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# 組み込みのAI機能

> ウェブアプリケーションにAI機能を組み込む方法を学ぶ

Manusで構築されたウェブアプリケーションは、単なる静的サイトではありません。それらは、AI機能が核に組み込まれたインテリジェントでダイナミックなプラットフォームです。これにより、ユーザー向けにユニークで魅力的な体験を作成できます。

## 大規模言語モデル (LLM)

大規模言語モデルの力をアプリケーションに直接統合することで、人間のようなテキストを理解し生成する機能を作成できます。これにより、対話性やユーザー支援のための無限の可能性が開かれます。

| ユースケース | プロンプトの例 |
| :- | :- |
| **AIを活用したチャットボット** | `"Add a chatbot to the bottom right corner of the site. It should be able to answer frequently asked questions about our pricing, features, and return policy."` |
| **コンテンツ生成ツール** | `"Create a new page called 'Blog Post Helper'. Add a text input field and a button. When the user enters a topic and clicks the button, call the LLM to generate a 100-word blog post introduction on that topic and display it below."` |
| **自然言語検索** | `"Upgrade the search bar in the header to use natural language processing. When a user searches for 'cheap red shoes for running', it should understand the intent and show relevant products from the database."` |
| **自動要約** | `"On the article pages, add a 'Summarize' button. When clicked, use the LLM to generate a three-bullet-point summary of the article's content."` |

## 画像生成

テキストベースのAIに加えて、動的な画像生成をアプリケーションに組み込むこともできます。これにより、幅広いクリエイティブでパーソナライズされた視覚体験が可能になります。

| ユースケース | プロンプトの例 |
| :- | :- |
| **パーソナライズされたアバター** | `"On the user profile page, add a feature to generate a personalized avatar. The user can enter a text description like 'a friendly robot with a blue hat', and the app should generate and display the image."` |
| **動的な製品モックアップ** | `"On the product page for our custom t-shirts, add a section where users can input text. Use the image generation model to create a mockup of the t-shirt with their custom text printed on it."` |
| **クリエイティブな背景** | `"Create a 'background generator' tool. Add a text area where users can describe a scene, like 'a futuristic cityscape at sunset, in a watercolor style'. Generate a high-resolution background image based on their description."` |
| **AI生成イラスト** | `"For our blog, create a feature that generates a unique header image for each new post based on the post's title and a summary of its content."` |

## 利用可能な LLM モデル

LLM を活用した機能は、3つのプロバイダー（OpenAI（GPT-5）、Anthropic（Claude）、Google（Gemini））が提供する10種類のモデルのいずれでも実行できます。すべてのモデルが、画像認識、ツールの使用、拡張思考/推論、構造化 JSON 出力をサポートしています。各モデルは速度、性能、価格が異なります。料金はトークン単位で、入力（プロンプト）と出力（レスポンス）で別々に課金され、以下では 1,000,000 トークンあたりの米ドルで表示しています。

| モデル | プロバイダー | 入力（\$/1M） | 出力（\$/1M） | 説明 |
| - | - | - | - | - |
| GPT-5 nano | OpenAI | \$0.05 | \$0.40 | OpenAI の最も小型で低コストなモデル |
| GPT-5 mini | OpenAI | \$0.25 | \$2.00 | GPT-5 ファミリーのコンパクトで低コストなモデル |
| GPT-5 | OpenAI | \$1.25 | \$10.00 | OpenAI の汎用 GPT-5 モデル |
| GPT-5.5 | OpenAI | \$5.00 | \$30.00 | OpenAI の最高性能モデル |
| Claude Haiku 4.5 | Anthropic | \$1.00 | \$5.00 | Anthropic の最も小型で低コストなモデル |
| Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | \$3.00 | \$15.00 | Claude ファミリーのミドルクラスモデル |
| Claude Opus 4.6 | Anthropic | \$5.00 | \$25.00 | Claude ファミリーの高性能モデル |
| Claude Opus 4.7 | Anthropic | \$5.00 | \$25.00 | Claude Opus クラスの最新モデル |
| Gemini 3 Flash | Google | \$0.50 | \$3.00 | Google の低コストかつ高速なモデル |
| Gemini 3.1 Pro | Google | \$2.00 | \$12.00 | Google の最高性能モデル |

プロンプトで特定のモデルを指定することも、目的を説明して Manus にモデルを選ばせることもできます。同じアプリケーション内の異なる機能で、それぞれ別のモデルを使用することも可能です。

| ユースケース | プロンプト例 |
| - | - |
| 特定のモデルを選択する | 「右下にサポート用チャットボットを追加してください。応答を高速かつ低コストに保つため、Claude Haiku 4.5 を使用してください。」 |
| Manus に選ばせる | 「各記事に『要約』ボタンを追加してください。低コストで良好な品質にしたいので、適切なモデルを選んでください。」 |
| モデルを並べて比較する | 「1つのプロンプトを入力し、GPT-5、Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.1 Pro に同時に送信して、それぞれの応答、レイテンシ、コストを比較できるページを作成してください。」 |
| 拡張思考を有効にする | 「数学の家庭教師機能では、問題を段階的に解いていけるように、拡張推論を有効にした GPT-5 を使用してください。」 |


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