生成AI - HBLAB JSC

2026年3月13日

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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2026年3月13日

Stable Diffusionとは？ツールの使い方と他社の画像生成AI3選との違いについて解説

はじめに近年、さまざまな業界で画像生成AIの導入が実現し、業務効率化や新たな価値創造につながっています。AIによる画像生成技術の進歩は目覚ましく、その中でも注目を集めている画像生成AIのひとつとして安定した普及は、デザイナーや一般ユーザーの間で人気を集めています。 Stable Diffusionとは、テキストから高品質な画像を自動生成できる画像生成AIです。 Stable Diffusionは、潜在拡散モデルという技術を活用しており、ノイズから画像を生成できるため完全に新しい画像を作成できるのが特徴です。しかし、Stable Diffusionは高度な画像処理を行うため、自社で導入したいとき使い方やどのようなアプリケーションがあるのか気になる方が多いはずです。この記事では、画像を生成できるStable Diffusionの使い方と提供している3つのアプリケーションなどの特徴について詳しくご紹介していきます。 Stable Diffusionとは Stable Diffusionとは、Stability

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2026年3月13日

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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2026年1月21日

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

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。

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2026年1月21日

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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2025年12月22日

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

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

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2025年8月29日

AIエージェント開発の新しい標準MCPを徹底解説｜ビジネスとソフトウェア開発での活用事例

本ウェビナーについて本ウェビナーでは、Model Context Protocol（MCP）の基本から、その背景、アーキテクチャ、そして実際の活用事例までを徹底解説します。 MCPは、AIエージェントが複数のツールやデータソースと効率的に連携するための新しい標準プロトコルです。本ウェビナーでは、従来のエージェント構築方法との違いや、MCP導入による拡張性・再利用性の向上についてご紹介します。さらに、ソフトウェア開発や業務自動化の現場で役立つ具体的なデモも実施します。Figma MCPとCursorを活用した開発効率化など、MCPを活用した最新事例を通して、導入メリットや適用のポイントをお伝えします。こんな方におすすめ AIエージェント開発に関心があり、MCPの基礎から応用まで理解したい方複数ツールやデータソースを効率的に統合する方法を知りたい方ソフトウェア開発や業務自動化の効率化、AI開発コストの削減を検討している方生成AIやAIエージェントの最新技術動向やユースケースを学びたい方プログラム 15:00〜15:05　オープニング・自己紹介

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2025年8月13日

【終了セミナー】生成AI時代におけるリテール業界バリューチェーンの激変紹介

本ウェビナーについてリテール業界では、人手不足、属人化、在庫の偏りといった課題が長年にわたって解決されていません。特に、発注や在庫管理の業務は、現場スタッフの経験や勘に頼ることが多く、欠品や過剰在庫による損失が日常的に発生しています。本ウェビナーでは、こうした現場の課題を解決するための新しいアプローチとして注目されている「AIX」をご紹介します。リテール業界における具体的なケーススタディもわかりやすく解説します。さらに、AI・データ・UIレスといった最新技術を活用し、実際に発注業務を自動化した事例や、開発のロードマップについてもご紹介する予定です。こんな方におすすめ店舗運営において欠品や在庫過多にお困りの方 DXを導入したが、発注業務がうまく変わらないと感じている方「AIX」や「UIレス」など、次世代リテールテクノロジーに興味がある方自社に合った発注・在庫業務の自動化を検討中の方実際のケーススタディやロードマップを参考にしたい方プログラム 15:00〜15:10　⽇本のリテール業界における典型的な課題と影響とは？

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2025年6月24日

生成AIの種類・仕組み・従来のAIとの違いを解説

初めに生成AIは、近年急速に注目されている人工知能（AI）の分野の一つです。生成AIは、データから新しい情報やコンテンツを生成する能力を持ち、画像、音声、テキストなどの様々なメディアにおいて革新的な応用が期待されています。本記事では、従来のAIとの大きな違いや、生成AIの種類、そしてそのモデルについて以下で詳しく解説します。生成AIとは生成AI（Generative AI）は、従来のAIとは異なるアプローチを用いて情報を生成する人工知能の一種です。従来のAIは、与えられたデータやパターンに基づいてタスクを実行することが主な目的でしたが、生成AIは新しいデータやコンテンツを創造することが可能です。生成AIは文章や画像、音楽などを生成するのが一般的な利用法になります。生成AIが注目される背景生成AIが注目されるようになった理由はいくつかあります。創造性と革新性生成AIは新しいデータやコンテンツを創造する能力を持っており、これにより新しいアイデアやデザインの発展が可能になります。これは、芸術、デザイン、クリエイティブな産業だけでなく、科学やビジネスの分野でも革新的なアプローチを提供することができます。自律性と柔軟性生成AIは与えられた条件やデータに基づいて自律的に新しいコンテンツを生成することができます。これにより、人間の介入が少なくても創造的な成果を生み出すことができます。また、異なるデータや条件に対して柔軟に対応できるため、さまざまな場面で活用されます。応用範囲の広さ

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2025年6月24日

生成AIサービス4選 | 活用上の注意点

初めに AIの技術は急速に進化し、我々の日常生活やビジネスに革新をもたらしています。特に生成AI（Generative AI = ジェネレーティブ AI）は、画像や文章、音声などのデータを生成するためのツールやモデルを指し、様々な分野で注目を集めています。本記事では、その中でも特に注目される4つの生成AIサービスを紹介します。さらに、生成AIの活用上の注意点についても解説します。生成AIサービスのおすすめ4選以下、生成AIサービスのおすすめ4選をご紹介いたします。 ChatGPT ChatGPTは、OpenAIが開発した自然言語処理モデルであり、ユーザーとの対話を通じて自然な文章を生成することができるAIシステムです。ChatGPTは、GPT（Generative Pre-trained Transformer）モデルの一種であり、大規模なテキストデータセットを用いて事前学習されたニューラルネットワークです。ユーザーからの入力に対して、適切な文脈や意味を理解し、自然な返答を生成することができます。特徴: 自然な会話能力:

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