Together AIとは？2025年版完全ガイド

AIの分野は急速に混み合ってきています。大手企業の名前を把握したと思ったら、Together AIのような新しい企業がまた現れます。それが何なのか、誰のためのものなのか、そしてあなたのカスタマーサポートチームにとって魔法の弾丸なのかと頭を悩ませているなら、この記事はまさにうってつけです。

これは、Together AIプラットフォームに関する率直で分かりやすいガイドです。何をするものか、主な機能、料金体系、そして本当に誰のためのものなのかを解説します。さらに重要なのは、開発者向けの強力なAIインフラプラットフォームと、今日からビジネスの問題を解決できるすぐに使えるツールとの間にある大きな違いを明らかにすることです。

Together AIとは一体何か？

早速本題に入りましょう。Together AIは、オープンソースの生成AIモデルを構築、トレーニング、実行したい開発者やAI研究者のためのクラウドプラットフォームです。彼らは自らを「AIアクセラレーションクラウド」と呼んでいますが、これは要するに、本格的なAI作業に必要な生の計算能力（具体的にはGPU）とツールを提供しているということです。

2022年に設立され、NvidiaやGeneral Catalystといった有名企業から支援を受けているTogether AIは、すぐに技術に精通した層の間で人気の高いリソースとなりました。これにより、彼らは200以上のオープンソースモデルの巨大なライブラリにアクセスし、自身のプロジェクトの基盤として利用できます。

これを理解する最良の方法は、Together AIを巨大なプロ仕様の作業場だと考えることです。そこには夢のようなハイテクツール、原材料、重機がすべて揃っています。しかし、ここが重要な点ですが、設計図を描き、すべての部品を組み立て、最終製品をゼロから作り上げる熟練の職人である必要があるのは、あなた自身なのです。これは、完成してすぐに使える製品をただ渡されるのとは全く別の世界です。

Together AIプラットフォームの主な機能

では、その中身はどうなっているのでしょうか？Together AIは多くの強力な機能を備えていますが、そのすべてが、本格的な機械学習とソフトウェアエンジニアリングのスキルを持つ技術者を対象としています。

オープンソースモデルの広大なライブラリ

このプラットフォームの最大のセールスポイントの1つは、MetaのLlama、DeepSeek、Mixtralといった有名なものを含む200以上の事前学習済みモデルにアクセスできることです。これらは非常に賢い、「白紙の状態」のAIの頭脳と考えることができます。これらは信じられないほど有能ですが、そのままではあなたの会社、製品、顧客については全く何も知りません。開発者はこれらのモデルを掴み、その上に構築を始めます。

もちろん、カスタマーサポートのような仕事に適したモデルを選び、それをテストし、管理するには、膨大な専門知識が必要です。これは、当て推量を完全に排除するeesel AIのようなツールとは大きな対照をなしています。eesel AIは、すでにサポート業務に特化して構築されたモデルを使用し、ヘルプセンター、過去のチケット、社内ドキュメントなど、あなたの会社のナレッジに自動的に接続します。その結果、AI研究チームを必要とせず、初日から正確で関連性の高い回答を提供するAIが実現します。

Together AIのGPUクラスタとクラウドインフラ

これがTogether AIのサービスの真髄です。彼らは高性能なNVIDIA GPUへのアクセスを貸し出しています。これは、大規模なAIモデルを永遠に待つことなく実行するために絶対に必要となる専門のコンピュータチップです。これにより、企業は自社でサーバーラックを購入・維持するコストや手間をかけずに、大規模な計算能力を利用できます。

しかし、クラウドプロバイダーを利用しても、これらのGPUクラスタの管理は簡単なことではありません。すべての設定、スケーリング、保守を処理するために、専門のDevOpsまたはMLOpsエンジニアが必要です。これは、多くの企業が準備できていない、さらなる複雑さとコストの層です。一方、eesel AIは完全に管理されたセルフサービスプラットフォームです。サーバーやインフラについて一切考える必要はありません。ZendeskであれFreshdeskであれ、ヘルプデスクをワンクリックで接続し、数ヶ月ではなく数分で稼働させることができます。

Together AIのファインチューニングと推論API

Together AIは、ファインチューニングと推論という2つの重要なAIプロセスのためのツールを開発者に提供します。

• ファインチューニングは、一般的なモデルを取得し、独自のデータでカスタマイズする方法です。これは、AIに自社の製品カタログのような特定の事柄のエキスパートになるように教えるようなものです。

• 推論は、実際にそのトレーニング済みモデルを使って、顧客の質問に回答を生成するなど、何かを行う行為です。

これらは強力な機能ですが、Together AIのようなプラットフォームでモデルをファインチューニングするのは、本格的なエンジニアリングプロジェクトです。何千ものデータ例を収集、クリーンアップ、フォーマットし、トレーニングプロセス全体を管理するためのコードを書く必要があります。eesel AIは、はるかに簡単な方法で、さらに深いレベルのカスタマイズを実現します。過去のサポートチケット、ヘルプセンターの記事、Confluenceの社内wikiやGoogleドキュメントなど、あなたがすでに持っているナレッジから直接学習します。正式で骨の折れるトレーニングプロジェクトは必要ありません。ソースを接続するだけで、学習が始まります。

AIサポートエージェントを立ち上げるまでの道のりは、どちらの道を選ぶかによって全く異なります。Together AIでは、複数ステップでリソースを大量に消費する開発サイクルに取り組むことになります。eesel AIなら、ほんの数クリックで完了です。

Together AIは誰のためのものか（そして、誰のためのものではないか？）

プラットフォームが誰のために作られたかを理解することは非常に重要です。Together AIは特定のタイプのユーザーにとっては素晴らしいツールですが、他の多くの人々、特に非技術的な役割の人々にとっては完全に間違った選択です。

Together AIの理想的なユーザーは誰か？

• AI研究者および開発者： これらは、全く新しいAIアプリをゼロから構築する人々です。彼らは、作業を行うために基盤となるモデルやハードウェアに直接アクセスする必要があります。

• 専門のAI/MLチームを持つ企業： AIインフラの技術的な重労働をこなし、カスタムソフトウェアを構築できる社内専門家を持つ大企業。

• 生のGPUパワーを必要とする人： 主な目的が、大規模なAIトレーニングや研究のために高性能コンピューティングをレンタルすることだけで、完成したアプリケーションを求めていない場合、これは最適な選択です。

なぜTogether AIはあなたのサポートチームには向いていない可能性が高いのか

• 技術的なハードル： これは「スイッチを入れるだけで使える」ようなソリューションではありません。サポートボットを単に有効化することはできません。モデルの選択から機能的なアプリケーションの展開まで、完全な開発プロジェクトが必要です。

• 長い待ち時間： Together AIでカスタムAIエージェントを稼働させるのにかかる時間は数ヶ月単位で計測され、エンジニアリングの時間と給与に多額の投資が必要です。

• 「白紙の状態」問題： Together AIはエンジンを提供しますが、その周りの車全体は自分で構築しなければなりません。つまり、チケットのトリアージ方法、人間にエスカレーションするタイミング、レポートの形式、注文の確認のためにShopifyのようなツールと統合する方法など、サポート固有のロジックをすべて自分で作成する責任があるということです。

まさにここで、eesel AIのような専用プラットフォームが真価を発揮します。eesel AIは、初日からサポートチームとITチームのために設計されました。白紙の状態ではなく、完全なワークフローエンジンが手に入ります。AIの個性を形成するためのノーコードプロンプトエディタ、チケットのトリアージや外部APIとの対話のためのカスタマイズ可能なアクション、そして顧客に公開する前に過去のチケットでセットアップをテストするための強力なシミュレーションモードが含まれています。

機能	Together AIでの構築	eesel AIでの導入
導入までの時間	数ヶ月	数分
必要なスキル	AI/MLエンジニア、DevOps	不要（セルフサービス）
ヘルプデスク連携	カスタム開発が必要	1クリック（Zendesk, Freshdeskなど）
コア機能	生のモデルAPI	構築済みのエージェント、コパイロット、トリアージ＆チャットボット
テスト	手動QA＆カスタムスクリプト	過去のチケットでの組み込みシミュレーション
コスト構造	予測不能（計算コスト＋人件費）	予測可能で透明なサブスクリプション

この動画は、Together AIクラウドプラットフォームの明確な概要と、それが生成AIモデルの構築と実行のためにどのように設計されているかを説明しています。

Together AIの料金体系解説

さて、お金の話をしましょう。Together AIの料金はすべて「従量課金制」で、いくつかの異なるカテゴリに分かれています。これは柔軟性を求める開発者にとっては素晴らしいことですが、予算を守ろうとする人にとっては頭痛の種になる可能性があります。

Together AIのサーバーレス推論料金

これは、事前学習済みモデルを使用するために支払う料金です。単語の小さな断片である「トークン」単位で課金されます。送信するトークン（入力）とモデルが返すトークン（出力）の両方に料金がかかります。価格は使用するモデルによって大きく異なります。

モデル	入力価格（100万トークンあたり）	出力価格（100万トークンあたり）
Llama 4 Maverick	$0.27	$0.85
Llama 3.1 405B Instruct Turbo	$3.50	$3.50
DeepSeek-R1	$3.00	$7.00
Mixtral 8x7B Instruct v0.1	$0.60	$0.60
Qwen 2.5 72B	$1.20	$1.20
Kimi K2 Instruct	$1.00	$3.00

Together AIのファインチューニング料金

これは、独自のデータでモデルをトレーニングするためのコストです。請求額は、トレーニングジョブ中に処理されるトークンの総数に基づきます。

サイズ	LoRAファインチューニング	フルファインチューニング
最大16B	$0.48	$0.54
17B-69B	$1.50	$1.65
70-100B	$2.90	$3.20

Together AIのGPUクラスタ料金

これはハードウェアをレンタルするためのコストで、各GPUごとに時間単位で請求されます。価格はチップの性能とレンタル契約期間によって変わります。

ハードウェア	時間料金
NVIDIA HGX H100 Inference	$2.39
NVIDIA HGX H100 SXM	$2.99
NVIDIA HGX H200	$3.79
NVIDIA H100 (Reserved)	$1.75から

そして、彼らが大きく太字で書いていない部分があります。これらの価格は、生のインフラストラクチャのみの価格です。実際に何か有用なものを構築し、維持するために必要なエンジニアリングチームの6桁の給与は含まれていません。この従量課金モデルは、使用量に応じて請求額が急騰し、予期せぬ請求につながる可能性があります。

これは、シンプルで透明性があり、予測可能に設計されているeesel AIの料金体系とは全く別の世界です。AIエージェントからAIコパイロット、トリアージまで、すべての機能を1つの分かりやすいプランで利用でき、隠れた解決ごとの料金はありません。これにより、予算を立てやすく、厄介な金銭的なサプライズなしにサポートの自動化をスケールさせることができます。

Together AIで構築するか、既製のソリューションを導入するか？

では、結論はどうなるのでしょうか？

もし、ゼロからカスタムの何かを構築する準備ができているAI開発者チームがいるなら、Together AIは素晴らしく手頃なプラットフォームです。彼らがイノベーションを起こすために必要な基本的な構成要素を提供してくれます。

しかし、ほとんどのビジネスチーム、特にカスタマーサポートやIT部門にとって、独自のソリューションを構築しようとすることは、決して日の目を見ることのないかもしれない、長く高価なプロジェクトへの道筋です。目標は、チケットのキューを処理したり、遅い応答時間を改善したりといったビジネス上の問題を解決することであり、全く新しいソフトウェア開発部門を立ち上げることではありません。そのためには、専用に構築された統合プラットフォームが、より速く、より確実に、そしてはるかに低い総コストで結果をもたらします。

もしあなたの目標がAIでカスタマーサポートをレベルアップさせることなら、eesel AIのようなソリューションが明確な答えです。最新の生成AIのすべてのパワーを、わずか数分で自分で設定できるプラットフォームで提供します。ナレッジソースを接続し、解決を自動化し、エージェントにスーパーパワーを与えることができます。これらすべてを、1行のコードも書かずに実現できます。