Japan It Week 秋 2025

【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

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 […]

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Hblab、「Vietnam Top 10 Tech &Amp; Map 2025」で先駆的ポジションを確立

HBLAB、「Vietnam Top 10 Tech & Map 2025」で先駆的ポジションを確立

2025年10月9日、ハノイで開催された「2025年ベトナムIT企業トップ10」の表彰式と「2025年ベトナムデジタルテクノロジー企業マップ」の発表(主催:ベトナムソフトウェア協会(VINASA))において、株式会社HBLABは2つの主要部門で表彰されました。 Top 10 AIプラットフォーム・アプリケーション開発企業(専門グループ) Top 10 販売・顧客管理ソリューション提供企業 今回初めて公開された「2025年ベトナムデジタルテクノロジー企業マップ」は、Gartner社の「Magic Quadrant」モデルを参考に、23分野・250社以上の企業を幅広くマッピングしたものです。その中でHBLABは、革新的なビジョン、高い実行力、そしてAI技術を深く業務に取り入れる能力を備えた先駆的企業として位置づけられました。 デジタルトランスフォーメーション分野での10年の歩み 2015年の設立以来、当社は急速に成長を遂げ、システム開発、Web/モバイルアプリ開発、AI、ローコード、マネージドサービスまで幅広いITソリューションを提供するベトナム有数のIT企業へと発展しました。 ハノイ本社に加え、日本、韓国、シンガポールの各オフィスを拠点に、700名以上のエンジニアが在籍し、これまでに150社を超える日本企業と共に小売・製造・金融・教育・医療など多様な分野でDXを推進しています。 顧客満足度95%以上という実績は、サービス品質と信頼性の高さを物語っています。 AI研究と活用のパイオニア

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HBLAB:AIとともに歩む、成長の10年と未来への挑戦

10年の歩みと発展 2025年、HBLABは設立10周年という節目の年を迎えました。この10年間、弊社は絶えず革新と挑戦を続けてきました。10月31日に開催された創立10周年記念式典では、ベトナム、日本、韓国、シンガポールの拠点から700名を超える社員、そして多くのお客様・パートナーの皆様にご参加いただきました。 弊社はソフトウェア受託開発を出発点とし、品質と信頼を強みに実績を積み上げてきました。特に、厳格なプロセスと品質基準が求められる日本市場において高い評価を獲得しています。こうした確固たる基盤のうえに、デジタルトランスフォーメーション(DX)コンサルティング、エンタープライズ向けAI導入支援、「Make in Vietnam」の自社プロダクト開発など、より高付加価値の領域へと事業を拡大しています。 確かな技術力と実績 設立から10年、弊社はソフトウェア開発、DXコンサルティング、AI研究・実装までを網羅するサービス・エコシステムを確立しました。ハノイ、ダナン、東京、ソウル、シンガポール、福岡に700名超の体制を構築し、世界各国で150社以上のお客さまを支援。企業の業務最適化、生産性向上、競争力強化に直結する実践的なソリューションを提供しています。 2025年には、「ベトナム優秀デジタルテクノロジー企業Top10」に選出され、科学技術分野への顕著な貢献が認められ、ベトナム科学技術省大臣より表彰を受けました。これは、情報技術分野における弊社の実力と地位を改めて示す重要な評価です。 戦略の方向性:AIへの本格投資 次の10年に向けて、弊社はAIを事業戦略の中核に据えています。あらゆる製品・サービスにAIを統合し、企業に実用的な価値を提供することを目指しています。そのために、国内外の大学・研究機関・テクノロジーパートナーとの連携を強化し、リテール、教育、医療、金融、製造といった主要分野におけるAI研究開発(R&D)に積極的に投資しています。 10周年記念イベントでは、自社開発のAIプロダクト群を体験できる展示ブースを設置し、国内外の来場者に向けてHBLABのAIエコシステムを紹介しました。来場者は、各業界の実例を通じてAIが業務にどのように貢献できるかを体験しました。 IoT機器分野のあるお客さまは、弊社のAI製品「M-Workspace」を体験した後、次のようにコメントしています。 「本製品は、弊社の現行プロジェクトにおいて、進捗管理の精度を高めることに役立つと思います。部門や職位ごとの視点で情報を可視化できるシステムであれば、状況把握のスピードが上がり、開発プロセスにおける課題の早期発見と対処につながるはずです。」 さらに、AI研究・実装を専門とする子会社「Migurei」もご紹介しました。これは、AIへの深い投資と、AIの活用を通じた全社的な変革を推進するという弊社の戦略を体現するものです。展示ブースは弊社の技術力のみならず、AIを企業の未来基盤へと育てる長期ビジョンを示しています。

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Recap Webinar

【12/5開催ウェビナー振り返り】ChatGPT、Gemini、Claudeの機能比較と事例紹介|HBLABおすすめモデルは?

12月5日、HBLABは「ChatGPT、Gemini、Claudeの機能比較と事例紹介|HBLABおすすめモデルは?」をテーマにウェビナーを開催しました。本ウェビナーでは、生成AIの3つの主要モデルについて、特徴や活用事例、導入時のポイントを詳しく解説しました。以下に主な内容をまとめます。 ウェビナーのハイライト 1. 生成AIモデル「ChatGPT」「Gemini」「Claude」の機能比較 ChatGPT:柔軟な対話能力と幅広い適応性。 Gemini:情報処理と分析に優れたモデル。 Claude:自然な会話と人間らしさに重点を置いた設計。 2. 各生成AIモデルのデモと評価 HBLABは同じ質問(プロンプト)を3つのモデルで試し、以下の分野で比較を行いました: テキスト入力:論理的な質問、数学的な質問、アルゴリズム、翻訳 画像入力:画像理解能力、手書き日本語のOCR 3. Q&Aセッション

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3/12開催ウェビナー振り返り

【3/12開催ウェビナー振り返り】AIエージェントで業務自動化を実現|ビジネスに最適な活用法とは?

2025年3月12日、HBLABは「AIエージェントで業務自動化を実現|ビジネスに最適な活用法とは?」をテーマにウェビナーを開催しました。ご参加いただいた皆様、誠にありがとうございました! AI技術の進化、特にDeepSeekの登場による「スプートニクの瞬間」を迎え、AIエージェントはビジネスにおける新たな可能性を切り開くソリューションとなっています。本ウェビナーでは、AIエージェントの概念や構造、応用事例について詳しく解説し、デモンストレーションを交えてその実用性を検証しました。 ウェビナーの主要ハイライト AIエージェントの概念と構造 自律的に行動計画を立てるAIエージェントの基本要素(LLMコア、プランニング、ツール連携、メモリ)を解説。 マルチエージェントの活用 複数のAIエージェントが協調して処理を行う3つの構造「シーケンシャル型」「階層型」「ヒューマン・イン・ザ・ループ型」を紹介。 実用事例 カスタマーサポート、医療業務、研究開発分野でのAIエージェントの具体的な活用事例を取り上げました。 デモンストレーション カレンダー管理の自動化、ブログ記事作成の自動化をリアルタイムで実演し、実際の運用イメージを共有しました。 本ウェビナーを通じて、AIエージェントが業務自動化の鍵となることを実感していただけたのではないでしょうか? HBLABは今後もAI技術の最前線を追いながら、ビジネスに役立つ情報を発信していきます。 次回のウェビナーもどうぞお楽しみに!

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Webinar Recap

【5/21開催ウェビナー振り返り】AIエージェントの業務活用に向けた導入方法と注意点

2025年5月21日(水)、HBLABはウェビナー「AIエージェントの業務活用に向けた導入方法と注意点」を開催いたしました。 当日は40名以上の方にお申込みをいただき、多くの参加者からのご質問を受けるなど、活発なディスカッションが行われました。 ウェビナー概要 開催日:2025年5月21日(水) 形式:オンライン(Zoom) 参加申込者数:40名以上 登壇者:グエン・フィ・タン(株式会社HBLAB 代表取締役会長) 本ウェビナーでお話ししたポイント 本ウェビナーでは、AIエージェントに関する基本的な知識から、実際の導入プロセスにおける注意点までを、以下のトピックを中心に解説しました: ✅ AIエージェントと生成AIの違い ✅ 現在AIエージェントにできることと、今後の可能性

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Webinar Rag

サイロ化組織でAI活用がうまくいかない理由は?RAGを活用した社内知識管理の最適化と事例紹介

本ウェビナーについて サイロ化された企業で、社内知識が共有フォルダ・PDF・業務マニュアルなどに分散し、部門ごとに情報が閉じてしまう傾向があります。その結果、「必要な情報がすぐに見つからない」「人によって回答が異なる」といった課題が日常的に発生しています。さらに、社内情報検索に生成AIを導入しても、引用のない回答やソース不明の情報が混在し、品質管理が難しいという声があります。 こうした課題に対し、社内知識の検索精度を高める手法としてRAG(検索拡張生成)が注目されています。正しく設計・運用すれば、分散した情報を横断的に検索し、回答の一貫性や品質を大きく改善できます。一方で、設定を誤ると、関連性の低い情報が混ざったり、回答の正確性が低下したりするケースもあります。 本ウェビナーでは、サイロ化された組織でAI活用がうまくいかない理由を明らかにして、RAGを用いた社内知識管理の最適化ポイントを基礎から解説します。さらに、弊社が開発したRAGプロダクト「M-RAG」を活用した具体的なユースケースもご紹介します。 こんな方におすすめ 社内情報が分散し、必要な知識をすぐに見つけられない方 部門ごとで回答が異なるなど、社内知識のバラつきにお悩みの方 生成AIの回答品質(引用・根拠・一貫性)に課題を感じている方 RAGを活用して社内知識検索を最適化したい方 RAGや社内向けAIチャットボットの導入を検討している方 プログラム 15:00〜15:05 オープニング・自己紹介 15:05〜15:15 サイロ化組織でAI活用がうまくいかない理由は? 15:15〜15:30 RAGを活用した社内知識管理の最適化ポイント

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Webinar Mcp

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

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

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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?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!

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

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VscodeのCopilot

VSCodeのCopilotを活用する6つのコツ

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):

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