AI知識ゼロ。どうしたらいいの⁉️そうだAIに聞いてみよう。
こんにちは。パギサさんです。
私と一緒にAIについて学んでいきましょう。
今日は自分でAIツールを使ってYouTube動画を作成するという実践的ワークショップです。
①AIの学習領域を概観し自分の興味・関心と重なるところを探す
②AIツールを使ってYouTubeチャンネルを作る
STEP1：動画のタイトルと台本を作成する（ツール：ChatGPT）
それではまず、ChatGPTにこれから作成するYouTube動画のテーマを考えてもらいましょう。
【回答】以下は、40代、50代のサラリーマンがはじめてAIを学ぶ際に役立つ可能性のある10のYouTubeチャンネルのテーマです。
１．AI基礎講座チャンネル:
・AIの基本的な概念や用語、アルゴリズムの解説を提供するチャンネル。
２．実践的なAIプロジェクトの構築:
・サラリーマンが実際に手を動かしてAIプロジェクトを構築する方法を教えるチャンネル。
３．ビジネスにおけるAIの活用法:
・AIをビジネスに導入する方法や成功事例、課題解決に役立つ情報を提供するチャンネル。
４．Pythonプログラミングと機械学習:
・Pythonの基礎から機械学習の実践的なプログラミングまでを教えるチャンネル。
５．データサイエンス入門:
・データの収集、前処理、分析、可視化など、データサイエンスの基本を学べるチャンネル。
６．AI倫理と法律:
・AIの使用に伴う倫理的な問題や法的な観点に焦点を当てた情報を提供するチャンネル。
７．AIと業界知識:
・特定の業界におけるAIの活用事例や将来の展望について解説するチャンネル。
８．最新のAI技術トピック:
・最新のAI技術やトレンドについて解説し、新しい知識を提供するチャンネル。
９．AIに関連するキャリア戦略:
・キャリアを構築する上でのAIスキルの重要性や進化する職業について説明するチャンネル。
10．AIカフェトーク:
・AIに関するディスカッションやゲストを招いてのトークセッションを通じて、リアルな情報を共有するチャンネル。
これらのチャンネルは、サラリーマン層がAIを学ぶ上での基礎から実践的なスキルまでを提供している可能性があります。
AIを勉強したいなと思っても何から始めたら良いか分かりませんでしたが、このような切り口があることが分かりました。
私は「AIに関連するキャリア戦略」について一番興味を持ちました。これについて深堀りしたと思います。
このテーマについてのチャンネル名を考えてもらいましょう。
【回答】素晴らしいプロジェクトですね！AIに関連するキャリア戦略に焦点を当てるYouTubeチャンネルを立ち上げるのは素晴らしいアイデアです。
以下は、チャンネル名のアイデアです：
１．AIキャリアナビゲーター:
・AI分野でのキャリア構築に関するガイダンスやアドバイスを提供するチャンネル。
２．FutureAI Careers:
・未来のAI関連職業に焦点を当て、キャリア戦略を探るチャンネル。
３．AI Career Mastery:
・AI分野でのスキル習得とキャリアのマスタリーにフォーカスするチャンネル。
４．Pathways to AI Success:
・AI成功への道筋やキャリア戦略について語るチャンネル。
５．AI Career Catalyst:
・キャリアを加速させるためのAIに特化した刺激を提供するチャンネル。
６．Navigating AI Careers Today:
・現代のAIキャリアの航海術や最新の求人情報を紹介するチャンネル。
７．AI Career Explorer Hub:
・AI関連のキャリアに関する情報を探索し、発見するためのハブとなるチャンネル。
８．AI Career Blueprint:
・AIキャリアのブループリントや成功事例について深堀りするチャンネル。
９．AI Career Insights Hub:
・AIのキャリアに関する洞察や実用的なアドバイスを提供するハブ型チャンネル。
10．AI Career Accelerator:
・キャリアを加速させるための戦略やリソースを提供する、AI専門のアクセラレーターチャンネル。
これらの名前は、AIに関連するキャリア戦略に焦点を当てたコンテンツを提供するチャンネルを象徴するものです。選んだ名前がチャンネルの内容やスタイルに合ったものであることが重要です。成功をお祈りしています！
機械🤖の回答と分かっていても、ほめられたり、成功を祈ってくれたりするとうれしいですね😊
チャンネル名は「AIキャリアナビゲーター」にしたいと思います。動画のアイデアを考えてもらいましょう。
【回答】動画アイデアを以下に挙げてみます。これらの動画は、AI関連のキャリア構築に役立つ情報やアドバイスを提供することを目的としています。
１．「AIキャリアの基礎知識」:
AIの基本的な概念やキャリアに関連する基礎知識について解説する動画。
２．「AI分野のトレンドと将来展望」:
AI分野の最新のトレンドや将来の展望についての解説と議論を行う動画。
３．「AI職種の紹介と選び方」:
異なるAI関連の職種やポジションに焦点を当て、選び方のポイントを解説する動画。
４．「AIスキルの磨き方」:
AIキャリアに必要なスキルをどのように磨くかについての具体的なアドバイスを提供する動画。
５．「成功したAIプロフェッショナルのキャリアストーリー」:
成功したAIプロフェッショナルたちのキャリアストーリーに焦点を当て、学びを得る動画。
６．「AI関連の資格と認定」:
AIキャリアにおいて役立つ資格や認定について紹介し、取得のメリットについて解説する動画。
７．「AIプロジェクトの進行管理」:
AIプロジェクトを成功に導くための進行管理のポイントやベストプラクティスについての動画。
８．「AI業界のネットワーキングとコミュニケーション術」:
AI業界でのネットワーキングや効果的なコミュニケーション術についてのアドバイスを提供する動画。
９．「AIキャリアのためのリーダーシップスキル」:
AIプロフェッショナルが持つべきリーダーシップスキルに焦点を当てる動画。
10．「AIキャリアにおける倫理と課題」:
AIの倫理的な側面やキャリアにおける課題について考察し、対処法についての動画。
これらの動画を通じて、視聴者がAI関連のキャリアにおいて成功するための知識やスキルを身につける手助けになることでしょう。
今回は「AIスキルの磨き方」でいきたいと思います。動画の台本を考えてもらいましょう。
【回答】（開始）
挨拶: みなさん、こんにちは！AIキャリアナビゲーターチャンネルへようこそ。今日は、「AIスキルの磨き方」についてお話ししましょう。
導入: AIの世界では、スキルの向上がキャリアの成功に繋がります。まず初めに、どのようにAIスキルを磨くか、そのポイントを見ていきましょう。
1. プログラミング言語の習得: AIの基本はプログラミングです。Pythonなど主要な言語をマスターし、基本的なアルゴリズムやデータ構造に慣れることが大切です。
2. 機械学習の学習: 機械学習の基本理解から始め、徐々に応用的な手法に進んでいきましょう。実際のプロジェクトに挑戦することも大切です。
3. データサイエンスのスキル構築: データの取得、クリーニング、分析など、データサイエンスのスキルを向上させることで、AIプロジェクトにおいてより価値を提供できます。
4. AIフレームワークの理解: TensorFlowやPyTorchなどのAIフレームワークを理解し、実際のプロジェクトでの利用方法を習得しましょう。
5. オープンソースプロジェクトへの参加: GitHubなどでオープンソースプロジェクトに参加することで、実践的な経験を積むことができます。
結び: AIスキルの磨き方は挑戦と学びの連続です。自分のペースで進め、実践を重視していきましょう。質問や意見があれば、コメント欄にお寄せいただければと思います。それでは、次回の動画でお会いしましょう！
（終了）
知らない用語がいくつか出てきましたので、ChatGPTで確認しておきましょう。
【質問】pythonの概要について簡単に教えてください。
【回答】Python（パイソン）は、汎用プログラミング言語であり、読みやすさとシンプルな構文が特徴です。以下はPythonの主な特徴や用途についての簡単な概要です。
１．読みやすい構文: Pythonはコードが他のプログラマにより理解しやすいようにデザインされています。シンプルで読みやすい構文が特徴で、コロン（:）とインデントによりブロックを表現します。
２．動的型付け: 変数の型宣言が不要であり、動的型付けを採用しています。これにより柔軟性が増し、コード記述が簡潔になります。
３．豊富な標準ライブラリ: Pythonには豊富な標準ライブラリが含まれており、データ構造、ネットワーク通信、データベースアクセスなどの機能が組み込まれています。
４．オープンソース: Pythonはオープンソースであり、誰でもソースコードを閲覧・変更できます。これが広く採用される理由の一つです。
５．拡張性と統合性: PythonはCやC++で書かれたモジュールを利用できるため、既存のコードとの統合が容易です。また、多くのプログラミング言語とも連携が可能です。
６．データサイエンスと機械学習: Pythonはデータサイエンスや機械学習の分野で広く利用されています。有名なライブラリとしてNumPy、Pandas、Scikit-learnがあり、これらを使って効率的にデータ処理や機械学習モデルの構築ができます。
７．ウェブ開発: PythonはDjangoやFlaskなどのフレームワークを通じて、ウェブアプリケーションの開発にも利用されます。
【質問】TensorFlowの概要について簡単に教えてください。
【回答】TensorFlow（テンソルフロー）は、機械学習やディープラーニングのためのオープンソースのライブラリであり、Googleによって開発されました。以下はTensorFlowの主な概要です。
１．テンソル（Tensor）のフロー: TensorFlowはテンソルと呼ばれる多次元配列を使用して数学的な演算を行います。テンソルはデータの表現において基本的な構成要素であり、モデルの入力や出力、中間層の表現などに利用されます。
２．ディープラーニングのフレームワーク: TensorFlowは主にディープラーニングモデルの構築とトレーニングに焦点を当てています。ニューラルネットワークの構築、学習、評価をサポートし、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、リカレントニューラルネットワーク（RNN）などのさまざまなアーキテクチャをサポートしています。
３．柔軟性と拡張性: TensorFlowは柔軟かつ拡張可能なフレームワークであり、様々なプラットフォームやデバイス上で実行できます。また、CPUやGPUなどさまざまなハードウェアアクセラレーションをサポートしています。
４．高度なオプティマイザと自動微分: TensorFlowは高度なオプティマイザを提供し、損失関数を最小化するためにモデルのパラメータを最適化します。また、自動微分（Autograd）をサポートしており、勾配の計算を自動的に行います。
５．TensorBoard: モデルのトレーニングや評価のプロセスを可視化するためのツールであるTensorBoardを提供しています。学習曲線やモデルの構造の視覚化などが可能です。
６．コミュニティとドキュメンテーション: TensorFlowは広大なコミュニティと豊富なドキュメンテーションを有しており、開発者が効果的に利用できるようサポートされています。
TensorFlowは機械学習の分野で幅広く使用され、研究から実務応用まで幅広いアプリケーションで利用されています。
【質問】PyTorchの概要について簡単に教えてください。
【回答】PyTorch（パイトーチ）は、機械学習やディープラーニングのためのオープンソースの深層学習ライブラリで、Facebookによって開発されました。以下はPyTorchの主な概要です。
１．動的計算グラフ: PyTorchは動的計算グラフを採用しています。これは計算が実行される際に動的に構築され、デバッグや柔軟なモデルの定義がしやすい特徴です。静的計算グラフを持つ他のフレームワークと比べ、柔軟性があります。
２．テンソル操作の柔軟性: PyTorchはテンソル（多次元の数値データ）操作において非常に柔軟で直感的なAPIを提供しています。Numpyと似たような構文を持っており、学習曲線がなめらかです。
３．ディープラーニングモジュール: PyTorchはディープラーニングのためのモジュールや関数を提供しており、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、リカレントニューラルネットワーク（RNN）、トランスフォーマーなど、多くのアーキテクチャをサポートしています。
４．自動微分（Autograd）: PyTorchは自動微分をサポートしており、モデルのパラメータに対する損失関数の勾配を自動的に計算することができます。これは勾配降下法などの最適化アルゴリズムに必要です。
５．モデルの可視化: TensorBoardのようなモデルの可視化ツールが存在し、モデルの学習曲線や層の活性化などを効果的に視覚化できます。
６．共同開発とコミュニティ: PyTorchは広範な研究者や開発者のコミュニティに支えられており、新しいアイデアや手法が迅速に取り入れられています。柔軟性を持つことから、研究のための実装がしやすいとされています。
PyTorchは研究者から実務のディープラーニングエンジニアまで広く利用されており、特に研究プロジェクトやプロトタイプの開発において高い人気を誇っています。
【質問】GitHubの概要について簡単に教えてください。
【回答】GitHub（ギットハブ）は、分散型バージョン管理システムGitを使用したソフトウェア開発プラットフォームです。以下はGitHubの主な特徴と概要です。
１．ソースコードのホスティング: GitHubは、プロジェクトのソースコードを管理し、オンラインでホスティングするためのプラットフォームです。ユーザーはリモートリポジトリにソースコードをアップロードし、共有することができます。
２．分散型バージョン管理: Gitをベースにしており、変更履歴の管理や異なるバージョン間の比較が容易に行えます。これにより、複数の開発者が同時に作業する場合でも、効果的にコードを管理できます。
３．協力とコラボレーション: GitHubは、プロジェクトの協力とコラボレーションを支援するためのツールを提供しています。プルリクエストやイシュートラッキングなど、開発者がコードの変更やバグの報告、議論を効果的に行える仕組みが整っています。
４．ウィキやドキュメンテーション: プロジェクトに関連するドキュメンテーションやウィキを作成し、共有できます。これにより、プロジェクトの理解や新しい開発者の参加がスムーズに行えます。
５．ビルドとデプロイの自動化: GitHub Actionsと呼ばれる機能を使用することで、ビルド、テスト、デプロイなどの自動化プロセスを設定できます。これにより、開発者は効率的にコードの品質を維持し、リリースを容易にすることができます。
６．開発者コミュニティ: GitHubは広範な開発者コミュニティを有しており、世界中のプロジェクトやオープンソースソフトウェアに対する貢献や協力が盛んに行われています。
GitHubは、個々のプロジェクトだけでなく、大規模で複雑なソフトウェア開発プロセスをサポートするための多くの機能を提供しており、ソフトウェア開発者やエンジニアの間で広く利用されています。
それではYouTube動画の概要欄のコメントも考えてもらいましょう。
【回答】抱える疑問やアドバイスを共有し、AIスキルの磨き方に関する情報交換をしましょう。オープンソースプロジェクトへの積極的な参加や、データサイエンスのスキル向上を通じて、AIキャリアの構築に役立つヒントを提供します。お互いに励ましあいながら、次なる成功への一歩を踏み出しましょう。是非、ご視聴と参加をお待ちしています！
これでAIに関して今日のインプット学習はおしまいです。次に学習内容をYouTube動画にしてアウトプットしましょう。
STEP２：チャンネルを立ち上げる
YouTubeの「カスタマイズ」の「基本情報」の「名前」の欄にチャンネル名「AIキャリアナビゲーター」と入力します
一旦右上の「公開」で保存します
STEP３：キャラクターを作る（ツール：Canva）
アイコン画像やチャンネルアートを設定していきます
YouTubeの「カスタマイズ」の「ブランディング」の「写真」にプロフィール写真を設定します。
作成には「Canva」というソフトを使います
https://www.canva.com/ja_jp/
Canvaの画面で今日は何をデザインしましょう？下の検索に「YouTubeアイコン」と入力してYouTubeアイコンのテンプレートから作成します
適当なテンプレートを選択し、白紙の状態にした後、左側のタブの「アプリ」から「Magic Media」（又はText to Image）を選択します
希望する画像の説明を入力します。今回「男性 キャリアコンサルタント リモートワーク」と入力しました。「イメージを作成」をクリックします。４つ画像が生成されます。希望の画像がなければ「再生成する」をクリックし他の画像を生成してもらいます
画面右上の「共有」をクリックしてファイル形式をPNGでダウンロード（保存）します
次に「バナー画像」を設定します。
Canvaのホーム画面で今日は何をデザインしましょう？下の検索に「YouTubeチャンネルアート」と入力してYouTubeチャンネルアートのテンプレートから作成します
相応しいテンプレートを選択し、チャンネル名を入力し完成させます
画面右上の「共有」をクリックしてファイル形式をPNGでダウンロード（保存）します
YouTubeの「カスタマイズ」の「ブランディング」に戻り、「写真」の「変更」をクリックして保存した画像をアップロードします。次に「バナー画像」の「アップロード」をクリックして保存した画像をアップします
ここまでで、一旦右上の「公開」をクリックして保存します
右上の「チャンネルを表示」をクリックしてチャンネルがどのように出来ているか確認しましょう
STEP４：動画編集（ツール：Creative Reality Studio、Vrew）
Canvaの画面で今日は何をデザインしましょう？下の検索の下の「動画」アイコンをクリックして、その下に出てきた「YouTube動画」を選択します
先程作成したアイコン画像をアップロードします。キャラクターの背景を削除するには「Remove.bg」というソフトを使います
https://www.remove.bg/ja
使用したい背景画像を右のタブの「素材」をクリックして、背景イメージを入力して画像を選択します。右クリックして「画像背景として選択」をクリックします
次に「素材」をクリックして図形を選択して四角形の画像で全体を覆い白色を選択。右クリックしてレイヤーから最背面へ移動させツールバーの右のほうにある透明度で「70」に設定してキャラクターを強調するようにします
ここまで出来たら右上の「共有」をクリックしてファイル形式をPNGにしてダウンロード（保存）します
次に「Creative Reality Studio（クリエイティブリアリティースタジオ）」のツールを使って動画を作成します
https://www.d-id.com/creative-reality-studio/
右上の「ビデオを作ろう」をクリックして先程の画像を「追加」をクリックしてアップロードします。
「脚本」のスクリプトにChatGPTの台本をコピペします。「言語」は「Japanese（日本語）」を選択。声は「Keita（けいた）」を選択しました。
右上の「ビデオの生成」をクリックします。映像の確認が出来たら、画像の右上の「･･･」クリックしてダウンロードします
次に「Vrew]というツールを使って動画にテロップ（字幕）を挿入します
https://vrew.voyagerx.com/ja/
左上の「新規で作成」をクリックします
次に「動画と音声ファイルで始める」に先程作成した動画をアップロードしていきます
テロップが正しく文字起こしされているか確認します。テロップの位置、色などを決めていきます。良ければ「エクスポート」を選択してダウンロードします
STEP５：動画を公開する
Canvaの画面で今日は何をデザインしましょう？下の検索に「YouTubeサムネイル」と入力して作成します
YouTubeで作成した「AIキャリアナビゲーター」チャンネルから右上「動画をアップロード」を選択し、「タイトル」に「AIスキルの磨き方」と入力。
「説明」には概要や用語の説明を入力しましょう。
「サムネイル」をアップロードしたら完成です。「次へ」へ進んで動画を公開します
完成した動画がこちらです
AIツールごとのまとめ
■Canva
アイコン画像、バナー画像、サムネ作成
■ChatGPT
台本、タイトル、概要欄の文章生成
■Creative reality studio
アバターを喋らせる、AI音声をつける
■Vrew
テロップ入れ
いかがでしたか？私はキャリアコンサルタントの国家資格を持っていますので、AIが仕事にどのように活用されていくのか、AIが仕事を奪うのか、キャリアアップにAIスキルがどの程度必要かを理解していきたいなと思いました。
次回はPython（パイソン）でゲーム作りに挑戦です。お楽しみに👋
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