2025年におけるマルチモーダルタスクのためのReka AIの最良の代替5選

Reka AIは、テキスト、コード、画像、さらには動画まで処理できる強力なマルチモーダルモデルで大きな注目を集めています。これは本当にクールな技術です。しかし、強力で未加工のAIモデルが、実はあなたのビジネスニーズに合っていない場合はどうなるでしょうか？ほとんどのチームにとって、それは長く、高価で、複雑なエンジニアリングプロジェクトにサインアップすることを意味します。

未加工のAIモデルを一から実装しようとすると、膨大な開発者時間が必要になり、価格設定が分かりにくく、実際に価値を実感できるまでに数ヶ月かかることがよくあります。正直なところ、ほとんどのチームは科学プロジェクトを求めているわけではありません。今日、現実の問題を解決してくれるツールを必要としているのです。

このガイドでは、2025年版のReka AIの代替ツールのベストセレクションをご紹介します。ゼロから構築するのが好きな開発者向けに他の基盤モデルにも触れますが、すぐに使えるビジネスチーム向けのプラットフォーム、特に「箱から出してすぐに使える」ものを必要としているカスタマーサポート担当者に焦点を当てます。

Reka AIとは？

簡単に言えば、Reka AIは大規模で強力なマルチモーダル大規模言語モデル（LLM）を構築している会社です。「マルチモーダル」とは、彼らのモデル（Reka CoreやFlashなど）が、テキスト、画像、動画、音声といった複数の異なるデータタイプを一度に理解できることを意味します。

Rekaの主なターゲットは、独自のカスタムアプリを構築するために強力なAI「エンジン」を必要とする開発者や機械学習エンジニアです。高度な動画分析ソフトウェアやカスタムのエンタープライズ検索システムを作成するためのツールキットと考えてください。彼らは基盤となる技術を提供しますが、実際のアプリケーション、ユーザーインターフェース、そしてそれを取り巻くすべての統合を構築するのはあなたのチームの責任です。

なぜReka AIの代替を探すのか？

Rekaのようなプロバイダーから基盤モデルを使用することは、理論上は素晴らしいことのように聞こえますが、最初の盛り上がりの中では見落とされがちな、いくつかの現実的な問題が伴います。

• 複雑で結果が出るまでに時間がかかりすぎる。 これはプラグアンドプレイのツールではありません。未加工のモデルを実装するということは、専門のエンジニアリングチーム、検索拡張生成（RAG）のようなAIパイプラインに関する確かな知識、そして基本的なバージョンを立ち上げるだけでも数ヶ月の作業が必要になることを意味します。文字通り、ゼロから構築するのです。

• 特定のビジネスニーズに合わせて構築されていない。 基盤モデルは、設計上ジェネラリストです。サポートチケットのトリアージの処理、適切なトーンでのエージェントの返信の下書き、ヘルプデスクへの接続といったワークフローは組み込まれていません。そのロジックはすべて自分で構築する必要があります。

• 価格が謎。 Rekaを含む多くのモデルプロバイダーは、オンラインで価格を公開していません。見積もりを得るためだけでも、通常は営業チームと話す必要があります。その上、総コストには高価なGPUホスティング、データ処理、そして継続的なエンジニアの給与が含まれ、これらは急速に膨れ上がる可能性があります。

• テストとデプロイにはリスクが伴う。 構築したAIが正しく機能するかどうか、どうやって確認すればよいのでしょうか？独自の複雑なテストシステムを作成する必要があります。パフォーマンスをシミュレートし、事前にミスを検出する安全な方法がなければ、実際の顧客に展開するのは神経を使う作業です。

最高のReka AI代替ツールを選ぶための基準

これらの課題を念頭に置き、私たちは日々のビジネス利用で実際に重要なことに基づいてこのリストを作成しました。

• パフォーマンスと能力： モデルやプラットフォームは本当にどれくらい賢いのか？異なるデータタイプを処理し、問題を論理的に解決できるか？

• 使いやすさと価値実現までの時間： 開発者向けの未加工のモデルか、それともコードを書かずに午後には設定できるビジネスツールか？

• 焦点とユースケース： 汎用モデルか、それともカスタマーサービスの自動化のような特定の問題を解決するために構築された専門ツールか？

• 価格の透明性： 価格は明確で予測可能か？それとも営業に連絡を取り、複雑な使用量ベースの請求に備える必要があるか？

• 統合： チームが日常的に使用しているツールとどれだけうまく連携するか？

2025年版 Reka AIの代替ツールのトップ比較

ツール	最適な対象	価格モデル	マルチモーダル？	主な特徴
eesel AI	カスタマーサポート＆ITチーム	透明性の高い階層型SaaS	はい（テキスト、画像、ファイル）	コード不要で数分で稼働開始
Cohere	カスタムAIアプリを構築する企業	使用量ベース（エンタープライズは要問い合わせ）	はい（テキスト、画像、ドキュメント）	RAGとツール使用機能
Anthropic (Claude)	高品質なテキスト＆コード生成	階層型SaaS＆使用量ベースAPI	はい（テキスト、画像、ドキュメント）	大きなコンテキストウィンドウと強力な推論能力
Google Vertex AI	Google Cloudエコシステムに投資しているチーム	使用量ベース（複雑）	はい	統一されたMLOpsプラットフォーム
Mistral AI	オープンソースおよびオンプレミスでのデプロイ	オープンソース＆有料API（使用量ベース）	テキスト中心（一部ビジョンモデルあり）	オープンウェイトモデル

2025年、Reka AIの代替ツール ベスト5

1. eesel AI

Rekaは強力で汎用的なAIエンジンを提供しますが、eesel AIは、顧客と従業員のサポートという大きなビジネス問題を解決するために特別に構築されたプラットフォームです。ZendeskやFreshdeskなどの既存のヘルプデスクに直接接続し、ConfluenceやGoogle Docsのような場所からナレッジを抽出し、SlackやMicrosoft Teamsのようなチャットツールと連携して、最前線のサポートを自動化し、エージェントを支援し、チケットをトリアージします。

なぜ優れた代替ツールなのか： eesel AIは、マルチモーダルAIの利点を面倒な手間なしで提供します。カスタムソリューションを構築するのに数ヶ月費やす代わりに、ツールを接続して数分で稼働させることができます。これはMLエンジニアだけでなく、サポートマネージャーやオペレーションリーダー向けに設計されています。非常に優れた機能としてシミュレーションモードがあり、AIが顧客と話す前に過去の何千ものチケットでテストして、そのパフォーマンスを正確に確認できます。

eesel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。ビジネス用途でReka AIの代替を検討している人にとって素晴らしい機能です。

長所と短所：

• 長所： 自分で簡単にセットアップできる、解決ごとの奇妙な料金がない透明な価格設定、すべてのナレッジを即座に統合、シミュレーションでリスクなくテスト可能、AIワークフローを完全に制御できる。

• 短所： サポートとナレッジ管理に特化している。夢見るあらゆる種類のアプリを構築するための汎用モデルではない。

価格：

eesel AIは明確で予測可能な価格設定を持っています。すべてのプランには、製品スイート全体（AI Agent、Copilot、Triageなど）が含まれています。

eesel AIの明確で予測可能な料金プラン。ビジネスアプリケーションに焦点を当てたReka AIの代替としてトップの選択肢です。

• チームプラン： 月額299ドル（年払いで月額239ドル）で、最大1,000回のAIインタラクションと3つのボットが利用可能。ドキュメントやウェブサイトからのトレーニング、ヘルプデスク用コパイロット、Slack統合が含まれます。

• ビジネスプラン： 月額799ドル（年払いで月額639ドル）で、最大3,000回のAIインタラクションと無制限のボットが利用可能。過去のチケットからのトレーニング、トリアージ用のAIアクション、一括シミュレーション、MS Teams統合が追加されます。

• カスタム： 無制限のインタラクションやより高度な機能が必要な場合は、営業チームに問い合わせることができます。

2. Cohere

Cohereは、エンタープライズ向けに設計されたCommand R+を含む、一連の強力なLLMを提供しています。彼らのプラットフォームは、検索拡張生成（RAG）と他のツールの使用に非常に優れており、これは彼らのモデルが企業のプライベートデータに基づいて回答を生成し、APIを介して外部システムと対話することに長けていることを意味します。

なぜ優れた代替ツールなのか： もしあなたの会社にエンジニアリング力があり、カスタムAIソリューションを構築したいのであれば、CohereはRekaの強力な競合相手です。データプライバシーとデプロイオプション（自社サーバーで実行することも可能）に対してより多くの制御を提供します。そのモデルは「おしゃべり」が少なく、より要点を押さえていると言われることが多く、ビジネスアプリに適しています。

長所と短所：

• 長所： カスタムRAGアプリケーションの構築に最適で、企業向けの強力なセキュリティ機能を備え、モデルはプロフェッショナルなコミュニケーションに適している。

• 短所： まだ多くの開発作業と技術的ノウハウを必要とする基盤モデルである。最高のエンタープライズ機能は営業への問い合わせが必要で、価格設定が複雑になる可能性がある。

価格：

Cohereの主要なエンタープライズ製品については、カスタム見積もりを依頼する必要があります。APIを使用する開発者向けには従量課金制ですが、料金についてはドキュメントを探し回る必要があります。例えば、彼らのCommand R+モデルは入力トークン100万あたり3.00ドル、出力トークン100万あたり15.00ドルで、これを予測するのは難しい場合があります。

3. Anthropic (Claude)

AnthropicのClaudeモデル、特に最新のClaude 3.5 Sonnetは、業界のリーダーボードで常にトップに位置しています。これらは、巨大なコンテキストウィンドウ（最大200,000トークン、これは500ページの本を読み込ませるようなもの）、鋭い推論能力、そしてより自然でロボット的でない会話方法で有名です。

なぜ優れた代替ツールなのか： カスタムアプリに本当に必要なのが最高品質のテキストとコード生成であるなら、Claudeは優れた選択肢です。長い文書の要約、創造的なライティング、複雑な問題への取り組みに優れています。これはOpenAIやGoogleのモデルの直接の競合であり、テキストや画像を含むタスクにおいてRekaの堅実な代替となります。

長所と短所：

• 長所： トップクラスのパフォーマンス、創造的で長文のテキストに素晴らしい、強力な安全機能が組み込まれている。

• 短所： Rekaと同様に、その上に構築する必要がある汎用ツールである。大量に使用するとAPIコストがかさむ可能性がある。

価格：

Anthropicはウェブチャットツールと開発者APIの両方を提供しています。

• 無料プラン： 日々の制限付きでClaudeを試すことができます。

• プロプラン： 月額20ドル（年払いで月額17ドル）で、より多くの利用とモデルへのアクセスが可能。

• マックスプラン： 月額100ドルからで、プロよりもはるかに多くの利用が可能で、新機能への早期アクセスもできます。

• API価格： モデルによります。Claude 3.5 Sonnetは入力トークン100万あたり3.00ドル、出力トークン100万あたり15.00ドルです。

4. Google Vertex AI

Vertex AIは単一のモデルではなく、機械学習モデルを構築、デプロイ、管理するためのGoogleのプラットフォーム全体です。これにより、Google独自のモデル（Geminiなど）や他の多くのモデルに、すべて一箇所でアクセスできます。

なぜ優れた代替ツールなのか： すでにGoogle Cloudエコシステムに深く関わっている企業にとって、Vertex AIは自然な選択です。他のGoogleサービスと緊密に統合されており、非常に複雑なAIプロジェクトのための超強力でスケーラブルな基盤を提供します。

長所と短所：

• 長所： 機械学習オペレーション（MLOps）のための完全なエコシステム、多数の異なるモデルへのアクセス、そして信じられないほど強力である。

• 短所： 専門のMLエキスパートがいないチームにとっては圧倒される可能性がある。価格設定は非常に複雑で予測が難しいことで有名。これは「買う」ソリューションではなく、「作る」プラットフォームの典型です。

価格：

Vertex AIの価格設定は非常に複雑です。数十の異なるサービスにわたる使用量ベースです。例えば、Geminiモデルの1つを使ったテキスト生成は1,000文字あたり0.0001ドルからですが、トレーニング、デプロイ、ストレージ、その他多くのものに別途料金がかかります。月々の請求額を把握するのは本当に大変です。

5. Mistral AI

ヨーロッパの企業であるMistral AIは、大手クローズドソースプレイヤーと肩を並べることができる強力なオープンソースモデルをリリースすることで非常に人気を博しました。自社データの管理を重視し、自社のインフラでモデルをホストする柔軟性を求める企業にとって、素晴らしい選択肢です。

なぜ優れた代替ツールなのか： セキュリティやコンプライアンス上の理由で自社サーバー上でLLMを実行する必要がある場合、Mistralは最高の選択肢の一つです。彼らのオープンモデルは完全な制御を提供します。そして、自社サーバーを管理したくない場合でも、彼らの有料APIは大手競合他社よりも安価なことが多いです。

長所と短所：

• 長所： 高品質なオープンソースモデル、オンプレミスでのデプロイに十分な柔軟性、データレジデンシーのための強力なヨーロッパでのプレゼンス。

• 短所： 主にテキストに焦点を当てているため、Rekaと比較して真のマルチモーダルタスクにはあまり適していない。オープンソースのデプロイを管理するには多くの技術的スキルが必要。

価格：

Mistralのオープンウェイトモデルは、無料でダウンロードして自社のハードウェアで使用できます。また、使用するモデルによって料金が変わる競争力のあるレートの従量課金制APIも提供しています。

このビデオのガイドは、Reka AIマルチモーダルモデルの素晴らしい概要を提供し、議論されている代替案の文脈を与えてくれます。

自分に合ったReka AI代替ツールの選び方

この決定は、古典的な「構築か購入か（build vs. buy）」という問題に帰着します。

次のような場合は、基盤モデル（Cohere、Anthropic、Mistralなど）で「構築」するべきでしょう：

• チームにAI/MLエンジニアがいて、数ヶ月かかるプロジェクトの予算がある場合。

• ユースケースが非常にユニークで、既製のプラットフォームでは解決できない場合。

• AIのコードとホスト場所を完全に制御する必要がある場合。

次のような場合は、応用AIプラットフォーム（eesel AIなど）を「購入」するべきでしょう：

• カスタマーサポートの自動化など、特定のビジネス問題を今すぐ解決する必要がある場合。

• 大規模な移行プロジェクトなしで、既存のツールと連携するソリューションが欲しい場合。

• サポート責任者のように、新しい開発者チームを雇うことなく迅速に結果を示す必要があるビジネスリーダーである場合。

• 明確な価格設定を好み、数ヶ月ではなく数分で自分で始めたい場合。

Reka AIの代替ツール：未加工のパワーから真の結果へ

Reka AIとその直接の競合は、信じられないほどの未加工のAIパワーを提供します。それらはエンジンです。しかし、エンジンだけではどこにも行けません。車が必要です。

ほとんどのビジネスにとって、特にカスタマーサポートに関しては、応用プラットフォームがその「車」です。それは、高度なAIパワーをすべて取り入れ、初日から現実の問題を解決するソリューションにパッケージ化します。しかも、あなたを専門の整備士にする必要はありません。AIでカスタマーサポートを変革したいなら、より良いエンジンを探すだけではいけません。その仕事のためにすでに作られたツールを見つけてください。

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