【Google AI Essentials】01.AI入門

はじめに

Google AI Essentialsは、AIの知識が全くない方でもAIの勉強ができるという謳い文句の学習コンテンツです。

このブログではAI知識0の私が身をもって「ほんとに知識0で大丈夫か」を検証・レビューしていきます。

また私自身の学習メモを兼ねているため、自分が内容を思い出せるように独自の表現や余計な話も出てきますが、その辺はご容赦ください。

用語解説について

AI：人工知能。Artificial Intelligenceの頭文字をとった略語
コンテンツ：教育などの目的で作成された文章や画像、動画などのメディア

こんな感じで、ストライプで囲って書いています。

このブログでの表現について

Google AI Essentialsはcourseraの有料コンテンツのため、このブログではコンテンツの中身がなんとなく分かりつつも核心部分には触れない、

いわゆるネタバレ無しのような書き方で進めます。

なのでこの投稿をきっかけにGoogle AI Essentialsに興味を持ったら、ぜひアカウント登録をして受講してみてください。

その際、受講前に行う初期設定はこちらを参考にどうぞ。（この記事の投稿時点では日本リスキリングコンソーシアムが無料で受講できるキャンペーンをしています）

Google AI Essentialsの構成

Google AI Essentialsは、全部で5つのモジュールで構成された学習コンテンツです。

モジュールというのは学習の単位みたいですね。複数のモジュールが集まって、1つのカリキュラムができるという感じだそうです。

モジュール1の中身【約94分】

モジュール1には大きく4つのテーマがあり、それぞれの中身は以下のようになっています。各コンテンツごとにおおよその所要時間が書いてあるのも特徴ですね。

目安ではありますが、4つのテーマをすべてこなすと大体1時間半くらいかかるようです。

1．AIの世界へようこそ

動画：Google AI Essentialsとは
教材：Google AI Essentialsの概要
動画：AIと未来の仕事
動画：AIの成功事例に学ぶ
動画：AIのワクワクする世界へ
教材：役立つリソースとヒント

2．AIの仕組みを知る

動画：AIと機械学習の仕組み
動画：生成AIの基礎
教材：AIとMLのガイド
動画：AIの能力と制約
動画：AIをポジティブに使う
課題：AIを使って仕事のメールを作成する
教材：↑これの模範解答

3．プロフェッショナル向けAI

動画：コラボツールとしてのAI
動画：AIで日常業務をもっと簡単に

4．レビュー：AI入門

動画：まとめ
採点課題：モジュール1チャレンジ

M1-1.AIの世界へようこそ

というわけで学習開始です！まずは大テーマの1つ目「AIの世界へようこそ」ですね。なおモジュール1の1つめなのでM1-1.としました。

動画：Google AI Essentialsとは

最初の動画では、Google Researchの戦略・運営担当副社長であるMayaさんが、

Google AI Essentialsは、AIの基礎を学びたい人、ルーティンタスクの簡易化に関心がある人、スキルセットを強化したい人に最適なツールです。と説明してくれます。そして、

どうやら最後まで受講すると、SNSのプロフィールや履歴書、メールの署名に表示できる、スキルバッジを獲得できるようです。

教材：Google AI Essentialsの概要

動画が終わると、5秒くらいで自動的に次のコンテンツに移動します。

ここにはGoogle AI Essentialsを通じて身につくスキルのことや、Google AI Essentialsの5つのモジュール概要が載っています。

具体的には以下のとおりです。

AI入門：AI の仕組みを学び、機械学習など AI の基礎となる概念を探求しましょう。生成 AI の台頭と、それを使ったタスクの実行方法について学びます。このモジュールを終えると、AI ツールの能力と限界について理解し、職場で生成 AI を活用する方法を身につけることができます。

　

AI ツールによる生産性の最大化：生成 AI ツールを活用して、作業タスクをスピードアップし、生産性を高めましょう。AI の効果的な活用において人間が果たす重要な役割を検証し、AI で補強できる職場のタスクの種類を理解します。このモジュールを終えると、与えられたタスクに AI が適しているかどうかを判断できるようになり、ワークフローを加速するために AI をどのように活用すればよいかがわかるようになります。

　

プロンプト エンジニアリングの極意：効果的なプロンプトを書き、望むアウトプットを取得しましょう。プロンプティングのテクニックを自分でも取り入れる方法を学びます。生成 AI ツールがどのように出力を生成するのか、またそれを使用する前に出力を評価することの重要性を理解します。このモジュールを終えると、明確で具体的なプロンプトを書き、職場のタスクを達成するための出力が得られるようになります。

　

責任ある AI の使用：不当なバイアスや不正確さを軽減することで、責任を持って AI を使用しましょう。AI の弊害のフレームワークをサンプルの職場シナリオで応用し、職場で AI を使用する際のセキュリティリスクを認識する方法を学びます。このモジュールを終えると、責任を持って効果的に AI を活用する方法を理解し、責任ある AI 利用に必要なことのチェックリストを確認することができます。

　

AI の進化を先取りする：現在の、そして新たな AI の展望の中で、スキルを磨き続けましょう。企業が AI を活用する方法を学び、このイノベーションがどのように自社のソリューションのヒントになるかを考えてみましょう。このモジュールの終わりには、将来の AI 開発について最新の情報を得るための戦略を立てることができます。

coursera Google AI Essentials モジュール1 Google AI Essentialsの概要より

私はモジュール3に出てくる具体的なプロンプトの書き方あたりがとても楽しみです。

プロンプト：AIやコンピュータに指示したり質問するときの言葉
タスク：特定の目的を達成するために実行する個々の作業や活動
ワークフロー：業務や作業の一連の流れや手順を指すプロセス
セキュリティ：情報やシステムを保護するための安全対策
フレームワーク：何らかの作業において共通の構造や基盤を提供する仕組み
イノベーション：新しいアイデアや技術を導入して価値を生み出すこと
ソリューション：問題を解決するための方法や手段

・・・というかこのコース概要って受講料を払う前に見たい内容だと思うんですが、どこかで見れたのかな？少なくともGoogleのページには無かった気がする。

【追記】courseraのページにある「このコースには5のモジュールがあります」ってところに載ってました。ちょっと分かりづらいな。

動画：AIと未来の仕事

この動画では引き続きMayaさんがAIが得意とすること、そうではないことについて解説してくれます。

AIは私たちのタスク支援は得意だけど、魔法ではないのでできないこともあるよ。という感じです。

動画：AIの成功事例に学ぶ

続いて、実際にAIが企業でどのように活用されているのか具体的な企業名を挙げて説明しています。

1つめは情報業界の活用例。
現場の従業員は短時間で顧客の情報整理ができるようになり、マネージャーは従業員と顧客のやりとりを分析し、より多くの情報に基づいた意思決定を行えるようになったそうです。

2つめは農業での活用例。
この地方の農家を支援する企業では、作物の病気を診断して治療法を提案するためにAIを活用しているそうです。

動画：AIのワクワクする世界へ

ここでは大気観測プロジェクトの話と、AIは近寄りがたいものではないし、怯える必要のあるものでもないよ。という話が出てきました。

教材：役立つリソースとヒント

そしてモジュール1−1の最後がこちら。

どうやら認定証をもらうためにはすべての小テストに80%以上の点数で合格する必要があるそうです。あと個人的に気になったのがこちら↓

フィードバックアイコンですね。「これまでのコンテンツにこんなのあったっけ？」と思いましたが、良く見たら下の方に小さいアイコンがありました。

Dislikeがいっぱい溜まったらコンテンツ変更や削除とかあるんだろうか。

フィードバック：行動や成果に対する評価や意見を提供すること

M1-1.の感想

M1-2.AIの仕組みを知る

このページはまだまだ続くので、↑ここをクリック・タップしてからブックマークすると、次回来た時にこの続きから読めます。

動画：AIと機械学習の仕組み

ここでは、AIは最初から賢かったわけではなく、機械学習を経ていろいろな知識を経たことが説明されています。

動画では機械学習の例として、熟れたリンゴと熟していないリンゴの画像を大量に用意して学習する様子が説明され、

MLトレーニングに使われる素材の質と関連性がとても重要なことが説明されています。

動画：生成AIの基礎

ここでは生成AIについて説明されています。

Googleの学習コンテンツなのでどこかで出てくるよね？と思っていましたが、やはりGoogle AI EssentialsではGeminiが使われるようです。

教材：AIとMLのガイド

続いては久々の教材ですね。ここにはAIとMLについてのガイドが載っています。

もうじき出てくる課題で教師あり学習と教師なし学習、強化学習の違いを述べよ。とか言われたらまずいので、ちょっとここはじっくり読んでみます。

---

読んでみましたが、教師あり・なしの違いは分かりやすく、強化学習はよく分からないですね・・・。

もしあるなら、この辺は実技でカバーしたいところ。

動画：AIの能力と制約

続いてはAIの能力について。AIは1人では学習できなかったり、出力にバイアス（意見の偏り）が出る場合があったりするので、

トレーニングデータも重要だけど、出力された内容は人間のチェックが必要だよ。という説明されています。

動画：AIをポジティブに使う

続いてはMayaさんではなく、Vintさんが登場。さて私はこの方がどなたか存じ上げませんが・・・バイスプレジデント？？

なんとAI学習コンテンツにGoogleの副社長が登場。しかも動画を見ていると恐ろしい事実が出てきます。しかもこのVintさん、

インターネットを作った人
※動画内では「インターネットの設計を始めたひとり」

だそうです。とんでもない方ですね。

そんなVintさんからは色々な話が聞けますが、私が印象に残ったのはAIリテラシーについて。（車に乗るのに）誰もが車の構造を知る必要がないように、

AIリテラシーとはAIの詳細や仕組みを知ることではなく、力と危険性の両方を意識的に知ること。と教えていただきました。

そして最後には、WWWが創造性と革新のプラットフォームになったように、AIの世界でもそれと同等の効果がもたらされると思う。と締めくくっています。

WWW：World Wide Webの略。ざっくり言えばインターネットそのもの

課題：AIを使って仕事のメールを作成する

課題の画面はこんな感じ。どうやら「開始」を押すことで何かが始まるようですね・・・。

まあ課題は有料コンテンツの有料たる理由の1つだと思いますので細かくは触れませんが、

てっきりGemimiでやると思っていたら、GeminiでもchatGPTでもmsのCopilotでも好きな会話型AIツールを使ってやれば良いようです。

AnthropicのClaudeが無いのはまだGoogleが競合と見ていないのか、それとも何か別の理由があるのか・・・。

まあせっかくなのでGeminiと、会話型AIの先駆けであるchatGPTの両方を使ってみることにします。

細かな部分は端折りますが、今回はお題に沿った内容でAIにメール文を書いてもらう。というものでした。さて結果はというと・・・

左がGemini。右がchatGPTです。
※スマホだと字が潰れて読めないかも

こんな感じに。ただ、どちらもなんとなく他人行儀な感じがするので、

「なんか他人行儀に見えるので、自分の部下に対するメールのような表現にして書き直して。」という追加の指示を与えたところ・・・

Geminiの回答がひどい笑　いや、好き。

なんというかアメリカを感じる回答ですね。対してchatGPTは程よい砕け方という感じ。日本のサラリーマン的な印象。

・・・まあ初回の課題は、こんな感じで会話型AIツールを使ってみようというお題でした。

最後に、スキルバッジに使う用途なのか自分の名前を入力して完了すると元の画面に戻り、成績が100%となりました。

あれ？「提出物を表示」って書いてあるけど、何か提出したっけ・・・。

と思ったら、どうやら今回の課題は提出物不要のようです。良かった。

てことは、courseraのシステム上で課題を使うときは強制的に提出物が必要な仕組みになってるとかでしょうかね。

何にせよこれで1つめの課題クリアです！

教材：↑これの模範解答

そして、課題の模範解答を英語のPDFで読んだら、M1-2.も終了です！

M1-2.の感想

M1-3.プロフェッショナル向けAI

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動画：コラボツールとしてのAI

続いての動画は再びMayaさんに戻り、AIが仕事でどんな風に役立つかを説明されています。

AIはタスクを簡素化し、私たちの能力を拡張するだけでなく、過去のメールがあればそこから学習して適した文章を作成するといった話が出てきます。

締めくくりとしては、新しいAIが導入されるたびにその都度学び、適応することが大事ですとなっていますが・・・

動画：AIで日常業務を簡単に

さて続いての動画に登場したのはAleckさん。

セントラルナレッジマネジメントチームという・・・直訳すると中央知識管理部門でしょうか。ここに属しているようです。

そんなAleckさんがこの部署でやっているのは、スタッフが古いドキュメントやツールを使わないようにする。という業務だそうです。

なにこの部署めっちゃ欲しい。

Googleのような超大企業に限らず、参照している情報が古くて意味のないことに時間を費やしていた。という経験がある方ならこの重要さが分かるはず。

そんなAleckさんが最初にAIを使ったのは、AIについて学ぶためだそうです。

文章を書くのに、AIを使うことで1時間以上の労働時間削減になるという話もはじめてAIを触る人からしたら目からウロコですよね。

M1-3.の感想

M1-4.AI入門

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動画：まとめ

モジュール1最後の動画はまたMayaさんに戻り、ここで学んだことを1分程度で復習します。

ここまできたら、いよいよ最後は採点課題です！！

採点課題：モジュール1チャレンジ

さあやってきました！モジュール1の最後を締めくくるのは、採点課題・・・じゃないぞ。

なんか出ました

なるほど。カンニング禁止の警告みたいなやつですかね。

こういうの、勉強する目的で学習コンテンツを進めている私みたいな人からするとカンニングする意味がないって思っちゃうんですが、

企業とかでまとめて受講していて、勉強よりも受かることが優先になっちゃうとカンニングしたりするんですかね。

まあでもオンライン講座なのでこの辺は受講者のモラルに委ねられるのかなと思います。

さて気を取り直して。倫理規定に「はい」した後はこういう画面が出てきます。なるほど。

受験は5回まで

なんですね。途中に出てきた課題は無制限だったんですが、採点課題はそうもいかないようです。

例のごとく課題は有料コンテンツの主たるものだと思うので詳細は触れませんが、早速やってみます。

まあM1-2に出てきた課題は特別難しくなかったですし、言っても5本立てのまだ1つめのモジュールなので、きっとそれほど難しいようなことはないでしょう！

---

90%でした！！

確かに一箇所だけ迷ったとこあったんですよ・・・違ってたか。

ちなみにここで「フィードバックを表示」を選ぶと、違った箇所と、学習コンテンツのここを見て復習してねっていうのが表示されます。

まあ100%を目指しても良いっちゃ良いんですが、いちおう合格ラインの80％は超えましたし、

何よりせっかくやるなら問題覚えてる今じゃなくて、時間あけてからやらないとあんま意味ないかなと思ってしまいます。

まあもしかしたら問題文がAI生成で二度と同じ問題が出ないかもしれませんが、そこは後日試してみた後も伏せておくことにします。

というか、最初に載ってた「5は、24時間ごとに試行できる」っていう表現がよく分からず。私の解釈では24時間ごとに1回受験できて、最大5回までだと思ってたんですが、

試しに「もう一度試す」ボタンを押してみたらこんな表示が出たので、

どうやら5回までは繰り返し受験可能。5回を使い切ったら24時間待ってね。という意味のようです。

モジュール1の感想

所要時間など

さてcoursera的には約1時間半でやれると書いてあったこちらのモジュール1、

私は約4時間半かかりました。

もっとも、私はこのブログ用にスクショを撮ったり文章を考えたりしながら進めていたので、所要時間はあんまり参考にならないと思います。

参考になりそうなのは難易度ですかね。上でも触れた通り、本当にAIの知識0でも勉強できるコンテンツだと思います。

もっともまだ5つあるうちの1つしか終えていないので、明日とか明後日には真逆の感想になるかもしれませんが笑

少なくとも今日のモジュール1の時点では、本当に初心者向けで誰がやっても読み進められるコンテンツだなと思いました。

注意点

モジュール1については特にこれに注意した方がいいかな。みたいなことも特に無かったですが、

強いて言えば課題はAI知識じゃなくて国語。文章読解力が欲しいとは思いました。

現状の翻訳ってどうしても辞書的なお硬い翻訳になるので、問題文もそうやって訳されたんだろうなーと思う部分がちらほら。

例えば「起草」って表現が出てきた時には一瞬「？？？」ってなりました。私は。

なので国語とか読解力が欲しいと言ってみましたが、中高生くらいの知識があれば十分やれると思います。

おわりに

というわけでモジュール1は無事終了です。長いこと書きましたが、ここまで読んでいただきありがとうございます。

ひとまずモジュール1については、AI知識0でもできる学習コンテンツの名に恥じない初心者向けコンテンツでした！

明日以降にはモジュール2・3・4・5のレビューもしますので、気になってる方はお待ちください！

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こちらは、はじめてこのサイトに来た方に向けたページです。

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など「はじめてのAI」を読むにあたり最初に見ておいてもらいたいことが書いてありますので、もしまだ見たことがなければ一度ご覧ください。