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サムネイルの基本！画像サイズや作り方のポイントを学ぼう

2024年11月27日 12時00分00秒 | 日記

近年、スマートフォンやパソコン、SNSや動画サイトなど、様々な場所で目にする機会が増えている「サムネイル（サムネ）」。

視覚的に優れた「ユーザーを引きつけるサムネイル画像」とはどんなものか、詳しく知りたいという方も多いでしょう。本記事では、サムネイルの意味から、画像選びやサイズ確認の重要性まで、押さえておきたい作成のポイントをわかりやすく解説します。

監修者ライズ株式会社代表取締役 福井亮眞

間違った知識・情報をアップデートせず正しい知識・情報をアップデートできるように是非ライズ株式会社の記事をご覧ください。

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サムネイルとは

サムネイルとは、スマートフォンやパソコン、InstagramなどのSNS、YouTubeなどの動画サイトを利用する際に表示される小さなサイズの画像です。クリックしなくても内容が一目でわかるよう、実際のサイズを縮小して表示した画像を「サムネイル」と呼んでいます。以下で、その詳細を見ていきましょう。

● サムネイルの意味

● サムネイル画像の例

サムネイルの意味

サムネイルとは、英語の「thumbnail（親指の爪）」に由来する言葉で、親指（thumb）の爪（nail）のように小さいサイズの画像を指します。オリジナルデータを開かずに内容を確認できるため、インデックスやプレビュー、見本として広く利用されています。

サムネイルは、大きな画像よりも読み込みが早く、複数のファイルを一度に表示できる便利なツールです。さらに、最近よく聞く「サムネ」という言葉は、このサムネイルの略称であり、「プロフィール」を「プロフ」と略すのと同じような使い方をされています。

サムネイル画像の例

具体的なサムネイル画像の例を挙げると、以下のようなものが含まれます。

ショッピングサイトの商品一覧画像

パソコンのフォルダ内に表示される一覧画像

YouTube動画の静止画として表示される一場面

ニュース記事に添えられた小さな画像

サムネイルの役割

サムネイルは単なる画像ではなく、以下のような役割を持っています。

● コンテンツの一覧性向上

● ユーザビリティの向上

● 実際にコンテンツを見てもらえる可能性を高める

● サムネイルとアイコンやアイキャッチの違い

コンテンツの一覧性向上

サムネイルは、Webサイト内のコンテンツを一覧表示し、ユーザーにどのような内容があるのかをわかりやすく伝える役割を持ちます。例えば、Amazonや楽天、Yahoo!ショッピングなどのECサイトでは特に必要不可欠で、サムネイルを使わないと、ユーザビリティが悪化する恐れがあります。

ユーザビリティの向上

サムネイルをカテゴリーごとに整然と表示することで、ユーザビリティが向上します。ユーザーがどこにどのような情報があるのかを瞬時に把握できるため、コンテンツをスムーズに閲覧できるようになります。このようなユーザビリティの良いWebサイトは、ユーザーにとって居心地がよく、サイト回遊率や滞在時間の増加にも寄与します。

実際にコンテンツを見てもらえる可能性を高める

魅力的なサムネイルは、ユーザーが思わずクリックし、実際にコンテンツを見に行く可能性を高めます。例えば、YouTubeなどの動画サイトでは、サムネイルのフォントや背景色、レイアウトが視聴回数に影響を与えることが研究で示されています。

出所：電気・情報関係学会九州支部連合大会
（https://www.jstage.jst.go.jp/article/jceeek/2020/0/2020_323/_pdf/-char/ja）
（https://cir.nii.ac.jp/crid/1390286981376865408）

サムネイルとアイコンやアイキャッチの違い

サムネイルとよく混同されがちなものに、アイコンやアイキャッチがあります。これらはサムネイルとは異なる意味を持つため、正しく理解することが重要です。

アイコンは、プロフィール画像やアプリのシンボルとして使われる小さな図やマークです。アイコンは、スマホやパソコン上でファイルやプログラムの内容を象徴するものとして表示されます。

一方、アイキャッチはユーザーの目を引きつける画像や映像を意味する和製英語で、SNSやWebサイトで情報を目立たせるために使われます。アイキャッチのサイズはさまざまですが、サムネイルはアイキャッチを縮小したような役割を持っています。

近年では、プロフィール画像やアイコン画像も「サムネイル」と呼ばれることが増えてきました。柔軟な対応が必要な場面も多いので、SNS上ではこれらの画像をまとめて「サムネ」と称する場合があることを覚えておきましょう。

サムネイル画像の選び方

ブログやYouTubeなどの動画サイトで、ユーザーが最初に目にするサムネイル画像選びは非常に重要です。一目で記事や動画の内容が分かるような画像を選ぶこと、また、目立ってインパクトのあるサムネイルを使用することが求められます。

サイトの雰囲気に応じて選択しますが、基本的には明るく、目に留まりやすいテキスト文字を使用し、目を引く文言を見やすい場所に配置することで、閲覧数やアクセス数を増やすことが可能です。

数多くのコンテンツの中で目立つためには、ユーザーの興味を瞬時に引く工夫が必要です。サムネイルはインデックスやプレビューとして機能することを意識し、他のコンテンツと差別化できるような画像を選びましょう。

また、テキスト文字でサムネイルを装飾することで、ユーザーの注目を集めることができます。画像だけでは伝わらない情報や視覚的な魅力を高めるため、適切なテキストを配置することは非常に効果的です。

テキストの可読性を上げるためには、背景とのコントラストを意識し、バランスよく配置することが大切です。フォントの種類やサイズ、位置にもこだわって、より魅力的なサムネイル画像を作成しましょう。

情報が溢れる現代では、動画が再生されるか、記事がクリックされるかは「サムネイル次第」とも言われています。逆に言えば、魅力的なサムネイルを作成できれば、自身のコンテンツで継続的な成果を上げられるということです。

サムネイルの作成方法を学ぶ際には、**「効果的な画像の選び方」や「テキストの配置方法」**を習得することが成功への鍵となります。

サムネイル画像のサイズ

サムネイルを作成する際、まず重要なのは最適な表示サイズを確認することです。

サムネイルはインデックスやプレビューとして機能するため、元データを圧縮して解像度を下げた小さいサイズの画像が基本です。媒体によってサムネイルのサイズは異なり、サイズが合わないと「背景やテキストが切れてしまう」ことがあります。

まず、使用するWebサイトやSNS、YouTube動画などで、サムネイルが表示されるサイズと縦横比（アスペクト比）を確認しましょう。例えば、YouTube動画の推奨サムネイルサイズは「1280×720」で、アスペクト比は「16：9」です。（※2021年10月時点）

サムネイルとして内容やテーマが分かりやすいか、デザインやテキストが見やすいか、常に細かく確認することが重要です。

サムネイルの作り方やポイント

サムネイルの意味や画像の選び方、サイズの調整が確認できたら、実際にサムネイルを作成してみましょう。

サムネイルの作り方は様々で、**「Photoshop」や「Canva」、「Adobe Spark Post」**などの画像処理ソフトを使ったり、iOSのアプリを使用したりすることができます。自分に合ったツールを選んで作業しましょう。

● 動画サイト用サムネイルの作り方・ポイント

● SNS用サムネイルの作り方・ポイント

動画サイト用サムネイルの作り方・ポイント

写真加工や編集ができるソフトを使い、一目で動画の内容が分かるようなサムネイルを作成します。

例えば、Photoshopを使う場合、まず新規作成でサイズを設定したり、画像をドラッグ&ドロップで配置して調整することができます。「自由変形」機能を使っても調整が可能です。

背景の上にテキストを直接置くと、文字と画像が重なって読みにくい場合があります。その際は、背景をぼかしたり、テキストを太文字にして半透明のエフェクトを加えることで、見やすく魅力的なサムネイルに仕上げることができます。

さらに、二分割のサムネイルを作り、異なるシーンを同時に表示させることで、ユーザーの関心を引きつけることも有効です。

SNS用サムネイルの作り方・ポイント

SNS用サムネイルの作り方も、基本的には動画サイト用と同じです。しかし、SNSごとの推奨サイズには注意が必要です。

例えば、**Twitterの推奨アスペクト比は「16：9」**で、プロフィール画像の推奨サイズは「400×400」、ヘッダー画像の推奨サイズは「1500×500」となっています。（※2021年10月時点）

SNSでは自動でサイズが調整されることが多いため、推奨サイズ以外の場合、写真やテキストが一部切れてしまうことも考えられます。どれだけ魅力的なサムネイルでも、強調したい部分が見えなければ意味がありません。

最適なサムネイルを作成するには、推奨サイズを事前に確認することが非常に重要です。

さらに、プロフィール画像やアイコン画像はアカウントの印象を左右する重要な要素であるため、個性的で覚えやすいデザインを心がけましょう。

サムネイルを作成する際の注意点

サムネイルに異なる内容を表示したとしても、ほとんどの場合違法とまでは言えませんが、YouTubeなどの収益が発生する媒体では、規約違反としてアカウント停止の対象となる場合もあります。

また、ECサイトなどで意図的に内容を詐称したり、誇張したりしたサムネイルは、刑法に抵触する可能性もあります。以下の点には特に注意が必要です。

● 著作権侵害に注意

● 差別表現や誹謗中傷に注意

● 内容の詐称や誇張に注意

著作権侵害に注意

無意識に著作権侵害を犯してしまうことはよくあります。自分では気付かずに他人の著作物を使用しているケースも多く、指摘を受けて初めて気づくことがあります。

たとえ部分的な変更を加えた場合でも、元ネタが分かる程度であれば、著作権侵害を主張される可能性があります。

写り込みにも注意が必要

例えば、駅ナカやオフィス街などの風景写真を公表したつもりが、その写真において著作権侵害を指摘されることもあります。

写真の中のポスターや看板に描かれているキャラクターなど、他人の著作物が付随して写り込んでいることを「写り込み」と言います。こういったケースの場合、著作者に確認を取った上で公表するか、もしくは画像編集ソフトで著作物を消去またはモザイク処理を施してから公表する必要があります。

肖像権にも注意が必要

上述の「写り込み」によって著作物ではなく他人が写り込んだ場合、肖像権侵害が指摘されることもあります。肖像権とは、他人によって撮影された自分の写真などを無断で利用したり、公表したりできないように主張できる権利のことです。

上述の例のように、例えば風景写真を公表したつもりが、その風景写真に写っていた人物から警告を受けるといった事例もあります。この場合は上述同様に、人物を消去またはモザイク処理を施した上で公表します。

差別表現や誹謗中傷に注意

サムネイル作成では、差別的な表現や誹謗中傷にも細心の注意を払いましょう。国籍や性別、容姿に関する表現は、思わぬ問題を引き起こすことがあります。SNSでは、これらの表現が炎上につながり、場合によっては名誉毀損で訴訟となることもあります。

内容の詐称や誇張に注意

動画の内容と大幅に異なるサムネイルや、過度に誇張された表現を使用するのは避けましょう。これらは「サムネ詐欺」や「釣りサムネ」と呼ばれ、再生数を稼ぐ目的で行われることが多いですが、報酬の没収やアカウント停止のリスクが伴います。

また、ECサイトでは誇張したサムネイルやタイトルが、詐欺罪に該当することもあります。

サムネイルを作成できるおすすめツール3選

サムネイル作成に使えるおすすめツールをご紹介します。

● Canva

● Photoshop

● PhotoScape

Canva

Canvaは無料で使用できるデザインプラットフォームで、多くのテンプレートが用意されています。選んだテンプレートに従い、簡単にサムネイルをデザインできるのが特徴です。

Photoshop

Photoshopは、プロフェッショナル向けの高機能画像編集ソフトです。多くの機能を備えており、デザイン会社などでも広く利用されています。

PhotoScape

PhotoScapeは無料で使える画像編集ソフトで、使いやすさが特徴です。基本的な編集機能を備え、初心者にも簡単に使えるツールです。

まとめ

情報があふれる現代において、コンテンツを多くのユーザーに見つけてもらうには、瞬時に目を引くサムネイル画像が欠かせません。作成時には、サムネイルの役割や作り方のポイントを押さえ、各サイトの規定に従って最適なデザインを心がけましょう。

よくある質問

サムネイルを付けるメリットは？

サムネイルを使用すると、商品や動画の全体像が伝わりやすくなるため、クリックされやすくなり、売上や視聴回数の向上が期待できます。

サムネイルを付ける目的は？

サムネイルは、商品の魅力を伝え、購入につなげることや、動画の再生回数を増やし収益を上げることが目的です。それぞれの内容に合ったサムネイル選びが重要です。

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AIが作った作品の著作権ってどうなる？注意点と事例を詳しく解説

2024年11月24日 12時00分00秒 | 日記

本記事では、AIが生成したコンテンツの商用利用と、それに伴う法的な問題について詳しく説明しています。

AIによる作品の著作権保有者は、現時点で明確な基準が存在せず、主に開発者、学習データの著作者、およびプロンプトの入力者という三者が関係者として考えられています。

著作権に関する国際的な動向も含め、各国で法整備と議論が進行中であり、日本を含む世界各国の取り組みが注目を集めています。

AIによって生成された作品の商用利用は、クリエイティビティの新しい可能性を広げていますが、同時に著作権に関する法的な問題も引き起こしています。AI技術の進化により、誰でも簡単に高品質なコンテンツを生成できる一方で、その著作権を誰が保持するのかについての議論が白熱しています。

本記事では、AIが生成した作品の商用利用に関する重要な法的問題と、その影響について深掘りしています。ンテンツの商用利用に関する、著作権の所在や法的な見解、実際の事例を基に、今後の展望と課題について解説します。AIの学習プロセスや生成結果の著作権帰属に関して、国際的な視点を含めた最新の動向についても触れ、個人や企業が適切にAI生成物を利用するための指針を提供します。

監修者ライズ株式会社代表取締役 福井亮眞

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AIによる生成物の著作権は誰のものか
1. 1. 生成AIサービスの開発者
2. 2. 学習データの著作者
3. 3. プロンプトの入力者
既存の著作物への侵害リスク
AIの学習プロセス自体が著作権侵害になる？
世界各国のAI生成物に関する著作権への対応
1. 米国
AIと著作権にまつわる今後の展望と課題
まとめ
ライズ株式会社からの重要なお知らせ

AIによる生成物の著作権は誰のものか

現時点では、AIによって作成された作品の著作権に関しては、法的に明確な基準が確立されておらず、いくつかの異なる見解があります。著作権の権利帰属については、次の3つの視点が考慮されています。

1. 生成AIサービスの開発者

AI技術を提供する企業や個人が著作権を主張する可能性があります。しかし、彼らはあくまでAIそのものを提供する立場であるため、生成物の著作権を保持するとは限りません。

2. 学習データの著作者

AIが学習に使用したデータの著作者が、生成されたコンテンツに対して著作権を持つ可能性もあります。既存の著作物との類似性が問題となり、これによって判断が異なる場合があります。

3. プロンプトの入力者

AIに指示を与えたユーザー（プロンプトの入力者）が、生成されたコンテンツに対して著作権を主張することも考えられます。文化庁の見解では、ユーザーが創作的にAIを「道具」として使ったと認められれば、著作権が帰属するとされています。

既存の著作物への侵害リスク

AIが生成したコンテンツが既存の著作物と類似している場合、著作権侵害のリスクが生じます。重要な要素は「類似性」と「依拠性」であり、これによってAI生成物が既存の著作物にどれだけ依存しているかが判断されます。

例えば、以下はBingの画像生成AIで、「ディズニー」と入力して生成された画像です。

画像生成ai ディズニーの画像 「ディズニー」というプロンプトでAIによって生成された画像

AIの学習プロセス自体が著作権侵害になる？

AIの開発や学習段階で使用される既存の著作物が著作権侵害のリスクを伴う可能性があります。日本では著作権法第30条の4に基づき、AI開発における学習データ利用は原則として許可が不要とされていますが、個別の事例によって判断が異なる可能性もあります。

ただし、個別の事例によって判断が異なる可能性があるので注意が必要です。
AIコンテンツの著作権 文化庁：「AIと著作権」より

世界各国のAI生成物に関する著作権への対応

AI生成物に関する著作権について、各国で異なる法整備や議論が進行しています。

米国

米国では、AI生成物に対して現時点で著作権が認められないとされています。2023年8月には、AI生成物に対する著作権が認められないという判決が下されました。

中国

中国では、AI生成物が人間の作成者の独創性に基づく場合、著作権が認められるとしています。これは、AI著作権問題に対して広範な影響を及ぼす可能性があります。

EU

EUは、生成AIの学習データ利用において透明性を確保する方針を取っています。これにより、著作権に関する透明性が求められるようになっています。

AIと著作権にまつわる今後の展望と課題

AI著作権の今後の展望は、技術の進化と法制度の整備が影響します。著作権法の改正や新たな指針によって、創作意欲や著作物の価値に影響を与える可能性があります。AI著作権問題に対する適切な対応策が求められるでしょう。

まとめ

ChatGPTを含むAI生成物の商用利用には慎重な対応が求められます。著作権意識を高めることで、AI生成物の適正な利用やビジネスチャンスの拡大が期待されます。企業や個人は、AI著作権問題への理解を深め、リスク回避と新たなビジネス展開を推進することが重要です。

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ChatGPTの実例集50選！ビジネスでの活用方法を業界ごとに徹底紹介

2024年11月21日 12時00分00秒 | 日記

ChatGPTのビジネスと自治体での活用事例を50件以上紹介し、導入効果や活用方法を詳しく解説

企業では、業務効率化、顧客サポート、コンテンツ生成など、多岐にわたる用途でChatGPTを活用

自治体では、住民対応の自動化、文書作成の効率化、データ分析など、様々な場面でChatGPTを導入

ChatGPTを効果的に活用するためのポイントとして、明確な目的設定、データの品質確保、セキュリティ対策が重要

導入する際は、データの正確性、プライバシー保護、人間との相互作用の限界など、注意すべき点にも留意が必要

AIの急速な進歩により、ChatGPTに代表される生成AI技術がビジネスや自治体で広く活用されるようになりました。

本記事では、ChatGPTの国内外でのビジネスでの活用方法20選、自治体での活用方法30選、合計50種類の導入事例をご紹介いたします。

また、ChatGPTを効果的に活用するためのポイントや、導入時の注意点についても詳しく説明します。AIを活用してビジネスを効率化・高度化したい企業や自治体の担当者必見の内容となっています。

監修者ライズ株式会社代表取締役 福井亮眞

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hatGPTは、その高度な能力を活用してビジネスプロセスを効率化し、革新する多様な方法を提供します。
1. 【サイバーエージェント】生成AIで業務効率化を強化、「AIオペレーション室」を新設
2. 【三井不動産】全従業員約2,500人にChatGPT搭載チャットツールを導入
3. 【ソフトバンク】全従業員に独自のAIチャットを配布
4. 【東京都庁】全職員向けに生成AI利用ガイドラインを策定
5. 【KPMG】Azure OpenAIサービスを統合し税務データの識別と分類を効率化
6. 【LINEヤフー】約7,000名のエンジニアに「GitHub Copilot」を導入
7. 【食べログ】ChatGPTプラグインを導入し、レストラン予約体験を革新
8. 【LIFULL HOME’S】ChatGPTプラグインで最適な物件紹介を実現
9. 【大和ハウス工業】AIヘルプデスクをMicrosoft Teams上で導入し従業員サポートを強化
10. 【エネット】生成AI技術を活用し規制改正の影響を迅速に評価
11. 【フォルクスワーゲン】車内にChatGPTを搭載し音声操作を可能に
12. 【東京都立学校】生成AIを導入し教育現場でのAIリテラシー指導を開始
13. 【横浜銀行と東日本銀行】Microsoft Azureを活用し自動生成AI「行内ChatGPT」を導入
14. 【Fashable】Azure Machine LearningとPytorchを組み合わせオリジナル衣服デザインを生成
15. 【CarMax】Microsoft Azure OpenAI Serviceを導入し顧客レビューの要約や車両比較を効率化
16. 【小野薬品工業】「Azure OpenAI Service」を導入し資料作成や問い合わせ対応を効率化
17. 就職活動で4人に1人の大学生がChatGPTを活用
自治体、公的機関でのChatGPT活用は非常に進んでいます。
1. 分野横断（窓口業務）
2. 児童福祉・子育て
3. 健康・医療
4. 職員・税務・戸籍
5. 福祉・介護
6. 情報化・ICT（文書管理・調査）
7. 生活環境
8. 観光
9. 公共交通
10. 公共施設・インフラ:
11. 学校教育・青少年育成:
ChatGPTをビジネスで利用する際の注意点
ChatGPTのビジネス活用のポイント
1. 目的と範囲の明確化
2. 継続的な改善とサポート体制
3. 倫理とセキュリティへの配慮
まとめ
ライズ株式会社からの重要なお知らせ

hatGPTは、その高度な能力を活用してビジネスプロセスを効率化し、革新する多様な方法を提供します。

ここでは、AI総合研究所が選定した、国内外の企業20社におけるChatGPTの導入事例を詳しく解説します。
各事例から、ChatGPTの具体的な活用方法や導入効果を学ぶことができるでしょう。

【サイバーエージェント】生成AIで業務効率化を強化、「AIオペレーション室」を新設

生成AIで業務効率化を強化、「AIオペレーション室」を新設サイバーエージェント 生成AIで業務効率化を強化、「AIオペレーション室」を新設＞サイバーエージェント

サイバーエージェントは2023年10月に専任組織「AIオペレーション室」を新設しました。社内業務への全面的な生成AIの導入で、2026年までに既存業務の6割を減らし、浮いた時間をより生産性の高い業務に充てることを表明しています。

【三井不動産】全従業員約2,500人にChatGPT搭載チャットツールを導入

三井不動産は、ChatGPTを搭載したチャットツールを全従業員約2,500人に導入しました。導入による業務効率の大幅な向上が報告されており、社内データとの連携も実現しています。

【ソフトバンク】全従業員に独自のAIチャットを配布

ソフトバンクは、全従業員に独自のAIチャットを配布し、AIを活用して革新的なサービス開発や社会問題の解決を目指しています。

【東京都庁】全職員向けに生成AI利用ガイドラインを策定

東京都庁は全職員が生成AIを適切に利用できるよう、利用ガイドラインを策定。これにより、セキュリティや生成AIのリスク軽減を目指しています。

【KPMG】Azure OpenAIサービスを統合し税務データの識別と分類を効率化

KPMGはAzure OpenAIサービスを統合し、税務データの識別やESG税関連データの予測を効率化しています。

【LINEヤフー】約7,000名のエンジニアに「GitHub Copilot」を導入

LINEヤフーは、約7,000名のエンジニアにGitHub Copilotを導入し、コーディング作業の効率化と生産性向上を図っています。

【食べログ】ChatGPTプラグインを導入し、レストラン予約体験を革新

プラグインイメージ

食べログは、ChatGPTプラグインを導入して、レストラン予約体験を革新しました。

【LIFULL HOME’S】ChatGPTプラグインで最適な物件紹介を実現

LIFULL HOME’SはChatGPTプラグインを導入し、対話形式でユーザーのニーズを把握し最適な物件を紹介する機能を提供しています。

【大和ハウス工業】AIヘルプデスクをMicrosoft Teams上で導入し従業員サポートを強化

大和ハウス工業は、「AIヘルプデスク」をMicrosoft Teams上に導入し、約18,000人の従業員サポートを強化しています。

【エネット】生成AI技術を活用し規制改正の影響を迅速に評価

エネットは生成AI技術を活用し、規制改正の影響を素早く正確に評価しています。

【フォルクスワーゲン】車内にChatGPTを搭載し音声操作を可能に

フォルクスワーゲンは車内にChatGPTを搭載し、音声でAIを操作可能にしています。

【東京都立学校】生成AIを導入し教育現場でのAIリテラシー指導を開始

東京都立学校では、教育現場に生成AIを導入し、AIリテラシー指導や授業活用を進めています。

【横浜銀行と東日本銀行】Microsoft Azureを活用し自動生成AI「行内ChatGPT」を導入

横浜銀行と東日本銀行は、Microsoft Azureを活用して自動生成AI「行内ChatGPT」を導入し、従業員の生産性を向上させています。

【Fashable】Azure Machine LearningとPytorchを組み合わせオリジナル衣服デザインを生成

FashableはAzure Machine LearningとPytorchを活用して、オリジナルの衣服デザインを生成し、顧客ニーズに迅速に応え、無駄を削減しています。

【CarMax】Microsoft Azure OpenAI Serviceを導入し顧客レビューの要約や車両比較を効率化

CarMaxはAzure OpenAI Serviceを導入し、顧客レビューの要約や車両比較の効率化を実現しています。

【小野薬品工業】「Azure OpenAI Service」を導入し資料作成や問い合わせ対応を効率化

小野薬品工業は「Azure OpenAI Service」を導入し、資料作成や問い合わせ対応の効率化を図っています。

就職活動で4人に1人の大学生がChatGPTを活用

2023年度の調査によれば、4人に1人の大学生が就職活動でChatGPTを使用し、特に志望理由の作成に役立てています。

さらに導入事例を見たい方は、以下のページをご参考ください。

自治体、公的機関でのChatGPT活用は非常に進んでいます。

栃木県庁のプレスリリース

2023年6月から試用運転を行なっていたChatGPTの本格導入を栃木県庁で決めたことが掲示されています。
利用環境はマイクロソフトのAzure Open AI Serviceであり、セキュリティに配慮した環境で構築されています。

自治体のAIの業務統合方法をまとめたものをご紹介します（自治体AI導入ガイドライン参考）。

分野横断（窓口業務）

AIを活用した申請受付や審査支援システムが導入されています。【戸田市他】
AIを活用した総合案内サービスが利用されています。【愛知県内39市町村】
AIによるごみ出しに関する自動電話音声対応が行われています。【大阪府守口市】

児童福祉・子育て

AIによる保育所入所選考の自動化が進んでいます。【さいたま市】
AIを活用した児童虐待対応支援システムが導入されています。【三重県】

健康・医療

特定健診対象者の受診履歴やレセプトの有無等を分析し、未受診者にタイプ別の受診勧奨通知を送付しています。【那覇市】

職員・税務・戸籍

AIを使った職員業務の分析・可視化が行われています。【宝塚市】
固定資産税の課税客体把握事務において、航空写真AI解析クラウド実証が実施されています。【前橋市他】
AIを活用した住民税の賦課修正業務の効率化が進んでいます。【練馬区他】

福祉・介護

AIを活用してケアプラン作成が行われています。【豊橋市】
IoT機器と連携して高齢者見守り支援が提供されています。【西条市】
AIによる介護予防が行われています。【いわき市】

情報化・ICT（文書管理・調査）

各種統計データの傾向分析が行われています。職員からのICT関連の問合せに対するナレッジ管理にAIが活用されています。【長崎県】
庁内会議において議事録作成がAIにより行われています。【港区他】
AIリアルタイム議事録が導入されています。【青森県】
AIを活用した音声テキスト化サービスが提供されています。【埼玉県内19市町】
AI-OCRにより行政文書の読取・データ化が行われています。【つくば市】
AIを活用した指定管理者制度への問い合わせ対応が行われています。【政令指定都市】

生活環境

ゴミ収集車の撮影画像からごみ排出量を自動的に解析しています。【藤沢市】
ごみの分別について住民等からの問合せに自動回答しています。【横浜市等】

観光

観光窓口への質問に対する自動応答が導入されています。【姫路市】
観光案内の多言語AIコンシェルジュが提供されています。【青森県】

公共交通

市周辺の公共交通について住民等からの問合せに自動回答しています。【札幌市】
公共施設マネジメントに関する意見やニーズ把握のため、住民等との対話形式アンケートが自動実施されています。【新潟市】

公共施設・インフラ:

AIを活用した道路管理システムが導入されています。【千葉市】
自動車走行取得データ等を分析し、道路における潜在的な危険箇所を把握しています。【豊橋市】
AIを活用して漏水箇所の検知が行われています。【愛知県豊田市】

学校教育・青少年育成:

学校に関する質問・相談に自動回答しています。【塩尻市】

ChatGPTをビジネスで利用する際の注意点

ChatGPTをビジネスに導入する際には、その潜在的な制限とリスクを理解し、適切に対処することが重要です。

以下にその例を挙げています。

データの正確性と信頼性
ChatGPTはトレーニングデータに基づいて情報を生成しますが、常に最新または完全に正確であるとは限りません。
専門的な知識や最新の情報が必要な場合は、専門家がレビューし、確認する必要があります。
プライバシーとセキュリティ
ChatGPTに顧客やビジネスの機密情報を入力する場合、データのプライバシーとセキュリティが懸念されます。
OpenAIやその他のプロバイダーは対策を講じますが、ビジネス側も適切なポリシーを確立し、守る必要があります。
誤解を招く表現を生成する可能性
ChatGPTが生成するテキストは、時に誤解を招くか、不適切な内容を含む可能性があります。
AIのバイアスや不正確な情報を考慮し、コンテンツのレビューが必要です。
人間との相互作用の欠如
ChatGPTは高度なテキスト生成能力を持ちますが、人間の感情やニュアンスを完全に理解することはできません。
人間らしい感情や共感が必要な場合は、人間が介入する体制を整える必要があります。
法的責任と知的財産権
ChatGPTが生成したコンテンツに関する法的責任や知的財産権の問題が生じる可能性があります。
生成されたコンテンツが既存の著作物を侵害していないか確認し、適切なライセンスや権利処理を行う必要があります。
継続的なモニタリングと改善
ChatGPTの性能は常に進化しており、ビジネスでの利用には継続的なモニタリングと改善が必要です。
新しい機能やアップデートに対応し、ビジネスニーズに合わせて活用方法を最適化していくことが重要です。
倫理的な配慮
ChatGPTを活用する際には、倫理的な配慮が欠かせません。
AIによる意思決定やコミュニケーションが人間に与える影響を考慮し、公平性、説明責任、透明性を確保する必要があります。

これらの注意点を踏まえ、ChatGPTをビジネスに効果的かつ責任を持って導入することが重要です。え、ChatGPTをビジネスに効果的かつ責任を持って導入することが重要です。

ChatGPTのビジネス活用のポイント

ChatGPTをビジネス環境で最大限に活用するために、以下の点を押さえておきましょう。

目的と範囲の明確化

ChatGPTを導入する際には、ビジネスのどの部分を改善したいのか、どのプロセスを自動化または支援したいのかを明確に定義する必要があります。

継続的な改善とサポート体制

ChatGPTを導入した後は、そのパフォーマンスを定期的にレビューし、必要に応じて調整します。

倫理とセキュリティへの配慮

ビジネスでChatGPTを使用する際には、倫理的な基準を守り、透明性を確保することが重要です。

これらのポイントを押さえることで、ChatGPTをビジネスで効果的に活用し、生産性の向上と競争力の強化につなげることができます。

まとめ

本記事では、ChatGPTのビジネスにおける活用事例を詳細に解説しました。企業や自治体での導入事例から、ChatGPTが業務効率化や顧客サービスの向上にどのように役立っているかが確認されました。

しかし、ChatGPTを導入する際には、データの正確性やセキュリティ、そして人間との相互作用の限界など、いくつかの重要な注意点に留意する必要があります。これらの課題を十分に理解し、適切に対処することが、ChatGPTの能力を最大限に引き出すためのカギとなるでしょう。

AI技術の進化に伴い、ビジネスのあり方も大きく変化しています。ChatGPTなどのAIツールを戦略的に活用することで、企業は業務の効率化や生産性向上、さらには新たな価値の創出を実現できます。今後もAI活用のベストプラクティスを学び、ビジネスの成長に繋げていくことが重要です。

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ChatGPTってどう動く？仕組みを図解で簡単に解説！

2024年11月18日 12時00分00秒 | 日記

ChatGPTは自己注意機構を有する「Transformerモデル」に基づいて、ユーザーの入力に対する適切な応答を生成します。

この記事では、テキストの前処理の重要性についても触れ、トークン化や埋め込みなどの概念を紹介しています。

また、ChatGPTの評価方法や課題についても説明し、AIシステムの性能を測定する方法や今後の改善点が提示されています。

ChatGPTの仕組みを理解することで、AIテクノロジーに関する知識が深まり、その可能性をより具体的に捉えることができます。

AIと自然な会話ができる時代が到来し、多くの人がチャットボット「ChatGPT」を利用し始めています。しかし、背後で動作する仕組みを理解している人は少ないかもしれません。

この記事では、OpenAIが開発したChatGPTがどのようにして賢明な回答を生成するかを、わかりやすく段階的に説明します。テキストの前処理から始まり、トランスフォーマーモデルを使用した自己注意機構まで、ChatGPTの動作原理を解説しています。

ChatGPTの仕組みを学ぶことで、AIへの理解を深め、テクノロジーの魅力や可能性をより身近に感じることができるでしょう。ぜひこの記事を通じて、AIの世界を探求してみてください。に感じることができるでしょう。ぜひ、この記事を通じてAIの世界を探求してみてください。

監修者ライズ株式会社代表取締役 福井亮眞

間違った知識・情報をアップデートせず正しい知識・情報をアップデートできるように是非ライズ株式会社の記事をご覧ください。

<button class="rtoc_open_close rtoc_open">CLOSE</button>目次

ChatGPTの仕組み
トランスフォーマーモデルとは
ChatGPTに追加でトレーニングする方法(追加学習)
1. RAGの仕組み
2. RAGとファインチューニングの組み合わせ
ChatGPTの評価モデル
自然言語処理における評価軸
1. 1. 自然言語理解 (NLU)
2. 2. 自然言語生成 (NLG)
3. 3. 知識集約的なタスク
4. 4. 推論能力
5. 5. 価格
6. 6. スピード
ChatGPTの課題
1. 誤情報の生成
2. クリエイティブ職への影響
3. 最新情報への対応不足
まとめ
ライズ株式会社からの重要なお知らせ

ChatGPTの仕組み

ChatGPTは、ユーザーからの入力を自然言語処理というAI技術を用いて処理することで、的確な応答を生成しています。

AIとの会話例

ChatGPTの仕組みを理解するためには、いくつかのステップに分けて考えることが有効です。ChatGPTの動作を順序立てて理解してみましょう。

Chat GPTの仕組みフロー

ユーザーからの入力
まず、ユーザーがテキストを入力します。この入力がプロセスの出発点です。

例)
最初に、ユーザーが「ChatGPTの革新性を教えてください」と入力します。

前処理
入力されたテキストは前処理され、モデルが理解しやすい形式に変換されます。このステップでは、不要なスペースの削除や特定の文字の正規化が行われます。

例)
ユーザーが「ChatGPTの革新性を教えてください」と入力した内容が例えば「」を除いて、
ChatGPTの革新性を教えてくださいのみの入力になるようなイメージです。

トークン化された入力
前処理されたテキストは「トークン」に分割されます。トークンとは、テキストを構成する最小単位です。

例)
テキストは「トークン」に分割されます。
この例では、"ChatGPT"、"の"、"革新性"、"を"、"教えて"、"ください"といったトークンに分割されます。

エンコーディング/コンテキストとトークンの統合
トークンはエンコーディングされ、それぞれ意味を持つベクトルに変換されます。これにより、モデルがトークンの意味を理解しやすくなります。同時に、トークン間の関連性や文脈が統合されます。

例)
各トークンはエンコーディングされ、意味を持つベクトルに変換されます(私はが(3,5)などのベクトル表現に変換)。
そして、トークン間の関係や文脈が考慮され、トークンのベクトルが更新されます。

トランスフォーマーモデル

このプロセスの核心部分です。エンコーディングされたトークンは、トランスフォーマーモデルに供給されます。

このモデル内部で、以下のサブプロセスが行われます。

自己注意機構: 各トークンが他のトークンとどう関連するかを計算します。
位置的エンコーディング: トークンの順序情報を追加します。
複数の注意層: 注意機構を通じて情報を精緻化します。
フィードフォワードニューラルネットワーク: 各トークンに追加の計算を行い、最終出力を準備します。
出力トークンの予測: 次に来るべきトークンを予測します。

例)
自己注意機構: 例えば、「革新性」というトークンが「ChatGPT」と強く関連していると判断されます。

位置的エンコーディング: トークンの位置関係がエンコードされ、文章の流れが考慮されます。

複数の注意層: 情報が複数の層を通じて精緻化され、より正確な予測のための準備が整います。

フィードフォワードニューラルネットワーク: 追加の処理を経て、次のトークンの予測に必要な情報が整えられます。

出力トークンの予測: 「革新性」というトークンに基づき、それに関連する情報や文脈に合った回答が生成されます。

生成されたトークン列
モデルは予測されたトークン列を生成します。これが応答の草稿となります。

例)
モデルは「ChatGPTは、大規模なデータセットを学習することで、自然言語を理解し、人間らしい応答を生成できる点が革新的です」といった内容を含むトークン列を生成します。

後処理
生成されたトークン列は後処理され、文法や表現が調整されます。
ユーザーへの応答
後処理されたテキストがユーザーへの応答として提供されます。

実際に聞いてみるとこのように返答が返ってきます。

ChatGPTの実際の返答

トランスフォーマーモデルとは

トランスフォーマーモデルは、Googleの研究者が「Attention Is All You Need」という論文で発表した革新的なアプローチで、以下の特徴があります。

並列処理の可能性: トランスフォーマーは入力データを並列処理でき、学習速度が大幅に向上します。

アテンション機構: 単語間の関係を学習し、特に遠く離れた単語同士の関連性も捉えます。

エンコーダとデコーダの構造: エンコーダが入力を理解し、デコーダが出力を生成します。

ChatGPTに追加でトレーニングする方法(追加学習)

ChatGPTは大規模なデータセットで訓練されていますが、学習データに限界があります。このため、特定のデータや情報を扱う際にはRAGやファインチューニングが利用されます。

RAGとファインチューニングのChatGPTへの入力の仕組み

RAGの仕組み

RAGは、情報検索技術を使ってモデル性能を向上させる技術です。

生成コンポーネント: 検索された情報を基に、適切な回答を生成します。

検索コンポーネント: クエリに基づいて文書を検索します。

ファインチューニングの仕組み

既存のモデルを特定のタスクやデータセットに対してさらに訓練することで、より正確な結果を得ることができます。

RAGとファインチューニングの組み合わせ

RAGモデルをファインチューニングすることで、特定のタスクに応じた精度の高い情報提供が可能になります。

つまり、RAGとファインチューニングは、AIの精度を高め、ユーザーのニーズに応じた正確な応答を可能にする強力な手法です。

ChatGPTの評価モデル

自然言語処理のモデルには「ChatGPT」「Gemini」「Claude」など、多岐に渡るAIが存在し、どのモデルが優れているかを評価することは非常に重要です。

モデルの性能を評価する際には、言語性能、ドメイン適応性能（医療、法律、金融など）、倫理などのガバナンスの側面から検討する必要があります。

各モデルの評価グラフ　参考:Artificial Analysis

ここでは、特に一般的に用いられる言語性能に着目し、代表的な評価モデルについて解説します。

自然言語処理における評価軸

自然言語理解（NLU）と自然言語生成（NLG）は異なる評価軸を持ち、それぞれ別々に評価することが重要です。

自然言語処理に含まれる概念

1. 自然言語理解 (NLU)

自然言語理解は、テキストの意味を解析し理解する能力を指します。テキスト分類や固有表現認識（NER）、含意予測などが含まれます。

この評価には、GLUEベンチマークや日本語に特化したJGLUEなどが使用されます。

2. 自然言語生成 (NLG)

自然言語生成は、与えられた入力に基づいて意味のあるテキストを生成する能力を指します。要約や機械翻訳、メール作成、ニュース記事生成などが該当します。

評価には、CNN/DailyMailやXSUM、WMT、Leetcodeなどのデータセットが使われます。

3. 知識集約的なタスク

これらのタスクでは、専門知識や一般常識が必要です。例えば、MMLUやNaturalQuestions、TriviaQAなどが含まれます。

ChatGPTのMMLUの結果

MMLU（Massive Multitask Language Understanding）は、言語モデルの知識を測定するために設計されたベンチマークで、ゼロショットやフューショットの設定で評価されます。ChatGPTは特に英語の知識に優れた結果を示しています。

4. 推論能力

推論能力は、与えられた情報から論理的な結論を導き出す能力です。数学推論や常識推論が含まれ、GSM8K、SVAMP、AQuAなどのデータセットが使用されます。

多様な学術試験のChatGPTの回答結果

5. 価格

論文であまり触れられないものの、価格はユーザーにとって重要な要素です。モデルごとの価格比較も重要です。
モデルごとの価格比較

6. スピード

生成スピードも、特にIoTやチャットボットなどのリアルタイムアプリケーションで重要です。遅延があると顧客体験が低下するため、スピードは大事な評価ポイントです。

これらの評価指標を通じて、LLM（大規模言語モデル）の性能を総合的に評価し、自分に合ったモデルを選ぶことができます。AIの優秀さを評価する際には、これらの基準を踏まえて理解を深めることが重要です。

ChatGPTの課題

ChatGPTは革新的な自然言語処理モデルですが、いくつかの課題も存在します。ここでは、その主な課題と解決への取り組みについて紹介します。

誤情報の生成

ChatGPTは時折、誤った情報（ハルシネーション）を生成します。
この問題に対処するため、より信頼性の高いデータソースを用いた訓練やファクトチェック機能の統合が検討されています。また、ユーザーからのフィードバックを活用してモデルの精度を改善する取り組みも重要です。

クリエイティブ職への影響

ChatGPTのような言語生成モデルは、ライターやコンテンツクリエイターの仕事に影響を与える可能性があります。
しかし、AIを補助的なツールとして活用し、人間との協働を模索することで、クリエイティブ職の生産性向上が期待されます。

まとめ

本記事では、ChatGPTの評価モデルとその課題について詳しく解説しました。ChatGPTは高度な自然言語処理技術を活用しており、その動作原理を理解することは、AI技術の正しい利用に不可欠です。

同時に、誤情報の生成や最新情報への対応など、ChatGPTが抱える課題も認識し、解決に向けて努力することが必要です。

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