Anyscaleの代替トップ5を試してわかった2025年の真実

はっきり言いましょう。Anyscaleは怪物級のプラットフォームです。もしあなたのチームが分散PythonのためのRayフレームワークを日常的に使いこなしているなら、これ以上ない選択肢と言えるでしょう。Rayの開発者自身が作っているので、特定のワークロードをスケールさせることに関しては、他のどんなツールよりも優れているのは間違いありません。

しかし、私たちは壁にぶつかりました。というのも、現代のAIアプリは単なるRayクラスターだけで完結することはほとんどありません。私たちのスタックには、REST API、ウェブフロントエンド、データベース、そしてそれ自体が片手間のプロジェクトとは思えないようなCI/CDパイプラインが必要でした。AnyscaleのRayへの極端な集中は、専門性というよりむしろ窮屈な足かせのように感じ始めました。私たちはインフラの管理に時間を費やしすぎ、ベンダーロックインを懸念し、公式サイトを見ても全く予測がつかないコストを推測しようと必死でした。

それが、私がこの深い探求を始めるきっかけでした。私たちのような、より柔軟性があり、完全なAIプロダクトをよりシンプルかつ迅速に提供する方法を必要としているチームにとって、最高のAnyscale代替ツールを見つけようと決心したのです。以下がその調査結果です。

Anyscaleとは何か、そして誰のためのものか？

Anyscaleは、分散コンピューティングのためのオープンソースフレームワークであるRayを使用するアプリの開発とデプロイから苦痛を取り除くために構築された、マネージドクラウドプラットフォームです。

その主なセールスポイントは非常に明確です：

• セットアップやスケーリングなど、Rayクラスターを管理する上で面倒なインフラ部分を処理してくれます。

• 巨大なデータ処理ジョブや機械学習のトレーニングに最適化されています。

• 「bring your own cloud」（BYOC）オプションがあり、これは厳格なデータ所在地の規則を持つ企業にとっては大きな利点です。

Anyscaleの理想的なユーザーは、主な課題が複雑なRayネイティブのPythonジョブをスケーリングすることであるMLエンジニアやデータサイエンスチームです。彼らはかなりの量のインフラ管理に慣れており、分散システムの観点から物事を考えます。しかし、それ以外の人々にとっては、過剰なスペックになりがちです。

Anyscaleの代替ツールに求めるべきこと

調査を始めたとき、私は単にRayを実行できる別の場所を探していたわけではありません。今日の現実世界のアプリケーションがどのように構築されているかを実際に理解しているプラットフォームを探していました。私が頭の中に描いていたチェックリストは以下の通りです：

• フルスタックサポート： アプリケーション全体を実行できるか？AIモデルと並行して、API、フロントエンド、データベースをすべて一つの場所で管理したいのです。一つのプロダクトを出荷するために5つの異なるサービスを繋ぎ合わせるのにはうんざりしていました。

• 本番環境に対応したワークフロー： CI/CD、Gitベースのデプロイ、プレビュー環境が組み込まれているか？現代のどのチームにとっても、これらは「あれば嬉しい」機能ではなく、必須条件です。

• よりシンプルな開発者体験： 目標はより速く出荷することであり、パートタイムのDevOpsエンジニアになることではありません。代替ツールは、私の仕事を実際に楽にしてくれるべきです。

• 実際に予測可能な価格設定： 紛らわしい使用量ベースのコンピューティングコストから脱却する必要がありました。水晶玉がなくても予測できるモデルが必要でした。

• 「購入 vs. 構築」の現実確認： AIサポートエージェントの構築など、いくつかの目標については、そもそもゼロから構築すべきなのか自問し始めました。既製のソリューションは、大幅な近道になる可能性があります。

2025年版 Anyscale代替ツールのトップ比較早見表

以下は、候補となるツールがどのように比較されるかを俯瞰したものです。

プラットフォーム	最適な用途	価格モデル	フルスタックサポート？	主な制約
eesel AI	カスタマーサービス＆社内サポートチーム（「購入」オプション）	階層型、インタラクション毎（解決毎ではない）	はい（マネージドサービス）	CX/ITSMのユースケースに特化、汎用ML向けではない
Northflank	CI/CDを備えたフルスタックAIプロダクトを構築するチーム	使用量ベース（コンピューティング＋ストレージ）	はい	モデルに特化したパフォーマンスチューニングなし
Modal	サーバーレスPython関数とバッチジョブを必要とする開発者	1秒単位の従量課金制サーバーレスコンピューティング	いいえ	Python限定。常時稼働サービスには不向き
Ray on Kubernetes	Rayのデプロイを完全にコントロールしたいチーム	基盤となるインフラコスト	自己管理	高い運用オーバーヘッドと複雑さ
Databricks	統一されたデータ＋AIプラットフォームを必要とする企業	消費ベース（DBU）	はい（エコシステム内）	複雑でベンダーロックインにつながる可能性

2025年にAIアプリ構築のために試した、Anyscaleの代替ツールベスト5

1. eesel AI

これは少し意外な選択肢でした。私たちがAnyscaleのようなプラットフォームを検討していた大きな理由の一つが、サポートチーム向けのカスタムRAGシステムを構築することだったと気づいたのです。eesel AIは、まさにその機能を数分で導入できるプロダクトとして提供していました。もし本当に求めているものが、6ヶ月かかるエンジニアリングプロジェクトではなく、優れたAIエージェントそのものであるなら、これがおそらく最善の策でしょう。

気に入った点：

• 本当にセルフサービス： 誇張ではなく、サインアップしてからヘルプセンターでトレーニングされたAIエージェントが稼働するまで、約15分しかかかりませんでした。必須の営業デモもなかったので、非常に助かりました。

• あらゆるものに接続可能： ZendeskのようなヘルプデスクやConfluenceのようなWikiに直接接続でき、過去のサポートチケットから学習することもできます。AIは導入直後から、まるであなたのチームの一員のように話します。

• 安全にテストできる： 顧客と一度も話す前に、何千もの過去のチケットに対して実行できます。これにより、自動化率を非常に明確に予測でき、ドキュメントのどこが弱いかを正確に示してくれます。

• コントロールはあなた次第： シンプルかつ強力なプロンプトエディタで、AIの個性を形成し、何を知識とすべきかを定義し、いつ人間に引き継ぐべきかを正確に決定できます。

考慮すべき点：

• これはカスタマーサービス、ITサポート、そして社内ナレッジベースに特化したツールです。新しい言語モデルをゼロからトレーニングするために使用するものではありません。

価格：

eesel AIには明確な機能ベースのプランと7日間の無料トライアルがあります。最大の利点は、解決ごとの料金がないことで、AIが仕事をうまくこなしてもペナルティを受けることはありません。月払いが可能で、いつでもキャンセルできます。

プラン	月額料金	年額料金（/月）	主な機能
Team	$299	$239	最大1,000インタラクション/月、3ボット、ヘルプデスク向けAI Copilot、Slack連携。
Business	$799	$639	最大3,000インタラクション/月、無制限のボット、AIエージェント、過去のチケットでのトレーニング、AIアクション。
Custom	営業にお問い合わせ	営業にお問い合わせ	無制限のインタラクション、高度なAPIアクション、マルチエージェントオーケストレーション。

2. Northflank

Northflankは、Anyscaleの世界で立ち往生していると感じるチームにとって、おそらく最も直接的な答えとなるでしょう。Rayクラスターが宇宙の中心ではなく、単なる一要素であるような、フルスタックアプリケーション全体を実行するために設計されています。

気に入った点：

• Rayサービス、FastAPIバックエンド、Reactフロントエンドを一つのプラットフォームで一緒に実行できます。もう場当たり的な対応は不要です。

• GitベースのCI/CDとプレビュー環境が組み込まれており、これはAnyscaleに欠けている大きな機能です。

• GPUをうまく処理し、「Bring Your Own Cloud」（BYOC）をサポートしているため、データに敏感な業界の誰にとっても最適です。

考慮すべき点：

• 汎用プラットフォームであるため、Anyscaleが提供するような、Rayに特化した詳細なパフォーマンスチューニングは得られません。

価格：

Northflankは、コンピューティングとリソースに対する分かりやすい従量課金モデルを採用しており、理解しやすいです。手始めに試せる無料枠もあります。

リソース	価格例
コンピューティングプラン（nf-compute-50）	$12.00 / 月（0.5共有vCPU、1024 MB RAM）
NVIDIA A100 GPU（40GB）	$1.42 / 時間
NVIDIA H100 GPU	$2.74 / 時間
ネットワーク Egress	$0.15 / GB

3. Modal

Modalは、Pythonを書くのは好きだがYAMLを書くのは嫌いな開発者のために作られています。サーバーレス、FaaS（Function-as-a-Service）の考え方でAIワークロードにアプローチします。もしあなたの仕事が、永続的なクラスターを管理するのではなく、バッチジョブ、データ処理スクリプト、またはシンプルな推論APIの実行に関わるものなら、Modalは夢のようなツールです。

気に入った点：

• 開発者体験は非常にスムーズで、Pythonネイティブに感じられます。関数にデコレータを追加するだけで、あっという間にデプロイされます。

• ゼロから数千のコンテナまで数秒でスケールするため、突発的または頻度の低いジョブに対して非常に手頃な価格です。

• 面倒なコンテナ化や依存関係の管理をすべて裏で処理してくれます。

考慮すべき点：

• 常時稼働するサービスや、フロントエンドとデータベースを持つフルスタックアプリ向けには設計されていません。

• Python専用ですが、他のプラットフォームでは好きな言語を使用できます。

価格：

Modalの1秒単位の従量課金制サーバーレスモデルは、24時間365日稼働しないワークロードにとって非常に安価です。

プラン	月額料金	含まれるコンピューティング	主な機能
Starter	$0	$30 / 月のクレジット	最大3シート、100コンテナ、限定cron。
Team	$250	$100 / 月のクレジット	無制限のシート、1000コンテナ、無制限cron、カスタムドメイン。
Enterprise	カスタム	カスタム	ボリュームベースの価格、プライベートSlackサポート、SSO、HIPAA。

GPUコンピューティングは秒単位で課金されるため、NVIDIA A100（80GB）は約$0.000694/秒になります。

4. Ray on Kubernetes

強力なMLOps文化を持つチームにとって、独自のKubernetesクラスター上でRayを実行する（通常はKubeRayオペレーターを使用）ことは、究極のコントロールを与えてくれます。この方法を取ることで、ベンダーロックインを完全に回避し、あらゆるクラウドやオンプレミスのハードウェア上でデプロイのあらゆる部分を微調整できます。

気に入った点：

• インフラ、ソフトウェアのバージョン、セキュリティを完全にコントロールできます。

• プラットフォーム料金はかかりません。クラウドプロバイダーからの基盤となるコンピューティング料金を支払うだけです。

• 完全にポータブルです。セットアップを任意のKubernetes環境に移動できます。

考慮すべき点：

• 運用オーバーヘッドが非常に大きいです。クラスターのセットアップ、オートスケーリング、監視、セキュリティパッチ、アップグレードなど、すべての責任を負うことになります。

• これは片手間でできるプロジェクトではありません。適切に管理するためには、専門的で経験豊富なDevOpsまたはMLOpsチームが必要です。

価格：

• コストは、クラウドインスタンス（EC2やGKEなど）の実行にかかる費用と、ネットワークやストレージの料金です。完全にあなたの使用状況とプロバイダーに依存します。

5. Databricks

Anyscaleが専門ツールだとすれば、Databricksは工房そのものです。エンタープライズデータとAIの分野における800ポンドのゴリラ（圧倒的な存在）です。Databricksは、Sparkを使ったデータエンジニアリングからモデルのトレーニング、サービングまで、データライフサイクル全体をカバーするエンドツーエンドのプラットフォームを提供します。データスタック全体を一つの場所に統合したい大企業にとって正しい選択です。

気に入った点：

• データチームが扱うツールの数を減らすことができる統一プラットフォームです。

• ガバナンス、セキュリティ、コラボレーションのための強力なエンタープライズレベルの機能を備えています。

• 大規模なデータ処理や、より伝統的なMLワークロードに優れています。

考慮すべき点：

• 非常に複雑で高価になる可能性があります。「Databricks Units」（DBU）に基づく価格モデルは、予測が難しいことで有名です。

• Databricksへの移行は大きなコミットメントであり、彼らのエコシステムに深くロックインされる可能性があります。

価格：

Databricksは、複雑な消費ベースのモデルを使用しており、「Databricks Unit」（DBU）ごとに請求されます。DBUのコストは、ワークロードとクラウドプロバイダーによって変動します。

ワークロード	開始価格（DBUあたり）
Data Engineering	$0.15
Data Warehousing	$0.22
Interactive Workloads (Data Science)	$0.40
Artificial Intelligence (Model Serving)	$0.07

あなたに合ったAnyscale代替ツールの選び方

私たちにとって、決断は一つのシンプルな問いに集約されました：プラットフォームを構築しようとしているのか、それともプロダクトを構築しようとしているのか？

• eesel AIのようなマネージドソリューションを選ぶ場合： あなたの主な目標がカスタマーサポートの自動化のようなビジネス課題の解決である場合。すべてのインフラをゼロから構築するのは単なる distraction（注意散漫）です。コンピューティングインスタンスをマイクロマネジメントすることよりも、市場への投入を早め、予測可能なコストを持つことの方が重要です。

• Northflankのようなフルスタックプラットフォームを選ぶ場合： あなたのコア製品が、さまざまな要素を持つカスタムAIアプリケーションである場合。本当のCI/CDパイプラインと、チーム全体のためのスムーズな開発者体験が必要です。

• Modalのようなサーバーレスツールを選ぶ場合： あなたの仕事が主にオンデマンドのPythonスクリプト、バッチジョブ、またはシンプルな推論APIの実行であり、サーバーについて一切考えたくない場合。

• Ray on K8sやDatabricksのようなセルフホストまたはエンタープライズプラットフォームを選ぶ場合： 専門のMLOpsチーム、厳格なガバナンス要件があり、インフラ全体に対する絶対的なコントロールが必要な場合。

このデモでは、LLMベースのコパイロットを構築・スケールする方法を紹介しており、Anyscaleの様々な代替ツールを検討しているチームに役立つコンテキストを提供します。

Anyscale代替ツールに関する私の結論：フレームワークの先を見る

Anyscaleは、Rayアプリケーションのスケーリングという非常に特定のタスクに対しては優れたプラットフォームです。しかし、私たちが発見したのは、ほとんどのチームのニーズはそれよりもはるかに大きいということです。最高のAnyscale代替ツールは、単にRayを実行する別の方法ではなく、現実世界のAIプロダクトを出荷するという実際の目標によりよく合致したプラットフォームです。

選択は、あなたが何を達成しようとしているかに本当に依存します。カスタマーサービスや社内サポートにAIを活用しようとしているチームにとって、その「構築 vs. 購入」の決定がすべてです。特化したソリューションは、数ヶ月にわたるエンジニアリングの頭痛の種を解消し、より良い結果をより速くもたらしてくれます。

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