深層学習 × マーケティング

Veo

Google
Google DeepMindが開発した「Veo」は、テキストや画像から音声付きの高品質動画を生成するAIモデルです。最新のVeo 3では映像と音声を単一モデルで統合処理し、雷の映像と音を同期させるなど自然で矛盾のない動画生成を実現しています。Geminiアプリ経由で利用でき、Google AI Plus(月額1,200円)から利用可能です。Ultraプラン(月額36,400円)ではVeo 3 Fastがほぼ無制限で利用できます。Runway・Pika等の動画生成AIと競合す...
深層学習生成AI

Seedance

ByteDance
ByteDanceが開発した「Seedance」は、テキスト・画像・動画・音声をマルチモーダルに処理してリアルな動画を生成するAIモデルです。最新のSeedance 2.0では2K解像度対応・ネイティブ音声合成・フォネームレベルのリップシンク・複雑なカメラワーク再現に対応し、指や肌の質感など従来のAI動画の弱点を大幅に克服しています。ByteDance公式API経由では動画1秒あたり約0.14ドルで利用可能です。CapCutとの連携にも対応しており、...
深層学習生成AI

Pika

Pika Labs
Pika Labsが提供する「Pika」は、テキストや画像から手軽に高品質な動画を生成できるAIプラットフォームです。最新のPika 2.5では、水の流れや物体の崩れといった物理法則をAIがシミュレートする「Pikaffects」機能が搭載され、リアルな映像表現が可能になっています。クレジット制の料金体系を採用しており、無料プランでも基本的な動画生成を試すことができます。商用利用にはPro(月額28ドル)以上のプランが必要です。SNS向...
深層学習生成AI

Runway

Runway
Runwayが提供する動画生成AI「Runway」は、テキストや画像から高品質な動画を生成できるプラットフォームです。最新のGen-4.5モデルはAI動画生成ベンチマークで世界トップクラスの評価を獲得しています。動画生成に加え、背景除去・モーションブラシ・インペイント・カラーグレーディングなど20以上のAI編集ツールをブラウザ上で提供しています。クレジット制の料金体系を採用しており、無料プランのほかStandard・Pro(月額28...
深層学習生成AI

RTB House

RTB House Japan株式会社
RTB House Japan株式会社が提供する「RTB House」は、ディープラーニングを100%活用した動的リターゲティング広告配信プラットフォームです。脳神経学を応用して開発されたAIがユーザーの行動パターンを深層学習し、一人ひとりに最適化されたパーソナライズド広告をリアルタイムに配信します。CPA・ROAS保証の成果報酬型モデルを採用しており、世界70カ国以上でサービスを展開しています。月間30万UU以上のサイトを対象としてい...
レコメンドエンジン深層学習

Emoreader

株式会社エモスタ
Emoreaderは、約10万の教師データを基に開発された感情認識AIです。人の表情から93%の精度で喜び・怒り・悲しみなど7つの感情を推定することができます。リアルタイムでの表情解析に対応しており、マーケティングリサーチ、ユーザビリティテスト、接客品質の評価など幅広い用途に活用できます。小売業やサービス業、教育機関、研究機関を対象としています。
深層学習画像認識

AI身体分析ソリューション

株式会社Sapeet
AI身体分析ソリューションは、株式会社Sapeetが独自に開発したAI身体解析技術を活用した接客DXプラットフォームです。カメラ映像からAIが自動で身体の姿勢・動作・体型を高精度に解析し、ウェルネス業界や小売業界における接客体験を革新します。整体・フィットネス施設では姿勢分析結果をもとにした改善提案やトレーニングプランの自動生成が可能です。販促企画の立案からシステム開発・運用までワンストップで支援しています。
深層学習画像認識

カテゴリ解説

深層学習サービスでできること

深層学習に対応したAIサービスは、画像認識、音声認識、自然言語処理、異常検知、生成AI、予測モデルなどで使われます。人手で特徴量を細かく設計しなくても、データから複雑なパターンを学習できるため、大量データや非構造化データを扱う業務で効果を発揮します。

主な活用シーン

  • 画像や動画から物体、人物、異常、不良を検出する
  • 音声やテキストを認識し、分類、要約、生成に活用する
  • センサーデータや時系列データから予兆や異常を検知する
  • 生成AIや高度な予測モデルの基盤として利用する

比較時に見るポイント

  • 学習に必要なデータ量、アノテーション、前処理を支援できるか
  • 精度だけでなく推論速度、コスト、運用環境に合うか
  • モデルの更新、監視、再学習の仕組みがあるか
  • クラウド、オンプレミス、エッジなど希望環境で動かせるか

深層学習は高い性能が期待できる一方、データ準備や運用負荷も考える必要があります。AI CATALOGでは、深層学習を活用したAIサービスを、対象データ、実装環境、導入支援の観点から比較できます。

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