AIのツール - 製品一覧から機能の違いや活用事例を紹介
AIの活用事例

包括的な AI および分析サービスを統合エクスペリエンスにまとめ、データ処理、SQL 分析、モデルの開発とトレーニング、および生成AIの活用を可能にします。

LLMの開発からテスト、大規模なモニタリングやデバッグまで、全サイクルをサポートするオープンソースのLLMOpsプラットフォームです。

Vertex AIは、Google Cloudが提供する統合型のAIプラットフォームで、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイ、管理を一元的に行うことができます。

harBest(ハーベスト)は、AI・人工知能開発において手間と時間のかかるデータの収集・作成を高品質かつ低コストで行えるプラットフォームです。

LangSmithは、大規模言語モデル(LLM)を用いたアプリケーションの開発、テスト、デバッグ、監視を支援するプラットフォームです。LLMアプリケーションのライフサイクル全体を管理し、パフォーマンスの向上と問題の迅速な特定を可能にします。

LangChainは、大規模言語モデル(LLM)の機能を拡張し、実用的なアプリケーションの構築を容易にするフレームワークです。チャットボット、データ分析、検索エンジンなどのAIソリューションに特化したモジュールを提供しています。
(https://www.langchain.com/)

Difyは、先進的なAIアプリケーションを開発するためのプラットフォームで、特に生成AI(Generative AI)に特化しています。企業がAIを活用して効率的にアプリケーションを構築および管理するためのさまざまなツールとサービスを提供しています。
Difyの主なプロダクトは以下の通りです。
- オーケストレーションスタジオ (Orchestration Studio)::生成AIアプリケーションを視覚的に作成するためのワークスペースです。これにより、開発者は複雑なAIワークフローを簡単に構築できます。
- RAGパイプライン (RAG Pipeline):信頼性の高いデータパイプラインでアプリケーションを強化します。これは、外部データソースから必要な情報を取得し、AIモデルのパフォーマンスを向上させるためのものです。
- プロンプトIDE (Prompt IDE):高度なプロンプトを設計、テスト、および改善するためのツールで、AIの応答品質を向上させるために使用されます。
- エンタープライズLLMOps (Enterprise LLMOps):モデルの監視、ログ管理、アノテーション、および微調整のための機能を提供し、企業レベルの運用を支援します。
- BaaSソリューション (Backend-as-a-Service Solution):AIをあらゆる製品に統合するためのバックエンドサービスです。これにより、開発者は迅速にAI機能を追加できます。
- LLMエージェント (LLM Agent):複雑なタスクを処理するためのカスタムエージェントで、特定の業務に特化したAIソリューションを構築するために利用されます。
- ワークフロー (Workflow):より信頼性の高い管理可能な結果を提供するAIワークフローを作成するためのツールです。
Difyはこれらのツールとサービスを通じて、企業がAI技術を活用し、効率的かつ効果的にアプリケーションを開発できる環境を提供しています。

GitHub Copilot は AIによりコーディングをサポートするツールです。 エンジニアがコーディングをする際に、コードの提案が実施され、より速く楽にコーディングできるため、開発生産性や開発者体験が向上します。 コードの一部を補完する提案だけでなく、まったく新しいコードのブロックの提案もあります。エンジニアは、提案のすべてまたは一部を受け入れることも、提案を無視してコーディングを続けることもできます。

Amazon Bedrock は、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Amazon などの大手 AI 企業が提供する高性能な基盤モデル (FM) を選択できるフルマネージド型サービスです。
また、生成系 AI アプリケーションの構築に必要な幅広い機能も備えているため、プライバシーとセキュリティを維持しながら開発を簡素化できます。
Amazon Bedrock の包括的な機能を使用すると、さまざまなトップレベルの FM を簡単に試したり、微調整や検索拡張生成 (RAG) などの手法を使用してデータを使用してプライベートにカスタマイズしたり、旅行の予約や保険金請求の処理や広告キャンペーンの作成や在庫管理といった、複雑なビジネスタスクを実行するマネージドエージェントを作成したりできます。
これらすべてを、コードを記述することなく実現できます。Amazon Bedrock はサーバーレスであるため、インフラストラクチャを管理する必要がありません。また、使い慣れた AWS サービスを使用して、生成系 AI 機能をアプリケーションに安全に統合してデプロイできます。