【2025年版】テンセントAI「Hunyuan (混元)」完全ガイド：全モデル徹底解説 (GPT-4o対抗の実力から使い方、料金まで)

【2025年版】テンセントAI「Hunyuan (混元)」完全ガイド：全モデル徹底解説 (GPT-4o対抗の実力から使い方、料金まで)のPodcast

下記のPodcastは、Geminiで作成しました。

はじめに：テンセントHunyuan（混元）とは？—単一モデルではない、巨大AIエコシステムの全貌

近年、AI技術の進化は目覚ましく、OpenAIのChatGPTやGoogleのGeminiといったモデルが世界中の注目を集めています。その中で、中国の巨大テクノロジー企業テンセント（Tencent）が開発・展開するAI「Hunyuan (混元)」が、急速にその存在感を高めています。しかし、多くの人がHunyuanをChatGPTのような単一の対話型AIだと誤解しているかもしれません。実際には、Hunyuanは単一のモデルではなく、多様なタスクに特化した複数のモデル群から構成される、広大で強力なAIファミリー（エコシステム）です 。

Hunyuanの歴史は2023年9月7日に遡ります。この日、テンセントは自社開発の大規模言語モデル（LLM）として「Hunyuan」を公式に発表しました 。初期モデルは1000億を超えるパラメータと2兆トークン以上の事前学習データを持ち、その時点ですでに高い性能を示していました 。しかし、テンセントの戦略はそこで終わりませんでした。2024年から2025年にかけて、同社は「Hunyuan-A13B」や「Hunyuan-Large」、「Hunyuan3D」といった主要モデルを次々とオープンソース化し、世界中の開発者や研究者が最先端のAI技術にアクセスできる道を開きました 。

この戦略的なオープンソース化は、Hunyuanが単なる中国国内向けのAIではないことを示しています。実際に、各種ベンチマークテストにおいて、HunyuanファミリーのモデルはOpenAIやGoogleの最新モデルに匹敵、あるいは一部のタスクでは凌駕する性能を記録しており、グローバルなAI競争におけるトッププレイヤーの一角を占めるに至っています 。

Hunyuanの真の強みは、その性能だけでなく、テンセントが擁する巨大なエコシステムとの深い統合にあります。月間アクティブユーザー14億人を抱えるWeChat（微信）や、Tencent Meeting（騰訊会議）、そして世界最大級のゲーム事業など、700を超える自社製品にHunyuan AIが組み込まれています 。これにより、AIは膨大な実世界のデータから学習し、製品はAIによってより賢く、便利になるという強力な好循環（フライホイール）が生まれています。この「エコシステム第一、モデル第二」とも言えるアプローチこそ、他のAI企業にはないテンセント独自の戦略的優位性です。CEOのポニー・マー（馬化騰）が掲げる「Tech for Good（科技向善）」の理念のもと、Hunyuanは単なるビジネスツールとしてだけでなく、社会課題の解決に貢献する技術としても位置づけられています 。

本稿では、この複雑で多岐にわたるテンセントHunyuan AIエコシステムの全貌を、初心者にも分かりやすく、かつ専門的な観点から徹底的に解き明かしていきます。各モデルの技術的特徴から、具体的な使い方、料金体系、そして競合との比較まで、2025年最新の情報を網羅した完全ガイドです。

Hunyuanの頭脳：中核をなす大規模言語モデル（LLM）群を徹底解剖

テンセントHunyuanファミリーの中核をなすのは、テキストの理解と生成に特化した大規模言語モデル（LLM）群です。しかし、「Hunyuan」というブランド名は、それぞれ異なる特徴と目的を持つ複数のモデルを指すため、混乱を招きがちです。ここでは、主要なLLMをその役割ごとに整理し、それぞれの実力を明らかにします。

まず、主要なモデルの特徴を一覧で確認しましょう。この表は、Hunyuanエコシステムを理解するための「早見表」として役立ちます。

表1：Tencent Hunyuan 主要モデル比較一覧

テンセントは、ユーザーの要求に応じて最適な応答を提供するため、思考の「速さ」と「深さ」に応じてモデルを使い分けるというユニークなアプローチを採用しています。

Hunyuan-TurboS（高速思考モデル） Hunyuan-TurboSは、日常的な質問や単純なタスクに対して、迅速かつ効率的に応答することを目的としたモデルです 。革新的な「Hybrid MoE-Mamba」アーキテクチャを採用することで、従来のモデルと比較して推論コストを50%削減し、応答速度を大幅に向上させています 。ユーザーがチャットボットと軽快な会話を楽しむような場面で、その真価を発揮します 。

Hunyuan-T1（深層思考モデル） 一方、Hunyuan-T1は、数学、科学、プログラミングといった専門的な分野や、複雑な論理的思考を必要とする問題に取り組むために設計された「深層思考」モデルです 。TurboSと同じアーキテクチャを基盤としながらも、膨大な量の複雑な推論データセットを用いた強化学習（Reinforcement Learning）によって、その思考能力を極限まで高めています 。企業向けにはTencent CloudのAPI経由で提供されており、料金は入力100万トークンあたり1元、出力100万トークンあたり4元と、その高い性能に対して非常にコスト効率が良い点も特徴です 。

これらのモデルの実力を客観的に評価するため、主要なベンチマークスコアを世界のトップモデルと比較してみましょう。

表2：Hunyuan vs. 主要競合モデル ベンチマーク性能比較

注：スコアは異なる資料やバージョンに基づいているため、直接的な優劣を示すものではなく、あくまで性能の目安です。

この表から明らかなように、Hunyuan-T1は特に論理推論や数学といった分野で、OpenAIの最新モデルに匹敵、あるいはそれを上回るスコアを記録しています。また、Hunyuan-TurboSも総合能力で非常に高い性能を示しており、テンセントのAIが世界最高水準にあることを証明しています。

2.2 開発者向けオープンソースモデル：Hunyuan-A13BとHunyuan-Large

テンセントのAI戦略で特筆すべきは、高性能なモデルをオープンソースとして公開し、AI技術の民主化を推進している点です。この動きは、西側諸国が主導するAI開発の潮流に対する、戦略的な挑戦と見ることができます。

Hunyuan-A13B：効率性を極めた軽量モデル Hunyuan-A13Bは、特にリソースが限られた環境での利用を想定して設計された、非常に効率的なオープンソースモデルです 。その最大の特徴は、総パラメータ数800億に対し、推論時に実際に使用される。

活性化パラメータ数がわずか130億である点です 。これにより、中規模のGPUでも動作可能な軽量さを保ちながら、大規模モデルに匹敵する性能を実現しています。

開発者にとって魅力的な機能も豊富です。

• 256Kの超長文コンテキストウィンドウ：一度に約20万語のテキストを処理でき、長大な文書の読解や要約、分析に威力を発揮します 。
• 効率的な推論技術：Grouped Query Attention (GQA) を採用し、メモリ消費を抑えながら高速な処理を可能にしています 。
• デュアルモード思考：T1/TurboSと同様に、「高速思考」と「深層思考」を切り替える機能も備えており、タスクの複雑さに応じて最適なモードを選択できます 。

Hunyuan-Large：最高峰の性能を誇る巨大モデル Hunyuan-Largeは、現在公開されているオープンソースMoEモデルの中でも最大級の規模を誇ります。総パラメータ数は3890億、活性化パラメータ数は520億に達し、まさにモンスター級のモデルです 。このモデルは、KVキャッシュ圧縮技術やエキスパートごとの学習率最適化といった最新のアーキテクチャ改良が施されており、巨大な規模と効率性を両立させています 。性能面では、MetaのLlama3.1-70Bを上回り、さらに巨大なLlama3.1-405Bに匹敵する結果を出しており、オープンソースコミュニティに新たな選択肢を提供しています 。

テンセントがこれらの高性能モデルを、Dockerイメージや多様な量子化フォーマット（INT4, FP8）、vLLMやTensorRT-LLMといった主要なデプロイメントフレームワークのサポート付きで公開していることは、単なる技術公開以上の意味を持ちます 。これは、世界中の開発者やスタートアップを自社のエコシステムに取り込み、オープンソースコミュニティのハブとなることで、長期的な影響力を確保しようとする高度な戦略です。このアプローチは、中国の国家的なAI戦略とも連携し、グローバルなAI開発の勢力図を塗り替える可能性を秘めています 。

Hunyuan-TurboS-Vision：視覚を理解する言語モデル Hunyuanファミリーは、テキストだけでなく視覚情報も理解する能力を拡張しています。その代表がHunyuan-TurboS-Visionです 。これは、高速思考モデルであるTurboSを基盤とした新世代の視覚言語モデルで、画像内の物体を認識するだけでなく、その内容に関する質問に答えたり、画像に基づいた文章を生成したり、写真に写っている問題を解いたりといった高度なタスクを実行します 。従来のOCR（光学的文字認識）が画像から文字を抽出するだけだったのに対し、このモデルは視覚、テキスト、レイアウトといった複数の情報を融合し、画像全体の意味や要素間の関係性を深く理解することができます 。

Hunyuanを支えるコア技術の解明：3つの技術的支柱

Hunyuanファミリーの驚異的な性能は、いくつかの革新的なAIアーキテクチャの組み合わせによって実現されています。ここでは、その中核をなす3つの技術を、初心者にも分かりやすいように比喩を交えて解説します。

3.1 支柱1：Transformer（トランスフォーマー）— 現代AIの「文法書」

Transformerは、2017年にGoogleの研究者によって発表された画期的なニューラルネットワークアーキテクチャで、現代のLLMのほぼすべての基礎となっています 。それ以前のAI（RNNなど）は、文章を単語の列として順番に処理していましたが、Transformerは文章全体を一度に読み込み、単語間の関係性や文脈を捉えることができます。

これを読書に例えるなら、古いAIが一語一語拾い読みするのに対し、Transformerは文章全体を俯瞰して「この単語は文脈上どのような意味を持つか」を理解する熟練の読者のようです。この能力を支えるのが自己注意機構（Self-Attention）と呼ばれる仕組みで、文中のどの単語が他の単語と強く関連しているかを数値化（重み付け）します 。また、埋め込み（Embedding）という技術で単語を数値ベクトルに変換し、AIが意味を計算できるようにしています 。Hunyuanのモデル群も、この強力なTransformerアーキテクチャを基本骨格としています。

3.2 支柱2：Mixture of Experts (MoE) — AI界の「専門家チーム」

モデルを高性能化する最も単純な方法は、パラメータ数を増やすことですが、これは計算コストと応答速度の悪化という大きな副作用を伴います。この「性能と効率のトレードオフ」を解決するのがMixture of Experts (MoE、混合専門家モデル)です 。

MoEの考え方は、学校の「専門教科の先生」に例えることができます 。一人の万能な先生が国語も数学も理科も教えるのではなく、それぞれの教科に特化した専門の先生がいます。生徒が数学の質問をすれば、数学の先生だけが応答します。他の先生は待機しているため、学校全体（モデル全体）としては巨大な知識を持っていても、実際の稼働は非常に効率的です。

AIにおける「専門家（Expert）」は特定の知識やタスクに特化した小さなニューラルネットワークです。そして「ゲート（Gating Network）」と呼ばれる司令塔が、入力された質問（トークン）の内容を判断し、どの専門家に処理させるかを動的に割り振ります 。Hunyuan-A13BやHunyuan-Largeが、膨大な総パラメータ数を持ちながら活性化パラメータ数を低く抑えられるのは、このMoEアーキテクチャのおかげです 。これにより、計算資源を大幅に節約しながら、巨大モデルに匹敵する知識と能力を発揮できるのです。

3.3 支柱3：Mamba — 長文読解の「超高速スキャナー」

Transformerは非常に強力ですが、処理する文章が長くなればなるほど計算量が二乗で増加する（O(n2)）という弱点があります 。これは、すべての単語が他のすべての単語との関連性を計算するためです。本一冊のような長文を処理するのは非常に困難でした。

この課題を解決するために登場したのがMambaという新しいアーキテクチャです 。Mambaは状態空間モデル（State Space Model, SSM）という理論に基づいており、シーケンスを線形時間（  $O(n)$）で処理できます 。

これを読書に例えると、Transformerが現在のページを理解するために、常に本の最初から読み返し続けるのに対し、Mambaはこれまでの内容を圧縮した「要約」を記憶しており、新しいページを読むたびにその要約を更新していくだけです。これにより、はるかに高速に長文を処理できます。Mambaは、入力に応じて重要な情報を選択的に記憶し、不要な情報を忘れる「選択的状態空間」というメカニズムを持っており、これによりRNNのような勾配消失問題も回避しています 。

Hunyuan-T1やTurboSは、このMambaとTransformerを融合させたハイブリッドアーキテクチャを採用した、世界初の商用大規模モデルの一つです 。これにより、Transformerの高度な文脈理解能力と、Mambaの長文処理における圧倒的な効率性を両立させ、競合に対する大きな技術的優位性を確立しています。

テキストを超えて：Hunyuanのマルチモーダル生成能力

テンセントHunyuanの能力は、テキスト生成だけに留まりません。ゲーム、ソーシャル、Eコマースといったテンセントの主力事業を直接的に強化するため、画像、動画、3Dといった多様なモダリティ（情報形式）を扱う生成AIモデルが戦略的に開発されています。これらのツールは、単なる技術デモではなく、明確な収益化への道筋を持って設計されている点が特徴です。

4.1 Hunyuan 3D-Gen-v2.5：超高解像度3Dモデルを高速生成

Hunyuan 3Dは、簡単なテキストプロンプトや一枚の画像から、高品質な3Dモデルを生成するツールです。特に2025年4月に発表されたHunyuan 3D-Gen-v2.5は、パラメータ数を100億規模にスケールアップさせ、ジオメトリ（形状）の解像度を1024に向上させるなど、大幅な進化を遂げました 。

その主な特徴は以下の通りです。

• 超高解像度: 非常に滑らかな表面とシャープなエッジを持つ、詳細な3Dモデルを生成します 。
• 高速生成: NVIDIA A100やRTX 4090といったハイエンドGPU上で、8秒から20秒という驚異的な速さでモデルを生成します 。
• 高品質なテクスチャ: PBR（物理ベースレンダリング）テクスチャに対応し、リアルな光の反射や質感を表現できます 。
• 自動リギング: 生成されたキャラクターモデルに自動で骨格（リグ）を適用し、アニメーション制作を容易にする機能も導入されています 。

このモデルはゲームのアセット制作やVR/ARコンテンツ、Eコマースの商品プレビューなど、多岐にわたる分野での活用が期待されています 。ただし、前バージョンのv2.0とは異なり、v2.5はオープンソース化されていません 。

下記は、Whisk AIで作成した可愛らしい人形をアップロードして作成した３Dモデルを4方向からスクリーンショットした画像です。

4.2 Hunyuan Video & Avatar：1枚の写真が喋り出す、驚異の動画生成

Hunyuan Videoは、特に「デジタルヒューマン音声駆動（Digital Human Voice Driven）」機能で注目を集めています。この機能は、人物、ペット、イラスト、アニメキャラクターなど、どんな1枚の画像でも、音声クリップと組み合わせるだけで自然に話し出す動画を生成できるというものです 。

主な特徴は以下の通りです。

• 高精度なリップシンク：口の動きと音声の同期率は99%に達し、非常に自然な会話シーンを作り出します 。
• 感情表現の再現：音声のトーンや感情を読み取り、顔の表情や自然な動きに反映させることができます 。
• 高品質な出力：生成される動画は720pのHD画質で、最大5秒間のクリップを作成可能です 。

この技術は、ショート動画コンテンツの制作、Eコマース広告、ゲーム内のアバター対話など、テンセントのソーシャル・エンターテイメント事業と直接結びついています 。130億パラメータを持つこのモデルもオープンソースとして公開されており、誰でも無料で利用できる点が大きな魅力です。

下記の動画は、Whisk AIで作成したマイクの前で歌う女性の画像とSuno AIで作成した歌の音声を組み合わせて作成した歌う動画です。

4.3 Hunyuan Image：リアルタイム性と対話性を追求

Hunyuanは画像生成の分野でも革新的な機能を発表しており、特に「速度」と「対話性」で他を圧倒しています。

4.3.1 リアルタイム画像生成：ミリ秒レベルの応答速度

Hunyuan Image 2.0は、その生成速度で業界に衝撃を与えました。多くの商用モデルが画像生成に5〜10秒を要する中、Hunyuan Image 2.0はミリ秒レベルでのリアルタイム生成を実現しています 。これにより、ユーザーがプロンプトを入力するそばから画像が生成・変化していくという、これまでにないインタラクティブな体験が可能になりました 。また、大量のデータと人間の美的感覚に関する知識を学習させることで、AI特有の不自然さ（AI flavor）を排除し、非常にリアルで高品質な画像を生成します 。

この機能につていは、利用できませんでした。待機リストに登録することで後で連絡が来ると思われます。

4.3.2 マルチラウンド文生図：対話による画像の共同制作

Hunyuanの画像生成モデル（特にHunyuan-DiTアーキテクチャを採用したもの）は、マルチラウンド（複数回）の対話を通じて画像を洗練させていく能力を持っています 。これは単にプロンプトを修正するだけでなく、AIとの対話の文脈を理解し、「もう少し左に寄せて」「背景を青空に変えて」といった自然言語での指示を反映させることができる機能です 。このために、対話内容を理解して画像生成用の新しいプロンプトを内部で生成する専用のマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）が訓練されています 。

4.4 Hunyuan Custom：被写体の一貫性を保つビデオ生成

Hunyuan Customは、特定の人物やオブジェクト（被写体）の一貫性を保ったまま、様々なシーンの動画を生成することに特化したマルチモーダルフレームワークです 。HunyuanVideoを基盤としており、一枚の画像やテキスト、音声、さらには別の動画を条件として入力し、指定した被写体が登場する新しい動画を生成できます 。例えば、特定キャラクターの画像を入力し、「公園で走っている」というプロンプトを与えると、そのキャラクターが公園を走る動画が生成されます。この技術は、被写体のアイデンティティ維持において既存のオープンソースモデルを大幅に上回り、物語性のあるコンテンツ制作やEコマースの商品紹介動画などで大きな力を発揮します 。

上記の画像を基に、「マイクの前で歌う女性、5秒」、「喫茶店と飲み物、５秒」、「夕暮れ時のビーチを歩く、５秒」をつなぎ合わせた動画を下記に示す。

4.5 Hunyuan-GameCraft：ゲーム開発を革新するAI

Hunyuan-GameCraftは、テンセントの収益の柱であるゲーム事業をターゲットに開発された、特化型AIです 。『サイバーパンク2077』や『レッド・デッド・リデンプション』など、100以上のAAAタイトルのゲームプレイ録画100万件以上を学習データとしており、ゲームの世界観やメカニクスを深く理解しています 。

その能力は多岐にわたります。

• インタラクティブなゲーム動画生成：テキストプロンプトからゲームシーンを生成し、さらにキーボードやマウスでキャラクターやカメラをリアルタイムに操作することが可能です 。
• ゲームアセット制作：キャラクター、背景、UI、特殊効果（VFX）などを、ゲーム特有のスタイルに合わせて生成できます 。
• 制作効率の向上：コンセプトアートから3Dモデル用の正面・側面図（Orthographic Views）まで、ゲーム開発のパイプライン全体をAIが支援し、制作プロセスを劇的に加速させます 。

これらのマルチモーダルAIは、単に技術的な可能性を追求しているわけではありません。Hunyuan 3Dはゲームアセット制作を、Hunyuan Video/Avatarはソーシャルコンテンツ制作を、そしてHunyuan-GameCraftはゲーム開発そのものを、それぞれ効率化・高度化するために開発されています。これは、テンセントが自社の最も強力で収益性の高い事業分野にAIを直接投入し、明確なビジネスインパクトを生み出すという、極めて戦略的な投資の表れです。

Hunyuanの実践：実用例とエンタープライズソリューション

テンセントHunyuanは、研究室レベルの技術に留まらず、すでに数億人が利用するサービスや企業の基幹業務に深く浸透し、具体的な価値を生み出しています。ここでは、その実践的な活用例と、企業がHunyuanを導入するためのソリューションを紹介します。

5.1 日常のアプリでの活用例

Hunyuanの能力は、私たちが日常的に使用するテンセントのアプリケーションを通じて体験することができます。

• Tencent Meeting (騰訊会議)：日本のZoomやGoogle Meetに相当するこのオンライン会議ツールには、Hunyuanを搭載したAIアシスタントが統合されています 。このアシスタントは、会議の音声をリアルタイムでテキスト化し、要約や議事録を自動生成します。さらに、「今日の決定事項をリストアップして」といった自然言語での指示で、会議中のタスクや決定事項を抽出することも可能です 。この機能は毎月1500万人以上のユーザーに利用されており、会議の生産性を劇的に向上させています 。
• Tencent Docs (騰訊文檔)：Googleドキュメントに似たこのオンライン共同編集ツールも、Hunyuanと深く連携しています 。ユーザーは「新製品のプレスリリース案を作成して」といった指示を出すだけで、数十種類ものシナリオに応じた標準的なフォーマットのテキストをワンクリックで生成できます 。これにより、文書作成にかかる時間が大幅に短縮されます。

5.2 法人向けソリューション：Tencent CloudとAIエージェント

企業がHunyuanのパワーを自社のビジネスに活用するために、テンセントはクラウドプラットフォームを通じて包括的なソリューションを提供しています。

• Tencent Cloud API：企業は、テンセントのクラウドサービス「Tencent Cloud」を通じて、Hunyuan-T1などの高性能モデルにAPI経由でアクセスできます 。これにより、自社のアプリケーションやサービスに、Hunyuanの高度な言語理解・生成能力を組み込むことが可能になります。
• Tencent Cloud Agent Development Platform (TCADP)：これは、企業が独自のAIエージェント（自律的にタスクを実行するAI）を簡単に構築できるワンストップの開発プラットフォームです 。TCADPの核となるのが  RAG (Retrieval-Augmented Generation) という技術です 。RAGは、LLMが元々持っている広範な知識に加えて、企業が持つ独自のデータベース（製品マニュアル、社内規定、顧客対応履歴など）を参照する能力を与えます 。これにより、例えば「製品Aのトラブルシューティング方法を教えて」といった社内固有の質問に対して、マニュアルから正確な情報を探し出し、自然な文章で回答するような高精度なチャットボットや社内アシスタントを構築できます 。

5.3 ビジネスインパクト：広告とゲーム事業の成長を加速

Hunyuanの導入は、テンセントの主要な収益源である広告事業とゲーム事業に既に大きなインパクトを与えています。

• 広告事業：テンセントは、Hunyuanを活用して広告配信プラットフォームを強化しました。AIがユーザーの興味や文脈をより深く理解し、広告コンテンツを最適化することで、クリック率（CTR）が向上し、広告主の費用対効果が改善しました 。その結果、テンセントの広告事業の収益は前年比で20%以上増加するなど、目覚ましい成長を遂げています 。
• ゲーム事業：ゲーム開発において、Hunyuan 3DやGameCraftによるアセット生成の効率化はもちろんのこと、ゲーム内のNPC（ノンプレイヤーキャラクター）の挙動をより知的でリアルにするためにもAIが活用されています 。これにより、プレイヤーのエンゲージメントが高まり、ゲームの寿命が延びることで、安定した収益成長に貢献しています 。

このように、Hunyuanは単なる先進技術ではなく、テンセントのビジネスエコシステム全体を強化し、具体的な収益向上に直結する「成長の倍増器」として機能しているのです。

Hunyuanの始め方：アクセス、利用方法、料金体系

テンセントHunyuanは、一般ユーザーから開発者まで、様々な層がその能力を試せるように複数のアクセス方法を提供しています。ここでは、具体的な始め方と利用方法、そして料金について解説します。

6.1 公式サイトからのアクセス

最も手軽にHunyuanを体験する方法は、公式サイト  にアクセスすることです 。

サイト内には「模型広場（Model Square）」というセクションがあり、ここでHunyuanファミリーの様々なデモを試すことができます 。例えば、「数字人声驱动（Digital Human Voice Driven）」のデモでは、手持ちの画像ファイルと音声ファイルをアップロードするだけで、写真が喋り出すアバター動画を無料で作成できます。テキストを入力してAI音声を選択することも可能です 。

6.2 開発者向け：APIとオープンソースモデルの利用

より本格的にHunyuanを自社のシステムに組み込みたい開発者や企業向けには、API経由での利用と、オープンソースモデルを直接利用する方法があります。

APIアクセス

Hunyuan-T1のような高性能クローズドモデルは、Tencent CloudのAPIを通じて利用します 。利用料金はトークン数（処理するテキストの量）に基づいた従量課金制が基本です。例えば、Hunyuan-T1の価格は、入力100万トークンあたり1元、出力100万トークンあたり4元と設定されており、他の高性能モデルと比較して競争力のある価格設定となっています 。  

オープンソースモデルのセットアップ

Hunyuan-A13BやHunyuan3Dのようなオープンソースモデルは、ローカル環境や自社のサーバーに自由にデプロイして利用できます。基本的な手順は以下の通りです。

1. GitHubからリポジトリをクローン： まず、GitHubにある公式リポジトリからソースコードを取得します。例えば、Hunyuan-A13Bの場合は Tencent-Hunyuan/Hunyuan-A13B リポジトリをクローンします 。
2. 依存関係のインストール： requirements.txt ファイルなどを使って、必要なPythonライブラリをインストールします 。 
3. 事前学習済みモデルのダウンロード： モデルの重みファイルは、Hugging Faceのモデルハブからダウンロードします 。 
4. モデルの実行とデプロイ： 提供されている実行スクリプトを使ってモデルを起動します。テンセントは、Docker、vLLM、TensorRT-LLMといった主要なフレームワークに対応したデプロイメントガイドとコンテナイメージを豊富に提供しており、開発者がスムーズに環境を構築できるよう支援しています 。これにより、研究目的から商用アプリケーションへの組み込みまで、幅広い用途に対応できます。

結論：テンセントHunyuanの未来とAI業界へのインパクト

本稿では、テンセントが開発するAIエコシステム「Hunyuan (混元)」の全貌を、その多様なモデル群、支えるコア技術、具体的な応用例、そして利用方法に至るまで多角的に解説してきました。ここから見えてくるのは、テンセントが単に競合他社を模倣するのではなく、独自の強みを活かした極めて戦略的なアプローチでAI開発を進めている姿です。

Hunyuanの戦略は、以下の3つの柱で要約できます。

1. 二元論的アプローチ：一般ユーザー向けの高速応答モデル（TurboS）と専門家向けの深層思考モデル（T1）を両立させ、さらに開発者向けにはオープンソースモデル（A13B, Large）とクローズドモデルを提供するという、柔軟な二元論的アプローチを採用しています。これにより、幅広いニーズに対応しつつ、技術的リーダーシップを確保しています。
2. エコシステムとの共生：Hunyuanの最大の強みは、WeChat、ゲーム、クラウドといったテンセントの巨大な既存事業と深く結びついている点です。AIはこれらの事業を強化する「倍増器」として機能し、事業から得られる膨大なデータがAIをさらに賢くするという、強力なフィードバックループを形成しています。これは、AIを単体製品として販売する企業にはない、圧倒的な優位性です。
3. 先進技術の戦略的採用と公開：MoEやMambaといった最新アーキテクチャをいち早く大規模モデルに採用し、性能と効率を両立させています。同時に、これらの高性能モデルを積極的にオープンソース化することで、グローバルな開発者コミュニティを味方につけ、西側中心のAIエコシステムに対抗する新たな潮流を生み出そうとしています。

テンセントHunyuanは、もはや単なる中国発のAIではありません。その性能、戦略、そしてエコシステムの規模において、世界のAI業界をリードするトッププレイヤーの一角を占めています。CEOポニー・マーが掲げる「Tech for Good」の理念のもと、社会課題の解決にも目を向けるその姿勢は、今後のAIのあり方を考える上でも重要な示唆を与えてくれます 。

個人ユーザーから企業、開発者まで、あらゆる人々にとって、テンセントHunyuanは今後ますます無視できない存在となるでしょう。その進化を注視し、提供されるツールやプラットフォームに触れてみることこそが、AIがもたらす未来の変革を理解し、その恩恵を享受するための第一歩となるはずです。

参考資料

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26. What are the application scenarios of Tencent Hunyuan Model?, https://www.tencentcloud.com/techpedia/109092
27. How to use Tencent Hunyuan large model for natural language processing tasks?, https://www.tencentcloud.com/techpedia/109099
28. What are the main functions and features of Tencent Hunyuan Model?, https://www.tencentcloud.com/techpedia/109088
29. Tencent Meeting Launches AI Assistant, Integrating Mixed Yuan Model, https://www.aibase.com/news/1252
30. Tencent Unveils New AI Upgrades, Proprietary Innovations, and Global Solutions, https://www.tencentcloud.com/dynamic/news-details/100604
31. From Clinic to Cloud: 6 Ways AI Is Improving Healthcare, https://www.tencent.com/en-us/articles/2201901.html
32. Tencent Unveils Hunyuan, its Proprietary Large Foundation Model on Tencent Cloud, https://www.tencent.com/en-us/articles/2201685.html
33. Tencent Meeting AI Assistant Boosts Efficiency, https://genaigazette.com/tencent-meeting-ai-assistant-boosts-efficiency/
34. Tencent Secretly Releases 'Hunyuan Video': A Powerful New Video Generation Model for Unlimited Creativity, https://aitoolsclub.com/tencent-secretly-releases-hunyuan-video-a-powerful-new-video-generation-model-for-unlimited-creativity/
35. 腾讯混元, https://hunyuan.tencent.com/
36. マスク氏、2028年に「全脳インターフェース」計画実現か；ファーウェイが2大モデルをオープンソース化,((https://www.sfccn.com/2025/6-30/wOMDE0NDlfMjA0MzQwOQ.html))
37. テンセント自社開発のHunyuan大規模モデルが正式に登場, https://www.tencent.com/zh-cn/articles/2201685.html
38. テンセントHunyuan大規模モデル、コミュニケーション、生産、テクノロジーの普及など複数のシーンで実用化, https://www.stcn.com/article/detail/1031643.html
39. テンセントHunyuanがより「全面的」に！700の業務シーンに大規模モデルを「搭載」, https://wap.eastmoney.com/a/202412163269207057.html
40. AIGCの波に乗る丨テンセントの大規模モデルはなぜ半歩遅れたのか？「Hunyuan」は応用を重視, https://m.21jingji.com/article/20230907/herald/772b743b5dfe2c1946e755451e97e9f9.html
41. Faster Than DeepSeek? Tencent Reignites AI War With Hunyuan Turbo S, https://decrypt.co/308325/faster-than-deepseek-tencent-hunyuan-turbo-s
42. Tencent HunYuan Turbo S: The fastest reasoning LLM, https://medium.com/data-science-in-your-pocket/tencent-hunyuan-turbo-s-the-fastest-reasoning-llm-d64a02bed5c8
43. Compare GPT-4o mini vs. Hunyuan-TurboS in 2025,((https://slashdot.org/software/comparison/GPT-4o-mini-vs-Hunyuan-Turbo-S/))
44. China's New Model Hunyuan-T1 Beats GPT 4.5, https://www.analyticsvidhya.com/blog/2025/03/hunyuan-t1/
45. Tencent Hunyuan Turbo S: Efficiency, innovation and speed in AI, https://ai-rockstars.com/tencent-hunyuan-turbo-s/
46. Compare GPT-4o vs. Hunyuan-TurboS in 2025,(https://slashdot.org/software/comparison/GPT-4o-vs-Hunyuan-Turbo-S/)
47. Compare Claude Sonnet 3.7 vs. Hunyuan T1 in 2025,(https://slashdot.org/software/comparison/Claude-3.7-Sonnet-vs-Hunyuan-T1/)
48. Compare Claude Pro vs. Hunyuan T1 in 2025,(https://slashdot.org/software/comparison/Claude-Pro-vs-Hunyuan-T1/)
49. Claude Sonnet 3.7 vs. Hunyuan T1 Comparison,(https://sourceforge.net/software/compare/Claude-3.7-Sonnet-vs-Hunyuan-T1/)
50. Claude Opus 3 vs. Hunyuan-TurboS Comparison,(https://sourceforge.net/software/compare/Claude-3-Opus-vs-Hunyuan-Turbo-S/)
51. Hunyuan-T1: New AI Model from China, BEATS GPT-4.5!, https://www.youtube.com/watch?v=P-oKAi_7bb4
52. LLM (Large Language Models), https://tadviser.com/index.php/Article:LLM_(Large_Language_Models
53. AIにおけるMoE (Mixture of Experts) とは? わかりやすく簡単に解説！, https://promptpark.jp/column/mixture-of-experts/
54. Mixture of Experts (MoE)について, https://zenn.dev/if001/articles/40917524959913
55. MoE(Mixture of Experts)とは, https://miu-ai-techblog.com/about_moe/
56. GPT-4におけるエキスパートの混合（MoE）モデルの時代, https://note.com/ippei_suzuki_us/n/n344e39848cd1
57. LLMアーキテクチャにMoEを適用する, https://developer.nvidia.com/ja-jp/blog/applying-mixture-of-experts-in-llm-architectures/
58. Mamba (deep learning architecture) - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Mamba_(deep_learning_architecture
59. The Mamba-Transformer, Explained, https://thegradient.pub/mamba-explained/
60. Introduction to the Mamba LLM Architecture, https://www.datacamp.com/tutorial/introduction-to-the-mamba-llm-architecture
61. Zero to Mamba: An intuitive explanation to the Mamba Architecture, https://medium.com/@aiclub.iitm/zero-to-mamba-an-intuitive-explanation-to-the-mamba-architecture-d52265b771ab
62. Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces, https://arxiv.org/pdf/2312.00752
63. Mamba Architecture: What Is It and Can It Beat Transformers?, https://hackernoon.com/mamba-architecture-what-is-it-and-can-it-beat-transformers
64. What are transformers in artificial intelligence?, https://aws.amazon.com/what-is/transformers-in-artificial-intelligence/
65. What is a transformer model?, https://www.ibm.com/think/topics/transformer-model
66. The Illustrated Transformer, https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
67. Simplifying Transformer Architecture: A Beginner's Guide to Understanding AI Magic, https://compute.hivenet.com/post/simplifying-transformer-architecture-a-beginners-guide-to-understanding-ai-magic
68. How Transformers Work: A Deep Dive, https://www.datacamp.com/tutorial/how-transformers-work
69. Transformers Unleashed: The Neural Architecture Powering Modern AI and Language Models, https://michielh.medium.com/transformers-unleashed-the-neural-architecture-powering-modern-ai-and-language-models-57626643fd49
70. Tencent Cloud Agent Development Platform, https://www.tencentcloud.com/products/tcadp
71. Overview - Tencent Cloud Agent Development Platform, https://www.tencentcloud.com/document/product/1254/69956
72. Overview - Tencent Cloud Agent Development Platform, https://www.tencentcloud.com/document/product/1254/69983
73. Tencent Cloud Agent Development Platform Service Agreement, https://www.tencentcloud.com/document/product/301/69941
74. Offline Document Upload - Tencent Cloud Agent Development Platform, https://www.tencentcloud.com/document/product/1254/70209
75. Console Guide - Tencent Cloud Agent Development Platform, https://www.tencentcloud.com/document/product/1254/69991
76. RAGの活用シーン, https://www.bemotion.co.jp/ondemand/column-list/rag/
77. RAG導入事例を業界別に解説！メリットや活用方法も紹介, https://deepsquare.jp/2024/06/rag-case/
78. RAG（検索拡張生成）の導入事例は？, https://ai-market.jp/technology/rag-applications/
79. Hunyuan-TurboS: Advancing Large Language Models through Mamba-Transformer Synergy and Adaptive Chain-of-Thought, https://arxiv.org/abs/2505.15431
80. Hunyuan-Large: An Open-Source MoE Model with 52 Billion Activated Parameters by Tencent, https://huggingface.co/papers/2411.02265
81. Hunyuan-Large: An Open-Source MoE Model with 52 Billion Activated Parameters by Tencent, https://arxiv.org/pdf/2411.02265
82. Hunyuan3D 1.0: A Unified Framework for Text-to-3D and Image-to-3D Generation, https://arxiv.org/abs/2411.02293
83. Hunyuan3D-2,((https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-2))
84. Hunyuan3D 2.0: Scaling Diffusion Models for High Resolution Textured 3D Assets Generation, https://arxiv.org/html/2506.15442v1
85. Meet Tencent's 'Hunyuan-T1'—The First Mamba-Powered Ultra-Large Model,(https://tencent.github.io/llm.hunyuan.T1/README_EN.html)
86. Hunyuan-T1,(https://huggingface.co/spaces/tencent/Hunyuan-T1)
87. China's New Model Hunyuan-T1 Beats GPT 4.5, https://www.analyticsvidhya.com/blog/2025/03/hunyuan-t1/
88. Forget GPT? Tencent's Hunyuan T1 Is a Different Kind of Intelligence, https://latenode.com/blog/hunyuan-t1-review
89. Tencent introduces Hunyuan-T1, their large language model focused on deep thinking, https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1jgl41s/tencent_introduces_hunyuant1_their_large/
90. Discover Hunyuan T1: A New Era in AI Models, https://www.franksworld.com/2025/03/25/discover-hunyuan-t1-ai-model/
91. テンセント、MoE大規模言語モデル「Hunyuan-Large」と3D生成モデル「Hunyuan3D-1.0」をオープンソース化, https://technews.tw/2024/11/06/hunyuan-large/
92. 腾讯发布新一代大模型“混元Turbo”，推理效率提升100%，成本降低50%, https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202409091639793464_1.pdf
93. Tencent AI: A Detailed Review and Research, https://www.topdevelopers.co/blog/tencent-ai/
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95. Computer Vision Center (CVC), Tencent AI Lab, https://ailab-cvc.github.io/
96. Tencent AI Lab, https://www.aiia-ai.org/col.jsp?id=184
97. Artificial Intelligence by Tencent Research Institute, https://www.porchlightbooks.com/products/artificial-intelligence-tencent-research-institute-9789811565472
98. Publications, https://arc.tencent.com/en/publications
99. GitHub - Tencent-Hunyuan/Hunyuan-A13B,(https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-A13B)
100. Tencent Hunyuan A13B: A 13B Active Parameter MoE Model with Dual-Mode Reasoning and 256K Context, https://www.youtube.com/watch?v=1Cj8mcGexyw
101. Hunyuan-A13B-Instruct,((https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-A13B-Instruct))
102. Tencent Open Sources Hunyuan-A13B: A 13B Active Parameter MoE Model with Dual-Mode Reasoning and 256K Context, https://www.marktechpost.com/2025/06/28/tencent-open-sources-hunyuan-a13b-a-13b-active-parameter-moe-model-with-dual-mode-reasoning-and-256k-context/
103. Pull requests · Tencent-Hunyuan/Hunyuan-A13B,(https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-A13B/pulls)
104. Add support for Hunyuan-A13B, https://github.com/ollama/ollama/issues/11239
105. Issues · Tencent/llm.hunyuan.T1,(https://github.com/Tencent/llm.hunyuan.T1/issues)
106. Activity · Tencent/llm.hunyuan.T1,(https://github.com/Tencent/llm.hunyuan.T1/activity)
107. pages build and deployment · Tencent/llm.hunyuan.T1@8bb2f7d,(https://github.com/Tencent/llm.hunyuan.T1/actions/runs/14103921774)
108. Security Overview · Tencent/llm.hunyuan.T1,(https://github.com/Tencent/llm.hunyuan.T1/security)
109. GitHub - Tencent/llm.hunyuan.T1,(https://github.com/Tencent/llm.hunyuan.T1)
110. pages build and deployment · Tencent/llm.hunyuan.T1@3b8647c,(https://github.com/Tencent/llm.hunyuan.T1/actions/runs/13984665287)
111. Tencent's Strategic AI Investments Drive Impressive Revenue Surge and Gaming Innovation, https://www.ainvest.com/news/tencent-strategic-ai-investments-drive-impressive-revenue-surge-gaming-innovation-2505/
112. 7 lessons from Tencent's Pony Ma, https://www.leader.co.za/article.aspx?s=1&a=7085
113. Technological Pioneering: Tencent's Successful Path with Ma Huateng (Pony Ma), https://www.ideiavelozbusiness.com.br/en/technological-pioneering-tencents-successful-path-with-ma-huateng-pony-ma
114. Tencent: How a Quiet Founder Built the Chinese Super App Empire by Breaking Every Silicon Valley Rule, https://www.mergesociety.com/startup-stories/pony-ma
115. Pony Ma: Tencent is an Enabler and Connector for Tech for Good, https://www.tencent.com/en-us/articles/2201535.html
116. Tencent Says AI Spending Is Yielding Results, https://www.pymnts.com/earnings/2025/tencent-says-ai-spending-is-yielding-results/
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118. Tencent Boosts AI Monetization with WeChat Pay Integration on Yuanqi Platform, https://coolest-gadgets.com/tencent-boosts-ai-monetization-with-wechat-pay-integration-on-yuanqi-platform/
119. Tencent to boost AI, global expansion investments, https://english.news.cn/20250517/c6be202878b640cc992b76aa6f529d3f/c.html
120. TENCENT ANNOUNCES 2024 FIRST QUARTER RESULTS, https://static.www.tencent.com/uploads/2024/05/14/207c400f3d6e2d9894c0b9b778507cf1.pdf
121. The Cloud Market' "Pepsi Challenge": Tencent's Bid to Shake Up the Global Market, https://www.delloro.com/the-cloud-market-pepsi-challenge-tencents-bid-to-shake-up-the-global-market/
122. Tencent unveils open-source AI model Hunyuan-A13B, https://www.techinasia.com/news/tencent-unveils-opensource-ai-model-hunyuana13b
123. Tencent ramps up AI efforts with major model updates, https://www.techinasia.com/news/tencent-ramps-ai-efforts-major-model-updates
124. AI Daily: Tencent releases the HunyuanVideo-Avatar voice-based digital human model, https://www.aibase.com/news/18442
125. Tencent Cloud Showcases AI Solutions to Transform South Korea's Web Enterprises, https://www.thefastmode.com/technology-solutions/43051-tencent-cloud-showcases-ai-solutions-to-transform-south-korea-s-web-enterprises
126. Tencent Joins Open-Source AI Race with Hunyuan-A13B Model Launch, https://coolest-gadgets.com/tencent-joins-open-source-ai-race-with-hunyuan-a13b-model-launch/
127. Tencent Cloud to Uplift South Korea's Web-based Enterprises with AI and Media Technologies, https://www.prnewswire.com/apac/news-releases/tencent-cloud-to-uplift-south-koreas-web-based-enterprises-with-ai-and-media-technologies-302497416.html
128. Tencent has introduced Hunyuan-GameCraft, an AI-driven generator of gameplay videos trained on hundreds of AAA games, https://wnhub.io/news/Generative_AI/item-48096
129. Tencent's Hunyuan Game AI Just Changed Game Development Forever!, https://www.youtube.com/watch?v=Qsf2apaM2nU
130. Tencent has introduced Hunyuan-GameCraft, an AI generator for creating gameplay videos, trained on hundreds of AAA games, https://app2top.com/news/tencent-has-introduced-hunyuan-gamecraft-an-ai-generator-for-creating-gameplay-videos-trained-on-hundreds-of-aaa-games-281685.html
131. Tencent has introduced Hunyuan-GameCraft, an AI generator for gameplay videos that has been trained on hundreds of AAA games, https://app2top.com/news/tencent-has-introduced-hunyuan-gamecraft-an-ai-generator-for-gameplay-videos-that-has-been-trained-on-hundreds-of-aaa-games-281685.html
132. Major Tech Developments in June 2025 and H2 2025 Outlook, https://ts2.tech/en/major-tech-developments-in-june-2025-and-h2-2025-outlook/
133. What is the implementation principle of game AI?, https://www.tencentcloud.com/techpedia/113129
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135. Tencent Unveils New AI Upgrades, Proprietary Innovations, and Global Solutions, https://www.prnewswire.com/ae/news-releases/tencent-unveils-new-ai-upgrades-proprietary-innovations-and-global-solutions-302239029.html
136. How is Tencent's Hunyuan model trained?, https://www.tencentcloud.com/techpedia/109105
137. Tencent Unveils New AI Upgrades, Proprietary Innovations, and Global Solutions, https://www.tencent.com/en-us/articles/2201930.html
138. Tencent launches and open-sources Hunyuan video-generation model, https://technode.com/2024/12/04/tencent-launches-and-open-sources-hunyuan-video-generation-model/
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140. Full Stack: China's Evolving Industrial Policy for AI, https://www.rand.org/pubs/perspectives/PEA4012-1.html
141. Governance serves as steering wheel, not brake, for AI development: experts, https://www.globaltimes.cn/page/202507/1337483.shtml
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145. Hunyuan3D 1.0: テキストから3Dおよび画像から3D生成を統合するフレームワーク, https://www.themoonlight.io/ja/review/hunyuan3d-10-a-unified-framework-for-text-to-3d-and-image-to-3d-generation
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147. Hunyuan3D for 3D Asset Generation, https://www.runcomfy.com/comfyui-workflows/hunyuan3d-for-3d-asset-generation
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149. Hunyuan3D 2.0: Scaling Diffusion Models for High Resolution Textured 3D Assets Generation, https://arxiv.org/html/2501.12202v1
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151. Hunyuan3D 1.0: A Unified Framework for Text-to-3D and Image-to-3D Generation, https://arxiv.org/abs/2411.02293
152. Tencent Q1 revenue rises 13% on AI, gaming boost, https://m.economictimes.com/tech/technology/tencent-q1-revenue-rises-13-on-ai-gaming-boost/articleshow/121161460.cms
153. Tencent posts 13% revenue growth in Q1 2025, https://kr-asia.com/pulses/153469
154. Tencent Says AI Spending Is Yielding Results, https://www.pymnts.com/earnings/2025/tencent-says-ai-spending-is-yielding-results/
155. Tencent Logs Fastest Revenue Growth in Over Three Years as Big AI Outlays Begins to Pay Off, https://www.yicaiglobal.com/news/tencents-first-quarter-profit-jumps-22-as-ai-adoption-starts-to-pay-off
156. Tencent sees strong Q1 growth as gaming rebounds, AI ads boost sales, https://dig.watch/updates/tencent-sees-strong-q1-growth-as-gaming-rebounds-ai-ads-boost-sales
157. Tencent Drops Despite Harnessing AI to Drive 68% Surge in Annual Profit, https://www.yicaiglobal.com/news/chinas-tencent-drops-despite-annual-profit-soaring-68-on-more-income-from-ai-advertising
158. Hunyuan-Game: An Industrial-Grade Intelligent Game Creation Model, https://arxiv.org/html/2505.14135v2
159. Hunyuan-GameCraft: High-dynamic Interactive Game Video Generation with Hybrid History Condition, https://arxiv.org/html/2506.17201v1
160. Hunyuan-GameCraft: High-dynamic Interactive Game Video Generation with Hybrid History Condition, https://www.researchgate.net/publication/392917979_Hunyuan-GameCraft_High-dynamic_Interactive_Game_Video_Generation_with_Hybrid_History_Condition
161. Hugging Face - Papers, https://huggingface.co/papers?q=Hunyuan
162. Tencent has introduced Hunyuan-GameCraft, an AI-driven generator of gameplay videos trained on hundreds of AAA games, https://wnhub.io/news/Generative_AI/item-48096
163. Hunyuan-Game: An Industrial-Grade Intelligent Game Creation Model, https://www.themoonlight.io/en/review/hunyuan-game-industrial-grade-intelligent-game-creation-model
164. スクウェア・エニックスが目指す、ゲームAIの未来とは？,((https://tenshoku.mynavi.jp/engineer/guide/articles/Z3yX-hAAACEA1Diy))
165. スクエニAI部が思い描く、LLMがゲーム開発にもたらす未来とは？, https://cgworld.jp/article/202407-sqex-ai03.html
166. スクエニのAI部ってどんな部署？ 現役リサーチャー＆エンジニアにその実態と研究内容を訊いた, https://cgworld.jp/article/202407-sqex-ai01.html
167. スクエニのAI部が魔法陣から魔法を生成するアプリを開発。画像から設定や効果をAIが考えてくれる【CEDEC2024】, https://www.famitsu.com/article/202412/26158
168. AI（Artificial Intelligence：人工知能）,(https://www.bandainamco-mirai.com/projects/ai%EF%BC%9Aartificial-intelligence%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD%EF%BC%89/)
169. ACESとバンダイナムコ研究所、AIを用いたキャラクターのモーション生成に関する研究開発プロジェクトを発足, https://acesinc.co.jp/projects/bandainamco_3
170. ACESとバンダイナムコ研究所、AIを用いたキャラクターのモーション生成に関する研究開発プロジェクトを発足, https://acesinc.co.jp/projects/bandainamco_2
171. AIゲーム実況番組『じっきょロイド』始動！, [https://www.bandainamcoent.co.jp/