Visual Copilotについて: AIを活用したインターフェース構築 Visual Copilot は、Figma 内で直接動作するプラグインです。 任意のレイヤーを選択し、「デザインのエクスポート」ボタンをクリックするだけで、ツールは自動的にコードを生成し、応答性とカスタマイズ機能をサポートします。 生成されたコードはReact、Tailwind、Bootstrapなどの人気のフレームワークでも使用できます。 AIを活用して、お好みに合わせてカスタマイズできます。 手動でコーディングする代わりに、AI を使用してコードを生成できます。 Figma デザインでは次のように使用します。 […]
Visual Copilot: Figma から数分でインターフェースを構築 続きを読む
はじめに 2025年5月21日に開催された「Google I/O 2025」で発表された、動画生成AIツールFlowとは、Google DeepMindとGoogle Creative Labの共同開発による最新技術です。 この革新的なツールは、映画やプロモーション映像といった高品質なビジュアルコンテンツを、プロ仕様の機材や大規模な制作チームなしでも作成できる未来を実現しつつあります。 従来、映像制作には多大なコストと時間がかかるのが常識でしたが、Flowの登場によって、誰でも手軽にシネマティックな動画を生成できる時代が到来しました。 本記事では、Flowの基本的な仕組みや料金体系、実際の活用シーンなどを交えながら、その魅力と今後の可能性についてわかりやすく解説していきます。 AIと映像制作の融合に興味がある方は、ぜひ最後までお付き合いください。 Flowとは Flowとは、Googleが開発した最先端のAI映像生成ツールで、プロンプト（指示文）を入力するだけで、まるで映画のような高品質な動画を自動生成できる革新的なサービスです。Flowは、Google DeepMindの映像生成AI「Veo（Veo
GoogleのAI映画製作ツールFlowとは？機能・プラン・3つの活用例などを紹介 続きを読む
はじめに 2025年5月、OpenAIが発表したプログラミング支援AIエージェント「Codex」が、開発現場や教育のあり方を大きく変えつつあります。Codexとは、人間の自然言語による指示を理解し、対応するプログラムコードを自動生成できる次世代型AIで、GitHub Copilotの中核としても活用されています。 本記事では、Codexの基本的な仕組みや特徴、使い方のコツに加え、実際のビジネスや学習シーンでの活用例も紹介します。エンジニアはもちろん、ノーコードで業務効率化を目指すビジネスパーソンにも役立つ内容となっています。 Codexとは？ Codexとは、OpenAIが開発した自然言語処理ベースのAIモデルで、人間の言葉を理解し、そこから正確なプログラミングコードを自動生成できる技術です。GPT-3をベースにチューニングされており、JavaScript、Python、Ruby、Go、Shell、HTMLなど、さまざまなプログラミング言語に対応しています。 特にGitHubと連携した「GitHub Copilot」に搭載されていることで知られ、エンジニアがコメントを書くように自然言語で指示を出すと、それに応じたコードを提案・生成してくれます。 Codexの最大の特徴は、プログラミングの専門知識が少ない人でも、自然言語で手軽にコードを扱える点です。複雑な文法を覚える必要がなく、業務効率化やプロトタイピングの高速化、教育用途にも活用されています。近年では、Webアプリ開発の初期設計や、反復作業の自動化にも利用され、開発現場の常識を塗り替える存在となっています。 Codexの性能 OpenAI Codexは、自然言語を理解してコードを生成できる革新的なAIモデルです。従来のAIでは難しかった柔軟なプログラミング対応を実現し、多様な開発ニーズに応える高度な機能を備えています。 ここではCodexが持つ代表的な5つの性能について、具体例を交えながら詳しく解説します。 多言語対応（複数のプログラミング言語に対応）
【OpenAI発】Codexとは？プログラミング支援AIエージェントの使い方や機能・3つの活用事例を紹介 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 人工知能は、近年急速に進化し、私たちの日常生活やビジネスなどといったさまざまな分野において劇的な変革をもたらしています。そのため、AIは私たちにとって、生活を支える一つの技術となっています。 その背景にあるのが機械学習(Machine learning)という技術です。機械学習は、AIの構成要素の一つであり、コンピュータがデータから学習し、経験を通じて課題の遂行能力を向上させる技術です。 AIはロボット工学や自然言語処理・画像認識などといったさまざまな分野で驚異的な成果を上げていますが、これらの多くは機械学習アルゴリズムによって支えられています。例えば、スマートフォンの音声アシスタントが代表的で、人間が話す言葉を理解し、適切な応答を返すのも機械学習の力によるものです。 機械学習で学習した結果を新たなデータに当てはめることで、発見した規則にしたがって将来を予測できることから、データ分析・予測や自然言語処理といったさまざまな分野で応用されています。 しかし、自社で機械学習にデータを学習させるためには、与えられた仕組みや活用事例などをチェックする必要があります。自社の業務で機械学習を活用するにあたって、ディープラーニングとの違いや手法などについて詳しく解説します。 本記事では、機械学習の特徴と3つの仕組みと7つの活用事例についてご紹介していきます。 機械学習とは 機械学習とは、コンピュータが膨大なデータを分析し、パターンや規則性を見つけ出すことで、予測や意思決定の精度を向上させる技術です。機会学習は、学習した結果を新たに得られたデータに適用することで、将来の予測やデータの分類が可能になります。 例えば、顔認識が機械学習に導入されてることが増えていることが一つです。 顔認識は、カメラに使われてることが多く、コンピュータに人間の顔を認識させるには大量のラベル付きの画像(教師データ)が必要です。 そこで人の場合、口が1つで、目が2つといった具合に、覚えた特徴をもとに顔認識を行っています。機械学習は、人間があらかじめルールを教え込むのではなく、コンピュータ自身がデータから判断の仕組みを作り上げることができます。 つまり、経験・パターンを通じて学んでいくという意味では、人間の学習にも少し似ているのです。このように機会学習は、見つけた特徴を新しいデータに適用することで新しいデータの分析や予測を行うことができます。
機械学習とは？仕組みと7つの活用事例について徹底解説 続きを読む
はじめに 今年では、誰でもスマートフォンやPCを全て行っている現代では、多くのスマートフォンでリリースされています。 Googleが提供するこの技術は、一度のコード記述でIOSとAndroid両方に対応できるクロスプラットフォームの特性やホットリロード機能による開発効率の向上で多くの企業にサポートされています。 スマートフォンのOSは、主に「iOS」と「Android」の2種類が普及しているため、アプリ開発を検討する企業の中には「どうやって2つのOSに対応するアプリを作るか」で悩んでしまうケースもよくあります。 React NativeとFlutterはどちらもオープンソースフォームですが、自社でどのようなアプリケーションを開発したいのか、それぞれの特徴を理解する必要があります。 モバイルアプリ開発において、クロスプラットフォーム開発フレームワークであるFlutterとReact Nativeは、開発効率と保守性の高さから非常に人気があります。 どちらをするかは、プロジェクトの性質の選択やチーム開発のスキルセット・ビジネス要件などさまざまな配慮を考慮して決定する必要があります。 ここからは、FlutterとReact Nativeの選び方と活用事例について詳しくご紹介していきます。 FlutterとReact Nativeとは モバイルアプリ開発において、FlutterとReact
FlutterとReact Native｜選び方と8つの活用事例について徹底解説 続きを読む
はじめに 画像生成AIとは、ユーザーがプロンプトと呼ばれる指示を文字で争めば、AIが画像を生成してくれるシステムです。 最新の生成AI技術の進化は目覚ましく、その中でも特に注目されているのがDALL-E 3(ダル・イースリー)です。この技術は、テキストからプロンプトに指示文と、高品質な画像を生成する能力を持ち、多くの業界での活用が期待されています。 しかし、自社にDALL-E 3(ダル・イースリー)を導入したいとき、機能の特徴や業務にどのような使い方をしているのか気になる方が多いはずです。実際にAIを活用して画像生成を行いたい人の中には、DALL-E 3の特徴や使い方について知りたいと思われる方もいないようです。 そこで、本記事では、DALL-E 3の特徴と基本機能、プロンプト例について詳しくご紹介していきます。 DALL-E 3とは DALL-E 3とは、OpenAIが開発したテキストから画像を生成する前世代のDALL-E 3から進化した最新のAIモデルです。DALL-E3は「ダリ・スリー」という程度で、「DALL・E
DALL-E 3とは？使い方とプロンプト例について解説 続きを読む
はじめに デザインやクリエイティブ業界で注目を集めているMidjourney（ミッドジャーニー）とは、テキストから高品質な画像を自動生成できるAIツールです。複雑な操作不要で、プロンプト（指示文）を打つだけで美麗なイラスト・写真風画像・アート作品まで幅広く生成可能。クリエイターはもちろん、マーケティングやビジネス用途でも急速に普及しています。 本記事では、Midjourneyの基本情報から使い方、料金プラン、さらには実際にどう活用できるかの事例10選まで、初心者にもわかりやすく解説します。 Midjourney（ミッドジャーニー）とは Midjourney（ミッドジャーニー）とは、テキストによる指示（プロンプト）をもとに、AIが画像を自動生成するツールのひとつです。OpenAIの「DALL・E」やStability AIの「Stable Diffusion」と並び、現在もっとも人気の高い画像生成AIのひとつとして知られています。 Midjourneyは、写真のようなリアルな描写から、幻想的なアートスタイルまで幅広い表現力を持ち、プロンプトの工夫次第で驚くほど自由自在なビジュアルを生み出せるのが特長です。 特に注目されているのは、イラスト・コンセプトアート・ロゴ・商品イメージ・背景美術など、多様なニーズに対応できる汎用性の高さ。 クリエイティブ業界や広告業界、さらには商品企画やインテリアデザイン分野など、さまざまな業種で活用が進んでいます。また、Midjourneyは主にDiscordというチャットアプリを通して利用するスタイルを採用しており、独自のコミュニティ性やコラボのしやすさも魅力となっています。 Midjourney（ミッドジャーニー）の料金プラン Midjourney（ミッドジャーニー）は、高品質な画像を生成できるAIツールで、利用者のニーズに応じた4つの有料プランを提供しています。以下に各プランの特徴を比較表とともにご紹介します。 プラン名 月額料金
Midjourney（ミッドジャーニー）とは？使い方や料金プラン、10個の活用事例などを紹介！ 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
はじめに 今年では、生成AIを利用したデータ収集や文書作成がビジネスに関して注目を集めています。生成AIでは2022年12月に公開された「ChatGPT」と「Perplexity AI」がいま多くのユーザーに利用されています。 Perplexity AI (パープレキシティ エーアイ) は、その情報の提供に優れ、信頼性も高いということもあり、ビジネス分野での活用が増えてきました。 とりあえず、ChatGPTは文書作成などの概略タスクに対応している点が大きな特徴です。主にデータセットで学習した知識をベースにテキストを元にして回答を生成するため、最新の情報は限りません。 検索エンジン機能を備えたAIとして注目を集めているのが、Perplexity AI(パープレキシティエーアイ)です。Perplexity AIは、生成した文章出典元のセキュリティや公安の情報対応にもできるモデルで、ChatGPTと明確に異なるAI技術を利用できます。 そのため、自社で生成AIを導入したい際は、Perplexity AIとChatGPTの違いや特徴・おすすめなケースなどを解説します。ここでは、Perplexity
Perplexity AIとChatGPTの違いとおすすめなケース3選について解説 続きを読む
