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:
Sakana AIは、複数のオープンモデルや特化型モデルを組み合わせるFugu MaxとFugu Ultra v2を公開しました。Fugu Maxは入力1Mトークンあたり$2、出力1Mトークンあたり$6で、7つのベンチマークのうち10項目中7項目でコスト性能のパレートフロンティアを拡張したとしています。
推荐理由:低コストを狙うFugu Maxと性能を重視するFugu Ultra v2を比較し、複数モデルを組み合わせるオーケストレーションの二つの方向性を示しています。
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は、207種のWebGPUカーネルと、Hubから読み込んで実行するJavaScriptライブラリ@huggingface/kernelsを公開した。
推荐理由:カーネルごとに契約、正当性テスト、ベンチマークをまとめて公開し、実機の検証結果をFleetで集める設計が、WebGPU最適化の進め方を具体化している。
Hugging Faceは、Hub上の活動データに基づき、2026年1〜8月のオープンモデル市場の動向をまとめた。モデル数やデータセット数が増える一方、ダウンロードは少数のリポジトリに集中し、「いいね」が示す注目とダウンロードが示す利用には大きな隔たりがある。分析では、Qwenの派生モデルが151,448件に達したことや、エージェントによるHubへのアクセスが増えていることも報告している。
推荐理由:ダウンロード数と「いいね」を分けて読むことで、注目度と継続利用の違いを示し、公開モデルの普及を捉える視点を提供している。
Google DeepMindは、台風の進路・強度・風の構造を予測するWeatherNext CyclonesとWeatherNext 2のコードとモデル重みを公開した。
推荐理由:従来は別々に扱われてきた全球の気象場と局地的な台風の強度を一つのモデルで予測し、平均24時間のリードタイム向上を報告しています。