はじめに 生成AIの進化が加速する中、Googleが発表した最新モデル「Gemini 3」は、前世代のGemini 2.5から大きな進化を遂げたモデルとして注目を集めています。 単なる性能向上にとどまらず、推論能力やマルチモーダル対応の強化、実務での使いやすさなど、実際の利用シーンを強く意識したアップデートが特徴です。 一方で、「Gemini 2.5と何が違うのか」「業務や開発で本当に使えるのか」といった疑問をもつ人も多いのではないでしょうか。 本記事では、Gemini 3で何が変わったのかを軸に、前世代2.5との具体的な違い、進化したポイント、さらに実際の活用事例までを整理して解説します。 これからGemini 3の導入や活用を検討している人にとって、判断材料となる情報をわかりやすくまとめています。 Gemini 3とは Gemini […]
Gemini 3とは何が変わった？前世代Gemini 2.5との違い・活用事例まで解説 続きを読む
はじめに AIを活用した開発手法が進化する中で、「バイブコーディング」という言葉がエンジニアの間で注目を集めています。バイブコーディングとは、コードを一行ずつ厳密に設計・記述する従来のやり方とは異なり、AIに意図や方向性を伝えながら、試行錯誤を前提に開発を進めるスタイルを指します。 CursorやGitHub Copilot、Claude CodeといったAIツールの普及により、実装のスピードや柔軟性が大きく向上したことが、この考え方を後押ししています。一方で、「感覚的で危ういのではないか」「品質は担保できるのか」といった不安を感じる人も少なくありません。 本記事では、バイブコーディングの意味や基本的な考え方から、従来のコーディングとの違い、メリットや注意点を整理します。さらに、実際にバイブコーディングが活用されている事例も紹介し、どのような場面で有効なのかをわかりやすく解説します。AI時代の開発スタイルを考えるうえでの参考にしてください。 バイブコーディングとは バイブコーディングとは、AIの力を前提にしながら、人の意図や方向性を起点として開発を進める新しいコーディングスタイルです。従来のように最初から仕様や設計を細かく固めてコードを書くのではなく、「こうしたい」「この方向で動かしたい」といった感覚的なゴールをAIに伝え、試行錯誤しながら形にしていく点が特徴です。 CursorやGitHub Copilot、Claude CodeといったAIツールの進化により、コード生成や修正のハードルが大きく下がったことで、この考え方が現実的な選択肢として広がっています。ここでは、バイブコーディングの基本的な考え方や、従来の開発手法との違いを整理しながら解説します。 バイブコーディングは「意図」を起点にAIと進める開発スタイル バイブコーディングの最大の特徴は、コードそのものではなく「意図」から開発を始める点にあります。従来は、仕様書や設計書をもとに、どの関数をどう書くかを人が細かく決める必要がありました。 一方、バイブコーディングでは、「この機能を実現したい」「この挙動を改善したい」といった目的をAIに伝え、生成されたコードを見ながら調整を重ねます。AIが実装のたたき台を作り、人がそれを評価・修正する流れが前提です。
バイブコーディングとは？意味・従来のコーディングとの違い・活用事例3選をわかりやすく解説 続きを読む
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
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】 続きを読む
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
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 続きを読む
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。
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 続きを読む
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。
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 続きを読む
はじめに 2025年2月27日に登場した「GPT-4.5」は、OpenAIが開発した次世代AIモデルとして注目を集めています。前モデルGPT-4と比べてどこが進化したのか？具体的に何ができるのか？ 本記事では、GPT-4.5の性能や特徴をわかりやすく解説するとともに、実際の活用事例や他モデルとの違いについても詳しくご紹介します。 GPT-4.5とは GPT-4.5とは、OpenAIが開発した大規模言語モデル「GPT」シリーズの最新進化系であり、GPT-4とGPT-5の間に位置するモデルです。GPT-4をベースにしながらも、より自然でスムーズな対話能力、正確な情報処理力、複雑な指示への理解力が向上しています。特に、コード生成や数学的推論、長文コンテキストの保持といった面で大きな改善が見られ、実用性が格段にアップしています。 また、GPT-4.5はChatGPTのProプランに搭載されているバージョンで、使い勝手やレスポンス速度も向上。プラグインやカスタムGPTとの統合、マルチモーダル対応（画像や音声の理解）といった最新機能もサポートされており、業務利用にも高い適応性を持ちます。GPT-5の登場を待ちきれないユーザーにとって、現時点で最もバランスの取れたAIモデルのひとつといえるでしょう。 GPT-4.5の性能 GPT-4.5は、従来モデルに比べてあらゆる面で性能が向上した中間アップデートモデルです。特に注目すべきは、より自然な対話が可能になる「感情的知性」、応答速度の大幅な改善、そして新しい推論アプローチである「非チェーン・オブ・ソート（CoT）」の導入です。 ここでは、GPT-4.5の主な性能強化ポイントを詳しく解説します。 感情的知性の向上 GPT-4.5では、ユーザーの感情やニュアンスをより正確に読み取る「感情的知性」が格段に向上しました。これにより、相談やカスタマーサポートのような“気遣い”が求められる場面でも、自然で共感的なやり取りが可能になっています。 過去のモデルでは、表面的な返答にとどまることが多かった一方、GPT-4.5は会話のトーンや前後の文脈から感情を推測し、適切な言葉選びを行います。その結果、ユーザーとの信頼関係の構築や、より人間らしい応答が求められる分野での活用が一段と進んでいます。 処理能力と高速応答の向上 GPT-4.5では、バックエンドの処理効率が大幅に最適化されており、ユーザーの入力に対する応答速度が大きく改善されています。これにより、長文の指示や複雑な命令に対しても、スムーズでストレスのないやりとりが可能になりました。
GPT-4.5とは？性能や主な特徴、前モデルとの比較や4つの活用事例を紹介！ 続きを読む
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
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 続きを読む
はじめに AIの進化は目覚ましく、その中心にあるのがOpenAIによるGPTシリーズです。2025年8月に登場した最新モデル「GPT-5」は、自然言語処理だけでなくマルチモーダル対応や高度な推論力など、これまでの常識を覆す革新を実現しています。従来のGPT-4.5やo3と比較しても、応答精度や処理速度が向上し、複雑なタスクの自動化や創造的な業務支援により適した存在となっています。 本記事では、GPT-5の基本概要から特徴・性能をわかりやすく解説するとともに、前世代モデルとの違いや料金プラン、実際のビジネス活用事例までを徹底的に紹介します。これからGPT-5を導入しようと考えている企業担当者や研究者に向けて、最適な判断材料となる情報をまとめました。 GPT-5とは GPT-5とは、OpenAIが2025年8月に公開した最新の大規模言語モデル（LLM）であり、従来のGPTシリーズの進化版です。GPTは「Generative Pre-trained Transformer」の略で、大量のテキストデータやマルチモーダルデータを学習し、人間に近い自然な文章生成や高度な推論を可能にするAIモデルです。 GPT-5は、前世代のGPT-4.5やo3と比べて処理速度・応答精度ともに大幅に向上しており、文章の生成だけでなく、音声・画像・コード解析といった複数モードに対応できる点が特徴です。 特に長文の一貫性や専門分野における正確性が改善され、ビジネス利用から研究開発、教育、クリエイティブ分野まで幅広い場面で活用されています。また、APIやChatGPTなど複数の利用形態が用意されており、ユーザーのニーズに応じた柔軟な使い方が可能です。GPT-5は単なるチャットボットの枠を超え、業務効率化と新たな価値創造を支える基盤技術として注目を集めています。 GPT-5 GPT-5は、OpenAIが提供する次世代のAI言語モデルの基盤となる存在です。従来のGPT-4やGPT-3と比較すると、テキストの一貫性や論理的な構成力が向上しており、より自然な会話や高度な文章生成が可能になっています。 また、より長いコンテキストを保持できるため、過去の対話内容や長文資料を踏まえた応答が得意です。教育分野では高度な解説やレポート作成、研究分野では複雑な論文の要約やデータ分析、さらにビジネスシーンでは契約書やマーケティング資料の作成支援など幅広い活用が期待されています。GPT-5はまさに「総合的な知的支援ツール」として、多様なニーズに応えられるAIモデルです。 Thinking GPT-5
GPT-5とは？新世代AIの全貌を徹底解説｜特徴・性能・料金・活用事例まで 続きを読む
はじめに 2025年、AI業界は大規模言語モデル（LLM）の進化が加速し、OpenAIのGPT-4o、GoogleのGemini 2、AnthropicのClaude 3.5などが次々と登場しています。このような競争が激化する中、イーロン・マスク氏率いるxAIが開発した「Grok 3」が注目を集めています。 Grok 3は、数学的推論力の強化、リアルタイム検索機能、SNS（X）との連携など、他のモデルにはない特徴を備えています。特に、ベンチマークテストでの高いスコアや、独自の「Big Brain」モードによる高度な推論能力が評価されています。 では、なぜGrok 3が「最も賢いモデル」と評されているのでしょうか？本記事では、Grok 3の特徴や性能、料金プラン、使い方を詳しく紹介し、他社の最新生成AIモデルとの比較を通じて、その実力に迫ります。 Grok 3とは Grok
Grok 3とは？特徴や性能、料金プラン、使い方を詳しく紹介！他社最新生成AIモデルとも比較 続きを読む
