## AIはどうやって勉強すれば良い？

AIへの注目は近年ますます高まっており、社会人の中にもこれからAIを学んで自らのキャリアに活かそうとする方が増えています。

しかし、AI関連のスキルの勉強方法が分からない、という方は多いと予想されます。*なぜならAIが注目され始めたのは最近のことなので、まだ勉強方法が広まっていないためです。*

例えばAIを理解するのに何を勉強すれば良いのか、プログラミング言語は何を選択すれば良いか、などご存知ない方は多いのではないでしょうか。

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！

## AIの勉強はまず機械学習アルゴリズムから

一口にAIと言っても、自然言語処理・音声認識・画像認識など幅広いですが、どの分野に参入する場合においても、まずは機械学習アルゴリズムを覚えるところから始めることをおすすめします。

**機械学習とはコンピュータに大量のデータを学習させる手法のことです。**最近話題の将棋AIやチャットボット、生成系AIなどにも、機械学習の技術が導入されています。

機械学習を行うアルゴリズムにはいくつかの種類があります。これらのアルゴリズムを自分で実装してみて、AI開発の楽しさを実感できるようになるところから始めることをおすすめします。

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

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？

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## AIに関する基礎知識をおさらい

具体的な勉強方法に入る前に、AI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が注目されている理由、AIエンジニアの年収についてまとめました。

AIとは「Artificial Intelligence」の略で日本語で人工知能を表します。*人工知能とは、人間のような振る舞いをするコンピュータ、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。*

AIと機械学習はよく混同されますが、機械学習はAIに内包される技術の1つです。また、ディープラーニング（深層学習）とは、機械学習の中でも多数のニューラルネットワークを用いるものを指します。

ニューラルネットワークとは？仕組みや関連用語をわかりやすく解説

**昨今AIが注目されてきた理由は、技術の進歩によってAIが活躍できる環境が整ってきたためです。**

コンピュータは年々性能が向上しており、大規模なデータも処理できるようになりました。加えて、SNSやスマホの普及によってネット上に情報が多くなったため、機械学習を行うための大量のデータを取得しやすくなりました。

### AIエンジニアの年収について

マイナビにおいてAIエンジニアの平均年収データがまだないため、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平均年収を紹介します。

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（※2024年9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下回ることもあれば、大幅に上回ることもあり、バラつきがあることが分かります。

しかし、AIは成長分野であり、AIエンジニアを好待遇で採用する企業も多いので、データベースエンジニアと比べても給与条件が良い可能性は高いです。また、*今後AI導入がより広まっていけば、AIエンジニアの需要が伸び、平均年収もさらに高まっていくことが予想されます。*

【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=acv12_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エンジニアの将来性が高い理由とは？仕事内容や転職のコツも解説

## AI勉強・習得のロードマップ

続いて、AI勉強・習得のロードマップについて解説します。機械学習アルゴリズムを覚えるところから始めることはすでに述べましたが、そのためにAI初心者がどのような手順で勉強をすれば良いのか、各手順のポイントは何か、などについてまとめました。

まず、AIで何がしたいのかを決める必要があります。何がしたいかを決めずに漠然と勉強していると、モチベーションが高まらず途中で挫折してしまう可能性があります。**AI関連の本を読み、具体的に何ができるのか知ることから始めましょう。**

【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

*PythonはAI開発で使われる言語の中でも特におすすめです。*なぜなら、Pythonは汎用性が高くWebアプリ開発などにも使えるうえに、文法も比較的シンプルで初心者でも理解しやすいからです。学習サイトや参考書などでPythonの文法基礎を学ぶと良いでしょう。

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

**PythonでAI開発を行うには、AIライブラリの使い方を学ぶ必要があります。**AIライブラリには次のようなものがあります。

- NumPy：複雑な数値計算を行う
- pandas：データ分析を行う
- scikit-learn：機械学習アルゴリズムを実装する

【参考】：[NumPy](https://numpy.org/)
【参考】：[pandas](https://pandas.pydata.org/)
【参考】：[scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/)

NumPyとは？効率的なPythonのデータ分析手法を解説！

Pythonと平行して数学の基礎知識も学ぶと良いでしょう。数学ができなくても、簡単なAIなら開発ならAIライブラリを使って開発できますが、高度なモデルを実装したい場合には数学知識が必要になります。*ひとまず高校レベルでも良いので、微分積分や線形代数といった数学を学びましょう。*

AIを勉強するのに数学は必要？どこまでの範囲が必要か解説

### 機械学習アルゴリズムを実装する

PythonのAIライブラリを駆使して、k近傍法や重回帰分析などの代表的な機械学習アルゴリズムの実装を行ってみましょう。実際に手を動かして実装した方が、記憶に残りやすいですし、AI開発の楽しさも実感しやすいです。

**実装しながら、それぞれのアルゴリズムの特徴や使う場面などについて学んでいくと良いでしょう。**

Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

独学でAIを勉強する方法としては学習サイトや参考書の活用が挙げられますが、特に参考書は専門性の高い知識を体系的に身に付けるのにおすすめです。学習サイトを利用する場合にも、ぜひ書籍も併用して知識を深めましょう。ここではおすすめの書籍を3つ紹介します。

### AIビジネスチャンス　技術動向と事例に学ぶ新たな価値を生成する攻めの戦略（できるビジネス）

AIについて学ぶ際に、まず大切となるのがAIが社会の中でどのように活用されているかを知ることです。本書は、そのような動向を把握するのに役立つ1冊です。描いているキャリアプランに関わらず、本格的な勉強を始める前に読んでおくことでAI分野の概観が掴めるでしょう。

*機械学習や大規模言語モデル、文章や画像の生成といったAIを支える技術の基本知識と、AIをビジネスに活用するためのノウハウ、活用事例、今後の展望などビジネス視点での内容が豊富な図解と共に解説されています。*

▪著者：荻野調/小泉信也/久保田隆至/大塚貴行　著、デロイト トーマツ コンサルティング合同会社　監修
▪ページ数：256ページ
▪出版社：インプレスブックス
▪発売日：2024/07/18
【参考】：[AIビジネスチャンス　技術動向と事例に学ぶ新たな価値を生成する攻めの戦略（できるビジネス）](https://book.impress.co.jp/books/1123101128)

### 人工知能入門 －初歩からGPT/画像生成AIまで－

本書は、*RNN、CNN、attention、Transformer、GAN、GPTといったAI関連の技術について初心者向けにやさしく解説している入門書です。*特にデータサイエンスの分野を目指す方にはおすすめです。

日常生活でもなじみのある応用例を交えて、実用的な知識と技能が身に付くように記述されているので、全く知識のない人が読んでも理解しやすいです。また、実際にPythonを使ったデータ分析や画像生成AIの実装を行うこともできます。

▪著者：豊田秀樹
▪ページ数：328ページ
▪出版社：東京図書
▪発売日：2023/12/09
【参考】：[人工知能入門 －初歩からGPT/画像生成AIまで－](http://www.tokyo-tosho.co.jp/books/978-4-489-02416-0/)

### 実務で役立つPython機械学習入門 課題解決のためのデータ分析の基礎

こちらは、実際に手を動かしながらより実践的な学習ができる1冊です。*現実的な場面を想定した「課題」に対し、機械学習で解決する方法を解説するという構成で、どのように機械学習アルゴリズムを選定し、プロジェクトを進めていくかを学ぶことができます。*

機械学習アルゴリズムを身近なビジネス課題の実例を通じて学べるので、理解もしやすく、実際の業務やプロジェクトに役立つノウハウを体系的に身に付けることができます。

▪著者：池田 雄太郎/田尻 俊宗/新保 雄大
▪ページ数：304ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2023/11/16
【参考】：[実務で役立つPython機械学習入門 課題解決のためのデータ分析の基礎](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798163406)

## AIの知識・スキルを活かせるキャリアパス

これからAIについて勉強したいと考えている方は、AIに関する知識・スキルをどのようにキャリアに活かしていきたいと考えているでしょうか。AIの知識・スキルを活かせるキャリアパスは豊富にあります。ここでは、代表的な3つの職種を紹介します。

AIエンジニアの中でも、AIの開発に欠かせない機械学習を担うエンジニアのことを機械学習エンジニアと言います。機械学習エンジニアは、*システムやサービスに必要な機械学習のアルゴリズムを構築して、コンピュータにデータの学習方法を教えます。*

AIはさまざまな業界で使われるようになっており、それぞれの領域に合わせたAIモデルを作る必要があります。機械学習エンジニアはそのモデルを作成するエンジニアであり、AIを実用化させるために開発を行います。

機械学習エンジニアとは？AIエンジニアとの違いや年収、言語を紹介

<center>[ 機械学習/AI/データ基盤エンジニアの求人一覧を見る　＞ ](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job3_0109002/result.php?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv18)</center>

データサイエンティストも、AIエンジニアの一種です。*大量のデータを分析し、ビジネス課題の解決に役立つ情報を導き出します。*データの分析にはAIの技術を用いることが多くなっており、その活用の仕方を考案するのがデータサイエンティストの重要な役割の1つです。

技術の進歩により近年では高度で複雑なデータ分析が可能になっていますが、有意義な分析を行うためにはデータサイエンティストの持つ統計学的な知識やプログラミングスキル、コンサルティングスキルが欠かせません。

データサイエンティストの年収はいくら？必要なスキルや資格も紹介

<center>[ データサイエンティスト・アナリストの求人一覧を見る　＞ ](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job3_0109001/result.php?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv18)</center>

AIプランナーとは、*企業の課題解決のためにAIを活用したプロジェクトを企画・実行する専門家です。*上記2つの技術職とはまた違った角度からAIに携わる職種で、経営者的な視点が強く求められます。

ビジネス課題をヒアリングし、解決方法を考え、AIエンジニアなどと連携を取りながらプロジェクトをマネジメントするというのがAIプランナーの大まかな仕事の流れで、多くの企業でAI活用が進む中、注目を集めている職種です。

## AIの知識・スキルを活かして転職するためのポイント

最後に、AIの知識・スキルを活かして転職するためのポイントを解説します。将来AI分野で活躍したい方は参考にしてください。

*AIのスキルがあることを分かりやすく証明するためにも、AI関連の資格を取得することをおすすめします。*資格があれば具体的にどのようなスキルがあるのか、採用担当者に理解されやすいです。

代表的なAI関連の資格には、「G検定」などがあります。G検定はディープラーニングに関する知識やスキルを問う試験で、合格することでAIやディープラーニングに関する幅広い知識・スキルを証明できます。

同じく日本ディープラーニング協会が主催するもので、エンジニア向けの「E資格」もあります。G検定に向けての平均勉強時間が40時間前後と言われている一方で、E資格は100～200時間程度と難易度は上がりますが、AIエンジニアを目指す方は勉強時間を確保して挑戦してみると良いでしょう。

【参考】：[G検定](https://www.jdla.org/certificate/general)
【参考】：[E資格](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

AI関連資格おすすめ8選！未経験からAIエンジニアになる上で取得したい資格

AIを勉強したいと思うものの、何から始めて良いのか分からない、という方も多いのではないでしょうか。本記事ではAIを独学で勉強するための方法について解説します。AIを理解するのに効果的なAI学習のロードマップや、おすすめの書籍などについてまとめました。

AIを勉強する際は、まず機械学習アルゴリズムを理解することが重要

Pythonや数学の知識を勉強することでA開発の基礎スキルを身につけることができる

AIの知識・スキルを活かせる企業に転職したいならエージェントを活用するのがおすすめ

AIの勉強は何から始める？独学で学ぶためのロードマップを解説！

生成AI（Generative AI）は、AI（人工知能）の中でも特に注目されている技術の1つです。深層学習や機械学習の手法により、テキストや画像、音楽やビデオなどのデジタルコンテンツを自動的に生成することができます。

生成AIは、あたかも人が作り出したかのような、創造的な成果物を生み出す能力を持っており、ビジネスからエンターテインメントまで幅広い分野で応用されています。

この記事では、*生成AIの基本的な仕組みや種類、代表的なサービスについて詳しく解説します。*

生成AI（ジェネレーティブAI）と従来のAI（識別系AI）の違いは、主にその目的と機能にあります。

簡単に述べると、**従来のAIは解析や判断といった、特定のタスクを実行するのに対し、生成AIは新たなものを創造することが主な役割です。**

*■ 生成AI*
生成AIは、新しいコンテンツを生成する能力を持つAIです。テキスト、画像、音楽など、様々な形式のデジタルコンテンツを生成します。生成AIは深層学習や機械学習の手法を用いて、データのパターンや関係性を学習し、新しいデータを生み出します。

*■ 従来のAI*
従来のAIは、主にデータの分析や分類、予測等を行う識別系AIです。既存のデータを基にして、パターン認識や意思決定のサポートなどを行います。例えば、画像認識AIが物体を特定し、音声認識AIは話者を識別します。

【参考】：[生成AIはじめの一歩～生成AIの入門的な使い方と注意点 | 総務省](https://www.soumu.go.jp/use_the_internet_wisely/special/generativeai/)

ここでは、生成AIの概要と題して、生成AIの仕組みと、生成AIがどのような分野で、どう活用されているのか等について紹介していきます。

生成AI（Generative AI）は、**深層学習（ディープラーニング）や機械学習の技術を駆使して、テキスト、画像、音楽、ビデオなどの新しいコンテンツを自動で生成する技術です。**この技術の基本的な仕組みは以下の通りです。

*■ プロンプトの解析*
生成AIは、まず与えられたプロンプト（指示）を解析します。プロンプトはユーザが生成AIに対して行う要求や質問のことです。これにより、生成AIは何を生成するべきかを理解します。

*■ データの学習*
次に、生成AIは入力されたデータを分析し、そのデータのパターンや特徴を学習します。これには大量のデータセットが使用され、AIはデータ内の関係性やパターンを見つけ出すことに重点を置きます。

*■ 生成プロセス*
学習したパターンや特徴に基づいて、生成AIは新しいデータを生成します。例えば、テキスト生成AIは、ユーザの質問に対する回答となるテキストを生成し、画像生成AIは新しい画像を作成します。音声や動画も同様です。

*■ 生成対向ネットワーク（GANs）*
GANsは、生成器と識別器という二つのニューラルネットワークから構成されます。生成器は新しいデータを生成し、識別器はそのデータが本物か偽物かを判定します。このプロセスを繰り返すことで、生成器は本物に近いデータを生成できるように学習します。

*■ 変分オートエンコーダー（VAEs）*
VAEsはデータを潜在空間にエンコードし、その空間から新しいデータをデコードすることで、元のデータに類似した新しいデータを生成します。特に画像生成において有効です。

生成AIはこれらの仕組みを駆使して、クリエイティブなコンテンツの生成やシミュレーション、データの補完など、様々な用途に利用されています。

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生成AI（ジェネレーティブAI）は、多岐にわたる分野で活用されていますが、**その主な応用分野は以下の通りです。**他にも新たな分野が開拓され、ビジネス活用が急速に進んでいます。

*■ コンテンツ生成*
テキストや画像、音楽や動画などのクリエイティブなコンテンツの生成に広く利用されています。これにより、マーケティング資料、ブログ記事、ソーシャルメディア投稿などの自動作成が可能となります。

*■ 医療分野*
生成AIは、診断支援や治療計画の作成においても役立っています。例えば、医師が患者の症状やデータを基に最適な治療法を見つける手助けをします。

*■ ゲーム開発*
ゲーム内のシナリオやキャラクター、マップの自動生成に利用され、開発コストの削減とともに、多様なコンテンツを提供することができます。

*■ 教育分野*
カスタマイズされた学習教材の生成や、生徒の進捗に応じた個別指導の提供に生成AIが使われています。これにより、生徒たちの学習効果の向上が期待されています。

*■ 金融分野*
取引パターンの解析や予測、リスク管理のためのデータ生成に利用されています。これにより、投資判断の精度が向上し、リスクを最小限に抑えることができます。生成AIは、これらの分野以外にも多くの場面で革新をもたらし続けており、その応用範囲は今後も拡大することが予想されます。

生成AIには様々な種類があり、それぞれ異なる特徴と用途があります。以下に主要な生成AIの種類とその特徴を紹介します。

テキスト生成AIは、ユーザが入力したプロンプトに基づいて新しい文章を生成します。代表的なものとしては、OpenAIのChatGPTやGoogleのGemini、MicrosoftのCopilotなどが知られており、一部無料で利用可能なサービスもあります。

これらのAIは、**自然言語処理技術を駆使して、質問への回答や文章の要約、キャッチコピーの作成などを行えます。**

【参考】：[ChatGPT｜OpenAI](https://openai.com/)
【参考】：[Gemini｜Google](https://gemini.google.com/?hl=ja)
【参考】：[Microsoft Copilot | Microsoft AI](https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-copilot)

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画像生成AIは、テキストの指示に基づいて新しい画像を生成します。代表的なサービスには、DALL·E 3やMidjourneyがあります。これらのAIは、ユーザが指定したテーマやスタイルに応じた画像を生成し、**デザインや広告制作などに活用されています。**

【参考】：[DALL·E 3｜OpenAI](https://openai.com/index/dall-e-3/)
【参考】：[Midjourney](https://www.midjourney.com/home)

音声生成AIは、テキストや音声データをもとに新しい音声を生成します。代表的なサービスには、MicrosoftのVALL-EやAmazonのPollyがあります。これらのAIは、**ナレーションの作成や音声アシスタントの開発に利用されています。**

【参考】：[VALL-E｜Microsoft](https://www.microsoft.com/en-us/research/project/vall-e-x/)
【参考】：[Amazon Polly | AWS](https://aws.amazon.com/jp/polly/)

動画生成AIは、テキストや画像データをもとに新しい動画を生成します。代表的なサービスには、Runway Gen-2やSynthesiaがあります。これらのAIは、**プロモーションビデオや教育コンテンツの制作に活用されています。**

【参考】：[AI Video Generator - Create AI Video in Minutes - Free Trial](https://www.synthesia.io/)

ここでは、各分野で代表的な生成AIサービスをいくつか紹介します。単独で利用されるサービスもありますが、*複数の生成AIサービスを組み合わせて、多機能な生成AIとして提供されるケースも少なくありません。*

ChatGPTは、OpenAIが開発したテキスト生成AIで、自然な対話が可能です。ブログ記事の作成や質問への回答、アイデアの提案など、多岐にわたる用途で利用されています。**ChatGPTはGPT3.5、GPT-4という大規模言語モデルを基盤としており、高い精度でテキストを生成します。**

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

ChatGPTの始め方とは？有料サービスやスマホでの利用法も解説

OpenAIのGPT-4とは？ChatGPTの進化版について解説！

**DALL·E 3は、OpenAIが開発した画像生成AIです。**テキストの指示に基づいて高品質な画像を生成します。広告やデザイン、アートの分野で広く活用されており、ユーザのクリエイティブな要求に応えることができます。

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

**VALL-Eは、Microsoftが開発した音声生成AIです。**特定の人物の声を模倣して新しい音声を生成します。ナレーションや音声アシスタントの開発に利用されており、自然な音声合成が可能です。

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

**Runway Gen-2は、動画生成AIで、テキストや画像をもとに新しい動画を生成します。**プロモーションビデオや教育コンテンツの制作に活用されており、高品質な動画を短時間で生成することができます。

【参考】：[Gen-2 by Runway](https://research.runwayml.com/gen2)

生成AIは急速に進化しており、今後も様々な分野での活用が期待されています。しかし、多くのメリットがある反面、いくつかの問題点や課題、デメリットも存在します。

生成AIはまだ発展途上の技術であり、生成されたコンテンツの品質や精度には限界があります。特に、**テキスト生成AIでは誤情報や不適切な内容が生成されるリスクがあり、例えば、SNSでの偽情報拡散や不適切なコメントの生成が問題となっています。**

これを防ぐためには、結果を過信せずにファクトチェックを行うこと、AIの学習データの質を向上させることが重要です。

生成AIはまだ発展途上の技術であり、生成されたコンテンツの品質や精度には限界があります。特に、テキスト生成AIでは、誤情報や不適切な内容が生成されるリスクがあります。例えば、SNSでの偽情報拡散や不適切なコメントの生成が問題となっています。

**これらの問題に対処するためには、適切な規制やガイドラインの整備が必要です。**また、プライバシー侵害や人権に対する影響も考慮する必要があります。

生成AIの普及により、アーティストやイラストレーターなどのクリエイティブな職業に従事する人への影響も懸念されています。AIが人間の仕事を代替することで、雇用の問題が生じる可能性があります。これに対しては、**AIと人間が共存できるような新しい働き方の模索が求められます。**

【参考】：[総務省｜令和5年版 情報通信白書｜生成AIを巡る議論 | 総務省](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r05/html/nd131320.html)

## 生成AIの活用を進めていこう

ここまで、生成AIについて概要や種類、特徴、代表的な生成AIサービス、生成AIの今後について解説しました。すでに生成AIはあらゆるビジネスの現場で活用され、企業や組織の生産性向上、サービス向上に貢献しています。

生成AIは様々な課題を克服しながら、さらなる広がりと定着が期待されています。**生成AIの導入や活用は、今後各分野の存亡に関わる重要なファクターとなる可能性がありますので、生成AIの活用をぜひ目指しましょう。**

生成AIはAIの中でも特に注目されている技術の1つで、あたかも人が作り出したかのような創造的な成果物を生み出す能力を持っています。この記事では生成AIとAIの違い、概要や種類と特徴、代表的な生成AIサービス、生成AIの今後の展望と課題について解説していきます。

従来のAIは特定のタスクを実行するのに対し、生成AIは新たなものを創造することが主な役割

生成AIは深層学習や機械学習の技術であり、新しいデジタルコンテンツを自動的に生成する技術

生成AIには技術的課題、倫理的課題、社会的課題が残されており、それらの克服が必要

生成AIとは？従来のAIとの違い、概要や種類について詳しく解説

**アルゴリズムとは、問題の解法や解決手法などの手続きを一般化したものを指します。**アルゴリズムは定められたルールや法則を導いて一般化したものですので、プログラミング利用で効率的にコード開発ができます。

世界最古のアルゴリズムは、ユークリッドの互除法だと言われています。2つの自然数A・Bがあり、余りとすると、AとBの最大公約数がBとrの最大公約数と等しいことが証明されています。高校の数学で学んだ記憶がある人も多いと思います。

高校時代には必要ないと思われたかもしれませんが、このような数学の公式や解法はコンピュータプログラミングに活用されています。

プログラミングとは、*コンピュータ上で動作するプログラムを低水準言語や高水準言語を用いてソースコード（ソースプログラム）を記述することです*。一般的にはコンパイラやインタープリタを用いて作成したプログラムのソースコードを、コンピュータが理解しやすい中間コードや実行ファイルに変換して利用します。

プログラミング言語とは、*プログラム作成するために必要な規則を定めて演算子や文字列等の記号をを用いる言語仕様を指します*。言語仕様はプログラミング言語ごとに構文として策定されています。

古くは機械語やアセンブリ言語が低水準言語として用いられていましたが、現在ではコンパイラやインタープリタを用いる高水準言語で記述していきます。

コンパイラ言語はC言語・C++・Java・C#等があります。インタープリタはPerl・Ruby・Python等が利用されています。

プログラミング言語を一覧でチェック！種類別・難易度別で紹介

ある目的を達成するための手段は様々です。

例えば登山を考えてみましょう。登山口から山頂まではいくつかのルートが設定されています。ある人は山の景色を楽しむルートを選び、別の人は山から見下ろす海岸線の風景を楽しみたいので別のルートをたどります。目的は山頂を訪れることですが、目的達成までには多くの選択肢があります。

同様のことは、他にも見られます。自宅から観光地へ行く際の移動ルート設定は自動車でも多数ありますし、電車でもいくつかの路線が選択できます。料理のレシピも同様で、カレーを作る際の材料や香辛料の選択も異なりますし、調理の順番や時間もそれぞれあります。

このようにあることをする際の手順や方法は多岐にわたりますので、特にコンピュータで利用する際に効果が得られます。コンピュータはプログラムで指定された指示通りに、命令を実行しているだけです。この*命令実行の指示を効率的に与えてやることが重要です*。

詳細は以降で解説していきますが、アルゴリズムを理解することで、プログラマ脳を鍛えることもできます。

事務処理や数値計算を考えると、計算の順番や近似方程式によっては計算結果に差が生じます。演算誤差や計算誤差と言われるものです。数値解析やシミュレーションでは誤差の大小は非常に影響を与えます。実行結果が想定時間内に完了するために、より正確なプログラムロジックが求められます。

そのため、**より誤差の少ないプログラムロジックを組み立てるために、汎用的なアルゴリズムを用います。**

ある処理を行うためのアルゴリズムはいくつか考案されていることもあります。アルゴリズムごとに特性があり、計算速度に違いがある場合があります。自身で独自の解法を検討する場合と比べて、*計算精度に加えて計算速度の大きな違いが生じます*。

さらに高速なアルゴリズムが考案されていますので、最新のアルゴリズムを採用しコンピュータ性能を最大限発揮することができます。

標準的なアルゴリズムを採用した場合は、ソフトウェアの不具合が発生した際の保全性向上も期待できます。プログラム言語ごとにアルゴリズムを適用したコードが公開されることもありますし、簡単に作成できるものもあります。コード開発者以外の方はメンテナンスする際にも問題特定が容易です。

また、**1度テスト工程をクリアしたアルゴリズムのコードはライブラリ化しやすいので、開発コードの品質が確保できます。**

アルゴリズム自体は、言語依存性がありません。そのため、*あらゆるプログラム言語でコード化することができます*。プログラム言語間の差異を吸収できますし、同一言語においてもアプリケーションの移植性を高めることができます。

コンピュータ入門やプログラミング入門において、標準的に用いるアルゴリズムがあります。アルゴリズム自体はプログラムコードではなく、計算や課題の解法です。*コンピュータプログラミングを理解する上で、アルゴリズムの理解は有効です。*

アルゴリズムを比較検討後、個別のプログラムコードを記述していきます。すでに公開されているアルゴリズムのコードもプログラム言語ごとに活用することができます。主要アルゴリズム一覧については、以降で解説していきます。

**検索処理は、求める数値や文字列をはじめとする各種データがデータの集合リストに含まれているか調べる手法です。**検索処理では、検索アルゴリズムが用いられています。主要アルゴリズムは「二分探索」「線形探索」「k近傍法」「ハッシュ関数」等があります。

*・二分探索*
ソート済みのデータを検索する際に中央の値を確認し、その値の大小から次の探索候補を探していく手法です。ソート済みである必要がありますが、高速に検索が可能です。

*・線形探索*
先頭から順番に比較を行うオーソドックスな手法です。どんなデータでも検索できますが、検索時間を要します。

*・k近傍法*
機械学習の回帰分析で用いられるもので、標本とオブジェクトの距離を求める手法です。

*・ハッシュ関数*
検索キーからハッシュ値を求める手法で、データベースの検索処理に利用されています。

検索処理は、エディタのテキスト検索やウェブ検索に活用されています。テキスト検索では正規表現を用いるアルゴリズムがいくつか考案されています。ウェブ検索の良し悪しは、SEO（Search Engine Optimization）の分析には欠かせないものとなっています。

**ソート処理は、データの集合リストを一定のルールに従い並べ替えを行うための処理です。**ソートアルゴリズムは、「バブルソート」「挿入ソート」「マージソート」「クイックソート」等があります。

*・バブルソート*
データの集合の隣り合う要素を、順次比較し並べ替えを行います。処理は安定していますが、計算量が多く時間がかかります。

*・挿入ソート*
要素をソート整列済みのデータと順次比較し、入れ替えを行います。バブルソートより高速で改良版にシェルソートがあります。

*・マージソート*
ソート整列済みのデータ集合リストをマージする際に、小さい値から順に並べていく手法です。

*・クイックソート*
データ配列を分割し、適当な区切りを単位として並べ替えを行っていきます。高速処理が可能ですが、逆に遅くなるリスクもありますので、一定処理以上時間を要さないよう計算量調整を考慮する必要もあります。

ソート処理によって、データ分析・解析を円滑に行うことができます。計算時間が少なく安定しているアルゴリズムを利用用途に応じて採用していきます。

通信領域では、アルゴリズムの重要性が高まっています。**暗号化は通信の安全性確保の他、データ保護にも用いられています。**「RSA暗号方式」「DSA」「DES」「AES」等があります。

*・RSA（Rivest–Shamir–Adleman：発明者3名の苗字から命名）暗号方式*
公開鍵と秘密鍵のペアを作成し、公開鍵を公開します。暗号化は公開鍵で実施し、復号化は秘密鍵を用います。計算アルゴリズムは素因数分解の計算量が膨大であるため、解読が困難です。

*・DSA（Digital Signature Algorithm：デジタル署名アルゴリズム）*
デジタル署名は、公開鍵・秘密鍵を用い暗号化された電子的な署名で、署名本人のもの・改ざんされていないことが証明できます。DSAは、デジタル署名の規格としてFIPSで標準化されています。用いるハッシュ関数も、SHA-0・SHA-1・SHA-2・SHA-3とセキュリティ強度を高めています。

*・DES（Data Encryption Standard：データ暗号化標準）*
古くから用いられている暗号アルゴリズムで、鍵長56ビットの共通鍵暗号方式です。長らく標準暗号方式として利用されていましたが、鍵長が短いため現在では安全とみなされていません。トリプルDES等のアルゴリズムが検討されましたが、AESが代わりのアルゴリズムとして正式採用されています。

*・AES（Advanced Encryption Standard：先進暗号化標準）*
これまで標準利用されていたDESは、コンピュータの性能向上により解読に要する期間が短縮され、暗号強度が低下しました。代わる暗号化標準としてAESが登場しました。鍵長は、128ビット・192ビット・256ビットと強化され暗号強度が高まりました。AESは公募により、Rijndael方式が選定され採用されています。

### 誤り検出訂正のアルゴリズム

**誤り検出訂正は、データ通信の符号の誤り検出と訂正を行います。**こちらも通信処理やデータ記憶装置に用いられるアルゴリズムとなります。「リード・ソロモン符号」「ハミング符号」「ターボ符号」等があります。

*・リード・ソロモン符号*
誤り訂正の能力が高いので、デジタル放送やCD・DVD等のデジタルメディアに用いられています。複数ビットを固まりとして誤り検出を行うので、連続して生じるバースト誤りに対応しやすいのが特徴です。

*・ハミング符号*
古くから用いられているアルゴリズムで、検査行列と生成行列から成る行列計算で求めます。高速処理が可能ですが、冗長ビット数の違いによりエラー訂正ではリード・ソロモン符号に劣ります。用途としては、ビット誤りが少ないECCメモリに代表されるRAMで用いられています。

*・ターボ符号*
ターボ符号は、データ転送で用いる低消費電力の誤り訂正符号アルゴリズムです。復号処理が複雑で時間がかかりますが、遅延（レイテンシ）の影響を受けにくい移動体通信や宇宙通信等に用いられています。

## アルゴリズムを理解し、プログラミング能力を鍛えましょう

プログラミング言語を理解したものの、どういうプログラムコードを記述すべきか頭を悩ませることもあるかと思います。*アルゴリズムは問題解法の手法や手続きですので、プログラムの仕様化の際にも重要な要素となります*。

深く思い込まずにゲーム感覚で楽しむことができれば、理解度は向上していきます。結果としてプログラミング能力の高まりを感じていくはずです。ぜひお役立てください。

アルゴリズムは、問題の解法や解決手法などの手続きを一般化したものです。数多くのアルゴリズムが、プログラミングに活用されおり、プログラム開発・保全の効率性が高まります。ここでは、プログラミングにおける必要性とアルゴリズムの典型例を解説していきます。

アルゴリズムとは、問題の解法や解決手法などの手続きを一般化したものを指します

プログラム開発・保全において、正確性・高速性・保全性・互換性の向上が期待できます

問題解法の手法や手続きが整理されるため、プログラムの仕様化の際にも重要な要素です

アルゴリズムとは？プログラミング脳を鍛えるための必要性と典型例を解説！

*「Gemini」はGoogle社の生成AIブランドの総称で、AIボット「Bard」の後継です。*今回紹介するGemini Ultraは「Gemini」シリーズの中では最高峰のGemini Ultra 1.0を搭載し、優れた性能を誇るマルチモーダル生成AIです。

Geminiシリーズには、他にGemini Nano（デバイス単体でも稼働できる軽量モデル）、Gemini Pro（幅広いタスクに対応する最良のモデル）があります。この記事では、Geminiの最上位モデルであるGemini Ultraの概要、メリットやデメリットについて解説していきます。

生成AIを利用してみたい方、ChatGPTやMicrosoft Copilotと比較、併用してみたい方、仕事での利用を検討している方もぜひ参考にしてください。

【参考】：[‎Gemini Ultra｜Google DeepMind | Google](https://deepmind.google/technologies/gemini/Ultra/)
【参考】：[‎Gemini と話してアイデアを広げよう | Google](https://gemini.google.com/?hl=ja)
【参考】：[‎ChatGPT | OpenAI](https://openai.com/chatgpt/)
【参考】：[Microsoft Copilot | Microsoft AI](https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-copilot)

Google Bardとは？APIの使い方を図解で詳しく紹介！

Gemini Ultraは、Google AIが開発したマルチモーダル（多機能）生成AIモデルです。マルチモーダルとはマルチ（複数）とモーダル（形式や手段）を合わせた用語で、マルチモーダルAIは、様々な種類のデータや情報を利用して高度な判断を行えるため、一般的なAIには困難なタスクの処理が可能です。

次項から、*マルチモーダル（多機能）生成AIモデルの最高峰、Gemini Ultraの特徴やGeminiの種類、利用料金やメリット・デメリットについて見ていきましょう。*

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