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
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- 利用可能
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- 出力
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- 無料プランあり
- 最終確認
#Hugging Face
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
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- 利用可能
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- 一部対応
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- 対応
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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
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- 利用可能
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- 対応
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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
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- 一部対応
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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
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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
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- 利用可能
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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）
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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）
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公開：
Hugging Face BlogおすすめAIスコア8383 MicrosoftとHugging Face、AIエージェントの状態変更を20回反復で評価するThinkingBoxを公開
MicrosoftとHugging Faceは、AIエージェントが残すデータベースの最終状態と副作用を評価するThinkingBoxとベンチマークThinkingBox-Benchを公開しました。507の業務ワークフローを対象に18モデルを各20回評価し、成功したツール呼び出しだけでは正しい結果や一貫性を判断できないことを示しています。ベンチマークはOpenEnv経由で利用できます。
推荐理由：会話やツール呼び出しではなく、データベースの最終状態と副作用で成否を判定し、20回の反復で業務エージェントの再現性を比較する評価方法が分かります。
Hugging Face BlogおすすめAIスコア6767 Ai2、科学文献レポート生成モデル「AstaBrief 8B」をオープンソース化
Ai2は、研究質問と検索された文献抜粋から引用付きレポートを生成する「AstaBrief 8B」を公開した。AstaのGenerate a report機能ではFast modeとして提供され、Thinking modeの平均178.5秒に対し、レポート生成は平均51.1秒だった。モデルの重みと学習データに加え、研究者が自身のPDFからレポートを作るためのサンプルワークフローも公開した。
推荐理由：実クエリを使った学習と引用密度によるデータ選別が、科学文献のレポート生成にどう結びついたかを追えます。
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7373 Hugging Face、オープンソース・多言語対応の音声合成モデルを評価するOpen TTS Leaderboardを公開
Hugging Faceは、オープンソースの多言語テキスト音声合成（TTS）モデルを評価するOpen TTS Leaderboardを公開しました。WER・CERによる明瞭度、H200 GPUやCPUでの生成速度、話者類似度を測定し、モデル評価にかかる時間を数週間から数時間に短縮します。人間の嗜好評価に代わるものではなく、自然さや表現力、聴き手の好みを直接測る指標ではないと説明しています。
推荐理由：評価が数週間から数時間に短縮される仕組みと、WERや速度などの指標を確認でき、人間の嗜好評価を補完する方法が分かります。
Hugging Face BlogおすすめAIスコア8080 NVIDIA Kumo Tabular、表形式データ予測向け基盤モデルを公開
NVIDIAは、表形式データの分類・回帰に対応する基盤モデル「Kumo Tabular」をHugging Faceで公開しました。ラベル付き行を文脈として与えると、追加学習や特徴量エンジニアリングなしで新しい行を予測でき、28M〜215Mパラメータの3サイズを用意しています。
推荐理由：人工データだけで事前学習した表形式データ向け基盤モデルが、複数のベンチマークで示した精度と速度を比較できます。
Hugging Face BlogおすすめAIスコア6262 ProvenanceGuard、MCPエージェントの主張と情報源の帰属を照合する検証手法を発表
Multiverse Computingは、MCPエージェントの回答について、各主張を支える情報源と回答中で示された情報源が一致するかを検証するProvenanceGuardを発表しました。
推荐理由：複数のMCPツールの出力を一括せず、主張ごとに根拠の出所と回答中の帰属を照合する設計を、医療エージェントの評価結果とともに確認できます。
Hugging Face BlogおすすめAIスコア7878 H Company、GUI・コード・MCP・APIを扱うエージェントモデル「Holo4」を公開
H Companyは、GUI、コード、MCP、APIを使い分けてソフトウェアを操作するエージェントモデル「Holo4」を公開した。27B denseと35B-A3B Mixture of Expertsの2サイズがあり、OSWorld 2.0ではHolo4 27Bが61.7%、Holo4 35B-A3Bが30.9%を記録した。両モデルはH Models APIで利用でき、重みも公開されている。
推荐理由：GUI、コード、MCP、APIをまたいで動作する設計と、OSWorld 2.0でのスコアが示され、汎用エージェントの性能とコストを比較できます。
Hugging Face BlogおすすめAIスコア6565 UK AISI、EvalEvalのEvaluation Cardsで評価結果を公開
UK AI Security Institute（AISI）は、EvalEvalの基盤を使い、評価結果をEvaluation Cardsで公開しています。公開データには、論文の主要実験で扱った5つのベンチマークと6つのモデルの検証済み結果、背景情報、設定情報が含まれます。このデータは、推論時の計算量や評価プロトコルがベンチマーク性能にどう影響するかを調べるAISIの論文に付随しています。
推荐理由：評価条件や設定情報を含む結果を共通形式で公開し、異なる条件で得たベンチマークの比較を可能にする取り組みです。
Hugging Face BlogおすすめAIスコア8282 Hugging Face Transformers、GGUFモデルのローカル実行に対応
Hugging Faceは、TransformersでGGUF形式のモデルを読み込み、ローカル実行できるようにしました。初期対応はApple Silicon上のQwen3.5系で、ggmlのMetalカーネルを利用し、ベンチマークでは3種類のチェックポイントでllama.cppに近い性能を示しています。現時点のパック済み推論はMPSのみで、対応アーキテクチャにも制限があります。
推荐理由：GGUFをTransformersで扱う方法に加え、llama.cppとの速度比較や対応環境も示され、ローカル推論での使い分けを判断できます。
Hugging Face BlogおすすめAIスコア7373 Hugging Face tokenizers v1の性能比較、v0.23比で3〜30倍高速化
Hugging Faceは、tokenizers v1のリリース候補版について、v0.23と同じトークンIDを保ちながら、Apple M4 Maxの1スレッド測定でエンコードが3〜30倍高速になったと報告した。8ワーカーでは線形スケーリングの76%に達し、測定対象の10モデルファミリーで評価している。リリース候補版はcrates.ioで公開され、既存と同じAPIで利用できる。
推荐理由：比較条件やキャッシュの扱いを明示したうえで速度とスケーリングを測定しており、トークナイザーの性能評価を読み解く手掛かりになる。
Hugging Face BlogおすすめAIスコア7373 ALTK-Evolveの一貫性ガイドラインでAIエージェントの再現性を改善
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 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7575 Hugging Face、260M・800Mの多言語マルチモーダルエンコーダー「NeoMME」を公開
Hugging Faceは、260Mと800Mの多言語マルチモーダルエンコーダー「NeoMME」と、文書画像検索向けにファインチューニングした「NeoMME-Retriever」を公開した。
推荐理由：単一の双方向Transformerで画像とテキストを扱う構成に加え、検索精度・処理速度・索引容量を数値で比較しており、文書検索への適用を検討する材料になります。
Hugging Face BlogおすすめAIスコア7979 Hugging Face、コーディングエージェント向け記憶ツール「funes」を公開
Hugging Faceは、複数のコーディングエージェントが過去の作業履歴を検索・参照できる記憶ツール「funes」を公開しました。ローカルで履歴を索引化し、必要に応じて自分が所有するHugging Face datasetへ共有できます。検索結果は元の発言と出所を示し、ベンチマークでは2つのタスクとも、書面の引き継ぎより4〜8倍低コストでした。
推荐理由：複数のコーディングエージェントやマシンで作業履歴を共有し、回答の根拠となる元の発言までたどれる設計が示されています。
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7373 LFM2.5-350MをGRPOでファインチューニングし、IFStructスコアを29.7%に改善する方法
Hugging Face Blogは、TRLを使ってLFM2.5-350MをGRPOでファインチューニングする手順を公開し、IFStructのスコアが22.6%から29.7%に上がったと報告した。
推荐理由：約500件のデータと100ステップで構造化出力の評価値がどう変わるかを、学習設定と同一条件の比較から追えます。
Hugging Face BlogおすすめAIスコア6666 AI2、BenchMIRTでLLMベンチマークの設問ごとの評価能力を分析
AI2は、LLMベンチマークの個別設問が安全性や一般推論のどの能力を反映するかを分析する手法BenchMIRTを発表した。100モデル、16ベンチマーク、34K超の設問を用いた分析では、安全性と一般推論の2つの主要な能力次元を特定した。BBQは一般推論との関連が強く、WMDPのスコアも安全性より一般推論との関連が強かった。
推荐理由：ベンチマークの総合スコアに混在する能力を設問単位で分け、BBQやWMDPの評価が何を反映するかを読み解く方法を示している。
Hugging Face BlogおすすめAIスコア7878 Hugging Face、ローカルAI向け207種のWebGPUカーネルと@huggingface/kernelsを公開
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 BlogおすすめAIスコア8282 Hugging FaceとVoice Arena、ヒンディー語とインド英語のASR評価セットを公開
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。