Lindy vs Relevance AI：2026年、あなたのチームに合うAIエージェントプラットフォームはどちらか？

Lindy vs Relevance AI：早見比較

詳細に入る前に、まずは全体を一画面でまとめておく。より広い分野を先に見たいなら、私のベストAIエージェントガイドがこのカテゴリー全体を整理している。

私は本業でインテグレーションを構築しているので、「すべてのツールと連携、コード不要」という謳い文句にはかなり懐疑的な目を向けてしまう。この2つのツールはおおむねその期待に応えているが、そのやり方はまったく異なる。それがどういうことか見ていこう。

Lindyの正体

Lindyは自らを「あなたの成果を3倍にするAIチームメイト」と称している。基本的な考え方は、あなたのツールに接続し、会社に関する文脈を保持しながら複数ステップの作業をこなす、ひとりのアシスタントだ。すでに仕事をしている場所で話しかければいい。Slackのスレッドで@メンションする、iMessageでDMする、あるいはアプリを直接開く、といった具合だ。

「Lindy」を作るには、トリガー（「Gmailに新着メールが届いたら」など）を選び、仕事内容を自然言語で説明するだけだ。ワークフロー図を描く必要はなく、コードも不要。ビルダーのキャンバスは意図的にシンプルに作られていて、トリガーを選んだ後は、タスクの実行、ナレッジベースの検索、別のAIエージェントへの引き継ぎといったアクションを連ねていく。

標準で40以上の組み込みスキルと数百のクローン可能なテンプレートを備え、さらに数千の連携とMCP対応により、ほぼどんなものにも手が届く。モデル非依存であり、どのモデルにどのタスクを実行させるかを選べる。そして、メール送信、チケット更新、チャンネルへの投稿など、外部に影響を与える操作はすべて事前にあなたの承認を待つ。読み取り専用の参照操作は承認を待たない。

Lindyが本当に光るのは、チームがすでにいる場所で動く点だ。メールのトリアージ、会議メモ、スケジューリングといったユースケースはすべて同じエージェントエンジンの上に構築されており、G2自身のタグ集計でも「使いやすさ」が最も多く言及されるメリットとして挙げられている。初日から役立つ賢いジェネラリストが欲しいなら、こちらの方が2つのうちより取り組みやすい選択肢であり、ルールベースのボットよりもAIエージェントに近い。私が書いたLindy AIレビューの全文では、日々の使用感をさらに深掘りしている。

Relevance AIの正体

Relevance AIはまったく異なるタイプの製品だ。ひとりのチームメイトの代わりに、同社が「AI Workforce」と呼ぶものを構築する。すなわち、それぞれが一つの仕事を担い、互いに作業を引き継ぎ合う、狭い単一タスクのエージェントからなるチームだ。ホームページの謳い文句は「Specialist agents for every task」で、紹介されているエージェントの顔ぶれはほぼすべてセールスオペレーション向けであり、Lead Researcher、Outbound Prospector、Deal Reviewerといった具合だ。ここで紹介する中では、これが個人向けのAIワークフォースに最も近い存在と言える。

構成要素はAgents（実行者）、Tools/Actions（個々のステップ）、Workforces（マルチエージェントのチーム）だ。構築方法は3通りある。適切なツールを提案してくれる平易な言葉ベースの「Invent」モード、ドラッグ&ドロップのキャンバス、そしてMCPサーバーを通じた、Claude CodeやCodexから操作する開発者向けのプログラム的な方法だ。2,000以上のアプリと連携し、Gong、Apollo、Salesforce、HubSpotといったセールス向けのネイティブ連携が前面に押し出されている。

ビルダーとして私が一番気に入っているのは、eval（評価）駆動のモデルルーティングだ。Relevanceはevalを実行し、「あなたの基準をクリアする最も安価なモデル」を自動的に選び、ライブ実行の約2%をサンプリングして合格率を可視化し、ドリフト（性能劣化）を検知する。これは実際の課題に対する練られた回答であり、Lindyの「モデルを選ぶ」だけのトグルよりも一歩踏み込んでいる。またモデル非依存であり、Proプラン以上ではBring-your-own-key（自前のAPIキー利用）も可能なので、特定のプロバイダーに縛られることもない。

引き換えに、Relevance AIは自分で組み立てるタイプのツールだ。エージェントの連携を自分で設計したいなら本物のパワーがここにあるが、それを設計するのはあなた自身だ。すぐ使える、役割ごとに完成されたエージェントを期待するチームにとっては、「完成済みのエージェントを雇う」タイプの製品よりも学習曲線が急になる。私のRelevance AIレビューでは、この学習曲線についてさらに深く掘り下げている。

本質的な違い：ひとりのチームメイト対ワークフォース

機能一覧を取り払うと、その分かれ目はシンプルだ。Lindyはひとつの仕事全体をこなす、ひとりの実行者だ。Relevance AIは実行者たちのリレーであり、マネージャーエージェントが専門家たちに作業を委任し、それが列をなして受け渡されていく。

この違いが、魅力と悩みの種の両方を説明している。Lindyのひとりのチームメイトモデルは理解しやすい。頼めば、実行し、リスクのあることをする前にはあなたに確認する。Relevance AIのワークフォースモデルは、より大きく分岐の多い仕事に取り組めるが、引き継ぎのひとつひとつが、設計し、デバッグし、支払う必要のある新たな可動部品になる。コミュニティでよく見かける不満は、エージェントが「正しく実行されているのにメールを送らない」といったもので、こうした連携の不具合はデバッグを要し、まさにマルチエージェントの連携がより多く露呈させるタイプのエッジケースだ。

「どれだけ自分で構築するか」対「エージェントがどれだけ最初から完成しているか」、そして「ひとりのジェネラリストを得るか、専門家チームを得るか」という軸でプロットすると、両者は正反対の隅に位置する。

LindyもRelevance AIも、両方とも「自分で構築する」側に位置する。それが問い直す価値のある共通の前提だ。結局のところ、あなたがエージェントを設計し、うまくいかなかったときにその結果を負うのはあなた自身だ。サポートチケットのように仕事内容が十分明確に定義されている場合、その仕事をすでに知っているチームメイトを雇う方が、部品から一つずつ組み立てるより優れていることがある。

料金：実際に決断が下される場所

ここは、ほとんどの比較記事が軽く済ませてしまうセクションだが、実際に購入を決める部分でもある。この2つのツールはまったく異なる単位で課金しているため、見出しの数字だけではほとんど何もわからない。

Lindyの料金

Lindyはユーザーごとに課金される単一のワークスペース・サブスクリプションであり、各シートが共有プールに毎月のクレジット枠を追加していく仕組みだ。7日間の無料トライアルがある。

単位はクレジットで、Lindyはこれを Everyday Asks（2〜250クレジット）、Deep work（250〜1,000）、Big Builds（1,000〜2,500）に区分している。厄介なのは、「1クレジット」で何が買えるのかが不透明な点で、たった1回のBig Buildが、Plusシートの月間3,000クレジットの枠をわずか1、2件の仕事で使い切ってしまうこともある。クレジットは繰り越しもされず、超過分のpay-as-you-goもない。プールが空になれば、次のサイクルまで、あるいは管理者がアップグレードするまでLindyは一時停止する。そして、Slackのスレッドで@メンションするだけのユーザーも含め、アクティブなユーザーは全員、有料シートが必要になる。

Relevance AIの料金

Relevance AIは利用量を2つの計測単位に分けている。Actions（エージェントの行動）とVendor Credits（背後にあるモデルのコスト）だ。無料プランは現在、新規登録向けには廃止されているため、Proが実質的な入り口となる。

Actionとはツールの1回の実行を指し、ここに落とし穴がある。ツールが失敗しても、それは1 Actionとしてカウントされてしまうのだ。実際に問題になるのは超過分だ。Proの29ドルで2,500 Actions（1件あたり約0.0116ドル）が買えるが、追加購入のActionは1,000件あたり80ドル、つまり1件あたり約0.08ドルで、プラン内の料金の約7倍にもなる。しかも最小購入単位は80ドルからだ。一方Vendor Creditsは1件0.002ドルの単純なドル建てのラッパーで、上乗せ料金はなく、サブスクリプションを継続している限り無期限に繰り越される。プランのActionsは更新のたびにリセットされる。

簡単な計算例

5人のチームがエージェントを稼働させたいとしよう。

• Lindy： Plusシート5つで月149.95ドル、共有プールのクレジットは15,000。日常的な依頼には十分だが、週に数回のBig Buildが加わると、1つ99.99ドルのProシートが視野に入ってくる。
• Relevance AI： 月29ドルのProはビルダー2人と2,500 Actionsをカバーする。ツール呼び出しの多い忙しいGTMワークフローだとすぐにこれを超えてしまい、追加の1,000 Actionsには80ドルかかる。現実的な選択肢は月349ドルのTeamプランになる。
• eesel： これがサポートチームで、月500件のチケットをAIに振り分けるとすると、チケットあたり0.40ドルの定額で月200ドルとなり、シート料金も、人間が対応するチケットへの課金もない。

このパターンをまとめると、Lindyのコストは人数に比例して増え、Relevance AIのコストはエージェントがどれだけ動くか（そしてどれだけ失敗するか）に比例して増え、解決件数ベースのモデルは実際にこなした仕事量に比例する。どれが最も安いかは、あなたの利用パターン次第で完全に変わってくる。

ユーザーが実際に語っていること

レビューは上記の分かれ目とも一致している。Lindyは取り組みやすさで評価される一方、コストの高さで批判されており、G2のマイナス評価タグでは、Expensive（42件の言及）とHigh Subscription Cost（35件）が他を大きく引き離して上位に入っている。

"For many Lindy AI will give them the ability to automate typical office tasks in a way which is at once not too complicated, but also practical."

My Lindy AI Review, Reddit

Relevance AIには正反対の傾向のフィードバックが寄せられている。レビュアーはその野心とノーコードでの構築のしやすさを気に入っている一方で、組み込みのツールセットが専用の自動化プラットフォームより狭いことがあると指摘している。

"Pro : cool ambition and intuitive. Did manage to do nice things. Cons : limited tools already embedded. Sometimes Zappier or Make are more efficient :("

u/No_Marionberry_5366, Reddit

どちらも、厳密には欠点というわけではない。柔軟であろうとする2つのツールの、正直な限界の現れだ。何でもこなすジェネラリストのチームメイトは使いすぎてコストが膨らみやすく、自分で構築するワークフォースは、接続できるツール次第の良さしか持てない。

では、どちらを選ぶべきか

実際に私がどう選ぶかを紹介しよう。

• Lindyを選ぶのは、一般的なオフィス業務向けにひとりのAIチームメイトが欲しく、チームがSlackとメールで生活していて、深いカスタマイズよりも速くノーコードで始められることを重視する場合だ。人を増やしていくにつれ、クレジットの計測値とProシートの人数計算にだけは注意しておこう。コストが最大の懸念事項なら、私がまとめたLindyの代替ツールの記事も一読の価値がある。
• Relevance AIを選ぶのは、専門エージェントの連携を設計したいセールスやGTMチームで、それらを構築・デバッグできる人材がいて、2つの計測単位による請求額を見積もれる場合だ。eval（評価）ベースのモデルルーティングは、コストを意識するビルダーにとって本物の強みになる。
• どちらも選ばないのは、仕事がカスタマーサポートである場合だ。両者とも汎用の水平型ビルダーなので、解決件数ベースの料金体系もなく、実際のチケットに対して事前にテストする方法もないまま、部品からサポートエージェントを組み立てることになる。

この最後のケースは、聞こえるよりもずっとよくあることで、そここそ専用ツールが勝つ場面だ。

カスタマーサポートにはeeselを試してみよう

サポートチケットを処理するAIエージェントが欲しくてここにたどり着いたのなら、正直な答えとして、汎用のエージェントビルダーはその仕事には合わない形だ。eeselはAIチームメイト・プラットフォームであり、空白のキャンバスを渡す代わりに、すでにその役割を心得たチームメイトを雇う形になる。現在のラインナップはAIヘルプデスク・チームメイトとAIブログライターで、それぞれがその仕事に必要なスキル、連携機能、会社の文脈を備えた状態で届く。

LindyともRelevance AIとも異なる点は、実際のサポートキューで何年にもわたりAIを運用してきて学んだ、3つのことに集約される。第一に、ヘルプデスク・チームメイトはすでに使っているヘルプデスク（Zendesk、Freshdesk、Gorgias、Help Scout）にそのまま組み込め、過去のチケットやドキュメントで学習するため、作り直しが不要だ。第二に、実際の顧客に応対する前に、過去のチケット履歴に対してシミュレーションできるため、スイッチを入れて祈るのではなく、事前にどう機能するかを確認できる。第三に、料金はシート料金も最低利用料金もない、チケットあたり0.40ドルの定額制で、実際にAIへ振り分けたチケットの分だけ支払えばよい。

そして、Relevance AIのMCPという方向性が気に入ったタイプのビルダーであれば、eeselもその点であなたに応えられる。製品全体が本物のCLI（@eesel/cli）から動作し、すべてのワークスペースがMCPサーバーであり、Webhookとネットワークアクセスにも対応しているため、人が端末から操作することも、スクリプトで自動化することも、Claude Codeのようなコーディングエージェントが同じチームメイトを操作することもできる。クレジットカード不要で、50ドル分使うまでは無料で始められる。