MEDIUM定例会議 2025年6月25日

このブログ記事は私達MEDIUMが週一回開催する定例会議の内容を再構成して掲載するものです。最新のAIニュースやWeb制作、デザインに関する情報をお届けします。

※各AIサービスの性能比較や優劣に関する評価は発言者の主観が含まれます。また、サービス価格や機能については変動する可能性があるため、最新の正確な情報についてはベンダーの公式ホームページをご確認ください。

参加スタッフの紹介 

吉田：Webディレクター、デザイナー
川村：Webデザイナー
西川：Webデザイナー
戸髙：Webデザイナー
本田：進行役

●最新AIツールの機能と選定
　◯CopilotとClaudeの費用対効果
　◯画像生成AIの選び方と比較
　◯動画・音声生成ツールの活用
●AIによる業務効率化の展望
　◯自動化ツールDifyとn8nの活用
　◯企業向けAIエージェントの可能性
●AI時代における社会とインフラ
　◯生成AIが抱える電力消費問題
●座談会を終えて

最新AIツールの機能と選定

－CopilotとClaudeの費用対効果－

〈本田〉
皆さん、こんにちは。今日は最新のAIツールについて議論していきましょう。最近、Gemini 2.5 Proがアップデートされて性能が良くなったというニュースがありましたね。それと、Claude Code for VS Codeというのも出たらしいんですが、何か情報を持っている人はいますか？
〈吉田〉
はい、Claude Code for VS CodeはWindowsでは直接使えません。MacやLinuxにしか対応していないので、Windows環境の中でLinuxを走らせ、その上でClaude Codeを動かす必要があります。
〈川村〉
へえ、そんな複雑な設定が必要なんですか？
〈吉田〉
技術的には簡単ですが、正直やる意味はあまりないと考えています。というのも、Copilotを使えばGemini 2.5 Proも利用できますし、Claude 4も使えるのですが、Geminiの方が賢い気がします。
〈西川〉
そうなんですね。費用面ではどうなんでしょうか？
〈吉田〉
Copilot Proプランは月額10ドル（約1,500円)なのに対し、Claude Proは月額3,000円前後です。金額面と汎用性を考慮すると、現時点ではCopilotが良い選択肢かなと。Claude ProもAPIなしで月に30回利用できますが、APIを使うと結構コストがかかります。サーバーを立てて一度走らせるだけで数百円かかることもありますから。
〈戸髙〉
それは結構な金額ですね。
〈吉田〉
我々が業務で使う頻度であれば、無料版のCopilotでエージェントモードまで使えるので十分だと思いますよ。

－画像生成AIの選び方と比較－

 〈本田〉
次に、デザイナー向けの画像生成AIツールについて掘り下げましょう。「Adobe Firefly」や「Photoshopの生成塗りつぶし機能」、「OpenAIのChatGPTからの画像生成」、「GoogleのGemini」など、いくつか選択肢がありますが、クオリティや使い勝手に関して皆さんの見解はどうですか？Fireflyはまだあまり良くないという話も聞きますが。
〈吉田〉
いや、Fireflyはかなり改善されましたよ。特に、日本人っぽい日本人がちゃんと生成されるようになったのは大きなポイントです。
〈戸髙〉
そうなんですね、それは使いやすそうです。
〈吉田〉
ただ、GeminiやChatGPTの画像生成と比較すると、やはりまだ見劣りする部分はありますね。Midjourneyのクオリティは依然として高いという声が多いです。
〈本田〉
Soraの画像生成も、動画制作への発展を考えると有効ですよね。Soraは動画化するために画像を先に作るという使い方もできますし、様々な作例を見られるのがメリットです。作例はプロンプトの参考にもなりますし、そのAIが得意なこと・苦手なことが分かりやすいです。
〈川村〉
Soraは設定できる項目が多くて親切な印象ですが、動画生成のクオリティだけで見れば、VEO 3などのツールの方が高いと感じますね。
〈吉田〉
現在Soraは一時的にバグが発生しているようで注意書きが出ていますし、そもそもChatGPTなどの有料プランに入っていないと利用できません。親切ではありますが、有料の割にはという部分もあるかもしれません。

－動画・音声生成ツールの活用－

〈本田〉
動画作成ツールとしては、FlowやVEO 3、音楽生成にはSunoといったAIツールが活用できます。次回の弊社開催勉強会では、これらのツールの紹介も行います。

AIによる業務効率化の展望

－自動化ツールDifyとn8nの活用－

〈本田〉
続いて、業務の自動化ツールについて話しましょう。将来的には、Difyやn8nのようなツールを使って、オリエンテーションシートからコンセプトビジュアルを自動生成したり、一連のワークフローを組んだりといった自動化を進めていきたいと考えています。
〈吉田〉
Difyとn8nを比較すると、n8nはトリガーが能動的でなくて良いという点が特徴です。例えば、メールを受信したら自動で処理を開始するといった、人間が手を加えなくても動く部分が強みとされています。最初のチェックだけ人間が行い、あとは自動で進める、といった使い方ができますね。
〈西川〉
Difyはユーザーが何か入力したり質問したりすることでプロセスが始まるのとは異なりますね。
〈吉田〉
ええ、要件によってはn8nが非常に適していると感じています。Difyのマルチ登録はとても簡単ですが、以前のn8nはサービス連携があまり評価されておらず、かなりコードを書ける人向けという印象でした。ただ、最近のバージョン1.0以降はサービス連携に力を入れているようなので、もっと使いやすくなっているかもしれません。n8nは内部のカスタマイズがJSでできると書いてあったので、JSに馴染みのある人には良いかもしれません。

－企業向けAIエージェントの可能性－

〈本田〉
企業向けのAIエージェントサービスとして、Googleが提供しているGoogle Agent Spaceというものがあります。これは、企業が契約することで、その企業独自のAIエージェントを、企業の担当者が構築できるようなプロフェッショナルで企業向けのサービスのようですね。
〈吉田〉
Google Cloudのサービスなので、かなり大規模な利用を想定しているのでしょうね。

AI時代における社会とインフラ

－生成AIが抱える電力消費問題－

〈本田〉
AIの進化は素晴らしいですが、その裏側には大きな課題もあります。特に、生成AIが抱える電力消費問題は深刻です。例えば、たった5秒の生成AI動画を作るのに、電子レンジを1時間マックスで動かすくらいの電力が必要だと噂されています。
〈川村〉
へえ、そんなに電力を消費するんですね。
〈吉田〉
実際にローカルで動画生成をすると、ものすごい音を立てて本体がかなり熱くなるので、本当に多くの電力を消費しているんだなと実感します。
〈西川〉
データセンターが今後ますます必要になりそうですね。SMR（小型モジュール炉）のような小型原発の計画はどうなっているんでしょうか？
〈本田〉
SMRはまだ応用利用はできていないようですね。原発の建設には非常に時間がかかります。小型化することで、冷却の必要性を減らし、安全性を高めるという計画はありますが、まだ実現には至っていません。
〈戸髙〉
街中に原発を置くとなると、住民の反対も大きそうですね。
〈本田〉
そうですね。ただ、国連は地球温暖化を止めるには原発を増やすいう選択肢を示しており、世界的には推進の動きがあります。日本は過去の経験から批判的ですが、電力需要の増大を考えると、いずれは増やさざるを得ない状況になるかもしれません。Googleのような巨大IT企業は、20年ほど前から水力発電所を買収したり自社で投資して、電力インフラを必死で確保してきました。彼らが強力なAIサービスを提供できるのは、そうしたインフラを自前で持っているからだと言えるのではないでしょうか。
〈吉田〉
まさに、「コストコができると思ったらデータセンターでした」みたいな話ですよね（笑）。

座談会を終えて

〈本田〉
本日の定例座談会はこれにて終了です。最新のAIツールの機能や選び方、そしてAIによる業務効率化の展望について、非常に多角的な議論ができました。特に、CopilotとClaudeの費用対効果や、Difyとn8nの活用シナリオ、さらには画像生成AIのクオリティ比較など、具体的な情報が多く得られたかと思います。
一方で、生成AIが抱える膨大な電力消費問題や、それに伴う社会インフラへの影響についても深く考える機会となりました。AIの発展は目覚ましいものがありますが、その持続可能性をどう確保していくか、私たちも常に意識していく必要があります。今日の議論が、今後の業務や皆さんのAI活用の一助となれば幸いです。ありがとうございました。