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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Dall-E 3とは

DALL-E 3とは?使い方とプロンプト例について解説

はじめに 画像生成AIとは、ユーザーがプロンプトと呼ばれる指示を文字で争めば、AIが画像を生成してくれるシステムです。 最新の生成AI技術の進化は目覚ましく、その中でも特に注目されているのがDALL-E 3(ダル・イースリー)です。この技術は、テキストからプロンプトに指示文と、高品質な画像を生成する能力を持ち、多くの業界での活用が期待されています。 しかし、自社にDALL-E 3(ダル・イースリー)を導入したいとき、機能の特徴や業務にどのような使い方をしているのか気になる方が多いはずです。実際にAIを活用して画像生成を行いたい人の中には、DALL-E 3の特徴や使い方について知りたいと思われる方もいないようです。 そこで、本記事では、DALL-E 3の特徴と基本機能、プロンプト例について詳しくご紹介していきます。 DALL-E 3とは DALL-E 3とは、OpenAIが開発したテキストから画像を生成する前世代のDALL-E 3から進化した最新のAIモデルです。DALL-E3は「ダリ・スリー」という程度で、「DALL・E

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Midjourney

MidjourneyとDALL・E 3の違いとは?特徴と選び方について解説

はじめに 今年はAI技術が急速に進歩し、その中でも画像生成AIの進化は注目、誰でも簡単にイラストや写真を生成できるようになりました。 そもそも、画像生成AIとは、テキストによるプロンプトから精緻な画像を生成するAIプログラムです。 AIによる画像生成の人気が高まり、多くの人がそれを実現するような方法を求めています。中でもMidJourneyは、テキストから高品質な画像を生成できるAI画像生成ツールとして多くの企業やユーザーからトレンドとなっています。 MidjourneyとDALL・E 3は、画像とテキスト生成の世界を変える2つの最先端AIシステムです。MidJourneyとは、高品質な画像生成能力で注目を集めるAIプログラムです。 しかし、MidjourneyとDALL・Eをビジネスに使う際に「著作権や料金プランなどの問題はないのか」や「どのようなツールがあるのか​​」などと疑問をもつ方も多いでしょう。本記事では、MidjourneyとDALL・E 3の違いと特徴・選び方などについて詳しくご紹介していきます。 ミッドジャーニー(ミッドジャーニー)とは   Midjourney(ミッドジャーニー)とは、アメリカサンフランシスコの研究所が提供する、テキストから画像を作成するAIプログラムです。Midjourney(ミッドジャーニー)はコミュニケーションアプリのDiscordを利用しており、ユーザーがDiscordからメッセージを送信すると、テキスト内容から画像を生成してくれます。 このAIプログラムが、本格的に一般公開されたのが2022年7月であるにもかかわらず、2023年11月時点でユーザー数1,600万人を突破しました。Midjourneyには非常に高度なAI技術が使用されており、指定画像を元にしたAI画像が生成できます。 例えば、可愛い猫のイラストを実際的な画像に変換したり、水彩画風や油絵風などのタッチを変更したり、新しい画像コンテンツを生成することが可能です。ミッドジャーニーは、日本でも使えることや有料版なら商業利用が可能な点も魅力の一つです。 描いてもらいたいイラストのイメージを入力するだけで、高品質な画像を作ることができます。Midjourneyはプロンプトに加えて追加で指定ができるパラメータもあり、微調整やテイストの変更など、より細部にこだわった画像生成ができるでしょう。

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Dall·e 3・Midjourney・Stable Diffusion

DALL·E 3・Midjourney・Stable Diffusionの違い徹底比較|特徴・料金・選び方わかりやすく解説

はじめに 今年は、画像生成AIは目覚ましい進化を遂げ、ビジネス現場でも活用が迅速に進んでいます。テキストを入力するだけで、短時間で高品質な画像を生成できる点が大きな魅力です。 例、新商品のキャンペーン画像なども、AIツールを使えば短時間で多様なバリエーションを自動生成できます。従来の制作フローに比べて、圧倒的なスピードとコスト削減が可能です。 中でも、DALL·E 3・Stable Diffusion・Midjourneyの3特に注目されている画像生成AIです。 この記事では、この3つの主要な画像生成AIモデルの特徴や違いをわかりやすく比較し、独自に合った選び方を解説します。 画像生成AIツールのDALL·E 3・Midjourney・Stable Diffusionとは 今年、様々な画像生成AIツールが存在しますが、特に注目を集めているのがDALL·E 3、Midjourney、Stable Diffusionの3つです。これらはそれぞれ異なる特徴を持ち、ユーザーのスキルレベルによって最適な選択肢が異なります。 DALL·E

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動画生成Aiとは

動画生成AIとは?活用事例と5つのおすすめAIツールについて解説

はじめに 近年では、動画コンテンツの需要が急速に拡大しており、動画生成AIの技術が注目を集めています。動画AIとは、従来の動画を手作業で制作していたプロセスを自動化し、短時間で高品質な動画を作成する技術です。ビデオ生成AIは企業で導入され始めており、製品のデモストレーションビデオやSNSでの商品の紹介動画などに活用が進められています。しかし、ビデオ生成AIツールを選ぶ際は、自社の目的に合った機能が搭載しているかチェックすることが大切です。 例えば、テキスト入力から自然な動画を生成できるツールやアニメーション向きの動画を生成できるツールなど、それぞれに特化しているツールが異なります。インターネット上で企業のプロモーション動画を発信したい方は、Runway Gen-3がおすすめです。 ビデオ生成AIツールは機能面だけでなく、クリエイターが使いやすいかどうかチェックすることが重要です。本記事では、動画生成AIの特徴から活用事例とおすすめAIツール5選についてご紹介していきます。 動画生成AIとは? 動画生成とは、人工知能を活用してユーザーが入力したテキストや音声などの情報から新たな動画を自動生成できるAIです。動画制作AIは、人間が入力した大まかな構成や指示に基づき、迅速に動画を生成できるのが特徴です。 これまではカメラの撮影から編集でコストがかかったり完成までに数日から数週間までかかることが多いです。通常の動画制作は数分の動画でも、複数のパターンを試したい場合や字幕を入れるなどの細かな作業に多くの時間をとられてしまいます。 そこで、ビデオ生成AIであればこれらの大まかな作業をAIが行って細かい調整だけを人間の手で作成することが可能です。ビデオ生成AIを活用すれば、これまで必要だった機材やツールを扱うための知識などを必要なく、気軽に動画制作を行うことができます。 近年では、インスタグラムなどのSNS用のプロモーション動画や解説動画などといったジャンルに特化したビデオ生成AIツールが広がっています。企業でビジネス向けの動画を作成する際にビデオ生成AIを活用することにより、ターゲットに合わせた動画を短期間で作成することが可能です。 これらの要素からビデオ生成AIツールは、専門的な知識がなくても高品質な動画を作成できるため、企業でのマーケティングや教育コンテンツの制作などに広く利用されています。  動画生成AIでおすすめのツールとは 動画生成AIツール 開発会社

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音声生成Ai

音声生成AIとは?おすすめのツール5選と選び方について徹底解説

はじめに 近年では、生成AIの普及が進んでおり、ビジネスや日常生活のあらゆるところに人工知能が取り入れられています。その中でボイス生成AIと呼ばれる技術がコールセンターやバーチャルアシスタントなどの多岐にわたる分野で活用されています。 そもそもボイス生成AIとは、ユーザーが入力したテキストを入力してその音声を学習し、新しい音声データを生成する生成AIです。この技術は、自然言語処理(NLP)と音声合成の進歩により大きく進化し、喜怒哀楽などの感情を音声に反映させることが可能です。 しかし、企業やクリエイティブな作業で音声ガイドを依頼したいとき、コストや商用利用に悩む方が多いはずです。ボイス生成AIツールは本来必要だったナレーターの代わりにテキストを音声で生成できる分、商用利用や対応言語などが異なります。 そこで、今回はボイス生成AIの特徴からおすすめのツールについて詳しく解説します。自社でボイス生成AIを導入を検討している際は、対応言語や導入目的をしっかり把握することが大切です。本記事では、音声生成AIの特徴とおすすめのツールと選び方について詳しくご紹介していきます。 音声生成AIとは? 音声生成AIとは、ジェネレーティブAIと呼ばれ、音声データを学習して新たな音声を生成する技術です。この技術は、テキストを音声に変換するもので、近年のAI技術の進化により、非常に自然で人間らしい音声を生成することが可能になっています。 生成AIは、2022年11月にOpen AI社が対話型生成AIのChatGPTをリリースしたことで、世界中に普及しました。現在はGPT4-oをはじめ、テキストや画像・音声などを複数の種類のデータを一度に処理できるマルチモーダルのAIが増えたのも一つです。 ボイス生成AIでは、特定の人の声を大量に学習データとして用いると、その声色を使ってあらゆる文章を読むことが可能です。従来では、パソコンで問い合わせ情報や解説動画のテキストを手動で入力することが一般的でした。特に海外のビジネスで多言語に合わせた言葉でコンテンツを作成するのに語学の習得も必要でした。 そこで、ボイス生成AIであれば、多言語の言葉を自動で生成でき、各地域に合わせた音声コンテンツを簡単に作成することができます。例えば、解説動画のナレーションやコールセンターの自動応答システムなどビジネスにも活用されています。 コールセンターの業務で活用した場合、顧客との通話による音声データを素早くテキスト化し、顧客の質問に対して最適な回答を提案することが可能です。 ボイス生成AIビジネスシーンに導入される企業が増えていて、会議の議事録作成やカスタマーサポートの自動化など、テキストを自然な音声として処理することで業務の効率化につながります。 このようにボイス生成AIはこれまで手動で行っていた編集作業を自動化できるようになり、作業効率化を図ることができます。近年では、ボイス生成AIにおいてディープラーニングの技術を基盤としており、大量のデータを学習することで音声の認識精度が向上する技術が進んでいます。

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