Github Copilotとは

Github Copilotとは?特徴・料金・使い方を初心者にもわかりやすく紹介【徹底比較|活用例5選】

はじめに エンジニアのコーディング効率を飛躍的に高めるツールとして注目を集めているのが「GitHub Copilot」です。OpenAIとGitHubによって開発されたこのツールは、単なる自動補完機能を超え、「自然言語指示によるコード生成」「関数丸ごとの提案」「既存コードの問題検出」といった多彩な機能を備えています。 プログラミング初心者から現役エンジニア、さらにはプロダクト開発チームにいたるまで、幅広いユーザーに導入が広がっているのはその高い実用性にあります。本記事では、GitHub Copilotの基本的な仕組みや主要機能、料金体系に加え、他のAIコーディングツールとの比較や実際の活用事例5選を徹底解説します。 これから導入を考えている方や、「どのAI開発支援ツールを選ぶべきか悩んでいる」という読者に向けて、わかりやすく整理された内容になっています。 Github Copilotとは GitHub Copilotとは、GitHubとOpenAIが共同開発したAI(人工知能)ベースのコード補完ツールで、自然言語やコンテキストに応じたコード提案を自動で行う「AIペアプログラマー」として注目されています。 2021年にベータ版として登場し、現在は個人や企業向けに本格提供されているサービスです。IDE(統合開発環境)やテキストエディタに拡張機能として組み込むことで、コメントからコードを生成したり、既存コードの続きを書いたり、関数全体を自動提案したりと、人間の開発作業を支援します。JavaScript、Python、TypeScript、Goなど幅広い言語をサポートしており、開発のスピードと生産性を大幅に向上させられます。 GitHub Copilotの概要 GitHub […]

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GlideとLovable

GlideとLovableの違いを比較|どっちが使いやすい?ノーコードアプリ開発ツールの機能・料金・事例まとめ【2025年版】

はじめに ノーコードツールを使ったアプリ開発は、今や個人や中小企業だけでなく、DX推進を目指す大企業にも浸透しつつあります。なかでも、「Glide」と「Lovable」は、操作性と拡張性を両立した次世代型ツールとして注目を集めています。 両者は直感的な操作でアプリのUIを設計できるという点こそ共通していますが、実際のところ「どちらが自分にとって最適なのか」「どんな場面で違いが出るのか」と疑問に感じるユーザーも少なくありません。本記事では、GlideとLovableそれぞれの機能・料金・特徴を徹底比較し、具体的な活用事例を交えながら、目的に応じた使い分けのポイントを解説します。 初心者でも扱いやすいツールは?AI生成との連携はどう違う?など、2025年最新版の視点で分かりやすくまとめました。 Glideとは Glide(グライド)は、米国カリフォルニア州サンフランシスコに本社を置く Glide Apps, Inc. が開発・提供するノーコード開発ツールです。GoogleスプレッドシートやExcelファイル、Airtableなどのデータを基盤とし、ドラッグ&ドロップ操作だけでスマホアプリやWebアプリを簡単に作成できます。 特に「バックエンド=スプレッドシート」という直感的な仕様が特徴で、プログラミングの知識がなくても、業務用アプリ、顧客管理アプリ、イベント記録アプリなど多様なアプリケーションを構築できます。テンプレートやビジュアルコンポーネントが豊富なうえ、リアルタイムでデータが同期される仕組みを持つため、非エンジニアでも「欲しいアプリをすぐに作って動かす」ことが可能です。 さらに、アプリの公開・共有もワンクリックで完了するため、プロトタイピングや現場主導の業務改善アプリ制作にも最適なプラットフォームとして注目されています。 Glideの概要 Glideは、アプリ開発を「スプレッドシートやCSVデータを元に行う」という独自のコンセプトを持ったノーコードツールです。具体的には、Googleスプレッドシート、Excel、Airtable、BigQueryなどのデータソースをリアルタイムでアプリに接続し、UIをドラッグ&ドロップで構築するだけでデータ指向のアプリが完成します。

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Rag(検索拡張生成)とは

生成AIのビジネス活用で注目されるRAG(検索拡張生成)とは?仕組みや導入のメリット・事例4選を紹介

はじめに 近年、生成AIの進化はビジネスシーンに大きな変革をもたらしています。その中でも特に注目を集めているのが「RAG(検索拡張生成)」です。RAGとは、生成AIの性能を強化し、より正確で有用な情報提供を実現する技術として期待されています。 この仕組みは、AIモデルの学習データだけでなく、リアルタイムの検索結果や外部データベースを活用することで、最新かつ信頼性の高い情報を反映する点に特徴があります。これにより、企業は製品開発やカスタマーサポートなど多くの分野で業務効率化と顧客満足度向上を図ることが可能です。 本記事では、RAGの仕組みや導入メリット、実際の活用事例を詳しく解説し、ビジネスへの応用方法を探ります。 RAG(検索拡張生成)とは RAG(Retrieval-Augmented Generation)は、生成AIの一種であり、検索機能を統合して情報生成を強化する技術です。従来の生成AIは学習データに基づいて回答を作成するため、最新情報への対応や事実確認が課題とされてきました。 しかし、RAGはAIモデルに外部データベースや検索エンジンを組み合わせることで、必要な情報をリアルタイムで取得し、生成内容に反映させる仕組みを採用しています。 これにより、情報の正確性や信頼性を高めると同時に、更新頻度の高い分野や専門的な分野でも対応が可能です。 例えば、カスタマーサポートでは最新の製品情報を即座に提供できるほか、ビジネスレポート作成時にも最新統計や市場動向を反映した資料作成が行えます。RAGは生成AIの弱点を補い、実務における適用範囲を大きく広げる技術として注目を集めています。 RAGとLLM(大規模言語モデル)との関係性 RAG(検索拡張生成)とLLM(大規模言語モデル)は密接に関連しており、それぞれの特性を活かすことで高度な情報処理と回答精度の向上を実現しています。LLMは大量のテキストデータを学習し、自然言語処理を行うAIモデルであり、文脈理解や文章生成を得意とします。 しかし、LLMは学習データに基づいて情報を生成するため、更新頻度の高い情報や専門的な知識には対応しきれない場合があるのが現状です。 そこでRAGはこの課題を補う役割を担います。RAGはLLMに検索機能を統合し、外部データベースやリアルタイムの検索結果から必要な情報を取り込むことで、最新かつ正確なデータを反映した応答を可能にします。具体的には、RAGは検索クエリを通じて関連する文献やウェブページを取得し、その内容をLLMに提供。LLMは提供された情報を基に生成を行うため、正確性と信頼性が向上します。

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ベトナムAi開発企業

ベトナムAI開発企業トップ5|最新動向と注目企業を徹底比較【2025年版】

はじめに 近年、ベトナムはソフトウェア開発のアウトソーシング拠点として急速に存在感を高めています。特にAI分野では、優秀なエンジニア人材とコスト競争力を背景に、欧米や日本の企業からも注目を集めています。国内外の投資拡大に伴い、AI開発の需要は拡大し続け、ベトナム発の企業がグローバル市場で成果を上げる事例も増えています。 本記事では、2025年最新の動向を踏まえながら、ベトナムをAI開発の拠点として選ぶメリットと、信頼できる主要企業トップ5を徹底比較します。 ベトナムAI開発の現状と動向 ベトナムでは、AIスタートアップへの注目と投資が急拡大しており、2023年には約1,000万ドルだった市場規模が、2024年には8倍の約8,000万ドルに成長しました。金融、ヘルスケア、EC、ビジネス自動化、農業など多様な分野でAIの活用が進んでいます。 国としてもAIを戦略的に推進しており、2040年までにAIがGDPに1,200〜1,300億ドル規模の貢献を見込む報告もあり、政策支援と経済成長との親和性が強調されています。 また、QualcommやNvidiaの進出によって、R&D拠点やAIデータセンターの整備が進み、インフラの整備や技術移転、技術人材育成が加速しています。 こうした流れにより、ベトナムはAI分野における事業機会や国際協力のフロンティアとして注目されており、今後の成長が期待されています。 参照元:ASEAN におけるデジタル分野の企業動向 および日系企業へのヒアリング調査 なぜベトナムがAI開発拠点として注目されるのか ベトナムはここ数年でAI開発の有力拠点として世界的に注目を集めています。その背景には、政府の積極的なAI推進政策や人材育成の取り組み、欧米や日本に比べてコストを抑えつつ高品質な開発ができる環境、そして国際プロジェクトに対応できる語学力・適応力を備えたエンジニアの存在があります。 さらに外資系企業の進出も相次ぎ、スタートアップとの連携を含めたエコシステムが拡大している点も魅力です。これらの要因が相まって、ベトナムは今後さらにAI分野での存在感を高めていくと期待されています。

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Glide(グライド)とは

Glide(グライド)とは?機能・料金・使い方を徹底解説【2025年最新版】

はじめに ノーコード開発ツールの進化が加速する中、スプレッドシートをそのままアプリに変換できるというコンセプトで注目を集めるのが「Glide(グライド)」です。 プログラミング知識がなくても、GoogleスプレッドシートやExcelデータを読み込むだけで、スマホ・タブレット・PC対応の業務アプリや顧客管理ツールを驚くほど簡単に作れるのが最大の魅力です。2025年現在、Glideは機能拡張や料金体系を刷新し、中小企業の業務効率化からイベント・教育分野まで幅広く活用されています。 本記事では、Glideの基本概要から、主な機能、実際の使い方、料金プラン、他ノーコードツールとの比較、さらには活用事例や注意点までを網羅的に解説します。「初めてのアプリ開発に最適なツールは?」「Glideで何ができるの?」と知りたい方にとって、実践的でわかりやすい内容となっています。ノーコード導入を検討している方は、ぜひ最後までご覧ください。 Glide(グライド)とは Glide(グライド)とは、米国サンフランシスコに拠点を置く GlideApps, Inc. が開発・提供するノーコード型アプリ開発プラットフォームです。スプレッドシートや外部データベースを活用して、プログラミングを行わずにWebアプリやスマホ向けアプリを構築できます。特に、GoogleスプレッドシートやExcelなどの表形式データをインポートすることで、そのままアプリとして可視化・操作できる点が大きな特徴です。 Glideは、ドラッグ&ドロップ操作で画面のデザインを直感的に編集できるビジュアルエディタを搭載しており、ユーザーごとに異なる画面を表示したり、フォーム入力・画像アップロード・検索機能などを簡単に設定したりすることができます。多くの基本機能がテンプレート化されているため、初学者でも短時間で実用的なアプリを作ることが可能です。 その手軽さと拡張性から、業務効率化アプリの内製化を目指す企業や、顧客向けの試作アプリを低コストで開発したいスタートアップ、教育機関で授業用アプリを作成するケースなど、幅広いシーンで導入が進んでいます。Glideはノーコードを超えた「業務デジタル化プラットフォーム」として、今後も注目を集める存在です。 Glideの主な機能 Glideは「データをアプリに変える」というコンセプトに特化したノーコードツールとして、多様な機能を備えています。スプレッドシートや外部データベースを直接アプリのデータソースとして活用できる点から、ノーコードツールとしての敷居を大幅に引き下げ、非エンジニア層を中心に人気を集めています。 さらに、UIをドラッグ&ドロップで設計できる直感的なエディタや、ユーザー権限管理、運用にも役立つテンプレートなども充実。

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Lovable(ラバブル)とは

Lovable(ラバブル)とは?特徴・料金・活用事例3選を徹底解説|Glide・Power Apps比較表あり

はじめに ノーコード/ローコード開発ツールが主流化する中でも、デザイン性とAI活用を武器に急成長しているのが「Lovable(ラバブル)」です。従来のノーコードツールとは異なり、AIによるコード自動生成とビジュアルエディタの両方を活用できるハイブリッド型プラットフォームとして注目され、デザイナーやエンジニアの間で利用が急増しています。 特にブランド向けウェブサイト制作やUI重視のアプリ開発で高く評価されており、これまでノーコードでは限界だったデザイン再現性やカスタム要件の対応力を大幅に改善している点が特徴です。 本記事では、Lovableの基本機能や使い方、料金プランをわかりやすく解説しつつ、GlideやPower Appsといった他ツールとの比較や活用事例もご紹介します。「チーム内でのアプリ内製化を検討している」「AIとノーコードを両立したい」「ビジュアル重視で高品質なWebアプリを作りたい」という方は、ぜひご一読ください。 Lovable(ラバブル)とは Lovable(ラバブル)とは、AIを活用しながらWebアプリやデザイン性の高いWebサイトを構築できる、次世代型のノーコード/ローコード開発ツールです。 開発元はスウェーデン・ストックホルム拠点のスタートアップ、Lovable Labs Incorporatedが提供しています。最大の特徴は、ビジュアルエディタでノーコード開発ができるだけでなく、AIによるコード自動生成にも対応している点にあります。 これにより、デザイン性の高いプロダクトを素早く作りつつ、必要に応じてコードをカスタマイズすることが可能です。一般的なノーコードツールでは難しかった自由なUI構築や細かなデザイン調整が、LovableではAIとビジュアル編集の組み合わせにより効率的に実現できます。 例えば、UIコンポーネントのレイアウトはドラッグ&ドロップ操作で配置でき、細部のコード編集はAIが初期生成してくれるため、ノーコード初心者でもプロレベルのプロトタイプが短時間で完成します。 さらに、生成されたWebプロジェクトはブラウザ上で直接プレビュー・共有でき、構築済みのコードはそのままエクスポート可能です。小規模なサービスサイト制作から素早くデザイン提案を行いたいデザイナーや、開発コストを抑えたいベンチャー企業まで、多様な用途で導入が進んでいます。 Lovableは、AI+ノーコードの強みを両立したハイブリッド型プラットフォームとして今後も幅広いシーンでの活用が期待されています。

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Veo 3とは

Veo 3とは?Googleの動画生成AIモデルの比較と5つのビジネス活用事例を紹介

はじめに 2025年にGoogleが発表した動画生成AIモデルVeo 3とは、数秒のテキスト入力や画像から高解像度かつ自然な動画を自動生成できる次世代型AIとして注目を集めています。従来のモデルと比べて物理的整合性や動きのリアリティが大幅に向上しており、映像制作・広告・教育・SNSマーケティングなど、幅広い分野での活用が期待されています。 本記事では、Veo 3の概要と他モデルとの違いを解説しながら、実際のビジネス活用シーンを5つ紹介します。 Veo 3とは Veo 3とは、Google DeepMindが開発した最新の動画生成AIモデルであり、テキストや画像から高精度な動画を生成できる革新的な技術です。2025年5月に開催された「Google I/O 2025」で初公開され、その高い表現力と生成速度に世界中の開発者やクリエイターが注目しています。Veo 3は、プロンプト(指示文)から1080pの高画質動画を最長1分まで生成可能で、構図、ライティング、カメラワーク、物体の動きに至るまで非常にリアルな仕上がりが特徴です。 また、物理法則や三次元空間の理解が優れており、「カメラが建物の間をドローンのように飛び抜ける」といった複雑なシーンにも対応可能。これにより、従来のAI動画生成で難しかった“滑らかで一貫性のあるシーケンス”を自然に表現できます。現在は一部クリエイター向けに提供されており、今後の一般公開に向けて期待が高まっています。

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Sora 2とは

Sora 2とは?OpenAI次世代動画生成AIの新機能・料金・使い方・活用事例を徹底解説

はじめに 動画生成AIの最前線に立つ、OpenAIの次世代動画生成AI「Sora 2」が登場しました。 SNSではデモ動画の質感や長尺生成の安定性が高く評価され、実務での活用報告が増えています。海外メディアでも前モデル比の物理一貫性と編集自由度が強みとして取り上げられ、広告制作や教育分野での実用段階に入ったという論調が目立ちます。 従来モデルでは難しかったリアルな物理挙動、音声・映像の同期制御、そして「あなた自身やペットを映像内に登場させる」といった革新的機能を備え、クリエイターから企業のマーケティング担当者まで幅広く注目を集めています。 この記事では、Sora 2の概要から「前モデルとの違い」「主な機能」「料金体系」「使い方(アプリ・Web・招待コード)」「他社モデルとの比較」「活用事例」「導入時の注意点」まで、段階を追って徹底解説します。 Sora 2とは Sora 2とは、OpenAIが2025年9月にリリースを発表し、開発された次世代動画生成AIモデルで、テキストや画像などの入力データから高品質な動画を自動生成できるプラットフォームです。Sora 2は動画生成AIにおける“GPT-3.5の瞬間”とも言われており、生成精度と表現力の両面で大きな転換点となっています。前モデル「Sora」と比較して、動画の物理的なリアリティ再現性、複数キャラクターの動作制御、音声との同期などの面で大きく進化しており、映像制作・広告・教育といった幅広い分野での応用が期待されています。 「生成A ×動画クリエイション」の可能性を大きく広げ、SNS動画、広告コンテンツ、ミュージックビデオ、教育用コンテンツの制作まで、幅広い用途に対応可能なことが特徴です。さらに、2025年最新版では「Cameo機能」により、自分やペットの顔・姿を動画に挿入できるパーソナライズ機能も追加されています。

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Intra-Mart(イントラマート)

intra-mart(イントラマート)とは?機能・メリット・他社比較・事例3選をわかりやすく解説

はじめに 企業のDX推進や業務効率化が加速する中で、近年注目されているのがローコード開発基盤「intra-mart」です。イントラマートはワークフロー管理を中心に、システム統合やアプリケーション開発を支援する国内発のプラットフォームで、20年以上の導入実績を誇ります。プログラミングの専門知識がなくても業務アプリを構築できる利便性や、既存システムとの柔軟な連携力が高く評価され、多くの企業が導入しています。また、Microsoft Power PlatformやOutSystems、kintoneといった他のローコード基盤との比較においても、導入規模や業務特化度で独自の強みを持っています。 本記事では、intra-martの基本概要から主な機能、導入メリット、他社製品との違い、さらに具体的な活用事例までをわかりやすく解説します。 intra-mart(イントラマート)とは intra-martとは、NTTデータ イントラマート社が提供する企業向けのローコード開発プラットフォームであり、ワークフロー管理やシステム統合を強力に支援する基盤です。2000年の提供開始以来、国内外7,000社以上に導入されており、業種・規模を問わず幅広い企業の業務効率化やDX推進を支えてきました。 最大の特徴は、申請・承認といった日常業務を電子化・自動化するワークフロー機能に加え、ローコード開発によって短期間で業務アプリを構築できる点です。さらにERPや会計システム、人事・販売管理といった基幹システムとも柔軟に連携でき、企業内の情報やプロセスを統合的に管理できます。加えて、社内ポータル機能を通じた情報共有やタスク管理、RPAやAIとの連携による自動化強化にも対応しており、企業全体の生産性向上に寄与します。 イントラマートは「使いやすさ」と「拡張性」を兼ね備えた国産プラットフォームとして、DXを加速させる中核的な役割を果たしているのです。 intra-martの主な機能 intra-martは、単なるワークフローシステムにとどまらず、企業の業務基盤を包括的に支えるプラットフォームです。申請・承認といった日常業務の効率化はもちろん、ローコードによる業務アプリ開発、既存システムの統合、社内ポータルとしての情報共有まで、多彩な機能を一元的に提供します。さらに近年ではAIやRPAとの連携も強化され、DX推進の中核基盤として企業のデジタル化を加速させています。 ここでは、イントラマートの代表的な機能を5つに分けて紹介します。 ワークフロー管理機能

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リテールAiとは

リテールAIとは?活用分野・導入のメリット・3つの事例をわかりやすく解説

はじめに 小売業界は、人口減少や人手不足、消費者ニーズの多様化といった課題に直面しています。こうした中で注目されているのが「リテールAI」です。リテールAIとは、小売業の現場にAIを導入し、需要予測や在庫管理、パーソナライズドマーケティング、店舗運営の効率化などを実現する仕組みを指します。 近年では、大手チェーンだけでなく中小規模の小売事業者にも活用が広がり、売上拡大やコスト削減、顧客体験向上のための重要な武器となりつつあります。本記事では、リテールAIの基本的な仕組みや導入の背景、活用分野、導入によるメリット、そして具体的な活用事例をわかりやすく解説します。AI時代に競争力を高めたいと考える小売事業者にとって必見の内容です。 リテールAIとは リテールAIとは、小売業におけるさまざまな業務や顧客接点に人工知能(AI)を活用する仕組みを指します。従来、小売業は経験や勘に基づいた在庫管理や販売戦略が多く、需要変動への対応や顧客一人ひとりに合わせたマーケティングには限界がありました。 リテールAIは、POSデータや購買履歴、来店者数、天候、イベント情報など膨大なデータを解析し、需要予測や在庫最適化、価格調整、さらには顧客ごとのパーソナライズ提案を可能にします。 例えば、AIによるレコメンド機能で顧客に最適な商品を提示したり、店舗カメラと連動して混雑状況を分析し人員配置を最適化するなど、現場の課題解決に直結するのが特徴です。近年ではEコマースとリアル店舗を統合する「オムニチャネル戦略」でも活用が進み、デジタルとリアルをつなぐ新しい小売の形を支える重要な技術として位置付けられています。 リテールAIが注目される背景 リテールAIが近年注目を集めている背景には、小売業界が直面する深刻な課題があります。まず、日本を含む先進国では人口減少や高齢化により労働力不足が進み、店舗運営の効率化が急務となっています。さらに、消費者の購買行動はオンラインとオフラインを行き来するオムニチャネル化が進み、従来型の販売戦略では顧客ニーズを的確に捉えにくくなっています。 競争が激化する中、在庫切れや過剰在庫は大きな機会損失やコスト増につながるため、データに基づいた需要予測や在庫最適化の仕組みが強く求められています。加えて、スマートフォンやSNSの普及により顧客データが膨大に蓄積されるようになったこともAI活用を後押ししています。これらのデータをAIで解析し、顧客ごとに最適な商品提案やプロモーションを行うことで、売上拡大と顧客体験向上を同時に実現できるのです。こうした業界課題と技術進化の両面が、リテールAIの導入を加速させている要因といえるでしょう。 リテールAIの活用分野 リテールAIは、小売業の幅広い領域で活用が進んでいます。従来は人の経験や勘に頼っていた業務を、AIがデータに基づいて分析・自動化することで、効率化と精度向上を同時に実現できるのが大きな特長です。 需要予測から在庫管理、マーケティング、価格戦略、セキュリティ対策まで、その応用範囲は多岐にわたります。ここでは、代表的な活用分野を5つに分けて詳しく見ていきましょう。 需要予測・在庫管理

リテールAIとは?活用分野・導入のメリット・3つの事例をわかりやすく解説 続きを読む

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