特殊演習(データ・AI活用) 第2回 生成AIの概要と利用方法
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January 25, 26
スライド概要
専修大学ネットワーク情報学部の講義で作成した資料です。
横浜市鶴見区を拠点に、多様な教育・人材育成サービスを提供しています。 ※なお、当所は個人で「研究所」と名乗っているだけの自営業です。法人ではありません。
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特殊演習 (データ・AI活用) 第2回 生成AIの概要と利用方法 2025-10-07 専修大学ネットワーク情報学部 田中健太
はじめに 1
Googleアカウントについて • 今回から、さまざまなAIサービス、クラウドサービスを利用することが増える • 無料でも利用できるものだけを紹介するが、アカウントを作成する必要がある • 大抵のサービスは、Googleアカウントでログインできるので、 Googleアカウントを用意してください • 大学のGoogleアカウント (@senshu-u.jp) でも よいし、個人のGoogleアカウントでもよい • Microsoft関連のサービスはMicrosoftアカウント (@edu.senshu-u.ac.jp) でもよい • 講義のためだけの「捨てアカ」でもよい 2
有料プランについて • 生成AIサービスは無料で開始できるが、割とすぐ利用制限に達する • 講義として課金を推奨することはない (教員も払っていません) が、 より多く、高度な機能を使いたい場合は、自分の判断で有料プランに加入してもよい • ただし、大学のアカウントで有料プランに加入することはできない (できるかもしれないがしない方がよい) • 後で紹介するが、GitHub Copilotは学生・教職員は無料でProプランが利用できるのでオススメ 3
1. 生成AIの概要 4
1.1 そもそもAIとは • AI (人工知能) は、人間の知的機能の一部を再現するコンピューター・プログラムのこと • 知的機能の一部とは、「五感の1つ + 考える」と捉えればよい • 現状は「一部」に過ぎず、「全部」を再現したAGI (汎用人工知能) や人間を超えるASI (人工超知能) はまだ実現していない • AGIやASIが開発されるタイミングのことを (バズワードとして) シンギュラリティと呼ぶ 教員が社会人に「AIとは」と説明する際に使っている図 5
1.2 AI開発の歴史 • 「人間のような知能を持つ機械」というアイディアは、古くから存在していた • コンピューターが実用化された1950年代以降、AI研究が本格化 • しかし、盛り上がっては技術的限界にぶつかって「冬の時代」を迎えることを繰り返してきた • 近年のAIブームは、特にディープラーニング (深層学習) の進化によるもの • 2010年代以降は、「冬の時代」に入ることなく、AI技術が急速に進化している 出典: 総務省「令和6年版 情報通信白書｜AI進展の経緯」 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/html/nd131100.html 6
1.3 従来のAIと生成AIの違い • 生成AI「以前」のAIは、特定のタスクを解決するために設計された • 売上予測、不良品検知など、何らかのデータを「予測する」あるいは「判別する」モデルが大半 • 入力データもあらかじめ決められた形式で、出力も特定の値を返すよう固定化されていた 7
1.3 従来のAIと生成AIの違い • 生成AIは、特定のタスクに限定されず、自然言語や画像、音声などの「生成」を行うことができる • そのため、入力も出力も柔軟で、ユーザーが自由に指定できる • 従来のAIは、特定のタスクに対して高い精度を持つが、生成AIは多様なタスクに対応できる 柔軟性と汎用性を持つ Napkin.AIで生成 8
1.4 大規模言語モデル (LLM) • 生成AIの中核をなす技術が大規模言語モデル (LLM) • LLMは、膨大なテキストデータを学習し、自然言語の理解と生成を行う • 具体的には、単語やフレーズの意味をベクトル空間で表現し、文脈に応じて適切な単語を予測する • 入力に対して「それっぽい」単語を選んで並べているだけとも言える→「中国語の部屋」 出典: 産業技術総合研究所「自然言語処理とは？」 https://www.aist.go.jp/aist̲j/magazine/20230621.html 9
1.4 大規模言語モデル (LLM) • OpenAIのGPTシリーズやGoogleのGeminiなどが代表的なLLM • 中国の研究機関・企業が開発しているモデルも高性能で注目されている • 日本の研究機関・企業も独自のLLMを開発しているが、まだ国際的な競争力は低い 出典: 株式会社WEEL「生成AIずかん」 https://weel.co.jp/media/tech-category/ai-dictionary/ 10
1.5 代表的な生成AIサービス (1) テキスト生成系 名称 提供元 画像生成 コード実行 動画アップロード 有料プラン (月額) ChatGPT OpenAI ○ ○ (Python) △ Plus: $20 / Pro: $200 Gemini Google ○ ○ Pro: ¥2,900 / Ultra: ¥36,400 NotebookLM Google ○ (YouTube, 音声) Pro: ¥2,900 Microsoft Copilot Microsoft ○ △ (Excel関数等) Premium: ¥3,200 / M365: ¥4,497 Claude Anthropic △ (HTML) ○ (HTML, CSS,JS) Pro: $17 / Max: $100〜 GitHub Copilot GitHub Pro: $10 / Pro+: $39 11
1.6 代表的な生成AIサービス (2) 画像・動画生成系 名称 提供元 動画生成 日本語対応 Sora 2 OpenAI ○ △ (英語の方が 高精度) Adobe Firefly Adobe ○ ○ Standard: ¥1580 / Pro: ¥4780 Stable Diffusion Stability AI △ (ローカルで 実行可能) ○ Pro: $7 / Max: $14 Midjourney Midjourney ○ 無料プランなし / Basic: $10 / Standard: $30 Leonardo.AI Leonardo Interactive ○ Apprentice: $12 / Artisan Unlimited: $30 Image Creator Microsoft Canva Canva ○ 有料プラン ChatGPT Plus / Proに含まれる ○ Microsoft 365 ○ Pro: ¥1180 12
1.7 代表的な生成AIサービス (4) その他ビジネス系 名称 提供元 特徴 有料プラン (月額) NotebookLM Google 資料をアップロードすると内容を要約、 QA対応・動画やポッドキャストにも変換 Pro: ¥2,900 GenSpark MainFunc 情報を検索し、図表や動画、スライドに まとめることができるワークスペース Starter: ¥3,000〜 Napkin.AI Second Layer テキストをもとに説明のための図解を 作成できる Plus: $9〜 Notion Notion Labs 情報を集約・共有しドキュメント、 ワークフローの作成ができるオールイン ワンツール プラス: ¥1,650〜 NoLang Mavericks 資料から解説動画を生成 Standard: ¥2980〜 13
2. 代表的なサービスの利用 14
2.1 Webサービスの利用とアカウント • 特にGeminiは専修大学のGoogleアカウントでログインする方が便利 (安全) • その他のサービスは、研究や授業で使いそうなら大学のアカウント、 そうでなければ個人のGoogleアカウントと使い分けるのがよい • いずれにしても今回は有料プランは使用しない 15
2.2 ChatGPT • https://chatgpt.com/ • 今さら説明するまでもないかも • OpenAIが開発した大規模言語モデル (GPT) を利用したチャットボット • 最近の若い人は「チャッピー」と呼ぶんだとか…🤪 16
2.2.1 ChatGPTの機能とプラン • 無料プランと有料プラン (Plus, Pro) がある • ひとことで言うと、「無料プランはすぐ制限に達する」 https://chatgpt.com/ja-JP/pricing 17
2.2.1 ChatGPTの機能とプラン プラン 無料 (Free) ChatGPT Plus 機能／モデル 特徴 GPT-5 最新の統合テキストモデル。文章作成・要約・質問応答に強い。 o3-mini 論理的推論や数学に強い軽量モデル、低遅延。 GPT-4o mini 主にフォールバック用途。 DALL·E 3 テキストから画像生成。透過PNGやバリエーションも可能。 Whisper 音声認識 (STT)。多言語対応。 Text-to-Speech 自然な音声出力。複数スタイル選択可能。 Advanced Data Analysis データ解析、グラフ作成、ファイル処理が可能。 ブラウジング Web検索・最新情報取得が可能。 ファイルアップ ロード機能 PDF, Excel, CSV などを解析可能。 上記の全機能 より制限が緩く、多くのチャットが可能 o3 高度な論理推論やコーディングに強い。 o3-pro o3 よりさらに強力な推論モデル。 GPT-4.1 コーディングや一般タスクに安定。 GPT-4.1 mini GPT-4.1 の軽量版。 GPT-4.1 nano さらに軽量版。 GPT-4o テキスト・画像・音声のマルチモーダル対応。 o4-mini-high o4-mini より推論にリソースを割いた高性能版。 18
2.2.2 確認すべき設定 • 標準ではデータがAIの学習に利用される設定になっている • 個人情報、機密情報がChatGPTを経由して外部に流出した事例も 出典: 総務省「生成AIはじめの一歩〜生成AIの入門的な使い方と注意点〜」 https://www.soumu.go.jp/use̲the̲internet̲wisely/special/generativeai/ 19
2.2.3 利用可能なモデル • 2025年10月時点ではGPT-5が最新 • 無料プランでもGPT-5が利用可能 出典: Business Insider Japan「『GPT-5』発表でOpenAIに起きる変化。 『企業や無料ユーザーにも即提供』から見える経営方針 https://www.businessinsider.jp/article/2508-openai-gpt5-launch/ 出典: 日本経済新聞「OpenAI、新モデル「GPTｰ5」発表 ChatGPTの誤回答『8割少なく』｣ https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN040G50U5A800C2000000/ 20
2.2.4 テキストの生成 • 「○○についてのレポートを書いて」と指示すれば書いてくれるが、 それだけではまともな品質の文章は出力されない • ファイルやURLを指定して「これを要約して」と指示することもできる • よいアウトプットを得るためにはプロンプト・エンジニアリングの技術が必要 (次回説明) • それっぽい嘘 (ハルシネーション; 幻覚) が出力されることがあるので、ファクトチェックが必須 出典: 総務省「生成AIはじめの一歩〜生成AIの入門的な使い方と注意点〜」 https://www.soumu.go.jp/use̲the̲internet̲wisely/special/generativeai/ 21
2.2.5 画像の生成 • 画像生成モデル (DALL-E) を利用して、テキストから画像を生成できる • 無料プランでは1日あたりの生成回数に 制限がある • 生成された画像は著作権フリーで商用利用可 • 「いかにもChatGPTが生成しました」 という感じの画像になることが多い JR御茶ノ水駅に掲示されていたポスター (出典: https://x.com/GR̲River/status/1960980369374584897) 22
2.2.6 プログラムの生成と実行 • さまざまなプログラミング言語のコードを生成できる • Pythonコードについては、チャット内で実行できる • データ分析型のライブラリを用いて高度なデータ分析も可能 • ただし、生成されるコードはバグが 含まれていることや、そもそも仕様を 満たしていないこともあるので、 注意が必要 • 無料版では1回で制限に達する 23
2.2.7 Deep Research • 指示したテーマについて、Web検索で大量の情報を収集・要約してレポートにまとめる機能 • ただし、情報源は「ネットにあること」だけ (ログインが必要な論文誌などにはアクセスできない) • ビジネス用途でのリサーチ (フリーフォーマットの「資料」) には便利だが、 授業・研究で利用しても 「レポート・論文らしいもの」 にはならない 24
2.2.8 Canvas • これまでのチャットAIは「指示」→「応答」→「修正指示」の繰り返しだった • ある程度長い文章の「ここだけ」直すという指示は面倒 • Canvasは生成した文章を「キャンバス」に配置し、視覚的に編集できる • 直接人間が編集したり、範囲を選択して「ここをこう」と指示できる 25
2.2.9 GPTs • 独自のルールやキャラクター設定、追加データを組み込んだカスタムボットを作成できる機能 • 例えば、特定の企業の社内サポート用チャットボットを作成したり、特定の専門分野に特化した チャットボットを作成したりできる • 外部APIと連携して、チャットボット の機能を拡張することも可能 • 無料プランでは作成できない (利用はできる) 26
2.2.10 チャットの共有機能 • 作成したチャットを他のユーザーと共有できる機能 • この講義でも、「課題についてChatGPTを使って調査し、レポートを作成した過程のチャットを 共有して提出してください」と指示することがある • 不要な個人情報、機密情報が含まれないよう「新規チャット」で始めること 27
2.3 Google Gemini • https://gemini.google.com/ • Googleが開発した大規模言語モデル (Gemini) を利用したチャットボット • 英語の発音としてはジェミナイだが、日本語ではジェミニと呼ぶことが多い 28
2.3.1 Google Geminiの機能とプラン • 無料プランと有料プラン (Google AI Pro, Ultra) がある • 学生は1年間Proプランが無料で利用できる (要申請) プラン 無料 (Free) Google AI Pro 機能／モデル Gemini 2.5 Flash 標準の統合モデル。テキスト/画像理解に対応し、 低遅延で日常タスクに十分な性能。利用制限が緩い。 Gemini 2.5 Pro 制限付きアクセス。長文や高度な推論で精度が必要な場面に有利。 利用上限や条件あり。 Deep Research 制限付きで利用可。検索・要約・根拠付き調査に強い拡張機能。 Nano Banana (画像生成) 制限付きで最高レベルの画像生成モデルを利用可能。 Gemini Live 制限付きでリアルタイム音声対話機能を利用可能。 Canvas 生成した文書を対話的に編集可能。 Gems カスタムエージェントを作成、共有可能。 上記の全機能 制限少なめに利用可能。 Flow (動画生成) 文章から動画生成に対応。最長8秒。 Whisk (動画生成) 画像から動画生成に対応。最長8秒。 Gemini in GMailなど Google AI Ultra 特徴 Googleの各種サービスにGeminiによるサポート機能が付与 上記の全機能 さらに制限が少なく利用可能。 Gemini 2.5 Pro Deep Think 思考特化の最先端推論モデル。多段推論・難問での一貫性に強み。 Ultra限定。 29
2.3.2 確認すべき設定 • Geminiも個人アカウントではデータがAIの学習に利用される設定になっている • Google Workspaceアカウントでは学習に利用されないので、 専修大学のGoogleアカウントでログインするのがよい • 個人アカウントでは「アクティビティ」をオフにすると学習に利用されなくなるが、 代わりに履歴も見れなくなる 個人アカウント 大学アカウント 30
2.3.3 利用可能なモデル • 2025年10月時点ではGemini 2.5 (Flash / Pro) が最新 • 画像生成モデルNano Banana、 動画生成モデルVeoも利用可能 出典: AIで画像を"フィギュア化"する方法は？ Google公式が紹介 一方"バンダイ風ロゴ"を問題視する声も - ITmedia AI＋ https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2509/04/news107.html 31
2.3.4 テキストの生成 • 2.5 Flashではほぼ無制限、2.5 Proでは1日5回まで利用可能 • Geminiに限らないが、それぞれのLLMが生成するテキストには「クセ」がある 出典: [2502.12150] Idiosyncrasies in Large Language Models https://arxiv.org/abs/2502.12150 32
2.3.5 Deep Research • ChatGPTと同様、Web検索で大量の情報を収集・要約してレポートにまとめる機能 • 無料プランでは2.5 Flashで月5回、Proプランでは2.5 Proで1日20回まで利用可能 • いずれにしても、「ネットにあること」しか情報源がなく、 「レポート・論文らしいもの」にならないのは同じ Humanityʼs Last Exam https://lastexam.ai/ 33
2.3.6 Canvas • ChatGPTのCanvasと同様、生成した文章を「キャンバス」に配置し、視覚的に編集できる • プロンプトでの指示や添付したソースコードなどを視覚化して理解を助ける • チャット内でWebアプリ (HTML + JavaScript) を作成し実行できる GeminiのCanvas機能で一発で作ってもらったアプリ 34
2.3.7 Gems • ChatGPTのGPTsと同様、独自のルールやキャラクター設定、追加データを組み込んだ カスタムチャットボットを作成できる機能 • Geminiでは無料プランでも作成できる • 9月18日に作成したGemsを共有する機能が追加された • 外部APIとの連携はできない 35
2.3.8 Gemini Code Assist • いわゆるGeminiアプリではなく、プログラミングのための開発環境 (IDE) に提供される拡張機能 • Visual Studio Code、JetBrains、Google Colabなどで利用可能 • 基本的な機能 (コード補完、チャットによるコード生成など) は無料で利用可能 (月18万回まで) Gemini Code Assist によるコーディング支援が無償で利用可能に | Google Cloud 公式ブログ https://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/gemini-code-assist 36
2.3.9 Gemini CLI • パソコンにインストールしてコマンドラインから利用できるツール (ネット接続必須) • 「デスクトップのファイルを日別のフォルダーに整理して」といった指示も可能 • RStudioなどと組み合わせて「言葉でデータ分析」することも可能 • 参考: RStudioに無料のAIエージェントを！「Gemini CLI」導入、安全活用ガイド https://google-gemini.github.io/gemini-cli/ 37
2.4 Microsoft Copilot • https://copilot.microsoft.com/ • Microsoftが提供する生成AIサービスで、Copilotは「副操縦士」の意味 • 内部のモデルはOpenAIのGPTシリーズを利用している • WindowsのデスクトップやEdgeブラウザー、Officeアプリケーションに統合されている 38
2.4.1 Microsoft Copilotの機能とプラン • WindowsアプリやWebサイトからの利用は無料 • Officeアプリケーションでの利用はMicrosoft 365の有料プランが必要 プラン 無料 (Copilot Free) Microsoft 365 Premium 機能／モデル GPT-4 系モデル Web検索・文章生成・要約・翻訳・会話などの基本機能を 無料で利用可能。Bing検索と連携し最新情報取得が可能。 GPT-5 系モデル "Smart" を選択すると自動でスピード重視と深さ重視を 切り替える。 DALL·E 系画像生成 1日あたりの生成回数に制限あり。簡単な画像生成が可能。 音声会話 (STT/TTS) 音声入力と音声応答に対応。多言語利用可能。 ファイルアップロード PDF, Excel, CSVなどの解析が可能 (制限あり)。 データ分析 簡易的なデータ分析や計算、グラフ作成が可能 (制限あり)。 上記の全機能 個人、家庭向けに制限が少なく利用可能。 Officeアプリ連携 カスタムスタイル生成 上記の全機能 Microsoft Graph 連携 Microsoft 365 Copilot 特徴 Teams 連携 Word, Excel, PowerPointなどでAI支援機能を利用可能。 文章や画像の生成で詳細なスタイル指定が可能。 企業・法人向けに管理機能強化。 社内データを安全に活用。 会議の要約、アクション抽出、議事録作成を自動化。 セキュリティ・管理機能 エンタープライズ向けのデータ保護、アクセス制御、管理。 Copilot Studio 独自の業務特化型AIエージェントをローコードで構築可能。 39
2.4.2 確認すべき設定 • 個人のMicrosoftアカウントで利用する場合、標準ではデータがAIの学習に利用される 設定になっている • Microsoft 365アカウントでは学習に利用されないので、大学のアカウントでログインするのがよい • 個人アカウントでは [アカウント名] - [プライバシー] から 設定を変更できる 個人アカウントでログイン した場合の設定項目 40
2.4.3 テキストの生成 • 個人用アカウントでアクセスした場合とMicrosoft 365アカウントでアクセスした場合で インターフェースが異なる • 個人用アカウントでは目的ごとにモデルを切り替え可能 • Microsoft 365アカウントでは選択できない (GPT-5も利用可能) ←個人アカウント 大学アカウント→ 41
2.4.4 画像の生成 • OpenAIのDALL-Eモデルを利用して、テキストから画像を生成できる • 筆者の感覚として、ビジネスや教育用途でいちばんよくできた画像が生成される印象 • 画像生成については独立してMicrosoft Designerというサービスがある このレベルは他では なかなか出てこない https://designer.microsoft.com/ 42
2.4.5 ページ機能 • 他のサービスのCanvasと同様、生成した文章を「ページ」に配置し、視覚的に編集できる • 作成したページは同じ組織の他のユーザーと共有できる 43
2.4.6 エージェント • Microsoft 365アカウントでアクセスした場合に利用できる機能 • 独自のルールやキャラクター設定、追加データを組み込んだカスタムチャットボットを作成できる • "Code Interpreter" 機能を有効にすることで、Pythonコードの生成と実行も可能 • 専大のアカウントでは、「作成できるが利用できない」という謎の状況 • 一部の既存エージェントは利用できる 44
2.4.7 Officeアプリケーションとの連携 • Microsoft Copilotの最大の特徴 • Word、Excel、PowerPoint、OutlookなどのOfficeアプリケーションに統合されている • 文章の生成、要約、翻訳、データ分析、グラフ作成、スライドのデザイン支援など多様な機能を提供 • Officeをアップデートするとボタンが表示される …が、利用できるのは無償版の機能のみ (自動操作はできない) 45
2.5 Claude • https://claude.ai/ • Anthropic社が開発したLLM (Claude) を利用したチャットボット • 当初は他のサービスよりもプログラミングに強いとされていたが、あまり違いはなくなってきた • 倫理的な問題に配慮した設計が特徴 46
2.5.1 Claudeの機能とプラン 機能／モデル 特徴 •プラン 無料プランと有料プラン (Pro, Max) がある Haiku / Sonnet (制限付き) 基本的なチャット、要約、質問応答、短文生成が可能。 利用量・速度に制限あり。 Artifacts (アーティファクト) チャット画面横に文章・コード・図表を表示し、全体を見ながら 編集可能。バージョン管理や実行プレビュー、部分編集に対応。 Free Claude Code (簡易版) ターミナルやブラウザ上でのコード生成・修正・デバッグ。 小規模プロジェクト向け。 ファイルアップロード PDFやテキスト、コードファイルの解析に対応 (容量制限あり)。 Sonnet / Opus (優先アクセス) 高精度・長文対応。高負荷時でも安定利用可能。 Artifacts (拡張) 大規模コードや長文ドキュメントの編集・プレビューが可能。 図表やSVG生成、インタラクティブ要素の埋め込みにも対応。 Claude Code (拡張) 大規模コードベースの解析、外部データソース (Google Drive, Figma, Slack等) 連携、CI/CD統合、自動化スクリプトに対応。 高度ファイル解析 容量・形式の制限緩和。複数ファイル同時解析や クロスリファレンスが可能。 Pro 47
2.5.2 確認すべき設定 • Claudeはデフォルトで入力が学習に利用されない設定になっていた • しかし2025年9月のプライバシーポリシー改定で、デフォルトでは学習に利用される設定になった • 設定の変更が必要 48
2.5.3 利用可能なモデル • 2025年10月時点ではClaude 3.5, 3.7, 4, 4.5が利用可能 • 無料プランではClaude 4, 4.5のみ • モデルの規模に応じてHaiku (俳句)、Sonnet (12行詩)、Opus (作品) と名前が付けられている 49
2.5.4 テキストの生成 • 他サービスよりも正直に「わからない」と答える傾向がある • リスクやモラルに配慮し、過激な内容や有害な内容を生成しない傾向がある 50
2.5.5 プログラムの生成 • 他サービスと同様、さまざまなプログラミング言語のコードを生成できる • ベンチマークテストにおいて、他のモデルよりも高いスコアを示した • JavaScriptによるデータの可視化も可能 出典: Anthropic "Introducing Claude Sonnet 4.5" https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-4-5 51
2.5.6 アーティファクト機能 • Claudeの大きな特徴のひとつ • 生成した文章やコード、図表を「アーティファクト」としてチャット画面の横に表示し、 全体を見ながら編集できる • HTMLとJavaScriptからなるWebアプリを画面内で実行できる 就職活動の進捗状況を管理できるツールを作って、と適当に依頼して一発でできたもの 52
2.5.7 Claude Code • コマンドラインで利用できるコード生成・修正・デバッグツール • パソコンにインストールして使用する • 実際にコマンド実行やファイル操作ができる「エージェント」 53
2.6 GitHub Copilot • GitHubが提供する "AIペアプログラマー" • 一般的なチャットAIに比べ、プログラミングに特化してチューニングされている • ChatGPT (4o, 4.1, 5など) やGemini (2.5 Proなど)、Claude (4.5など) など複数のモデルに対応 • Webチャットと各種エディターの拡張機能がある • エディターでの自動補完機能も提供されている→プログラムだけでなく文章も補完してくれる 54
2.6.1 GitHub Copilotの機能とプラン • GitHubアカウントがあればFreeプランを利用できる • Proプランは月額$10で他と比べて安価 • Webチャットもあるが、基本的にはエディターの拡張機能として利用することが多い プラン Copilot Free Copilot Pro 機能／モデル コード補完 (基本) 月間補完回数に制限あり。短いスニペットや簡易提案向け。 Copilot Chat (制限付き) チャットでの質問 (メッセージ数やモデル利用に制限あり)。 対応IDE VSCode, Visual Studio, JetBrains製IDE、RStudioなど。 コード補完 (無制限) 高精度・リアルタイムのコード提案が無制限で利用可能。 Copilot Chat (拡張) GPT-5/Claude4/Gemini 2.5など複数モデルにアクセス可能。 CLI補完 プレミアムリクエスト Proの全機能 Copilot Pro+ 教育・OSS特典 特徴 ターミナルでのコマンド提案・補完に対応。 月300件まで高性能モデル利用が可能 (追加購入可)。 プレミアムリクエスト枠が月1,500件に拡大。 モデル完全アクセス Copilot Chatで利用可能な全モデルにフルアクセス。 高度機能優先提供 新機能やプレビュー機能への優先アクセス。 Pro相当の機能 学生・教員・OSS貢献者は認証により無償利用可能。 55
2.6.2 GitHub Education • 学生、教職員、教育機関はGitHub Educationプログラムに参加できる • 無料でGitHub Copilotを含むProプランを利用できる • 大学のメールアドレスでGitHubアカウントを作成し、学生証や時間割をアップロードして申請する • すでにあるアカウントに大学のメールアドレスを追加してもよい • 位置情報を使用するため、申請時にキャンパスにいる必要がある • ちょっとでもプログラミングをするなら、ぜひ申請するとよいと思います https://docs.github.com/ja/education/about-github-education 56
2.6.3 利用可能なモデル • OpenAI、Google、Anthropicのモデルが利用可能 • Xのプログラミング向けモデルGrok Codeもベータ版で利用可能 • 高性能なモデルはPro (Education) プランでのみ利用可能 57
2.6.4 プログラムの生成 • プロンプトをモデルに送信する際に、プログラミング向けの指示が自動的に追加される (らしい) • そのため、他のサービスよりも精度の高いコードが返ってくる (とされる) • しかし、結局よいコードを生成させるには要件、設計、制約条件などを明確に伝える 必要があるので、プログラミングスキルがある人が使えば便利、というもの • チャット内でのコードの 実行はできない 58
2.6.5 テキストエディターとの連携 • Visual Studio Codeなどのエディターに拡張機能をインストールして利用する • 文章やコードの補完、チャットによるコード生成、コードレビューなどが可能 • RStudioは標準対応しており、Rコードの補完などが可能 59
2.6.6 GitHub Copilot CLI • パソコンにインストールしてコマンドラインから利用できるツール (ネット接続必須) • もともとあるGitHub CLI (gh) の拡張機能として提供されている • 例えば、gh copilot explain "apt-get" のようにコマンドを実行すると、応答が得られる 出典: GitHub Copilot CLI について - GitHub Docs https://docs.github.com/ja/copilot/concepts/agents/about-copilot-cli 60
2.7 NotebookLM • https://notebooklm.google.com/ • Googleが提供する "AI搭載のリサーチアシスタント" • 大きな特徴として、ユーザーがアップロードしたドキュメントをもとにチャットできること • ネット情報を参照すると、誤情報や偏った情報が混入するリスクがあるが、自分で検証して添付した 信頼できる論文やWebサイト、YouTube動画などを参照するのであれば、そのリスクは低減できる 61
2.7.1 NotebookLMの機能とプラン • Geminiと同じGoogle AIプランに含まれている プラン 機能／モデル Gemini 2.5 Flash ファイルアップロード 基本検索・要約 特徴 AIによる要約・質問応答・情報整理が可能。 最大50件、1つのファイルは200MBまで (テキスト, PDF, Google Docs/Slides, 音声ファイル, Web URL対応)。 単一または複数ファイルから要点抽出・質問応答。 音声機能 ポッドキャスト風の音声で要約。 動画機能 スライド＋音声で要約。 無料 (Free) マインドマップ機能 Plus ソース内の用語の関連性を可視化。 学習ガイド ソースをもとにしたクイズ、用語集などを生成。 共有機能 チャットのみか、ソースを含めて共有可能。 上記の全機能 音声解説、ノートブック、クエリ、ソースの容量が5倍増加 62
2.7.2 ソースのアップロード • Googleドキュメント、Googleスライド、テキストファイル、マークダウン、PDFファイル、 WebサイトのURL、 音声ファイル、公開されているYouTube動画のURLを追加可能 • 1つのファイルは200MBまで、最大50件までアップロード可能 • アップロードしたファイルは自動的にテキスト化され、内容がインデックス化される • 動画については、音声の文字起こしのみで、映像は解析されない 63
2.7.3 ソースをもとにした対話 • アップロードしたソースをもとに、要約、質問応答、情報整理などが可能 • 例えば、複数の論文をアップロードして「これらの論文の共通点と相違点を教えて」と質問したり、 「この論文の要点を3つにまとめて」と指示したりできる • ソースを指定して「この部分について詳しく教えて」と質問することもできる • ソースに情報がない 質問には答えない 64
2.7.4 音声コンテンツの生成 • アップロードしたソースをもとに、ポッドキャスト風の音声コンテンツを生成できる • 音声の内容は「詳細」「概要」「評論」「議論」の4つから選べる • スポットを当てる内容、キーワードやターゲットなどを指定できる 65
2.7.5 動画コンテンツの生成 • アップロードしたソースをもとに、スライド＋音声の動画コンテンツを生成できる • スポットを当てる内容、キーワードやターゲットなどを指定できる 66
2.7.6 ノートブックの共有 • 作成したノートブックを他のユーザーと共有できる機能 • 個人アカウントでは不特定多数への共有ができるが、組織のアカウントでは内部共有しかできない • 共有の方法として、「チャットのみ共有」か「ソースを含めて共有」かを選べる • ソースとして他者の著作物を用いる場合、著作権に注意すること 67
2.8 Google AI Studio • https://aistudio.google.com/ • Geminiを利用したAIアプリなどを開発するためのプラットフォーム • 本来はモデルの設定を調整し、プロンプトへの応答などをテストする目的 • 実際には、チャットサービスとしてのGeminiよりも高機能なので便利 68
2.8.1 Google AI Studioの機能とプラン • 基本的に無料だが、制限を超えると従量課金で請求される • 専大のアカウントでログインすれば、支払い情報を設定できないので安全では https://ai.google.dev/gemini-api/docs/rate-limits?hl=ja 69
2.8.2 GeminiとGoogle AI Studioの違い • モデルのパラメーターを細かく調整できる • 動画の音声だけでなく映像を解析できるので、教材動画のスライド部分の要約や、 プレゼンの身振り手振りについてフィードバックを受けるような使い方もできる • APIキーを取得して、RやPythonなどのプログラムから利用できる 70
2.8.3 利用可能なモデル • Geminiアプリよりも多くのモデルが利用可能 • Gemini 2.5 (Pro, Flash, Flash-Lite) • Gemini 2.0 (Flash, Flash-Lite) • LearnLM 2.0 Flash (教育用途のモデル) • Gemma 3 (オープンソースモデル) • Gemini 2.5 Flash Image = Nano Banana (画像生成モデル) 71
2.8.4 モデルのパラメーター調整 • モデルの「思考」や応答を調整するためのパラメーターを設定できる • Temperature (温度): 応答の一貫性 (ランダム性) を制御。 0に近いほど決定的、2に近いほど多様 (さまざまな単語が予測される) • Top-P (確率質量): 応答候補の上位何%を採用するかを制御。 0に近いほど固定的、1に近いほど多様 (さまざまな単語が選ばれる) • その他、Deep Thinkの「深さ」、Code excecution (Pythonプログラム実行)、 Google検索結果の利用、Webアクセスなどの設定が可能 出典: ChatGPTなどで見かけるTop PとTemperatureを雑に理解 ‒ Qiita https://qiita.com/elle-dia/items/c73a7074ce87a4af48f6 72
2.8.5 テキストの生成 • Google AI Studioでは入力と出力を合わせて1セッションで100万トークン ( 単語) まで利用できる • 画像や音声、動画もトークンとしてカウントされる 73
2.8.6 画像の生成 • Nano Bananaモデルを利用して、テキストから画像を生成できる • Google AI Studioでは英語で指示をする必要がある 以下の要素を含む、IT関係の書籍のイラストとして適切な画像を作成してください。 1. LAN（ローカルエリアネットワーク） * スケッチの**左側**に配置されています。 * 複数の端末（PC、ノートPC、スマホ）が描かれており、これらがネットワークに 接続されていることが示されています。 * デスクトップPC：本体とモニターがセットで描かれています。 * ノートPC：開いた形状で描かれています。 * スマートフォン：縦長の長方形で描かれています。 * Hub（ハブ）：LAN内の中心的な機器として描かれ、 デスクトップPC、ノートPC、スマホがこのハブに接続されています。 * Wi-Fiルーター：LAN内に存在し、無線接続の波線が描かれています。これは、 ノートPCやスマホが無線でネットワークに接続できることを示唆しています。 2. ルーター * スケッチの**中央**に配置されています。 * LANからの接続を受け、外部ネットワーク（インターネット、データセンター）への 接続を中継する役割を担っています。 3. インターネット * スケッチの**上部**に配置されています。 * 雲のアイコンで表現されており、ルーターから上方向へ接続されています。 4. データセンター * スケッチの**右側**に配置されています。 * 2つのデータセンターが、それぞれ独立した四角い枠で囲まれています。 * それぞれの枠内には、サーバーのアイコンとストレージのアイコンが含まれています。 これは、ITシステムの中核がこれらの場所にあることを示しています。 * 2つのデータセンターは、ルーターから右方向へ分岐して接続されています。 これをGoogle翻訳で 英訳して与える 74
2.8.7 音声の生成 • 演劇の台本 (ト書き) のように話者のセリフとトーンを指定して音声を生成できる • 日本語で書けば日本語で生成してくれる • 声のトーンや話者の性別、年代などを複数のキャラクターから指定できる 75
2.8.8 動画の生成 • Veo 2モデルを利用して、テキストから動画を生成できる • 1回の生成で最大8秒の動画を作成できる • 1アカウントにつき1日10回まで無料で生成できる 76
2.8.9 APIキーの取得 • 無料でAPIキーを取得できる • 取得したAPIキーをRやPythonなどのプログラムで利用できる 77
2.9 Adobe Firefly • https://www.adobe.com/jp/products/firefly.html • Adobeが提供する画像・動画生成サービス • ユーザーのデータは学習に使用しない • PhotoShopやPremiereなどのAdobe製品と連携できる 78
2.9.1 Adobe Fireflyの機能とプラン • 無料プランでは月10回まで画像・動画を生成できる 79
2.9.2 利用可能なモデル • 独自のFireflyモデル (3, 4) が利用可能 • 有料プランではGoogle Nano Bananaモデルなど他社モデルも利用可能 80
3. まとめ 81
3.1 今日の内容 • 生成AIの概要 • 生成AIの基本的な仕組み • 大規模言語モデル (LLM) • 従来のAIとの違い • 主な生成AIサービスの紹介 • ChatGPT • Google Gemini • Microsoft Copilot • Claude • GitHub Copilot • NotebookLM • Google AI Studio • Adobe Firefly 82
3.2 次回までの課題 (ページ1) • 今回の講義で紹介した生成AIサービスのうち、特にテキスト生成サービスを利用し、 「AIと対話しながら」以下のテーマについてレポートを作成してください • テーマ: 「大学生がレポート作成に生成AIを利用することのメリットとデメリット」 • 単なる感想ではなく、具体的な事例や根拠、データを示しながら、自分の考えを述べてください • 「世間ではこう言われている」という一般論ではなく、自分の経験や周囲の行動、 そしてあなたはどう思うかという「リアル」をベースに書いてください • 情報分析演習や基礎演習などで学んだ (はずの) 「科学的、論理的で 構造化された文章」を作成してください • 論文を検索するスキルがある方は、学術論文を参照し、どのような 調査・分析が行われているか言及してもよいでしょう • 論文、Webサイト、書籍など、何らかの外部の情報を参照した場合は、 その出典 (タイトル、著者名、発行年、URLなど) を明示してください (参考文献リストまでは求めません) • 逆に、何ら外部の情報を参照せず、「私はこう思います」だけの レポートは (この課題では) 評価に値しません 83
3.2 次回までの課題 (ページ2) • 「AIと対話しながら」とは、与えられたテーマに関して、構成案を相談したり、自分の経験を レポートらしい文章として表現する助けを借りたり、自分の考えを裏付けるデータを探してもらう、 といった使い方をすることを意味します • 「(テーマ) についてレポートを書いて」と丸投げして書かせることではありません • 極端に短い (考えていない)、あるいは長い (丸投げコピペ？) ものは内容について個別に質問し、 理解を確認することがあります • また、生成AIとの対話自体も評価対象とするため、講義動画で触れた ように各サービスにおけるチャットログを「共有」して提出してください • ChatGPTなどURLで共有できるサービスはURLを、GeminiなどURLで 共有できないサービスは、ログ全体をコピーしてGoogleドキュメント などに保存し、提出してください 84
3.2 次回までの課題 (ページ3) • 作成したレポートを提出する前に、「レポートとして成り立っているか」を教員が用意した チャットボットからフィードバックを受けてください • https://gemini.google.com/gem/xxxxxxxx • まずレポートを作成し、WordやGoogleドキュメント、PDFなどの形式で用意してください • レポートをチャットボットにアップロードし、「このレポートについてフィードバックをください」 と質問してください • フィードバックをもとに、必要に応じてレポートを修正してください • 改良・完成したレポートとチャットログをClassroomに Word、Googleドキュメント、PDF、URLなどの形式で提出してください • 提出期限: 2025-10-14 18:00 85