Windows11への移行がスムーズには進んでいないようです。ネット上では概ねWindows11に対する評価は厳しいものがあり、中にはWindows11は「ひどい」「評判悪い」「改悪」「悲報」「駄作」などの酷評が少なからず見受けられます。

こうした厳しい評価が移行が進まない原因の一つと考えられます。Windowsマニアの間には、よく知られたジンクスがあります。「Windowsは成功と失敗を交互に繰り返す」というジンクスです。

この記事では、**Windows11は本当に失敗作なのか、改悪や駄作と言われる理由はどこにあるのか、Windowsのジンクスの検証を交えながら答えを見出してまいります。**

*【参考】：[企業のWindows端末の半数以上がWindows 11を実行できない｜マイナビニュース](https://news.mynavi.jp/techplus/article/20211006-2007007/)*

*【参考】：[3月Windowsシェア動向、Windows 11が鈍化しWindows 10 20H2が増加｜マイナビニュース](https://news.mynavi.jp/techplus/article/20220331-2308448/)*

Windows11への移行が進まず普及率が上がらない真の原因と問題点

Windows 11にアップグレードするべきか？メリット・デメリットも解説

## WindowsのジンクスによるWindows11の考察

1985年にWindows1.0として販売されて以来、Windowsは既に37年の歴史を刻んでいます。その間、2年から3年の間隔でメジャーアップデートが行われて、Windowsの新たなOSが次々と登場してきました。

その後、マイクロソフト社は2015年にリリースしたWindows10を「最後のバージョンのWindows」という触れ込みで発売しましたが、それから6年余りでWindows11を市場に投入しています。

**Windowsは成功と失敗を交互に繰り返すというジンクスがあり、広く普及したWindows10を成功作と見ると、Windows11は失敗作という見方もあります。**

Windowsの歴史を振り返ってみると、評判の良かったWindowsOSの後に登場したバージョンはことごとく悪評が付きまといました。Windows98（SE）の後のWindowsME、WindowsXPの後に登場したWindowsVista、Windows7の後のWindows8などが挙げられます。まずWindowsの歴史を確認してみましょう。

### Windowsの歴史からジンクスを確認する

Windowsが圧倒的な支持を得る切っ掛けになったのは、Windows95の登場です。Windows95の登場は熱狂的なブームを招き、Windows95を買い求める人が徹夜で並んだというニュースが話題になりました。

このWindows95以降のWindowsの歴史を年表にしてみました。業務系として開発されたWindows NT系についても併せて載せました。また、世間の評判が良かったOSは太字にしています。

*登場年　　9×系　　　　　NT系　　　　　　　サポート終了*　　　　

1995：	Windows 95	　　　　　　　　　　　　      2001年12月
1996：		　　　　　　Windows NT4.0
1998：     *Windows 98*	　　　　　　　　　　　　   2006年7月
2000：		       　　　　Windows 2000　　 　        2010年7月
2000：	 Windows ME　　　　　　　　　　　　　     2006年7月
2001：　  *Windows XP*                                         2014年4月
2006：	Windows Vista                                        2017年4月
2009：	*Windows7*                                             2020年1月
2012：	Windows8                                              2023年1月
2015：	*Windows 10*                                          2025年10月
2021：	Windows 11                                                     ？

以上のように年表形式にしてみると、**Windowsは成功と失敗を交互に繰り返しているジンクスがある、と言われることが納得できると思います。**

## Windowsが成功と失敗を繰り返す理由

Windowsが成功と失敗を繰り返しているというジンクスが正しいとして、**厳しい評価を受けているWindowsについて個別に見てみましょう。何か共通する原因が見えてくるかもしれません。**

Windows MEの正式名称は「Windows Millennium Edition」で、2000年9月23日に発売されました。

Windows MEはWindows95では弱かったマルチメディア機能が強化され、USBメモリーやUSBデバイスにも対応した斬新なOSでした。

しかしWindows9×系特有のメモリー管理領域の制約から、**メインメモリー内のユーザー領域の割り当てが少なく、アプリを動かすとフリーズするという現象が多発した**こと、次世代WindowsのXPまでのつなぎ役という認識から、世間の評価は良くはありませんでした。

Windows Vistaは使い勝手が良く、高評価だったWindowsXPの後継として2007年1月30日にリリースされました。このWindows Vistaも、Windows XPのメジャーアップデートとして位置づけられ、当時開発中のWindows7へのつなぎ役として位置づけられていました。

一方で、当時はコンピューターウィルスの蔓延による被害が多発しており、Windowsセキュリティの強化が急務となりました。

そこでWindowsVistaは強化ポイントのグラフィック機能に加え、セキュリティ強化という命題を与えられて登場しましたが、**当時のパソコンの標準的なスペックには重すぎることから、ハードウェアがついてこれず「重たいOS」というネガティブなイメージが定着しました。**

Windows7が好評を博していた頃、市場ではタブレット端末が急成長していました。マイクロソフト社はタブレット端末に対抗するため、PCとタブレットのハイブリッドマシンである「Surface」を開発し、新しいOSの可能性を試しました。

Windows8はマウスとキーボート、タッチでも使える革新的なOSとして2012年に登場しましたが、**ユーザーが馴染んでいたスタートボタンを廃止するなど、デザインが斬新過ぎることから、「Windws7の方が良かった」というユーザーが多く、大きな支持を得る事ができませんでした。**

少なくともビジネスユースではハイブリットOSはニーズがまだあまりなく、画面をタッチパネルにすることでコストが上がり、逆にそれが仇になりました。

マイクロソフト社はユーザーの批判をスルーすることは出来ず、僅か1年で改良場版のWindows8.1をリリースしましたが、ユーザーの支持を回復するには至らず、2年余りで幕を閉じることとなりました。

### 厳しい評価を受けているWindowsに共通する問題

WindowsME、WindowsVista、Windows8は市場から厳しい評価を受けましたが、それらにはある共通点が見えてきます。それは、既存のバージョンからの大型アップデートを狙い、斬新であること、豊富な機能があることを多く盛り込んだ点です。

WindowsMEでは、エンジン部分をそのままにしてマルチメディア機能やUSBインターフェースなどの新しさにこだわった事で、安定性を犠牲にしてしまいました。

WindowsVistaはマシンに負荷がかかるグラフィック機能に加え、セキュリティ向上の二兎を追い、動作が重たいOSとなってしまいました。Windows8はタブレットとPCのハイブリッドマシンを目指し、どちらも中途半端となって、タブレット支持者とPC支持者の双方から批判の声が上がりました。

**斬新な機能・画期的なOSを意識するあまり、ユーザーにとっては不便と感じる仕上がりになってしまったことが、失敗作と呼ばれているバージョンに共通する原因ではないでしょうか。**

## Windows11が不人気や失敗作と言われる理由

「Windows10は最後のバージョンのWindows」というコンセプトを翻し、マイクロソフト社がWindows11を市場に投入したことで、ユーザーからは「最後のWindowsではなかったのか」と批判の声が上がりました。

その上、ビジネスユーザーにとっては厳しいと言われる、ハードスペック要件を設けられることも原因の一つです。

更に多くのユーザーが馴染んだWindows10のUIや操作性に大きく変更を行いました。Windows11を手にしたユーザーの大きな関心事は、UIや機能、操作性面で慣れ親しんだWindows10に近付けることにあるように思われます。

大まかに言えば、**「最後ではなかったWindows」、「厳しいスペック要件」、「違和感」の3点がWindows11が評価されない、あるいは不人気の理由ではないでしょうか？**もう少し詳しく厳しい評価を受けている理由を見てみましょう。

Windows11と10の違いは？移行を悩む前にメリットを理解しておこう

多くの人はWindows11を新たなWindowsOSだと認識していますが、OS内部を見てみるとWindows11はWindows10のメジャーアップデート版であり、カーネルなどの根幹部分はWindows10とほぼ変わりません。

つまり、Windows10は最後のWindowsであり、**Windows11はネーミングはともかく中身はWindows10なのですから、マイクロソフト社の主張はあながち嘘とは言い切れません。**

### Windows11の必要スペック要件がネック

Windows 10のシステム要件の中で、最も重要な要素と思われるのはCPUとメモリ、TPM※（Trusted Platform Module）の3つです。

企業のパソコンにおける適合状況を見ていくと、Microsoft製のSurfaceでさえ、不適合のCPUを搭載しているものがあるほどで、CPUが適合しないパソコンが4割程度はあります。

メモリ要件に関しては「4GB以上」の要件を多くのパソコンがクリアしていますが、TPMは「TPM 2.0のサポート」が必須で、不適合となるパソコンが半数近くはあるなど、企業が抱えるパソコンのWindows11対応は非常に厳しい状況にあるようです。

とはいえ、Windows11がパフォーマンスを発揮するには、一定のスペック要件は必要です。マイクロソフト社が**パフォーマンス重視の観点から、現実的なスペック要件を示したことはむしろ評価すべきことかもしれません。**

*【参考】：※[TPM とは｜マイクロソフト公式](https://support.microsoft.com/ja-jp/topic/tpm-%E3%81%A8%E3%81%AF-705f241d-025d-4470-80c5-4feeb24fa1ee)*

*【参考】：[Windows 11の普及を阻む要因 - 阿久津良和のWindows Weekly Report｜マイナビニュース](https://news.mynavi.jp/article/20220417-windows_report/)*

Windows11はスナップ機能やウィジェット機能などさまざまな最新機能を搭載していますが、一方で違和感を感じるユーザーが少なくありません。Windows10に慣れ親しんだユーザーが最初に感じるのは、UIや操作面での違和感です。

「スタートメニュー」が真ん中にシフトし、「コンテキストメニュー」（右クリック）が最小化され、タスクバーの機能も変わりました。UIや操作感が大きく変わってしまったことで違和感を感じているユーザーが多くいる印象です。

必ずしも多くの人が望んだ変更や機能追加では無い箇所があり、マイクロソフト社に対する期待の裏返しとして、やや厳しい見方につながったようです。とはいえ、UIや機能をWindows10に近付ける方法も用意されており、**失敗作というほどの深刻な問題とはいえません。**

## これからWindows11とどう向き合うか？

ここまでWindows11は失敗作か否かという視点から考察をしました。マイクロソフト社は市場での評価には敏感であり、こうしたWindows11に対するユーザーの不満には神経を尖らせていることでしょう。

これまでもマイクロソフトがWindows8で大きく改良を施したWindows8.1のように、今秋以降に予定されている年1回のアップデートでは、大きな改善を行う可能性を否定できません。またWindows11は実質的にWindows10をベースとする進化版ですから、失敗作という評価は時期尚早です。

いずれにしても、3年先には**Windows11への移行期限が到来しますので、失敗作だからと忌避するのではなく、前向きにWindows11への移行検討を進めましょう。**

Windows11のコマンドプロンプトはどこにある？ない時の出し方

難しくなった？Windows11のデフォルトブラウザ変更方法を解説

Windowsは失敗作と成功作が交互に作られるというジンクスがあります。はたして「Windows 11」は失敗作なのでしょうか？Windows11にまつわる失敗作の噂を検証しながら、不可避とも言えるWindows11移行への向き合い方について考察をしていきます。

Windowsは成功と失敗を交互に繰り返すというジンクスがある

功を焦って十分に市場の声に耳を傾けなかったことがWindowsの失敗作に共通する原因

Windows11はWindows10をベースとする進化版であり、今後も改良が続くため失敗作とするのは時期尚早

Windows11は失敗作ではない？その真実と今後の向き合い方を考察

## ChatGPTに独自データを学習させることは可能？

現在、AI領域の技術発達が進み、ビジネス分野でもChatGPTなどのAIツールの需要が高まっています。業務などでChatGPTを活用している方も多いのではないでしょうか。

**ChatGPTは非常に便利なツールですが、未学習のまま利用すると期待通りの回答を得られない場合もあります。**そのため、ChatGPTに独自データを学習させたい方も多いでしょう。

結論から言うと、ChatGPTに直接独自データを学習させることはできません。ただしAPIなどを利用して、間接的に独自データを学習させる方法はあります。そこで本記事では、ChatGPTに独自データを学習させる方法を詳しく解説します。

【参考】：[ChatGPT公式](https://chat.openai.com/)

ChatGPTの使い方とは？実際に使用するまでの流れを解説！

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

## 独自データを学習させる目的について

ChatGPTに独自データを学習させたい方は、どういった目的があるのでしょうか。独自データを学習させる目的によって学習方法も変わるため、まずは目的を整理しましょう。

**ここでは、ChatGPTに独自データを学習させる目的について解説します。**

### 決まったフォーマットで出力させたい

独自データを学習させたい方の中には、特定のフォーマットで出力させたい方も多いでしょう。例えば、議事録やレポートの生成、特定の書式に基づいた書類を作成したい場合などが考えられます。

議事録や書類を作成する場合、規定のフォーマットに沿って自動で文章を生成できればベストです。しかし、未学習のChatGPTでは応答時のフォーマットが固定されていないため、文章で回答する時もあれば、箇条書きで回答が表示される時もあります。*そのため、ユーザはChatGPTの生成した文章を、規定のフォーマットに入力し直す必要がありました。*

ChatGPTに独自データを学習させれば、作成したい成果物の書式に合わせて書類を自動生成できるようになります。

### 特定の業界知識を追加で学習させたい

特定の業界知識を前提として、文章を生成したい方も多いでしょう。例えば、医療や法律、金融の分野では専門知識や最新の法律の情報が求められます。

現在のChatGPTは、インターネット上にある一般的な知識から情報を収集して文章を生成するため、専門的な知識に特化した質疑応答や文章作成は難しいです。

*しかし、学習データを追加すれば、より精度の高い文書を生成できます。*例えば、ChatGPTに法律に関するデータを学習させると、契約書のレビューや法律用語の解説、法規制の解釈などを指示できます。

このように、業界に特化したタスクを実行させたい場合は、独自データの学習が必要不可欠でしょう。

## ChatGPTに独自データを学習させる方法一覧

ここからはChatGPTに独自データを学習させる方法を紹介します。**技術レベルや達成したい目的を踏まえて、どの学習方法を選ぶか検討してください。**

ChatGPTにはAPIが提供されています。*このAPIを利用すれば、特定のフォーマットでの出力や、指定したプロンプトに基づいた応答を生成できます。*

ただし、APIの利用には料金がかかりますので注意が必要です。APIは使用する機能やモデル、リクエストの量に応じて料金が異なります。

そのため、完全に無料で独自データを学習させたい場合は、後述するプロンプト設計などの別の方法を選びましょう。また、APIを利用する際には事前に費用を計算してから作業を行ってください。

例えば、GPT-4ターボという新しいモデルでは、1,000トークンあたり入力に0.01ドル、出力に0.03ドルかかります。その他にもモデルによって料金が異なりますので、詳細を知りたい方は以下の参考URLを参照してください。

また、ChatGPTの公式サイトには、APIのドキュメントも用意されています。APIでのデータ追加の方法が気になる方もチェックしましょう。

【参考】：[ChatGPT APIについて](https://platform.openai.com/docs/api-reference/making-requests)
【参考】：[ChatGPT APIの料金](https://openai.com/pricing)

ChatGPTのAPIとは？概要や使い方を分かりやすく図解

プロンプトとは、ChatGPTに対しての指示文を指します。下図のように、ChatGPTを起動すると「Message ChatGPT」という入力欄があり、通常であればここにプロンプトと呼ばれる指示文を入力します。

~~【図】：ChatGPTを起動した画面~~

*プロンプト設計とは、このプロンプトの入力内容を精査・設計することで、応答の質を高めることを指します。*この設計を行うときは、コンピュータが読みやすいようにいくつか工夫するのが重要です。

例えば、下図のようにコンピュータが分かりやすいように箇条書きで命令を書く必要があります。また、補足情報を提供したり、出力形式を指定したりすることもポイントとして挙げられます。

上記のようなプロンプトで期待通りの結果が返ってこなかった場合、さらにプロンプトを調整したり、命令文を追加したりすることをおすすめします。このようにプロンプト設計では、指示文に工夫を凝らして最適な回答が得られるように調整を行います。

ChatGPTのプロンプトとは？回答精度を高めるための秘訣を解説

プロンプトエンジニアリングとは？具体例や応用手法も徹底解説

*既存のモデルを特定のタスクに最適化する方法としては、ファインチューニングというものもあります。*しかし、ファインチューニングとはモデルに対してデータを学習させる方法のため、ChatGPTに直接ファインチューニングを行うことはできません。

OpenAIが提供するモデルにファインチューニングをして、新しいモデルを構築したい場合は、公式サイトのAPIリファレンスなどを参考にしてください。

【参考】：[ChatGPT APIリファレンス](https://platform.openai.com/docs/api-reference/introduction)

*エンベディングとは、テキストや画像、音声などのデータを、数値ベクトル化することです。*ベクトル化を行うことで、コンピュータがデータの特徴や関連性を理解できるようになります。エンベディングで業界特有の情報のデータなどを学習させれば、ChatGPTはそれを踏まえてた回答ができます。

また、ChatGPTを提供しているOpenAIでは、エンベディングを行うためのモデルを提供しています。このモデルを利用すれば、テキストデータからエンベディングを実行し、データ間の類似性や関連性を評価できます。

つまり、ChatGPTのエンベディングを行えば、より高度な応答を得られるようになります。ただし、ChatGPTでエンベディングを行うにはPythonのコードを操作する必要があります。Pythonへの知識がある程度必要になりますので、注意してください。

また、現在ではOpenAI以外でも、多くのエンベディングツールが公開されています。ツールによっては、ノーコードで利用可能なものもありますので、自分に合ったツールを探してみましょう。

【参考】：[エンベディングとは](https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings)
【参考】：[エンベディングのモデルの使用例](https://cookbook.openai.com/examples/using_embeddings)

**ここまでChatGPTで追加学習を行う方法をいくつか紹介しましたが、本記事ではエンベディングの方法を紹介します。**

手順はそれほど難しくありませんので、ぜひ一緒に手を動かしてみましょう。

### エンベディングツールを利用して独自データを学習させる

*今回は、PDFファイルの独自データを学習させる方法を紹介します。*また、PythonやAPIに関する知識がない方でも取り組みやすいように、今回はノーコードのエンベティングツールを使用します。

まず、「ChatPDF」の公式サイトにアクセスします。このサービスは、PDFの情報を学習してくれるサービスです。ChatPDFにサンプルのインタビュー記事を読み込ませ、そのデータに関する質問をしてみます。

【参考】：[ChatPDF公式サイト](https://www.chatpdf.com/)

公式サイトにアクセスすると、下図のような画面が表示されます。画面中央の「Drop PDF here」というエリアに、任意のPDFをアップロードしましょう。

ちなみに、今回アップロードするPDFの内容は下図です。架空のインタビューの文章が記述されています。

アップロードが完了すると、画面が切り替わりチャットのエリアが表示されます。質問例もいくつか表示されています。今回は「XYZ社が市場で成功を収める秘密は何ですか？」と尋ねました。

~~【図】：ChatPDFで質問をする~~

すると「XYZ社が市場で成功を収める秘密は、ユーザーのニーズを深く理解し、それに応える製品を開発することにあります。また、持続的な研究開発と革新により、常に業界をリードする製品を提供しています。」と返答され、インタビューデータを反映した応答が確認できました。

~~【図】：応答結果を確認する~~

このように独自データを踏まえた応答も、ツールを利用すれば簡単に行えるようになります。ただし、データベースを読み込ませる場合や、学習させたいデータ量が膨大な場合は、別の学習方法を選びましょう。

データベースとは？今更聞けないその内容をITエンジニアとして改めて学ぶ

## ChatGPTで独自データを学習すれば、業務を効率化できる

未学習のChatGPTも非常に便利です。**しかし、特定のフォーマットに沿った業務を自動化させたい場合や、独自データに基づいたテキスト生成などをする場合は、やはりデータを学習させた方が良いでしょう。**

ChatGPTに独自データを学習させれば、ChatGPTをより幅広い業務で活用できます。本記事で紹介したようなサービスなどを活用すれば、プログラミングが苦手な方でもChatGPTに独自データを学習させることができます。この機会に、ぜひ独自データの学習に挑戦しましょう。

ChatGPT（AI）の学習におすすめの本10選！学ぶメリットも解説

ChatGPTのプラグインは何ができる？一覧や使い方を解説

ChatGPTが使えない？よくあるエラーと解消法を徹底解説

ChatGPTはビジネスの場面でも非常に重宝されるAIツールですが、特定の業務に対応させるためには独自データの学習が必要です。本記事では、ChatGPTに独自データを学習させる方法をいくつか紹介した後、具体的な学習方法を解説します。

ChatGPTに独自データを学習させると、固定フォーマットでの出力などができます

ChatGPTに独自データを追加する方法は、APIやエンベディングなどの方法があります

エンベディングでChatGPTに独自データを追加する方法が分かります

ChatGPTに独自データを学習させる方法を4つ紹介！実施手順やメリット

## プロンプトエンジニアリングに役立つ本

プロンプトエンジニアリングとは、AI（人工知能）に最適な指示や命令を与えるスキルのことです。指示の仕方が適切だと、AIから望む結果を受け取れます。プロンプトエンジニアリングは、AIとのコミュニケーション方法です。

*プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけると、意図した通りのコンテンツ生成が可能になります。*例えば、AIに文章を書かせる際、プロンプトエンジニアリングのスキルを使って、目的や文体や視点などを明確に指示すると、AIはより適切な文章を生成できます。

今、市場ではプロンプトエンジニアという職種が注目されており、その将来性が期待されています。この記事では、プロンプトエンジニア検定資格を目指している方に向けて、おすすめの本10選を紹介します。

これらの本は、プロンプトエンジニアリングの基礎から応用までをカバーしており、独学でスキルアップできるようになっています。AIをよりうまく活用したい方も、ぜひ参考にしてください。

【参考】：[「プロンプトエンジニアリング試験」を提供開始 | 株式会社ギブリー](https://givery.co.jp/news/n20230512003/)
【参考】：[OpenAI API を使用した迅速なエンジニアリングのベスト プラクティス | OpenAI](https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-openai-api)

プロンプトエンジニアとは？プロンプトの基礎や仕事内容、年収を紹介

### プロンプトエンジニアリングの手法

**プロンプトエンジニアリングには、Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thoughtなどの手法があります。**これらは基本として押さえておきたい手法です。以下、各手法について解説します。

*▪Zero-shot：*
　何の事前情報もなしにAIへ質問を投げかけるプロンプトのことです。よく学習しているAIであれば、ある程度の精度で回答します。

*▪Few-shot：*
　事前に具体例や解答例を与えることで、回答の精度を上げるプロンプトのことです。

*▪Chain-of-Thought：*
  複数のプロンプトを連結し、ステップを追ってAIに考えさせます。より高い精度の回答を引き出したい場合に利用するプロンプトのことです。

【参考】：[プロンプトエンジニアリング技術 | Prompt Engineering Guide](https://www.promptingguide.ai/jp/techniques)

プロンプトエンジニアリングとは？実用例も交えてポイントを解説！

## プロンプトエンジニアリングのメリット・デメリット

プロンプトエンジニアリングについて知ること、学ぶことでどのようなメリットが得られるのでしょうか？プロンプトエンジニアリングの理解や学習におすすめの本を紹介する前に、メリットとデメリットについて確認しておきましょう。

**プロンプトエンジニアリングを知り、学ぶことでプロンプト作成の精度を上げ、より適切なプロンプトを作成することができるようになるでしょう。**以下、メリットについて紹介します。

*■ AIのモデルをより活用するためのスキルを身に付けられる*
プロンプトエンジニアリングは、AIのモデルをより効果的に活用するための重要なスキルです。これを学ぶことで、AIのモデルの能力や限界を理解し、最適な入力文を作成することができます。これにより、AIのモデルの性能や精度を向上させることができます。

*■ AIのモデルを自分に合わせて調整できるようになる*
プロンプトエンジニアリングは、AIのモデルをカスタマイズするための柔軟な方法です。これを学ぶことで、AIのモデルに対して、様々な目的やタスクに応じた入力文を作成することができます。これにより、AIのモデルを自分のニーズに合わせて調整することができます。

*■ AIのモデルを手軽に作成できるようになる*
プロンプトエンジニアリングは、AIのモデルを開発するための簡単な方法です。学ぶことでAIのモデルに対して、コーディングやトレーニングなしに入力文を作成することができ、AIのモデルを手軽に作成することができるようになります。

プロンプトエンジニアリングを学ぶデメリットはあります。どれほどプロンプトエンジニアリングのスキルが高まっても、一定の知識や洞察力がなければ適切なプロンプトを作成できません。**プロンプトエンジニアリングは決して万能ではなく、特定の領域やタスクに特化した方がより良い結果を得られます。**

※AIのモデルとは、AIの技術を用いて、特定の目的やタスクを達成するためのプログラムです。AIのモデルは、大量のデータや知識を学習し、入力に対して出力を生成することができます。

AIのモデルには、様々な種類や分野がありますが、プロンプトエンジニアリングでは、主に自然言語処理（NLP）やコンピュータビジョン（CV）などの分野のモデルを扱います。

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

## プロンプトエンジニアリングの学習におすすめの本10選

**ここでは、プロンプトエンジニアリングの学習におすすめの本を10冊紹介します。**

プロンプトエンジニアリングとは何か、身に付けることでの何が得られるのかについて知りたい方、プロンプトエンジニアを目指している方、機械学習エンジニアを目指している方、ChatGPTなどのAIツールを活用したい方におすすめの本を10選として紹介します。

### プログラミング知識ゼロでもわかる プロンプトエンジニアリング入門

プロンプトエンジニアリングについて、基本から応用までわかりやすく解説した入門書です。プログラミング知識がなくても、理論的なアプローチを学ぶことで、AIとのコミュニケーション方法を身につけることができます。

本書では、**ChatGPTやAzure OpenAIなどの最新のAIモデルを使って、プロンプトエンジニアリングの手法やテクニックを紹介しています。**AIの利用効率や性能を向上させたい人におすすめの1冊です。

▪著者：掌田 津耶乃
▪出版社：秀和システム
▪ページ数：416ページ
▪出版日：2023年11月17日

【参考】：[プログラミング知識ゼロでもわかる プロンプトエンジニアリング入門](https://www.shuwasystem.co.jp/book/b637217.html)

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

Azure OpenAI Serviceとは？GPT-3との違いも解説

### 生成AIプロンプトエンジニアリング入門 ChatGPTとMidjourneyで学ぶ基本的な手法

**プロンプトエンジニアリングについて、基本から応用までわかりやすく解説した入門書です。**プログラミング知識がなくても、理論的なアプローチを学ぶことで、AIとのコミュニケーション方法を身につけることができます。

本書では、ChatGPTやMidjourneyといった人気の生成AIの概要や特徴、文章生成AIや画像生成AIを利用したコンテンツ生成の基本的な手法、ChatGPTとMidjourneyを組み合わせたプロンプトエンジニアリング手法などを紹介しています。AIの利用効率や性能を向上させたい人におすすめの1冊です。

▪著者：我妻 幸長
▪出版社：翔泳社
▪ページ数：224ページ
▪出版日：2023年12月13日

【参考】：[生成AIプロンプトエンジニアリング入門 ChatGPTとMidjourneyで学ぶ基本的な手法](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798181981)

本書では、**ChatGPTやGPT-4などの最新のAIモデルを使って、プロンプトエンジニアリングの手法やテクニックを紹介しています。**AIの利用効率や性能を向上させたい人におすすめの1冊です。

▪著者：山﨑 志津
▪出版社：池田書店
▪ページ数：208ページ
▪出版日：2023年6月26日

【参考】：[ChatGPTは質問・指示が９割](https://ikedashoten.co.jp/book-details.php?isbn=978-4-262-17486-0)

### ChatGPT API×Pythonで始める対話型AI実装入門（GPT-3.5&GPT-4 対応）

対話型AI「ChatGPT」をアプリケーションに組み込んで利用するためのAPIの使い方を、Pythonのコードを交えて解説した入門書です。ChatGPT APIを活用することで、ChatGPTを他のサービスと連携でき、ブラウザ版のChatGPTを単独で使うよりも幅広い活用が可能になります。

さらに、**プロンプトエンジニアリング技術を用いて、ChatGPTに対して特定の目的やタスクを達成するように指示する方法も学べます。**それにより、ChatGPTから高品質な出力を得ることができるようになるでしょう。

▪著者：古川渉一、荻原優衣
▪出版社：インプレス
▪ページ数：256ページ
▪出版日： 2023年10月24日

【参考】：[ChatGPT API×Pythonで始める対話型AI実装入門（GPT-3.5&GPT-4 対応）](https://book.impress.co.jp/books/1123101013)

### ゼロからはじめる なるほど！ ChatGPT活用術

ChatGPTは、自然言語処理の技術を応用して、さまざまな分野の質問に詳細な回答を生成できるAIですが、ただChatGPTに質問や指示をするだけでは、思い通りの結果を得ることができません。ChatGPTに対して、特定の目的やタスクを達成するように指示する入力文を作成する技術が必要です。

それが「プロンプト」や「プロンプトエンジニアリング」です。本書では、**個人的な相談事や資料作成、ビジネス文書作成やブレインストーミング、情報検索など、ChatGPTを効果的に活用できる実例を豊富に掲載しています。**ChatGPTの無限の可能性を理解し、自分の仕事や学習に役立てるための1冊です。

▪著者：マイカ
▪出版社：技術評論社
▪ページ数：160ページ
▪出版日： 2023年7月3日

【参考】：[ゼロからはじめる なるほど！ ChatGPT活用術](https://gihyo.jp/book/2023/978-4-297-13601-7)

### LangChain完全入門　生成AIアプリケーション開発がはかどる大規模言語モデルの操り方

ChatGPTのフレームワークであるLangChainの基本から応用までをわかりやすく解説した入門書です。LangChainを使うことで、生成AIに対して、特定の目的やタスクを達成するように指示する入力文を作成する技術であるプロンプトやプロンプトエンジニアリングを効率的に学び、実践できます。

本書では、LangChainの各モジュールの使い方や、文章生成や画像生成などの様々なアプリケーションの実装方法をサンプルコードを交えて紹介しています。**生成AIの利用効率や性能を向上させたい人におすすめの一冊です。**

▪著者：田村 悠
▪出版社：インプレス
▪ページ数：256ページ
▪出版日：2023年10月24日

【参考】：[LangChain完全入門　生成AIアプリケーション開発がはかどる大規模言語モデルの操り方](https://book.impress.co.jp/books/1123101047)

### 10倍速で成果が出る！ChatGPTスゴ技大全

ChatGPTは、自然言語処理の技術を応用して、さまざまな分野の質問に詳細な回答を生成できるAIですが、ただChatGPTに質問や指示をするだけでは、思い通りの結果は得られません。特定の目的やタスクを達成するように指示する入力文の作成技術が必要です。

本書では、プロンプトやプロンプトエンジニアリングの基本的な考え方や手法を紹介し、**文書作成やプログラミング、Excel操作やリスキリングなど、ChatGPTを効果的に活用できる実例を豊富に掲載しています。**

▪著者： 武井 一巳
▪出版社：翔泳社
▪ページ数： 312ページ
▪出版日： 2023年9月13日

【参考】：[10倍速で成果が出る！ChatGPTスゴ技大全](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798183343)

### これからのAI×Webライティング本格講座 ChatGPTで超時短・高品質コンテンツ作成

Webライティングにおいて、人間のような文章を生成するAI「ChatGPT」を効果的に活用するための本格的な講座です。ChatGPTに対する適切な指示を行うための「プロンプト」や「プロンプトエンジニアリング」について、基本から応用まで詳しく解説します。

また、ブログ記事、SNS、ネットショップなど、実際に作成することが多いWebコンテンツの作成方法や事例も豊富に紹介します。**Webライティングの質を高め、コンテンツを超時短で作ることができるようになる1冊です。**

▪著者：瀧内 賢
▪出版社： 秀和システム
▪ページ数： 216ページ
▪出版日： 2023年8月25日

【参考】：[これからのAI×Webライティング本格講座 ChatGPTで超時短・高品質コンテンツ作成](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798070742.html)

### 生成AI 社会を激変させるAIの創造力

新しいものを「創造する」という意味において、「生成AI」の基本から応用までわかりやすく解説した本です。生成AIは、データから学習し、それを使用して創造的かつ現実的な、まったく新しいアウトプットを生み出す機械学習手法です。

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