**Bing AIチャットは、Microsoftが開発し提供するAIチャットシステムです。**Bing AIチャットの言語処理には、大規模言語モデル（LLM）であるOpenAIのGPT-4を用いており、利用者が入力したチャットボックスは、自然言語で解釈され応答を返します。

学習済みの情報に加えて、ウェブ検索から得られる最新の情報から回答を生成できる特徴があります。

以降では、Bing AIチャットの使い方を最新機能と共に図解していきます。

【参考】：[Microsoft Bing](https://www.bing.com/)

*MicrosoftはBingにAI機能を搭載することを表明し、「AI-powered copilot for the web」と称していました。*2023年2月7日、「new Bing」「新しいBing」と名付けられたBingは、3月のOpenAIのGPT-4リリース発表を受けて、新しいBingもGPT-4上で稼働していることが公にされています。

【参考】：[AI を搭載した新たな Microsoft Bing と Edge が検索を再発明 ― ウェブの副操縦士](https://news.microsoft.com/ja-jp/2023/02/08/230208-reinventing-search-with-a-new-ai-powered-microsoft-bing-and-edge-your-copilot-for-the-web/)
【参考】：[新しい Bing が OpenAI の GPT-4 上で稼働](https://news.microsoft.com/ja-jp/2023/03/15/230315-confirmed-the-new-bing-runs-on-openais-gpt-4/)

新しいBingのリリース！AIを活用した検索サービスの登場

Bingに搭載するAIチャットシステムは、ユーザの問いかけに自然言語の文章で応えるシステムです。日本語の他、英語や中国語、スペイン語、フランス語、ドイツ語など100以上の言語に対応し、問いかけた言語で回答を得ることができます。

さらに、*AIチャットシステムの学習済みのデータおよびウェブ検索のリアルタイム情報から高度な文章を作成し、回答することができます。*

### Bing AIチャットとChatGPTの違い

MicrosoftはOpenAIに投資しており、ChatGPTをベースにシステムを開発しています。Bing AIチャットとChatGPTの違いですが、大きく学習方法の違いと料金体系に表されます。

OpenAIは2021年までの蓄積した学習データを用いて、自然な回答を生成することを目的にChatGPTを開発しています。そのため、ウェブ検索など最新の情報を回答に反映することができませんでした。

2023年5月には、ChatGPTに最新情報を取り込む、ウェブブラウジング機能が追加されており、「ChatGPT Plus」利用者から順次ユーザを拡大する予定です。

Bing AIチャットは、GPT-4に対して独自の学習データを用い検索エンジンを併用するために、リリース当初からウェブ検索の最新情報を含めて回答を生成できる点に違いがあります。

GPT-4を使用するには、「ChatGPT Plus」という有償のサブスクリプション契約が必要です。Bing AIチャットは、GPT-4をベースとしていますが無償で提供される点に違いがあります。

【参考】：[OpenAI](https://openai.com/)
【参考】：[ChatGPT](https://chat.openai.com/auth/login)
【参考】：[GPT-4](https://openai.com/gpt-4)

ChatGPTとBingの違いは？実際の回答を比較して解説

OpenAIのGPT-4とは？ChatGPTの進化版について解説！

*Bing AIチャットを使用するには、「新しいBing」にサインインします。*以前は、順番待ちリストへの登録が必要でしたが、2023年5月からはパブリックプレビューとして提供され、サインインのみで誰でも利用できるようになっています。

利用するにはEdgeやモバイル版Edgeを用います。サインインせずに使用する場合は、AIチャットシステムが動作するものの、機能や利用回数に制限が設けられています。2023年8月25日にはChromeデスクトップブラウザが正式サポートされており、今後他のブラウザでも追加サポートを予定しています。

【参考】：[Microsoft Bing Blogs: Bing Preview Release Notes: More Ways to Access Bing Chat](https://blogs.bing.com/search/august-2023/Bing-Preview-Release-Notes-More-Ways-to-Access-Bing-Chat)

*Bing AIチャットの始め方ですが、まず最初にMicrosoft Bingを開きます。*以下のURLからBingへアクセスすると、次の図のようにBingホームページが表示されます。

~~　【図】：Bingホームページの表示~~

Microsoft Bingから上部メニューの「チャット」を選択すると（①）、「GPT-4 を搭載したBing チャット」の画面が表示され、Bing AIチャットが起動します。

Bing AIチャットでは、下図の赤字で表すチャット入力ボックスに、自由に質問を入れることで該当する回答を返信してくれます。入力ボックスの入力が完了したら、送信ボタンをクリックするか、改行コードをキー入力するだけで、回答が得られます。

~~　【図】：Bing AIチャットを使用する~~

### Microsoft EdgeサイドバーからBing AIチャットを開く

*Microsoft Edge バージョン 111以降には、「サイドバー」が搭載されています。*「サイドバー」機能が搭載されているMicrosoft Edgeの画面右上には、「b」を模したアイコンが配置されています。これはBing AIチャット機能を起動するアイコンです。

このアイコンをクリックすると、Microsoft Bingを開くことなく直接AIチャットシステムを起動することが可能です。

次の図をご覧ください。Microsoft Edgeの画面右上に表示される「b」アイコンをクリックすると、Bing AIチャットがブラウザ上に表示されます（①②）。その際、元々の表示部分は左側で、横幅が縮小されてそのまま表示を使用することができます。

~~　【図】：EdgeサイドバーからBing AIチャットを開く~~

なお、【図】の①で示した「Bing」アイコンは、米国2023年10月18日にリリースした「Microsoft Edge」v118.0.2088.57以降では、機能追加とともに「Copilot」アイコンに更新されます。バージョンアップが完了したブラウザでは、「Copilot」アイコンをクリックしてBing AIチャットを開きます

【参考】：[マイクロソフトエッジについて](https://www.microsoft.com/ja-jp/edge?form=MA13FJ)
【参考】：[マイクロソフトエッジでのBingチャット](https://www.microsoft.com/ja-jp/edge/features/bing-chat?form=MT00D8)

Windows Copilotが新登場！優秀なAI機能の概要を解説

### Bing AIチャットの3つの会話スタイル

Bingでは、会話のスタイルが3通りあります。*Bing AIチャットの画面を下にスクロールすると、次の図のような「会話のスタイルを選択」が表示されます。*

~~　【図】：会話のスタイルを選択~~

「会話のスタイルを選択」は、「より創造的に」「よりバランスよく」「より厳密に」の3種類です。他のAIチャットシステムの場合は単一の回答となりますので、この機能を用途に応じて使い分けするなど、多様な用途に対応できるでしょう。

### 「より創造的に」の会話スタイル

*「より創造的に」の会話スタイルでは、生成AIを最大限活用します。*この場合の会話スタイルは、次の図のように「赤」で色分け表示されます。

~~　【図】：「より創造的に」の会話スタイル~~

チャット入力ボックスに「2024年の景気は良くなりますか？簡潔に回答してください。」と入力し、次の図のように回答を得ました。

~~　【図】：「より創造的に」の回答例~~

ここで簡潔に回答を求めた理由は、「より創造的に」の場合は、創造性豊かに多くの情報を回答してくれるため、スクリーン表示を大幅に超えたためです。図解の都合上、回答する分量を調整しています。

### 「よりバランスよく」の会話スタイル

*「よりバランスよく」の会話スタイルでは、中立性を保ちながら生成AIを活用します。*この場合の会話スタイルは、次の図のように「青」で色分け表示されます。

~~　【図】：「よりバランスよく」の会話スタイル~~

「より創造的に」同様に、チャット入力ボックスに「2024年の景気は良くなりますか？簡潔に回答してください。」と入力し、次の図のように回答を得ました。

~~　【図】：「よりバランスよく」の回答例~~

回答の分量と質は、ちょうど「より創造的に」と「より厳密に」の中間程度となります。適度にAI生成が活用されます。

### 「より厳密に」の会話スタイル

*「より厳密に」の会話スタイルでは、出典情報に基づき回答を導きます。*この場合の会話スタイルは、次の図のように「緑」で色分け表示されます。

~~　【図】：「より厳密に」の会話スタイル~~

こちらも同様に、チャット入力ボックスに「2024年の景気は良くなりますか？簡潔に回答してください。」と入力し、次の図のように回答を得ました。

~~　【図】：「より厳密に」の回答例~~

「より厳密に」の場合は、より根拠が適切か判断がなされているようです。参考情報も比較的厳密に分析されていると感じます。何よりも、出典情報が提示されるのは、より詳細情報を調査する際には必要な機能ですので、有効に利用することができるでしょう。

*バージョンアップにより、Bingで画像イメージを使用したチャットが可能となりました。*ここでは犬の写真を添付し、「これは、何ですか？」と尋ねてみることにします。次の図をご覧ください。

ここでは、「これは、何ですか？」と入力ボックスにあらかじめ入力しておきます（①）。続いて入力ボックス左下の画像アイコンをクリックします（②）。「画像を追加」がポップアップ表示されますので、任意の方法で画像を追加します（③）。

画像が入力ボックスに追加されたことを確認し、送信ボタンを押します（④⑤）。

~~　【図】：Bing AIチャットの画像検索の流れ~~

質問の入力が送信されると、画像の分析とともに回答を生成します。次の図のように、画像の分析も、高精度に分析し回答してくれます。

~~　【図】：画像検索を使った回答例~~

さらに追加指示を行う必要もなく、「DALL·E 3」を用いた「Bing Image Creator」による、AI生成画像も送ってくれます。次の図は、分析した犬の画像から類推した、生成画像です。

~~　【図】：画像検索から得られた生成画像~~

生成画像は、入力ボックスのプロンプトを工夫することで、より自身が求める情報として回答してくれるはずです。

【参考】：[Bing と Edge による AI イノベーションの新たな波を発表](https://news.microsoft.com/ja-jp/2023/05/08/230508-announcing-the-next-wave-of-ai-innovation-with-microsoft-bing-and-edge/)
【参考】：[Open AI DALL·E 3](https://openai.com/dall-e-3)

## Bing AIの使い方はより簡単に便利に進化している

Bing AIは、Microsoft Edgeを前提としていますが、順番待ちなどの制限も解除され誰でも利用することができます。Edge以外のブラウザが使えないなどの不便さもこれまでありましたが、すでにChromeもサポートされていますので、使いやすくなっていることが実感できるでしょう。

このように、**最新の画像生成AIが無料で利用できるなど、Bing AIの進化は当分続くと考えられるため、おすすめのAIチャットシステムと言うことができるでしょう。**

「Bing Chat Enterprise」がリリース！利用方法や有効化について

<center>[【関連情報】「AIで仕事はどう変わる? AIを使いこなせるかがキャリアの分かれ道に｜CANVAS」](https://mynavi-agent.jp/dainishinsotsu/canvas/2024/06/post-1281.html)</center>

Bing AIチャットは、Microsoftが開発提供するAIチャットシステムです。Open AIのGPT-4を利用し、より自然な回答を生成します。ここでは、BingタスクバーやAI画像検索などの最新機能を含む、実際の操作方法を図解していきます。

Bing AIチャットは、Microsoft製AIチャットシステムで、Open AIのGPT-4を利用しています

Edgeの他、Chromeもサポートされており、今後他のブラウザも順次サポートされます

AIによる画像検索機能やAI画像生成機能が追加されるなど、今後の機能拡張も見込まれます

Bing AIの使い方を解説！始め方からChatGPTとの違い・操作方法も図解

アンドエンジニアのYouTube版[『アンドエンジニアチャンネル』](https://www.youtube.com/@andengineer)では、**AI時代で生き残ることができるエンジニア**について対談動画を公開しています。興味のある方はぜひ下記よりご覧ください！

AI時代を制するために必要なスキル・ノウハウはコレ！

## AI開発に必要な言語が分からない人は多い

AI開発に興味があるものの、どのプログラミング言語を勉強すれば良いか分からない方は多いのではないでしょうか。*確かにAIは現在話題になっているものの、AI開発を行うために何の技術が必要かまではまだ広まっていません。*勉強する言語を選択できないために、AI開発に手を出せない方も多いでしょう。

### AI開発におすすめのプログラミング言語はPython

AI開発におすすめのプログラミング言語はPythonです。Pythonはスクリプト言語の1つであり、可読性の高さやライブラリの豊富さが評価されています。他にもAI開発に使われる言語はあるのですが、Pythonは開発現場での使用率が高く、Pythonを習得するだけで転職の幅を広げることができるのでおすすめできます。

*また、TIOBEが毎年発表している「検索エンジンの検索数を元にした言語ランキング」でも2023年にPythonは1位を獲得しています。*このことからもPythonの需要が高いことが分かります。

【参考】：[TIOBE Index](https://www.tiobe.com/tiobe-index/)

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

<center>[エンジニア転職を成功させるため 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=acv07_2)</center>

AI開発に関する基礎知識について解説します。そもそもAIとは何かや、AIエンジニアの年収について紹介します。これからAI開発に参入したい方は参考にしてください。

AI（Artificial Intelligence）とは人工知能のことであり、人間のような振る舞いを行うコンピュータ、あるいはそのようなコンピュータを開発する研究分野を指します。たとえば、人間の代わりに車の運転したり、人間とコミュニケーションを取ったりするAIの開発が進められています。

**AI分野が今後発展することで、人間の代わりにコンピュータが仕事できるようになり、生活が大きく変わると言われています。**そのためAI開発は今注目を集めています。AIをいち早く導入して他社と差別化を図りたい企業も多く、AIエンジニアの求人も増えています。

AIエンジニアとは？AIエンジニアの概要と転職で成功するための秘策を解説

### AIエンジニアの年収について

AIエンジニアの年収データは該当しないため、代わりにAIエンジニアと親和性の高いデータベースエンジニアの年収データを紹介します。

データベースエンジニアの年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」での平均年収は424万円（※2023年5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IT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

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、データベースエンジニアは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

*AI開発は今後さらに重要性を増していくことが予想されるため、AIエンジニアの市場価値も高まり年収も上がっていく可能性が高いと言えます。*ただし、求められる技術も比例して上がっていくことが予想されるため、AIエンジニアを目指すなら技術をしっかり磨く必要があるでしょう。

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/08.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_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)

AIエンジニアの年収は低い？未経験から転職して高年収を得る方法を紹介

## AI開発のためにPythonを学ぶ方法

AI開発を行いたい方はPythonを学ぶのがおすすめです。そこで、Pythonの基礎知識を身につける方法について詳しく解説します。

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

まずは、Pythonの基礎文法を学びましょう。**基礎文法を学ばないことにはAI開発もできません。**文法に関してはオンラインの学習サイトで学ぶのが効率的です。実際に手を動かしながら、文法を1つずつ覚えていきましょう。

Pythonには数多くのライブラリがあります。*ライブラリを使いこなすことで、機械学習のような複雑なアルゴリズムも簡単に導入することが可能です。*ライブラリの使い方は公式サイトや参考書などで学ぶのが良いでしょう。

【参考】：[Python](https://www.python.jp/)

Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

### Pythonで簡単なツールを作ってみる

**ある程度Pythonの基礎スキルが身についたら、簡単なツールを作ってみると良いでしょう。**たとえば、Webページの情報を取得しExcelにまとめるツールや自動でメールを送れるツールなど、機能が1つだけのシンプルなツールの開発から始めることをおすすめします。

### Pythonエンジニアとして活躍しながらAI開発を学ぶ

Pythonを習得したらPythonエンジニアとして転職しつつ、AI開発を学んでいくことをおすすめします。*Python開発の実績を積むことで、AI開発を行う企業に転職できたり、その会社でAI関連のプロジェクトを立ち上げたりする道が開かれていきます。*

エンジニア未経験からPythonエンジニアに転職するなら、転職エージェントを活用することをおすすめします。エージェントでは面接練習や書類添削などのサポートを行ってくれます。

Flask入門｜Pythonエンジニアを目指すなら習得しておこう

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。 エンジニア転職のご相談はぜひ *『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=acv07_2)</center>

## Python以外にAI開発で用いられる言語

Python以外にもAI開発で用いられている言語はいくつかあります。Pythonを習得した方はこれらの言語も勉強しておくと、転職の幅をより広げることができるでしょう。

**R言語は統計解析に特化したプログラミング言語であり、AI開発分野でも多く使われています。**汎用性の面ではPythonに劣るものの、データ解析分野においては優れているため、AI開発を極めたい方におすすめできます。

R言語とは？特徴やできること、Pythonとの違いを解説！

C++はC言語にオブジェクト指向関連の機能を追加した言語です。*家電製品の開発やゲーム開発に用いられているC++ですが、AI開発にも活用することができます。*Pythonに比べて習得難易度が高めですが、C++を勉強することでメモリ管理などのスキルを得られるメリットもあります。

JavaScriptはWebアプリにおけるフロントエンド開発で使われている言語です。**AI開発だけでなく、フロントエンド開発も行いたい方はJavaScriptがおすすめできます。**

JavaScriptでできること6選！向いている人や学習方法も解説

## AI開発に携われる企業を探すなら

本記事ではAI開発に用いられるプログラミング言語について解説しました。本記事で解説したように、AI開発を行うならPythonを習得することをおすすめします。

*しかし、Pythonスキルを磨いたとしても、必ずしもAIエンジニアに転職できるとは限りません。*特に未経験からAIエンジニアに転職するのは難易度が高いです。なぜなら、AIエンジニアの求人はまだそこまで多くないうえに、高度な技術が要求されるため未経験だと不利になってしまうためです。

未経験からAIエンジニアを目指す場合、選考対策をしっかり行う必要があります。とはいえ、転職活動に慣れてない方の場合、どのような対策を取れば良いか分からない場合が多いのではないでしょうか。

そこで利用を推奨するのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。 

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向け、無料の転職⽀援サービスです。

IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案します。

アドバイザーは企業側と直接連携を取れるので、求人票に載っていない情報も確認することができます。こちらで、働き方などをしっかり確認の上、応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

未経験からのキャリアチェンジは心身ともに本当に大変だと思います。少しでもご自身の負担を減らすべく、エージェントサービスを活用して、失敗のない転職活動に臨んでいただければ幸いです。

<center>[*『マイナビIT エージェント』*なら、 IT業界に精通した専任アドバイザーと豊富な求人で、 あなたの転職活動を丁寧にサポートします。](https://mynavi-agent.jp/entry/?genre=26&utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

<center>[【関連情報】「AIを仕事で活用する上で必須! 「コマンドプロンプト」作成のポイント｜CANVAS」](https://mynavi-agent.jp/dainishinsotsu/canvas/2024/08/post-1283.html)</center>

AI開発に興味があるものの、どの言語を勉強すべきか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AI開発をこれから学習する方におすすめのプログラミング言語を紹介します。また、プログラミング言語を勉強する方法についてもまとめました。

AI開発におすすめのプログラミング言語はPython

Pythonの文法やライブラリを学び、簡単なツールを自分で作ることで基礎スキルを身につけられる

AI開発に携われる企業を探すなら転職エージェントを活用すると良い

AI開発に使えるプログラミング言語は？Pythonの基礎知識も解説

## Vertex AIの活用がGitLabとの提携で推進

**2023年5月2日、GitLabとGoogle Cloudは、カスタマイズ可能な生成AIの基盤モデルで、AI支援機能を拡充することを発表しました。**提携によりGoogle Cloudの「Vertex AI」基盤モデルが、GitLabのAIを活用したセキュリティ機能に活用され、脆弱性の特定や修復をより効率的に行えるようになります。

GitLabでは、DevSecOpsのワークフロー効率を10倍向上させるとしています。

両社は、これまで締結していた戦略的パートナーシップを延長しました。GitLabの企業向けDevSecOpsプラットフォームで、AI支援機能の提供がさらに進むと見られます。

【参考】：[GitLab: GitLab and Google Cloud Partner to Expand AI-Assisted Capabilities with Customizable Gen AI Foundation Models](https://about.gitlab.com/press/releases/2023-05-02-gitLab-and-google-cloud-partner-to-expand-ai-assisted-capabilities.html)
【参考】：[Google Cloud: GitLab and Google Cloud Partner to Expand AI-Assisted Capabilities with Customizable Gen AI Foundation Models](https://www.googlecloudpresscorner.com/2023-05-02-GitLab-and-Google-Cloud-Partner-to-Expand-AI-Assisted-Capabilities-with-Customizable-Gen-AI-Foundation-Models)

*Google Cloudは、Googleが提供するクラウドコンピューティングサービスです。*コンピューティング・ストレージのほか、AIと機械学習（ML）やデータ分析などにも力を入れています。AIが組み込まれたクラウドサービス提供のために、必要なサービスを拡張しています。

チームコラボレーションにも注力し、Google Workspaceは企業向けスイート製品としてプロジェクト管理などにも利用されています。

【参考】：[Google Cloud](https://cloud.google.com/?hl=ja)

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

*Vertex AI（バーテクス AI）とは、Google Cloudの機械学習プラットフォームを指します。*企業向けのAIサービスで、機械学習のツールを統合したプラットフォームです。AutoMLとAI Platformを統合しており、モデルのデプロイおよび維持を迅速に行うことができます。企業の導入事例も、確実に増加しています。

【参考】：[Vertex AI](https://cloud.google.com/vertex-ai?hl=ja)
【参考】：[Vertex AI の概要](https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/start/introduction-unified-platform?hl=ja)

*GitLab（ギットラボ）は、ソフトウェアリポジトリなどの開発・運用向けサービスを提供しています。*セキュリティを確保するとともに、ソフトウェア開発ライフサイクルのプロセスを自動化し、ソフトウェア開発の生産性向上をに役立てることができます。

生産性向上では、自動化ツールを提供し、セキュリティスキャンの自動化も可能です。GitLabでは、企業向けワークロードを想定し、サービスを提供しています。

【参考】：[About GitLab](https://about.gitlab.com/)

DevSecOpsとは、開発（Development）・セキュリティ（Security）・運用（Operation）からなるソフトウェア開発の手法を指します。従来のDevOpsにセキュリティ手法を統合したものです。ソフトウェア開発のライフサイクルにおいて、セキュリティの考え方を全員が共有しソフトウェアの安全性を高めていきます。

GitLabは、堅牢な CI／CD（継続的インティグレーション／継続的デリバリー）により自動化を推進します。その下でセキュリティコントロールをDevOpsワークフローに組み入れて、DevSecOpsを実現しています。

*GitLabでは、Googleの生成AI基盤 Vertex AIを活用し、顧客の知的財産やプライバシー保護を推進するとしています。*

【参考】：[AI/ML in DevSecOps Series](https://about.gitlab.com/blog/2023/04/24/ai-ml-in-devsecops-series/)

### DevSecOpsでAIを活用するメリット

DevSecOpsでAIを活用するメリットは、数多くあります。ここでは担当別に解説していきます。

・*開発者のメリット*
開発者は、AIによりコードの生成やサジェスト機能などを利用することができます。コード開発が、効率的でかつ品質の高いコード開発が期待できます。コードのレビューや変更管理も効率向上が期待できます。コード全体の整合性を高めて、マージしメンテナンスの維持に役立てることができます。

・*セキュリティ面のメリット*
ソフトウェア開発のライフサイクルを通じて、安全なコードを書けるような環境を提供します。脆弱性の発見や修正を容易にし、開発者のスキル向上にも役立てることができます。また、テスト工程の反復作業を自動化することで、脆弱性や不具合の発見に貢献します。今回の提携でこちらの強化が期待できます。

・*運用面のメリット*
デプロイにおける評価を自動化し、問題の発見を推進するとともに、コードが理解しやすいようにサポートを受けることができます。

・*プロセス全般のメリット*
プロジェクトの会議にAIが加わり、問題のサマリーを作成し支援します。同様に大量のドキュメントから有益な情報を抽出し、役立てることができます。また、ソフトウェア開発ライフサイクルにおける生産性指標に異常がないか、予測し分析結果から問題を解決することが期待できます。

## GitLabのVertex AIを用いた機能提供とメリット

*GitLabでは、Vertex AIの導入により「Built with Google Cloud AI program」を提供し、活用していきます。*Google Cloudの生成AIモデルを活用した機能は、実験的な機能として提供されます。

「Explain this Vulnerability」により、脆弱性に対して自然言語により問題発見と解決方法を提示し、セキュリティ確保に役立てることができます。開発者は、このメリットを得て効率的にセキュリティの維持が可能となります。

すでに実験レベルの機能として発表した、「Explain this Code」「Summarize Issue Comments」「Summarize Merge Request Changes」に加わり、ソフトウェア開発ライフサイクル全体のワークフロー自動化に役立てられます。

【参考】：[GitLab details AI-assisted features in the DevSecOps platform](https://about.gitlab.com/blog/2023/05/03/gitlab-ai-assisted-features/)
【参考】：[GitLab: ML experiment: Explain this source code](https://about.gitlab.com/blog/2023/04/06/explain-this-code/)
【参考】：[GitLab: ML experiment: Summarizing issue comments](https://about.gitlab.com/blog/2023/04/13/summarize-issues/)
【参考】：[ML experiment: Summarize merge request changes](https://about.gitlab.com/blog/2023/04/20/merge-request-changes-summary-ai/)

### GitLabのVertex AI機能の利用料金

*現時点の提供機能は、「Explain this Vulnerability」という実験的な機能となります。*正式版の利用料金に関しては明らかにされていません。GitLabは、無料プランから有料プランまであります。Vertex AIも通常利用においては、マシンタイプやパイプライン実行に応じて費用が発生します。

【参考】：[GitLab: 料金](https://www.gitlab.jp/pricing/)
【参考】：[Google Cloud: Vertex AI の料金](https://cloud.google.com/vertex-ai/pricing?hl=ja)

### GitLabとVertex AIでAIモデルを構築するには

*GitLabでは、構築チュートリアルとしてPythonベースのクレジットカード取引詐欺検出アプリのデモを用意しています。*このデモにより、連携方法を理解することができます。

デモでは、GitLabはアプリケーションのソースコードをホストし、テストとスキャンを自動的に実行します。Pythonコードを実行し、プログラムの実行結果とアウトプットをGoogle Cloud Storageにアップロードし、Vertex AIでエンドポイントを作成します。

手順としては、GitLabとGoogle Cloudを接続し、Vertex AIにデータをアップロードします。GitLabでCI/CDパイプラインを作成し、品質とセキュリティのテストを行います。トレーニングは、Pythonのスクリプトを実行してモデルを学習します。

その後モデルのトレーニングのために、Vertex AIからデータをフェッチし、モデルをトレーニングしてGoogle Cloud Storageに保存します。

【参考】：[GitLab: Train and deploy AI models with GitLab and Google Cloud's Vertex AI](https://about.gitlab.com/blog/2023/06/08/training-and-deploying-ai-models-with-gitlab-and-vertex-ai/)



## GitLabのVertex AI活用は今後さらに強化されます

今回の発表は、GitLabのDevSecOpsにGoogle CloudのVertex AIを提供し、手始めとして「Explain this Vulnerability」機能を実験的に提供するものです。今後のGitLabのAI機能は、Vertex AIを活用するとしており、開発者に役立つ機能が今後も登場すると見られます。**両社の活動は、AI活用として開発者に注目される機能強化となるでしょう。**

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！

【2023年版】AI（人工知能）の学習におすすめの本10選！習得のメリットも解説

2023年5月2日、GitLabとGoogle Cloudは、生成AIを活用した提供を強化したことを発表しました。Google Cloudの「Vertex AI」が基盤モデルとして提供されます。ここでは、両社の概要や提供の内容について解説していきます。

GitLabとGoogle Cloudは、提携関係を強化し、AI支援機能を拡充すると発表しました

GitLabに、Google Cloudの「Vertex AI」が基盤モデルとして提供されます

「Explain this Vulnerability」という機能に使用され、脆弱性の特定と修復の効率が高まります

Vertex AIをAI支援に活用！GitLabとGoogle Cloudが提携を強化

## おすすめのAIツールについて

**昨今、話題のAIですが、最近ではAIを活用したツールが数多く公開されています。**しかし、AIツールと一言でいってもさまざまなツールがたくさんありますので、ご自身の目的に合わせたツールを選ぶ必要があります。

また、AIの技術を使うと業務を効率化できるなど、さまざまなメリットがあります。そのためご自身の作業の内容にあわせたツールを活用することで、手作業で行っていた業務をより効率的にこなすことができるでしょう。

本記事では、AIを活用するメリットや、AIのツールを厳選して10個紹介します。さまざまな種類のツールを紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

## AIツールを利用するメリット

**AIツールを利用することで、これまで研究者や専門家の方でなければできなかった技術を、より気軽に使うことができます。**

ここからは、そんなAIツールを使うメリットをご紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

### 専門的な知識がなくても成果物を得られる

*まずは、AIのツールを利用すれば、専門的な知識がなくても成果物を得られます。*例えば、画像の作成であれば、本来デザイナーなどが手作業で画像を描いたり、写真家が綺麗な写真を撮影したりしていました。

しかし、AIツールによってテキストから自動でAIが画像を生成するツールが登場したことで、たった数秒で画像を生成することができます。

この時に、デザインの知識や写真を綺麗に取る知識は全く必要ありません。AIのツールにどんな画像を生成したいのか、テキストを入力するだけで簡単に画像を作れるのです。

### 顧客への満足度を上げられる

顧客への満足度を上げられることも、メリットの1つだといえるでしょう。例えば、これまでカスタマーサポートでは、担当者が電話やメールで1つずつ顧客の問い合わせに対応していました。

また休日や夜間の対応はしていない企業もあり、顧客は決まった時間に問い合わせをして、返答が返ってくるまで待つ必要がありました。

しかし、AIチャットボットがあれば顧客の問い合わせに自動で対応してくれます。*また24時間体制で対応ができるため、カスタマーサポートの担当者の負担を減らしつつ、顧客の満足度を上げることができます。*

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

*ここからは、AIツールをまとめて10個紹介します。*AIツールの中には、無料で使えるツールもありますので、試しにAIツールを利用したい方は、料金についてもぜひチェックしてみてください。

*OpenCVは映像を分析して、その映像の中に現れる特定の物体を検出するツールを提供しています。*このツールは、例えば在庫管理や、製造の現場、フィットネスなど様々な分野で使われています。

その他にも、OpenCVでは顔認識のツールやAIによる画像生成のツールなど、幅広いツールを提供しています。

【参考】：[OpenCV公式](https://www.opencv.ai/)

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