ElevenLabs
ElevenLabs
日本語を含む音声合成、文字起こし、音声エージェントを提供するサービス。Creativeの画面では画像と動画も生成できます。
- 日本での利用
- 利用可能
- 日本語入力
- 対応
- 出力
- 対応
- 日本語 UI
- 一部対応
- 無料プラン
- 無料プランあり
- 最終確認
AIFIND · アイファインド
AIを知る、比べる、使いこなす。公式資料で確認した情報と出典から、目的に合うAIを探せます。
AIニュースを読む →ElevenLabs
日本語を含む音声合成、文字起こし、音声エージェントを提供するサービス。Creativeの画面では画像と動画も生成できます。
Dify
モデル、資料検索とツールを組み合わせ、AIアプリやAgentのワークフローを作るプラットフォーム。WebアプリまたはAPIとして公開でき、生成機能は接続するモデルに依存します。
Notion
Notionの文章、会議メモや接続した資料を基に、検索、調査、文書作成と作業を進めるAI。継続利用はBusinessまたはEnterprise、FreeとPlusはAIの試用です。
Runway
テキストや画像を基に動画を生成・編集する制作ツール。画像、音楽や音声の生成と、制作を組み立てるAgentにも対応します。
GitHub
GitHubや対応する開発環境で、コードの説明、提案、変更作業を支援するAI。Web、モバイル、デスクトップアプリとSDKの利用条件を公式資料で確認できます。
Cursor
コードベースを読み、コードの作成、編集とレビューを支援するAI開発ツール。Agentによる作業と画像生成に対応し、提案した差分を利用者が確認します。
公式資料で確認できる条件を整理しました。実測結果や性能順位は掲載していません。
Cursor / GitHub Copilot
公式情報の整理(実測していません)
参照版の公開日: /
公開:
公式資料で確認できる条件を整理しました。実測結果や性能順位は掲載していません。
ChatGPT / Claude
公式情報の整理(実測していません)
参照版の公開日: /
公開:
公式資料で確認できる条件を整理しました。実測結果や性能順位は掲載していません。
Adobe Firefly / Runway / ElevenLabs
公開:
公式資料で確認できる条件を整理しました。実測結果や性能順位は掲載していません。
ChatGPT / Gemini / Gemini Notebook
公開:
公式資料で確認できる条件を整理しました。実測結果や性能順位は掲載していません。
Cursor
公式情報の整理(実測していません)
参照版の公開日:
公開:
公式資料で確認できる条件を整理しました。実測結果や性能順位は掲載していません。
Gemini Notebook
公式情報の整理(実測していません)
参照版の公開日:
公開:
ALTK-Evolveに、AIエージェントの判断の揺らぎを調べるConsistency Analyzerと、一貫性を改善するガイドライン生成機能が追加されました。研究チームは、GPT-4.1を使うAppWorldの実験で、平均成功率を下げずに実行間の一貫性を改善したと報告しています。
推荐理由:平均成功率だけでは見えないエージェントの再現性を、Pass^kとMean@kの差で測り、判断の揺らぎを特定して改善する手順を示しています。
Hugging FaceとVoice Arenaは、Open ASR Leaderboardにヒンディー語とインド英語の評価セット「Monsoon en-IN」「Monsoon hi-IN」を追加した。4つの公開・非公開分割は計4,888人の話者から収集され、各話者の属性を記録している。ヒンディー語では表記の異形を許容する lattice を採用し、OIWERで評価する。
推荐理由:話者属性や地域別に認識誤差を分析できる評価セットと、ヒンディー語の表記揺れを扱う採点方式を導入し、従来のWERでは見えにくい差を比較できます。
研究チームは、音声認識モデルが公開ベンチマークに特化している度合いを測る3つのテストを用い、広く使われるオープンソースASRモデル11種を評価しました。
推荐理由:11種類のオープンソース音声認識モデルを3つのテストで調べ、公開ベンチマークのスコアが音声の忠実な書き起こしをどの程度反映しないかを具体例と数値で示しています。
Hugging Faceは、コミュニティ参加者1,221人が19日間でICML 2026の論文2,226本を再現検証したハッカソンの結果を公開した。35,908件の主張を判定し、検証した論文の51%で少なくとも1件の主張を独立に確認する一方、23%では反証または異論があった。
推荐理由:論文単位の再現率だけでなく、検証済みの誤りや誤検出も具体例で示し、AIエージェントによる研究監査の可能性と人間の役割を考える材料になる。