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。

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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。

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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

PHPは、ウェブアプリを行う際に用いるスクリプト言語です。PHPの結果を動的にウェブに反映させることができます。*この処理結果やステータスなどを通知する際に、メール機能を用いることができます。*ここでは、PHPで提供するメール機能の構文や用法について、解説します。

【参考】：[PHP](https://www.php.net/)
【参考】：[PHP マニュアル](https://www.php.net/manual/ja/index.php)
【参考】：[PHP マニュアル: メール](https://www.php.net/manual/ja/book.mail.php)

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PHPの入門として概要やプログラムの記載方法、文法について解説

PHPは、メール関数がコールされるとsendmailのバイナリファイルに処理を引き渡します。そのためPHPのメール関数を使うには、sendmailバイナリの準備とアクセスが必要です。*初期設定を行うphp.iniファイルを修正することで、Qmailなどにパスを差し換えることもできます。*

【参考】：[PHP マニュアル: メール](https://www.php.net/manual/ja/book.mail.php)
【参考】：[PHP マニュアル: メール インストール/設定](https://www.php.net/manual/ja/mail.setup.php)

プログラミングの関数とは？役に立たない？学び方と実務で役立つスキル

### PHPで日本語のメールを送信するには

*PHPで日本語のメールを送信するには、マルチバイトに対応するメール関数mb\_send\_mailが提供されます。*mb\_language関数の指定に従って、メッセージがエンコード処理され、送信されます。使い方は、通常のメール関数を学んでから解説します。

【参考】：[PHP マニュアル: mb\_send\_mail](https://www.php.net/manual/ja/function.mb-send-mail)
【参考】：[PHP マニュアル: mb\_language](https://www.php.net/manual/ja/function.mb-language.php)

*mail関数の構文と用法は、次の通りです。*

```
mail(送信宛先, メールタイトル, 送信メッセージ[, 追加ヘッダ[, 追加パラメータ]]):

```

引数は、string型です。追加ヘッダは、stringまたはstringの配列が利用できます。それぞれの引数は、次の意味を持ちます。

・*送信宛先*
メールの送信先を通常のメール送信宛先の書式RFC 2822に従って記述します。複数宛先がある場合は、カンマ（”,”）で区切ります。例えば、”user@hostname.com”や”user1@hostname.com, user2@hostname.com”などと指定します。

・*メールタイトル*
メールタイトルは、メールの表題でRFC 2047に従います。改行コードを入れずに1行で記述します。

・*送信メッセージ*
送信メッセージを記述します。改行コードは、”\\r\\n”を追加してください。行の長さは70文字が上限です。

・*追加ヘッダ*
From、Cc、Bccなどの追加に使用します。Fromヘッダは、必ず必要です。この追加ヘッダにFromを入れるか、php.iniにデフォルト設定の値を入れておきます。

・*追加パラメータ*
追加パラメータは、sendmailなどのメール送信プログラムに引数として渡されます。

【参考】：[PHP マニュアル: メール関数 mail](https://www.php.net/manual/ja/function.mail.php)

*mail関数を使うには、先ほどの文字列を引数として用います。*送信宛先を ”$to”、メールタイトルを ”$subject”、 メール本文である送信メッセージを ”$message”とします。

```
// 引数を設定する
$to        = ‘user@hostname.com’;
$subject   = ‘Title’;
$message   = ‘Hello World’;
$headers   = ‘From: myname@example.net’;
// mail関数をコールする
mail($to, $subject, $message, $headers);
```

送信メッセージの “$message”を複数行にする場合は、”Hello\\r\\nWorld”などのようにCRLFを追加すれば行の分割ができます。CRLFを用いる場合は、シングルクォーテーションではなくダブルクォーテーションで解釈させます。追加ヘッダの区切りも同様にCRLFを追加します。

### mb＿send＿mail関数の構文と用法

*mb\_send\_mail関数はmail関数のラッパのため、構文と用法はmail関数と同じです。*違いはマルチバイトに対応する点で、日本語を扱う場合はmb\_send\_mail関数を用います。

```
mb_send_mail(送信宛先, メールタイトル, 送信メッセージ[, 追加ヘッダ[, 追加パラメータ]]):

```

言語の設定は、mb\_language関数を用います。内部文字のエンコーディングを明示的に行う場合は、合わせてmb\_internal\_encoding関数を用います。上記を組み合わせて以下のように、表します。

```
mb_language(言語):
mb_internal_encoding(文字エンコーディング):
mb_send_mail(送信宛先, メールタイトル, 送信メッセージ[, 追加ヘッダ[, 追加パラメータ]]):

```

【参考】：[PHP マニュアル: mb\_send\_mail](https://www.php.net/manual/ja/function.mb-send-mail)
【参考】：[PHP マニュアル: mb\_language](https://www.php.net/manual/ja/function.mb-language.php)
【参考】：[PHP マニュアル: mb\_internal\_encoding](https://www.php.net/manual/ja/function.mb-internal-encoding.php)

mb\_send\_mail関数の使い方は、mail関数と同じです。*日本語など多言語でメール送信するには、言語を指定するmb\_language関数と文字エンコーディングを行うmb\_internal\_encoding関数をあらかじめコールし、マルチバイトの設定を行う必要があります。*

```
// 言語設定の引数を設定する
$language= ‘Japanese’;
// 言語を設定する
mb_language($language);
// エンコーディングの引数を設定する
$encoding= ‘UTF-8’;
// エンコーディングを設定する
mb_internal_encoding($encoding);
　
// メールで必要な引数を設定する
$to        = ‘user@hostname.com’;
$subject   = ‘Title’;
$message   = ‘Hello World’;
$headers   = ‘From: myname@example.net’;
// mb_send_mail関数をコールする
mb_send_mail($to, $subject, $message, $headers);
```

PHPのメール関数を使ってメール送信を行う場合ですが、メール送信のテストを行うとGmailなどの受取先のドメイン認証でエラーとなる場合があります。*Gmailはスパム対策などでセキュリティが厳しくなっており、このような症状が現れます。*

まずは、送信元となる”From:”が実際の送信元のドメインと一致しているか確認すると良いでしょう。解決しない場合は、なりすまし対策のSPFレコードの追加により、Gmailでも認証をパスすることができます。詳細は以下のリンクを確認しましょう。

【参考】：[インターネット協会 SPF（Sender Policy Framework）](https://salt.iajapan.org/wpmu/anti_spam/admin/tech/explanation/spf/)

PHPのメール関数は手軽に利用できますが、認証でエラーとなり送信できない場合があります。Gmailの認証エラーなどが、認証エラーの例です。*その場合には、SMTP認証を用いるライブラリPHPMailerを用いるのが良いでしょう。*PHPMailerは、WordPressなどに用いられ、日本語に対応します。

使い方は、mb\_internal\_encodingに代えて、SMTPのリレーホスト名やSMTP認証パスワードなどをPHPMailerの引数に渡します。外部のSMTPサーバを指定することで、送信メールが迷惑メールやスパムと認識されなくなります。公式サイトには、Gmailのサンプルコードも公開されています。

【参考】：[Github: PHPMailer](https://github.com/PHPMailer/PHPMailer)
【参考】：[Github: PHPMailer gmail.phps](https://github.com/PHPMailer/PHPMailer/blob/master/examples/gmail.phps)

*PHPでメールを受信するには、IMAP関数のimap\_fetch\_overviewやimap\_fetchbodyを使ったり、Mailparse関数でファイルのパ―スやメッセージのデコードなどで対応します。*メール受信は送信よりも複雑な処理が必要ですので、メール送信がうまく実行できてから実装すると良いでしょう。

【参考】：[PHP マニュアル: IMAP、POP3 および NNTP](https://www.php.net/manual/ja/book.imap.php)
【参考】：[PHP マニュアル: Mailparse](https://www.php.net/manual/ja/book.mailparse.php)

## PHPのメール機能は簡単だがセキュリティ面を考慮する必要もある

PHPのメール機能はシンプルな構造で、簡単にメール送信することができます。開発中のコード確認テストなどで利用する場合は問題ありませんが、商用リリースする場合は、メール送信先の認証エラーなどに注意を払う必要があります。

**メール関数を使用する場合は、迷惑メールやスパムと認識されないように、設定を十分に行いましょう。**

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スクリプト言語であるPHPは、簡単に作成することができ、動的ウェブコンテンツを生成できます。処理結果は、ウェブ画面に表示させるほか、メール送信も可能です。ここでは、PHPで提供するメール機能の構文や用法について、解説していきます。

PHPのメール関数は、mail関数やmb\_send\_mail関数が提供されます

mb\_send\_mail関数は、マルチバイトに対応し、日本語を扱うことができます

受信側のセキュリティ強化に対応するため、迷惑メールやスパムと認識されない設定が必要です

PHPでメールを送信するには？メール関数の構文や使い方を解説

Google社のAIボットとしては「Bard」が知られていましたが、名称が「Gemini」に変更されました。「Gemini」はGoogle社が開発し、提供する会話型AIチャット、生成AIの全般を表す新ブランド名です。

Geminiはこれまでの「大規模言語モデル」という名称に加え、対話型AIチャット、Google WorkSpace、Android向けのアプリなどでもGeminiブランドが用いられています。

この記事では、*Geminiの上位モデルであるGemini Proの概要、メリットやデメリットについて解説します。*新たに生成AIを利用してみたい方、ChatGPTと比較・併用してみたい方、ビジネスや研究開発での利用を検討している方はぜひ参考にしてください。

【参考】：[‎Gemini Pro｜Google DeepMind | Google](https://deepmind.google/technologies/gemini/pro/)
【参考】：[‎Gemini と話してアイデアを広げよう | Google](https://gemini.google.com/?hl=ja)

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*Gemini Pro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。*Gemini Proにおけるマルチモーダルとは、テキストや画像、音声、動画などの様々な種類の情報を処理して、精度の高いアウトプットを提供することです。

では、具体的にマルチモーダル生成AIと言われるGemini Proでは何ができるのかを見ていきましょう。

テキスト生成において、文章や詩、ソースコード、劇の台本、音楽作品、メール、手紙など、**まるで人が作成したかのような、自然言語によるテキストの生成ができます。**また、音声ファイルから文字起こしを行うこともできます。

人が口語体で指示した説明を理解し、意図を読み取り、指示者の意図に合う画像を生成することができます。

ただし、過剰な補正によって不自然な画像を生成したり、肖像権やプライバシー保護に抵触する画像が生成されたり、倫理的に問題がある画像が生成されたりといった問題があり、*Googleは2024年6月現在（執筆時点）では画像生成機能の提供を止めています。*

高い精度で100以上の言語を自然な文章で翻訳ができるだけでなく、**動画などマルチモーダルデータの翻訳にも対応しています。**

Python、Java、C++、Goなど、様々なプログラミング言語を理解します。**コード生成からコードレビュー、デバッグからテストデータの生成まで実行することができるため、プログラミングの効率化を図れます。**

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**自然言語を理解しつつ、複雑な論理でも理解して推論を行えます。**また、様々な分野に関する専門的な知識を蓄積しており、あらゆる質問に迅速に回答することが可能です。

Gemini Proはどのような利用シーンに適しているのか、確認しておきましょう。ここで挙げる4つの利用シーンが想定されます。

論文調査や分析、仮説検証や実験結果の解析、新しいアイデアの創出などで、*新薬の開発や、新しい材料の開発など、研究開発における複雑なタスクを実行するのに役立ちます。*

ターゲット顧客に合わせた広告やマーケティング資料の作成、顧客からの問い合わせ対応の自動化など、営業資料の作成、*商品開発などビジネスにおける様々なタスクを効率化することができます。*

eラーニング教材などの学習支援ツールの作成や、生徒個々人のニーズやレベルに合わせた個別指導など、*教育における様々なタスクを支援することができます。*

小説や脚本の作成、音楽制作、ゲーム開発、映像作成など、エンターテイメント業界における様々な創作活動に役立てることができます。

GeminiにはGemini Pro以外にもいくつかラインアップがあり、種類によって性能や用途が異なります。また料金も有償と無償とがあり、執筆時点（2024年6月）では、次の4種類がGeminiとして提供されています。

**Androidスマホなどモバイルデバイス向けに最適化されたモデルですが、Web版であれば、デバイスを問わず利用できます。**Gemini Nanoは処理速度が速く、軽量で低遅延な動作が特徴です。

商用利用はできず、リクエスト数や文字数には制限がありますが、一般的な使い方をする限り、無料枠内で不足を感じることはありません。

【参考】：[‎Gemini Nano｜Google DeepMind | Google](https://deepmind.google/technologies/gemini/nano/)

**2024年5月15日に登場した新モデルです。**Googleによると、Gemini FlashはGemini Nanoの10倍のスピードを実現しており、また100万トークンのコンテキストウィンドウを有することで、大規模かつ高頻度のタスクに最適化されています。

また無料プランも用意されています。Gemini Flashのインターフェースは英語のみで、日本語対応が遅れていますが、日本語入力は可能です。使い方は他のGeminiと同じで、プロンプトに日本語で入力し、右側にある［Run］ボタンをクリックするだけです。

【参考】：[‎Gemini Flash｜Google DeepMind | Google](https://deepmind.google/technologies/gemini/flash/)

**幅広いタスクに対応できる汎用性の高いモデルです。**高精度な文章の生成や翻訳、コード生成などの機能が備わっています。無料プランは設けておらず、月額1,000円のGemini Pro Basicから、月額5,000円のPro Advancedがありますが、2ヶ月間は無料お試しができます。

Basicでは1日あたりのリクエスト数は20,000回までですが、Advancedは無制限です。他に法人向けのGemini Pro Enterpriseがあります。法人向けでは、セキュリティとコンプライアンスに重点を置いた機能が強化され、オンプレミス版のオプションも提供されます。

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