AI画像生成ツールを3つ使い比べてわかったこと——Veo 3 / Kling 3 / Seedance 2、正直レポート
きっかけは「なんか違う」という違和感だった SNS用のショート動画を作っていて、ずっとモヤモヤしていた。 素材は揃ってる。構成も悪くない。でも仕上がりを見るたびに「なんか違う」と感じる。その「なんか」の正体を探しているうちに、AI画像・映像生成ツールを本格的に試し始めた。 最初は軽い気持ちだったけど、気づいたら3ヶ月以上、Veo 3・Kling 3・Seedance 2 を日常的に使い比べていた。今回はその記録をまとめてみる。 Veo 3——「破綻しない」という安心感の正体 Googleが開発したVeo 3は、映像生成の中でも特にカメラワークの再現精度が高い。ドリーショットや...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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AIエージェントは設備の現場業務をどこまで任せられるのか？最良モデルでも計画68.2%・実行72.4%、複数連携では47%
IBM Researchが公開したAssetOpsBenchは、産業設備の運用業務をAIエージェントに解かせるベンチマークです。最良のGPT-4.1でも計画68.2%・実行72.4%にとどまり、実運用可否の基準である85点に到達したモデルはゼロ。複数エージェントを連携させると47%まで落ちました。中小企業が自動化の範囲を決める材料になります。
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公開ベンチマークのスコアはそのまま比較に使えるのか？同じLLaMA 65BのMMLUが63.7と48.8に割れている
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リリース間隔が4〜6週から毎週へ短縮した事例で、AIエージェントにどこまで任せてどこに人を残すべきか？
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