日経クロステックNext東京2025

エイチビーラボ、日経BP主催イベント「日経クロステックNEXT東京2025」に出展

出展のお知らせ HBLABは、2025年10月16日(木)~17日(金)に東京国際フォーラムで開催される「日経クロステックNEXT東京2025」に出展いたします。 AIとローコードは、DXを加速させ、コスト最適化と業務効率化を実現する重要なトレンドとなっています。特に人材不足が課題となっている日本において、その価値はますます高まっています。一方で、多くの企業が依然としてレガシーシステムや導入の遅れといった課題に直面し、DXの推進が停滞するケースも少なくありません。 HBLABのブースでは、こうした課題を解決するために、AI x ローコードを融合させた独自のDXソリューションをご紹介します。ぜひ弊社ブースにもお立ち寄りください。 爆速マイグレーションを実現する、AI×ローコード×グローバル体制:迅速かつ安定したシステム移行 HBLAB独自開発のAI製品を活用し、企業を包括的に支援: 柔軟な管理システムを構築し、業務導入を加速 手作業プロセス(Excel・紙業務)の排除 発注や在庫予測などの運用プロセスを自動化 HBLABは、ツール・開発体制・人材育成を三位一体で推進し、単なるAIソリューション提供にとどまらず、企業が自らAIを活用し続けられる未来の基盤づくりに取り組んでいます。 ブースでの体験 AI […]

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Openai Sora Vs Google Veo 3

Veo 3とSoraとの違い~技術的な特徴とおすすめなケースについて徹底解説

はじめに 今年では動画生成AI技術が急速に発展する中、GoogleのVeo 3とOpen AIのSoraという最先端モデルが注目を集めています。2つの動画生成AIは2024年から2025年にかけてリリースされ、テキストから高品質な動画を生成する革新的な能力を提供していますが、それぞれ異なる特徴と特性を持っています。 その中でSoraは一度に2〜4のバリエーションを生成でき、720pで最大5・または480pで最大10秒の動画に対応しています。これまでは複雑だった物理干渉やリアルな動きの再現には限界がありましたが、Veo 3が登場したことにより、その状況は大きく変化しています。 しかし、自社で動画生成AIを導入するとき、Veo 3とSoraを選ぶときどちらを選べばいいのか気になる方が多いはずです。二つのツールにはそれぞれの特徴や使い方などが異なります。 ここからは、Veo 3とSoraの違いと特徴・おすすめなケースについて詳しくご紹介していきます。 ヴェオ3とは Veo 3(ベオ)とは、2024年5月14日にGoogle DeepMind社が発表した動画生成AIモデルです。Veo

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アイキャッチSora

Soraとは?技術的な特徴と課題について徹底解説

はじめに YoutubeやTikTok・Instagramなどの動画コンテンツのニーズが高まっている中で、動画生成AIの活用がトレンドとなっています。ところで、OpenAIの生成AIであるSoraはその技術力の高さや短時間での高品質な動画生成速度が最も注目されています。 Sora(ソラ)とは、ChatGPTを開発したOpenAI社が発表した最先端の動画生成AIモデルです。Soraはテキストや画像に自社が再現したいイメージを入力することで多様なスタイルのテーマの動画を生成できます。 しかし、自社で広告制作やクリエイターなどで、予算や時間が足りないなどと気になる方は多いはずです。 そらとは Sora(ソラ)とは、2024年にOpenAIがリリースしたテキストや画像から高品質な動画を生成できる最新動画生成AIツールです。Sora(ソラ)という名前は、日本語の「空」になんで付けられていると言われています。このAIツールは、ユーザーがテキスト形式のプロンプトを入力するだけで、リアルな映像を生成できることが特徴です。 プロンプトを入力すると、最大で20秒・1,080pの高品質な動画を生成することができます。プロンプト入力の形式も簡単で、特別なスキルがなくてもプロのような映像を作ることができます。 そのため、ビジネスでは商品紹介ビデオやイベント予告ビデオなどの用途での使用が増えています。 このようにSoraは、高品質な動画生成と複雑なタスクへの対応能力で、ビジネスで限られた時間の中で高品質のコンテンツを作成方に適しているのがポイントです。 Sora の仕組み・技術の特徴 動画生成AIツールの一つ「Sora」は、テキストや画像・動画のプロンプトに自分で作成したいイメージを入力することで、新たな動画を生成できます。高い品質で動画生成を実現するために、拡散モデル(拡散モデル)やトランスフォーマーアーキテクチャと呼ばれるAIモデルを採用しています。 Sora は、多くのユーザーのニーズを満たすために、直感的な操作性と高度な技術を控えています。ここからは、Sora

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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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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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