## スクレイピングとはデータを収集・加工すること

スクレイピングという言葉は英語で「scraping」と書き、日本語では「こする」「削り取る」という意味を持つ単語です。またIT業界でのスクレイピングは、**任意のサイトの情報を収集・加工することで必要なデータを抽出することを指します。**

スクレイピングはツールを使用して自動的にデータを収集、加工することが多いですが、ツールの中にはノーコードでスクレイピングできるツールもあり、Webマーケティングなどの分野で注目を集めている技術です。

しかし、スクレイピングを行う際には、セキュリティや法律的な観点から注意すべき点がいくつかあります。注意点をしっかり確認せずにスクレイピングを行った場合、法律に触れてしまう可能性もあります。

そこで本記事では、スクレイピングの概要やツール、注意点などを解説します。これからスクレイピングをしようと考えている方は、ぜひ本記事を参考にしてください。

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スクレイピングはWebサイトのデータを自動的に収集・解析しますが、具体的にどういった場面で活用するのでしょうか。ここでは、スクレイピングの活用場面をいくつか紹介します。

### Webマーケティングのデータ解析

*スクレイピングは、Webマーケティングなどで大量のデータを解析したい場合に使われます。*例えば、ECサイトのデータを解析して、自社の売上向上を目指す場合などが挙げられます。

競合している会社や、同じような商品を取り扱うサイトのデータを収集し、データの加工ができれば、そこから自社の価格や品揃えが適切か判断できます。この際に他社のWebページを1ページずつ手動で調べていくのは大変ですが、スクレイピングであれば効率的な調査が可能です。

世の中の動きを知ることで、市場の動向に適応したり、顧客ニーズの変化に対応できたりします。*手動でリサーチするのは時間的・人員的なコストが多くかかりますが、スクレイピングによって関連トピックの情報を自動で収集できます。*

例えば、SNSやニュースサイトをスクレイピングし、特定のキーワードやトピックに関する投稿数や言及頻度を集計することで、トレンド情報を収集します。これらの情報は、マーケティングやコンテンツ制作に活かすことも可能です。

このように、効率的にトレンド情報を収集するには、スクレイピングが役立ちます。

*イベントの情報や商品レビューなど、特定の情報を収集したい場合においても、スクレイピングが役立ちます。*コンテンツのニーズを調べることで、ユーザに対する有効なアプローチを行えます。

例えば、映画や書籍のレビューに関する情報を集め、それらのジャンルにアプローチできるユーザに向けて自社サービスを勧めます。さまざまなユーザの声を拾うことで、マーケティング戦略に活かせるでしょう。

SEO分析においても、スクレイピングは非常に有効です。*競合サイトのSEOパフォーマンスをリサーチし、自社サイトのSEO戦略に活かすことができます。*スクレイピングによってGoogleの検索結果ページを解析し、競合の順位や内容を把握できます。

また、自社サイトと競合サイトの検索順位の変動を追跡していくことで、最適なSEO戦略を練ることも可能です。Webサイトを運営する際には、欠かせない分析手段と言えるでしょう。

卒論やレポートを作成する際に、特定分野の学術データが必要になるケースがあります。無数にあるデータの中から、必要なデータのみを手動でピックアップするのは簡単ではありません。

そこで、*スクレイピングを活用することで、論文のメタデータの抽出や、研究データの集約などが自動化され、効率的に学術データの収集を行えます。*データ収集にかかる時間を短縮できるため、その分執筆への時間を増やせて質の高いレポートを作成できます。

## スクレイピングはクローリングやAPIとは違う

*スクレイピングに似たものに、よくクローリングやAPIが挙げられますが、こちらは意味合いが異なりますので注意しましょう。*ここからはクローリングやAPIとスクレイピングの違いについて解説します。

クローリングとは、Googleが行っている情報検索の技術を指します。Googleのサイトのインデックスは、クローラというソフトウェアが管理しています。そして、**このクローラがサイトを巡回することをクローリングと呼びます。**

このクローリングの目的は、サイトのコンテンツを発見し、Googleのインデックスに登録することを目的としています。そのため情報を収集、加工するスクレイピングとは違うものだと理解しましょう。

【参考】：[Google 検索における情報の整理方法](https://www.google.com/intl/ja/search/howsearchworks/how-search-works/organizing-information/)

**APIとは「Application Programming Interface」の略称で、Webサービスが提供しているアプリケーションを指します。**APIは提供元のサービスが出す公式のものです。

一方でスクレイピングは非公式のツールですので、APIとは異なります。APIを使うだけで欲しいデータが得られる場合には、こちらを使用した方が安全と言えるでしょう。

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## スクレイピングのメリットとデメリット

スクレイピングはマーケティングなどの分野を始めとして、非常に役に立つツールだと分かりました。そんなスクレイピングですが、メリットだけでなくデメリットもいくつかあります。

ここからは、スクレイピングのメリットとデメリットを解説します。

スクレイピングのメリットは、自分の欲しい情報だけを抽出して取得できることです。また*情報量が膨大な時にも、自動的に情報を収集してくれるスクレイピングは非常に役に立ちます。*

自動化による時間や手間の短縮が見込めますので、スクレイピングによって作業効率の向上も期待できるでしょう。

### スクレイピングのデメリット

スクレイピングのデメリットは、*迷惑行為となったり、利用規約や法律に抵触する恐れがあることです。*例えばWebサイトの中には、利用規約にスクレイピングが禁止と明言しているサイトもあります。スクレイピングを実施する前には、必ず事前に利用規約を確認しましょう。

またスクレイピングはツールや調べる内容によっては、対象のサイトに重い負荷をかけてしまう可能性があります。実際にスクレイピングを行う場合は、必ず負荷を考慮したうえで実施しましょう。

その他にも、スクレイピングをする対象のサイトから、不審な動きをしていると思われてしまった場合には、アクセス拒否をされる可能性もあります。

このように、スクレイピングにはデメリットも多くあります。後述でスクレイピングに関する注意点について解説するので、スクレイピングの実施を検討する場合は、ぜひ参考にしてください。

スクレイピングの概要を押さえたところで、**次はスクレイピングができるツールを紹介します。**ただし、実際にスクレイピングを行う際には、調査をする対象のサイトの利用規約などを必ず事前に確認しましょう。

*Octoparseはコーディング不要のスクレイピングツールです。*クリックだけでデータを抽出でき、取得するページも制限なしで利用できます。基本的には無料で使用できますが、複数人で使用する場合やスクレイピングの規模が大きくなる場合には、有料プランも用意されているようです。

【参考】：[誰でもWebスクレイピング](https://www.octoparse.jp/)

*ParseHubは無料でデータ抽出ができるスクレイピングのツールです。*ウェブサイトを開き、抽出したいデータをいくつか選択するだけで、データを取得できます。このParseHubはコーディングが必要ないため、コードを記述する手間も不要です。

また、スクレイピングした結果をJSON・Excel・APIなど複数の形式で結果のダウンロードできるのも魅力の1つと言えます。

さらにParseHubは初心者向けにチュートリアルを用意しており、テキストと動画で学べるため、学習コストもそれほどかからないでしょう。

【参考】：[A free web scraper that is easy to use](https://www.parsehub.com/)
【参考】：[ヘルプセンター](https://help.parsehub.com/hc/en-us)

*Common Crawlは、非営利団体が運営するオープンソースのツールです。*インターネット全体のWebページを毎月、または数ヶ月ごとにクロールしてデータを収集・更新しています。

Common Crawlのデータセットは、AWSのAmazon S3というサービス上にあるため、Amazon S3からデータをダウンロードして利用可能です。オープンソースなので無料で使用できます。

【参考】：[Common Crawl - Open Repository of Web Crawl Data](https://commoncrawl.org/)

*import.ioは、直感的なUIで簡単にスクレイピングができるツールです。*ノーコードで操作できるため、コードが書けない方でも使いやすいツールと言えます。

import.ioではログイン後のデータの取得やサイトのスクリーンショットの取得、スケジュール設定機能など、さまざまな機能が提供されています。無料トライアルもあるため、気になる場合はチェックしてみましょう。

【参考】：[Import.io](https://www.import.io/)

*WebHarvyはノーコードでスクレイピングができるツールであり、マウスをクリックするだけでスクレイピングが可能です。*また、画像のスクレイピングも可能であり、オンラインショップやイメージギャラリーから画像を収集することもできます。

WebHarvyを使用して取得したデータはExcel、XML、CSV、JSON、TSVファイルなどで取得できます。無料トライアルも用意されていますが、制限を解除するためにはフルバージョンの購入が必要です。

【参考】：[WebHarvy Web Scraping Software | No-Code Web Scraper](https://www.webharvy.com/)

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## Webスクレイピングに適したプログラミング言語

**Webスクレイピングに適したプログラミング言語として、最もよく活用されるのが「Python」です。**

Pythonにはスクレイピングをサポートするための「BeautifulSoup」や「Requests」などのライブラリが豊富にあります。これらを活用することでデータを簡単に抽出したり、HTTPリクエストを簡単に送ったりできるなど、Webスクレイピングにおいては欠かせません。

【参考】：[PyPI · The Python Package Index](https://pypi.org/)

その他にも、JavaScript（Node.js）やRuby、PHPなどのプログラミング言語もスクレイピングに適しています。

JavaScriptは動的コンテンツのスクレイピングに、Rubyは「Nokogiri」ライブラリで高速な解析を実現し、PHPはサーバサイドでスクレイピングを実行したい場合など、それぞれメリットを活かせるシチュエーションで使い分けましょう。

## スクレイピングを行う際の注意点

メリットとデメリットで解説したように、スクレイピングを行う際には気を付けるべき注意点がいくつかあります。ここからは注意点について、詳しく解説します。

*情報を取得するために、サイトに何度もアクセスをしてしまうとWebサイトのサーバに負荷をかけてしまいます。*手動でサイトにアクセスしている時はそれほど意識しませんが、スクレイピングの際は自動で何度もアクセスをかけていないか注意を払う必要があります。

あまりにもアクセスを集中させてしてしまうと、Dos攻撃というサイバー攻撃だと受け取られる可能性がありますので気を付けましょう。

### 利用規約で禁止されている場合は違法になることも

利用規約とは、Webサービスなどを運営している事業者が定める利用に関するルールです。多くのWebサイトには利用規約が記載されており、ここにスクレイピングの禁止が明示されている場合は、スクレイピングは行えません。

*スクレイピングが禁止されているWebサイトでスクレイピングを行うと、違法な情報収集となってしまいます。*損害賠償などの大きな問題に発展する可能性もあるため、注意しましょう。

### 著作権や個人情報保護法に注意する必要がある

*Webサイトのコンテンツには著作物や個人情報を含む可能性があるため、スクレイピングを行うことで、著作権や個人情報保護法を始めとした法律に抵触する恐れがあります。*

スクレイピングはツールなどを使用して自動的にデータを収集するのがメリットではありますが、一方で自動的に上記のようなデータも収集する恐れがあります。

そのため、調査する対象のデータはどういったものを扱うのか事前に必ず調べておきましょう。個人情報や著作物については、以下のリンクから確認できます。

【参考】：[著作物 – 第2条(定義) | 文化庁](https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/seidokaisetsu/pdf/93726501_05.pdf)
【参考】：[著作権 | 文化庁](https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/)
【参考】：[1-1.「個人情報」って何だろう？～その1：あなたを特定できる情報～](https://privacymark.jp/system/course/theme1/01.html)
【参考】：[「個人情報保護法」を分かりやすく解説。個人情報の取扱いルールとは？ | 政府広報オンライン](https://www.gov-online.go.jp/useful/article/201703/1.html)

スクレイピングはデータを収集し加工することを指します。大量のデータを自動的に解析できることから注目を集める技術ですが、スクレイピングを行う際には注意点がいくつかあります。そこで本記事では、スクレイピングの概要やメリットとデメリット、注意点などを紹介します。

スクレイピングはWebサイトなどからデータを収集し、加工することです

スクレイピングはツールを使って気軽に行うことができます

スクレイピングを行う際には、利用規約や法律に違反しないか確認する必要があります

スクレイピングとは？APIやクローリングとの違い、活用場面を解説

*チャットボットシステムとして利用が拡大した生成AIですが、現在では多様な用途に用いられています。*生成AIの性能は向上し、生成AI自ら創造的な作品を生成できるレベルに到達しています。ここでは、生成AIのサービスを分類し、利用する上での注意点やリスクについて解説します。

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生成AI（Generative AI）は、プロンプトとしてテキストで指示を入力し、求めるテキストや画像などをAIによって生成するシステムです。生成AIのモデルは、訓練データに応じてデータ生成の特徴が現れます。*大別してテキスト生成、画像生成、音楽生成、動画生成などにまとめることができます。*

~~　【図】：生成AIサービスの分類~~

テキスト生成は、会話の生成や要約の生成、文章の生成などを行います。また、言語という意味ではプログラミングコードの生成もこの分類に入ります。生成AIのこれまでの主要用途がこの分類です。

画像生成は、絵画風や実写風画像の生成、イラストの生成などに用います。音楽生成は、音声の生成や合成、楽曲の生成に用います。動画生成は、キャラクターや背景の生成など、テキスト・画像・音楽の融合的な生成を行うことができます。

これらのサービス用途は今後拡大を続けていくと予想されますが、この4つの分類を中心に細分化と拡大が進むと想定されます。

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生成AIは、学習データによって著作権の侵害を引き起こすリスクがあります。同様に、プロンプトによっては、他の作品を模倣してしまう恐れがあるため、倫理的な問題に注意して利用する必要があります。*特に商用利用時は、権利侵害に抵触しないように作品の類似性についても注意を払う必要があります。*

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*生成AIのサービスは、現在も進歩と拡大を続けています。*分類を横断的に対応するマルチモーダルと呼ばれるモデルが登場しており、今後の種類の拡大を考えると垣根はさらに変化を続けることが予想されます。

簡単に絞り切れるものではありませんが、ここでは有望な主要サービスを料金やサービスなどを比較し紹介していきます。

### （テキスト生成）ChatGPT（チャットジーピーティー）

**ChatGPT（チャットジーピーティー）は、OpenAI社が開発した大規模言語モデルです。**GPT（Generative Pre-trained Transformer）と呼ばれる機械学習アーキテクチャで、最新版はマルチモーダル型のGPT-4oであり、高速性と正確性が向上しています。推定利用者数は、1億8千万人以上です。

なお、マルチモーダルとはテキスト、画像、音声、動画を統合的に処理できるモデルのことで、多岐に渡る用途に利用できます。読み方は「チャットジーピーティー」です。

~~　【図】：ChatGPTの公式ページ~~

▪生成可能な分類：テキスト、画像、音声、動画（マルチモーダルモデル）
▪無料トライアル：無料版を提供
▪料金プラン　　：無料版、Plus（月額20USD）、Team・Enterprise（企業向け）
▪日本語の対応　：可能

【参考】：[ChatGPT](https://openai.com/ja-JP/chatgpt/overview/)

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### （テキスト生成）Copilot（コパイロット）

**Copilot（コパイロット）は、Microsoftが提供するサービスです。**「Bing Chat」から「新しいBing」、そして「Copilot」へと改称されています。

内部ではOpenAIのGPTが用いられており、オフィスツールのMicrosoft 365 Copilot、Windowsで提供するCopilot in Windowsなど、提供の幅を広げています。利用者数は数千万人以上と推定されます。検索エンジンの置き換えが可能です。読み方は「コパイロット」です。

~~　【図】：Copilotの公式ページ~~

▪生成可能な分類：テキスト、画像、音声（GPT-4oモデル）
▪無料トライアル：無料版、Proの1か月無料試用
▪料金プラン　　：無料版、Pro（月額3,200円）
▪日本語の対応　：可能

【参考】：[Copilot](https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-copilot/personal-ai-assistant)

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### （テキスト生成）Gemini（ジェミニ）

**Googleが提供するGemini（ジェミニ）は、「Bard」から改称したマルチモーダルのモデルを用いたサービスです。**GPTを超えるべく改良を続けており、学習モデルのサイズも数種類用意し、使い分けられています。利用者数は数千万人以上と推定されます。Google Workspaceでのチーム共有などにも活用可能です。読み方は「ジェミニ」です。

~~　【図】：Geminiの公式ページ~~

▪生成可能な分類：テキスト、画像（マルチモーダルモデル）
▪無料トライアル：無料版、Advancedの1か月無料試用
▪料金プラン　　：無料版、Advanced（月額2,900円）
▪日本語の対応　：可能

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

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### （画像生成）DALL·E 3（ダリ スリー）

**DALL·E 3（ダリ スリー）はOpenAIが提供するサービスです。**高品質な画像が生成できます。DALL·E 3はChatGPTに統合されており、プロンプトから自由に指示を入力して使います。また、MicrosoftのCopilotやImage Creatorからも無料で使用することができます。読み方は「ダルイー スリー」ではなく、「ダリ スリー」です。

~~　【図】：DALL·E 3の公式ページ~~

▪生成可能な分類：画像（ChatGPTと連動）
▪無料トライアル：無料版を提供
▪料金プラン　　：無料版（制限あり）、Plus（月額20USD）、Team・Enterprise（企業向け）
▪日本語の対応　：可能

【参考】：[DALL·E 3](https://openai.com/index/dall-e-3/)

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### （画像生成）Stable Diffusion（ステイブル・ディフュージョン）

**Stable Diffusion（ステイブル・ディフュージョン）は、リアルで詳細な画像を生成するモデルです。**従来クラウドサービスのみで提供される生成AIを、ローカルに構築できる特徴があります。必要なコードとウェイトは公開されており、人気があります。日本語入力を重視したモデルも提供し、自然な日本的画像の生成が可能です。読み方は「ステイブル・ディフュージョン」です。

~~　【図】：Stable Diffusionの公式ページ~~

▪生成可能な分類：テキストから画像、画像から画像
▪無料トライアル：無料版を提供
▪料金プラン　　：非商用（無料）、コミュニティ（無料）、エンタープライス（企業向け）
▪日本語の対応　：可能

【参考】：[Stable Diffusion](https://ja.stability.ai/stable-diffusion)

### （音楽生成）VALL-E（ヴァルイー）

**VALL-E（ヴァルイー）は、Microsoftのリサーチプロジェクトから発表された音声合成向けの生成AIです。**音声データに基づいて学習されたものであり、VALL-E-Xでは日本語の音声合成にも対応し、Pythonでローカルに構築することができます。およそ3秒の音声があれば全ての音声を生成可能と述べています。読み方は「ヴァルイー」です。

~~　【図】：VALL-Eの公式ページ~~

▪生成可能な分類：音楽再生（音声合成）
▪無料トライアル：無料版を提供
▪料金プラン　　：無料
▪日本語の対応　：可能（VALL-E-X）

【参考】：[VALL-E](https://www.microsoft.com/en-us/research/project/vall-e-x/)

### （音楽生成）Suno AI（スノエーアイ）

**Suno AI（スノエーアイ）は、テキストからボーカル付きのリアルな音楽向け生成AIです。**米国Suno社が提供します。プロンプトに200文字程度の指示を入力し、音楽を生成します。料金プランの違いは生成できる楽曲数の違いで、無料版は1日あたり10曲までに制限されます。商用利用には、有料版が必要です。読み方は「スノエーアイ」です。

~~　【図】：Suno AIの公式ページ~~

▪生成可能な分類：音楽生成（ボーカル付き楽曲、楽器演奏）
▪無料トライアル：無料版を提供
▪料金プラン　　：Basic（無料）、Pro（月額10USD）、Premier（月額30USD）※年払い20％オフ
▪日本語の対応　：可能

【参考】：[Suno AI](https://suno.com/)

### （音楽生成）MusicFX（ミュージックエフエックス）

**MusicFX（ミュージックエフエックス）は、Googleが開発した音楽生成AIです。**使用するには、Googleアカウントが必要です。テキストベースの説明に基づいて音楽を生成しますが、プロンプトは日本語に比べて英語の方が、細かい要望に応えた音楽が生成できます。読み方は「ミュージックエフエックス」です。

以前は無料版がありましたが、2024年11月時点では有償のスタータープランが必要です。

~~　【図】：MusicFXの公式ページ~~

▪生成可能な分類：音楽生成（メロディー演奏）、歌詞生成
▪無料トライアル：無料のトライアルクレジットを提供
▪料金プラン　　：スターター（月額9.9USD）、スタンダード（月額29.9USD）※年払い20％オフ
▪日本語の対応　：可能

【参考】：[MusicFX](https://musicfx.org/ja)

**OpenAIが提供するSora（ソラ）は、高精細・高品質な動画を生成できるサービスです。**日本語の「空」から命名されたSoraは、テキストから最長1分の動画を生成することができます。同社が有するTransoformerモデルとDALL·E 3を融合し、別次元の映像の生成に成功しました。

このことから単なる動画生成を目的とせず、物理学のシミュレーションなどへの活用も期待されています。2024年11月時点では、安全性や倫理的な面を考慮して一部の専門家に限定して公開している状態です。読み方は「ソラ」です。

~~　【図】：Soraの公式ページ~~

▪生成可能な分類：動画生成（テキストから動画）
▪無料トライアル：未定（専門家に限定公開）
▪料金プラン　　：未定（専門家に限定公開）
▪日本語の対応　：可能

【参考】：[Sora](https://openai.com/index/sora/)

### （動画生成）Lumiere（ルミエール）

**Lumiere（ルミエール）は、Google Researchが開発した動画生成AIです。**テキストから動画を生成するだけではなく、静止画から動画やアニメーションを生成することもできます。

2024年1月に発表されたLumiereは早期の一般公開が期待されますが、社会的なインパクトを考慮し、リスクを排除し安全を保障するための検証を進めていると述べています。読み方は「ルミエール」です。

~~　【図】：Lumiereの公式ページ~~

▪生成可能な分類：動画生成（テキストから動画、静止画から動画・アニメーション化など）
▪無料トライアル：未定
▪料金プラン　　：未定
▪日本語の対応　：未定

【参考】：[Lumiere](https://lumiere-video.github.io/)

## 生成AIのサービスは今後多様化と一体化が進む

生成AIは、現在テキスト生成だけではなく多くの用途に使用されています。性能の向上によって、創造的な作品の生成にも用いられます。ここでは、成長著しい生成AIのサービスを分類して解説します。後半では、主なサービスを10種類比較して紹介します。

生成AIサービスは、チャットやテキスト生成から多方面に用途が拡大しています

大別してテキスト生成、画像生成、音楽生成、動画生成などに分類できます

多様化が進む生成AIのサービスは、今後一体化が進むことで利便性が高まると期待されます

代表的な生成AIサービス一覧！10種類のサービスや料金を比較

世界を変えると言われる生成AIの登場で、人工知能（AI）の認知度が急速に高まっています。皆さんの中には生成AIについて知識を深めたい、生成AIの利用スキルを磨きたいと考える方も少なくないでしょう。

とはいえ、ネットに生成AIの情報は溢れていますが、自分のニーズや知識レベルに合う情報を見つけ出すのは簡単ではありません。体系的にまとめられた本で学ぼうと考えても、生成AIに関する本は数多く出版されており、どの本を選ぶべきか迷う方も多いでしょう。

この記事では、生成AIに関する基礎知識を身に付けたい方や活用してみたい方、生成AIを利用したシステムに関わりたい方などに向けて、*最新の生成AI関連本を10選をランキング形式で紹介します。*

生成AIとは、新しいテキストや画像、音楽、コードなどを生成できる人工知能のことです。従来のAIが既存のデータからパターンを学習し、分類や予測を行うのに対し、**生成AIは学習したデータに基づいて、まったく新しいコンテンツを生成できます。**

ChatGPTが代表的な例で、人間と自然な対話をしたり、様々な文章を作成したりできます。また、論文などの文章を要約するといったことも行えます。

今さら聞けない人工知能（AI）の基礎知識｜AI開発の基本を解説！

ChatGPTでできることは? 何ができるか、できないことも併せ全12編を解説

生成AIの導入や活用が急速に広がっている中で、生成AIを学習することでどのようなメリットがあるのでしょうか。生成AIの学習におすすめの本を紹介する前に、生成AIを学習するメリットについて3つ挙げました。確認してみましょう。

生成AIは文章作成や画像生成、コード生成など、様々なタスクを自動化できますので、*人間がこれまで行っていた作業時間を大幅に削減し、より創造的な業務に集中できるようになります。*

また生成AIは、新しいアイデアやコンテンツを生成する上で強力なツールとなります。文章の書き出しや、デザインのアイデア出しなど、創造性を刺激するきっかけにもなります。

ChatGPTの面白い使い方15選！ビジネスや遊び相手になる事例

### 新しいビジネスモデルの創出

生成AIを活用することで、顧客1人ひとりに合わせてパーソナライズされたコンテンツを提供できるようになります。これにより、顧客満足度の向上や新たなビジネスモデルの創出につながります。 

また、*生成AIはチャットボットやバーチャルアシスタントなど、新たなサービス開発の基盤となり、ビジネスの幅を広げ、競争優位の確立につなげられます。*

チャットボットとは？種類やメリットと効果的な選び方を解説

### スキルアップとキャリアアップ

生成AIの技術の進展に伴い、企業においても生成AIを活用できる人材の需要が高まっています。*生成AIのスキルを身につけることで、キャリアアップにつながる可能性が高まります。*

また生成AIを活用することで、複雑な問題を解決するための新しいアプローチを学べ、問題解決能力が向上したり、より幅広い分野で活躍できるようになったりします。

本記事では、生成AIの基礎知識や導入事例、応用方法までわかりやすく解説する書籍を3冊厳選して紹介します。ビジネスの変革を目指す方やAI時代に必要なスキルを学びたい方に最適な選択肢となるでしょう。各書籍のポイントや注目の内容を詳しく見て、最良の1冊を見つけてみましょう。

本書は、生成AIの基本原理から応用までを詳しく解説しています。企業が置かれた状況、具体的な事例や実装方法、応用事例が豊富に紹介されており、初心者から上級者まで幅広く対応しています。**AIの導入に関する理論と実践のバランスが取れた内容です。**

▪著者：小澤 健祐
▪出版社：ワン・パブリッシング
▪ページ数：288ページ
▪出版日： 2023年9月28日

【参考】：[生成AI導入の教科書｜株式会社ワン・パブリッシング](https://one-publishing.co.jp/books/9784651203799/)

本書は、生成AIがどのようにして人々の生活や産業に影響を与えるかについて探求しています。具体的な事例や未来のシナリオを交えながら、AIの可能性と課題について考察しています。

**AIによって消える仕事、残る仕事、生成AI時代に求められるスキルやマインドなど、ビジネスマンが知りたいことについても詳しく書かれています。**

▪著者：今井 翔太
▪出版社： SBクリエイティブ
▪ページ数：256ページ
▪出版日： 2024年1月7日

【参考】：[生成AIで世界はこう変わる | SBクリエイティブ](https://www.sbcr.jp/product/4815622978/)

### 生成AIと脳～この二つのコラボで人生が変わる～

本書は、AIとの共存が進む未来において効果的に活用するためのヒントが満載です。**生成AIがもたらすメリットだけでなく、課題についても深く掘り下げています。**空気が読めないと感じてしまう人でもAIを活用できる方法や、AI時代に求められる人間ならではの能力についても触れられています。

▪著者：池谷 裕二
▪出版社：2024年11月1日
▪ページ数：240ページ
▪出版日：扶桑社

【参考】：[生成AIと脳～この二つのコラボで人生が変わる～｜扶桑社](https://www.fusosha.co.jp/books/detail/9784594098926)

## ビジネス活用向けおすすめ4選

AI技術が急速に普及する中、ビジネスへの活用方法を知ることは重要です。本記事では、生成AIの基本知識から具体的な活用法まで学べる4冊を厳選して紹介します。

各書籍は、初心者から実務者、ビジネスリーダーまで幅広く対応しており、生成AIを使った効率的な働き方やアイデアが満載で、すぐに役立つ実践的な内容です。

### 生成AI時代の「超」仕事術大全

本書は、生成AIをビジネスで活用したい人向けの入門書です。 AIの基礎知識から、具体的な活用事例、そして未来の働き方まで幅広く解説されており、初心者でも分かりやすく読み進めることができます。

プロンプトの書き方や、AI時代に求められるスキルについても詳しく解説されているので、**生成AIを仕事に活かしたいと考えている方は必読の1冊です。**

▪著者：保科 学世／アクセンチュアAIセンター
▪出版社：東洋経済STORE
▪ページ数：352ページ
▪出版日：2023年11月1日

【参考】：[生成AI時代の「超」仕事術大全 | 東洋経済STORE](https://str.toyokeizai.net/books/9784492047514/)

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