イベント概要 2025年10月22日（水）〜24日（金）に開催された Japan IT Week【秋】2025（幕張メッセ） は、AI／DX／クラウド／ローコード・ノーコードが集結する国内有数の総合展示会です。来場者は約31,000名、出展社は約700社（事前想定値） とされ、会期中は多くの来場者と出展社が集い、最先端のテクノロジー活用と実装知見が交わりました。 HBLABは 「AI × ローコードによるDXソリューション」 をテーマに出展し、日本企業の業務改革・モダナイゼーションを加速する取り組みを紹介しました。 HBLABブースの見どころ DX […]
【Japan IT Week【秋】2025】ご来場ありがとうございました｜AI × ローコードでDXを前進 続きを読む
人と人とのつながりがますます求められる時代に、多くのマッチングアプリが登場しています。しかし、その多くは固定された条件検索によるマッチングにとどまり、出会いの体験が単調で自然さに欠けるという課題を抱えています。 こうした現状を背景に、株式会社MISSION ROMANTICはサービス「Chapters（チャプターズ）」をリリースしました。オンライン書店とビデオチャット機能を融合させたユニークなECサービスです。 日本市場でのリリース直後から好評を博し、初年度でユーザー数は2,500人を突破しました。現在、「Chapters」の毎月ビデオチャット・アペロが400件以上達成しています。当社HBLABは、初期開発からUIリニューアル実装（CSS/HTML）や運用面のサポートまで、継続的に伴走しております。 株式会社MISSION ROMANTIC および「Chapters」のご紹介 株式会社MISSION ROMANTIC（本社：東京都渋谷区、代表取締役：森本萌乃氏）は、「本×マッチングでロマンチックな出会いを作る」ことをミッションに掲げる企業です。 同社が運営している「Chapters」は、オンラインで本を探したり購入したりするだけでなく、本を愛する人々が出会い、交流できる場所として設計されています。「本棚で手と手が重なる映画のような偶然の出会い」というコンセプトのもと、20〜30代の独身層を中心に支持を集め、リリースからわずか1年で2,500件以上の登録を達成しました。現在、「Chapters」では毎月400件以上のビデオチャット・アペロが実施されています。 HBLABと「Chapters」開発チームの紹介 「Chapters」プロジェクトにおいて、当社は株式会社MISSION ROMANTICとともに、初期開発からUIリニューアル実装（CSS/HTML）、運用面のサポートまで継続して伴走しています。 リリースから1年後、さらなるUI向上とサービス価値の明確化を目的としたお客様からのリクエストを受け、当社はUIのフロントエンド（HTML/CSS）の再実装を担当しました。今回のフェーズでは、チーム構成を3名から1名へ最適化し、より効率的かつ精緻な体制で対応しました。 Mission Romantic代表・森本萌乃氏のコメント：再びHBLAB
HBLAB、初期開発からUIリニューアル実装・運用支援まで、MISSION ROMANTICと伴走 続きを読む
背景 日本企業の多くは、人材不足や老朽化したシステムの維持に悩まされており、DX推進が思うように進まないケースが少なくありません。その一方で、生産性向上とコスト削減の両立は、業界共通の喫緊の課題となっています。 HBLABの参加意義 このような背景から、HBLABは、企業が直面するDX推進の課題を解決するため、Japan IT Week 秋 2025に出展いたします。当社は、日本人PMと経験豊富なベトナム人エンジニアの協業により、高品質なオフショア開発、柔軟にカスタマイズ可能なAIソリューション、そしてコスト最適化を実現するローコード開発サービスを提供しております。 今回のブースでは、「AI × ローコードによるDXソリューション」 をテーマに、システム移行の加速、業務プロセスの最適化、導入期間の半減、競争力の強化を実現する最新ソリューションをご紹介いたします。さらに、自社開発ツールのデモンストレーションを通じて、企業の業務効率化と持続的なDX推進に資する新たなアプローチをご体験いただけます。 開催概要 日時：2025年10月22日（水）～24日（金）
HBLAB、Japan IT Week【秋】2025 に「AI × ローコードによるDXソリューション」をテーマに出展 続きを読む
出展のお知らせ HBLABは、2025年10月16日（木）～17日（金）に東京国際フォーラムで開催される「日経クロステックNEXT東京2025」に出展いたします。 AIとローコードは、DXを加速させ、コスト最適化と業務効率化を実現する重要なトレンドとなっています。特に人材不足が課題となっている日本において、その価値はますます高まっています。一方で、多くの企業が依然としてレガシーシステムや導入の遅れといった課題に直面し、DXの推進が停滞するケースも少なくありません。 HBLABのブースでは、こうした課題を解決するために、AI x ローコードを融合させた独自のDXソリューションをご紹介します。ぜひ弊社ブースにもお立ち寄りください。 爆速マイグレーションを実現する、AI×ローコード×グローバル体制：迅速かつ安定したシステム移行 HBLAB独自開発のAI製品を活用し、企業を包括的に支援： 柔軟な管理システムを構築し、業務導入を加速 手作業プロセス（Excel・紙業務）の排除 発注や在庫予測などの運用プロセスを自動化 HBLABは、ツール・開発体制・人材育成を三位一体で推進し、単なるAIソリューション提供にとどまらず、企業が自らAIを活用し続けられる未来の基盤づくりに取り組んでいます。 ブースでの体験 AI
エイチビーラボ、日経BP主催イベント「日経クロステックNEXT東京2025」に出展 続きを読む
ダナン新オフィス始動、Managed Serviceの新たな拠点へ 株式会社HBLABは、このたびベトナム・ダナンに新オフィスを開設いたしました。 本拠点は、今後Managed Serviceの中心拠点として位置づけられ、より柔軟かつ効率的な開発体制を提供してまいります。すでに複数のお客様とのManaged Service案件が順調に始動しており、新オフィスは実働ベースでの価値を発揮し始めています。 新しい環境のもと、HBLABは「お客様に最適なITサービスを継続的に提供する」という使命を胸に、さらなる飛躍を目指します。 Managed Serviceで実現する価値 HBLABのManaged Serviceは、単なるアウトソーシングではなく、中長期的なパートナー型サービスとして日本企業の事業運営を支えます。 主なメリット コスト最適化：リソース配置の効率化により、開発・運用コストを削減 業務効率向上：安定したチーム体制で継続的なサービス提供
HBLAB、ダナン新オフィス開設｜Managed Service拠点として初の顧客案件がスタート 続きを読む
HBLAB JAPAN は、デジタルトランスフォーメーション分野においてベトナムのリーディングカンパニーを目指す取り組みの一環として、戦略企画・事業担当副社長に 田子 友延（たご とものぶ）氏を正式に任命いたしました。 田子氏は、東北大学経済学部を卒業後、東京電力グループ、テプコシステムズの取締役などにおいて中核的なポジションを歴任され、26年以上にわたる豊富な実務経験を有しています。その後、日立システムズパワーサービスやユニファイドサービスなど、IT・DX分野における先進企業の取締役として活躍しながら、 日本情報システムユーザー協会（JUAS）、経産省IPA ITプロフェッショナル育成協議、ERP推進協議会などにおいても精力的に活動されています。 戦略立案、オペレーションマネジメント、そして数々のIT企業の成長を牽引してきた豊富な経験を有する田子氏は、HBLAB JAPANのサービス品質および導入力を日本品質に引き上げる存在として、大いに期待されています。 今回の人事は、生成AI時代のデジタルトランスフォーメーションといったHBLAB JAPANの中核事業領域における競争力強化に向けた、重要な一歩でもあります。 専門性と実務経験を兼ね備えた人材との連携のもと、田子氏は、コスト最適化を図りつつ、柔軟かつ包括的なソリューションの開発・提供体制を牽引し、国内外の多様化する顧客ニーズに対応してまいります。
HBLAB JAPAN、 戦略企画・事業担当副社長を任命 続きを読む
本ウェビナーについて 本ウェビナーでは、Model Context Protocol（MCP）の基本から、その背景、アーキテクチャ、そして実際の活用事例までを徹底解説します。 MCPは、AIエージェントが複数のツールやデータソースと効率的に連携するための新しい標準プロトコルです。本ウェビナーでは、従来のエージェント構築方法との違いや、MCP導入による拡張性・再利用性の向上についてご紹介します。 さらに、ソフトウェア開発や業務自動化の現場で役立つ具体的なデモも実施します。Figma MCPとCursorを活用した開発効率化など、MCPを活用した最新事例を通して、導入メリットや適用のポイントをお伝えします。 こんな方におすすめ AIエージェント開発に関心があり、MCPの基礎から応用まで理解したい方 複数ツールやデータソースを効率的に統合する方法を知りたい方 ソフトウェア開発や業務自動化の効率化、AI開発コストの削減を検討している方 生成AIやAIエージェントの最新技術動向やユースケースを学びたい方 プログラム 15:00〜15:05 オープニング・自己紹介
AIエージェント開発の新しい標準MCPを徹底解説｜ビジネスとソフトウェア開発での活用事例 続きを読む
はじめに 近年、生成AIサービスは急速に進化を遂げ、私たちの日常生活やビジネスシーンにおいて重要な役割を果たすようになっています。特に、ChatGPTをはじめとするテキスト生成型AIは、効率的かつクリエイティブなアウトプットを可能にし、多くの業界で注目を集めています。 その中心に位置するのが、大規模言語モデル（LLM）です。LLM（大規模言語モデル）とは、膨大なデータをもとに学習され、人間のような自然な文章生成や高度な文脈理解を実現します。この技術は、コンテンツ制作やカスタマーサポート、データ分析、翻訳など、多岐にわたる用途で活用されており、AIサービスの中核技術として欠かせない存在です。 本記事では、LLMに関する基本的な知識をわかりやすく解説するとともに、LLMの種類や活用例、さらには代表的な製品についてご紹介します。生成系AIの可能性を最大限に引き出すための第一歩として、ぜひ参考にしてください。 LLM（大規模言語モデル）とは LLM（大規模言語モデル）とは、テキスト認識や生成をはじめとするさまざまなタスクを実行できる人工知能（AI）プログラムです。「大規模」という名前が示す通り、LLMは膨大なデータセットをもとにトレーニングされています。この技術は、特にトランスフォーマーモデルと呼ばれるニューラルネットワークを活用した機械学習によって構築されています。 簡単に言うと、LLMは大量のサンプルを学習することで、人間の言語やその他の複雑なデータを認識・解釈できるコンピュータープログラムです。大規模言語モデルと従来の言語モデルでは、「データ量」「計算量」「パラメータ量」が大きく異なります。 データ量：入力される情報量 計算量：コンピューターが処理する計算量 パラメータ量：確率計算を行うための係数量 さらに、LLMは「ディープラーニング」と呼ばれる機械学習の一種を使用して、文字、単語、文章がどのように構成されているかを理解します。ディープラーニングは、非構造化データの確率的分析を行い、人間の介入なしで内容の違いを認識できるようにモデルを進化させます。 LLM（大規模言語モデル）の歴史 初期の言語処理は、厳密なルールに基づく「ルールベース」のアプローチから始まりました。その後、膨大なデータを活用した「統計的手法」へと移行し、自然言語処理の分野における大きな進化が実現されました。言語モデルでは、人間が使う言い回しや意味を理解した上で、次にどの単語が続くのかを推測します。LLMの開発歴史は以下の表に示します。 発表年
LLM（大規模言語モデル）とは？仕組み・種類・活用事例5選を徹底解説 続きを読む
近年開発されるクロスプラットフォーム アプリケーションは、アプリ業界において主流の一つとなっています。これは主に、クロス プラットフォームアプリケーションが持つ汎用性により、iOS、Android、Webプラットフォーム間でシームレスに展開が可能であることが大きな要因です。開発者は単一のコードベースを活用することで、複数のプラットフォーム向けにアプリを作成することができるため、開発にかかる時間やコストの面で大きなメリットが得られます。 現在のアプリ開発環境においては、ネイティブアプリ開発とクロス プラットフォーム開発という二つの主なアプローチがあります。本記事では、それぞれの方法におけるメリットとデメリット・代表的なツールやフレームワークを徹底解説するとともに、、なぜクロス プラットフォーム開発が現代の開発者にとって重要なトレンドであり、積極的に取り組むべきテーマであるのかについてご説明いたします。是非最後までお付き合いください。 クロスプラットフォームの概要 クロスプラットフォームとは クロス プラットフォームとは、ソフトウェアアプリケーションを複数のオペレーティングシステム (OS) やハードウェアプラットフォーム上で、ほとんど変更を加えることなく、同様に動作させることができる機能のことを指します。 例えば、クロスプラットフォーム対応のプログラムは、同じコードベースを用いてWindows、macOS、Linuxなど異なるOS上で実行可能です。この技術は、iOSやAndroidといったモバイルOSに加え、PlayStation、Xbox、Switchなどのゲームプラットフォームにも適用されます。 このようなクロス
クロスプラットフォームとは？導入するメリットやデメリット・代表的な5つのツールの徹底解説！ 続きを読む
VSCodeのGitHub Copilotを使用する際のチェックリスト 適切なAIモデルを選択してください: 高速コーディングまたは計画/推論のためのモデルの中から選択します。 適切なモードを選択: 編集、質問をする、またはコードを書き続けるための最適なツールを使用します。 設定指示 (ルール): カスタム指示 (つまりルール) を使用して、コーディングおよび構造の標準に準拠したコードの提案を取得します。 プロンプトエンジニアリング:効果的なプロンプトを作成し、最良のレスポンスを得るためのコンテキストを提供します。 ワークスペースインデックス (Workspaceのインデックス):
VSCodeのCopilotを活用する6つのコツ 続きを読む
