GLM 5.2の基本的な使い方から、chat.z.ai上での検索、Deep Think、ランディングページ生成、エージェント機能、PowerPoint作成、APIやコーディングプラン、画像生成機能までを幅広く解説する内容である。初心者がGLMエコシステムをどこから触ればよいか、用途ごとにチャット機能とエージェント機能をどう使い分けるべきかが具体例とともに示されている。
GLM 5.2へのアクセスと基本設定
GLM 5.2は今、最先端のモデルになっていて、DeepSeekが一気に注目を集めたときのような瞬間を迎えています。そこで今日の動画では、GLM 5.2とGLMエコシステムを使い始めるための完全ガイドとして、具体的に何をすればいいのかをお見せします。
GLM 5.2、あるいはGLMファミリーでその時点の最新モデルを使うには、基本的にはchat.z.comまたはchat.z.aiにアクセスします。リンクは今画面に表示されています。ここで最新の最先端モデルにアクセスできます。デフォルトでは、ここがドットモデルに設定されていないはずです。左上をクリックしてからDM 5.2に変更すると、最新モデルを使えるようになります。
chat.zについて、最初に知っておくといい小さなポイントがあります。これは使いやすさを上げるための変更としておすすめしたいものです。設定に入って、左下のアイコンをクリックし、設定をクリックして、外観へ進むと、ダークモードに変更できます。もちろん、これはものすごく特別なことではありませんが、初心者の多くがたぶんやっておきたい、使い勝手を良くする変更だと思います。
理解しておくべきこととして、このチャット画面でGLMを使うときには、大きく分けて2つのセクションがあります。ここをクリックすると、基本的にポップアップが開いて2つの領域が表示されます。チャット領域とエージェント領域です。チャット領域は、ランディングページ、ミニゲーム、個人ブログのような簡単なタスクに集中する場所です。一方でエージェント領域は、推論面でかなり多くの労力を必要とする、長くて難しいタスクに集中する場所です。
まずはチャットインターフェースから見ていきましょう。
チャット機能と検索レポートの使い方
最初の重要な機能の1つは、GLMには検索が有効になっていることです。なのでデフォルトで、特定の事実を調査するのにかなり良い選択肢になります。たとえば、米国の量子関連株をめぐる盛り上がりを調査して。今日いくつか話を聞いています。理解しやすい形で専用の調査レポートとして返してください、と入力できます。
するとここで、考えたあとに、量子関連株をめぐる盛り上がりについて、冷静な視点の調査レポートを返してくれます。エグゼクティブサマリーがあり、量子株ブームを動かしているもの、技術的ブレークスルー、重要なマイルストーンなどを説明してくれます。とても便利なのは、ここにソースも表示されることです。この特定の情報源がどこから来たのか知りたい場合は、そのソースをクリックすれば、そのリンクがポップアップで表示されます。そこにカーソルを合わせてクリックすると、そのリンクが開きます。
下にスクロールしていくと、かなり多くの情報があるのがわかります。興味深いことに、この情報を表にまとめてくれてもいます。これはもちろん非常に便利です。それから量子部門を持つテック大手について話しています。IBM、Google、Microsoftなどです。私もそれについて動画をいくつか作ったことがあります。さらに当然、アナリストがなぜ懸念しているのか、極端なバリュエーション、売上の現実チェックについても触れています。
そしてここでは、別の可視化も示してくれます。これもかなり面白いです。これは基本的に、物事がどのように動いているかを示すタイムラインです。ここではズームインしたり、動かしたりできます。かなり便利です。そのあとも、かなり詳細な情報を提供してくれているのがわかります。
今の検索は、実際かなりまとまった量の情報を返してくれましたが、まだ改善できます。私はこれをDeep Think Highに設定していましたが、Deep Think Maxにはしていませんでした。もちろんMaxが思考の最上位版です。検索をさらに良くしたい場合、より良くはなりますが、ものすごく劇的に良くなるわけではありません。ここでAdvanced Searchに進み、同じプロンプトを入力するか、Maxに設定できます。すると基本的に、複数ラウンドの検索、深い調査、分析を使って検索することになります。
そしてもちろん、Max Thinkingになっていて、思考モードは単にクエリについてより長く考えるという意味なので、答えの深さがさらに増すことになります。ここで別の検索が行われたのがわかります。こちらは少し深掘りされたものでした。ただ、返ってきた情報量は少し少なく見えました。この検索ではAdvanced Searchがオンになっていて、複数ラウンド検索、深い調査、分析が使われています。
結局のところ、どちらを使うかは検索内容によって完全に変わります。もちろん、調査しているトピックの種類にもよります。今回のトピックはかなり表面的な情報、つまり情報を見つけるのがそれほど難しくない内容なので、このレベルの深い調査は本当は必要ありません。それでも、これはかなり便利な機能です。
ランディングページや教材作成に使う
次にあるのが、さまざまなランディングページなどを作れる機能です。ここにランディングページと表示されている部分を見ると、作成を促される5種類のもののうちの1つだとわかります。ここではプレビューを見ることをおすすめします。プレビューをクリックすると、GLM 5.2がコーディングでどれほど優れているかを正確に確認できます。
このモデルがコーディングするものは、機能面ではかなり基本的です。もちろん、実際にURLとして使えるわけではありません。ただ、こうしたものの多くはHTMLで作られていて、コーディングタスクを実行できる他の多くのプラットフォームと似ています。ここでの違いは、もちろん無料であることです。なので、何らかのWebページやランディングページを作りたい場合には、とても便利に使えるものになります。私自身も、時々メールを集めるためのランディングページが必要になることがありますが、これはその出発点として使えます。
そして、これらのプロンプトを実際に見て、たとえばこのプレビューを見て、かなり良いと思ったとします。ここでプレビューをクリックして、ああ、これは本当に気に入った、かなり見た目がいい、と思ったとします。この画面に戻ると、ここにあるプロンプトボタンをクリックするだけで、そのWebサイト用の正確なプロンプトを取得できます。それを入力すれば、そのWebサイトを生成してくれます。
私の場合、プロンプトは実行しません。というのも、このWebサイトは無料ではありますが、このモデルの計算使用量を使い続けると、最終的には支払いが必要になる制限があることを覚えておく必要があるからです。
さらに、知識や教材もあります。ここでもプレビューすれば、このモデルがWebページやスライドをどのように構成できるかがわかります。インタラクティブにして、さまざまなことを学べるようにできます。教育用アセットを作ろうとしている場合には便利です。あるいは、人々にとってよりインタラクティブなランディングページを作りたい場合にも使えます。使い方は完全に自由です。
こうした種類のWebサイトは、どこから始めればいいかわからないときに必要なインスピレーションを与えてくれます。なので、これらを見て回ることをおすすめします。たとえばここを見ると、3Dモデリングの例があります。中には本当にすごいものもあります。そうでなければ、GLM 5.2がどれほど優れているかに気づけないからです。これはスペースプランナーだとわかります。ここでは基本的に、特定のエリアに何を配置するかを計画できます。
こういうものは本当にかなり創造的です。こうしたアイデアを何もないところから思いつくのはとても難しいです。そして、オープンソースモデルを使うときの特徴は、時には唯一の制限が自分の創造力になるということです。まさにここでそれが見えています。
それに加えて、個人ブログやミニゲームWebサイトといった他の領域もあります。つまり、chat.z.aiのチャット機能は本当に非常に優れています。検索機能があり、Deep Thinkオプションがあり、Webサイトの例を見て、すぐにそのプロンプトを取得し、それを使って構築できる機能があります。
エージェント機能で長く難しいタスクを実行する
チャット機能がどう動くか理解できたので、次にエージェントセクションへ進みましょう。エージェントセクションをクリックすると、ここから少し本格的になります。ここではまず、GLMのインスタンスをTelegramやDiscord、あるいは自分で選んだ接続先に連携できます。そして下にある例を見ると、稼働するWebサイト、プロダクト、長時間実行されるタスクを作るためのものだとわかります。
つまり、かなり難しいタスクがある場合には、ここでプロンプトを入力することになります。たとえば、ここでプレビューボタンを押してみます。すると、GLMが実行できたタスクの種類が見えます。これはDead Tubeというものを作るタスクでした。エージェントとの違いは、こうしたプロセスすべてについて考えながら進めてくれる点です。
ここでエージェントを見ると、YouTubeのようなWebサイトを作って、というシンプルなプロンプトがあります。そこからフラグが立ち、そのWebサイトを作るために必要な10個のステップへ進んでいきます。ここでは、プロジェクト構造を調べる、YouTubeのようなWebサイトを計画する、データベーススキーマを構築する、コアUIを構築する、動画視聴ページを構築する、といった手順が見えます。
ここで理解してほしい違いは、データベーススキーマを構築したり、こうした追加システムをすべて作ったり、モデルに本当に深く掘り下げてもらったりする必要がないなら、チャット機能に留まったほうがいいということです。チャット機能は基本的にそのためのセクションです。しかし、このエージェント領域ではタスクを分解してくれます。ここではAIがタスクを複数ステップのプロセスに分解するため、タスクを詳細に完了する能力がずっと高くなります。これがGLMのエージェント側です。
他のものも見てみましょう。ここにある長時間実行タスクは、基本的にモデルに長くて難しいタスクを作り込ませる場所です。これらは実際のデータベースを備えたWebサイトや、完全に機能するWebサイトになり得ます。このセクションは、データベースなどを実際に持つ詳細なWebサイトや、ここで見えるように本当に機能する組み込み型のWebアプリを作るのにおすすめだと言えます。
たとえば、ここでは完全に機能するWebアプリまたはエミュレーターがあります。これは、ここに見えるような長いプロンプトチェーンを必要としたものです。これは実際に動作するものであり、もう一方のチャット機能では必ずしもできないようなものです。ですから、さまざまなプロトタイプを試したい人には非常に便利です。
基本的に、今ここでは実際にプロンプトを実行しないと言っておきます。ここでプロンプトを実行すると、多くの計算クレジットを消費することになるからです。最終的にそうして使い続けると、そのサービスの支払いを促されることになります。毎日一定量までは無料です。無料利用枠はありますが、その使用上限に達すると、最終的には有料プランに切り替わり、料金を支払う必要があります。
PowerPointエージェントを使う
最後にお見せしたいのが、PowerPointエージェントです。左側にエージェントが表示されていて、今後さらに追加されていくはずです。基本的には、好きな種類のPowerPointを作成できます。ここには使えるテンプレートが本当にたくさんあります。これらの多くはデフォルトで中国語のテキストが入っています。もちろん、これは中国のオープンソース企業だからです。なので、プロンプトを入力する場合には、英語で作ってほしいと明示することが重要です。そうしないと、中国語のテキストが入ることがあります。
とはいえ、このPowerPointエージェントは基本的にそれをやってくれます。ここにはマーケティング用のものもあります。私がプロンプトを入力しない唯一の理由は、もちろん使用クレジットを消費してしまうからです。特定のものを使いたい場合は、それをクリックして、そのテンプレートを使うことができます。
たとえば、コストの急増によって企業がAIエージェント利用を縮小している理由についてPowerPointを作成して、と入力できます。すると、その特定のテンプレートを使ってPowerPointを作成し始めます。
もう1つよく起こることとして、ピーク時間帯にアプリを使っている場合、こういう表示が出ることがあります。現在、GLM 5.2はリソース調整を強化しています。GM 5 Turboに切り替えるか、後でもう一度お試しください。基本的に、これは利用が集中しているという意味です。今、GLM 5.2はGLMエコシステム全体と同じく爆発的に伸びています。フロンティアレベルにほぼ追いつくことに成功したからです。
ここでできることは、いったんそのプロンプトを完全に忘れて後で戻ってくるか、GLM5 Turboに切り替えることです。基本的には再試行することもできますし、待つこともできます。すぐに再試行すると動く場合もありますが、動かないこともあります。その場合は、多くのタスクでGLM 5 Turboを使うしかありません。もちろん、これはそこまで良いモデルではありません。
ここでは、いくつかの質問が提示されているのがわかります。私は投資家とアナリストを選びます。内容は引き締めたものにしておきます。そして、どのビジュアル参照を使うかが見えます。ここではStripe Pressを選びます。それから続行をクリックします。あとは単に待つだけです。
ここで最終的なPowerPointプレゼンテーションが得られます。これは実際かなり良く見えます。ここではPowerPointの簡単なプレビューを確認できます。ここにはAIエージェントの後退と書かれています。文字どおりテキストを編集できます。これは実際かなり良いです。多くのPowerPointエージェントは、こうした機能を実際には提供していません。単位経済性が崩れるなかで、なぜ企業支出が後退しているのかについて説明しています。
さらにここで情報が追加されているのが見えます。下へスクロールできます。さらにこのような内容が続き、スピーカーノートも含まれています。これはとても便利です。実際の画像もここに含まれているのがわかります。インターネットから取得した実画像です。これは、私にはかなりニッチだと思えますが、かなり面白いものでもあります。
もちろん、これをダウンロードして、自分が持っているPowerPointのどのバージョンでも開くことができます。PowerPointプレゼンテーション形式もありますし、PDF形式もあります。
有料プランとコーディング用途
有料プランについて気になっている場合、GLMコーディングプランがあります。これは、より高い上限のために購読できるプランです。基本的に、このプランではAPI経由でもアクセスできるようになります。月額ではだいたい20ドルから始まっているのがわかります。これはAI業界ではかなり標準的です。
これは基本的に、信頼性の高い本番品質のコードを使いたい人向けです。最初にも言ったように、これは基本的にオープンソースの最先端にかなり近いモデルです。そしてこの領域では、自分のIDEでこれを使えるようになります。基本的に、購読すれば、利用できる環境でこれを使えるようになります。
覚えておいてほしいのは、Cloud Codeで使うこともできますし、より安いコストにしたいならCodexで使うこともできます。どれを使うかは完全に自由です。どれで実行したいか迷っている場合、たとえばClaude Codeなら、Claude Codeをクリックするだけです。そうすると、GLMコーディングプランをClaude Codeで使う方法が表示されます。
ここにClaude Codeのインストール方法が表示されています。当然、コードのインストール方法も教えてくれます。多くの人はすでに持っているかもしれません。そのあと設定があります。先ほど言ったAPIキーを取得するだけです。次に環境変数を設定します。そしてもちろん、この含まれているコードで作業を始められます。これはかなり便利です。
GLM Imageによる画像生成
多くの人が見落とすと思うもう1つの機能が、画像生成側です。GLM Imageというものがあり、かなり良く、しかも無料です。ただし知っておくべき点がいくつかあります。
GLM Imageは基本的には彼らのNano Banana版ですが、少し劣ります。これはからかうために言っているわけではありません。単に、少し劣るという事実があるだけです。つまり、それでも比較的良いものですし、これは完全に無料だということも覚えておいてください。
私がこれについて問題だと思う唯一の点は、画像を追加できないことです。ここには、スタイルを変更するための入力画像を追加する機能がありません。なので、特定のスタイルの画像が欲しい場合にできる最善の方法は、欲しい画像を用意し、JSONプロンプトを使って、そのJSONプロンプトをシンプルなプロンプトとして使うことです。今から、それが具体的にどういう意味かをお見せします。
たとえば、Googleでインフォグラフィックを探すとします。今できることとして、非常に基本的なものを取ってきます。あまり極端に細かいものにはしたくありません。なので、シンプルなインフォグラフィックで検索します。そして、これをコピーします。別のモデルに行って、この画像のJSONプロンプトを出力して、と言います。すると、ここにJSONプロンプトが得られます。このコードをコピーできます。そして基本的には、この画像を入れるだけです。
ここで必要なことが1つあります。画像は英語でなければならないと明示する必要があります。以前これをやったところ、普通に中国語の画像が出力されました。なので、英語で、と言う必要があります。これで生成を開始できます。すると、基本的に画像を出力してくれるはずです。
ただし、皆さん、これには最高のテキスト整形能力があるわけではないことも覚えておいてください。Nano Bananaほど良くありません。なので、画像内にいくつかミスが出るでしょう。個人的には、これはテキスト入り画像の生成には使いません。どちらかというと、ブログ用の画像、あるいは動画に必要な画像など、標準的な画像生成として使います。
ここでは、私たちが持っていたJSONプロンプトに少し似た別の画像が実際に生成されているのがわかります。ppcoaching.netも入っていました。ここでテキストにいくつかミスがあることがわかります。先ほど言ったように、Nano Bananaのようなものですが、それほど良くはありません。それでも結局のところ、ラフ案は基本的に出してくれます。
もちろん、さまざまなアスペクト比を変更できます。これは良い点です。そして当然、必ず透かしなしにチェックを入れるようにできます。
マルチモーダル対応と画像分析の注意点
多くの人が話していないマルチモーダル性について注意しておくと、このモデルはある意味ではマルチモーダルです。ある意味と言っているのは、画像分析には使えるものの、それが本当にこのモデルの設計目的ではないからです。GLM 5.2モデルは、基本的にテキストとコード専用として設計されています。そこが専門分野のようなものです。なので、その点を理解しておくことが重要です。
動画をアップロードできるにもかかわらず、実際には動画を分析することはできません。私は動画をアップロードしましたが、動きませんでした。ただし、画像はアップロードでき、その画像の中に何があるかを実際に教えてくれます。
たとえば、自分のサムネイルの1つを入れて、この画像の中には何がありますか、と聞きます。今は計算コストが高すぎるのでGLM5 Turboを使っています。するとここでは、あなたが提供した説明に基づくと、この画像の中には次のものがあります、と返してきます。スーツを着た人物がジェスチャーをしている、と説明します。テキストについても話します。なので、これは画像分析に使えると言えば使えますが、潜在的には最初に選ぶものではないでしょう。
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