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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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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Chatgptエージェントとは (1)

ChatGPTエージェントとは?機能・使い方・料金・3つの事例をわかりやすく解説【比較表あり】

はじめに 生成AIの進化に伴い、「ChatGPTエージェント」という新しい概念が注目を集めています。OpenAIが2025年7月に発表したChatGPTエージェントは、従来のChatGPTがテキスト生成や会話を中心に活用されてきたのに対し、外部ツールやサービスと連携し、タスクを自動的に実行できる“実行型AI”へと進化しました。例えば、Web検索や社内ナレッジの活用、カレンダー管理、メール送信、データ分析などを一貫して行うことが可能です。さらに、他社のAIエージェントとの比較や料金体系、活用事例を理解することで、自社にとって最適な導入方法を見極めやすくなります。 本記事では、ChatGPTエージェントの基本的な仕組みから主な機能、料金プランや他モデルとの比較、実際の事例までを徹底解説します。これからAIを業務に取り入れたい方や最新動向を知りたい方に必見の内容です。 ChatGPTエージェントとは ChatGPTエージェントとは、OpenAIのChatGPTに「外部ツールとの連携機能」や「自律的なタスク実行能力」を付与した拡張版の仕組みを指します。その技術的な核心は、OpenAIが開発したとという2つの技術を組み合わせる点にあります。Operatorは、ChatGPTが外部アプリやサービスを安全かつ正確に操作できるようにする基盤であり、APIやシステム連携を可能にします。一方、Deep Researchは高度な情報検索・要約技術で、最新のWeb情報や専門データを参照し、より深い知識や分析を提供できるようにします。   従来のChatGPTは主にテキスト生成や会話応答に特化していましたが、エージェント化することでユーザーの指示に基づき外部アプリを直接操作し、例えばカレンダー登録、社内文書検索・要約、メール送信などの業務をAIが代行可能です。さらに、APIやデータベースとの接続を通じて企業システムとも連携し、ワークフローの自動化も実現します。こうした進化により、ChatGPTエージェントは単なる「会話型AI」から「実務型AIアシスタント」へと変貌し、個人の日常効率化から企業の業務改革まで幅広いメリットをもたらしています。 ChatGPTエージェントでできること・主な機能 ChatGPTエージェントは、従来のChatGPTを単なる会話ツールから「実務をこなすアシスタント」へと進化させた存在です。文章生成にとどまらず、外部サービスとの連携、繰り返し業務の自動化、最新情報の収集や整理、さらには専門分野に特化した高度な知識提供まで幅広く対応します。ここでもOperatorによるタスク実行能力とDeep Researchによる高度な情報処理能力が核となり、より信頼性と実用性の高い支援が可能となっています。   これにより、個人にとっては生活効率化、企業にとっては業務改革の推進といった役割を担えるようになっています。以下では、ChatGPTエージェントが備える代表的な5つの機能を詳しく解説します。 外部ツールやサービスの呼び出し ChatGPTエージェントの最大の特徴のひとつは、外部ツールやサービスと直接連携できる点です。従来のChatGPTは回答を生成するだけでしたが、エージェント化によってGoogleカレンダーに予定を追加したり、Slackにメッセージを送信したり、クラウドストレージからファイルを検索するなどの具体的な操作が可能になりました。 さらに、企業システムやカスタムAPIと接続することで、在庫管理や顧客データベースの参照、タスク管理ツールの更新など、実際の業務プロセスをAIが担うこともできます。これにより、単なる「質問応答のAI」ではなく、実際にアクションを伴う「実務型AIアシスタント」としての役割を果たすことが可能です。

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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

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Grok 4とは

Grok 4とは?性能・料金・使い方・最新事例を徹底解説【比較表あり】

はじめに イーロン・マスク氏が率いるxAI社は、2025年7月に最新の大規模言語モデル「Grok 4」を発表しました。前バージョンのGrok 3から大幅に進化し、推論力・数学的精度・専門領域での理解力において世界トップクラスの水準を実現しています。特に「Grok 4 Heavy」では複数エージェントによる協調処理を導入し、従来モデルを大きく上回る結果を各種ベンチマークで記録しました。 また、リアルタイム検索や外部ツールとの統合など実用性の高い機能も搭載され、企業利用や研究用途においても注目を集めています。本記事では、Grok 4の基本概要や性能、料金プラン、使い方に加え、GPT-5やGemini、Claudeといった他社モデルとの比較や活用事例まで徹底解説します。最新の生成AIを導入したい企業や開発者に必見の内容です。 Grok 4とは Grok 4とは、イーロン・マスク氏が率いるxAI社によって2025年7月に発表された最新の大規模言語モデル(LLM)です。前バージョンのGrok 3から大幅に進化し、推論力や数学的精度、専門領域における応答品質などが大きく向上しています。特に、数学試験AIME25での満点獲得や、複雑な抽象推論課題で他モデルを凌駕するなど、世界トップクラスの性能を証明しました。 さらに「Grok

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Mcp(Model Context Protocol)とは

MCP(Model Context Protocol)とは?仕組み・メリット・4つの活用事例をわかりやすく解説

はじめに AI技術が急速に進化する中で、複数のモデルやアプリケーションを効率的に連携させる仕組みとして注目されているのが「MCP(Model Context Protocol)」です。従来のAI活用では、モデルごとに異なるAPIや開発環境に依存するため、統合や運用に大きな負担が伴っていました。MCPはその課題を解決する新しいプロトコルであり、開発効率の向上やセキュリティ強化、さらにはコスト削減にもつながると期待されています。 本記事では、MCPの定義や仕組みをわかりやすく解説するとともに、導入によるメリットやソフトウェア開発・ビジネス活用など具体的な事例を紹介します。AIエージェント開発や最新の技術動向に関心がある方は、ぜひ参考にしてください。 MCP(Model Context Protocol)とは MCP(Model Context Protocol)とは、AIモデルとアプリケーションや外部サービスを効率的に接続するために開発された新しい通信規格です。従来はAIごとに異なるAPIや環境を利用する必要があり、開発者にとって統合の手間や学習コストが課題でした。MCPを導入することで、異なるモデル同士を共通の仕組みで連携でき、拡張性や相互運用性が大幅に向上します。 特に注目すべき点は、このMCPがAnthropicによって2024年11月に発表されたということです。今後、生成AIやAIエージェント開発を推進する上で欠かせない基盤技術として注目されており、業界全体での普及が期待されています。 今後、生成AIやAIエージェント開発を推進する上で欠かせない基盤技術として注目されています。 MCPの定義

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Hblab-Danang-New-Office

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

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

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株式会社トライハッチのインタビュー

顧客インタビュー:株式会社トライハッチ 代表取締役 武藤尭行様 HBLABとの協業で見えた品質・スピード・柔軟性の可能性 今回は、店舗向けのシステム開発やデジタルマーケティング支援を手掛ける株式会社トライハッチ(以下、Tryhatch) 代表取締役 武藤尭行様に、HBLABとの出会いから現在までの協業経緯、評価、今後の期待まで、率直なお話を伺いました。 HBLAB タオ: まずは御社の事業内容と今後の展望について教えてください。 武藤様: Tryhatchは、飲食店やクリニックなどの店舗向けに、システム開発とデジタルマーケティング支援を行う会社です。2018年1月に創業し、主力サービスはGoogleマップ上での上位表示対策、いわゆるMEO対策の管理・分析ができるツール「MEOチェキ」です。現在は約10万店舗のクライアントを支援しています。 今年からは事業のピボットを進め、スワイプ型ランディングページを制作できる「SwipeKit」を主軸に展開しています。 HBLAB タオ:HBLABを知ったきっかけはGoogle検索だと存じておりますが、その際、HBLABの第一印象とお問い合わせに繋がった背景について聞かせていただけますでしょうか。 武藤様:それまで日本国内やベトナムの複数の開発会社と取引してきましたが、品質やコミュニケーション面で思うように進まないことが多く、課題を感じていました。

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HBLAB JAPAN、 戦略企画・事業担当副社長を任命

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。

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Ts Js

TypeScriptとJavaScriptの違いと特徴・選び方について徹底解説

はじめに Web開発の現場では、TypeScriptとJavaScriptのどちらを使うべきか、という議論が頻繁に行われています。JavaScriptは長年にわたり、Webページを代表する言語としてよく使われてきましたが、学校ではその課題を補う形でTypeScriptの導入が進んでいます。 この記事では、TypeScriptとJavaScriptの違いと特徴・選び方について詳しくご紹介していきます。 TypeScriptとJavaScriptとは TypeScript と JavaScript は、現代の Web 開発において広く使われているプログラミング言語です。一見似たような構文を持ちながらも、用途や特徴には明確な違いがあります。 タイプスクリプトとは TypeScriptとは、JavaScriptに静​​的な付け型を追加したスーパーセットのプログラミング言語です。この言語は、Microsoftによって2012年に公開され、現在では多くの開発企業やプロジェクトに採用されています。 TypeScriptは、JavaScriptとの互換性が高く、大規模な開発でもエラーが起きにくいようにしているのが特徴です。TypeScriptで書いたコードをコンパイルすると、JavaScriptのコードに変換されるため、JavaScriptの実行環境があればすぐに使えます。 TypeScript

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