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。
画像生成動画生成音声エージェント
- 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
#運用・エンジニアリング
AIFIND · アイファインド
いま使えるAIが、見つかる。
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 →最近確認されたAI
AIを探す →Dify
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。
エージェントAPI
- 日本での利用
- 利用可能
- 日本語入力
- 一部対応
- 出力
- 一部対応
- 日本語 UI
- 対応
- 無料プラン
- 無料プランあり
- 最終確認
Notion
Notion AI
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。
文章作成画像生成音声検索
- 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
- 対応
- 無料プラン
- 無料トライアルのみ
- 最終確認
Runway
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。
画像生成画像理解動画生成音声
- 日本での利用
- 利用可能
- 日本語入力
- 一部対応
- 出力
- 一部対応
- 日本語 UI
- 非対応
- 無料プラン
- 無料プランあり
- 最終確認
GitHub
GitHub Copilot
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。
画像理解コーディング検索エージェント
- 日本での利用
- 利用可能
- 日本語入力
- 一部対応
- 出力
- 一部対応
- 日本語 UI
- 一部対応
- 無料プラン
- 無料プランあり
- 最終確認
Cursor
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。
画像生成画像理解コーディング検索
- 日本での利用
- 利用可能
- 日本語入力
- 一部対応
- 出力
- 一部対応
- 日本語 UI
- 一部対応
- 無料プラン
- 無料プランあり
- 最終確認
AIを比べる →
開発支援に Cursor と GitHub Copilot をどう選ぶ？
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：
文章の下書きに ChatGPT と Claude をどう選ぶ？
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：
用途から探す →
画像・動画・音声制作のAI候補
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：
資料の調査と整理に使うAI候補
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：
使い方 →
Cursor で最初のコード変更をレビューする手順
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：
Gemini Notebook で資料を整理する前の確認手順
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：
Hugging Face BlogおすすめAIスコア6565 ServiceNow CoreAIが企業向けAIエージェントの学習データ生成手法「AutoSynthData」を紹介
ServiceNow CoreAIは、企業環境でのモデルの失敗をもとに学習タスクを生成・検証する「AutoSynthData」を開発した。EnterpriseOps GymのHybridでは2,000件を約18時間で生成し、Gemma-4-26B-A4B-itの平均Pass@1が7.2ポイント向上、検証器成功率は63.01%から68.55%になった。
推荐理由：モデルの失敗から学習課題を作り、実行可能性や検証器まで確認する手順と、EnterpriseOps Gymでの数値結果を読める。
Hugging Face BlogおすすめAIスコア7979 Hugging Face、AUTOMATIC1111の機能を再構築したGradio Workflow「Workflow1111」を紹介
Hugging Faceは、AUTOMATIC1111の機能の大半を単一のワークフローキャンバスに再構築したWorkflow1111を公開しました。73ノードで構成された11のメディアパイプラインは、画像生成や画像編集、検出からのインペイントマスク作成、画像から動画への変換などに対応します。
推荐理由：11のメディアパイプラインを単一キャンバスにまとめ、RESTエンドポイントやMCPツールとしても呼び出せる構成が、Gradio Workflowの活用範囲を具体的に示しています。
Hugging Face BlogおすすめAIスコア8282 Hugging Face JobsでLoRA対応の非同期GRPOを構築し、500ステップの実行時間を53分に短縮
Hugging Faceのブログは、TRL v1.14のAsyncGRPOTrainerでLoRAアダプターのみをHugging Face Jobs上のvLLMに同期し、学習と推論を別マシンで実行する構成を紹介しています。
推荐理由：LoRAアダプターをStorage Bucket経由で同期する構成と、5回の実験でボトルネックを移しながら所要時間を短縮した手順を具体的に追えます。
Hugging Face BlogおすすめAIスコア7878 TRLとOpenEnvでコードによる水彩画を描くモデルを学習・比較する方法
筆者はTRLとOpenEnvを使い、Qwen/Qwen3.5-35B-A3Bを水彩画のコード生成に向けて強化学習し、データセットや環境、学習スクリプト、モデルを公開しました。手作業で評価した178点の絵を報酬に使い、報酬配分の異なる3つの学習結果を比較しています。ペアワイズ判定を使った設定では、参照画像に近づくにつれて描画の質や絵の具の使用量が向上したと報告しています。
推荐理由：手描き評価の178点を報酬に組み込む設計と3種類の報酬配分を比較し、好みを反映した学習で何が変わるかを具体的に示しています。
Hugging Face BlogおすすめAIスコア7676 Sentence Transformers v6.0でMulti-Vector検索モデルを学習・ファインチューニングする方法
Sentence Transformers v6.0にMultiVectorEncoderが導入され、ColBERT形式のMulti-Vector検索モデルを学習・ファインチューニングする手順が公開されました。
推荐理由：MIRIADの医療検索評価を通じて、学習データや文書長の設定が検索精度に与える差と、インデックス圧縮とのトレードオフを具体的に追えます。
Hugging Face BlogおすすめAIスコア6767 Hugging Face Inference Endpoints、Jobs、Bucketsで実現するPapers with Codeの検索基盤
Hugging Faceは、Papers with Codeの検索基盤を、Jobsによる論文埋め込みの一括生成、Storage Bucketsを介した成果物の受け渡し、Inference Endpointsによる検索時の埋め込み生成を組み合わせたハイブリッド検索として構築しました。
推荐理由：バッチ処理、オンライン検索、成果物の受け渡しを分けた設計を、低次元化やコールドスタート時のフォールバックを含む実測値とともに確認できます。
Hugging Face BlogおすすめAIスコア8181 Sentence Transformers v6.0にマルチベクトル検索用のMultiVectorEncoderが追加
Sentence Transformers v6.0で、ColBERT方式の遅延インタラクション検索に対応する第4のモデル型MultiVectorEncoderが追加されました。
推荐理由：密ベクトルとの精度・容量の比較に加え、検索や画像文書への適用例も示し、導入時の設計上のトレードオフを具体的に把握できます。
Hugging Face BlogおすすめAIスコア6161 Dharma AI、制約を考慮したGPU割り当てで利用率を最大33ポイント改善
Dharma AIは、制約を考慮したGPU割り当て方式をFIFOスケジューラと7つのシナリオで比較し、同一のハードウェアとワークロードでGPU利用率を最大33ポイント、優先度加重出力を最大105.1%改善しました。
推荐理由：FIFOとの7シナリオ比較に加え、制約を組み込んだ割り当て方法と需要予測の設計を示し、GPU運用の改善策を具体的に追えます。
Hugging Face BlogおすすめAIスコア7878 Strands Robots、LeRobot、Hugging Face Storage Bucketsで記録・学習・実機展開を一元化する方法
Strands Robots、LeRobot、Hugging Face Storage Bucketsを使い、ロボットのデモ記録から学習、実機へのポリシー展開までをつなぐデータループを解説しています。
推荐理由：記録から学習、実機への展開までを同じLeRobot形式でつなぎ、Storage Bucketsへの同期とストリーミングでデータを扱う手順を具体例から追えます。
これ以上ありません