Geminiの便利さを学んだ：Google AI Essentials資格を取得（前編）
先日、Google AI Essentialsという資格をCourseraにて取得しました。
トータルでかかった時間は「6.5時間」ほど。
日本リスキリングコンソーシアムを通じて受講したので、無料でうけることができました。
この資格は、AIの基礎を学びたい人や、日々の作業を効率化したい人、AIをチームで活用したい人など、幅広い層にオススメです。
難しい数式は一切出てこないので、AI初心者でも安心して学ぶことができます。
たとえば、AIがデータを分析し、自ら判断を下す「機械学習（ML）」という概念について、教師あり学習、教師なし学習、強化学習という3つの主なアプローチがある、といった基礎がまなべます。
全部で5つあるモジュールのなかで、今回は最初の2つのモジュールで学んだ内容をご紹介します。
1. 生成AIを仕事に活用するかどうかの判断
生成AIツールを仕事で活用するかどうかは、慎重に検討する必要があります。
以下の3つの質問に「はい」と答えられる場合、生成AIの導入を検討しても良いでしょう。
⓵ 生成AIが得意とするタスクか？：
生成AIは、文章作成や画像生成、パターン認識といったタスクを得意としています。
⓶ タスクは、最良の結果を得るために反復できるか？：
生成AIの出力は、プロンプト（指示文）によって大きく変わります。さまざまなプロンプトを試して、最適な結果を得るための時間とリソースを確保できるか。
そして、そもそもタスクを反復させることによって、求める結果を得ることができるかが大切になります。
⓷ 適切な管理体制を構築できるか？：
生成AIが出力した内容をそのまま使うのではなく、適切に管理し、責任を持つことができる体制が整っているかが大事です。
2. AIモデルのトレーニングプロセス
AIモデルは、トレーニングと呼ばれるプロセスを通じて開発されます。
ここでは、雨量を予測するモデルを例に、トレーニングのプロセスを詳しく解説します。
解決したい問題を明確にする：まず、AIで解決したい問題を具体的に定義します。
学習用のデータを収集する：過去の気象データなど、モデルの学習に必要なデータを収集します。
データを準備する：収集したデータを、AIが学習しやすい形式に加工します。
モデルを学習させる：準備したデータを使って、AIモデルに雨量を予測するパターンを学習させます。
モデルを評価する：学習したモデルが、実際に雨量を正確に予測できるか評価します。
モデルを運用する：評価の結果が良好であれば、モデルを実際のシステムに組み込みます。
AIモデルのトレーニングは、試行錯誤を繰り返すプロセスです。
より良いモデルを作るために、各ステップを何度も繰り返し、調整することが重要です。
3. Geminiを他サービスで使う
Googleの新しいAIモデルであるGeminiは、Google Docs、Google Sheets、Google Slides、Gmail、Google Meet（Geminiで背景生成）など、さまざまなGoogleサービスに組み込まれています。
（Gemini自体は毎日使っているのですが、このことは知りませんでした！）
講座では、新しいカードゲームを考案し、そのプレゼン資料まで作るというワークショップを通じて、これらのツールの使い方を学ぶことができました。
ただ一点だけ注意が必要で、これらのツールでGeminiをつかうには、Googleの言語設定を「英語」にしないといけません。
また、Geminiは英語でプロンプトを入力することで、画像生成が可能ということを、この講座をとおして初めて知りました！
まとめ
今回は、Google AI Essentials資格を取得して学んだ内容の一部をご紹介しました。
AIの基礎知識から、具体的な活用方法まで、幅広い内容を学ぶことができました。
中編では、プロンプトエンジニアリングに役立つTipsやGoogle AI Studioをつかった感想をご紹介します。
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