人工無脳という言葉を初めて聞く方も少なくないと思いますが、人工無脳の英訳はChatbotです。すなわち、**人工無脳とは、あらかじめ定められたルールに従って返答するチャットボットの総称です。**

また人工無脳は人工知能（AI）の一種であり、人間と同じように会話ができる仕組みやシステムを指します。ここでは、人工無脳の特徴、人工知能との違い、活用例、チャットボットの作り方などについて解説していきます。

人工無脳では相手の発言に応じて応答文を生成し、それを返す方式を採用していますが、大きくは3つの方式がありますので、以下で解説します。

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*人工無脳の実装方法としては、辞書型、ログ型、マルコフ文生成型があります。*以下、それぞれの特徴について解説します。

**辞書型とは相手の発言と、それに対する応答文をセットで会話のルールとしてプログラミングしておき、ルールにしたがって会話を行う方式です。**

会話のルールに合致すれば効果的ですが、この方式の欠点として、会話ルールの作成が大変なこと、会話のルールに該当しない場合はまったく会話が成立しない点があります。

**ログ型とは大量の会話のログを保持しておき、相手の発言にもっとも近い発言を探し出して、その発言に対する応答文をログから抜き出し、相手に返す方式です。**

実際の場面では、応答文をそのまま返すのではなく、相手の発言からキーワ ードを抜き出して、それを応答文に含めることで、より人間同士の会話に近づけるよう工夫されています。

**マルコフ文生成型とは「の」を用いて文を自動的に生成することで相手と会話しようとする方式です。**

マルコフ連鎖とは、現時点の状態が変化する確率について、これまでの状態に関係なく現在の状態のみから決まるモデルのことです。例えば、明日の天気は昨日までの天気に関わらず、今日の天気から予報されるようなものです。

【参考】：[自治体におけるAI活用・導入ガイドブック｜総務省](https://www.soumu.go.jp/main_content/000820109.pdf)

## 人工知能と人工無脳の違いや特徴

人工無脳は主にチャットボットのことだと分かりましたが、チャットボットには人工知能（AI）を搭載しているタイプと、人工無脳を搭載したタイプがあります。ここでは人工知能と人工無脳の違いについて解説します。

人工無脳は、表面的な会話の部分に主眼を置いて、そこから掘り下げるというトップダウン的な考え方によるものです。

一方、人工知能はニューラルネットワークという脳の働きを模した仕組みを発達させることで、推論や認識といった人の知能に近いものを発現させ、その結果として会話を得ようというボトムアップ的な考え方によるものです。

すなわち、**人工無脳は表面的な会話、やり取りを主眼にしているのに対し、人工知能は人間の思考そのものを再現しようとしている点が大きく異なります。**

人工無脳は、多くのチャットボットや音声認識システムなどで使われ、主に表面的な会話を目的としていますが、人工知能は自動運転技術や画像認識技術などで使われており、人間の思考を再現しようとしています。

最近話題のChatGPTはチャットボットとは異なり、人の会話に限りなく近い自然言語処理のAIモデルです。

【参考】：[Introducing ChatGPT｜OpenAI](https://openai.com/blog/chatgpt)

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*人工無脳と人工知能の大きな違いは、強化学習ができるか否かにあります。*以下、人工無脳の特徴を列挙していきます。人工無脳は強化学習ができませんので、人の手によるメンテナンスが必要です。

▪決まりきった文章やテンプレートによる対応が得意
▪YESやNOなどによる返答が容易な問い合わせには正確に対応できる
▪構築や導入費用が比較的安価であり、かつ運用のハードルが低い
▪シナリオなどの設定追加によって対応範囲を次々と広げられる
▪企業のWebサイトやECサイトでの案内やサポートに向いている
▪FAQ専用のチャットボットとして活用しやすい

*人工知能には強化学習機能が備わっていますので、自ら学習することで賢くなっていくのが大きな特徴です。*以下、人工知能の特徴を列挙します。

▪まるで人間同士で話しをしているかのような柔軟な対応ができる
▪事前設定やチューニングの手間は掛かるが、そこをクリアすると複雑な問い合わせにも対応できる
▪YES／NOでは回答できない
▪構築や導入費用は高いが、導入すること他とので差別化が図れる
▪ヒアリングやクレーム処理などといった高度な使い方ができる

人工無脳は主にチャットボットとして活用されていますが、人工無脳を活用したカスタマーサポートでは、人工知能型のチャットボットよりも成果が上がっていると言われています。

人工無脳の研究の始まりは、1966年の ELIZA（イライザ） というプログラムで、ジョセフ・バウムが発表しています。ELIZAは単純な自然言語処理プログラムですが、実際に人間と会話しているようだと評判になりました。

日本ではデスクトップマスコットの 「伺か（うかがか）」、「人工無脳 うずら」 など様々な人工無脳が誕生しています。近年のDeep Learningを筆頭に人工知能技術の進歩により、対話システムは急速に進化しています。

ただし、人工無脳はまだ発展途上であり、完全に人間の片側代わりができるわけではありません。自然言語処理において、人の言葉の意味を正確に理解することができない場合があるため、**人工無脳を活用する際には、限定的なタスクに特化させる必要があります。**

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### 自治体におけるチャットボットの利用目的

自治体は次のような目的で行政サービスにチャットボットを利用しています。

▪住民サービスの向上
▪コールセンターなどの人材不足の解消
▪業務効率の向上

これから、地方自治体でのチャットボットの活用事例を見ていきましょう。

【参考】：[地方自治体におけるＡＩ・ＲＰＡの実証実験・導入状況等｜総務省](https://www.soumu.go.jp/main_content/000624150.pdf)

**神奈川県横浜市はチャットボットを用いて市民生活、行政、子育てや健康・福祉、観光、感染症情報などの問い合わせに対応しています。**質問は項目からの選択や、キーワード入力に対応しています。シナリオがしっかりしており、質問への正答率も高く、随所に市民に使いやすい工夫が施されています。

【参考】：[「横浜市ＡＩチャットボット※」の試験運用を実施します ｜横浜市](https://www.city.yokohama.lg.jp/city-info/koho-kocho/press/shimin/2020/0305aichatbottest.files/0002_20210303.pdf)

沖縄県沖縄市は、市民からの問い合わせにいつでも対応できるように、チャットボットを導入しました。**新型感染症や子育て・医療・福祉、各種届出など、様々なさまざまなジャンルにまたがり、幅広く市民からの問い合わせに対応しています。**

また海外からの移住者、利用者に向け英語や韓国語、中国語にも対応した多言語自動翻訳機能も組み込まれています。チャットボットの起動は、40%が市役所の受付時間外となっており、夜間や休日の問い合わせにも対応できています。

【参考】：[沖縄市民対応ボット｜沖縄市](https://www.facebook.com/City.Okinawa/posts/2864886960306318/)

東京都港区には約2万人の外国人が居住しています。彼らが安心して生活ができるようにと港区はAIを活用した多言語チャットサービスを導入しています。**このサービスは外国人の多くが利用しているFacebookのメッセンジャー機能を通じて問い合わせに対する回答を行います。**

港区に暮らす外国人が生活する上で生じた疑問、行政情報に対する問い合わせなどに対して、AIが英語と日本語で自動回答します。

【参考】：[多言語AIチャットによる情報発信を行っています！｜港区](https://www.city.minato.tokyo.jp/kokusaika/aichatservice.html)

埼玉県では県民が急病やけがの際に、家庭における対処方法や医療機関受診の必要性判断などをチャットボットを用いて気軽に相談できる「埼玉県AI救急相談」を県内の救急医療機関や専門家の協力によって整備しました。

**「埼玉県AI救急相談」では利用者の相談内容をもとに、可能性の高い症状を利用者に案内し、症状に応じて緊急性の判定を行います。**症状に不安を抱える人に適切なアドバイスが行われ、不安解消や医療機関受診判断に役立っています。

【参考】：[【公式】埼玉県AI救急相談](https://www.saitama-aiqqsoudan.com/)

PythonはOSSの日本語形態素解析エンジンの「MeCab」やマルコフ連鎖のライブラリ「markovify」を利用できますので、人工無能を開発しやすいという強みがあります。

さらに深層学習に適したPythonのフレームワーク「ChatterBot」を利用すれば、**Pythonエンジニアであれば簡単にチャットボットを作れるでしょう。**

【参考】：[プログラミング言語 Python 総合情報サイト ｜ python.jp](https://www.python.jp/)
【参考】：[About ChatterBot  ｜  ChatterBot 1.0.8 documentation](https://chatterbot.readthedocs.io/en/stable/)
【参考】：[MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer](https://taku910.github.io/mecab/)
【参考】：[Pythonを使いマルコフ連鎖で文章を自動生成する ｜GitHub Pages](https://ysko909.github.io/posts/how-to-use-markovify/)

## チャットボットを活用しよう

今回は人工無脳（チャットボット）とは何か、人工知能との違いや特徴、チャットボットの自治体導入事例などについて紹介してきました。人工無脳によるチャットボットの開発は比較的容易でありながら、様々な効果が期待されます。

AIブーム、DXブームと言われる今日、ITエンジニアを目指す皆さんがチャットボットの開発に携わる機会は益々増えていくことが予想されますが、**利用目的に合ったチャットボットを導入することが大切です。**チャットボットに興味が湧いた方は、ぜひその開発にチャレンジしてみてはいかがでしょうか。

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あまり聞きなれない言葉に「人工無脳」があります。人工無脳とは人工知能（AI）が搭載されない「チャットボット」のことです。ここでは、人工無脳の概要、人工知能との違いやそれぞれの特徴、活用事例などについて解説します。AIに興味がある方もぜひ参考にしてください。

人工無脳とは、あらかじめ定められたルールに従って返答するだけのチャットボットの総称

人工無脳には実装方法として、辞書型、ログ型、マルコフ文生成型がある

人工無脳と人工知能の大きな違いは、強化学習ができるか否かにある

人工無脳とは？人工知能との違いや活用事例をわかりやすく解説！

**AIプロンプトとは、人工知能（AI）システムに対して指示や命令を出すことを指します。**指示や命令文自体やそのフォーマットを指す場合もあります。AIプロンプトは生成系AIシステムの登場により、重要度が高まっています。

基本的なAIプロンプトですが、何かを質問することでAIシステムがそれを理解します。単純に言うと、*「〇〇を教えてください。」が基本的なプロンプトとして成立します。*後は、その基本形に追加の指示や命令を加えていくことで、希望する回答に応答を近づけていくことができます。

*プロンプトエンジニアあるいはAIプロンプトエンジニアとは、生成系AIシステムに対して最適な指示や命令を出すエンジニアです。*最適なプロンプトを送ることで、最も要件に合う回答を得たり、テキストや画像・イラストなど高品質のコンテンツを生成させたりすることが可能です。

利用拡大に伴い、今後求人も増えると期待が高まっています。

プロンプトエンジニアになるには、自然言語処理やプログラミングの知識が必要です。知識吸収には、機械学習の勉強や資格などを取得するのも良いでしょう。

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### AIシステムの理解できるプロンプトは

*AIシステムの理解できるプロンプトは、汎用的な言語に基づくものから特定のことを表す専門用語まで多岐に渡ります。*例えば画像生成システムの場合はイラストの種類や顔の表情などを特定のキーワードで表す場合もあります。

プロンプトは、「〇〇を教えてください。」が基本形ですが、質問者が都度言い方を変えると回答内容にばらつきが出てしまいます。そのため、*定型文やフォーマット一覧を事前に作成しておくと、業務利用や再利用時に精度よくAI生成を行うことができます。*

## ChatGPTが理解できるプロンプト

*ChatGPTは、大規模言語モデルによって学習し、幅広いトピックや質問に対応できるよう設計されています。*また自然言語処理が可能ですので、「〇〇を教えてください。」などと指示を送信します。理解できるプロンプトは多岐に渡ります。その詳細は以降で解説していきます。

【参考】：[ChatGPT](https://openai.com/product/chatgpt)

*ChatGPTは、"こんにちは"などの挨拶から、"最近の〇〇は何ですか？"や"おすすめの〇〇はありますか？"などの、対面でのコミュニケーションに相当する会話が可能です。*体調が悪い時には、健康やメンタル面の質問の質問にも対応してくれます。

こちらが最も多い使用方法だと考えます。*"〇〇の△△について教えてください。"、"〇〇に関する最新の研究について教えてください。"などと質問し、情報を得ることができます。*同様に、"〇〇でおすすめの観光スポットはありますか？"などとすると、見どころを教えてくれます。

### 具体的な比較や専門情報を得る

*特定の製品やサービスを知りたい場合は、"〇〇と△△の違いは何ですか？"と聞いてみてください。*"最適な〇〇はありますか？"や、"どの〇〇が△△をする際に最適ですか？"と聞くと、用途別に最適な候補を教えてくれます。

*生成AIの得意とする、創作のサポートが得られます。*"〇〇を考えるのにアイデアをください。"や、"〇〇を制作するためのアドバイスを教えてください。"、"ユニークな〇〇のアイデアを教えてください。"と質問すると、候補を生成してくれます。

## 実際にプロンプトを記述してみる

先にプロンプトの分類を挙げましたが、AIシステムはさまざまなトピックや質問に対して広範囲に対応できるよう考えられています。*特定のトピックや質問があれば、それに基づいてより具体的なプロンプトを与えることで、さらに正確な回答を生成することができます。*

例えばChatGPTに、“新規ビジネスのアイデアを2つ出してください。” のように質問してみます。この場合、次の図のように回答が得られます。

~~　【図】：プロンプトの基本形~~

ここで得られたのは、「リモートワーク向けのフィットネスプラットフォーム」と「エコフレンドリーな食品宅配サービス」のアイデアです。何の前提もない基本形では、無難な回答のみが表示されます。

### プロンプトに追加指示を与える

ここからはChatGPTを用いて、汎用的な回答からよりポイントを絞った回答を得るための追加指示を解説していきます。*具体的にはAIプロンプトを最適化するために、以下のような指示を追加していきます。*

・詳細な情報を加える
・回答形式を指定する
・質問の制約や範囲を指定する
・優先順位を明確化する
・補足事項を加える

詳細は以降で解説していきます。

### プロンプトに詳細な情報を加える

*生成AIの回答を、自身が求める回答に近づけるには、聞きたいことや関心のある事を具体的にかつ詳細に伝えます。*例えば、”最新の〇〇について教えてください。特に△△に関して知りたいです。”、といった質問は、回答領域がはっきりしますので、より適切な回答が得られます。

先の基本形に図のように、「地域振興と地方活性に関する」と具体的に情報を追加し、“地域振興と地方活性化に関する、新規ビジネスのアイデアを2つ出してください。”、と質問してみます。

~~　【図】：プロンプトに詳細な情報を加える~~

この場合の回答は、「地域特産品のオンライン販売プラットフォーム」と「地域観光ガイドアプリ」のアイデア」が得られました。確かに「地域振興と地方活性に関する」情報によって範囲に絞り込みがされています。

### プロンプトに回答形式を指定する

*回答の形式やレベル感について具体的な要求がある場合は、プロンプトで指示します。*例えば、”〇〇などの言葉を使って説明してください”、”初心者向けの用語で説明してください”、などといった指示を追加することができます。

基本形に図のように、「シニア世代に分かる言い方と内容で」と回答形式を指定し、“新規ビジネスのアイデアを、シニア世代に分かる言い方と内容で2つ出してください。”、と質問してみます。

~~　【図】：プロンプトに回答形式を指定する~~

この場合の回答は、「シニア向けライフサポートサービス」と「シニア向けオンライン学習プラットフォーム」の2点で、さらに具体的なサービス内容が分かりやすく追加されています。

なお、回答文字数の都合ですべての回答が表示されていませんが、ブラウザ下部の「Continue generating」をクリックすると残る回答も表示されます。参考としてお伝えしておきます。

### プロンプトに質問の制約や範囲を指定する

*特定の条件や制約がある場合は、その条件をプロンプトに指定します。*例えば、”〇〇の△△を××する方法を、□□の条件を考慮に入れながら教えてください”、というような具体的な要件を指示します。

基本形に図のように、「売り上げを最大にするように」と具体的に質問の制約を追加し、“新規ビジネスのアイデアを、売り上げを最大にするように2つ出してください。”、と質問してみます。

~~　【図】：プロンプトに質問の制約や範囲を指定する~~

この場合は、「カスタマイズ可能な健康食品サブスクリプション」と「オンラインチュータリングプラットフォームの拡大」の2つの回答が得られました。チュータリングとは家庭教師のことを指します。得られた回答は売り上げ効果が高い候補ですので、自身の気づきにもなるはずです。

### プロンプトに優先順位を加える

*複数の質問を行う場合は、質問の優先順位をつけることでどの質問に重点を置くか、指示することができます。*例えば、”まず最初に、〇〇の△△について教えてください。それから、〇〇の□□も教えてください”、という具合に指示を追加します。

ここでは次のように、優先順位を「売り上げ」、続いて「利益」と情報を加えて見ます。
“新規ビジネスのアイデアを、まず売り上げに関する項目を1つ出してください。続いて、利益に関する項目を1つ出してください。”

得られた回答は次の図の通りです。

~~　【図】：プロンプトに優先順位を加える~~

得られた回答は、売上増加策と利益創出策の2点です。ここでは各1件の回答としましたが、ブレストなどを行う場合はそれぞれ3つあるいは5つを指定して議論するのが良いでしょう。

### プロンプトに補足事項を加える

*不足している情報や関連する背景情報がある場合は、それを追加します。*例えば、”〇〇の資料を作成しています。”や、”今度の△△で使用する□□を準備しています。”などと、伝えることで、よりニーズに合う回答が生成されます。

ここでは、プロンプトに「他社と提案が被らないよう、既存のアイデアを含まずに」と補足事項を加えて、次のように質問してみます。
“他社と提案が被らないよう、既存のアイデアを含まずに、新規ビジネスのアイデアを2つ出してください。”

この場合、次の図のように回答が得られました。

~~　【図】：プロンプトに補足事項を加える~~

得られた回答は、既存のアイデアを含んでいないと説明されています。「モビリティシェアリングエコノミープラットフォームのための電力供給インフラストラクチャの開発」と「プラントベースドミート（植物由来の肉）の研究・開発」の2点です。興味深いアイデアですので、実現可能性なども確認するのが良いでしょう。

### プロンプトにすべての指示を追加する

これまでに、プロンプトに肉付けすべき要素を確認してきました。次の指示は、すべての指示を追加した場合のプロンプトです。

```
地域振興と地方活性化に関する、提案を行っています。
他社と提案が被らないよう、既存のアイデアを含まずに、新規ビジネスのアイデアを2つ出してください。
提案するアイデアは、シニア世代に分かる言い方と内容にしてください。
優先順位は、まず売り上げ最大化に関する項目を1つ出して回答してください。
続いて、利益最大化に関する項目を1つ出して回答してください。
最後に、全体のまとめを追加してください。```

*この指示は、学んだプロンプトの組み合わせです。*次の図のようにまとめてみます。

~~　【図】：すべての指示を追加した場合のプロンプト~~

すでに学んだ基本形に追加する情報を①～⑤に、全体の調整を⑥に整理すると、次のようにまとめることができます。

・①詳細な情報を加える
　「地域振興と地方活性に関する」などを加える

・②回答形式を指定する
　「シニア世代に分かる言い方と内容で」などを加える

・③質問の制約や範囲を指定する
　「売り上げを最大にするように」などを加える

・④優先順位を明確化する
　優先順位を「売り上げ」、続いて「利益」などを加える

・⑤補足事項を加える
　「他社と提案が被らないよう、既存のアイデアを含まずに」などを加える

・⑥すべての指示を追加する
　「最後に、全体のまとめを追加してください」などを加えて、指示を調整する

⑥はいくつかバリエーションがあります。例えば「500文字にまとめてください」と文字数を調整したり、「あなたの立場は〇〇です」や「△△の視点で説明してください」など立場や論点を明確にしたりすることもできます。これらの指示は、より具体的な回答を生成するのに役立ちます。

以下の図は、上記プロンプトで得られた回答です。

~~　【図】：すべて指示を追加した回答~~

売り上げの最大化に関しては「シニアライフ応援センター」の設立、利益最大化に関しては「シニア専用エンターテイメントサービス」の提供、がアイデアとして得られました。まとめには、豊かな生活を送るシニア世代に対する考えが整理されています。

追加した指示は、回答を見ながら徐々に最適化を図ることもできます。

## AIプロンプトは目的を明確にすると効果的

AIのプロンプトは、多少分からないことでも回答が得られるメリットがあります。そのメリットをさらに活かすには、より目的を明確にし、背景などの追加情報を適切にプロンプトに盛り込むことが重要です。

図解したようにプロンプトにより多くの追加情報や指示を提供することで、さらに満足のいく回答を得ることができます。

AIプロンプトとは、人工知能（AI）システムに対して指示や命令を出すことを表します。生成AIでは自然言語処理が可能ですので、会話のように指示を送信し回答を得ることが可能です。ここでは、AIに対する指示であるプロンプトの概要から記述の最適化まで解説していきます。

AIプロンプトとは、AIシステムに対して指示や命令を出すことを指します

生成AIでは自然言語処理が可能ですので、「〇〇を教えてください。」などと指示を送ります

プロンプトでは、背景や補足情報などを正確に伝えることで要望に沿った回答が得られます

AIプロンプトとは？概要からプロンプト記述の最適化まで解説！

**Google Bardが待望の日本語に対応したことが、開発者向けイベントである「Google I/O 2023」で明らかにされました。**2023年4月18日より日本からのアクセスが可能となっていましたが、これまでは英語に限定してサービス提供されていました。

5月10日には待機リストが撤廃されるとともに日本語に対応し、Googleアカウントがあれば誰でも利用可能となっています。翌11日にGoogle Japan Blog上には、Bardの解説情報が掲載されています。

【参考】：[Google I/O 2023](https://io.google/2023/intl/ja/)
【参考】：[Google Japan Blog: Bard が日本語に対応](https://japan.googleblog.com/2023/05/bard.html)

*Bardとは、Googleの提供する対話型人工知能サービスを指します。*2023年2月6日に発表され、2023年3月21日より米国と英国で開始されています。5月10日より英語に加えて日本語と韓国語に対応するとともに、180カ国以上の国と地域で利用可能となっています。

なおBardは、｢試験運用中のサービス｣として提供されており、回答の正確性について利用者が確認するように求めています。現在無料で利用することができますが、他のGoogleサービス同様に、正式リリース後も無料で提供されると見られています。

【参考】：[Bard](https://bard.google.com/)

### 対話型人工知能サービスの概要

対話型人工知能サービスは、生成系AIとも呼ばれておりOpenAIのChatGPTが先行リリースされています。*生成系AIは、機械学習により蓄積された情報から、実用レベルの文章や画像などを生成します。*

Googleは長らく、自社で考案したLaMDAを用いた言語モデルで技術を蓄積していましたが、サービスリリースに時間がかかっていました。BardのリリースはChatGPT以外の選択肢を提供し、今後Googleのサービス連携が期待できます。

【参考】：[OpenAI](https://openai.com/)

### 競合する対話型人工知能サービス

*先行するOpenAIのChatGPTは、GPT-4が実装され、より高精度な言語解釈が可能です。*Microsoft Bingでは、「新しいBing」の検索エンジンにChatGPTのGPT-4を採用し、チャットエクスペリエンスの向上を進めています。このような競争状態はしばらく続くと見られます。

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

Bardは、Googleの開発する大規模言語モデルであるPaLMの次世代版「PaLM2」を採用しています。PaLMと比較し推論や多言語翻訳、コーディングのパフォーマンスが向上しました。GPT-4に対抗するものであり、従来より言語パターンの予測率が高まっています。

*日本語対応は、このPaLM2によってもたらされます。*

【参考】：[PaLM2](https://ai.google/discover/palm2)

Bardは試験運用中ですが、安全性や回答の正確性に関しては、利用者に確認やフィードバックを求めています。*Google AI原則に沿って安全管理がされていますが、回答の正確性や適切性についてはユーザーからのフィードバックは欠かせないものとなります。*

【参考】：[Bard に関するよくある質問](https://bard.google.com/faq)
【参考】：[Google AI原則](https://ai.google/responsibility/principles/)

### Google  Bardのアップデート情報

Bardのアップデート情報によると、これまで月2回程度機能の更新がされています。*最新のリリースは2023年5月10日で、日本語と韓国語のサポートや、利用対象を180カ国以上に拡大しています。*GoogleドキュメントやGmailへのエクスポートもこのバージョンで対応しています。

今後も定期的な更新がされると予測できるため、このリンク先を適宜確認することをおすすめします。

【参考】：[Bard 試験運用版の最新情報](https://bard.google.com/updates)

*Bardを使うには、18歳以上であればGoogle アカウントのみでログインし利用することができます。*次の図の通り、公式サイト右上のログインをクリックし、アカウントを選択します（①②）。最初のログインの際には利用規約や免責事項に相当する表示がされます。

~~　【図】：Bardへのログイン~~

【参考】：[Bard](https://bard.google.com/)
【参考】：[Google 利用規約](https://policies.google.com/terms)
【参考】：[Google ジェネレーティブ AI の追加利用規約](https://policies.google.com/terms/generative-ai)

*Bardの質問方法は、画面下部に表示されるプロンプト領域に聞きたいことを入力し、送信するだけです。*検索エンジンやChatGPTと同じ手順です。このプロンプトに如何に適切な質問を盛り込むかにより、回答の精度や範囲あるいはレベルや難易度などに違いが現れます。

試しに次の図のように、”日本の人口は、10年後には何人になりますか？”と聞いてみました。プロンプト領域に質問を入力し、送信します（①②）。ChatGPTと比較すると、結果が表示されるまで多少時間がかかりますが、この図のように回答が得られました（③）。

文字数を指定しない状態で約400文字程度の回答が得られました。これはChatGPTとほぼ同じ分量の回答です。

Bardは質問に対して、複数の回答案を提示します。そこで自分に合った回答案を複数の候補から選ぶことができます。この部分は、単一の回答を生成するChatGPTよりも回答の柔軟性が高いと考えられます。

試しに先ほどの質問である、”日本の人口は、10年後には何人になりますか？”の回答表示の右上の「他の回答案を表示」をクリックすると、次の図のように3つの回答案が表示されます（①②）。

~~　【図】：Bardで他の回答案を表示する~~

回答案2は次の図の通り3つの案から選択することで、下部にその回答が表示されます（①②）。回答案3も同様に表示することができます（③④）。

~~　【図】：回答案2と回答案3を表示する~~

*回答案を比較すると、いずれも何らかの情報ソースによって得られる分析から回答を生成していることがわかります。*比較して、マッチする文面を選択できるのは便利です。

*Bardでは、最新のウェブ情報に基づき回答を作成します。*そのまま追加検索を行うこともできますので、新しいトピックスの対応についてはBardが一歩進んでいます。

ChatGPTでは、2021年9月までの蓄積データに基づきますので、最新の傾向分析はあまり得意としません。2023年3月には「ChatGPT plugin」がイニシャルリリースされており、最新情報の取込機能が提供されます。このことから最新情報への追従は、今後は同等レベルに近づいていくでしょう。

【参考】：[ChatGPT plugins](https://openai.com/blog/chatgpt-plugins)

### メールや文書の下書きに使える

*Bardでは、回答をGoogleドキュメントやGmailに取り込むことが可能です。*次の図のように、「回答をエクスポート」アイコンが追加されており、「Google ドキュメントにエクスポート」や「Gmailで下書きを作成」ですぐに回答を取り込むことができます（①②）。

~~　【図】：回答をGoogleドキュメントやGmailに取り込む~~

*今後は、GoogleのGoogleドキュメントやGmail、Googleマップなどのサービスにおいて、Bardのエクスペリエンスが統合される予定です。*外部パートナー連携も検討されており、手始めに画像生成AIであるAdobe Fireflyでの連携機能が数カ月以内に提供される予定となっています。

Adobeとの連携は、Microsoftのサービスとの競争上も有利に働くと見られます。

【参考】：[Adobe Firefly](https://www.adobe.com/sensei/generative-ai/firefly.html)

## Google Bardは生産性を高めるには有効

Googleのサービスはドキュメントの共有など、プロジェクト管理などにも用いられます。その中で、Bardは情報検索から今後の予測など多岐にわたる回答が可能で、サービス連携に更なる期待が持てます。**現状のAIの利用リスクを理解しながらも、生産性を高めるツール Bardは早期に触れてみることがおすすめです。**

ChatGPTの活用方法！エンジニアの業務に活かせるか利用してみた

ChatGPT Plus（有料版）とは？無料版との違いやGPT-4の機能も解説！

日本時間の2023年5月11日（現地5月10日）に開催された開発者向けイベント、「Google I/O 2023」において、Google Bardが日本語に対応したことが明らかにされました。ここでは、最新のBardの特徴と使い方を解説していきます。

BardはGoogleの提供する対話型人工知能サービスで、5月10日に最新版がリリースされました

最新版は日本語に対応し、Googleアカウントにログインし利用することができます

Googleのサービスと連携し、今後も利便性が高まることが期待できます

Google Bardが待望の日本語に対応！特徴と使い方を解説

**あらゆる情報の一元管理ができるオールインワンツールとして人気のNotionに、新たに「Notion AI」が登場し、2023年2月に正式リリースされました。**AIとしてはChatGPTが有名ですが、Notion AIを利用することで何ができるのか、ChatGPTと使い分けをどのようにするのか気になるところです。

当記事ではNotion AIの概要、メリット・デメリット、使い方や料金プラン、使用例などについて紹介します。Notionが初めての方、Notion AIに興味がある方、業務に活用してみたい方など、ぜひ参考にしてください。

【参考】：[Notion (ノーション)  AI｜Notion](https://www.notion.so/ja-jp/product/ai)

**Notion AIは、様々なビジネス情報を一元管理できるメモアプリ「Notion」に新たに搭載されたAIアシスタントサービスです。**利用はNotionのワークスペース上となるため、Notionユーザーにとって利用しやすい機能が搭載されています。

Notion AIは2022年11月より招待制でテストリリースされ、2023年2月から正式リリースとなりました。

Notion AIの機能としては、テキスト文書の作成、校正、テキスト文書の要約や翻訳、ブレインストーミングの支援などがあります。自然言語処理を得意としており、人間のアシスタントの手助けを受けているような感覚で利用できます。

ちなみにNotion AIに「Notion AIの概要について説明して」と質問したところ、以下の回答が返ってきました。かなり読みやすい自然な表現になっています。

~~【図】：Notion AIの回答実例（Notion AIの概要）　~~

**Notion AIを利用するためにはNotionのアカウントが必要です。**Notionのアカウントを登録していない方は先にユーザー登録を行ってください。アカウント登録は以下のサイトから行います。

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