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Streamlitで手軽にAI技術を活用！
あなたはＡＩを使えているのか？

生成AI“ChatGPT”や画像生成AI“DALL・E”などの最近話題のＡＩを扱うスキルを体験学習!!
データサイエンティスト・マーケッター 必須のスキル!!
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本書は、急速に使えるようになってきたAI技術を使用するテクニックを学ぶ書籍です。
ChatGPTや生成AIや画像生成AIなど。昨今は便利なオープンソースや機能が誰でも使えるように公開されています。それらを活用してAIプログラミングを学び、AIプログラミングのスキルを獲得しましょう。

■ 0　序　章
0-1　AIを活用するとは何か
0-2　プログラミング環境を整えよう
0-3　ウォーミングアップ：streamlitを使って計算アプリをつくってみよう！
　streamlitを起動してみよう
　簡単な掛け算アプリを作成してみよう
　掛け算/足し算を選択できるようにアプリを拡張しよう
コラム①：教育者という立場から見た本書の魅力

■ 1　人やモノを検知するAIでアプリを作ってみよう
1-1　物体検知アプリを作成しよう
　カメラインプット機能を作成しよう
　物体検知を実装しよう
　人数を計測して出力しよう
　動画から人数計測結果をグラフとして出力しよう
1-2　物体検知AIを紐解こう
　画像データを扱ってみよう
　動画データを扱ってみよう
　画像の物体検知を行って物体検知AIの中身を知ろう
　物体検知のパラメータを変えて出力させてみよう
　写っている人の数を数えてみよう

■ 2　骨格や顔の部位を推定するAIでアプリを作ってみよう
2-1　骨格推定アプリを作成しよう
　カメラインプット機能を作成しよう
　骨格推定機能を実装しよう
　骨格推定を活用してどちらの手を挙げているか検知してみよう
　顔の部位を推定するアプリを作ってみよう
　顔の部位を推定して目線を判定するアプリを作ってみよう
2-2　骨格顔推定AIを紐解こう
　骨格推定AIの中身を知ろう
　複数のデータを骨格推定してAIの予測結果を理解しよう
　顔の部位推定AIの中身を知ろう

■ 3　写真の画風を変えるAIでアプリを作ってみよう
3-1　写真の画風を変えるアプリを作成しよう
　2つの画像読み込み機能を作成しよう
　画風変換機能を実装しよう
　アニメ風画像に変換するアプリを作ってみよう
　アニメ風画像に変換するアプリを改良してみよう
3-2　画風変換AIを紐解こう
　画風変換AIへの入力データを知ろう
　画風変換AIを実行しよう
　アニメ風変換AIを見てみよう
コラム②：対談「教育現場でどう役に立つのか？」

■ 4　テキストを単語に分割するAIでアプリを作ってみよう
4-1　どんな単語が含まれているか可視化するアプリを作成しよう
　文字を入力できるようにしよう
　単語を分割してみよう
　単語に関する情報を抽出してアプリを拡張しよう
　CSVに書かれている文章の中身を可視化するアプリに拡張しよう
4-2　形態素解析を紐解こう
　形態素解析をやってみよう
　係り受け/固有表現抽出をやってみよう
　形態素解析をつかいこなそう

■ 5　類似文章を検索するAIでアプリを作ってみよう
5-1　類似文章を検索するアプリを作成しよう
　2つの文章の類似度を測定するアプリを作成しよう
　類似文章を検索するアプリに拡張しよう
5-2　言語系AIによる文章の特徴量化と類似度計算を紐解こう
　単語集計で文章を特徴量化してみよう
　単語分散表現による特徴量化を体験しよう
コラム③：対談「子どもたちに向けて」

■ 6　OpenAIのGPTを活用したアプリを作ってみよう
6-1　GPTを活用したアプリを作成してみよう
　GPTの基本知識を押さえよう
　OpenAIのAPIを使用する準備を整えよう
　プログラムを生成してくれるアプリを作成しよう
6-2　GPTの利用方法について深堀りしてみよう
　GPT3.5モデルの特徴を確認しよう
　パラメータによる違いを確認しよう
　様々な利用用途を試してみる
　API単体で利用する場合の留意点を押さえよう

■ 7　OpenAIの画像生成AIを活用したアプリを作ってみよう
7-1　画像を生成するアプリを作成しよう
　OpenAIの画像生成に関する基本知識を押さえよう
　画像を生成してくれるアプリを作成しよう
　GPTと組み合わせたアプリに拡張しよう
7-2　画像生成（DALL・E）の利用方法について深堀りしてみよう
　画像生成の基本的な使い方を押さえよう
　画像生成のやり方を変えてみよう
　言語の入れ方や種類を工夫してみよう
コラム④：対談「プログラミングを他業種の人が習得する」

著：下山輝昌
｟下山 輝昌｠ （しもやま てるまさ）
日本電気株式会社(NEC)の中央研究所にてデバイスの研究開発に従事した後、独立。機械学習を活用したデータ分析やダッシュボードデザイン等に裾野を広げ、データ分析コンサルタント/AIエンジニアとして幅広く案件に携わる。2021年にはテクノロジーとビジネスの橋渡しを行い、クライアントと一体となってビジネスを創出する株式会社Iroribiを創業。技術の幅の広さからくる効果的なデジタル技術の導入/活用に強みを持ちつつ、クライアントの新規事業やDX/AIプロジェクトを推進している。共著「Python 実践データ分析100本ノック」「Python実践 データ分析入門 キホンの5つの型」「BIツールを使った データ分析のポイント」(秀和システム)など。

著：黒木賢一
｟黒木 賢一｠ （くろき けんいち）
NTTデータで、データ活用による経営課題解決の取り組みに長年従事した後、三井住友海上火災保険のデータサイエンスチームで上席スペシャリストとして分析コンサルティング業務やデータサイエンティスト育成を担当。2023年からは生成AI専門チームであるAIインフィニティラボで生成AIに関する技術調査・活用も推進。NTTデータでは2015年からTableauを用いた経営ダッシュボード基盤構築・普及展開や、機械学習を用いた各種兆候検知モデル構築、People Analytics 等の分析プロジェクトに従事。共著『BIツールを使った データ分析のポイント』『Tableauデータ分析～実践から活用まで～』(秀和システム)。データサイエンティスト協会スキル定義委員会メンバー。

著：宮澤慎太郎
｟宮澤 慎太郎｠ （みやざわ しんたろう）
現職教員。小学校から高校のすべての年代に加えて特別支援学校でも教員経験を持つ。全ての校種において教育に携わった経験やスポーツをしていた経験をもとにした多角的な視点から教育という分野を考えている。最近では、スポーツ教育やプログラミング教育を中心に、社会で必要とされるスキルを子供にどう伝えるかという観点で教育を研究している。