんを食べた」という文章があるなら、「私／は／真っ赤な／りんご／と／みかん／を／食べた」というように単語ごとに分割します。さらに、各単語の品詞の判別も行います。「私」は名詞、「は」は助詞、「真っ赤な」は形容詞と判定されます。

### 構文解析（単語同士の関係性を洗い出す）

次に、単語同士の関係性を洗い出す構文解析を行います。その単語はどの単語に掛かっているのかを明らかにするために、可能性があるものを列挙します。

たとえば「私は真っ赤なりんごとみかんを食べた」の「真っ赤な」は「りんご」に掛かっていると、人間ならこれまでの経験からすぐに分かります。しかし、コンピュータは過去の経験から意味を特定することができません。

そのため、**ひとまず文法上は可能性があるものをすべて抽出します。**「真っ赤な」が「りんごに掛かっている」パターンと「りんごとみかんに掛かっている」パターンの両方を洗い出します。

### 意味解析（単語の意味を調べ構文を特定する）

次に、単語の意味を調べることで構文を特定する意味解析を行います。構文解析の段階では「真っ赤な」がどの名詞に掛かっているのか明らかになっていません。*そこで、辞書で各単語の意味を調べ、もっとも可能性が高い構文を考える必要があります。*

単語の意味が分かれば、「真っ赤な」は「りんご」に掛かっていると特定できます。

### 文脈解析（前後の文章から文脈を解析する）

最後に、前後の文章から文脈を解析する文脈解析を行います。同じ文章でも文脈によって、意味は変わってしまいます。そのため、**前後の文章にも形態素解析・構文解析・意味解析を行い、文章の繋がりを理解する必要があります。**

ここまでやってようやく1つの文章の意味を把握することが可能です。

ここまで自然言語処理とは何かについて解説しました。自然言語処理はすでに多くの分野で活用されているうえに、今後さらなる発展が期待できる研究分野です。しかし、今後自然言語処理が発展していくには、いくつか解決しなければいけない課題もあります。

最後に、自然言語処理の今後の課題について解説します。

### 意味が曖昧な文章をどう解析するか

*意味が曖昧な文章をどのようにして解析するか、というのは今後の課題となります。*いくら構文解析や文脈解析の技術が発達しても、人間がその文章を書いた経緯や意味までは理解できません。

たとえば「私は真っ赤なりんごとみかんを食べた」という文章も、「りんご」や「みかん」を比喩表現として使っている可能性もあります。そのような人間の表現をコンピュータが正確に理解できるようになるまでは、まだ時間がかかると予想されます。

### 言語ごとの形式にどう対処していくか

**人間が話す言葉は種類によって形式が異なるため、コンピュータに読み込ませる場合、それぞれ別のアルゴリズムを構築しなくてはいけません。**たとえば英語は単語ごとに区切られていますが、日本語は区切られていません。

加えて、日本語は漢字やひらがなが混ざっています。そのため、より複雑なアルゴリズムで文章を解析しなければならないでしょう。

## 自然言語処理は今後さらに発展する可能性を秘めた分野

本記事では自然言語処理とは何かについて解説しました。自然言語処理の活用事例やコンピュータが自然言語を理解する具体的な流れなどがお分かりいただけたかと思います。

*自然言語処理は今後さらに発展する可能性を秘めた分野です。*いくつか課題は残っているものの、その課題が解決できれば、より精度の高い翻訳ツールやチャットボットを使えるようになるでしょう。

自然言語処理は将来性の高い分野のため、人工知能に興味がある方は勉強してみることをおすすめします。

まずはPythonやRなど、自然言語処理で多く使われるプログラミング言語の勉強から始めると良いでしょう。また、自然言語処理に関する書籍は多く販売されていますので、それらを読むことで知識を深めていきましょう。

【入門編】Pythonでできることは？基本知識や実用例を解説

R言語とは？特徴やできること、Pythonとの違いを解説！

自然言語処理という言葉を最近聞く機会が増えたものの、自然言語処理が何なのかよく分からないという方は多いのではないでしょうか。本記事では自然言語処理とは何かや、注目される理由、できること、今後の課題についてわかりやすく解説します。

自然言語処理とは人間が使う言語を分析する技術や研究分野のこと

自然言語処理はテキストデータの増加や分析手法の進化などの理由で注目されている

自然言語処理は自動翻訳やチャットボット、AIスピーカーなどで活用されている

自然言語処理とは？注目される理由やできることをわかりやすく解説

**マイクロソフトは2023年2月7日、「新しいBing」を発表しました。**新しいBingには、検索用にカスタマイズしたGPT-4が搭載されています。利用するにはBingプレビューサイトにサインインし、使用することができます。AIチャット形式でやり取りを繰り返し、回答の精度を高めていきます。

合わせて次期Windows 11の大型アップデート内容を、2023年2月28日付の公式Blogで明らかにしています。記事によると、新しいAIベースのBingを、Windowsの検索ボックスとともにタスクバーに実装する予定です。

【参考】：[Windows Blogs Windows 11の大型アップデート：AI-powered Bing](https://blogs.windows.com/windowsexperience/2023/02/28/introducing-a-big-update-to-windows-11-making-the-everyday-easier-including-bringing-the-new-ai-powered-bing-to-the-taskbar/)
【参考】：[Microsoft Bing Blogs](https://blogs.bing.com/search/march_2023/Confirmed-the-new-Bing-runs-on-OpenAI%E2%80%99s-GPT-4)

*Bing（Microsoft Bing）は、マイクロソフトが提供する検索エンジンです。*さらに単なる検索エンジンとの差別化として、「意思決定支援の検索サービス」としてリリースされています。同様に検索ポータルを提供しますので、「検索ポータルサイト」という言い方をする場合もあります。

2023年2月7日、マイクロソフトはBingにAIベースの検索と返答をする仕組みを実装したことを明らかにしました。「新しいBing」と呼ばれるこの検索サービスは、当初からChatGPTとGPT-3.5の学習効果が取り入れられていることが発表されています。

さらに2月22日には、モバイルアプリとしてBingとEdgeが発表されています。

3月に入ると、カスタマイズした最新のGPT-4がすでに搭載されていることも明らかにされ、正式リリースへの期待がさらに高まっています。

【参考】：[Microsoft Bing](https://www.bing.com/?setmkt=ja-JP&setlang=ja-JP)
【参考】：[Windows Blogs: Reinventing search with a new AI-powered Microsoft Bing and Edge, your copilot for the web](https://blogs.microsoft.com/blog/2023/02/07/reinventing-search-with-a-new-ai-powered-microsoft-bing-and-edge-your-copilot-for-the-web/)
【参考】：[Windows Blogs: The new Bing preview experience arrives on Bing and Edge Mobile apps; introducing Bing now in Skype](https://blogs.microsoft.com/blog/2023/02/22/the-new-bing-preview-experience-arrives-on-bing-and-edge-mobile-apps-introducing-bing-now-in-skype/)

Edge（Microsoft Edge）は、マイクロソフトが提供するウェブブラウザです。*BingとEdgeの違いは、ブラウザ自体とブラウザに表示する検索エンジンの違いです。*Googleで言うと、Chromeがブラウザ自体で、検索エンジンがGoogle検索という関係と同じ意味合いになります。

EdgeはGoogleの開発したChromiumをベースとしているため、Google Chromeと同じエンジンが搭載されています。Chromeの方がアドオンモジュールが数多く選べる点が、違いとしてあります。

### 次期Windows 11のアップデート

*次期Windows 11のアップデートでは、ここで解説するAIベースの新しいBingが搭載される予定です。*Windowsのタスクバーから検索・チャット・質問への回答利用などとともにAIチャットが統合されていきます。

新機能の搭載は、今後Windows UpdateやMicrosoft Storeを通じて順次実施されます。新しいBing以外にも、多くの追加機能がアナウンスされまています。Phone Link機能・チャット機能、 ウィジェットの強化・タッチ操作のエクスペリエンス向上・スクリーンキャプチャやNotepadの強化が予定されています。

【参考】：[Windows Blogs Windows 11の大型アップデート：AI-powered Bing](https://blogs.windows.com/windowsexperience/2023/02/28/introducing-a-big-update-to-windows-11-making-the-everyday-easier-including-bringing-the-new-ai-powered-bing-to-the-taskbar/)


*新しいBingとは、ウェブ検索のバックエンド処理にAIを利用した検索を実施し、返答を返すサービスです。*複雑な質問については詳細な回答を返します。新しいBingでは、蓄積されているウェブ検索の内容から要約文章を作成することができます。

さらに、創造的な用途にも利用することができます。例えば詩や物語を新たに作成することもできます。これらのサービスは統合されており、検索・ブラウジング・チャットを1つにまとめ、ウェブ上のどこからでも呼び出すことが可能です。

【参考】：[Bing: 新しいBingの紹介](https://www.bing.com/new?form=MY028Z&OCID=MY028Z)
【参考】：[Microsoft: 新しいBingの紹介](https://www.microsoft.com/ja-jp/bing?form=MA13FJ)

### リリース後の新しいBingの進捗

新しいBingについて、プレビューリリース後の進捗が発表されています。*Blogによると、リリース後1か月でBingプレビューユーザーが100万人以上となり、日ごとのBingアクティブユーザーが1億人を突破したとのことです。*

すでに検索用にカスタマイズしたGPT-4が搭載されていることもあり、品質面の評価も上々です。新しいBingモバイルアプリのリリースによりスマホ利用も今後加速することでしょう。

【参考】：[Microsoft Bing Blogs：The New Bing and Edge – Progress from Our First Month](https://blogs.bing.com/search/march_2023/The-New-Bing-and-Edge-%E2%80%93-Momentum-from-Our-First-Month)

### 最新のBingプレビューアップデート

*2023年3月9日のBingプレビューとしていくつかのアップデートが発表されています。*Bingサイドバーに、Bingチャットとメール作成機能が追加されています。アップデートにより、チャット回数上限が1回の会話が10ターンから15ターンに強化されます。1日の総数も、120回から150回に強化されます。

これは、文脈理解が向上し長い会話が可能になったためです。さらにページ要約も精度が向上しています。Skypeでのグループチャットも可能になります。

【参考】：[Bing Preview Release Notes: Bing in the Edge Sidebar](https://blogs.bing.com/search/march_2023/BinPreview-Release-Notes-Bing-in-the-Edge-Sidebar)

*Bingではプレビュー版をリリースするにあたって、返答の正確性については利用者が判断してほしいと記載しています。*現状では情報ソースの正確性や危険性が判断できない場合があります。同様に、真の情報と広告の識別が正しいのか判断できない部分があります。

このような懸念点に対しては、正式リリースに向けて利用状況をモニターし、判断していくと考えられます。現リリースにおいてもふさわしくない解答については、Bingページ右下のフィードバックボタンを使用して連絡することも可能です。

### 進化が予定されるAI利用領域

*2022年10月12日のMicrosoft Blogでは、Bingを使用した生産性向上が期待できる関連製品がアナウンスされています。*

【参考】：[Microsoft Blog: New tools from Microsoft 365, Edge, and Bing bridge the gap between productivity and creativity](https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2022/10/12/new-tools-from-microsoft-365-edge-and-bing-bridge-the-gap-between-productivity-and-creativity/)

グラフィックデザインアプリである、Microsoft DesignerはOpenAI社のDALL∙E 2などのAI技術が実装されています。そのイメージジェネレータ技術を用いたImage Creatorは、Bingに搭載される画像検索エンジンです。さらに必要とするイメージに近い画像を生成することも可能です。

このDALL∙E 2は、まだ初期のテクノロジーであるため、大規模なリリース配布は想定していません。当面不適切な画像処理を防止するために、OpenAIとともに改良を加えていくとのことです。

具体的には、モデルのトレーニングに使用するデータセットから露骨な性的・暴力的コンテンツを削除し、ポリシー違反の画像生成を防止するフィルターを導入して対応します。

【参考】：[Microsoft 365 Create](https://create.microsoft.com/en-us?utm_source=m365&utm_medium=blog&utm_campaign=ceator_tools)
【参考】：[Microsoft 365 Clipchamp by Microsoft](https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/clipchamp)
【参考】：[Microsoft Bing Image Creator](https://www.bing.com/create)

## 新しいBingはWindows11の標準検索サービスとして期待されます

新しいBingは、プレビューリリースを通じて品質向上が進められています。すでにBingポータルからサインインすることで利用が可能です。次期Windows 11の大型アップデートでは、標準検索サービスとして取り入れられる予定です。

**先進ユーザーは、AI活用としてもWindows 11の機能先取りとしても、まずは新しいBingを試してみてみることをおすすめします。**

マイクロソフトは2023年2月7日、BingにAIベースの新しい仕組みを実装したことを明らかにしました。現在プレビュー版として利用することができます。ここでは新しいBingと、関連する製品・サービスの今後のリリース予定について解説していきます。

2023年2月7日、新しいBingが発表され現在プレビュー版として提供されています

新しいBingは、検索用にカスタマイズしたGPT-4が搭載されています

次期Windows 11の大型アップデートでは、新しいBingの標準搭載が予定されています

## ブロックチェーンの開発言語

ブロックチェーンは、データを安全に分散保存するための仕組みです。**ブロックチェーンのシステム開発は、通常のプログラミングと同様にプログラミング言語を用いて開発を行います。**ここでは、ブロックチェーンに関連する、用途やそれに適するプログラミング言語について解説していきます。

ブロックチェーンというと、ビットコインを思い出す方も多いでしょう。ブロックチェーンは、サトシ・ナカモトを名乗る人物により、ビットコインの公開取引台帳の仕組みとして開発されました。*ブロックチェーンは二重取引を防止する技術や、記録したデータの書き換えを防止する技術として用いられています。*

ブロックチェーンとは？仕組みや使い道・注意点を分かりやすく解説

*ブロックチェーンでは、情報のやり取りを中央一元管理ではなく、分散化した管理手法を取り入れて行います。*接続方式は、ピアツーピア方式というノード間接続による分散接続形式をとります。改ざん防止の仕組みを取り入れており、分散配置により低コストシステムの実現と安全性の確保を両立させることができます。

具体的な実装方法ですが、ブロックチェーンはデータをブロックとして管理し、チェーンとしてブロック同士を連結していきます。ブロックの連結にはハッシュ値を使用するため、データ改ざんによるハッシュ値との食い違いやブロックの付け替えが現実的には難しいことで、安全性が確保されています。

ブロックチェーンは、ピアツーピア接続でノード間を分散接続し、安全性を高める暗号化を行います。そのため、実装で用いる通信技術と暗号化技術がプログラミング言語に関わらず必要です。

具体的には、*暗号化に使用する電子署名、データ構造に用いられるハッシュとハッシュポインタの管理などがあります。*これらの手法は、どのプログラミング言語を用いる場合においても、事前に理解しておくのが良いしょう。

### ブロックチェーンの活用事例

ブロックチェーンでは、低コストでシステムを構築することが可能で、かつ改ざん防止などの安全性が確保された情報伝達が可能です。そのため、*売買のマッチングサービスや本人確認などの信用情報の保存や入手に最適です。*

この技術を用いて不動産取引やデジタルコンテンツの資産化など、トランザクションと真贋が保証された資産売買が可能です。デジタル資産は、ブロックチェーンを基本とするNFT（非代替性トークン）を用いて、所有や転売行為などを改ざんされることなく行うことができます。

ブロックチェーンの活用は難しい？実装方法から事例まで解説

## ブロックチェーンの用途別の開発言語

*ブロックチェーンの開発言語は、使用用途に応じてそれぞれ用いられるプログラミング言語があります。*ここでは、使用用途別におすすめの開発言語を解説していきます。

### ブロックチェーン自体を開発するならC・C++

*ブロックチェーン自体を開発するには、CやC++を用います。*特にC++は、ビットコインの開発で用いられており、仮想通貨関連のシステムとして標準的な役割を持っています。そのため、ブロックチェーン自体を開発するには、おすすめのプログラミング言語です。

【参考】：[Bitcoin Core](https://bitcoincore.org/)
【参考】：[Bitcoin Core integration/staging](https://github.com/bitcoin/bitcoin)

### Webページにブロックチェーンを実装するならJavaScript

*Webページにブロックチェーンを実装するには、JavaScriptを用います。*JavaScriptは、ブラウザベースのアプリケーション開発に強みがあり、簡単にWebページにブロックチェーンを実装することができます。ブロックチェーン向けのライブラリやサンプルコードが多数あります。

【参考】：[イーサリアム JAVASCRIPT APIライブラリ](https://ethereum.org/ja/developers/docs/apis/javascript/)

JavaScriptとは？その特徴やメリット・デメリットを解説！

### イーサリアムのシステム開発にはGo

*イーサリアムのシステム開発には、Goがおすすめです。*Goは、Googleが独自に開発したプログラミング言語で、高速処理に強い特長があります。

イーサリアムのクライアントソフトウェアである「GoEthereum」は、Goで記述されています。そのため、イーサリアムのシステム開発や、GoEthereumを使用する際には、Goのスキルが求められることが多くなります。OpenEthereumというRustで開発されたクライアントを用いる場合もあります。

【参考】：[GoEthereum](https://github.com/ethereum/go-ethereum)
【参考】：[OpenEthereum](https://github.com/openethereum/openethereum)

今話題のGo言語とは？入門としてその特徴・メリット・将来性を紹介

Rust 1.56.0最新バージョンがリリース！将来性がC超の理由

### スマートコントラクトのシステム開発にはSolidity

スマートコントラクトとは、特定の条件が満たされた場合に、決められた処理が自動的に実行される契約履行の自動化システムを指します。*このスマートコントラクトでは、Solidityが用いられることが多いです。*

特に、イーサリアムのスマートコントラクトのシステム開発に際にはSolidityが必要です。

【参考】：[Solidity](https://solidity-jp.readthedocs.io/ja/latest/#:~:text=Solidity%E3%81%AF%E3%82%B9%E3%83%9E%E3%83%BC%E3%83%88%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%88%E3%83%A9%E3%82%AF%E3%83%88%E3%82%92,%E3%81%AB%E4%BD%9C%E3%82%89%E3%82%8C%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82)

*初心者の学習用には、Pythonがおすすめです。*Pythonは初心者でも理解しやすいので、ブロックチェーンの仕組みや動作を学ぶ際に簡単に始めることができます。ブロックチェーンの基本が理解できたら、用途別に最適なプログラミング言語を使用して実務で利用できるように進めると良いでしょう。

【参考】：[Python](https://www.python.org/)
【参考】：[Python ドキュメント](https://docs.python.org/ja/3/)

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

### ブロックチェーンの開発フレームワーク

ブロックチェーンの開発フレームワークも、いくつかあります。*開発フレームワークというよりも、構築プラットフォームとして稼働環境を簡単に構築できるように、個人向けから企業向けまで多く提供されています。*

個人向けは「Bitcoin Core」、企業向けは「Ripple」「Corda」「Quorum」「Hyperledger Fabric」などが有名です。

【参考】：[Bitcoin Core](https://bitcoincore.org/)
【参考】：[ripple](https://ripple.com/)
【参考】：[r3 Corda](https://r3.com/products/corda/)
【参考】：[Quorum](https://consensys.net/quorum/qbs/)
【参考】：[Hyperledger Fabric](https://www.hyperledger.org/use/fabric)

*ブロックチェーン向けにリリースされたプログラミング言語が、Solidityです。*JavaScriptに似ており、イーサリアムなどのブロックチェーンプラットフォームで動作します。ブロックチェーンエンジニアであれば、専用のプログラミング言語と考えて学習するのが良いでしょう。

【参考】：[Solidity](https://github.com/ethereum/solidity)

Solidity以外のプログラミング言語は、汎用の言語が多いです。あらためて説明する必要もないかもしれませんが、念のため簡単におさらいしておきます。

*・C++*
C++は、C言語から派生したオブジェクト指向プログラミング言語です。C言語が分かるとC++も理解が進みます。高水準言語としても、低水準言語としても使用することができます。

*・JavaScript*
Webブラウザ向けオブジェクト指向スクリプト言語です。ECMAScriptとして標準化されており、ブラウザの違いを吸収し、PCからスマホまで対応アプリケーションを整備することができます。

*・Go*
C言語を参考に、コンパイラ言語として登場しました。マルチプラットフォーム化が順次進められており、汎用プログラミング言語としても利用可能です。

*・Rust*
OSのシステムプログラミング言語を目指して、登場しました。C言語とそん色ない実行性能が発揮できます。

*・Python*
インタープリタ型であり、デバッグが簡単に行えます。科学技術計算のライブラリが多数用意されています。そのため、最初にハッシュ関数の仕組みなどを理解するには、選択肢の1つとなります。

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