無料で生成AI・言語モデルを学べる資料まとめ

こんにちは。エイチームライフデザインの鈴木です。普段は生成AI技術のビジネスへの実装や社内研修などを担当しています。

生成AI、流行っていますね。生成AIを解説した資料や教材なども世の中にたくさん登場しています。本稿では、そういったAIに関する資料のうち、無料で利用できるものを紹介します。
昨今の生成AIブームを受けて資料も様々な物が存在しますが、人や状況によって合う・合わないがあります。有料の書籍や講座などにも有益な物は数多くありますが、不特定多数に向けて強く勧めるようなことはしません。ただし無料で簡単に手に入る資料もたくさんあるので、AIやMLを勉強したい場合はとりあえずこういったものに目を通してみるのが良いのではないかと思います。

本稿ではできるだけ日本語で閲覧しやすい物を選び、英語の動画などは除外しました。しかしWebページは翻訳ツールで比較的簡単に読めるため、日本語でない物が含まれます。

また、画像や音声などの生成AIについては、筆者が詳しくないため本稿では除外しています。

## 生成AI概要
- [生成AIはじめの一歩～生成AIの入門的な使い方と注意点～ \| 安心・安全なインターネット利用ガイド \| 総務省](https://www.soumu.go.jp/use_the_internet_wisely/special/generativeai/)
  - 「生成AIなにも知らない」「ChatGPTって名前聞いたことあるけど何？」みたいな場合、とりあえずコレを見ればOK
  - 政府作成の資料なので信頼性も高く、生成AIの概要や注意点が分かりやすく簡潔にまとめられています
  - PDFに加えてPPTX形式のデータが配布されているので、講義などの資料にも利用しやすいです
- [生成 AI の基礎 \- Training \| Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/fundamentals-generative-ai/)
    - 序盤の方に、言語モデルとは何か、Transformerとは何か、といった重要な概念が簡単に紹介されています
- [生成AI教育ガイド \| 私たちの取り組み \| 大阪大学 全学教育推進機構 教育学習支援部](https://www.tlsc.osaka-u.ac.jp/project/generative_ai/)
    - 教員向けの資料ですが、生成AIの使い方や注意点などがわかりやすくまとめられています

### プロンプトエンジニアリング
生成AIに対する指示のことを「プロンプト」と呼び、プロンプトの書き方の工夫のことを「プロンプトエンジニアリング」と呼びます。
プロンプトの書き方には、多くのAIに対して汎用的に通用する考え方と、特定のAIに固有の考え方に分かれます。多くは前者に該当するため、どれかひとつのAIについてプロンプトの書き方を一度知れば、他のAIについての知識は比較的簡単に理解できると思います。

- AIプラットフォーム個別の解説
    - OpenAI（ChatGPT）
        - [Prompt engineering \- OpenAI API](https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering)
    - Anthropic（Claude）
        - [プロンプトエンジニアリングの概要 \- Anthropic](https://docs.anthropic.com/ja/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview)
    - Google（Gemini）
        - [プロンプトの概要  \|  Vertex AI の生成 AI  \|  Google Cloud](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/prompts/introduction-prompt-design?hl=ja)
        - [初心者でも簡単！ 生成 AI から欲しい回答を引き出すプロンプト術｜Gemini \- Google の AI](https://note.com/google_gemini/n/n60a9c426694e)
        - [Gemini for Business：企業向け Gemini 活用ガイド](https://inthecloud.withgoogle.com/gemini-handbook-jp-2024/GeminiforBusiness_Handbook202406_eBook.pdf)
- 汎用的な解説
    - [Prompt Engineering Guide \| Prompt Engineering Guide](https://www.promptingguide.ai/)

## Python
生成AIをプログラムから呼び出すような事をしたい場合、Pythonの事例が多いです。Pythonについては[公式ドキュメント](https://docs.python.org/ja/3/index.html)が一次情報になりますが、他にも有用な情報が多く存在します。

- [Python関連記事まとめ \| note\.nkmk\.me](https://note.nkmk.me/python-post-summary/)
- [Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2023](https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/handle/2433/285599)
- [Pythonプログラミング入門 — Pythonプログラミング入門 documentation](https://utokyo-ipp.github.io/)

## 政府系資料
昨今の生成AIの発展を受けて、日本政府も各種資料を作成・更新しています。冒頭に挙げた[総務省の生成AIはじめの一歩](https://www.soumu.go.jp/use_the_internet_wisely/special/generativeai/)以外にも様々な資料があります。

- コンテンツ制作のための生成AI利活用ガイドブック
    - [「コンテンツ制作のための生成AI利活用ガイドブック」を公表しました （METI/経済産業省）](https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/contents/aiguidebook.html)
    - ゲームやアニメのコンテンツ制作における生成AI利活用に関する資料です
- AI事業者ガイドライン第1.0版
    - [「AI事業者ガイドライン（第1\.0版）」を取りまとめました （METI/経済産業省）](https://www.meti.go.jp/press/2024/04/20240419004/20240419004.html)
    - 「AI開発者」「AI提供者」「AI利用者」に分けて、それぞれの立場で重要になる視点についてまとめています
    - [別添（付属資料）](https://www.meti.go.jp/press/2024/04/20240419004/20240419004-2.pdf)の方から目を通したほうがイメージしやすいと思います
- デジタルスキル標準（DSS）
    - [プレス発表 DXを推進する人材向けの「DX推進スキル標準」に生成AIに関する補記などを追加 \| プレスリリース \| IPA 独立行政法人 情報処理推進機構](https://www.ipa.go.jp/pressrelease/2024/press20240708.html)
    - 以前からある資料ですが、生成AIの発展を受けて相次いで改訂されています
- 経済産業省デジタル高度化推進室（DX推進室）セミナー
    - [RIETI \- 漫画制作における生成AI活用の現状：2024春](https://www.rieti.go.jp/jp/events/bbl/24030801.html)
    - 漫画制作における生成AI活用の事例ですが、適用できる分野とそうでない分野などが解像度高く語られており、漫画制作に携わらない人でも学びになる部分が多いです

### 法律関連
実際にAIを利用する場合、関連する法律について理解しておくことも重要です。法律についてはかならず最新の情報を参照し、専門家の意見に従うようにしてください。

- 日本政府の見解
    - [ＡＩ戦略会議 \- 科学技術・イノベーション \- 内閣府](https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_senryaku/ai_senryaku.html)
    - [AIと著作権について \| 文化庁](https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/aiandcopyright.html)
- EU AI Act（AI法）
    - [High\-level summary of the AI Act \| EU Artificial Intelligence Act](https://artificialintelligenceact.eu/high-level-summary/)
    - [AI Act \| Shaping Europe’s digital future](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai)
    - EUは世界で先行してAI関連の法整備を進めており、日本含む世界中から動向を注目されています。EUでAI開発を進める場合はもちろん、そうでない人も注目です

## 開発者向け
### 言語モデルのAPIを利用した開発
言語モデルのAPIを利用して開発を行う場合、まずは基本ですが各プラットフォームの公式ドキュメントに従いましょう。

- [Developer quickstart \- OpenAI API](https://platform.openai.com/docs/quickstart?desktop-os=windows&language-preference=python)
- [Gemini API  \|  Google AI for Developers](https://ai.google.dev/gemini-api/docs?hl=ja)
- [Initial setup \- Anthropic](https://docs.anthropic.com/en/docs/initial-setup)

言語モデルを呼び出す際、多くの場合`top_p`などのパラメータを設定できますが、理解するにはHugging Faceのdecoding解説ブログが役に立ちます。

- [How to generate text: using different decoding methods for language generation with Transformers](https://huggingface.co/blog/how-to-generate)
    - Top-K、Top-p、temperatureなどのパラメータの解説
- [Generating Human\-level Text with Contrastive Search in Transformers 🤗](https://huggingface.co/blog/introducing-csearch)
    - ペナルティパラメータの解説

### 言語モデルの開発・ファインチューニングの概要
OpenAIやGoogleなどが提供するモデルではなく、自分で言語モデルを開発したいという場合、最初は以下のリソースが役に立つと思います。言語モデルを本格的に開発したい場合は高度な専門知識や高価なマシンの用意が重要になりますが、概要を掴むことぐらいは無料でもできます。

- [もし明日、上司に「GPT\-4を作れ」と言われたら？　Stability AIのシニアリサーチサイエンティストが紹介する「LLM構築タイムアタック」 \- ログミーTech](https://logmi.jp/tech/articles/329755)
    - とりあえず全体像を掴むなら
- [大規模言語モデルの開発 2024年度 人工知能学会全国大会（第38回）チュートリアル講演１\- Speaker Deck](https://speakerdeck.com/chokkan/jsai2024-tutorial-llm)
    - これを起点に論文読むのが良いのではないかと思います

### 埋め込み表現
言語モデルを扱う上で「埋め込み表現」「Embeddings」「ベクトル表現」などと呼ばれる物が登場します。特に「RAG（Retrieval Augumented Generation、検索拡張生成）」を行いたい場合に登場する技術です。

- [Vertex AI ベクトル検索の概要  \|  Google Cloud](https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/vector-search/overview?hl=ja)
- [Microsoft Generative AI for Beginners 第8回 Vector Databases を利用した検索アプリケーションの構築](https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/#/08-building-search-applications/translations/ja-jp/README?wt.mc_id=academic-105485-yoterada)

## 機械学習（Machine Learning、ML）
生成AIだけがAIではありません。生成AIというのは機械学習の発展していった先で確立された技術であり、また機械学習というのもAIの広大な分野のうち一部にすぎません。
機械学習の開発における考え方を、生成AIに応用できることもあります。

- [AutoML 初心者向けガイド  \|  Vertex AI  \|  Google Cloud](https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/beginner/beginners-guide?hl=ja)
  - 機械学習をはじめたい場合、AutoMLに興味がなくてもとりあえず読むのがおすすめ
  - 分類・予測・回帰や、学習・検証・評価など、機械学習を始めるなら大切な概念が簡潔にまとまっています
- [Titanic \- Machine Learning from Disaster \| Kaggle](https://www.kaggle.com/competitions/titanic)
  - 機械学習でまず手を動かすなら、最初はKaggleのタイタニックコンペが定番です

### AI系プロジェクト管理
- [機械学習を「社会実装」するということ 2024年夏版 / Social Implementation of Machine Learning July 2024 Version \- Speaker Deck](https://speakerdeck.com/moepy_stats/social-implementation-of-machine-learning-july-2024-version)
- [AI Project Management Flow and Build Trap Review \- Speaker Deck](https://speakerdeck.com/yurfuwa/ai-project-management-flow-and-build-trap-review)


## 番外編: 無料利用可能なAIサービス
資料ではありませんが、無料で利用可能な生成AIサービスを紹介します。生成AIサービスの多くは無料利用可能な枠が設けられています。本稿の資料とともに、手を動かしながら学習する程度であれば無料でできることが多いです。

なお、これらのサービスは有料版と無料版とでデータの扱い方などに差異があることがあります。個人の学習のためなら問題になることは少ないと思いますが、企業などで使う場合はご注意ください。

- 生成AIチャット系
    - [OpenAI ChatGPT](https://chatgpt.com/)
    - [Anthropic Claude](https://claude.ai/login?returnTo=%2F%3F)
    - [Google Gemini](https://gemini.google.com/app)
    - [Google NotebookLM](https://notebooklm.google.com/)
- 生成AIノーコードプラットフォーム
    - [Dify](https://dify.ai/)
- AI開発者向け
    - [Google AI Studio](https://aistudio.google.com/prompts/new_chat)
- Python開発者向け
    - [Google Colaboratory（Colab）](https://colab.research.google.com/?hl=ja)

## おわりに
本稿では、無料で生成AIや言語モデルについて学べる資料をまとめました。生成AI界隈は変化が激しいので、これらの資料を丸暗記するような使い方ではなく、これらの情報を起点にしつつ必要に応じて最新の情報を調べられるようになるのが良いと思います。