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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Chatgpt・Gemini・Claude 2

ChatGPT・Gemini・Claudeの3つ生成AIモデルを徹底比較!自社に最適な生成AIモデルは?

はじめに 近年、生成AIツールの普及が進んでおり、その中で文章生成やアイデアを生成する機能を持つ生成AIは注目を集めています。そもそも生成AIとは、「Generative AI」の略でテキストや画像や音声などのデータを生成するAIシステムです。 生成AIツールは、多くの企業で導入が進んでおり、クリエイティブな作業やマニュアル作成などの特定の業務を自動化が実現されています。 しかし、生成AIツールを導入する目的を定めないと、操作の難しさや情報の正確性が原因でかえって業務効率の低下につながってしまう可能性があります。 生成AIツールには得意な分野と苦手な分野があるため、意図しない結果を生まないようにあらかじめ把握することが大切です。例えば、業務マニュアル作成やプレゼン資料などの作成でもAIを利用する場合、出力結果の根拠が不明瞭では情報の信頼性を担保できません。 これらの生成AIツールを選ぶ際は、情報の正確性やセキュリティリテラシー・著作権侵害などに注意することが大切です。 ビジネスで自社の業務に取り入れるとなると、どのツールが最適化か悩む方が多いはずです。そこで今回は生成AIのChatGPT、Gemini、Claudeのツールの特徴や注意点などを解説していきます。 本記事では、自社に最適なツールを選ぶときにChatGPT・Gemini・Claudeの3つのツールの徹底比較について具体的にご紹介していきます。 生成AIツールのChatGPT・Gemini・Claudeとは 生成AIツールとは、Generative AI:ジェネレーティブAIと呼ばれ、学習済みのデータを活用してオリジナルデータを生成する技術です。この技術はディープラーニングを用いて、大量の学習データから学習し、新しい情報やアイデアを生み出す能力を持っています。 ディープラーニングは画像認識や音声認識・自然言語処理など、さまざまな分野で高い精度を実現しました。機械学習やディープラーニングといった技術により精度の高い生成AIが登場し、生成できるコンテンツの質が高まっているのが一つです。 そして、このディープラーニングがChatGPTやGeminiといった生成AIツールの誕生のきっかけになるのです。これらの技術の発展により生成AIツールはより複雑なパターンや特徴を学習し、高度なタスクに対応できるようになりました。

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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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Gan(敵対的生成ネットワーク)とは

GAN(敵対的生成ネットワーク)とは?仕組みや活用事例2選・課題や今後の展望も解説!

はじめに 近年、人工知能(AI)の進化とともに注目を集めている技術のひとつが「GAN(敵対的生成ネットワーク)」です。GAN(敵対的生成ネットワーク)とは、生成モデルと識別モデルが互いに競い合うことで、より高度でリアルなデータを生成する仕組みを持ちます。 画像生成や音声合成、さらには医療やゲーム開発など、さまざまな分野での応用が進む一方で、課題も存在します。 本記事では、GANの基本的な仕組みから実際の活用事例、直面している課題、そして今後の展望についてわかりやすく解説します。AIの最新技術に興味がある方は、ぜひ最後までご覧ください! GAN(敵対的生成ネットワーク)とは GAN(Generative Adversarial Network、敵対的生成ネットワーク)は、2014年にイアン・グッドフェロー氏によって提案された人工知能(AI)の技術です。このモデルは、2つのニューラルネットワーク「生成器(Generator)」と「識別器(Discriminator)」—が互いに競い合うことで、リアルなデータを生成する仕組みを持っています。 生成器は本物のデータに似せたデータを作り出し、識別器はそれが本物か偽物かを判別します。この対立関係を繰り返すことで、生成器はより精度の高いデータを作り出すことが可能です。 GANは、特に画像生成や動画作成、音声合成の分野で顕著な成果を挙げており、近年ではディープフェイクやデザイン分野への応用も進んでいます。 一方で、GANの学習プロセスは不安定になりやすく、訓練には高い計算能力と精緻な調整が求められます。 このため、より効率的で高精度なモデル開発が課題です。 今後の技術革新によって、新たな応用分野への展開や課題解決への期待が高まっています。  GAN(敵対的生成ネットワーク)の仕組み

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Deepseekとは

生成AI分野で大注目!DeepSeekとは?使い方や4つの活用事例を紹介

はじめに 近年、生成AIの技術は飛躍的に進化し、多くの分野で活用が広がっています。その中でも「DeepSeek」は、最新のAIモデルを活用した革新的なツールとして注目を集めています。 DeepSeekとは、中国・浙江省の杭州に拠点を置く人工知能(AI)スタートアップであり、2023年に設立されました。オープンソースの大規模言語モデル(LLM)の開発を手掛けており、自然言語処理をはじめとする高度なAI技術を備えています。これにより、企業の業務効率化や個人のクリエイティブな作業を大きく支援します。 本記事では、DeepSeekの基本的な概要から具体的な使い方、さらには活用事例まで詳しく解説します。AIの活用を検討している方は、ぜひ参考にしてください。 DeepSeekとは DeepSeek(ディープシーク)とは、中国の人工知能開発企業であり、オープンソースの大規模言語モデルを開発しています。2023年5月に、梁文鋒(Liang Wenfeng)氏によって設立・運営されています。DeepSeekは、最先端の生成AI技術を搭載した人工知能モデルの一つであり、テキスト生成やデータ解析、対話型AIなど多様な用途に活用されています。 DeepSeekとは、最先端の生成AI技術を搭載した人工知能モデルの一つであり、テキスト生成やデータ解析、対話型AIなど、多岐にわたる用途で活用されています。こうしたニーズに応える形で開発が進められ、多くの企業や個人ユーザーに利用され始めています。 本モデルは、膨大なデータを学習することで高度な言語理解能力を備えており、文章作成や翻訳、要約、データ分析など、幅広いタスクに対応可能です。さらに、カスタマイズ性にも優れており、特定の業務や分野に特化した形で活用することもできます。 DeepSeekが活用する主要技術 DeepSeekは、高度な生成AI技術を活用し、精度の高いテキスト生成やデータ解析を実現しています。その根幹を支えるのが、最新のAI技術であるMoE(Mixture of Experts)、GRPO(Guided Reward

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Perplexity Ai(パープレキシティ・エーアイ)とは

Perplexity AI(パープレキシティ・エーアイ)とは?特徴や使い方を4ステップで解説!他社サービスとの徹底比較

はじめに Perplexity AI(パープレキシティ・エーアイ)とは、検索エンジンと生成AIを融合させた次世代のAIアシスタントです。従来の検索と異なり、Web上の情報をリアルタイムで収集・要約し、ユーザーに対してわかりやすい回答を提示してくれるのが大きな特徴です。 本記事では、Perplexity AIの基本機能や使い方をはじめ、他社の生成AIサービスとの違いや強みも交えて詳しく解説します。ビジネスや日常利用の情報収集に役立つAIを探している方は必見です。 Perplexity AI(パープレキシティ・エーアイ)とは Perplexity AI(パープレキシティ・エーアイ)とは、検索エンジンのように情報を調べながら、生成AIの技術でその情報をわかりやすくまとめて提示するAIアシスタントです。ユーザーが質問を入力すると、リアルタイムでインターネット上の複数ソースを検索し、信頼性の高い情報を抽出・要約して回答します。 特徴的なのは、回答とともに参照元リンクを明示する点で、情報の裏付けが取れる構成になっており、ビジネス用途や学術的なリサーチにも安心して活用できます。また、ChatGPTなどの会話型AIとは異なり、「検索に強い」構造が採用されているため、最新の情報を必要とする場面に強みを発揮します。 無料で利用可能な範囲も広く、手軽に使える次世代型AIとして注目されています。 Perplexity AIの特徴 Perplexity

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翻訳ツール

HBLAB、翻訳ツール「HB Trans」を開発・導入

はじめに グローバル展開を進める開発現場において、多言語での情報共有は日々の業務に欠かせないものとなっています。特に、技術資料や報告書、社内向けの説明文など、多くの文書が日本語・英語・ベトナム語・韓国語などでやり取りされる中で、翻訳作業に多くの時間と労力が費やされてきました。 こうした背景を踏まえ、HBLABではメンバーの業務効率を大幅に向上させることを目的に、HBLAB専用の翻訳ツール「HB Trans」を開発・導入しました。BrSE、Comtor、PMなど多言語を日常的に扱うメンバーを中心に、現場のニーズを反映させながら構築されたツールです。 HB Transの主な特長 ローカルホストで動作 HB Transはローカルホスト環境で稼働しており、インターネットを介さず、HBLAB内部のネットワークのみで完結します。翻訳された文書が外部のクラウドサーバーに送信される心配がないため、セキュリティ面でも高く評価されています。 アクセス権も厳格に管理されており、HBLABのメールアカウントを保有する社員のみが利用可能です。これにより、プロジェクト間の機密保持にも配慮された設計となっています。 翻訳時間の短縮 これまで、1件の技術資料を翻訳するのに約30分程度を要していた作業が、HB Transではわずか3〜5分で完了するようになりました。特に、ページ数が多い仕様書やスライド資料など、翻訳に手間のかかるドキュメントも短時間で対応できるようになり、翻訳業務にかかる工数が大幅に削減されました。 フォーマットの保持

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Gpt-4.5とは

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!

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。

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Webinar-Ai-Agents

【終了セミナー】AIエージェントの業務活用に向けた導入方法と注意点

本ウェビナーについて 本ウェビナーでは、AIエージェントの基本概念や生成AIとの違いを解説し、業務への具体的な活用シーンをご紹介します。 さらに、AIエージェント導入のためのアプローチ方法、設計・運用時に注意すべきポイント(設計品質、精度向上、セキュリティ設計など)についても詳しく解説いたします。 導入検討中の方や、業務自動化を推進したい方にとって、実践的な知見を得られる内容となっておりますので、ぜひご参加ください。 こんな方におすすめ AIエージェントの業務活用に興味があるが、何から始めればいいかか分からない方 他社がどのようにAIエージェントを導入・活用しているかを知りたい方 自社の業務にAIをどう活かせるかイメージを持ちたい方 AI導入に向けた初期検討のヒントを得たい方 最新のAIトレンドや導入ステップを把握しておきたい方 プログラム 15:00〜15:05 AIエージェントとは?⽣成AIとの違いと最新動向 15:05~15:20 業務活用シーンと導入方法のパターン 15:20~15:30 導入時の課題とベストプラクティス

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【終了セミナー】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?

本ウェビナーについて 本ウェビナーでは、AIエージェントの概念や進化を解説し、業務自動化への活用方法をご紹介します。さらに、AIエージェントの構造や代表的なフレームワーク・クラウドサービスについても解説し、業務に最適な選択肢を見つけるお手伝いをいたします。 また、実際の活用事例を通じて、導入による効果や課題についてもご紹介します。AIエージェントの最新動向にご興味のある方は、ぜひご参加ください。 こんな方におすすめ AI エージェントを理解して積極活用するための基礎知識を得たい方 AIエージェントの最新動向や活用事例からヒントを得たい方 社内のDX推進や業務効率化、生産性向上、コスト削減に興味がある方 プログラム 15:00~15:10 AIエージェントの概念と進化 15:10~15:30 AIエージェントの構造と代表的なフレームワーク 15:30~15:45 実際のユースケース 15:45~16:00 質疑応答 ウェビナー資料のダウンロードはこちら

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