🎥 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
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
OpenAI Codexとは？OpenAI Codexとは、2025年10月にOpenAIが正式リリースした開発者向けAIエージェントです。Codexは、ChatGPTアカウントと連携しながら、エディタ、ターミナル、クラウドなど様々な開発環境で動作する “コーディング・コラボレーター” です。Codexは、GPT-5-Codex モデルをベースにしており、コード補完だけでなく、リポジトリ全体を理解して課題を分解し、テストやリファクタリング、Pull Request（PR）の自動レビューまで行うそうです。ChatGPTアカウントとGitHubを接続することで、開発環境と深く統合し、チームメンバーのように協働できるとのことです。本家の情報はこちら3つの主要機能Slack連携（Codex for Slack）チームのSlackチャンネルから直接Codexにタスクを依頼したり、コードに関する質問をしたりできます。まるで同僚に話しかけるようにAIへ依頼できる自然なインターフェースです。Codex SDKCodex CLIと同じエージェントを、自社
リアルタイム応答でUXを改善通常の ChatGPT API は「生成が全部終わってから」まとめて返します。でも stream: true を使うと、ChatGPTが文を考えながら順次出力することができます。from openai import OpenAIopenai_api_key = "xxx"client = OpenAI(api_key=openai_api_key)stream = client.chat.completions.create( model="gpt-4o", messages=[ {"role": "system", "content": "あなたは薬局ECの営業アシスタントです。"}, {"role": "user", "content": "こんにちは！この店のおすすめ商品を教えてください。&
フェーズ2：ベクトル検索によるRAGの導入商品説明文から OpenAI Embedding を生成Pinecone / Weaviate / Supabase vector などでベクトル検索セットアップユーザーの質問 → 関連商品抽出 → messages に注入 → ChatGPT呼び出し効果・価格・注意点などを含む「事実ベースのセールストーク」生成Embeddingの生成Embeddingとは？Embeddingとは、文章や単語の「意味」をAIが理解できるように数値（ベクトル）で表したものです。たとえば「ニキビを治すクリーム」という文を入力すると、AIはその意味を数百〜数千次元の数値列に変換します。この数列は言葉そのものではなく、「スキンケア」「薬」「肌」「改善」といった概念的な特徴を含んでいます。Embeddingの大きな特徴は、似た意味の文章は近い位置に配置されることです。たとえば「ニキビを治すクリーム」と「肌荒れを防ぐ薬」は、単語が違っても意味が似ているため、ベクトル空間では近くに並びます。逆に「ヒゲ剃り
フェーズ1：プロンプトと商品情報の連携数件の商品（3〜5点）をJSONで用意system + user に商品情報を埋め込んで 呼び出し「人気・おすすめ」などの表現のトーンを制御レスポンスフォーマットをJSONに制御Shopifyから商品情報を取得store=access_token=curl -X GET "https://${store}.myshopify.com/admin/api/2025-01/products.json" \-H "X-Shopify-Access-Token: ${access_token}" > products.json必要な商品情報のみ取得import jsonwith open("products.json", "r", encoding="utf-8") as f: data = json.load(f)simplified_products =