*プログラミング言語のPythonは今、もっとも注目されている人気の言語*ですが、注目されている理由はそのシンプルさや学びやすさだけではありません。**DX推進の1つの鍵となっている「AI関連」の開発や機械学習にPythonが利用されていることが人気を集めている秘訣**です。

ここでは、AIエンジニアや機械学習エンジニアを目指す方のために、PythonとAIの関係について掘り下げていきます。

Pythonは1990年にグイド・ヴァン・ロッサム氏が開発して1991年に公開された、比較的歴史のあるプログラミング言語です。*構文が非常にシンプルで、少ないコードで開発できる*点が魅力です。サンプルコードで他言語と比較したサイトなどを見てみると、*Cのサンプルコードと比較して、Pythonは1/4程度の記述で済む*ことが分かります。

**言語のタイプは、オブジェクト指向・スクリプト言語・インタプリタ言語であり、Rubyとよく似ている**と言われます。他、C言語とも相性がよく、また機械学習分野やデータ解析に加えてWebアプリケーション開発にもよく利用され、*使い勝手の良さと汎用性の高さも人気の理由*です。

Pythonはその特性を活かして**AI開発分野の機械学習・深層学習（ディープラーニング）・データ解析処理にもよく利用**されていますが、実はWebアプリケーション開発でもよく利用され、*Pythonで作られたものとしてはYouTube・Instagram・DropBoxなどが知られています*。

その他にも、ゲーム・アプリ、デスクトップ・アプリの開発でもPythonは活用されるなど、その汎用性の高さが際立っています。

**Pythonを学ぶには、AIについて理解しておくことが必要**です。Pythonとは切っても切れない関係にあるAIについて見ていきましょう。

### 第4産業革命の原動力となるAI

今最も注目されている最新テクノロジーとして、AI（人工知能）があります。**デジタル革命による第4次産業革命の時代が到来していると言われる中、AIはその中心的役割**を果たそうとしています。

*AIは、人が持つ知覚や知性を人工的に再現する技術として理解されていますが、AIについて一意に決まった定義があるわけではありません*。まだ各界で議論があるようですが、いずれにしてもAIによって世界を根底から覆すような産業革命が起きているのは間違いありません。

### 特定分野では人を超えるAIが出現

AIはまだ発展途上にあり、全ての領域において人間を超えるようなAIはまだ出現していません。しかし、**特定の分野ではAIが人間をはるかに超える能力を発揮**しているケースもあります。医療分野では、一般的な医師に代わって的確な診断を行えるAIが出現しています。

金融分野でも超高速で、精度の高い取引を行うアルゴリズム取引が市場に浸透していると言われています。タクシードライバーの他、会計士・弁護士・教師までAIに置き換わるとさえ言われているほど、*AI技術の進展には目覚ましいものがあります*。

AIの黎明期である*「第1世代」では、人の経験則をベースにして、人の知的作業の支援をするAIが出現*しました。*「第2世代」では統計/探索のモデルによる最適解の発見がAIの役割*となり、**「第3世代」のAIでは脳モデルに基づいた認識性能の飛躍的向上**を目指しています。

昨今、AIが大きく注目を浴びるようになったのは、この第3世代テクノロジーの出現にあります。

*人間の脳モデルを参考にしたアルゴリズムの「ディープラーニング」（深層学習）がその代表的な例*です。

従来の機械学習ではコンピュータ自身がビッグデータを読み解いて、裏にある相関関係などの特徴を見つけてくれましたが、*ディープラーニングによってコンピュータは人の介在やコントロールを必要とせずに自律的・自発的に学習し、自分で判断することが可能*になっています。

## AI分野でPythonが注目される理由

AI分野や機械学習ではPythonが必要不可欠な言語と言われていますが、何十種類ものプログラミング言語がある中で、特にPythonが注目されるのはなぜなのでしょうか。ここでは、**PythonがAIに欠かせない言語とされる背景、他言語との違いなど**について見ていきましょう。

### 科学技術計算分野で主流の言語に転換

Pythonは元々は分散OSの管理用に開発された言語でしたが、海外の科学者やエンジニアのコミュニティで注目され、科学技術計算の分野で評価を得て、次々と新技術の実装にPythonが利用されるようになりました。

その結果、**ライブラリがさらに充実し、科学技術計算の主流言語である「R」言語の機能がPythonに盛り込まれたことで、それまで「R」を用いていた活動の多くがPythonに置き換えられていった**のです。*これが、Pythonが機械学習やデータ解析などで主流になっていった理由*です。

米国の*コンピュータ・サイエンス分野の教育で、Pythonは圧倒的な使用率*を誇っている言語です。米国の大学では、プログラミング教育にPythonが頻繁に使用されています。さらに日本の大学でも近年、教育用言語としてPythonを採用する大学が増加しています。

これは、**Pythonが無駄を排し、非常にシンプルな構文で、初心者にも覚えやすいこと**があります。このような背景から、結果としてPython人口が拡大し、Pythonがさらに活用され、またPythonの利用が拡大するというスパイラルが生まれていることが挙げられます。

### 機械学習に強いといわれるRとの違い

R言語は元々、データ解析や統計プログラムを目的に開発された言語で、当初から主に学術分野や研究分野で使用されており、これらの分野ではR言語が有利でした。一方、**次第にPythonがR言語が持つ機能を吸収し、安定が進んできたことで、科学計算や機械学習分野ではR言語とPythonの機能に差がなくなり、両方の言語が併存**するようになりました。

とはいっても、データ解析・統計処理・多変量解析などの複雑な計算にはR言語の方が優れた部分もあり、*一部の専門領域ではまだR言語が有利*とされています。

## PythonによるAIの作り方の手順

PythonとAIが不可分の関係にあることは分かりましたが、ではPythonを用いてどのようにAIを開発するのでしょうか。ここでは、**PythonによるAI構築の一般的な手順の概略**について見ていきましょう。

最初に、どのようなAIを構築するのかについてAIの概要設計を行います。**概要設計では、用途や目的によってAIの機能（画像・文字認識機能、予測機能など）を決めて、開発用のPythonライブラリやフレームワークを選定し、AI構築の大枠を作ります**。次に、AIに対する学習モデルの選択を行います。学習モデルには大きく分けて*「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3パターンがあり、この中から最適な学習モデルを選びます*。

次に、コンピュータに学習させるためのデータ収集を行います。**AIは「機械学習」を繰り返すことでその精度が上がるため、「機械学習」用のデータが必要**です。そのデータは学習に最適なデータである必要があります。不良なデータを与えればコンピュータの学習精度は低下します。*学習用のデータは精査され、適したラベルが付けられ、クリーニングされ、最適化*されなくてはなりませんが、最近ではこの作業を自動化する動きも出ています。

こうして整備された**学習用データを用いて、機械学習や深層学習（ディープラーニング）を行います**。これらの学習には多くの場合*「TensorFlow」「Amazon Machine Learning」「Azure ML」などのライブラリーや学習ツールが利用*されます。

**AIの学習が済むと、プログラミングによりAIを製品やサービスに実装**します。最近では、AIの作成ツール、プログラミングに必要な機械学習ライブラリが多く公開されており、*誰もが簡単にAIを作成できる*ようになっています。

【入門編】Pythonの基本構文まとめ！学習方法や年収も解説

## 市場価値の高いエンジニアを目指そう

市場価値の高いエンジニアを目指す上で、プログラミング言語に加え、さまざまなスキルの習得が必要です。**AIや機械学習エンジニアを目指すなら、プログラミングに加えてAIや機械学習に関する知識やスキル、ビッグデータなどに関する知識も必要**です。人気の高いPythonプログラマーは急速に増えていますが、それだけではエンジニアとしての市場価値は上がりません。

今後、AI開発に必須のPythonに関するスキルに加え、*AI・機械学習・深層学習に関する高度なスキル*が益々求められることでしょう。

AIを備えたサービスや製品が増加する中、機械学習を中心にPythonエンジニアの需要が急速に増加しています。*Pythonが組めるだけでは通用しなくなってくる*でしょう。そこで**強みとなるのは、機械学習や深層学習のスキルを有すること**です。

これらを体系に学ぶ方法もありますが、とにかくPythonは机上で学ぶよりは実践を重ねることです。自らPythonを用いたプロジェクトに積極的に関わり、経験を積みましょう。

### データサイエンティストとして活躍

今、注目されている職種の1つにデータサイエンティストがあります。**データサイエンティストとはデータの統計や分析によって、ビジネスに関する戦略策定に寄与する職種**です。

データサイエンティストは統計学や確率、モデリング手法などに関する知識に加えて機械学習関する知識が求められます。機械学習ではPythonの知識が不可欠です。*Pythonを学ぶ人で、統計学などを学んだ経験のある人は、データサイエンティストを目標にするのも良い*でしょう。

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

DX推進に欠かせないAI技術ですが、そのAI開発に欠かせないプログラミング言語と言えばPythonです。なぜAIにPythonが欠かせないのか、 AIの機械学習に強いR言語とは何が違うのか、PythonとAIとの関係、AIの仕組みなどについても解説していきます。

AI構築に必要な機械学習や深層学習にはPythonが利用されることが多く、PythonとAIは不可分の関係にある

科学技術計算や分析などはR言語の得意分野だったが、Pythonがその機能を吸収することでPythonが主流になった

Pythonエンジニアは、機械学習やAI分野の知識を併せ持つことで活躍の場が広がる

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

**▼ITエンジニアにおすすめの資格一覧をご紹介！**

プログラミングに資格は役立つ？取得のメリットやおすすめ4選を紹介

## Pythonの実力を証明できる資格3種

昨今様々なPythonに関する資格がリリースされています。特にエンジニアの中で取得を目指す人が増えている3つの資格として、「Python3エンジニア認定基礎試験」「Python3エンジニア認定データ分析試験」「Python Certifications」があります。それぞれどのような資格なのでしょうか。

Pythonとは、**AIなどのシステム開発や機械学習の分野で活用されているプログラミング言語です。**人気の理由は、主にシンプルで非常にわかりやすい点や内容が読みやすいことが挙げられます。

また、比較的習得しやすい言語なため、IT初心者でも学びやすく、近年では小学校の授業でも取り入れられるなど、初めて学ぶプログラミング言語として人気があります。

就職や転職の際にもPython知識の有無は1つの採用基準となることがあるため、勉強する価値は十分にあります。

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

### 「Python3エンジニア認定基礎試験」は基礎の証明

Python3エンジニア認定基礎試験は、**基礎文法などを中心に出題される国内民間資格です。**問題は全部で40問出題され、解答方法は全て選択式です。試験は各地に点在する資格学校などで随時受験できます。CBT形式を採用しており、正解率が7割以上で合格です。

この試験は基礎的な文法が問われるため、初心者でもとっつきやすい試験です。プログラミングをこれから本格的に学ぶ場合、Pythonの資格取得を目指すならまずはPython3エンジニア認定基礎試験からスタートする人も少なくありません。

資格取得後に知識の幅を広げていく際は、他のPython関連の資格試験に挑戦していくといいでしょう。この資格を取得しただけでは、転職の際に即戦力として活躍するのは難しい場合があります。

しかし、合格することで大きな自信につながるきっかけになります。途中で挫折せずに勉強を続けていく意味合いでも、ぜひ取得しておきたい資格です。

【参考】：[Python3エンジニア認定基礎試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/basic)

### 「Python3エンジニア認定データ分析試験」は応用力の証明

Python3エンジニア認定データ分析試験では、**Webサイト構築などでPythonとデータベースを組み合わせる際の基礎知識や方法などが問われます。**データ分析に関する知識を証明できる資格で、Python3エンジニア認定基礎試験と一緒に取得する人も増えています。

常にPythonに触れていれば、この資格試験に合格するための知識はある程度身に付いているでしょう。一般的に合格までに必要な勉強時間は1ヶ月程度ですが、日常的にPythonを扱う場合は過去問などをうまく利用すれば1週間程度でも合格を目指せる場合があります。

【参考】：[Python3エンジニア認定データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)

### 「Python Certifications」は国際的な資格

Python CertificationsはPythonの国際的な資格で、**スキルに合わせて4種類のレベル「エントリー」「アソシエイト」「プロフェッショナル1」「プロフェッショナル2」に分けられます。**

上位のプロフェッショナルレベルをクリアすると、より専門的な知識を持っていると評価されます。試験は選択式ですが、*ポーランド発の資格試験のため問題と解答は全て英語です。*Pythonのスキルだけでなく、英語力も求められます。

ちなみに、Python Certificationsの「エントリー」はPython3エンジニア認定基礎試験と同等のレベルであるため、Python3エンジニア認定基礎試験に合格した後、英語力に自信がある場合はぜひ1度トライして欲しい資格です。

【参考】：[Python Certifications](https://pythoninstitute.org/certification-tracks)

##  Pythonの資格を取得するメリット

ここでは、Pythonの資格を取得する上でどのようなメリットがあるのかまとめました。資格を取得することでPythonに関する専門知識を証明でき、転職時に企業へ自身のスキルをアピールできたり、スキルアップができたりと様々なメリットがあります。

### IT業界の様々な分野で活躍できる

徐々にバージョンアップして活用する場面が増えてきたPythonは、様々な機能が追加されています。2000年にバージョン2がリリースされた際は、自動的にプログラムが持っているメモリ領域を不要時に解除するガベージコレクションが注目されました。

この機能を活用することで、サーバの負荷をプログラム終了後に自動的に開放して減らすことができるようになり、プログラマーの間では評価が高まっていきました。

その後様々なパッケージがリリースされていきますが、2005年にWebで活用できるDjangoが誕生したことによって、サイト構築時に複雑なSQLなどのデータベースを連携できるようになります。

データベースが日々育ちながらサイト構築に活用することができるようになり、常に新たな情報をサイト上でも見られるようになっていきます。

その後AIやディープラーニングなどに活用され、**複雑な処理で人間に限りなく近い行動パターンをPythonによって作り出せるため、現在も利用する場面が増えています。**

このように、PythonはITの進歩に伴い機能が追加され様々な分野で活用されています。そのため、Pythonの資格を取得することで幅広い分野で活躍できる人材だと証明できます。

Pythonでできること・できないことは？活躍している分野を解説

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### 様々な業種に採用されやすくなる

*Pythonが活用されている背景には、Pythonのシンプルさがあります。*読みやすいだけでなく記述しやすいため、プログラミング言語として大手企業でも活用されるようになりました。

Pythonを習得すると、様々な業種に採用されるケースも増えてきています。例えば、WebエンジニアではPythonを利用してWebアプリを構築していく案件が増えており、各企業からのニーズは高まり続けています。

また、SEではインフラシステムを構築する上でPythonを利用するケースが増えており、データアナリストではデータベースにPythonを利用して機械学習などと連携していく業務を任されることがあります。

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### 資格取得のための学習によってスキルアップを図れる

Pythonの資格を取得するには、実務経験だけではなく参考書やスクールなどで学習する必要があります。そのため、**学習によりPythonの知識がより深まり、自身のスキルアップに繋がります。**

業務でPythonを使用した経験がある方であれば、経験で得た知識の裏付けができ、より一層Pythonへの理解が深まるでしょう。

### 時代の変化に対応できる人材であるとアピールできる

Pythonには様々な使い道があります。**現在多くの企業で機械学習・アプリケーション開発・システム開発が行われており、それらの開発にはPythonが欠かせません。**

さらに、Pythonは随時様々なライブラリがリリースされているため、将来性があるIT言語としても注目されています。日々技術が進歩している中で資格を得ることによって、時代の変化に対応できる人材であることを証明できます。

Pythonの資格を取得することでPythonの専門知識を証明できます。そのため、転職時に自身のスキルを企業にアピールでき、今よりも高い年収で転職できる可能性があります。特に機械学習やAIを専門とする業務では、Pythonの資格保有者は重宝されるでしょう。

ちなみに、Pythonを扱うプログラマーの平均年収はいくらなのでしょうか。

プログラマーの年収は「マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑」での平均年収は344万円、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のエンジニア/プログラマを参考にすると、平均年収592万円と分かりました。

国税庁2020年発表の民間給与実態統計調査における民間企業平均年収は433万円なので、プログラマーは一般平均年収よりも、やや低めであることが分かります。

年収アップにはPythonの資格取得をはじめ、実績や経験を積み自身のスキルアップをはかることで好条件での転職を目指すと良いでしょう。

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/05.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)	
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

## Pythonの資格を取得するための勉強方法

無料でシステム構築を自宅で行えるPythonについて、資格取得を目指して勉強する際に迷走してしまう人も少なくありません。資格取得に向けた理想的な勉強方法を理解し、自分に合ったプランを作って日々取り組んでいくことが重要です。

### 勉強を始める前に全体像を把握することが重要

これからPythonを学び、資格試験まで行き着くために必要なことは、まずは学ぶべき内容を知ることです。基礎から学ぶ場合はひと通り全て勉強する必要がありますが、**資格試験を受ける場合は「試験範囲」を把握することが最優先です。**

全く出題されない内容にまで手を付けてしまうと、本題の勉強をする時間がなくなってしまいます。資格試験に合格するためには、まずは全体像を把握し、多くて1時間程度活用するといいでしょう。

簡単に学ばなければならない内容を理解しておけば問題ありませんが、量が多ければ時間もかかってしまいます。試験範囲外の内容が出ることもありますが、そこは全体像を把握した後で肉付けする形で学んでいきましょう。

### 参考書や学習サイトを活用して勉強する

資格を取るための勉強方法は多岐にわたりますが、参考書の活用がおすすめです。参考書だとPythonの基本的な文法などを学べるだけでなく、応用的な活用方法まで記載されていることが多いため幅広く学ぶことができます。

さらに、実際にエンジニアとして活動している人が製作しているものでは、実用的な内容になっていることもあります。また、最近ではPythonをより身近に学べるように、*スマートフォンやタブレットなどを使って無料で利用できる学習サイトも増えてきました。*

Pythonの資格を取得する上で、処理結果について学ぶことも重要です。学習サイトでは実際にコードを作成した後で処理結果も見ることができる利点もあります。

加えて、Pythonの資格試験の模擬テストも受けられるので、ある程度学習したら実力試しとして利用できます。通勤時などの隙間時間で利用できるので、有効的に活用しながら合格を目指せます。

Pythonは本で学ぼう！入門者におすすめの技術本5選！

Pythonの学習ロードマップとは？習得のコツやおすすめのサイトを紹介！

### プログラミングスクールや動画で学習する

自分で参考書などで学習を進めていく際に、どうしても専門的なアドバイスが必要になる場面があります。その中で昨今、プログラミングスクールでもPythonに関してレクチャーしてくれることがあります。

難しいと挫折する場合には、プログラミングスクールの講座を選ぶのも1つの方法です。オンラインでも受講することができるため、分からない箇所は講座内容についてメールやチャットで相談することができます。

時間もかからず、モチベーションを維持しながら取り組むことができることがメリットですが、プログラミングスクールに通うにはどうしても費用面の心配があります。

そこで、**最近では無料動画配信サイトでも、Pythonの基礎から他のソフトと連携しながら動かしていけるようにレクチャーしてくれる動画を配信する人も増えています。**動画なら巻き戻してチェックすることができるため、いつでもどこでも何度でも視聴ができます。

不明点は問い合わせ先を掲載していることもあるので、効率の良い学習が可能です。

### Pythonに特化した認定スクールに通う

Pythonに特化したスクールもあります。**一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が認定したスクールを利用することで、Pythonの資格に特化した学習が可能**です。スクールの数も多く、オンライン学習と対面学習の両方に対応しているところもあります。

【参考】：[認定スクール | 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会](https://www.pythonic-exam.com/school)

## 初心者でも学びやすいPythonの資格取得を目指そう

Pythonは各分野で注目されており、プログラミング言語の中では比較的習得しやすい言語です。**近年AI分野でも活用されており、Pythonの資格を取得することでデータ解析などでシステム構築を行うスキルを持っていると見なされ、各業界で重宝されるでしょう。**

また、転職時に自身のスキルを企業にアピールできるため、好条件での転職も目指せます。しかし、Pythonを扱う企業は様々あり、自分のスキルや経験に合った企業を見つけるのは難しいこともあるでしょう。

そこでぜひご活用いただきたいのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)です。 

マイナビITエージェント【公式】IT・Webエンジニアの求人・転職エージェント

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向けの無料の転職⽀援サービスです。

IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案致します。

アドバイザーは企業側の人事担当者と直接連携を取れますので、求人票に載っていない企業情報も確認することができます。残業時間や給与面など、働き方などをしっかり確認の上で応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

・資格やプログラミングの勉強をしているけれど、企業が求めるレベルに達しているのかわからない
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こうした悩みを抱えていらっしゃる方は、まずは無料登録でキャリアカウンセリングをおすすめ致します。

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。<br/>エンジニア転職のご相談はぜひ<br/>*『マイナビIT エージェント』*へ！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)</center>

Pythonは現在様々な分野で注目されており、AIなどの機械学習でも活用されているプログラミング言語です。ニーズが高まっている中で、実力を証明できる資格にも関心が集まっています。本記事では、Pythonの資格3種と具体的な勉強方法について解説します。

Pythonは各分野で注目されており、システム構築などで重宝されている

基礎から海外でも通用する資格まで、Pythonの実力を認定する資格が存在する

参考書だけでなくオンラインでもPythonを学べる環境がある

Pythonの実力を証明できる資格3種とその勉強方法について解説！

昨今、AIを利用したツールは非常に人気であり、業務やプライベートで利用している方も多いのではないでしょうか。

Jasper Chatは、人工知能（AI）を利用したチャットボットの1つです。**Jasper Chatは、ChatGPTと同様に自然言語処理技術を使用して、ユーザからの質問やコメントに対して対話形式で応答します。**

本記事では、Jasper Chatの特徴や使い方などを、詳しく解説します。AIツールの導入を検討中の方や、Jasper Chatがどんなツールか気になっている方は、ぜひ参考にしてください。

【参考】：[Jasper Chat公式](https://www.jasper.ai/chat)

チャットボットとは？種類やメリットと効果的な選び方を解説

Jasper Chatは、4つの特徴が挙げられます。**これらの特徴があることで、ユーザがAIツールを利用しやすくなっています。**ここからは、Jasper Chatの特徴について詳しく解説します。

### より人間らしい受け答えができる

Jasper Chatは、より自然な対話をしてくれるのが大きな特徴です。これまで他の対話型のチャットボットはありましたが、どこか機械的な印象を受ける返答も多い印象でした。

しかしJasper Chatでは、フレンドリーな言い回しや、冗談も交えて会話できます。*より自然な受け答えができるため、ユーザはストレスを感じずに作業できます。*

【参考】：[Jasper Chat 特徴について](https://www.jasper.ai/chat#:~:text=,or%20even%20make%20you%20laugh)

### 日本語をはじめとする30言語以上に対応

Jasper Chatは幅広い言語での対話が可能です。後述にて、Jasper Chatの使い方を解説しますが、実際に日本語で文章を入力しても対応することが確認できました。

*英語にしか対応していないAIツールに使いづらさを感じている方や、多言語で業務を行う方にとっては、非常に魅力的な特徴と言えます。*

実際のやり取りや、どれだけ自然な日本語を生成するのか気になる方は、後述で紹介する実際のやりとりの画面を参考にしてください。

### コンテンツ作成のスピードが早い

Jasper Chatでは何十億ものデータから知識を集約し、応答を素早く返してくれます。さらに自然な会話形式で応答するので、人間がJasper Chatの回答を素早く理解できます。さらに、以前の会話の内容を記憶しているので、前提条件を逐一入力する必要はありません。

*コンテンツ作成が早く、人間にとっても理解しやすい応答が返ってくることで、結果的に作業の時間も短くなるでしょう。*

*Jasper Chatはユーザがストレスなく利用できるよう、より直感的なUI（ユーザーインターフェース）を提供しています。*アクセシビリティに配慮された設計のため、パソコンを使い慣れていない方でも、ツールを使いやすいでしょう。

実際の画面は、後述の使い方の章で詳しく紹介します。気になる方はこちらも参考にしてください。

Jasper Chatの概要を理解したところで、実際の使い方を解説します。登録手順は簡単ですので、利用を検討されている方は、一緒に登録作業をしましょう。

*ちなみにJasper Chatの利用には、ユーザ登録が必要です。*後述で詳しく解説しますが、Jasper Chatに無料プランはなく、個人利用のクリエイタープランには無料のトライアル期間が用意されています。このようなキャンペーンも利用しつつ、ツールを利用してみましょう。

本記事では、Jasper Chatのユーザ登録から手順を解説します。*まずは、公式サイトにアクセスしましょう。*

公式サイトにアクセスすると、画面右上に「Start Free Trial」というボタンがあるので、ここをクリックします。

~~【図】：トップページの画面~~

Jasper Chatでは、Googleのアカウントを連携させるか、Eメールで登録できます。本記事では、Googleアカウントを利用して登録しました。

~~【図】：アカウントを登録する~~

登録が完了すると、下図のような画面が表示され、どのような目的でJasper Chatを利用するのか尋ねられます。

ちなみにこの画面では、ユーザの役割や、会社の業界、規模、Jasper Chatをどのようにして知ったかなどが尋ねられています。

英語が苦手な方は、Google翻訳などのツールを活用しましょう。ただし、これらの質問は、スキップすることもできるので必要に応じて入力を行ってください。

次にプランの選択ができます。個人で利用する場合には画面右側のクリエイタープラン、複数人で利用する場合は、中央のチームプランを選択します。左側のビジネスプランも利用できますが、このプランを利用する場合には、営業担当者に問い合わせる必要があります。

またクリエイタープランとチームプランは、現在無料のトライアルが用意されています。本記事では、クリエイタープランの無料トライアルを選択しました。

プランを選択すると支払い方法を入力できます。また、利用規約とプライバシーポリシーへの同意チェックがありますので、問題がなければチェックをしてトライアルを開始しましょう。

~~【図】：支払い方法を入力する~~

ここまでがユーザ登録から実際に利用するまでの手順です。

トライアルを開始すると画面が切り替わり、ダッシュボード画面が表示されます。

下図のように拡張機能の追加を促すポップアップが表示されることもありますが、必要なければ「Maybe Later」（後で追加する）を選択できます。

ダッシュボードの左上にアカウント名が表示されています。アカウント名の右横にある矢印を選択して、「Settings」「Integrations」「 Language Translation」を選択しましょう。ここで画面のように、日本語で出力するように設定を行います。

ここまでできたら、早速記事を作成してみましょう。ダッシュボードの「Create content」をクリックし、今回は「New blog post」を選択します。

~~【図】：作成する記事の種類を選択~~

すると画面が切り替わります。*画面左側の設定項目「Blog Topic」（ブログのトピック）「Tone of voice」（トーン）「intended Audience」（想定読者）をそれぞれ埋めましょう。*

最後に、画面中央下にある「Generate content」ボタンをクリックすると記事が生成されます。生成された記事は、自然な日本語で書かれていることが分かります。

~~【図】：コンテンツ生成後の画面~~

Jasper Chatは現在、有料プランのみ提供されています。有料プランでは、クリエイター・チーム・ビジネスプランが用意されています。**クリエイタープランでは月額49ドル、チームプランでは月額125ドル、ビジネスプランの料金は要問い合わせとのことです。**

クリエイタープランは個人での利用に限定されるため、会社や複数人で利用する場合には、チームプランもしくはビジネスプランで登録する必要があります。

しかし、クリエイタープランとチームプランでは無料トライアルの期間がありますので、ツールを試したい方は、無料トライアルを利用してみましょう。また、年払いにすると多少割引されるため、本格的に利用する場合には、年払いの方がおすすめです。

ちなみに、Jasper Chatでは公式サイトで短いデモ動画を公開しています。フリープランに登録するか悩む場合は、こちらもぜひ参考にしてください。

【参考】：[Jasper Chat 料金プラン](https://www.jasper.ai/pricing)
【参考】：[Jasper Chat デモについて](https://www.jasper.ai/demo)

### クリエイタープランの利用範囲

クリエイタープランでは月額49ドルで、数多くの機能を利用できます。*例えば、10,000語のコンテンツ生成や、ブラウザ拡張機能、プロンプト、検索、履歴の保存、50以上のテンプレートへのアクセスなどです。*

クリエイタープランは、有料プランの中で最も安い利用料のプランではあるものの、豊富な機能を利用できるのは魅力です。また、このクリエイタープランの利用可能ユーザ数は1ユーザのみです。複数人で利用する場合は、後述するチームプランもしくはビジネスプランを選びましょう。

【参考】：[Jasper Chat 料金プラン](https://www.jasper.ai/pricing)

チームプランは中規模のチームや企業が、複数人でチームを組んでプロジェクトを進行させるような時に利用します。

クリエイタープランと比較すると、テクニカルサポートや機能の無制限利用などの機能が追加されており、*クリエイタープランよりも多くの使用量や手厚いサポートが用意されているのが特徴です。*

*ビジネスプランでは、機能の無制限利用や、ユーザの認証機能などセキュリティーの強化、APIへのアクセスが可能になります。*

さらに技術的なサポートも可能のようです。ビジネスプランの料金は公式サイトのページには公開されておらず、問い合わせる必要があります。

ビジネスで業務ツールとして活用したい場合は、ぜひ問い合わせしてみましょう。

## Jasper Chatを活用してライティングや文章生成を行おう

Jasper Chatはユーザが非常に使いやすいUIで、さまざまな言語にも対応したチャットツールです。残念ながら無料でこのツールを利用することはできませんが、現時点では無料トライアルも用意されています。

**ライティングや文章生成、アイデア出しなどの業務をされている方は、Jasper Chatを利用すれば効率的に業務をこなせるでしょう。**

利用を検討している方は、本記事で紹介したJasper Chatの使い方なども参考にしつつ、ぜひこの機会にツールを利用してみましょう。

Jasper Chatは、AI（人工知能）を利用したチャットボットです。Jasper Chatは他のツールと比較して、より人間らしい自然な会話ができるツールとして注目を集めています。今回は、Jasper Chatの紹介と具体的な使い方を紹介します。

Jasper Chatは、より人間らしい会話が可能なチャットボットツールです

Jasper Chatで記事を生成する方法が分かります

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