2025年の企業向けCohere AIに関する正直な概要

AIの世界は混沌としており、毎週のように新しいプラットフォームが登場するため、少し途方に暮れてしまうのも無理はありません。この喧騒のなか、Cohere AIは「ビジネス向けに構築する」という一点に集中することで、その地位を確立しました。非常に強力なプラットフォームですが、はっきり言って、万人向けではありません。

この記事では、Cohere AIとは何か、何が得意で、実際には誰のために作られたのかを率直に解説します。主要な製品、企業での活用方法、価格体系を詳しく見ていきましょう。この記事を読めば、特にAI開発者の大軍を抱えていない企業にとって、Cohereが自社のAI計画の基盤として適しているかどうか、より明確に理解できるはずです。

Cohere AIとは？

Cohere AIの核心は、企業が独自のAIアプリケーションを構築するための構成要素（強力な大規模言語モデル（LLM）やその他のツール）を提供する、クラウドに依存しないAIプラットフォームです。ChatGPTのようなツールが一般向けに作られているのに対し、Cohereはデータプライバシー、セキュリティ、デプロイメントオプションといった大企業が必要とするものに徹底的に焦点を当てています。モデルはクラウド上でも、自社のサーバー上でも実行できます。

このプラットフォームは、いくつかの主要なモデルファミリーを中心に構築されています。"Command"モデルはテキスト生成に使われるライター役です。"Embed"モデルは単語の背後にある意味を理解し、よりスマートな検索を可能にするリーダー役。そして"Rerank"モデルは、検索結果を整理し、最も関連性の高いものを常にトップに表示する司書役です。

このエンタープライズへの集中は、Cohereの成り立ちを見れば完全に理にかなっています。創業者の1人であるAidan Gomez氏は、「Attention Is All You Need」という論文の共著者の一人です。AIを追っている方ならご存知でしょうが、この論文が現代の生成AIブームのきっかけとなりました。このような技術的な信頼性が、大企業がカスタムAIアプリの構築を彼らに託す大きな理由となっています。

Cohere AIのコア製品と機能

Cohereは、AI搭載アプリケーションを構築しようとする人にとって強力なツールキットを提供します。重要なのは、これがすぐに使える既製のソリューションではなく、洗練された構成要素のセットであるということです。

Cohere AIの生成モデル：Commandファミリー

Command Rやより強力なCommand R+のような「Command」モデルは、Cohereの主力テキスト生成LLMです。これらはビジネス特有のタスクに合わせて調整されており、多様な言語に対応できるため、グローバル企業にとっては大きな利点です。

その際立った特徴の一つに、検索拡張生成（RAG）と呼ばれるものがあります。複雑に聞こえますが、RAGはAIが自社のドキュメントを使って回答を見つけ出すことができる、ということを洒落た言い方で表現したものです。これにより、AIが提供する情報が正確で、自社のビジネスに特化したものになります。注意点は、これを機能させるには開発者がAPIに接続し、その周りにアプリケーション全体を構築する必要があるということです。スイッチを切り替えるだけで使える機能ではありません。

graph TD A[ユーザーの質問] --> B{Commandモデル}; B --> C[プライベートデータにアクセス]; C --> D[関連情報を取得]; D --> B; B --> E[正確で文脈に沿った回答を生成];

Cohere AIの検索・検索モデル：EmbedとRerank

RAGが機能するためには、検索が優れていなければなりません。そこで登場するのが「Embed」と「Rerank」です。「Embed」モデルは、すべてのドキュメントを読み込み、それらを数値コード（ベクトルと呼ばれる）に変換して、コンピューターがその意味を理解できるようにします。誰かが質問をすると、システムは最も意味が近いドキュメントを見つけ出します。次に、「Rerank」モデルがその候補リストを受け取り、最適な回答が常に一番上にくるように並べ替えます。

この組み合わせは、社内wikiの社内検索エンジンや、膨大なヘルプセンターから的確な段落を見つけ出せるカスタマーサポートボットなどを構築するのに非常に優れています。しかし、これもまた自分で構築する必要があります。それが大規模なプロジェクトに聞こえるなら、その通りです。大変な作業です。大規模なエンジニアリング作業なしにすべての知識を連携させたいチームには、eesel AIのようなプラットフォームがあります。GoogleドキュメントやConfluence、古いZendeskのチケットなど、すべての情報源に簡単な連携で接続し、数分で実用的なナレッジベースを構築できます。

Cohere AI NorthプラットフォームとエージェントAI

「North」は、Cohereが自社のモデルを従業員向けの安全なAIワークスペースにまとめる試みです。これは、タスク全体を自動化し、複雑で多段階の問題を自律的に解決できるスマートアシスタント、「エージェントAI」（agentic AI）を作成するために設計されています。

かなり未来的ですが、「North」はハイエンドなカスタム構築ソリューションです。通常、カナダロイヤル銀行やサウジテレコムのような巨大なクライアントと共同で構築されます。既製品のように購入して、金曜日までにチームで使い始めることはできません。

Cohere AIの主なユースケースとターゲット層

Cohereが誰のためのものかを理解することは、それが自分に合わないことを知る最良の方法です。すべては、非常に大規模で複雑な組織にサービスを提供することに帰結します。

エンタープライズへの焦点：データプライバシーと柔軟なデプロイメント

大企業にとっての大きな魅力は、Cohereの柔軟性です。モデルを自社のプライベートクラウドや、物理サーバー上で実行できます。これは、機密性の高い顧客データが自社の管理下から出る必要がないことを意味します。また、単一のクラウドプロバイダーに縛られることもないため、AWS、Microsoft Azure、Oracle Cloudなど、好みの環境で利用できます。一部の企業にとって、このレベルの管理性は譲れない条件です。

しかし、ほとんどのサポートチームやITチームにとって、本当に優先すべきは、管理が簡単な安全なツールです。eesel AIのようなツールは、より実用的なバランスを提供し、エンタープライズレベルのセキュリティ、GDPRコンプライアンス、オプションのEUデータ保管を提供しながら、サーバーを自分で管理する必要がありません。

この動画では、CohereのCEOであるAidan Gomez氏が、エンタープライズ向けにAIの推論能力を向上させ、ハルシネーションに対処するための同社のアプローチを説明しています。

金融、通信、テクノロジー向けの垂直ソリューション

Cohereの戦略は、業界の巨人と深いパートナーシップを築くことに尽きます。彼らは金融業界のRBCや通信業界のSTCのような企業と密接に協力し、業界特有のカスタムAIツールを開発しています。

これは典型的なエンタープライズソフトウェアの販売モデルです。長い対話、大きな契約、そして複雑なプロジェクト。フォーチュン500企業に販売する際にはうまく機能しますが、今日のほとんどのチームが求めている迅速でセルフサービスのツールとは全く異なる世界です。

Cohere AIを使用する際の制限と考慮事項

Cohereの背後にある技術は素晴らしいものですが、導入する前に考えるべき現実的な制限がいくつかあります。これらは、チームがよりシンプルな代替案を探し始める理由となることが多いです。

高い複雑性とリソース要件

はっきり言いましょう。Cohere AIは開発者向けのプラットフォームです。そこから価値を引き出すには、エンジニアがAPIを扱い、ユーザーインターフェースを構築し、セットアップ全体を管理する必要があります。これは、サポートマネージャーやITリーダーが昼休みに設定できるようなものではありません。そのため、長期的な社内AIプロジェクトに専念できる余剰のエンジニアリングリソースを持たないチームにとっては、大きな障壁となります。

「構築」プラットフォームか「購入」ソリューションかのジレンマ

ここで、すべてのチームが直面する根本的な選択、つまり「構築」するか「購入」するかという問題に行き着きます。CohereはカスタムAIソリューションを構築するための設計図と高級な材料を提供しますが、建設チームは自分で用意しなければなりません。エージェントが入力するチャットウィンドウから、サポートチケットの処理方法を決定する複雑なロジックまで、すべてに責任を負うことになります。

ここで、eesel AIのような「購入」ソリューションは全く異なるアプローチを提供します。これは、サポートチームと社内ナレッジ管理のためにゼロから設計された完全なプラットフォームです。部品の箱ではなく、完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジン、過去の何千ものチケットでAIをテストするシミュレーションモード、そして数ヶ月ではなく数分で稼働できる簡単な連携機能が手に入ります。これは、実際に毎日それを使わなければならない人々のために作られた、すぐに使えるソリューションです。

機能	「構築」プラットフォーム (Cohere AI)	「購入」ソリューション (eesel AI)
セットアップ時間	数ヶ月	数分
リソース	専任のエンジニアリングチーム	ノーコード、どのチームでも管理可能
カスタマイズ性	無限に柔軟だが複雑	構築済みフレームワーク内で高度
最適な用途	独自のプロプライエタリなAIアプリの構築	実績あるソリューションの迅速な展開

Cohere AIの価格

Cohereの価格設定は、APIを使用する開発者や大規模な契約を結ぶ大企業向けに構築されているため、必ずしも単純明快ではありません。Northのような主要なビジネス製品については、デモを予約して営業チームと話さなければ価格さえわかりません。これはエンタープライズソフトウェアでは一般的ですが、何かを試して自分たちに合うかどうかを確認したいチームにとっては面倒です。

APIについては、Cohereは公開料金を設けており、通常は「トークン」（単語の非常に小さな断片）に基づいています。例えば、一部のモデルでは、送信する100万トークンごとに0.50ドルから3.00ドル、モデルが返す100万トークンごとに1.50ドルから15.00ドルの費用がかかる場合があります。結論として、特に始めたばかりの段階では、コストの把握は少し当てずっぽうのように感じられるかもしれません。

プラン	月払い（毎月請求）	年払い（月額換算）	主な機能
チーム	$299	$239	ドキュメントでトレーニング、ヘルプデスク向けCopilot、Slack連携。
ビジネス	$799	$639	過去のチケットでトレーニング、AIアクション、一括シミュレーション。
カスタム	営業担当者にお問い合わせ	カスタム	高度なアクション、マルチエージェントオーケストレーション。

Cohere AIはあなたのチームに適したツールか？

では、最終的な結論はどうでしょうか？ Cohere AIは、強力で安全、そして非常に柔軟なAIプラットフォームです。エンジニアチームを抱え、完全にカスタムなAIソリューションをゼロから構築するという使命を持つ大企業にとっては、最高の選択肢の一つです。開発者が独自のものを作り出すために必要な生のパワーを提供します。

しかし、ほとんどのチームにとって、Cohereの最大の強みは同時に最大の弱みでもあります。これは複雑な「構築」プラットフォームであり、すぐに使える「購入」ソリューションではありません。セットアップには時間がかかり、専門的なスキルが必要で、価格設定も予測が難しい場合があります。

選択は非常に明確です。今後数ヶ月をかけてカスタムAIアプリケーションを構築する準備ができている開発者チームがいるなら、Cohere AIはそのための素晴らしいツールキットです。

しかし、もしあなたがカスタマーサポート、IT、またはオペレーションのリーダーであり、目標がチケットを自動化し、エージェントを支援し、そして会社の知識を今すぐ整理することであるなら、セルフサービスプラットフォームの方がはるかに早く目標を達成できます。eesel AIは、数分でセットアップでき、顧客と一度もやり取りする前に徹底的にテストできる、強力なノーコードソリューションを提供します。