【無料版OK】ChatGPTで翻訳業務を効率化！初心者でも使えるプロンプト活用術

ChatGPTを活用した翻訳の効率化方法を解説。初心者向けのプロンプト活用術や具体的な手順を紹介し、翻訳業務の生産性向上を実現します。

テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元：GMOリサーチ株式会社　調査期間：2021年8月12日～8月16日　調査対象：2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18～80歳の男女1,000名　調査手法：インターネット調査

この記事を書いた人

テックアカデミーマガジン編集部

ChatGPTを使った翻訳は、単なる言語間の置き換えにとどまらず、より高度で柔軟な翻訳を可能にします。特定の文体や形式に合わせた翻訳を簡単に行えるため、さまざまな業務シーンで効率的に活用できます。

生成AIの実務活用スキルを磨きたい方は、無料の生成AIコミュニティ『テックアカデミーGAIナレッジベース』をご活用ください。今すぐ無料登録

ChatGPTを活用した効率的な翻訳手法

ChatGPTを使うことで、単純な機械翻訳では難しい、文脈や意図を考慮した高品質な翻訳が可能になります。以下に、ChatGPTを活用した効果的な翻訳方法をご紹介します。

1. 明確な指示と文体の指定

翻訳の質を高めるには、具体的な指示と希望する文体を明確に指定することが重要です。例えば、以下のようなプロンプトを使用することで、より精度の高い翻訳が可能になります。

# 指示:
以下文体で、入力文を翻訳してください

# 文体:
- ですます調
- 固有名詞の後にはカッコで読み仮名を書く
- 難しい内容は、例をあげて説明を追加する

# 入力文:
Web3 (also known as Web 3.0) is an idea for a new iteration of the World Wide Web which incorporates concepts such as decentralization, blockchain technologies, and token-based economics.Some technologists and journalists have contrasted it with Web 2.0, wherein they say data and content are centralized in a small group of companies sometimes referred to as "Big Tech".The term "Web3" was coined in 2014 by Ethereum co-founder Gavin Wood, and the idea gained interest in 2021 from cryptocurrency enthusiasts, large technology companies, and venture capital firms.

このプロンプトでは、文体や追加すべき情報を具体的に指定しています。これにより、ChatGPTは単なる直訳ではなく、指定された形式に沿った翻訳を行うことができます。

2. 翻訳結果の確認と修正

ChatGPTが生成した翻訳結果を必ず確認し、必要に応じて修正や調整を行うことが重要です。特に専門用語や固有名詞の取り扱いには注意が必要です。

3. 文脈を考慮した翻訳

長文や複雑な内容を翻訳する場合、文脈を理解してもらうために追加情報を提供することが有効です。例えば、翻訳対象のテキストの背景や目的を説明することで、より適切な翻訳結果を得ることができます。

4. 多言語対応

ChatGPTは多言語に対応しているため、日本語と英語以外の言語間の翻訳にも活用できます。ただし、言語によっては精度に差がある場合があるので、結果の確認は必須です。

5. スタイルの一貫性維持

長文や複数の文書を翻訳する場合、スタイルの一貫性を保つことが重要です。ChatGPTに対して、最初に翻訳したスタイルを維持するよう指示することで、統一感のある翻訳が可能になります。

ChatGPTを活用した翻訳の利点

ChatGPTを翻訳に活用することで、以下のような利点があります：

1. 柔軟性：特定の文体や形式に合わせた翻訳が可能
2. 効率性：大量の文章を短時間で翻訳できる
3. コスト削減：プロの翻訳者に依頼するよりも低コストで翻訳が可能
4. 学習機会：翻訳プロセスを通じて、言語や表現の理解が深まる

なお、ChatGPTの無料版でも十分な翻訳品質を得られますが、有料版を使用することで、より高速で高品質な翻訳が可能になります。

[PR] 生成AIを実務で使うコミュニティがなんと0円！

まとめ

ChatGPTを活用した翻訳は、従来の機械翻訳とは一線を画す柔軟性と品質を提供します。適切なプロンプトの使用と結果の確認を組み合わせることで、効率的で高品質な翻訳が可能になります。ビジネスや学術分野など、さまざまな場面での活用が期待できるツールといえるでしょう。

生成AIの実務活用で悩んでいる方へ

ChatGPTなどの生成AIを業務に取り入れてみたものの、思うような結果が得られない。あるいは、ビジネスでの活用に限界を感じている。そんな方々にお勧めしたいのが、『テックアカデミーGAIナレッジベース』です。
このコミュニティは、生成AIの実務活用に特化した知識と経験の宝庫です。以下のような特徴があります：

500件以上の実務で即活用できるプロンプト集
プロのエンジニアに生成AIについて直接質問可能
同じ関心を持つビジネスパーソンとの交流の場

通常、このレベルの生成AIコミュニティには10万円程度の費用がかかります。しかし、『テックアカデミーGAIナレッジベース』は完全無料でご利用いただけます。
生成AIの可能性を最大限に引き出し、ビジネスの競争力を高めたい方にとって、このチャンスを逃す手はありません。今すぐ登録して、生成AIの実務活用スキルを飛躍的に向上させましょう。
今すぐ無料登録

【HR担当者向け】新卒面接の質問リストをAIで最適化：効率的な採用のコツ

新卒採用面接における質問リスト作成は、優秀な人材を見極める上で非常に重要です。適切な質問を通じて、学生の適性やモチベーションを正確に把握し、ミスマッチを防ぐこと...

生成AI・ChatGPT

【無料版OK】ChatGPTで革新するカスタマーサポート：メール返信の効率化ガイド

AI時代の問い合わせ対応が変わります。相手の特徴を踏まえた丁寧な回答作成が、ChatGPTを活用することで効率的に行えるようになりました。本記事では、その方法と...

生成AI・ChatGPT

【無料版OK】ChatGPTで作る！新製品開発の完璧な実行計画とタスク整理ガイド

新製品開発プロジェクトの実行計画立案とタスク整理は、プロジェクトの成功を左右する重要な要素です。適切な計画と効果的なタスク管理により、プロジェクトの遅延やコスト...

生成AI・ChatGPT

定性目標を立てるコツ：ブランド価値向上のための実践ガイド

定性目標の設定は、ビジネスの方向性を定め、顧客満足度を向上させるための重要なステップです。特にサードウェーブコーヒーショップのような競争の激しい業界では、明確な...

生成AI・ChatGPT

顧客理解を深めるインサイト収集：PR活動の最適化で競争力を高める方法

顧客インサイトの収集と活用は、ブランドの成功に不可欠な要素です。特に、高級ファッションブランドにとって、顧客の声を聞き、それをPR活動に反映させることは、市場で...

生成AI・ChatGPT

【無料版OK】ChatGPTでFAQ作成！効率的な顧客サポートの秘訣

製品・サービスのFAQを効果的に作成することは、顧客満足度の向上とサポート業務の効率化に大きく貢献します。本記事では、生成AIを活用して迅速かつ質の高いFAQを...

生成AI・ChatGPT

あわせてよく読まれている記事

【2024年最新】営業×生成AI活用術・事例｜ChatGPTで営業力強化する方法

1. はじめに：営業における生成AI活用の重要性 2024年、営業の世界は大きな転換点を迎えています。生成AI、特にChatGPTに代表される自然言語処理技術の進化により、営業活動のあり方が根本から変わろうとしています。もはや生成AIは単なるツールではなく、営業の「優秀な部下」として不可欠な存在となりつつあります。生成AI活用が重要な理由効率性の飛躍的向上生成AIは、顧客データの分析からパーソナライズされた提案書の作成まで、従来人間が時間をかけて行っていた作業を瞬時に処理します。これにより、営業は本質的な顧客との対話や戦略立案に集中できるようになります。データドリブンな意思決定生成AIは膨大なデータを分析し、人間では気づきにくいパターンや傾向を見出すことができます。例えば、過去の取引データと市場動向を分析し、「この業界のクライアントは四半期末の2週間前にアプローチすると成約率が20%上がる」といった具体的な洞察を提供します。顧客体験の向上 AIによるパーソナライゼーションにより、各顧客のニーズに合わせたきめ細やかな対応が可能になります。具体的には、顧客の過去の問い合わせ内容や購買履歴を分析し、「このクライアントはコスト面を重視しているため、ROIを強調した提案書を用意すべき」といったアドバイスを生成AIが提供します。これは顧客満足度の向上と、ひいては成約率の上昇につながります。本記事では、生成AIを活用した最新の営業手法や、具体的な導入ステップ、注意点などを詳しく解説していきます。AI時代の営業において、競争力を維持・向上させるためには、この技術を理解し、効果的に活用することが不可欠です。これから紹介する内容を、ぜひあなたの営業活動に役立ててください。生成AIの実務活用スキルを磨きたい方は、無料の生成AIコミュニティ『テックアカデミーGAIナレッジベース』をご活用ください。今すぐ無料登録 2. 生成AIとは？営業のための基礎知識生成AI（Generative AI）は、人工知能の一分野で、新しいコンテンツを作り出す能力を持つAI技術です。テキスト、画像、音声など、様々な形式のデータを生成することができます。営業の文脈では、主にテキスト生成AIが注目されています。 ChatGPTと営業活動代表的な生成AIの一つがChatGPTです。ChatGPTは、与えられた指示や質問に対して、人間らしい自然な文章を生成することができます。これは営業活動において、以下のような革新的な可能性をもたらします：パーソナライズされた営業メールの作成：顧客情報を基に、個々の顧客に合わせた魅力的な営業メールを瞬時に生成。提案書や報告書の下書き作成：基本情報を入力するだけで、構造化された提案書や報告書の下書きを自動生成。商品説明や FAQ の自動生成：製品情報を基に、わかりやすい商品説明や頻繁に尋ねられる質問への回答を作成。市場調査データの要約と分析：大量の市場データから重要なポイントを抽出し、簡潔な要約を提供。生成AIの限界しかし、生成AIにも重要な限界があることを理解しておく必要があります：データの最新性：AIの知識は学習データの時点で止まっているため、最新の情報や変化を反映していない可能性があります。事実の正確性：AIは時に誤った情報や「ハルシネーション」（存在しない情報の生成）を引き起こすことがあります。文脈理解の限界：複雑な文脈や暗黙の了解を完全に理解することは困難です。倫理的考慮：AIの使用に関しては、プライバシーやデータセキュリティの問題に注意を払う必要があります。これらの限界を認識した上で、人間の判断と AIの能力を適切に組み合わせることが、生成AIを営業に活用する鍵となります。AIは強力なツールですが、最終的な判断や顧客との信頼関係構築は、依然として人間の役割です。次のセクションでは、生成AIを活用できない場合のリスクと、活用する際の具体的な方法について詳しく見ていきます。 [PR] 生成AIを実務で使うコミュニティがなんと0円！3. 生成AIを活用できない営業はどうなるのか生成AIの導入が進む中、それを活用していない営業や企業は、徐々に競争力を失っていく可能性があります。ここでは、生成AI未導入のリスクと、それに対する対策を見ていきましょう。 3.1 生成AIを導入しない場合のリスクと課題生産性の差：生成AIを導入している企業との間に大きな生産性の差が生まれ、同じ時間でより多くの質の高い営業活動を行える企業に後れを取る可能性があります。顧客ニーズへの対応力低下：高度なデータ分析と予測が行えないため、顧客の潜在的なニーズを見逃したり、適切なタイミングでのアプローチができなくなるリスクがあります。陳腐化：高度なパーソナライゼーションや迅速な対応ができないため、競合他社との差別化が難しくなり、顧客を失う可能性があります。 3.2 生成AI導入企業との生産性の差生成AIを導入している企業と未導入の企業の間には、以下のような生産性の差が生じる可能性があります：提案書作成時間：生成AI導入企業が30分で作成できる提案書に、未導入企業は3時間かかるかもしれません。顧客対応数：生成AI導入企業が1日50件の問い合わせに対応できるのに対し、未導入企業は20件程度にとどまる可能性があります。成約率：最適なアプローチ戦略により、生成AI導入企業の成約率が未導入企業の1.5倍以上になることも考えられます。 3.3 段階的な生成AI導入のアプローチ生成AIの利用を躊躇している場合は、以下のような段階的なアプローチを検討してみましょう：無料のAIツールから始める：ChatGPTの無料版など、コストをかけずに試せるツールから始めます。特定のタスクに限定して導入：例えば、メール文章の作成や市場調査データの分析など、特定の作業に限定して生成AIを活用します。チーム内でのノウハウ共有：生成AI活用に詳しいメンバーを中心に、チーム内で知識やスキルを共有します。段階的な投資：効果を見極めながら、徐々に生成AIツールへの投資を増やしていきます。生成AIの活用は、もはや選択肢ではなく必須となりつつあります。しかし、一朝一夕に全ての業務をAI化する必要はありません。重要なのは、生成AIの可能性を理解し、自分の状況に合わせて段階的に活用していくことです。次のセクションでは、日本企業における具体的な生成AI活用事例を見ていきましょう。 4. 日本企業における営業×生成AI活用事例日本企業でも、生成AIを営業活動に活用する事例が増えています。ここでは、大手企業と中小企業それぞれの成功事例を見ていきましょう。事例1：日清食品ホールディングス活用方法：営業部門での生成AI活用促進主な取り組み：対話型AI「NISSIN AI-Chat」の導入と活用営業担当者向けの生成AI活用トレーニングプログラムの実施業務に特化したプロンプトテンプレートの作成セキュリティ対策と利用ガイドラインの策定成果：営業担当者1人当たり年間400時間の業務時間削減が期待できる16個の標準テンプレートを作成。売り場企画の提案力向上や商談スキルの向上にも貢献。日清食品ホールディングスは、生成AIを営業活動に積極的に活用しています。特に注目すべきは、AIを使いこなすためのトレーニングプログラムの実施と、実務に即したプロンプトテンプレートの作成です。これにより、AIを効果的に活用し、創造的な売り場企画の提案や効率的な業務遂行が可能になりました。参考：https://toyokeizai.net/articles/-/689597 事例2：GMOインターネットグループ活用方法：グループ全体での生成AI活用推進主な取り組み：「AI（愛）しあおうぜ！プロジェクト」の実施：全パートナー受講必須のAIセミナーや非エンジニア向けリスキリング企画の実施複数の生成AIモデルの活用：業務に応じて最適なAIモデルを選択生成AIプロンプトポータル「天秤AI by GMO」の開発・活用成果：2024年上半期で約67万時間の業務時間削減を実現。国内パートナーの83.9%が生成AIを活用し、一人あたり月平均26.8時間の業務時間削減。参考：https://www.gmo.jp/news/article/9051/ GMOインターネットグループは、「AIで未来を創るNo.1企業グループへ」を掲げ、グループを挙げて生成AIの活用を進めています。特筆すべきは、約半数（47.2%）のパートナーが複数の生成AIモデルを使い分けており、各AIモデルの特性を理解し業務に応じてAIを活用していることです。 4.3 成功事例から学ぶポイント人間とAIの適切な役割分担：AIは定型的な作業や分析を担当し、人間の営業職は戦略立案や顧客との信頼関係構築に注力しています。段階的な導入：多くの企業が、特定の業務から始めて徐々に適用範囲を広げています。継続的な学習と改善：AIの出力を常にチェックし、フィードバックを行うことで、精度と効果を向上させています。コスト効果的なアプローチ：中小企業でも、無料や低コストのAIツールを活用することで、大きな効果を得ています。これらの事例が示すように、企業規模に関わらず、生成AIを効果的に活用することで営業活動を大きく改善できる可能性があります。次のセクションでは、生成AIによる具体的な営業プロセスの改善方法について詳しく見ていきましょう。 5. 生成AIによる営業プロセス改善生成AIは営業プロセスの各段階で活用でき、効率と効果を大幅に向上させる可能性があります。ここでは、主要な営業プロセスごとに、生成AIの具体的な活用方法を見ていきましょう。 5.1 リード獲得・顧客分析活用方法：市場調査データの分析と潜在顧客の特定ウェブサイト訪問者の行動分析とリードスコアリングパーソナライズされたリード獲得キャンペーンの作成 5.2 商談準備・提案書作成活用方法：顧客情報と過去の取引データに基づくカスタマイズされた提案書の自動生成競合分析と差別化ポイントの抽出最適な価格設定のシミュレーション 5.3 フォローアップ・顧客維持活用方法：最適なフォローアップタイミングの予測パーソナライズされたフォローアップメールの自動生成顧客の離反リスク予測と事前対策の提案 5.4 営業活動の分析と改善活用方法：営業トークの分析と改善点の自動抽出成功事例のパターン分析と共有営業予測の精度向上と資源の最適配分 5.5 生成AIによる営業プロセス改善のポイントデータの質と量の確保：生成AIの効果を最大化するには、質の高い十分な量のデータが不可欠です。人間の判断の重要性：AIの提案は常に人間がチェックし、必要に応じて修正を加えることが重要です。継続的な学習と改善：AIモデルを定期的に更新し、最新のデータと成果を反映させることで、精度と効果を向上させます。プロセス全体の最適化：個々のタスクだけでなく、営業プロセス全体を見直し、AIとの最適な連携を図ります。営業職のスキルアップ：AIツールを効果的に活用するため、営業職のデジタルスキル向上も重要です。生成AIを活用することで、営業プロセスの各段階で大幅な効率化と効果の向上が期待できます。しかし、AIはあくまでも強力なツールであり、最終的な判断や顧客との信頼関係構築は人間の営業職の役割です。次のセクションでは、ChatGPTを使った具体的な営業活用テクニックを詳しく見ていきましょう。 6. ChatGPTを使った具体的な営業活用テクニック・プロンプト例 ChatGPTは、その柔軟性と高度な言語理解能力により、営業活動の様々な場面で活用できます。ここでは、ChatGPTを使った具体的な活用テクニックと、それぞれの効果的なプロンプト（指示）の例を紹介します。 6.1 パーソナライズされた営業メールの作成活用方法：顧客情報を基に、個別化された効果的な営業メールを作成します。プロンプト例：以下の情報を基に、IT企業の経営者向けの営業メールを作成してください： - 顧客名：山田太郎 - 企業名：テックイノベーション株式会社 - 役職：代表取締役CEO - 業界：クラウドサービス - 最近のニュース：新しいAIプロジェクトを発表 - 提案製品：セキュリティ管理ソフトウェアメールは簡潔で、個人的なトーンを保ちつつ、顧客のニーズに焦点を当ててください。プロンプトの工夫点：顧客に関する具体的な情報（名前、役職、業界など）を提供し、パーソナライズされた内容を生成しやすくしています。最近のニュースを含めることで、時事性のある内容を盛り込めるようにしています。メールの tone of voice（簡潔、個人的なトーン）を指定し、望む文体を明確にしています。「顧客のニーズに焦点を当てる」という指示により、単なる製品説明ではなく、価値提案型の内容を促しています。 6.2 商談準備のための情報整理活用方法：顧客や業界に関する情報を整理し、重要なポイントを抽出します。プロンプト例：以下の情報を基に、商談準備のための重要ポイントをまとめてください： - 顧客企業：グローバルテック株式会社 - 業界：半導体製造 - 最近の業界トレンド：5G技術の普及、IoTデバイスの増加 - 顧客の課題：生産効率の向上、品質管理の強化 - 自社製品：AI搭載の製造ライン管理システム 1. 顧客企業の現状分析 2. 業界トレンドとの関連性 3. 顧客の課題に対する自社製品の適合性 4. 想定される質問と回答 5. 提案のポイントの5項目でまとめてください。プロンプトの工夫点：顧客企業、業界、トレンド、課題、自社製品といった具体的な情報を提供し、焦点を絞った回答を促しています。「5項目でまとめてください」と具体的な構造を指定することで、整理された回答を得やすくしています。各項目（現状分析、トレンドとの関連性など）を明示することで、網羅的な準備ができるようにしています。 6.3 提案書の骨子作成活用方法：顧客のニーズと自社製品の特徴を基に、提案書の骨子を作成します。プロンプト例：次の情報を基に、クラウドサービス導入の提案書の骨子を作成してください： - 顧客：大手小売チェーン - 課題：店舗管理の効率化、在庫管理の最適化 - 自社製品：AI搭載クラウド型店舗管理システム - 主な機能：リアルタイム在庫管理、需要予測、従業員シフト最適化 - 導入効果：運営コスト20%削減、顧客満足度15%向上（他社事例）以下の構成で作成してください： 1. エグゼクティブサマリー 2. 現状分析と課題 3. 提案内容 4. 期待される効果 5.

生成AI・ChatGPT

概念を理解しよう！深層学習（ディープラーニング）とは

最近、人工知能（AI）関連のニュースでキーワードとしてよく取り上げられる深層学習（ディープラーニング）について解説します。 2010年代から、コンピューターの性能向上とともに、人工知能が盛り上がりを見せています（第3次人工知能ブーム）。この人工知能の盛り上がりのきっかけとなったのが、深層学習（ディープラーニング）という技術です。人工知能の実態を知るためにも深層学習（ディープラーニング）技術の理解は欠かせないでしょう。深層学習（ディープラーニング）とはどのような技術か、実際にどのようなサービスに使われているのか、ぜひ知っておきましょう。なお本記事は、TechAcademyのAIオンライン講座の内容をもとに作成しています。目次深層学習（ディープラーニング）とは深層学習（ディープラーニング）の仕組み、原理とは深層学習（ディープラーニング）の事例深層学習（ディープラーニング）のライブラリ田島悠介今回は深層学習（ディープラーニング）について解説するよ。大石ゆかり田島メンター！深層学習というのは具体的にどのような技術なんですか〜？田島悠介人工知能の学習方法の1つなんだ。詳しく見ていこう。大石ゆかり分かりました！深層学習（ディープラーニング）とは人工知能（AI）を活用したテクノロジーが次々と発表されています。例えば以下の事例はニュースとして聞いた方も多いのではないでしょうか。囲碁AIのAlphaGo（アルファ碁）が囲碁チャンピオンを破った自動運転技術の発展グーグルのAIが動画を見て猫の概念を学習したこれらに共通して使われているのが深層学習（ディープラーニング）という技術です。人工知能とは、「コンピューターが物事やルールを理解するための仕組み」の様々な技術の総称です。コンピューターが物事やルールを理解するためには、人間が学習するプロセスと同様に、情報を与えて物事の特徴やルールを学習させなくてはなりません。この学習方法のことを機械学習（マシーンラーニング）と呼び、その中でも、より人間の脳に近い学習手法の1つが、深層学習（ディープラーニング）という技術です。 [PR] 生成AIを実務で使うコミュニティがなんと0円！深層学習（ディープラーニング）の仕組み、原理とは深層学習（ディープラーニング）とは、人や動物の脳の神経回路をモデルにした、多層のニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク）による機械学習の手法です。「神経回路」「ニューラルネットワーク」「多層」、いろんなキーワードが出てきましたね。まずは、神経回路から確認していきましょう。神経細胞（Wikipedia）こちらが神経細胞です。神経回路は、この神経細胞が複数接続されたものです。神経細胞は、他の細胞からの入力を樹状突起（左側の紫色の部分）で受け、他の細胞に軸索（右側の紫色の部分）で出力します。このとき神経細胞では、複数の細胞からの入力を受けたり、内部で入力信号を変化させることで、情報の修飾が行われます。この情報の修飾が、神経回路全体として行われることで、感覚の伝達、視覚の認識、そして脳の知覚、すなわち知能が実現されています。例えば、人間が「0」や「1」といった数字を目で見たとしましょう。この時、1つ1つの視覚細胞では、入力された視覚信号をもとに情報を修飾し、他の細胞に伝達することが行われています。この時の情報の修飾により、「0」であれば「丸い円」、「1」であれば「縦方向の直線」といった「特徴」が認識されます。また人間は、その視覚情報に対して、「0」や「1」といった概念（正解、機械学習ではラベルといいます）を教えてもらうことで、「数字の特徴」と「数字」という概念を対応づける「学習」を行うことができます。この学習を繰り返すことで、人間は、少し違った形の数字であっても、視覚情報から得られる特徴から「数字」と認識できるようになります。では次に、神経回路をモデルにしたニューラルネットワークについて確認します。こちらはニューラルネットワークにおいて、神経細胞と同等の役割を果たすものです。パーセプトロンと呼ばれます。個々のパーセプトロンでは、人間の神経細胞と同様に、他のパーセプトロンからの入力を左側のInputで受け、他のパーセプトロンに右側のOutputで出力します。また、複数のパーセプトロンからの入力を、内部で変化（数学的な計算）させることで、情報の修飾を行っています。ニューラルネットワーク（Wikipedia）パーセプトロンを複数接続したのがニューラルネットワークです。個々のパーセプトロンでは、人間の神経細胞と同様に、入力された値をもとに情報の修飾（数学的な計算）を行い、他のパーセプトロンに伝達することが行われています。この情報の修飾により、入力された情報の「特徴」が認識されます。ただしこれまでは、コンピューターの能力に限界があり、ニューラルネットワークの層（左から右に伝達する間に存在するパーセプトロン群）を増やすことができませんでした。そのため、パーセプトロン同士の接続が（人間の神経回路に比べて）単純であり、特徴を十分に学習させることができない問題がありました。ディープニューラルネットワーク（Wikipedia）しかし近年のコンピューターの著しい能力向上、そして情報修飾（数学的な計算）方法におけるブレークスルーなどがあり、ニューラルネットワークの層を増やしたモデルの構築が可能となりました。それがディープニューラルネットワークです。ディープニューラルネットワークでは、より人間の神経回路に近いパーセプトロンの接続を行うことができます。これにより入力された情報から、多くの特徴を認識できるようになり、機械学習の精度が飛躍的に向上しました。深層学習（ディープラーニング）の事例深層学習には、前出のAlphaGo（アルファ碁）や自動運転技術の他、多くの場面で利用されています。ここでは代表的な例を見ていきましょう。画像認識、映像解析ディープラーニングが大きく注目されるようになったきっかけは、2012年に開催された「ILSVRC2012」という画像認識の大会です。この大会では、ImageNetという大量のラベル付き画像（画像と写っている物の名前のセット）を基に画像認識率を競い会います。前年度までの正解率は、高くても70%台前半でした。ところが2012年、ディープラーニングを使ったモデルが、一気に約85%の正解率を叩き出します。翌年からは、ディープラーニングを使ったモデル同士が競い合うようになり、正解率もどんどん向上して行きました。現在では正解率95%以上、人間を超えるレベルにまで到達しています。現在は、この画像認識／映像解析の技術が、多くの製品で実装されています。 Deep Learning を応用した監視カメラソリューション（株式会社システム計画研究所）日立がカメラ映像の人物を深層学習で特定する技術 IBM Watsonによるガン診断（画像解析）音声解析日本でも、「LINE Clova」や「Google Home」、「Amazon Echo」といったスマートスピーカーが次々と発売されています。また、iPhone／Macの「Siri」やAndroidの「Googleアシスタント」、Windows10の「Cortana」などといった音声入力システム。これらには、ディープラーニングを使った音声解析技術が用いられています。音声解析は、リアルタイムに大量のデータを処理しなければなりません。また、一般用途向け製品、スマートフォンやスマートスピーカー、パソコン等、多くのコンシュマーデバイスから日々情報が入力されています。各社とも、具体的な規模は明らかにしていませんが、サーバ数万台が連携した音声解析のクラウドシステムを構築し、対応しているものと思われます。翻訳、言語解析 2016年の秋、Googleはディープラーニングを用いた、Google Neural Machine Translation(GNMT)と呼ばれる新しい翻訳システムを導入しました。これは、これまでの語句レベルでの翻訳から、文章全体を見た、より適切な翻訳を行うシステムです。実際、Google翻訳を使用すると、ほとんどの文章において、自然な文章で翻訳されているのが実感できると思います。また、翻訳の研究は、日本でも古くから行われています。NICT（独立行政法人情報通信研究機構）が開発した音声翻訳アプリには、NICTが開発した多言語翻訳エンジンが使われています。もう一つの事例として、Googleの絶滅危惧言語プロジェクトを紹介しましょう。これは、世界で絶滅の危機に瀕している言語の保存、ドキュメント化を目的としています。これまでの翻訳では、多数の人力を必要としていました。ところがディープラーニング技術を用いると、翻訳例をもとに、モデル自らが学習を進めていきます。そのため、より低コストで質の高い翻訳を行うことが可能になり、従来は費用などの制約から行われてこなかった、利用者の少ない言語の翻訳も行えるようになりました。深層学習（ディープラーニング）のライブラリでは最後に、深層学習（ディープラーニング）のライブラリをいくつか紹介しましょう。 TensorFlow 世界で最も使われている（であろう）深層学習のライブラリです。チュートリアルや解説本も多く、初心者が入門するには最適のライブラリです。 TensorFlow Chainer Preferred Networks(プリファード・ネットワークス、PFN)社が開発した、日本製のライブラリです。日本ではよく使われています。 Chainer Caffe/Caffe2 画像認識に特化しており、高速な処理が可能です。 Caffe / Caffe2 NNabla SONYが開発したライブラリ。Neural Network ConsoleというGUIツールを用いてモデルを作成できるのが特徴です。 NNabla Keras こちらは深層学習を、より便利に使うためのライブラリです。深層学習は層が増えてくると、コードの記述が面倒になりがちですが、それらを解消するためのライブラリです。TensorFlowの他、CNTKやTheanoといったライブラリにも対応しています。 Keras 田島悠介深層学習について、理解は深まったかな？大石ゆかり仕組みや活用事例など、勉強になりましたー！田島悠介深層学習は、これからエンジニアの必須の知識として必要になってくるよ。機械学習や画像認識、自然言語処理については、また別のところで勉強するね。大石ゆかり了解です。ありがとうございました！今回は、深層学習（ディープラーニング）について解説しました。これから深層学習を勉強したい、深層学習を使って何か作ってみたいという方は最初に理解しておきたい内容でしょう。また、オンラインのプログラミングスクールTechAcademyでは、AIオンライン講座を開催しています。 AI（人工知能）の構築に必要な機械学習・ディープラーニングについて実践的に学習することができます。現役エンジニアがパーソナルメンターとして受講生に1人ずつつき、マンツーマンのメンタリングで学習をサポートし、習得することが可能です。この記事を監修してくれた方太田和樹（おおたかずき） ITベンチャー企業のPM兼エンジニア普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。開発実績：画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握（実証実験）、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、Pepperを遠隔操作するアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。

機械学習

【プログラミング入門者向け】コンパイラ型言語とは？現役エンジニアが用語解説

コンパイラ言語とは何かについて、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）がプログラミング入門者向けに解説します。なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプの内容をもとにしています。田島悠介今回は、プログラミングに関する内容だね！大石ゆかりどういう内容でしょうか？田島悠介コンパイラ言語について詳しく説明していくね！大石ゆかりお願いします！目次コンパイラ型言語とは? コンパイラ型言語のメリット／デメリットコンパイラ型言語の代表的な種類と特徴スクリプト言語との違いまとめコンパイラ型言語とは? パソコンのソフトウェアやスマートフォンのアプリなどのことを「プログラム」と呼びます。プログラムは「プログラミング言語」というもので作成します。言語といっても日本語や英語のような自然言語ではなく、一定のルールに基づいて書き方などを決めている人工的な言語です。プログラミング言語は英語をベースにしているものが多く、例えば以下は「Java」というプログラミング言語の記述例です。 System.out.print("Hello!"); プログラミング言語が分からなくても、なんとなく「print」という単語から印刷や表示などを行うことが想像できますね。このように人間が見て理解できるプログラミング言語で書いた文章を「ソースコード」と呼びます。このソースコードをコンピューターが実行できるように翻訳したものが「プログラム」です。実はコンピューターは人間とは違い、数字しか理解できません。プログラミング言語はあくまで人間がソースコードを書くための言語であり、ソースコードをプログラムとして実行するにはコンピューターが理解できる数字の羅列に「翻訳」する必要があるのです。プログラミング言語は翻訳の方法により2種類に分けられます。コンパイラ型言語：一度に全てのソースコードを翻訳してからプログラムを実行する言語インタプリタ型言語：少しずつソースコードを翻訳しながらプログラムを実行する言語一度に全てのソースコードをコンパイル翻訳してからプログラムを実行する言語、それがコンパイラ型言語です。コンパイラ型言語のプログラムを実行するまでの流れは以下のようになります。人間がプログラミング言語でソースコードを書きます。ソースコードをコンピュータが理解できる数値の羅列に翻訳します。この翻訳のことを「コンパイル」と呼びます。コンパイルしたファイルはソースコードとは別に作成されます。このファイルのことを「実行可能ファイル」や「モジュール」などと呼びます。実行可能ファイルを実行します。私たちが普段目にするパソコンのソフトウェアやスマートフォンのアプリは、この「実行可能ファイル」のことを指しています。 [PR] 生成AIを実務で使うコミュニティがなんと0円！コンパイラ型言語のメリット／デメリットソースコードを記述してプログラムを作成するまでの一連の作業を「開発」と呼びます。現在のソフトウェアやアプリは複雑なものが多く、開発作業も複数のエンジニアで何ヶ月もかけて行うことが一般的です。コンパイラ型言語はその特徴から大規模な開発に向いている言語です。ここで具体的にメリットとデメリットを確認していきましょう。コンパイラ型言語のメリットコンパイラ型言語のメリットは「一度に全てのソースコードを翻訳してからプログラムを実行する」点にあります。ソースコードの間違いを早い段階で検出できるソースコードをプログラムに翻訳する「コンパイル」では、ソースコードに間違いが無いかエラーチェックもいっしょに行います。これは間違いを残したままプログラムを実行してコンピューターが異常な動きをするのを防ぐためです。残してしまった間違いを「バグ」といいます。開発作業はソースコードを書くだけでなくテストなど多くの工程を経ますので、バグは早い段階で検出できたほうが効率的です。プログラムの実行速度がインタプリタ型言語と比較して高速一度に全てのソースコードを翻訳してからプログラムを実行するため、プログラムを実行する速度は逐一翻訳しながら実行するインタプリタ型言語と比較して高速になります。よって実行速度が求められる場面にコンパイラ型言語は向いていると言えるでしょう。身近なところでは動きの早いゲームアプリやリアルタイムに結果が分かる画像加工アプリ、大規模な例としては企業の基幹系システムなどが向いている例としてあげられます。コンパイラ型言語のデメリットコンパイラ型言語の特徴である「一度に全てのソースコードを翻訳してからプログラムを実行する」がデメリットになる場合もあります。すぐに実行を開始できない一度に全てのソースコードを翻訳してからプログラムを実行するため、それが終わるまでは実行を待つ必要があります。ただしこれは主に開発作業中におけるデメリットです。開発作業中は何回もソースコードの作成と実行(テスト)を繰り返すため、僅かな時間ですがコンパイルを待つ必要があります。実際に私たちがダウンロードして利用するアプリは、すでにコンパイルが済んでいる実行可能ファイルですので、ソースコードの翻訳を待つ必要はありません。やや難易度の高い言語が多いほとんどのコンパイラ型言語は、開発を始める際にコンパイルを行って実行するための「開発環境」を構築する必要があります。開発環境の構築とは開発に必要なソフトウェアをパソコンなどにインストールすることを指しますが、初学者にとっては開発に必要なソフトウェアが何なのか分からない場合も多く、学習を始める際のハードルとなる場合があります。さらに、OS(オペレーティングシステム。パソコンならWindowsやMac、Linuxなど。スマートフォンならAndroidやiOSなどの種類を指す)の種類により実行できる実行可能ファイルは異なります。よってコンパイルもそれぞれのターゲットに対して行う必要があるのも難易度を高める一因となっています。それに対してインタプリタ型言語の代表である「JavaScript」はブラウザで実行できるため開発の構築も容易です。なお後述しますがJava言語のようにどこでも実行できるように設計されたプログラミング言語もあります。またコンパイラ型言語は大規模な開発を想定しているものが多く、ソースコードを機能単位に分割して作るような機能が充実しています。またコンパイル(ソースコードを実行可能ファイルに翻訳すること)の際に記述内容が明確になるよう、厳密な書き方が求められます。はじめからこれらの機能をフル活用して開発を行う必要は無いのですが、若干の取っ掛かりづらさはあります。コンパイラ型言語の代表的な種類と特徴それでは次に、代表的なコンパイラ型言語の種類と特徴を見ていくことにしましょう。 Java コンパイラ型言語の代表格と言えばJavaです。「ジャヴァ」と読みます。似た名前のプログラミング言語に「JavaScript」というものがありますが全くの別物です。特徴 Javaはアメリカのサン・マイクロシステムズ社によって1996年に発表された歴史のあるプログラミング言語です。現在はアメリカのオラクル社が権利を保有しています。 Javaの開発当初からのポリシーとして「Write once, run anywhere」があります。これは一度書いたソースコードはどこでも実行できるということを意味します。前述の通り実行可能ファイルはOSの種類により異なりますが、Javaは「Java Virtual Machine(JVM)」という仕組みを取り入れることで、基本的に同じソースコードがどこでも動くような環境を用意しました。 Javaは早い段階から大規模開発に向いた機能を取り入れて来たため、企業の基幹系システムなどに幅広く使われていることも特徴です。特に金融機関の基幹系システムにはほぼ100%採用されていると言っていいでしょう。歴史がありいわば「枯れたプログラミング言語」であるためとても安定しているため、この流れは今後も継続されるものと想定できます。実際にシステム開発の案件数も多く、システム開発会社の新入社員研修でも広く取り入れられているプログラミング言語です。プログラミングを職業とするのであれば覚えておくと非常にメリットがあると言えるでしょう。最新のバージョンは2019年9月にリリースされたJava SE 13です。なお学習にあたっては問題ありませんが、商用利用のライセンス体系が変更になっているため、会社で利用する場合にはオラクル社のホームページで確認しておくといいでしょう。開発に使われた代表的なサービス前述の通りJavaは広く多くのデバイスで利用されています。多くの企業の基幹系システム：多くの企業では請求処理や営業管理などの基幹系システムを利用しています。これらのシステムはブラウザから利用する場合も多いでしょう。ユーザーが直接接するWebページの開発をフロントエンドと呼び、サービスを提供するサーバーと呼ばれるコンピュータ内部で動作するプログラムをバックエンドと呼びます。Javaはこの「バックエンド」で幅広く活用されています。 Androidアプリ：AndroidアプリもJavaで開発されてきました。現在の主流は「Kotlin」というプログラミング言語ですが、KotlinはJavaと100%の互換性があり、実行もJVM上で行われます。組込みシステム：IoT機器などの組込みシステム用にもJavaは広く活用されています。組込みシステム用のJavaは「組み込みJava」と呼ばれ、ほとんどのカーナビやBlu-rayプレーヤーなどに使用されています。 C# C#は主にWindowsで使われているコンパイラ型言語です。特徴 C#はアメリカのマイクロソフト社によって開発されました。「シーシャープ」と読みます。2000年に発表された、こちらも歴史のあるプログラミング言語です。 C#は当時の「C++」といったプログラミング言語の使いづらい部分を改良し、モダンに扱えるようにしたプログラミング言語です。マイクロソフトの基盤ソフトウェア（フレームワーク）である「.NET Framework」上で動作するように設計されています。 C#は言語的にC++をベースとしており、C言語の記述に慣れた人であれば容易に習得できる言語です。 C言語は大学のカリキュラムで採用されていることも多く、コンパイラ型言語の中では比較的容易に取り組めると言っていいでしょう。開発に使われた代表的なサービスマイクロソフト社の多くのサービス：C#はマイクロソフト社の多くのサービスで利用されています。具体的な例としてはビデオチャットソフトウェアである「skype」やポータルサイトの「MSN」のバックエンドなどがC#で開発されています。なおC#でWeb系のバックエンドの開発を行うには「ASP.NET」というフレームワークを使用します。キーワードとして覚えておくといいでしょう。ゲームの開発：ゲームの開発で高いシェアを誇る「Unity」で使えるプログラミング言語の1つがC#です。スマートフォンアプリの開発：シェアとしては少ないのですが、AndroidやiOSなどのスマートフォンアプリの開発にも使用できる環境が用意されています。 C言語 C言語は元祖コンパイラ型言語と呼べるプログラミング言語です。特徴 C言語は1972年にアメリカのAT&T社のベル研究所でデニス・リッチーとブライアン・W・カーニハンによって開発されました。「シー言語」と読みます。ほとんどは略して「シー」と呼ぶ場合が多いでしょう。 C言語は現在のほぼすべてのプログラミングの源流となっている記念碑的なプログラミング言語です。手続き型(ソースコードが書いた順番に上から実行される)や制御構文(繰り返しや条件分岐)などの基本機能はC言語から広く使われるようになったと言っていいでしょう。非常に歴史のあるプログラミング言語ですが、現在も使用されバージョンアップが行われています。 C言語の実行可能ファイルは各OSごとに最適化されたものであるため、実行時に必要なCPUやメモリ量が少なくコンパイラ型言語の中でも高速に動作するものの1つです。現在はC言語の機能拡張版である「C++」の方が一般的に使用されています(ここではまとめてC言語と表記しています)。開発に使われた代表的なサービス教育：C言語は非常にシンプルで分かりやすい言語構造であるため、大学のカリキュラムなどで広く使われています。C言語=古い、というイメージがあるかもしれませんが、シンプルだからこそ初めて学ぶプログラミング言語に向いているということから採用されています。組込みシステム：Javaが登場する前は組込みシステムは「アセンブラ」と呼ばれるプログラミング言語かC言語で開発されていました。C言語はこれまで開発されてきたソフトウェア資源なども充実しているため、現在でも開発に多く利用されています(シビアな場面ではアセンブラも用いられています)。 OSやライブラリ：WindowsやMacOS、LinuxなどのOSはC++で開発されています。またプログラミング言語で使用する部品(ライブラリ)の多くもC++で開発されています。例えばインタプリタ型言語の代表である「Python」はAI関係の開発に強みを持っていますが、実行速度が遅いというインタプリタ型言語特有の弱点があります。しかしPythonで使用されるAI関係のライブラリの多くはC++で開発されているため、結果的にインタプリタ型言語とコンパイラ型言語の特徴をうまく生かした環境となっていると言えます。スクリプト言語との違いスクリプト言語とは、比較的簡単に書けるプログラミング言語を総称して呼ばれているものです。代表的なプログラミング言語としては JavaScript や Python などがあります。ほとんどのスクリプト言語はインタプリタ型言語であり「すぐに実行できる」、「簡単で覚えやすい」といった特徴を持ちます。逆に「実行速度が遅い」、「(容易さを優先するために)大規模開発に向かない場合がある」といった弱点もあります。これはどちらかに優劣があるということではありません。それぞれの言語の特徴を生かし、適材適所に使い分けを行うといいでしょう。具体的にはWebアプリケーションであれば、Webページ側(フロントエンド)はすぐに実行できることが求められるためインタプリタ型言語の JavaScript を採用し、バックエンド側は実行速度が求められるため、Java を採用する、といった使い分けになります。まとめこの記事ではコンパイラ型言語について確認してきました。なお、プログラミング言語の全体的なトレンドとしては型推論や関数型プログラミングなど、より開発をシンプルにする機能の取り込みが進んでおり、コンパイラ型言語/インタプリタ型言語ともに進化し続けています。ほとんどのプログラミング言語は開発環境も無償で構築することができるため、お気に入りのプログラミング言語を選んで学習にチャレンジしてみるといいでしょう。筆者プロフィール太田和樹（おおたかずき） ITベンチャー企業のPM兼エンジニア普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。開発実績：画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握（実証実験）、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、Pepperを遠隔操作するアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント。地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。大石ゆかり内容分かりやすくて良かったです！田島悠介ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！大石ゆかり分かりました。ありがとうございます！ TechAcademyでは、初心者でも東京のIT企業へエンジニアとして転職を目指せるオンラインブートキャンプを開催しています。現役エンジニアとキャリアカウンセラーが学習から転職までサポートします。また、現役エンジニアから学べる無料体験や、キャリア相談ができる無料カウンセリングも実施しているので、ぜひ参加してみてください。

プログラミング

「ユーザー数1億人は見えてきた。」海外ユーザー96%の外国語Q＆Aアプリ「HiNative」のこれまでとこれから。｜株式会社 Lang-8喜洋洋

言語のQ&Aアプリ「HiNative」を運営する株式会社Lang-8代表取締役CEOでありエンジニアの喜洋洋さんに、起業のきっかけやサービス開発についてお伺いしました。「HiNative」は、ユーザーの96%が海外ユーザというグローバルなコミュニケーションサービスで、Google Play内でその年に話題となったアプリに贈られる「ベストオブ2017」にも選出されています。起業後にエンジニアが不在。独学でプログラミングを習得。 ――喜さんの起業のきっかけを教えていただけますか。大学生の頃に、中国語の勉強をするために1年間上海に留学していました。そのときに、毎日中国語で日記を書いて中国人の友人に添削してもらい、お返しとして僕が日本語を教えるというランゲージエクスチェンジをしていて、中国語の上達にすごく役立ったんです。日本に帰国するとSNSが流行りだした頃で、「SNSで言語を教えあえたら面白そう」と思ったのがきっかけです。その後起業し、異なる言語のユーザーさんが文章を添削しあうプラットフォーム「Lang-8」を作りました。 ――当時からプログラミングやデザインはできたのでしょうか。いえ、全くできませんでした。よく起業したなと思うくらいです。起業して最初の1年はエンジニアはアルバイトの方だけでした。2年目にやっとエンジニアが1人入社し、彼が「Lang-8」の大半をつくってくれたのですが入社1年半後に喧嘩別れをし、僕一人だけになってしまいました。当時は既にユーザーさんもいる状態だったので、会社にとって大変な危機でしたが起業家として自ら乗り越えなくては、と思いプログラミングを学びはじめました。当時は、エンジニアへ質問できるサービスやオンラインで学べる環境もなかったので、かなり非効率で2年ほど時間がかってしまいました。 ――既にあるサービスを運営しながらの学習なので大変そうですね。当時は、とにかくプレッシャーが凄かったです。いつサーバが落ちるか不安で、3時間以上寝られませんでした。当時は今みたいにクラウドではなく、物理的なサーバがオフィスにあったのですが、壊れてデータが飛んでしまうことがありました。エンジニアとは喧嘩別れでドキュメントなども何も残っていないので、まずは壊れても自分で再現できるようにサーバの構成を展開して全く同じものを作れるようにしなければなりませんでした。プログラミングができたことで経営判断にも役立った。 ――お一人の状態から今では人を増えていらっしゃると思うのですが、どのようにメンバーを増やしていったのでしょうか。 1年目にインフラ、2年目にRailsを学んで僕自身一通りできるようになり、会社としても人を増やそうという状態になったタイミングで京都から上京してきました。僕がプログラミングできるようになると採用の判断もしやすくなりますし、エンジニアの方からの信頼も得られるようになりますね。それで徐々に人を増やしてこれています。 ――採用以外で、プログラミングを習得してよかったことはありますか。たくさんあって、できて無かったらここまでこれていません。経営者としてはプログラミングができるようになってから、ビジネス的な優先順位と技術的な難易度を比較して、判断ができるようになりました。個人的には、非技術職の方も基礎を勉強して、感覚として「こうやって動いているんだ」と理解してもらった方がだいぶスムーズに仕事ができると思いますね。 [PR] 生成AIを実務で使うコミュニティがなんと0円！「HiNateve」は、簡単なことを聞いても恥ずかしくない空気を重要視。 ――2014年にリリースされた「HiNative」はどのように誕生したのでしょうか。「HiNative」も「Lang-8」とコンセプトは同じで、文章を書いてネイティブスピーカーに添削してもらうサービスです。やりたいことは同じなのですが、世の中がPCからスマホにシフトしていくなかで、スマホに最適化したサービスとして「HiNative」が生まれました。 ――リリースしてみて、ユーザーさんの反応はいかがでしたか。「Lang-8」は根強いユーザーさんがついて下さっているのですが、「HiNative」は気軽に使って下さる方が多いです。「Lang-8」は文章をしっかりと書く必要があるので、ストイックなユーザーさんが多いですが、「HiNative」は一言からでも質問できるので、スマホ時代に合っていると感じます。 ――辞書で調べるような単語も気軽に質問しあっている印象を持ちましたが、そのあたりはいかがでしょうか。そこは強く意識していています。PCの場合、質問すると「ggrks（ググレカス）」の文化なんですけれど、「HiNative」の世界観はそうではないんですね。そのため、使い始めの段階で「簡単なことでも聞いていいんだ」や「こんなこと聞いても笑われないんだな」という質問に対する不安を取るような設計にしています。人には自分の知識を共有したい欲求が備わっている。 ――具体的には、どんなシチュエーションで使われていることが多いですか。例えばLINEやMessengerなどで相手の文章の意味が分からないから教えて欲しいというのものや、写真を撮って意味を質問されていらっしゃる方もいます。あと、音声も投稿できるのでで、自分の発音自然ですかとか、「○○」って発音してくださいなどもありますね。「ネイティブスピーカーに聞いたら解決するのに」という疑問をパッと解決できるように利用して下さっています。質問をしているうちに、教える面白さを感じて回答側に回る方もいます。 ――教えることが面白くなる工夫ってされているのでしょうか。実は、Q&Aサービスって回答してもらうことは簡単で質問する方が難しいんです。実際に「HiNative」でも質問に対し回答数の方が数倍多いです。本来、人間には自分の知識を共有したい欲求があると思っています。特に、海外の人は、自分にできることは助けてあげたいという思いが強い人が多いです。こんなこと質問したら笑われるんじゃないかな、とか、ググった方が早いというような理由があり、質問のハードルが高いと思います。 ――世界中で利用されていると時差もありますが、「HiNative」は回答のスピードは重視されていますか。回答がつきやすい時間帯はありますがど、ユーザー数が増えているのでエリアや時間帯も網羅できはじめています。あと、回答スピードは重視していて、施策を行なっています。昨年よりも回答スピードは約2倍早くなりました。ただ、即レスとまではいかないので、目標は「ペコッター」のようなスピード感でできるといいなと思っています。海外ユーザーが96%。絶対にグローバルなサービスにしたかった。 ――海外のユーザーさんはどのように「HiNative」を知ってダウンロードされていらっしゃるのですか。「HiNative」は、96％以上が海外ユーザーさんです。絶対にグローバルなサービスにしたいという想いがあったので、日本では全く広告を出さずに海外のユーザーさんを増やすことに注力していました。「Lang-8」の経験から、アジア圏のユーザーさんは自然に増やしやすいと思っています。中国では口コミで1日3万登録増えたりしますし、韓国や日本、台湾も何かきっかけがあればガッと増えます。その辺は時間の問題なので、まずは難しい方から取り組んでいますね。英語学習のニーズが高いので、今は英語のネイティブスピーカーの方を意識的に増やしています。 ――海外のユーザーさんに使いやすいようなUIなどで、気をつけているところはありますか。できるだけシンプルなUIを心がけています。また、アイコンのマークも国によって意味が異なることがあるので、日本人の感覚で入れないようにしています。例えば、ビギナーを日本の初心者マークで表現すると海外のユーザーには通じません。あとは、アプリ内での質問はWebにも表示されるのでWebの検索流入が増えています。将来的には「Stack Overflow」のように、言語について検索すると「HiNative」が出てくる状態にしていきたいと思っています。クロスボーダーでユーザー同士がコミュニケーションをとるサービスは珍しい。 ――「Lang-8」も「HiNative」もサービスの軸は異なる言語圏の方々のコミュニケーションですが、Lang-8としてサービスをつくるときに大事にしていることはありますか？ネイティブスピーカーの知識や経験を共有できるサービスにしていきたいというのが、一番大きなところです。例えば大航海時代に、インドでは香辛料は当たり前のものだけれど、ヨーロッパに持っていくと希少な価値がありましたが、それと同じです。ネイティブスピーカーにとっては当たり前にわかることでも、それを学んでいる人にとってはとても価値があります。自分とは違う言語圏の人とのコミュニケーションを通して、新しい知識が増えたり、地域や国への理解が進んでいくと思います。グローバルなサービスでTwitterやFacebookにしても、実はやりとりは同じ言語圏の方々ということが多いです。「HiNative」のようにクロスオーバーで当たり前にやりとりしているサービスは珍しいので、そこは僕らの価値だと思っています。 ――異なる言語のユーザー同士のコミュニケーションでどは、のような関係が生まれていますか。「Lang-8」のお話ですが、ユーザー間でメッセージが送れる機能がありました。出会い目的の人は厳しく削除しているのですが、そうではなく半年間お互いに真面目に言語を教えあって国際結婚したという例が僕が聞いただけでもいくつかあります。以前、僕がフィリピンに英語留学に行った際に、偶然向こうで知り合った方が「Lang-8」のユーザーさん同士でご結婚された方でした。日本人の奥様とフィリピン人の旦那さんとお子さんもいらっしゃって。それは、とても感動しました。ハイレベルに学習したいニーズに答えた「HiNative Trek」。 ――「HiNative Trek」がリリースされて半年経っているのですが、いかがですか。順調に増えています。「HiNative」はC to Cでユーザー同士が教え合うものですが、一方で「有料でも確実に先生に添削してほしい」「課題を出してほしい」というニーズもありました。そのため、「HiNative Trek」は毎日、テキストや音声の課題とそれに対する模範解答を用意し、更に回答に個別にフィードバックするサービスを提供しています。英会話は予約が必要ですが、「HiNative Trek」の場合、自分の好きな時間に学習できるため時間効率がいいです。また、テキストも音声もデータとして残るので、復習もしやすいのは特長です。 ――ITの専門コースがあるとお伺いしました。 IT業界に特化した内容を学べるコースを用意しています。例えば、「うちのアプリは、競合の2倍のMAUです。」等、実際に現場で使う表現が学べます。他にも、投資家とのやりとりを仮定した問題では質問文に対し、自分の考えを英語で述べてもらいます。ここまで振り切った英語学習教材は、なかなか無いと思います。シリコンバレーで働いている英語ネイティブスピーカーに監修してもらってて、実際に起業家の方に多く使っていただいています。「HiNative」は、自動翻訳が進化するラストワンマイルのデータを持っている。 ――今後「HiNative」をどのようにしていきたいかというところについてお願いします。会社としてやりたいことは「Lang-8」時代からずっと変わっていなくて、1億人が使うサービスです。ユーザー数については手応えがありまして、最近の伸びを見ていると1億人は現実的になっています。サービスとしては、ネイティブスピーカーの知識や経験を通したコミュニケーションを増やしていきたいと思っています。 ――今後AIや機能としての翻訳が進化していくと思うのですが、「HiNative」のネイティブスピーカーに質問できる価値はどうなっていくと思いますか。自動翻訳が基本的になってら、外国語を勉強する人はほぼいなくなると思っています。そのときに「HiNative」は、単語や文法ではなく文化にシフトすると思っています。今でも、言語に関する質問以外に文化や細かいニュアンスに関する質問があるんですよ。これらも、ネイティブスピーカーやその国に住んでいる人だったら当たり前に分かることで、言語と同じようシェアできるものです。むしろ、言語にこだわっているつもりはありません。また、翻訳も完璧になるにはまだまだデータが必要だと思っています。ラストワンマイル的なデータを「HiNative」は持っています。特に音声データ珍しいので、自動翻訳の発展にむしろデータ面で貢献できると思っていますね。インタビュアー：新嘉喜りん（キラメックス株式会社）

インタビュー

【無料版OK】ChatGPTで進化するタスク管理：AIがサポートする効率的な業務遂行

TODO管理とタスクの抜け漏れ確認は、効率的な業務遂行において非常に重要な要素です。適切なTODO管理を行うことで、作業の優先順位を明確にし、期限内に必要なタスクを確実に完了させることができます。本記事では、ChatGPTを活用したTODO管理の効率化と、タスクの抜け漏れを防ぐ方法について詳しく解説します。生成AIの実務活用スキルを磨きたい方は、無料の生成AIコミュニティ『テックアカデミーGAIナレッジベース』をご活用ください。今すぐ無料登録 ChatGPTを活用したTODO管理の効率化 ChatGPTは、TODO管理とタスクの抜け漏れ確認において強力な支援ツールとなります。以下では、ChatGPTを活用したTODO管理の効率化について説明します。 1. TODOの定義と重要性まず、TODOの定義を理解することが重要です。ChatGPTに「TODOとは何か」を質問することで、明確な定義を得ることができます。 # 「TODOとは何か」を教えてください。このプロンプトにより、TODOの基本的な概念を理解し、効果的なタスク管理の基礎を築くことができます。 2. ChatGPTによるTODO管理サポート ChatGPTは、TODO管理に関して様々な面でサポートを提供できます。以下のプロンプトを使用することで、具体的なサポート内容を把握できます。 # TODO管理に対して、あなた（生成AI）が貢献やサポートできることがあれば教えてください。このプロンプトにより、ChatGPTがTODO管理においてどのような支援が可能かを理解し、効率的にAIを活用する方法を見つけることができます。 3. 具体的なTODO管理の進め方 ChatGPTは、TODO管理の具体的な進め方についても詳細なアドバイスを提供できます。以下のプロンプトを使用することで、実践的なTODO管理の方法を学ぶことができます。 # それぞれのサポートにおいて、具体的な進め方を教えてください。その際のポイントや注意点も教えてください。このプロンプトにより、TODO管理の各ステップにおける具体的な行動指針と、注意すべきポイントを理解することができます。タスクの抜け漏れを防ぐための具体的な方法タスクの抜け漏れを防ぐことは、効果的なTODO管理において非常に重要です。ChatGPTを活用することで、より網羅的なタスクリストを作成し、抜け漏れを最小限に抑えることができます。 1. 具体的なシナリオに基づくタスクリストの作成特定のプロジェクトやイベントに関するタスクリストを作成する際、ChatGPTは非常に有用です。以下のプロンプトを使用することで、具体的なシナリオに基づいたタスクリストを生成できます。 # 上記をもとに、下記の条件に対する必要なタスクを教えてください。 - 条件：地域夏まつりの開催このプロンプトにより、特定のイベントに必要なタスクを洗い出し、包括的なTODOリストを作成することができます。 2. タスクの詳細化と優先順位付けタスクリストをさらに詳細化し、優先順位を設定することで、より効果的なTODO管理が可能になります。以下のプロンプトを使用することで、ChatGPTからより詳細なタスク分割と優先順位のアドバイスを得ることができます。 # 上記をより詳細なタスクに分割してください。あわせて、優先順位のアドバイスもしてください。このプロンプトにより、各タスクをより小さな実行可能な単位に分割し、それぞれの重要性や緊急性に基づいた優先順位を設定することができます。 3. タスクの抜け漏れチェック最後に、タスクの抜け漏れがないかを確認することが重要です。ChatGPTを活用することで、様々な観点からタスクの網羅性をチェックすることができます。 # xxの観点から、抜け漏れがないか必要なタスクがあれば教えてください。このプロンプトでは、「xx」の部分に具体的な観点（例：安全管理、広報活動、予算管理など）を入れることで、多角的な視点からタスクの抜け漏れをチェックすることができます。 [PR] 生成AIを実務で使うコミュニティがなんと0円！会議開催のための包括的なTODOリスト作成会議の開催は、多くの準備と細かいタスク管理が必要です。ChatGPTを活用することで、漏れのない包括的なTODOリストを作成することができます。以下のプロンプトを使用して、会議開催のためのTODOリストを生成することができます。目的事前準備から当日対応までの漏れや抜けがない包括的なTODOリストを作成する。あなたは事務改善のスペシャリストです。社内で開催する会議の事務局としてTO DOリストを作成します。このリストに漏れ、抜けが無いか確認し、会議開催前の何日前までの行うかリストのあとに出力してください。このTO DOリストを、今後も様々な会議に使用できる汎用性を持たせ、最終的なTO DOリストを作成してください。 # 会議開催のTO DO項目 - 会議開催まで1か月とする - 出席者を決める - 出席者のスケジュールを確認し、会議室を予約する - 出席者に会議開催通知を送付する - 会議資料(パワーポイント)を作成する - 上司に会議資料を説明、指摘事項の修正を行う - 会議出席者のうち、キーマンに会議資料で個別に説明を行う - 会議資料を出席者に送付する - 会議の出欠の確認を行う - 会議室のレイアウトを決定する - 会議当日の流れをシミュレーションする - 事務局の手持ち資料として、想定問答集を作成する - 当日の機材(パソコン、大型モニター　マイク、録音)の動作確認を行う - 会議当日は、出席者の連絡先を把握し、時間までに来ない場合は電話をして出欠の確認を行うこのプロンプトを使用することで、ChatGPTは会議開催に必要な包括的なTODOリストを生成し、各タスクをいつまでに完了すべきかの目安も提供します。これにより、会議の準備を効率的に進めることができます。まとめ ChatGPTを活用したTODO管理とタスクの抜け漏れ確認は、業務効率を大幅に向上させる強力なツールとなります。具体的なプロンプトを使用することで、包括的なタスクリストの作成、優先順位の設定、抜け漏れのチェックなど、効果的なTODO管理を実現することができます。無料版のChatGPTでも十分に活用できますが、有料版を使用することで、より高速かつ高度な支援を受けることができます。ChatGPTを日々の業務に組み込むことで、タスク管理の精度と効率を飛躍的に向上させ、生産性の向上につなげることができるでしょう。生成AIの実務活用で悩んでいる方へ ChatGPTなどの生成AIを業務に取り入れてみたものの、思うような結果が得られない。あるいは、ビジネスでの活用に限界を感じている。そんな方々にお勧めしたいのが、『テックアカデミーGAIナレッジベース』です。このコミュニティは、生成AIの実務活用に特化した知識と経験の宝庫です。以下のような特徴があります： 500件以上の実務で即活用できるプロンプト集プロのエンジニアに生成AIについて直接質問可能同じ関心を持つビジネスパーソンとの交流の場通常、このレベルの生成AIコミュニティには10万円程度の費用がかかります。しかし、『テックアカデミーGAIナレッジベース』は完全無料でご利用いただけます。生成AIの可能性を最大限に引き出し、ビジネスの競争力を高めたい方にとって、このチャンスを逃す手はありません。今すぐ登録して、生成AIの実務活用スキルを飛躍的に向上させましょう。今すぐ無料登録

生成AI・ChatGPT

【無料版OK】ChatGPTで顧客への提案書作成を効率化！初心者でも簡単な活用法

顧客への提案書作成は、ビジネスの成功に直結する重要なスキルです。しかし、効果的な提案書を作成するのは時間と労力がかかる作業です。そこで、ChatGPTを活用することで、提案書作成の効率を大幅に向上させることができます。この記事では、ChatGPTを使って顧客への提案書を作成する方法をご紹介します。生成AIの実務活用スキルを磨きたい方は、無料の生成AIコミュニティ『テックアカデミーGAIナレッジベース』をご活用ください。今すぐ無料登録 ChatGPTを活用した提案書作成の手順 ChatGPTを使って提案書を作成する際は、以下の手順で進めると効果的です。 1. 顧客情報の整理まず、提案書を作成する対象となる顧客の情報を整理します。会社名、業種、具体的なニーズなどの基本情報を明確にしておくことが重要です。 2. プロンプトの作成次に、ChatGPTに指示を与えるためのプロンプトを作成します。以下は、提案書作成のためのプロンプト例です。 # 指示: 次のセールス先で、効果的な提案書を作成する必要があります。以下の情報をもとに、提案書の内容を作成してください。 # 顧客情報： - 会社名：◯◯ - 業種：◯◯ - ニーズ：◯◯ # 提案書内容： - ニーズに対応する製品やサービスの紹介 - 提案内容の利点やメリットの説明 - 価格プランとオプションの提案 - カスタマーサポートとアフターサービスの説明提案書の内容を作成してくださいこのプロンプトを使用することで、ChatGPTは顧客のニーズに合わせた提案書の内容を生成します。 3. ChatGPTの出力結果の確認と編集 ChatGPTが生成した提案書の内容を確認し、必要に応じて編集や追加を行います。以下は、ChatGPTが生成した提案書の例です。以下は、提案書の内容の一例です。 =========================================== 提案書件名: セキュリティ強化とデータバックアップに関する提案株式会社XYZ 御中お世話になっております。私たちはお客様のニーズに合わせたITソリューションを提供しており、株式会社XYZ様のITシステムのセキュリティ強化とデータバックアップのニーズについてご支援させていただきたく、このたび提案書をご提出させていただきます。 1. ニーズに対応する製品やサービスの紹介弊社では、セキュリティ強化とデータバックアップに関する幅広い製品やサービスを提供しております。以下に、お客様のニーズに合わせた提案をさせていただきます。 - セキュリティソリューション: 弊社のセキュリティソリューションは、最新のセキュリティテクノロジーを活用し、お客様のITシステムを効果的に保護します。セキュリティ対策の強化や侵入検知システムの導入など、お客様のセキュリティニーズに合わせたソリューションを提供します。 - データバックアップソリューション: データの重要性がますます高まる現代において、弊社のデータバックアップソリューションは、お客様の貴重なデータを保護し、災害やデータ損失からの迅速な回復を支援します。定期的な自動バックアップやオフサイトデータ保管など、安全かつ信頼性の高いデータバックアップを提供いたします。 2. 提案内容の利点やメリットの説明弊社の提案は、以下の利点とメリットをもたらします。 - セキュリティ強化: 弊社のセキュリティソリューションにより、お客様のITシステムを最新の脅威から保護します。セキュリティ対策の強化により、機密情報の漏洩やサイバー攻撃からの保護を実現します。 - データ保護と迅速な回復: 弊社のデータバックアップソリューションにより、重要なデータの損失からの保護と迅速な回復が可能となります。災害やハードウェア故障などの場合でも、データの復旧がスムーズに行えます。 3. 価格プランとオプションの提案ご提案する価格プランとオプションは、お客様の予算やニーズに合わせて柔軟に調整いたします。具体的な価格とプランについては、お打ち合わせの場で詳細にご説明させていただきます。 4. カスタマーサポートとアフターサービスの説明弊社では、専門のカスタマーサポートチームがお客様をサポートいたします。製品導入後のトレーニングや技術サポート、トラブルシューティングなど、お客様の安心と利便性を追求したアフターサービスを提供いたします。以上が、セキュリティ強化とデータバックアップに関する提案書の概要です。詳細な内容や価格については、お打ち合わせの機会をいただき、お客様のご要望に合わせた最適な提案をご提供させていただきます。何かご質問や追加のご要望がございましたら、いつでもお気軽にお問い合わせください。お客様とのご縁を大切に、ご期待にお応えすることを心よりお約束申し上げます。敬具 XXXXXXXX（貴社名） =========================================== この提案書の内容は、株式会社XYZ様のニーズに合わせてカスタマイズしてください。価格や具体的な提案内容に関しては、お客様との打ち合わせの場で詳細に説明することが重要です。 4. 提案書の完成 ChatGPTの出力結果を基に、自社の情報や具体的な数値、事例などを追加し、提案書を完成させます。必要に応じて、デザインや画像を追加して、より魅力的な提案書に仕上げましょう。 ChatGPTを活用する際の注意点 ChatGPTを使って提案書を作成する際は、以下の点に注意しましょう。 1. 生成された内容の正確性を必ず確認する 2. 顧客固有の情報や機密情報を適切に扱う 3. 自社の声や特徴を反映させる 4. 法的・倫理的な観点からの確認を忘れずに [PR] 生成AIを実務で使うコミュニティがなんと0円！まとめ ChatGPTを活用することで、提案書作成の効率を大幅に向上させることができます。基本的な構成や文章をChatGPTに生成させ、そこに自社の強みや具体的な情報を追加することで、質の高い提案書を短時間で作成できます。なお、無料版のChatGPTでも十分に活用できますが、有料版を使用するとさらに高速かつ高レベルな提案書作成が可能になります。 ChatGPTを上手に活用して、効果的な提案書作成を行い、ビジネスの成功につなげていきましょう。生成AIの実務活用で悩んでいる方へ ChatGPTなどの生成AIを業務に取り入れてみたものの、思うような結果が得られない。あるいは、ビジネスでの活用に限界を感じている。そんな方々にお勧めしたいのが、『テックアカデミーGAIナレッジベース』です。このコミュニティは、生成AIの実務活用に特化した知識と経験の宝庫です。以下のような特徴があります： 500件以上の実務で即活用できるプロンプト集プロのエンジニアに生成AIについて直接質問可能同じ関心を持つビジネスパーソンとの交流の場通常、このレベルの生成AIコミュニティには10万円程度の費用がかかります。しかし、『テックアカデミーGAIナレッジベース』は完全無料でご利用いただけます。生成AIの可能性を最大限に引き出し、ビジネスの競争力を高めたい方にとって、このチャンスを逃す手はありません。今すぐ登録して、生成AIの実務活用スキルを飛躍的に向上させましょう。今すぐ無料登録

生成AI・ChatGPT

記事を検索

ニュース

インタビュー

テクノロジー

キャリア

お問い合わせ

【無料版OK】ChatGPTで翻訳業務を効率化！初心者でも使えるプロンプト活用術