AIサービス Google AIサービス全貌マップ！全種類の使い分けと無料枠を解説
「GoogleのAI、種類が多すぎて何を使えばいい？」Gemini 3を中心に、Nano Banana(画像)、Veo(動画)、Antigravity(開発)など全サービスの役割と料金体系を徹底整理。目的別の使い分けガイドで、あなたに最適なツールが今すぐ分かります。
生成AI
AIサービス prompt_engineering 【第3部】GPT-5世代のプロンプトは「3つの要素」で決まる！会話ウィンドウ実践術
GPT-5等の最新AIで「思った通りの回答が来ない」と悩んでいませんか？第3部では、会話ウィンドウですぐに使える「目的・範囲・停止」の3要素プロンプトを解説。コピペ可能なテンプレート付きで、今日からAIが最高のパートナーに変わります。
prompt_engineering 【第2部】GPT-5世代のプロンプトは「手順」より「範囲」| OpenAI公式ガイドで学ぶ新常識
GPT-5.2を含むChatGPT-5系の最新AIでプロンプトがうまくいかない原因は「指示の出しすぎ」かも？OpenAI公式ガイドラインを基に、GPT-4までとは異なる「囲い（Fencing）」型のプロンプト術を解説。開発者向けのルールを日常会話に翻訳して使うコツを紹介します。
prompt_engineering 【第1部】Prompting Guideのプロンプトは使い回せない？違和感の理由を解き明かす
同じプロンプトなのに、モデルが違うと結果が変わるのはなぜか。Prompting Guideのプロンプトが有効な前提と、使い回しで違和感が出る理由を解説します。
AIサービス 生成AI解説：Reasoningモデル、CoTの「論理の飛躍」を克服したモデル
Reasoning Modelは、Chain of Thought（CoT）の限界を克服し、AIが複数の思考経路を検証・統合することで、より信頼性の高い推論を可能にする技術です。本記事では、Tree of ThoughtやSelf-Consistencyの仕組み、探索アルゴリズム、応用分野、そして今後の展望までをわかりやすく解説します。
generative_ai Transformerから動画生成AIまで：生成AIの技術ブレイクスルーを体系的に解説
2020年以降の生成AI（LLM）の急速な進化を、Transformer、CoT、マルチモーダル、Reasoningなど主要技術に焦点を当て技術者向けに解説。深層学習から最新の動画生成AIに至るまでの技術的な変化とメカニズムを徹底追跡。
generative_ai 生成AI解説：LLM、自然言語処理の非連続的進化を引き起こしたTransformer構造
生成AIの中核技術であるLLM（大規模言語モデル）について、その仕組みと進化の背景をわかりやすく解説します。Transformer構造やSelf-Attentionの働き、従来モデルとの違いを通じて、AIが文脈を理解するメカニズムを丁寧に紹介します。
prompt_engineering プロンプト設計入門１：プロンプト設計とは何か？
プロンプト設計（Prompt Engineering）の本質を深掘り。なぜ生成AIはハルシネーションを起こすのか？生成AIの持つ特性を念頭に置き、意図に沿うアウトプットを引き出すために注意すべきポイントを解説します。
prompt_engineering プロンプト設計入門４：AIにどう伝えるか？ － あなたの意図を伝える書き方
生成AIに意図を正しく伝えるには、プロンプトに「何を書くか？」だけでなく「どう書くか？」も重要です。本記事では、構造化・階層化・タグ付けの技術を使って、出力の精度と再現性を高める方法を解説します。
prompt_engineering プロンプト設計入門５：生成AIの思考を誘導し、出力を方向づける代表技法
生成AIの性能を引き出すには、適切なプロンプト技法の活用が不可欠です。本記事では、Few-shotによる例示、Chain of Thought・Tree of Thoughtによる思考誘導、再帰プロンプトによる自己評価、ステップバイステップによる段階的指示の5つの手法を、具体例とともにわかりやすく解説します。