*プログラミング言語のPythonは今、もっとも注目されている人気の言語*ですが、注目されている理由はそのシンプルさや学びやすさだけではありません。**DX推進の1つの鍵となっている「AI関連」の開発や機械学習にPythonが利用されていることが人気を集めている秘訣**です。

ここでは、AIエンジニアや機械学習エンジニアを目指す方のために、PythonとAIの関係について掘り下げていきます。

Pythonは1990年にグイド・ヴァン・ロッサム氏が開発して1991年に公開された、比較的歴史のあるプログラミング言語です。*構文が非常にシンプルで、少ないコードで開発できる*点が魅力です。サンプルコードで他言語と比較したサイトなどを見てみると、*Cのサンプルコードと比較して、Pythonは1/4程度の記述で済む*ことが分かります。

**言語のタイプは、オブジェクト指向・スクリプト言語・インタプリタ言語であり、Rubyとよく似ている**と言われます。他、C言語とも相性がよく、また機械学習分野やデータ解析に加えてWebアプリケーション開発にもよく利用され、*使い勝手の良さと汎用性の高さも人気の理由*です。

Pythonはその特性を活かして**AI開発分野の機械学習・深層学習（ディープラーニング）・データ解析処理にもよく利用**されていますが、実はWebアプリケーション開発でもよく利用され、*Pythonで作られたものとしてはYouTube・Instagram・DropBoxなどが知られています*。

その他にも、ゲーム・アプリ、デスクトップ・アプリの開発でもPythonは活用されるなど、その汎用性の高さが際立っています。

**Pythonを学ぶには、AIについて理解しておくことが必要**です。Pythonとは切っても切れない関係にあるAIについて見ていきましょう。

### 第4産業革命の原動力となるAI

今最も注目されている最新テクノロジーとして、AI（人工知能）があります。**デジタル革命による第4次産業革命の時代が到来していると言われる中、AIはその中心的役割**を果たそうとしています。

*AIは、人が持つ知覚や知性を人工的に再現する技術として理解されていますが、AIについて一意に決まった定義があるわけではありません*。まだ各界で議論があるようですが、いずれにしてもAIによって世界を根底から覆すような産業革命が起きているのは間違いありません。

### 特定分野では人を超えるAIが出現

AIはまだ発展途上にあり、全ての領域において人間を超えるようなAIはまだ出現していません。しかし、**特定の分野ではAIが人間をはるかに超える能力を発揮**しているケースもあります。医療分野では、一般的な医師に代わって的確な診断を行えるAIが出現しています。

金融分野でも超高速で、精度の高い取引を行うアルゴリズム取引が市場に浸透していると言われています。タクシードライバーの他、会計士・弁護士・教師までAIに置き換わるとさえ言われているほど、*AI技術の進展には目覚ましいものがあります*。

AIの黎明期である*「第1世代」では、人の経験則をベースにして、人の知的作業の支援をするAIが出現*しました。*「第2世代」では統計/探索のモデルによる最適解の発見がAIの役割*となり、**「第3世代」のAIでは脳モデルに基づいた認識性能の飛躍的向上**を目指しています。

昨今、AIが大きく注目を浴びるようになったのは、この第3世代テクノロジーの出現にあります。

*人間の脳モデルを参考にしたアルゴリズムの「ディープラーニング」（深層学習）がその代表的な例*です。

従来の機械学習ではコンピュータ自身がビッグデータを読み解いて、裏にある相関関係などの特徴を見つけてくれましたが、*ディープラーニングによってコンピュータは人の介在やコントロールを必要とせずに自律的・自発的に学習し、自分で判断することが可能*になっています。

## AI分野でPythonが注目される理由

AI分野や機械学習ではPythonが必要不可欠な言語と言われていますが、何十種類ものプログラミング言語がある中で、特にPythonが注目されるのはなぜなのでしょうか。ここでは、**PythonがAIに欠かせない言語とされる背景、他言語との違いなど**について見ていきましょう。

### 科学技術計算分野で主流の言語に転換

Pythonは元々は分散OSの管理用に開発された言語でしたが、海外の科学者やエンジニアのコミュニティで注目され、科学技術計算の分野で評価を得て、次々と新技術の実装にPythonが利用されるようになりました。

その結果、**ライブラリがさらに充実し、科学技術計算の主流言語である「R」言語の機能がPythonに盛り込まれたことで、それまで「R」を用いていた活動の多くがPythonに置き換えられていった**のです。*これが、Pythonが機械学習やデータ解析などで主流になっていった理由*です。

米国の*コンピュータ・サイエンス分野の教育で、Pythonは圧倒的な使用率*を誇っている言語です。米国の大学では、プログラミング教育にPythonが頻繁に使用されています。さらに日本の大学でも近年、教育用言語としてPythonを採用する大学が増加しています。

これは、**Pythonが無駄を排し、非常にシンプルな構文で、初心者にも覚えやすいこと**があります。このような背景から、結果としてPython人口が拡大し、Pythonがさらに活用され、またPythonの利用が拡大するというスパイラルが生まれていることが挙げられます。

### 機械学習に強いといわれるRとの違い

R言語は元々、データ解析や統計プログラムを目的に開発された言語で、当初から主に学術分野や研究分野で使用されており、これらの分野ではR言語が有利でした。一方、**次第にPythonがR言語が持つ機能を吸収し、安定が進んできたことで、科学計算や機械学習分野ではR言語とPythonの機能に差がなくなり、両方の言語が併存**するようになりました。

とはいっても、データ解析・統計処理・多変量解析などの複雑な計算にはR言語の方が優れた部分もあり、*一部の専門領域ではまだR言語が有利*とされています。

## PythonによるAIの作り方の手順

PythonとAIが不可分の関係にあることは分かりましたが、ではPythonを用いてどのようにAIを開発するのでしょうか。ここでは、**PythonによるAI構築の一般的な手順の概略**について見ていきましょう。

最初に、どのようなAIを構築するのかについてAIの概要設計を行います。**概要設計では、用途や目的によってAIの機能（画像・文字認識機能、予測機能など）を決めて、開発用のPythonライブラリやフレームワークを選定し、AI構築の大枠を作ります**。次に、AIに対する学習モデルの選択を行います。学習モデルには大きく分けて*「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3パターンがあり、この中から最適な学習モデルを選びます*。

次に、コンピュータに学習させるためのデータ収集を行います。**AIは「機械学習」を繰り返すことでその精度が上がるため、「機械学習」用のデータが必要**です。そのデータは学習に最適なデータである必要があります。不良なデータを与えればコンピュータの学習精度は低下します。*学習用のデータは精査され、適したラベルが付けられ、クリーニングされ、最適化*されなくてはなりませんが、最近ではこの作業を自動化する動きも出ています。

こうして整備された**学習用データを用いて、機械学習や深層学習（ディープラーニング）を行います**。これらの学習には多くの場合*「TensorFlow」「Amazon Machine Learning」「Azure ML」などのライブラリーや学習ツールが利用*されます。

**AIの学習が済むと、プログラミングによりAIを製品やサービスに実装**します。最近では、AIの作成ツール、プログラミングに必要な機械学習ライブラリが多く公開されており、*誰もが簡単にAIを作成できる*ようになっています。

【入門編】Pythonの基本構文まとめ！学習方法や年収も解説

## 市場価値の高いエンジニアを目指そう

市場価値の高いエンジニアを目指す上で、プログラミング言語に加え、さまざまなスキルの習得が必要です。**AIや機械学習エンジニアを目指すなら、プログラミングに加えてAIや機械学習に関する知識やスキル、ビッグデータなどに関する知識も必要**です。人気の高いPythonプログラマーは急速に増えていますが、それだけではエンジニアとしての市場価値は上がりません。

今後、AI開発に必須のPythonに関するスキルに加え、*AI・機械学習・深層学習に関する高度なスキル*が益々求められることでしょう。

AIを備えたサービスや製品が増加する中、機械学習を中心にPythonエンジニアの需要が急速に増加しています。*Pythonが組めるだけでは通用しなくなってくる*でしょう。そこで**強みとなるのは、機械学習や深層学習のスキルを有すること**です。

これらを体系に学ぶ方法もありますが、とにかくPythonは机上で学ぶよりは実践を重ねることです。自らPythonを用いたプロジェクトに積極的に関わり、経験を積みましょう。

### データサイエンティストとして活躍

今、注目されている職種の1つにデータサイエンティストがあります。**データサイエンティストとはデータの統計や分析によって、ビジネスに関する戦略策定に寄与する職種**です。

データサイエンティストは統計学や確率、モデリング手法などに関する知識に加えて機械学習関する知識が求められます。機械学習ではPythonの知識が不可欠です。*Pythonを学ぶ人で、統計学などを学んだ経験のある人は、データサイエンティストを目標にするのも良い*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

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<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>

DX推進に欠かせないAI技術ですが、そのAI開発に欠かせないプログラミング言語と言えばPythonです。なぜAIにPythonが欠かせないのか、 AIの機械学習に強いR言語とは何が違うのか、PythonとAIとの関係、AIの仕組みなどについても解説していきます。

AI構築に必要な機械学習や深層学習にはPythonが利用されることが多く、PythonとAIは不可分の関係にある

科学技術計算や分析などはR言語の得意分野だったが、Pythonがその機能を吸収することでPythonが主流になった

Pythonエンジニアは、機械学習やAI分野の知識を併せ持つことで活躍の場が広がる

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

## 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

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<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>

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/)

*Caffeは、画像認識や物体検出などに向いているオープンソースのライブラリで、研究者やエンジニア向けのツールと言えるでしょう。*

ライブラリを使う時には、Pythonというプログラミング言語を利用するため、プログラミングの知識などが必要になります。また、画像認識を行う際にはデータセットが必要ですので、データセットも事前に用意しておきましょう。

【参考】：[Caffe公式](https://caffe.berkeleyvision.org/)

scikit-learnは、機械学習のライブラリです。*例えばクラスタリングなどの学習や、評価、予測などの作業を行ってくれます。*

また、scikit-learnはオープンソースのため様々な方に利用されているツールです。機械学習の実装をしたい方は、こちらもぜひ利用してみてください。

【参考】：[scikit-learn公式](https://scikit-learn.org/stable/)

*NVIDIA Deep Learning SDKは、深層学習に特化したソフトウェアの開発ツールです。*深層学習のモデルを作りたい方は、こちらのツールをおすすめします。

公式サイトからドキュメントも参照できるため、ソフトウェア開発を検討している方は、ドキュメントも参照してみてください。

【参考】：[NVIDIA Deep Learning SDK公式](https://developer.nvidia.com/deep-learning-software)

TensorFlowはオープンソースのフレームワークで、機械学習を作成することができます。*機械学習モデルを作成する時は、すでにトレーニング済みのモデルを使用するか、ご自身でモデルを構築してトレーニングを行うか選択可能です。*

インストールする際にはPythonが必要となりますので、インストールしていない方は事前にインストールしておきましょう。

【参考】：[TensorFlow公式](https://www.tensorflow.org/?hl=ja)

TensorFlowとは？特徴やできることをわかりやすく解説！

*PyTorchは、Facebook社が提供する機械学習用のフレームワークです。*PyTorchは、本番環境に対応していたり、分散型のトレーニングができたりします。

こちらのツールを使用する際には、Pythonを使用しますので、プログラミング言語の知識が必要です。機械学習を学びたい方、研究や開発をしたい方などはこちらのツールも検討してみましょう。

【参考】：[PyTorch公式](https://pytorch.org/)

PyTorchとは？特徴やメリット・デメリット等の入門情報を解説

*Canvaは、画像を作成できるツールとして有名ですが、新機能としてAIが画像を生成する機能を提供しています。*また、写真をイラストに変換する機能もあるため、イラストを生成したい人にとっても便利なツールです。

またCanvaには無料のプランと有料のプランが提供されていますが、AIを活用した機能は無料でも利用することができます。ただし、利用できる範囲などに制限がありますので、本格的にAI機能を利用したい場合はプランの変更も検討してみましょう。

【参考】：[Canva 公式](https://www.canva.com/)
【参考】：[Canva AI画像生成](https://www.canva.com/ja_jp/ai-image-generator/)

*こちらのツールは画像を生成してくれるAIツールです。*Adobe社が提供している画像生成ツールで、IllustratorなどAdobe社の他の製品で使用できます。

すでに業務などでIllustratorを使用している人は、ぜひこのツールも活用してみましょう。

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

*Zendesk for serviceは、カスタマーサービスの中にAIを活用しており、AIボットが顧客にチャットで回答してくれる機能などがあります。*

その他にも顧客からの問い合わせの内容に沿った情報をすぐに提示してくれるなど、カスタマーサポートの業務をサポートしてくれる機能が用意されており、業務効率化に貢献してくれるでしょう。

料金はサポートの内容により異なりますが、無料で試すこともできるようです。Zendesk for serviceを使おうか検討している方は、料金プランも確認してみましょう。

【参考】：[Zendesk公式 Zendesk for service](https://www.zendesk.co.jp/service)
【参考】：[Zendesk for serviceのAI機能について](https://www.zendesk.co.jp/service/ai/)

Bardは、Google社が提供している会話型のAIツールです。現時点では試験運用中のツールですが、ツールを利用できます。料金はかかりませんので、気になる方はぜひ利用してみましょう。

*Bardはチャット形式で質問や依頼をした場合、早いと数秒で返答をしてくれます。*またコーディングの手伝いなどもしてくれるため、プログラミングを学習中の人にもおすすめです。

【参考】：[Google公式 Bard](https://bard.google.com/)
【参考】：[Google公式 よくある質問 コーディングについて](https://bard.google.com/)

**AIツールは非常に便利なツールですが、いくつか注意しなくてはいけない点もあります。**例えばAIツールの公式サイトを確認し、利用規約に違反していないかなどを見る必要があります。

ここからは、AIツールを使用する際の注意点をご紹介します。AIツールを利用する前に、こちらも参考にしてください。

### AIツールの利用規約を確認する

*AIツールを使用する際には、利用規約を確認してから使うようにしましょう。*サービスの中には、禁止している利用方法や、AIツールを使って得た情報の扱いについてなど、重要な事項が説明されています。

後でトラブルなどに発展しないよう、事前に使いたいAIツールの利用規約に目を通しておくことが重要です。

### 正しい情報なのか確認をする

*AIチャットツールなどは、インターネットの情報を学習し、その情報をもとに適切な回答をユーザに提供してくれます。*

しかし、その元々の情報が間違っていた場合、AIの回答が間違っている可能性も否定できません。AIを利用して得た情報などは、最終的には人間が確認する必要があります。

## AIツールで業務効率化を目指そう

AIツールは様々な種類があるため、ご自身の目的にあったツールを選ぶ必要があります。*そのため、本記事でご紹介したAIツールを始めとして、目的に沿ったツールを使用して業務効率化を目指しましょう。*

また、使用する際には先述の注意点なども確認したうえで利用するようにしてください。

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

Notion AIとは？その便利な機能とChatGPTとの違いも解説

最近ではAIを活用したツールが数多く公開され、それらを活用すれば画像生成や機械学習のモデルを構築することも可能です。本記事では、AIのツールを使うメリットと、おすすめのツール10選をご紹介します。AIのツールを使おうか迷っている方はぜひ参考にしてください。

AIツールにはさまざまな種類があるため、目的にあったツールを選ぶ必要があります

AIのツールの中から、おすすめのツール10選を知ることができます

AIのツールを利用する時には、注意点もいくつかあります

AIを活用した便利なツール10選！メリットや注意点も解説

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。

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

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

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)

ChatGPTとは？今話題のAIチャットボットの概要や仕組みを解説！

Geminiとは？何がすごいのか？始め方や拡張機能も解説

Microsoft Copilotとは？最新AIチャット機能を紹介

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/)

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