ChatgptとCopilotの違い

ChatGPTとCopilotの違いとは?特徴や6つの活用事例について解説

はじめに 近年ではAI技術の進化により、世界ではChatGPTをはじめとしたさまざまな生成AIが登場するようになりました。その中でもMicrosoft社からリリースされた「Copilot(コパイロット)」は、生成AI技術を活用して、ユーザーの業務を効率化するためのツールです。 これらのツールをビジネスに活用できると、資料作成の要約やルーチンワークの効率化やアイデア出しなどに活躍します。しかし、ChatGPTやCopilotにはそれぞれの特徴があり、自社での使用用途によって異なります。 ChatGPTやCopilotは、情報の新しさやMicrosoft製品を使用する頻度によってそれぞれ得意分野に違いがあるからです。例えば、CopilotはGPT-4で最新情報を知りたいときに取得できる分、ChatGPTは新しいアイデアが欲しいときに使用できます。 自社にChatGPTとCopilotを導入を検討したいけど違いについて知りたい方や業務の生産性を上げたいと気になる方は多いはずです。 そこで、ChatGPTとCopilotの違いについて具体的に解説していきます。本記事では、ChatGPTとCopilotの違いから特徴・6つの活用事例について詳しくご紹介していきます。 Microsoft Copilot とは Microsoft Copilotとは、自然言語処理とMicrosoft AIモデルを組み合わせたチャットベースのアプリです。Copilotは作業ウィンドウを開き、自分の知りたいことをCopilotに伝えるだけで、タスクの実行や情報の検索などを行うことができます。 Copilotは、2023年3月にMicrosoft社で発表され、11月から企業向けに公開が開始されたAIチャットサービスです。Copilotはプロンプトで指示を出し、その内容を基にアウトプットが生成される仕組みです。 CopilotはMicrosoft365を活用するスキルがなくても、高い処理速度で回答することができます。ここでは、Microsoft […]

ChatGPTとCopilotの違いとは?特徴や6つの活用事例について解説 続きを読む

データレイクとは

データレイクとは?データウェアハウスとの違いと必要な要素、活用事例3選について徹底解説

はじめに 今年は、企業活動のあらゆる場面で「データ活用」が重要視されています。売上データや顧客情報だけでなく、WebアクセスログやIoTセンサー情報・Excelなどのデータは急速に増加しています。 意識的に多様なデータを一元的に、柔軟に活用するための基盤として注目されているのが「データレイク」です。 この記事では、データレイクとは何かという基礎知識から、必要性・データウェアハウスとの違い、代表的なサービス、ビジネス活用事例までをシステム的にご紹介します。 データレイクとは データレイクとは、構造化データや非構造化データを含めたすべてのデータを、一元的に保存できる保管庫のことです。 データレイクはその柔軟性から、データサイエンティストやアナリストが必要なときに必要なデータを引き出して解析するのに適しています。 従来のデータウェアハウスは、データを整理して保存するのに対し、データレイクはそのままの形でデータを保存します。そのため、将来的にどのような分析を行って把握してデータがなくても無駄なくできます。  近年は、ビッグデータ分析やAI・機械学習の基盤として、データレイクの重要性が急速に高まっています。 データレイクは、AIによるデータ活用を進めるうえでも重要な基盤です。AI・機械学習で需要予測、異常検知、顧客行動分析、レコメンドなどを行うには、構造化データだけでなく、ログ、画像、音声、テキストなど多様なデータを蓄積・活用できる環境が必要になります。 AIによるデータ活用の全体像や、必要なデータ基盤・AI技術・導入ステップを詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。 ※ 関連記事: AIによるデータ活用とは?仕組み・基盤技術・従来手法との違いからユースケース3選まで徹底解説

データレイクとは?データウェアハウスとの違いと必要な要素、活用事例3選について徹底解説 続きを読む

ベトナムのシステムモダナイゼーション開発会社

ベトナムのシステムモダナイゼーション開発会社5選|メリット・注意点・選び方を解説

はじめに 老朽化した基幹システムやレガシーシステムを使い続けている企業では、保守コストの増加・開発人材の不足・既存システムとの連携の難しさ・クラウド化やDX推進への対応遅れといった課題が生じやすくなります。こうした課題を解決するために、既存システムを見直し、現代的な技術基盤へ移行するシステムモダナイゼーションへの関心が高まっています。 一方で、システムモダナイゼーションには、現行システムの調査・業務仕様の整理・データ移行・既存システム連携・クラウド化・運用改善など、幅広い知見が求められます。そのため、開発リソースやモダナイゼーションの実績を持つ外部パートナーの活用を検討する企業も少なくありません。 その選択肢の一つが、ベトナムの開発会社です。ベトナムではIT人材が豊富で、日本企業向けのオフショア開発実績を持つ企業も多く、システム刷新やレガシーマイグレーション、クラウド移行、ローコード活用などの領域で開発パートナーとして注目されています。 本記事では、システムモダナイゼーションの概要・求められる背景・ベトナムで開発を行うメリット・おすすめ開発会社5選・開発時の注意点について解説します。 システムモダナイゼーションとは システムモダナイゼーションとは、老朽化した既存システムやレガシーシステムを、現在の業務環境や技術要件に合わせて刷新・最適化する取り組みです。単に古いシステムを新しいシステムへ置き換えるにとどまらず、業務フロー・データ構造・システム連携・運用体制まで見直し、長期的に活用しやすいシステム基盤へ移行することを指します。 具体的には、オンプレミス環境からクラウド環境への移行・古いプログラミング言語やフレームワークで構築されたシステムの再構築・基幹システムと周辺システムの連携改善・データベースの刷新・ローコードツールの活用・保守しやすいアーキテクチャへの変更などが含まれます。 システムモダナイゼーションの目的は、既存システムの延命ではなく、変化する業務や市場環境に対応しやすい状態へシステムを整えることです。DX推進・業務効率化・データ活用・AI導入・セキュリティ強化を進めるうえでも、既存システムの見直しは重要な土台となります。 ※ 関連記事: レガシーモダナイゼーションとは?必要性・進め方・成功事例5選をわかりやすく解説 システムモダナイゼーションが求められる背景 近年、多くの企業でシステムモダナイゼーションが求められる背景には、レガシーシステムの老朽化・保守人材の不足・業務変化への対応遅れ・DX推進の必要性があります。

ベトナムのシステムモダナイゼーション開発会社5選|メリット・注意点・選び方を解説 続きを読む

Pleasanter Partner Meeting 2026

HBLAB、2026年度 Pleasanter パートナー会に参加

株式会社エイチビーラボジャパン(以下、HBLAB JAPAN)は、2026年6月19日にPleasanter Loungeで開催された「2026年度 Pleasanter パートナー会」に参加しました。 本イベントは、Pleasanterのパートナー企業を対象に開催されたもので、Pleasanterの今後の方向性や最新の活用事例、各パートナー企業の取り組みについて共有する場として実施されました。当日は、パートナー企業によるLT(ライトニングトーク)や情報交換、ネットワーキングも行われ、Pleasanterエコシステムにおけるさらなる連携の可能性を確認する機会となりました。 HBLAB JAPANは、Pleasanterのパートナー企業として本イベントに参加し、「Pleasanter + AI – 知識情報の有効活用 -」をテーマに発表を行いました。 PleasanterとAIを組み合わせた業務活用の可能性

HBLAB、2026年度 Pleasanter パートナー会に参加 続きを読む

Dataverseとは

Dataverseとは?特徴・SharePointとの違いや導入事例3選を徹底解説

はじめに 近年、企業におけるデータ活用がますます重要になりました。売上データや顧客情報、問い合わせ履歴など、活動のあらゆる場面で企業がデータ活用されるようになりました。 しかし、「データをどのように管理すればよいのかわからない」「スプレッドシートでの管理に限界を感じている」と悩んでいる企業も少なくありません。このような課題を解決する手段として注目されているが、Microsoftが提供するクラウド型データ プラットフォームDataverse です。Dataverse は、業務アプリやデータ管理を効率化できるクラウド型データベースとして、多くの企業で導入が進んでいます。 この記事では、データベースの知識がなくても安心して導入できるよう、Dataverseの基本概念から具体的な活用メリット、他のツールとの違いまでをわかりやすく解説します。 Dataverseとは Dataverseとは、Microsoftが提供しているPower PlatformやDynamics 365のデータ保管に使用されているデータベースです。Microsoft Power Platformの中核となるデータ基盤であり、企業の業務データを安全かつ効率的に管理できる仕組みを提供します。 例、基幹システム・営業支援ツール・Webアクセスログなどからデータを集め、時系列やテーマ別に整理してテーブルを保存します。

Dataverseとは?特徴・SharePointとの違いや導入事例3選を徹底解説 続きを読む

Aiレコメンド活用事例

AIレコメンド活用事例5選|業界別の導入効果と成功ポイントを解説

はじめに ECサイトや小売、動画配信、不動産、金融サービスなど、さまざまな領域でAIレコメンドの活用が広がっています。ユーザーの閲覧履歴・購買履歴・検索条件・行動データなどをもとに、一人ひとりに合った商品やコンテンツを提案することで、顧客体験の向上や購買率の改善が期待できます。 一方で、AIレコメンドは単に「おすすめ商品を表示する機能」ではありません。どのデータを使うか、どのタイミングで提案するか、どのように精度を改善するかによって、成果が大きく変わります。そのため、導入前には具体的な活用事例を確認し、自社のサービスや業務にどのように応用できるかを整理することが重要です。 本記事では、AIレコメンド活用事例・基本概念・導入するメリット・成功させるためのポイントをわかりやすく解説します。あわせて、HBLABが支援したAIレコメンドの活用事例も紹介しますので、AIレコメンド導入を検討する際の参考にしてください。 AIレコメンドの基本概念 AIレコメンドとは、ユーザーの行動データや属性データ、購買履歴、閲覧履歴などを分析し、一人ひとりに合った商品・コンテンツ・サービスを自動で提案する仕組みです。ECサイトで表示される「あなたへのおすすめ」や、動画配信サービスのおすすめ作品・不動産サイトの物件提案などが代表的な例です。 従来のレコメンド機能では、人気商品やカテゴリ別ランキングなど、あらかじめ決められたルールに基づいておすすめを表示するケースが一般的でした。一方、AIレコメンドでは、機械学習やデータ分析を活用し、ユーザーごとの興味関心や行動パターンをもとに、より精度の高い提案を行える点が特徴です。 AIレコメンドは、単に商品を表示するための機能にとどまらず、顧客体験を最適化し、購買率・クリック率・リピート率の向上につなげるための重要なマーケティング施策でもあります。 ※ 関連記事: AIレコメンドとは?仕組み・種類・活用事例5選をわかりやすく解説 AIレコメンドを導入するメリット AIレコメンドの導入は、単なる利便性の向上にとどまらず、購買率やリピート率の改善、顧客体験のパーソナライズ、継続的なデータ活用など、事業全体に幅広いメリットをもたらします。ここでは、AIレコメンドを導入することで期待できる主なメリットを紹介します。 購買率・クリック率の向上につながる

AIレコメンド活用事例5選|業界別の導入効果と成功ポイントを解説 続きを読む

Ai Agent Day - Ai Agent集大成

HBLAB Japan、AI Agent Day 2026に参加

AI Agent・Copilotの最新動向を把握し、Microsoft AIエコシステムとの連携を強化 2026年6月16日、HBLAB Japanは、日本マイクロソフト本社で開催された「AI Agent Day – AI Agent集大成」に参加しました。 本イベントは、Microsoft Generative AI関連のパートナー企業を対象としたミートアップであり、AI AgentやCopilotを取り巻く最新動向、ソリューションの事業化に向けた方向性、そしてパートナー企業間のネットワーキングを目的として開催されました。

HBLAB Japan、AI Agent Day 2026に参加 続きを読む

ベトナムのIntra-Mart開発会社

ベトナムのintra-mart開発会社おすすめ5選|オフショア開発先の選び方と注意点

はじめに DX推進や業務プロセスの標準化が進む中で、ワークフロー・申請承認・社内ポータル・既存システム連携を効率化する基盤として、intra-martの活用が広がっています。intra-martは、単なるワークフロー製品にとどまらず、企業の業務アプリケーション開発やプロセス改善を支えるエンタープライズ向けのローコード基盤として位置づけられています。 一方で、intra-martを本格的に活用するには、ワークフロー設計だけでなく、Javaをはじめとする開発スキル、既存システムとの連携、運用保守、追加開発への対応が必要になります。特に日本国内では、業務システム開発やローコード開発に対応できるIT人材の確保が難しく、開発コストの増大やリソース不足が課題になりやすいのが実情です。 そこで選択肢の一つとなるのが、ベトナムのオフショア開発会社です。ベトナム企業は、コスト競争力に加え、日本向けの開発体制・ブリッジSEによる要件整理・業務システム開発の経験を活かし、intra-martの追加開発、周辺システム連携、運用保守、開発リソースの補完を幅広く支援できます。 本記事では、ベトナムのintra-mart開発会社を探している企業担当者に向けて、intra-mart開発の基本、ベトナム企業に依頼するメリット、おすすめの開発会社、選定時のポイントをわかりやすく解説します。自社に合う開発パートナーを検討する際の参考にしてください。 Intra-mart開発とは intra-mart開発とは、NTTデータ イントラマートが提供するintra-martを活用し、企業の業務プロセスや社内システムをデジタル化・効率化するための開発を指します。intra-martは、ワークフロー・BPM・業務アプリケーション開発・システム連携などを支援するエンタープライズ向けのローコード基盤として活用されています。 代表的な開発内容としては、稟議・経費精算・購買申請などの申請承認ワークフローの構築、基幹システムや外部サービスとの連携、社内ポータルや業務アプリケーションの開発、運用中システムの追加改修などが挙げられます。intra-martにはローコード開発機能が用意されているため、画面や業務ロジックを効率的に作成しやすく、業務部門とIT部門が連携しながらシステム改善を進めやすい点が特徴となっています。 一方で、実際のintra-mart開発では、単にツールを使って画面を作成するだけではなく、業務フローの整理、権限設計、データ連携、Javaなどを用いた個別開発、既存システムとの整合性確認が必要になるケースもあります。そのため、社内だけでは対応が難しい場合は、intra-martや業務システム開発に知見を持つ外部パートナーに依頼することが有効です。 Intra-mart開発をベトナム企業に依頼するメリット intra-mart開発を外部パートナーに委託する際、近年注目を集めているのがベトナムのオフショア開発会社です。ベトナムはIT人材の育成に力を入れており、日本向けの開発体制を整えた企業も増えています。コスト競争力の高さに加え、業務システム開発やローコード開発の経験を持つエンジニアも多く、intra-martの追加開発・運用保守・周辺システム連携まで幅広く対応できる点が魅力です。以下では、ベトナム企業に依頼する主なメリットを詳しく解説します。 国内で不足しがちな開発リソースを補完できる intra-mart開発では、ワークフロー設計、ローコード開発、既存システムとの連携など、複数のスキルが求められます。しかし、日本国内では業務システム開発に対応できるIT人材の確保が難しく、社内リソースだけで新規開発・追加改修・保守対応を継続することが課題になりやすい状況です。

ベトナムのintra-mart開発会社おすすめ5選|オフショア開発先の選び方と注意点 続きを読む

Nikkei Forum Future Of Asia 2026

HBLAB、NIKKEI FORUM FUTURE OF ASIA 2026に参加

2026年6月10日、HBLAB会長のNguyen Huy Thangは、東京で開催された「NIKKEI FORUM FUTURE OF ASIA 2026」に参加しました。今回の参加は、駐日ベトナム大使館とのご縁を通じて実現したものであり、ベトナム代表団の一員として本フォーラムに参加しました。 NIKKEI FORUM FUTURE OF ASIAは、アジア地域の政府関係者、閣僚、経済専門家、有識者、企業代表が一堂に会し、アジアの将来に関わる重要課題について議論する国際的なフォーラムです。2026年は「Working together

HBLAB、NIKKEI FORUM FUTURE OF ASIA 2026に参加 続きを読む

1781016477862

HBLAB JAPAN、NTTデータイントラマート「Partner Meeting 2026」に参加

2026年6月5日、HBLAB JAPANは、株式会社NTTデータイントラマートが開催した「Partner Meeting 2026」に参加しました。 本イベントは、intra-mart Development Partnerを対象に開催されたパートナー向けイベントであり、2026年度の活動方針やパートナー支援施策、今後の協業方針などが共有されました。また、AIエージェントをはじめとする技術トレンドが、企業の業務変革やSIビジネスに与える影響についても紹介されました。 intra-martパートナーとして最新動向を共有 Partner Meeting 2026では、intra-martを活用した業務改革やDX推進に向けた取り組みに加え、パートナー企業との共創をさらに強化するための方針が共有されました。 HBLAB JAPANは、intra-mart Development

HBLAB JAPAN、NTTデータイントラマート「Partner Meeting 2026」に参加 続きを読む

Scroll to Top