【保存版】世界のAI、これだけ押さえればOK🔖
“どれを使うか”で成果が変わる。実務で効く地図をまとめました。用途別・地域別・ガバナンスまで、今日から意思決定に使える実装目線で解説します。
1. まずは地図：用途別の“大枠”
大きくは 対話・業務支援検索/RAG文書・コード生成画像/動画 の4レーン。実務では「目的別の組み合わせ」が基本戦略です。
クイック指標：
- 要件が広い（企画→実装まで）＝ 総合型（OpenAI / Gemini / Claude）
- 社内ナレッジ活用＝ RAG最適（Mistral / Cohere / AI21）
- 地域特化・規制要件＝ ローカル最適（ERNIE/Qwen, 国産LLM, Aleph Alpha, Falcon, HyperCLOVA）
- クリエイティブ制作＝ 画像/動画（Midjourney, Runway, Pika, Stability）
2. 主要LLMと得意領域（グローバル）
OpenAI（ChatGPT/Sora）🧠
企画→要約→コード試作→テストまでの一気通貫が強み。マーケ資料の骨子出しや業務自動化プロトタイプにも使いやすい。
公式：openai.com ／ ChatGPT ／ Sora
Google（Gemini）🔍
検索連動と画像/音声理解でリサーチ→下書きの生産性を底上げ。Googleワークスペース連携の恩恵が大きい。
公式：gemini.google.com ／ Gemini紹介 ／ 開発者向け
Anthropic（Claude）📚
長文・複雑文書の要点抽出/比較が得意。契約書や仕様書レビューで定評。
公式：anthropic.com ／ Claude
Mistral AI ⚡
軽量・高速でオンプレ/自社環境にも馴染む。RAG用途や社内検索ボットでROIを出しやすい。
公式：mistral.ai
Cohere 🔐
企業向けのセキュリティ/ガバナンスとRAG特化。CS/FAQ自動化・ログ要約など実務寄りの導入に強い。
公式：cohere.com
AI21 Labs ✍️
精密な表現と読みやすいハイレベル書き起こし。ホワイトペーパー／広報文の品質底上げに向く。
公式：ai21.com
3. 地域最適モデル（中国/日本/EU/中東/韓国）
中国：Baidu ERNIE・Alibaba Qwen 🌏
中国語圏の情報・プラットフォーム文脈に強く、現地向けマーケやカスタマーサポートに好適。
公式：ERNIE ／ Qwen
日本：国産スタック（NTT・rinna・ELYZA・SAKURAなど）🎌
敬語・社内文書・固有名詞の扱いに安定感。日本語業務の“らしさ”を出すならまず検討。
EU：Aleph Alpha 🇪🇺
説明可能性と主権性（Sovereign AI）を重視。公共・金融・医療など厳格なガバナンス領域にフィット。
公式：aleph-alpha.com
中東：TII Falcon 🦅
オープン/低コストで私有環境検証に向く。エッジ〜クラウドまで柔軟。
公式：falconllm.tii.ae
韓国：NAVER HyperCLOVA 🇰🇷
韓国語の社会文脈理解とサービス連携が強み。K-市場のローカライズに有効。
公式：HyperCLOVA X
4. 画像・動画生成（実務ユース）
広告クリエイティブ、サムネ、ショート動画は「テキスト→静止画→動画」の流れで設計すると成果が出やすい。
- Midjourney：midjourney.com
- Runway（Gen-4 ほか）：runwayml.com
- Pika：pika.art
- Stability（Stable Diffusion, Stable Video）：stability.ai
制作フローTip：骨子（テキスト）→スタイル検討（静止画）→モーション設計（動画）→書き出しと権利確認。各段階で評価基準を明記。
5. 導入の作法（RAG/プロンプト/ガバナンス）
5.1 RAGで「自社の答え」を返す
最小構成：ベクトルDB＋埋め込み＋検索（hybrid）＋LLM。最初はFAQ/規程/製品仕様など構造化しやすい領域から。
- 評価：正答率@Top-1Hallucination率回答所要時間
- 運用：ソース引用（出典URL/文書ID）回収ループ（ユーザー評価）
拡張：権限別インデックス、要約キャッシュ、非構造データ抽出（音声/画像→テキスト化）。
- セキュリティ：PIIマスキング監査ログデータ保存域の国内完結
5.2 プロンプトの基本形
【役割】あなたは◯◯の専門家。 【目的】対象ユーザーに△△の意思決定材料を提供する。 【制約】字数/用語/トーン/禁止事項を列挙。 【評価基準】正確性、根拠、再現性。 【出力形式】見出し/箇条書き/表/コード などを指定。
5.3 ガバナンス（最小限でもこれだけ）
- ポリシー：取り扱いデータ範囲、外部送信/保管の可否、ログ保持期間。
- 権限管理：管理者/作成者/閲覧者の区分と責任を明確化。
- 監査：プロンプト/出力/参照ソースを自動記録、改ざん検知。
6. 導入プレイブック：KPIと段階的展開
- 30日（PoC）：対象業務を1〜2に絞る。時間短縮%正答率をKPI化。
- 90日（本番最小）：権限連携/監査ログ/ソース引用を標準化。NPS/CSATもトラック。
- 180日（横展開）：ワークフロー自動化、ドメイン別プロンプト集約、内製チーム化。
| KPI | 定義 | 目安 |
|---|---|---|
| 回答正確性 | 専門家評価 or ソース一致率 | 80%→90%（3か月） |
| 処理時間 | 問い合わせ→回答の中央値 | -40%（PoC） |
| 継続率 | 週1回以上の利用者割合 | >60% |
7. 業界別ユースケース早見
- 製造：保全ログ要約／不具合ナレッジRAG／手順書の多言語化。
- 小売/EC：商品QAボット／レビュー要約／画像生成によるバリエーション。
- 金融：規制文書サマリ／KYCサポート／不正検知の説明補助。
- 医療：問診メモ整形／ガイドライン要約／多職種間ハンドオーバー。
- 不動産：物件要約／契約条項比較／エリアレポート生成。
- 公共：条例FAQ／申請書ナビ／アクセシビリティ翻訳。
8. 選定マトリクス（用途×条件）
「迷ったらこれ」で選べます👇
- 総合力：OpenAI / Google / Anthropic
- RAG実装：Mistral / Cohere / AI21
- 規制・説明責任：Aleph Alpha
- ローカル最適：ERNIE/Qwen / 国産（NTT・rinna・ELYZA・SAKURA） / HyperCLOVA
- コスト/自前運用：Falcon / Mistral（軽量）
- クリエイティブ：Midjourney / Runway / Pika / Stability
9. よくある質問（FAQ）
Q. まず何から始めれば？
A. 既存文書でRAG型FAQを作るのが最短ルート。次に社内ユースケースを月次で評価し、KPI達成で横展開。
Q. セキュリティは？
A. 取り扱いデータの範囲と保管先を決め、ログの自動収集と監査を最初から仕込むのがコツ。
Q. 海外向けはどれ？
A. 中国＝ERNIE/Qwen、韓国＝HyperCLOVA。欧州の公共/金融はAleph Alphaの選択肢が強い。
10. 公式サイトリンク集
- OpenAI：https://openai.com/ ｜ ChatGPT：https://chatgpt.com/overview/ ｜ Sora：https://openai.com/sora/
- Google Gemini：https://gemini.google.com/ ｜ 説明ページ：https://gemini.google/about/
- Anthropic Claude：https://www.anthropic.com/product
- Mistral AI：https://mistral.ai/
- Cohere：https://cohere.com/
- AI21 Labs：https://www.ai21.com/
- Baidu ERNIE：https://ernie.baidu.com/
- Alibaba Qwen：https://qwen.ai/
- NTT tsuzumi：https://www.rd.ntt/e/research/LLM_tsuzumi.html
- rinna：https://rinna.co.jp/ ｜ Global：https://rinna.co.jp/global/
- ELYZA：https://elyza.ai/
- SAKURA internet（Gen AI Platform）：公式発表 ｜ サービス案内
- Aleph Alpha：https://aleph-alpha.com/
- Falcon（TII）：https://falconllm.tii.ae/
- NAVER HyperCLOVA X：https://clova.ai/en/hyperclova
- Midjourney：https://www.midjourney.com/
- Runway：https://runwayml.com/
- Pika：https://pika.art/
- Stability AI：https://stability.ai/
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