現代人が仕事をする上で、エクセル（Excel）はなくてはならないビジネスツールです。しかし、複雑な関数やデータ分析に苦手意識を持っている方も少なくないのではないでしょうか。そのような問題解決には、ChatGPTを利用したり、アドインのアプリを利用したりする方法があります。

ここでは、*ChatGPTをExcelで活用するとできること、Excel上で利用できるアドインの「ChatGPT for Excel」について紹介します。*ChatGPTのExcel連携や、Excel活用を実現してみたい方はぜひ参考にしてください。

【参考】：[ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue](https://openai.com/blog/chatgpt/)

## ChatGPTをExcelで活用するとできること6選

ChatGPTを活用することで、Excelでの作業はどのように効率化できるのでしょうか？実例を交えながら見ていきましょう。

### 作業内容に合った関数を教えてくれる

ChatGPTに自然言語で質問することで、**データ分析やグラフ作成に必要な関数を教えてもらえます。**関数名だけでなく、具体的な使い方や構文も説明してくれるので、初心者でも簡単に操作できます。

ChatGPTに「Excelで従業員の平均年齢を計算したい時に使える関数は？」と質問したところ、次のような回答が返ってきました。

~~【図】：ChatGPTで作業内容に合った関数を質問~~

### 関数の使い方を教えてくれる

特定の関数の使い方について詳しく知りたい場合にも、ChatGPTに質問することで解決します。引数の意味や具体的な使用方法など、丁寧に教えてくれます。**複雑な関数でも、ChatGPTの助けがあれば簡単に使いこなせるようになります。**

ここでは、前述のAVERAGE関数の使い方について質問してみましょう。以下のように、丁寧にAVERAGE関数の機能や書式、手順、注意事項などを教えてくれます。

~~【図】：ChatGPTにAVERAGE関数の使い方を質問~~

ChatGPTを使うことで、データの加工の自動化が可能です。例えば、**重複データの削除、欠損値の補完、データの整形など、様々な処理をChatGPTに依頼できます。**プログラミングの知識がなくても、ChatGPTの指示に従うだけで簡単に処理を実行できます。

### データ分析やグラフ作成ができる

ChatGPTを使うことで、**データ分析やグラフ作成の効率化が可能です。**データを分析して必要な情報を抽出し、わかりやすいグラフを作成するといった作業をChatGPTに依頼できます。専門的な知識がなくても、説得力のある分析結果を導き出すことができます。

データ分析とは？基本的な目的や方法、職種例と転職方法について解説

ChatGPTを使うことで、VBAマクロの作成が可能です。複雑なマクロでも、ChatGPTに指示を出すだけで自動的に生成してくれます。マクロの動作内容や細かい設定も、ChatGPTとやり取りしながら調整でき、**プログラミング初心者でも効率的にマクロを作成することができます。**

ここでは、ChatGPTに「Excelで生徒別、試験科目別のテストの点数を別のシートから読込み、試験科目別の成績ランキングを作成するVBAマクロを作成して」と指示してみました。回答の前半を紹介しますが、そのままコピペして使えるVBAマクロが一瞬で作成されていました。

~~【図】：ChatGPTにVBAマクロの作成を指示~~

*上記以外にも、ChatGPTとExcelの連携によって様々なことができます。*例えば、以下のような作業も自然言語で指示するだけで実現可能です。

・目的に合ったチャートの種類を提案する
・データを可視化する方法についてアドバイスをする
・エラーメッセージの原因を特定し、解決に導く
・Excelの作業手順を自動化する

## ChatGPTをExcelのアドインで活用する

ChatGPTをExcelで活用するには、Excel上で簡単にChatGPTの機能が使える、アドインソフトを利用する方法があります。今回は、*Excelでよく利用されているサードパーティ製の「ChatGPT for Excel」を紹介します。*

**ChatGPT for Excelは、Excel上でChatGPTの機能を呼び出し、その機能を利用できるアドインソフトです。**この利用によって、Excelで作業しながら、直接ChatGPTに対して質問やリクエストを行って回答を得たり、データの分析や表作成を支援してもらったりすることが可能になります。

また、マクロを作成してエクセルの自動化を図ることもできます。

【参考】：[ChatGPT for Excel](https://appsource.microsoft.com/ja-jp/product/office/wa200005271?tab=overview)

ChatGPT for Excelには7つの関数が搭載されており、それぞれの関数を用いて様々なタスクを実行できます。**この関数を活用することでExcel作業を効率化し、より高度なデータ分析や可視化が行えます。**

関数はそれぞれ単独で使用することも、組み合わせて使用することもできます。また、ChatGPT for Excelには、これらの関数以外にも様々な機能が搭載されています。

以下では、各関数の概要について解説します。

*⬛️ AI.ASK関数*
AI.ASK関数は、セルに入力された質問に対して、ChatGPTが回答を自動的に生成する機能です。複雑な質問や、専門的な知識が必要な質問にも対応することができます。

*⬛️ AI.TABLE関数*
AI.TABLE関数は、自然言語で記述された指示をもとに、自動的に表作成を行う機能です。列名や行ラベル、データ型などを指定する必要がなく、直感的な操作で表を作成することができます。

*⬛️ AI.TRANSLATE関数*
AI.TRANSLATE関数は、選択した範囲のセル内のテキストを指定の言語に翻訳する機能です。Google翻訳の技術を活用しており、高精度な翻訳が可能です。

*⬛️ AI.FORMAT関数*
AI.FORMAT関数は、選択した範囲のセルの書式を、ChatGPTへの指示に従って自動的に設定する機能です。フォントや罫線、配置などを個別に設定する必要がなく、統一感のある書式を簡単に作成することができます。

*⬛️ AI.EXTRACT関数*
AI.EXTRACT関数は、選択した範囲のセルから、特定の情報だけを抽出して新しいセルに出力する機能です。メールアドレスや電話番号、日付などを抽出するような場合に便利です。

*⬛️ AI.FILL関数*
AI.FILL関数は、選択した範囲の先頭行または先頭列をもとに、他の行または列に自動的にパターンを埋め込む機能です。数式やデータを入力する必要がなく、繰り返し作業を大幅に効率化することができます。

*⬛️ AI.LIST関数*
AI.LIST関数は、ChatGPTに質問を投げかけることで、関連する情報をリスト形式で自動的に生成する機能です。アンケート結果の分析や、商品リストの作成などに役立てることができます。

*これからChatGPT for Excelを始める手順について解説していきます。*ChatGPT for ExcelはExcel向けのアドインソフトですので、Excelにアドインとして導入して利用します。ここではMicrosoft 365 Excel（バージョン2406）を例にステップごとに説明します。

 ChatGPT for ExcelはChatGPTのAPIを利用して動作するため、OpenAIのAPI利用料金が発生します。OpenAIのAPI利用料金は従量課金制で、1トークンあたり0.002ドルの料金が発生します。

ChatGPT for Excelを利用する場合は、**Starterプラン（月額7.99ドル）とProプラン（月額5.99ドル + OpenAI APIの利用料金）の2種類から選択します。**Proプランの方が低価格に見えますが、使えば使うほど料金が上がっていきます。

また、プラン選択をするまでに50回まで無料トライアルで利用可能です。ただし、利用できるAIモデルはGPT-3.5です。

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ChatGPT APIの料金を抑える方法とは？活用方法も解説

OpenAIのAPIを利用する際には、OpenAIのアカウント取得が必要です。**すでにChatGPTのアカウントを取得している方は、そのアカウントでOpenAIのサイトにログインできます。**新たにアカウントを取得する必要はありません。

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

~~【図】：OpenAI 公式サイト画面~~

OpenAIのAPIを利用する際に、APIキー（固有の識別子）が必要です。APIキーはサービスの悪用を防ぐためのセキュリティですので、APIを利用する前に取得しておきましょう。また、APIの利用の際、APIキーを求められたらただちに入力できるよう、各自で保管しておくようにしましょう。

**OpenAIのユーザ登録を済ませた方は、次のページにログインすることで簡単にAPIキーの生成ができます。**

【参考】：[OpenAI Platform](https://platform.openai.com/account/api-keys)

*■ OpenAIのサイトにアクセス*
ChatGPT APIキーを取得するには、OpenAI APIのサイトにアクセスし［＋Create new secret key］の箇所をクリックします。既にAPIキーを取得済みの場合は、取得済みのAPIキーが表示されています。

~~【図】：OpenAIのAPIキー取得画面~~

ChatGPTのAPIとは？概要や使い方を分かりやすく図解

*■ APIキーの作成*
「API Keys」の取得画面が表示されたら［Create secret key］をクリックします。

~~【図】：OpenAIのAPIキー取得操作画面~~

*■ APIキーの取得*
「API Keys」が表示されたらキーの右にある［Copy］ボタンをクリックし、キーをコピーしたら、メモ帳などに貼り付けて分かるように保存してください。

~~【図】：OpenAIのAPIキーの取得画面~~

### ExcelにChatGPT for Excelを導入する

OpenAIのAPIキーを取得し、保管が済んだら、ChatGPT for ExcelアドインをExcelに導入してみましょう。

*■ Microsoft Excelアドインを組み込む*
Microsoft Excelを開きます。ここでは、Microsoft365 Excel（バージョン2406）の例です。Excelのワークシートが開いたら、「リボン」の右側にある「アドイン」をクリックし、Excelのアドインアプリが一覧表示されたら、「ChatGPT for Excel」を探して、追加をクリックします。

~~【図】：Microsoft Excelのアドイン選択画面~~

*■ ChatGPT for Excelを表示、追加する*
ChatGPT for Excelのコンテンツ画面が表示されたら、［追加］をクリックします。

~~【図】：ChatGPT for Excelの紹介画面~~

*■ ChatGPTのアドインをインストールする*
ChatGPT for Excelの「ライセンス条項とプライバシーポリシー」同意画面が表示されます。それぞれのリンクをクリックして内容を確認します。確認は不要という方は［続行］ボタンをクリックします。

~~【図】：ChatGPT for Excelの「ライセンス条項とプライバシーポリシー」同意画面~~

*■ ChatGPT for Excelのインストール完了*
ChatGPT for Excel のインストールが済むと、Excelのリボン上右端に下図のようにChatGPT for Excelのアイコンが組み込まれ、その下にアプリのホーム画面が表示されます。

~~【図】：ChatGPT for Excelのインストール完了画面~~

*■ 必要に応じてAPIキーの登録とプラン設定*
下図①のプラン選択ボタンをクリックすると、②のAPIキー設定のオン・オフ切換ボタンと、③のAPIキー入力欄が表示されます。デフォルトではフリートライアルプランとなっており、利用できるAIモデルはGPT-3.5、関数の呼び出し回数は50回までの制限があります。

制限回数を超えると、StarterプランかProプランへのアップグレードが求められます。有料ブランに切り替えると、GPT-4もしくは最新のGPT-4o（オムニ）の選択ができるようになり、大量のデータを扱えるようになります。

~~【図】：ChatGPT for Excelのプラン選択画面~~

## ChatGPT for Excelを実際に動かしてみよう

生成AIで知られたChatGPTはエクセルでの活用にも適しています。ChatGPTを直接使う方法に加え、 アドインソフトのChatGPT for Excelを利用する方法があります。この記事では、ChatGPTをExcelで活用する2つの方法について解説します。

ChatGPTはエクセルの活用で関数を生成したり、マクロを生成したりする機能がある

アドインのChatGPT for Excelを使うことで、表作成、翻訳やリスト作成などができる

ChatGPTは発展途上にあり、未学習項目や間違いもあることを理解した上で活用すべき

ChatGPTをエクセルで活用？おすすめのアドインソフトを紹介

Gemini Advancedは、Google AIが提供する大規模言語モデル（LLM）サービス「Gemini」の有料プランです。最上位のAIモデル「Gemini Ultra 1.0」を搭載したGemini Advancedは文章生成、要約、翻訳、コード生成、質問応答など、様々なタスクをこなせます。

また2024年5月15日より最新版のGemini 1.5 ProがGemini Advanced に追加されたことで、一般ユーザ向け会話型AIとしては最長の100万トークン以上に拡張されたコンテキスト ウィンドウによって、大幅な強化が図られています。

この記事では、*Gemini Advancedの概要について紹介するとともに、Gemini Advancedの強力なライバルであるChatGPT Plusとの比較を行っていきます。*より進化したLLMを使ってみたい方、GeminiとChaGPTの選択に迷っている方はぜひ参考にしてください。

【参考】：[‎‎Gemini Advanced - get access to Google’s most capable AI model](https://gemini.google.com/advanced?hl=ja)
【参考】：[‎保存容量の追加、さらなる AI 機能、その他の機能 ｜ Google One](https://one.google.com/intl/ja/about/)
【参考】：[‎ChatGPT | OpenAI](https://openai.com/chatgpt/)

Gemini Advancedは、Google AIが開発した高性能な対話型AIサービス、Geminiの有料プランを指します。Gemini AdvancedはGoogleから2024年2月にリリースされ、Gemini Ultra 1.0と呼ばれる最先端のAIモデルを搭載しています。

さらに2024年5月15日、この後継となる最新のGemini Pro 1.5を搭載したGemini Advancedがリリースされ、Gemini Advancedユーザはこれら最新機能を使えるようになっています。

*ここでは、Gemini Advancedの最新情報を中心に紹介していきます。*

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

Gemini Advanced（Gemini Ultra 1.0モデル）の主な機能は以下の通りです。**さらにGemini Pro 1.5を搭載することで、処理速度やキャパシティ面でさらに強化されています。**

*■ 文章生成*
ユーザの指示に従って、論理的に一貫した文章を生成することができ、ブログ記事、レポート、メールなど、様々な種類の文章を生成することができます。また、より人間的で創造的な文章表現を行うこともできます。

*■ 情報検索*
インターネット上の情報を検索し、複数の情報源から情報を収集して比較検討することができます。このため、学習済みのデータに加えて、最新情報を提供することができ、ユーザのリクエストに沿った結果を示すことができます。

*■ データ分析*
ExcelやGoogleスプレッドシート、グラフ形式のデータを分析することができるため、様々なデータから推論して、意思決定に役立てることができます。またデータを分析した結果から、有用なレポートを作成することもできます。

*■ その他*
その他、Gemini Advancedはユーザの求めに応じたプログラミングコードの生成、異言語間の翻訳、長文のレポートや論文の要約、質疑応答などが得意です。

Gemini Advancedは以下に挙げる処理能力の高さ、多言語対応、高度な自然言語処理などを優位点とし、**様々な実務における活用が期待されます。**

*■ 処理能力が高い*
Gemini Advancedは大量のデータを扱うことができ、複雑なタスクも迅速に処理することができます。具体的には複雑な文章の理解と生成、膨大な量のデータからの情報検索、高度な分析処理、クリエイティブなコンテンツの作成を高速かつ効率的に処理できる能力を有しています。

*■ 多くの言語に対応している*
異なる言語間での翻訳や要約、文章生成などをスムーズに行うことができます。これは、グローバルなビジネスを展開する企業や、多言語ユーザ向けのサービスを提供する企業にとって、非常に大きな利点となります。

*■ 高度な自然言語処理タスクを実行できる*
自然言語で指示するだけでコード生成が行えるとともに、複雑な文章やストーリー、詩歌、コード、台本、音楽作品、メール、手紙などを生成することができます。また100以上の言語間で自然で正確な翻訳を行い、長文の要約、ポイントの抽出、質問応答が可能です。

*■ 幅広い分野で実務に活用できる*
最新のAI技術を活用して、精度の高い結果を出力することができるため、広告文の作成や、顧客からの問い合わせに対する回答、研究開発や教育など幅広い分野で活用することができます。

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Gemini Advancedは、Google One AIプレミアムプランの1サービスとして提供されています。Google One AIプレミアムプランは、**2TBのストレージとGemini Advancedの利用を含む、Google Oneが提供する月額プランで、利用料金は月額2,900円です。**

【参考】：[Google One AI プレミアム プランと機能 | Google One](https://one.google.com/intl/ja/about/ai-premium/?_gl=1*g8n5e*_ga*MTkyNzI1MDMzMS4xNzE4NDk2MjI4*_ga_WC57KJ50ZZ*MTcxODU5NzM2Ni42LjEuMTcxODU5ODg5Ny4wLjAuMA..)

ChatGPT PlusはChatGPTの有料版で、無料版にはない機能を兼ね備えています。無料版「GPT-3.5」との大きな違いは、より強力なGPT-4が使えること、最新のGPT-4o「オムニ」が制限付きながら利用できる点です。

ここではChatPTの有料版、ChatGPT Plusの概要を見ていきましょう。

【参考】：[Hello GPT-4o | OpenAI](https://openai.com/index/hello-gpt-4o/)

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

ChatGPT Plusは、**ChatGPTが持つほとんどの機能をカバーしており、GPT-4o（オムニ）が利用できることで、以下に挙げるような機能を有しています。**1つずつ見ていきましょう。

*■ 高度な文章生成*
ChatGPTは大量のテキストデータを学習し、自然で高品質な文章を生成することができます。これにより、ユーザは文章の要約、創造的なコンテンツの作成、質問応答など、様々なタスクを自動化することができます。

*■ カスタマイズ可能な対話*
ChatGPTはカスタマイズ可能な対話機能を提供できるため、企業や開発者はAPIを利用して、自社のシステムやアプリケーションに合わせてカスタマイズしたチャットボットを構築することが可能です。これにより、ユーザ体験を向上させることができます。

*■ 複数言語対応*
ChatGPTは日本語を含む複数の言語に対応しており、異なる言語での自然な対話を実現します。これにより、グローバルなユーザ基盤に対して効果的にコミュニケーションを取ることができます。

*■ APIアクセス*
ChatGPTのAPIを利用することで、開発者は自身のアプリケーションに高度な自然言語処理機能を統合することが可能になります。このAPIは柔軟性が高く、様々なタスクに対応できるため、ビジネスや個人のプロジェクトで広く活用することができます。

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

ChatGPT Plusは次のようなメリットがあります。**GPT-4.0の強化版、最新版となるGPT-4oを利用することができる点も強みです。**

*■ 高い精度とパフォーマンス*
最新のGPT-4o「オムニ」モデルを搭載しており、無料版では10回/日の利用に対し、ChatGPT PlusではGPT-4oを80メッセージ/3時間程度利用できますので、一般的な利用では不足を感じることはありません。

*■ 優先接続*
ChatGPTの無料版では混雑時に待たされるケースがありますが、Plusは優先的なサーバ接続が保証されており、混雑時でも安定して利用できるため、急ぎのタスクがある場合には安心です。

*■ 画像生成*
無料版のChatGPTでは画像生成ができませんが、PlusではOpenAIの画像生成AIである「DALL-E 3」を利用して画像生成が可能です。また生成画像を浮世絵風や、ルネサンス風といったテイストで指定して画像生成ができるのもメリットと言えます。

*■ 拡張機能*
ChatGPT Plusでは、ChatGPTのカスタマイズが可能で、コーディング知識不要で独自のGPTs（カスタムGPT）を作成することができます。また作成したGPTsはGPT Storeでリリースし、販売することも可能です。

ChatGPT Plusは月額20$（約3,000円/月）であり、無料利用期間はありません。ChatGPTの無料プランを選択しても、制限付きながら最新のGPT-4o「オムニ」モデルが利用できます。**無料版でGPT-4oの性能を試してみてから、Plusに移行するかどうかを判断するといいでしょう。**

## Gemini Advanced vs GPT-4（ChatGPT Plus）

Google社のGemini Advancedと、OpenAIのChatGPT Plusはライバル関係にあります。ここでは両者を比較してみますので、選択に迷っている方は参考にしてください。

Gemini Advancedから、各比較項目で見ていきましょう。**AIツールの作成、AIツールの収益化に関しては、ChatGPTと比較して機能が不足していますが、他はほぼ互角と見ていいでしょう。**

・利用可能モデル　           ：Gemini Ultra 1.0、Gemini Pro 1.5
・提供元　　　　　           ：Google
・価格　　　　　　           ：2,900円/月
・アカウント　　　           ：Googleアカウント
・ストレージ　　　           ：2TBまで利用可能
・連携機能　　　　           ：Google Workspaceアプリとの統合
・Android版アプリ   　 　 ：あり（ボイスコマンド、カメラ撮影・スキャン機能付き）
・iOS版アプリ                    ：あり（Google検索、アシスタント機能付き、Gemini機能利用可能）
・入力できるデータ            ：テキスト / 画像（Gemini 1.5 Proでは最長100万トークン）
・生成できるデータ            ：テキスト / ソースコード / 画像（2024年6月時点は不可）
・Webブラウジング機能     ：◯
・外部サービスとの連携     ：◯
・音声読み上げ機能            ：◯
・AIツールの作成               ：✕
・AIツールの収益化            ：✕
・ファイルの読み込み&解析：△Google Docs / Sheets（スプレッドシート）のみ可
                                        （Gemini 1.5 ProではPDFや音声ファイルも可能に)
・機能の拡張                      ：△（Googleアプリとの連携可）

続いて、ChatGPT Plusについて項目ごとに見ていきましょう。**Geminiにはない機能として、独自のAIツールを作成できるGPTsや、作成したGPTsをリリース・販売できるGPT Store機能が際立っています。**

・利用可能モデル                  ：GPT-4、GPT-4o（オムニ）、GPT-3.5
・提供元                                ：OpenAI
・価格                                   ：20$（約3,000円）/月
・アカウント                         ：ChatGPTアカウント（OpenAIアカウント）
・利用できるストレージ       ：非公開
・連携機能                            ：△（プラグイン廃止→GPTストアに移行）
・Android版アプリ               ：◯（ボイスコマンド、カメラ撮影機能付き）
・iOS版Googleアプリ          ：◯（音声アシスタント機能付き）
・入力できるデータ             ：テキスト / 画像 / 音声
・生成できるデータ             ：テキスト / ソースコード / 画像
・Webブラウジング機能     ：◯
・外部サービスとの連携      ：△（プラグイン廃止→GPTストアに移行）
・音声読み上げ機能             ：◯
・AIツールの作成                 ：◯（GPTs）
・AIツールの収益化              ：◯（GPT Store）
・ファイルの読み込み&解析：◯（Advanced Data Analysis） 
・機能の拡張                        ：△（プラグイン→GPTs）

Gemini AdvancedとChatGPT Plusは、どちらも甲乙つけ難い高性能なLLMサービスです。料金や機能面ではほとんど差がありませんので、どちらを選ぶかは、以下の点を考慮して判断すると良いでしょう。

画像生成をメインに利用したい方は、画像技術に長けたGoogle社のGemini Advancedがおすすめですが、執筆時点（2024年6月）で、Google社は一時的に停止した人物画像生成機能をまだリリースしていません。数週間で復活するとしていますが、当面様子を見た方がいいでしょう。

総合的な利用であれば、機能面の充実性やコーディングやデータ分析などに強みがあるChatGPTを選択し、大量のテキスト処理や生成が必要な方は、Gemini Pro 1.5を搭載したGemini Advancedをおすすめします。

いずれにせよ、両者ともに高性能であり、進化の途上にあります。**それぞれの無料プランや無料利用枠を最大限利用しながら、じっくり検討しましょう。**

Gemini Advancedは、Googleの生成AI：Geminiシリーズの有料版です。この記事では、Gemini  AdvancedとライバルであるChatGPT Plusを比較していきます。どちらを選べばいいか迷う方は、ぜひ参考にしてください。

Gemini Advancedは、Google AIが提供するGeminiの有料版である

ChatGPT Plusは、最新のGPT-4o（オムニ）を搭載するOpenAIの有料版である

Gemini AdvancedとChatGPT Plusは、価格や機能、性能など甲乙つけ難い

Gemini Advancedとは？ChatGPT Plusとの違いを解説

## 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。

OpenAIのGPT-4とは？ChatGPTの進化版について解説！

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。

機械学習のデータセットとは？その役割や作り方、注意点を解説

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。

AIを学習させる方法とは？機械学習やディープラーニングについて解説

機械学習が学べるおすすめの本12選！初心者から上級者まで厳選してご紹介！

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　~~

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

ChatGPTは2022年11月にOpen AI社によって発表されて以来、自然言語による本格的な生成AIチャットボットとして世界中から注目を浴び、今や生成AIの代名詞ともなっています。

登場してから1年半が経過し、ChatGPTはGPT-3.5からGPT-4.0、さらにはGPT-4o（オムニ）が登場するなど、着実に進化を遂げています。

ChatGPTは用途により、さまざまなモデルがラインアップされ、また無料版と有料版とに分かれています。無料版は有料版と比較して、利用回数や文字数などの制限があり、不便を感じることもあります。

この記事では、ChatGPTの制限について詳しく解説しますので、*無料版か有料版かの選択で迷っている方や、ChatGPTを更に活用してみたい方はぜひ参考にしてみてください。*

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