🎥 HeyGenを使ってみたレビュー｜写真から1分のYouTube動画を自動生成してみた最近、生成AI動画ツールをいろいろ試していますが、今回は HeyGen を実際に使ってみました。結論から言うと…かなり良い。普通に使える。しかも楽。今回は実際にやったことをベースに、ブログ用にまとめます。✅ やってみたこと1️⃣ 写真からアバターを作成自分の写真をアップロードしてアバターを生成。表情の再現度はかなり自然不自然な「いかにもAI」感は少なめ初回でも完成度が高いこれは正直、想像以上でした。2️⃣ 声の種類を選択音声は複数のボイスから選択可能。ナチュラルな声が多い男女・トーンの選択肢あり違和感はほぼなし音声品質はYouTube用途でも十分いけるレベル。3️⃣ 商品写真をアップロードEC用途も想定してテスト。商品画像をアップロードスライド構成に組み込み可能EC事業との相性
Invideo AIとはInvideo AI（2026年最新版）のメニューは、「素材をゼロから作る機能」と「動画のクオリティを上げる編集機能」に分かれています。これらを理解しておくと、制作効率が劇的に変わります。Invideo AI 主要メニュー【生成系】素材をゼロから生み出す撮影素材がない場合や、オリジナルのビジュアルが欲しい時に使うツール群です。AI Photo to avatar（アバター生成）機能: 1枚の顔写真から、自然に瞬きし、言葉に合わせて口が動く「喋るアバター」を生成します。ブログ向け解説: 顔出しNGのクリエイターや、決まったキャラクターに自己紹介をさせたい場合に必須の機能です。Text to image / Text to clip（画像・動画生成）機能: プロンプト（指示文）を入力するだけで、存在しない画像や5〜10秒の動画クリップを生成します。ブログ向け解説: 「抽象的なイメージ映像」や「特定のシチュエーション」の素材がストックフォトに見当たらない時に重宝します。Phot
2026年、動画生成AIは「実験」を終え、広告運用の「標準装備」となりました。しかし、ツールが多すぎて「自社のROI（投資対効果）を最大化するのはどれか」の判断は容易ではありません。 本記事では、実務者が導入判断を下すための4つの評価軸と、2026年2月時点のリアルなコスト感をマージして徹底比較します。1. 導入判断のための「4つの評価軸」ツール選定の際、以下の4点を意思決定の基準にしてください。生成速度： 企画（プロンプト入力）から書き出しまでの短縮度。クオリティ（広告効果）： CTRや視聴維持率に直結する視覚的インパクト。カスタマイズ性： ブランドガイドラインへの準拠や、秒単位の微調整が可能か。費用対効果（コストパフォーマンス）： 月額コストに対する成果物の本数と質。2. カテゴリー別：2026年最新ツール比較マトリクス2026年2月の最新プランに基づき、実務に即した数値を算出しました。① ブランド訴求・シネマティック系（実写クオリティ）商品イメージを劇的に高める「指が止まる」映像
Firecrawlとは？Firecrawlは、一言で言えば「ウェブ上の膨大な情報を、AIが即座に理解できる『言語』に翻訳して届けるゲートウェイ」です。従来のスクレイピングツール（BeautifulSoupやPuppeteerなど）が「エンジニアが手作業で解析するための道具」だったのに対し、Firecrawlは「AI（LLM）に食べさせるデータを作るための専用機」として、主に以下の用途で爆発的に普及しています。クラウド版に加えて、オープンソースも提供されているのは魅力です。主な用途1. RAG（検索拡張生成）のデータ基盤今、最も多い用途がこれです。 AIに自社独自の知識を持たせる「RAG」を作る際、自社の公式サイトやドキュメントを読み込ませる必要があります。Firecrawlはサイト全体を自動で巡回（クロール）し、不要な広告やメニューを排除して純粋な本文だけ」をMarkdown形式で抽出してくれるため、回答精度が劇的に上がります。2. インテリジェントな競合調査・価格モニタリングマーケティングチームが、競合他社のサイトを定
はじめにFASTAPIでAPIを実装するんですが、久々にpythonのコードを書くので、pytestの使い方をまとめます。pytest の基本Python のテストフレームワークです。test_で始まる関数を自動で見つけて実行します。最もシンプルなテスト# test_sample.pydef test_add(): assert 1 + 1 == 2def test_subtract(): assert 5 - 3 == 2実行pytest test_sample.pypytest のルールルール説明ファイル名test_*.pyまたは*_test.py関数名test_で始まるクラス名Testで始まる（任意）検証assert文を使うクラスでまとめる関連するテストをクラスでグループ化できます。# test_calculator.pyclass TestCalculator: def te
はじめに自社SaaSにワークフロー機能を組み込むにあたり、最初は高機能な「n8n」を検討しました。 しかし、SaaSの一部として提供（Embed）するには、ライセンス費用が高額になってしまうことが課題でした。そこで、より導入しやすい選択肢として「LangFlow」を試してみることにしました。 主な選定理由は以下の3点です。コストとライセンス: MITライセンスであり、SaaSへの組み込み（Embed）がしやすいこと技術スタック: ReactとPython製であるため、自社の開発環境と親和性が高いこと開発の活発さ: GitHub上の参加者が多く、大手DBベンダー（DataStax）が支援していることデスクトップアプリを試すダウンロードして、すぐに使い始められました。以下は、テンプレートにあったシンプルなAIエージェントのフローです。n8nよりも機能がすくないのか、使い方はわかりやすそうですが、n8nほどは洗練されてない印象です。内部では、LangChainを使っていますが、LangChainのコードを
ノード名は一意である必要ありCodeノード内で$('node name') で別ノードの出力データにアクセスできるノード名を出力データの名前にしておくと後からわかりやすい$('node name')で複数の要素を取得する場合、現ノードの要素とキーでマッチングすべきワークフローを中断して途中から再実行するのは難しい前後のワークフローに分けるのが現実的Google driveノードからファイルをダウンロードしてもn8nホストのメモリに保存される多数のファイルをダウンロードするような重い処理はDBに保存する専門のワークフローにするGoogle driveノードへのアクセスを繰り返すとAPIコール上限超過エラーがでがちCodeノードのconsole.logはブラウザのコンソールに出力される古いバージョンのn8nでは、n8nのLogに出力されていたフローが分岐した場合、分岐したフローのどちらが先に実行されるか保証されていない合流する場合、Mergeノードを使って制御する必要がある
AIエージェントの代表的な型1. ReAct型（Reason + Act）LLM が「考える → ツール呼び出し」を交互に行ういちばん古典的で、LangChain で普及途中で暴走しやすいが、柔軟例：ChatGPT Tool Calling / LangChain Agent2. Plan-and-Execute型最初に「計画（Plan）」を作る次に順番に「実行（Execute）」安定性が高く、ミスが少なめ例：LangGraph Planner-Executor、近年のOpenAI Agentsの一部3. モノリシック（One-shot）型1回の呼び出しでまとめて処理Agent というより「タスク指示」として使われる検証が楽だが複雑処理は苦手例：1ショットのGPT呼び出し4. Loop（自己改善）型 / AutoGPT系自分で「目標 → 反省 → 次のステップ」を繰り返す自律性が高いが、不安定になりがち例：AutoGP
MCPとはMCP（Model Context Protocol）は、AIアプリ（ChatGPTやClaudeなど）が外部システムとつながるための“共通の接続規格”です。これにより、AIは外部のデータ（ファイル・DBなど）やツール（検索・計算など）、ワークフローにアクセスし、作業をこなせるようになります。USB-C がデバイス同士を標準的につなぐのと同じように、MCP は AI と外部システムを標準的につなぐ“共通ポート”の役割を果たします。参考資料MCPとは https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/introソース https://github.com/modelcontextprotocol/modelcontextprotocolアーキテクチャ https://modelcontextprotocol.io/docs/learn/architecture仕様 https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-06-1
snowflakeとは「データを集めて・分析して・共有するためのクラウドデータプラットフォーム」です。ただのデータベースではなく、データウェアハウス（DWH）＋データレイク＋AI分析基盤 の要素をすべて統合しています。snowflakeでできることのまとめ分野できること簡単な説明データ統合（Ingest）あらゆるデータをSnowflakeに集約CSV, JSON, API, S3, GCS, DBなどから一括取込データ分析（Query）SQLで超高速に分析BigQueryのように大量データを秒で集計BI連携（Visualization）Looker, Tableau, Power BIなどと接続グラフ・レポートを即可視化ETL / ELT処理Fivetran, Airbyte, dbtと連携データ加工・整形を自動化データ共有（Data Sharing）他社・他部門と安全にデータ共有ファイルを送らず、ビューで安全共有AI・機械学習連携（ML / LLM）Python / OpenAI / Vertex AI / SageMakerと連携Snowflake上のデー