VSCodeのGitHub Copilotを使用する際のチェックリスト 適切なAIモデルを選択してください: 高速コーディングまたは計画/推論のためのモデルの中から選択します。 適切なモードを選択: 編集、質問をする、またはコードを書き続けるための最適なツールを使用します。 設定指示 (ルール): カスタム指示 (つまりルール) を使用して、コーディングおよび構造の標準に準拠したコードの提案を取得します。 プロンプトエンジニアリング:効果的なプロンプトを作成し、最良のレスポンスを得るためのコンテキストを提供します。 ワークスペースインデックス (Workspaceのインデックス): […]
VSCodeのCopilotを活用する6つのコツ 続きを読む
はじめに 画像生成AIの進化が著しい中、注目を集めているのが「Midjourney」と「Stable Diffusion」です。どちらも高品質な画像を自動生成できる人気ツールですが、用途や特徴、商用利用の可否、操作性などには大きな違いがあります。 「イラストに強いのは？」「無料で使えるのは？」「プロ向けなのはどっち？」と迷っている方も多いはず。 本記事では、両ツールの違いをわかりやすく比較し、目的別のおすすめや選び方のポイントを詳しく解説します。最適なAIツール選びの参考にしてください。 Stable Diffusionとは Stable Diffusionとは、オープンソースで開発された高性能な画像生成AIモデルです。 2022年にStability AI社がリリースし、テキストから高精度な画像を生成できる技術として一気に注目を集めました。最大の特徴は、ローカル環境でも動作可能な点にあり、ユーザーは自分のPCにモデルをインストールすることで、自由度の高いカスタマイズやプライバシーの保護を実現できます。 また、画像生成だけでなく、既存の画像をもとに加工・変換する「img2img」や、「inpainting（塗りつぶし補完）」など多彩な機能を備えています。 Stable DiffusionはMITライセンスに近い形で公開されており、商用利用も可能。
MidjourneyとStable Diffusionの6つ違いを比較！どちらを選ぶべき？ 続きを読む
はじめに 今年はAI技術が急速に進歩し、その中でも画像生成AIの進化は注目、誰でも簡単にイラストや写真を生成できるようになりました。 そもそも、画像生成AIとは、テキストによるプロンプトから精緻な画像を生成するAIプログラムです。 AIによる画像生成の人気が高まり、多くの人がそれを実現するような方法を求めています。中でもMidJourneyは、テキストから高品質な画像を生成できるAI画像生成ツールとして多くの企業やユーザーからトレンドとなっています。 MidjourneyとDALL・E 3は、画像とテキスト生成の世界を変える2つの最先端AIシステムです。MidJourneyとは、高品質な画像生成能力で注目を集めるAIプログラムです。 しかし、MidjourneyとDALL・Eをビジネスに使う際に「著作権や料金プランなどの問題はないのか」や「どのようなツールがあるのか」などと疑問をもつ方も多いでしょう。本記事では、MidjourneyとDALL・E 3の違いと特徴・選び方などについて詳しくご紹介していきます。 ミッドジャーニー(ミッドジャーニー)とは Midjourney(ミッドジャーニー)とは、アメリカサンフランシスコの研究所が提供する、テキストから画像を作成するAIプログラムです。Midjourney(ミッドジャーニー)はコミュニケーションアプリのDiscordを利用しており、ユーザーがDiscordからメッセージを送信すると、テキスト内容から画像を生成してくれます。 このAIプログラムが、本格的に一般公開されたのが2022年7月であるにもかかわらず、2023年11月時点でユーザー数1,600万人を突破しました。Midjourneyには非常に高度なAI技術が使用されており、指定画像を元にしたAI画像が生成できます。 例えば、可愛い猫のイラストを実際的な画像に変換したり、水彩画風や油絵風などのタッチを変更したり、新しい画像コンテンツを生成することが可能です。ミッドジャーニーは、日本でも使えることや有料版なら商業利用が可能な点も魅力の一つです。 描いてもらいたいイラストのイメージを入力するだけで、高品質な画像を作ることができます。Midjourneyはプロンプトに加えて追加で指定ができるパラメータもあり、微調整やテイストの変更など、より細部にこだわった画像生成ができるでしょう。
MidjourneyとDALL・E 3の違いとは？特徴と選び方について解説 続きを読む
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
画像を生成できるStable Diffusionとは？ツールの使い方と他社の画像生成AIとの違いについて解説 続きを読む
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。 ただし、Codexが生成するコードは常に最適とは限らず、複雑な業務要件やセキュリティを要する開発では、AIの出力に頼りすぎることなく、開発者自身によるレビューやテストが不可欠です。 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。
【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
