Together AIレビュー2025:あなたにぴったりのプラットフォームですか?

Kenneth Pangan
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Stanley Nicholas
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Last edited 2025 11月 6

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AIの世界は爆発的に成長しており、毎日のように新しい「画期的な」ツールが登場しているように感じられます。これはエキサイティングなことですが、正直なところ、すべてを把握するのは少し大変です。そんな中でよく耳にする名前の一つがTogether AIです。これは開発者や研究者向けの超高速な「AIアクセラレーションクラウド」と銘打っています。そして彼らにとっては、技術志向のユーザー向けの強力で高速、そしてツール満載の怪物のような存在です。

しかし、ここで本当の疑問が浮かび上がります。AIをゼロから構築する専門家にとっては素晴らしいツールですが、単にカスタマーサポートを自動化したり、社内ヘルプデスクを運営したいだけの企業にとって、果たして適切なツールなのでしょうか?この記事では、Together AIの機能、料金、そして実際に誰のためのツールなのかを分かりやすくレビューします。最後まで読めば、Together AIがあなたのニーズに合っているのか、それとも他の選択肢を探すべきなのかが、より明確になるはずです。

Together AIとは? 概要

Together AIの核心は、開発者が生成AIモデルのトレーニング、調整、実行に必要な生の計算能力(具体的にはGPU)を提供するクラウドプラットフォームです。AIビルダーのためのハイテクな作業場と考えてください。200以上のオープンソースモデルへのアクセスを提供し、速度とパフォーマンスにこだわり、高度な技術を駆使してハードウェアの能力を最大限に引き出しています。

このため、AI研究者、データサイエンティスト、機械学習エンジニアといった、カスタムアプリケーションをゼロから構築するために強力な計算能力とモデルライブラリを必要とするターゲット層に人気の選択肢となっています。プラットフォームは主に3つのサービスに集約されます。APIを介して事前トレーニング済みモデルを実行する(推論)、独自のデータでモデルをカスタマイズする(ファインチューニング)、そして重い処理のために強力なハードウェアをレンタルする(GPUクラスター)です。

機能と性能

Together AIは多くの機能を提供していますが、それは実際に使いこなすための技術的なスキルがある場合に限られます。平均的なビジネスユーザーにとっては、その強力な機能が解決する以上に頭痛の種を生み出す可能性があります。それが具体的にどういうことか、詳しく見ていきましょう。

膨大なオープンソースモデルのライブラリ

チャット、画像生成、コーディング用の200以上のモデルがあり、AIの専門家にとっては夢のような遊び場です。開発者チームがいれば、彼らは無限のツールで実験することができるでしょう。

しかし、企業にとっては、これは機能ではなく問題になることが多いです。顧客からの返金に関する質問に答えるといった特定の業務に合わせて、適切なモデルを選び、テストし、ファインチューニングするには、AIに関する深い理解が必要です。すぐに使えるソリューションの代わりに、研究プロジェクトが手渡され、それを解明するすべての作業があなたのチームにのしかかってきます。

高性能なモデル調整

このプラットフォームは速度を重視して構築されており、即座に応答する必要があるアプリには最適です。また、独自のデータでモデルをカスタマイズするための高度なオプションも提供しています。

しかし、ここには落とし穴があります。これは非常に技術的でコストのかかるプロセスです。「プラグアンドプレイ」ツールとは正反対です。サポート責任者やITマネージャーのような非技術者が、すぐにモデルのファインチューニングを始めることはできません。まず、専門的で高価な人材を雇うことから始めなければならないでしょう。

生のGPUパワーへの直接アクセス

市場で最も強力で入手困難なNVIDIAのGPUをレンタルすることができます。これは、巨大なAIモデルをゼロからトレーニングする場合に必須です。

しかし、ほとんどのビジネスオートメーションのニーズにとっては、これは町を横断するためにジェットエンジンをリースするようなものです。完全に過剰スペックです。ナレッジベースから答えを見つけるといった単純なタスクのために、GPUクラスターの管理は運用コストと複雑さを大幅に増加させます。

Pro Tip
カスタマーサービスのようなビジネス業務には、その特定の目的のために作られたツールを使うのが、ほとんどの場合、より良い選択です。例えば、eesel AIのようなソリューションには、サポートの会話に最適化されたAIモデルがすでに搭載されています。ヘルプデスクのチケットやナレッジベースから直接学習するため、手動でのモデル選択、ファインチューニング、インフラ構築といった頭の痛い作業をすべて省略できます。

料金体系:強力だが分かりにくい

Together AIのレビューで料金の話は欠かせませんが、ここが厄介な部分です。従量課金制は柔軟に聞こえますが、月々の請求額を予測することがほぼ不可能になる可能性があり、これは信頼できる予算を必要とするどの企業にとっても大きな問題です。

料金は多数の異なるサービスに分かれており、それぞれ課金方法が異なります:

サービス課金方法料金例
サーバーレス推論100万トークンあたり(入力 vs 出力)Llama 4 Scout: $0.18/100万入力、$0.59/100万出力
画像モデル生成されたメガピクセル(MP)あたりFLUX.1 Pro: 1メガピクセルあたり$0.05
動画モデル生成された動画あたり(解像度/長さに基づく)Sora 2 Pro (1080p/8s): 1動画あたり$4.00
文字起こし音声1分あたりWhisper Large v3: 1分あたり$0.0015
専用GPU1時間あたり(GPUタイプによる)1x NVIDIA H100 80GB: 1時間あたり$3.36
ファインチューニングトレーニング中に処理されたトークンあたりモデルにより異なり、一部モデルには最低料金あり

この構造のため、最終的なコストは十数個の異なる要素に依存します。ユーザーの質問の長さは?AIの回答の長さは?どのモデルを使用したか?誤って画像を生成してしまったか?この複雑さは、予期せぬ高額請求につながる可能性があります。実際、Trustpilotのようなサイトのユーザーレビューには、予期せぬ請求や分かりにくい請求書の問題が指摘されており、これはコストを把握する必要がある企業にとっては大きな危険信号です。

これは、ビジネス向けに設計されたソリューションとは全く異なります。eesel AIのようなプラットフォームは、月々のAIインタラクション数に基づいた、明確で予測可能な料金体系を提供しています。画像の解像度や複雑なトークン計算による隠れた料金はありません。支払う金額が正確にわかるため、予算編成が簡単でストレスフリーになります。

eesel AIの料金ページの画像。このTogether AIレビューでは、明確で公開された料金を示すことで、Together AIの複雑な料金モデルと対比させています。
esel AIの料金ページの画像。このTogether AIレビューでは、明確で公開された料金を示すことで、Together AIの複雑な料金モデルと対比させています。

結論:Together AIは実際にいつ使うべきか?

あらゆる角度から検討した結果、Together AIは適切な人が使えば素晴らしいツールであることは明らかです。しかし、ほとんどのビジネスチームにとっては、解決するよりも多くの問題を生み出すことになるでしょう。

Together AIが向いている人

  • AIの研究開発チーム: 多くのオープンソースモデルを試し、何が可能かを探求する必要がある人々にとって、完璧な実験場です。

  • AI搭載製品を構築するスタートアップ: 製品全体がAIモデルである場合、社内にそれを管理できる機械学習の専門家がいれば、良い選択肢となり得ます。

  • 巨大なモデルをトレーニングする人: 巨大なモデルをゼロからトレーニングする必要がある場合、強力なGPUクラスターにオンデマンドでアクセスできることは画期的です。

ビジネスオートメーションに不向きな理由

  • それは料理全体ではなく、材料に過ぎない: Together AIは生のAIモデルを提供しますが、その周りのすべてを自分で構築する必要があります。つまり、ヘルプデスクとの連携をコーディングし、トリアージルールを設定し、レポートダッシュボードを構築し、ユーザーインターフェースを設計する責任はあなたにあります。これは専門のエンジニアリングチームを必要とする大規模なプロジェクトです。

  • 技術者以外には向いていない: このプラットフォームは開発者向けに作られています。サポート責任者やITマネージャーは、常にエンジニアの助けがなければ、AIエージェントの設定、テスト、展開を試みても完全に迷子になってしまうでしょう。

  • リスクなしでテストできない: 時間とお金を投入する前に、実際のビジネスデータでモデルがどのように機能するかを確認する簡単な方法がありません。実質的に手探りで進むことになり、新しいツールが実際に機能するかどうかを知るには、かなり高価な方法です。

このTogether AIレビューで議論されている代替案のシミュレーションモードのスクリーンショット。過去のデータに基づいた予測パフォーマンスとコスト削減を示しています。
このTogether AIレビューで議論されている代替案のシミュレーションモードのスクリーンショット。過去のデータに基づいた予測パフォーマンスとコスト削減を示しています。

サポートおよびITチーム向けのよりシンプルな代替案:eesel AI

もしあなたがTogether AIの限界について読みながら頷いているなら、おそらく求めているのは科学プロジェクトではなく、ソリューションでしょう。まさにそこで輝くのがeesel AIのようなプラットフォームです。これはカスタマーサービス、ITサポート、社内ヘルプデスクに特化して作られた完全なAIプラットフォームです。

生の部品や汎用モデルのライブラリを提供する代わりに、eesel AIはZendeskFreshdeskSlackConfluenceなど、あなたがすでに使っているツールに直接接続できるセルフサービスソリューションです。設定プロセスの違いは、昼と夜ほども異なります。

Together AIでは、ハードウェアをレンタルし、モデルを選び、それをファインチューニングするためにエンジニアを雇い、連携を構築し、自動化ロジックを書き、そして指を交差させてローンチするという、長く高価なワークフローが待っています。

一方、eesel AIのプロセスは驚くほどシンプルです。ヘルプデスクを接続し、ナレッジソースを接続し、AIが過去のチケットをどのように処理したかをシミュレーションさせます。その結果が気に入れば、数分で本番稼働できます。

このTogether AIレビューのワークフロー図。特化型ツールがチケット分析から解決まで、カスタマーサポートプロセスをどのように自動化するかを示しています。
このTogether AIレビューのワークフロー図。特化型ツールがチケット分析から解決まで、カスタマーサポートプロセスをどのように自動化するかを示しています。

仕事に適したツールを選ぶ

このTogether AIレビューを締めくくるにあたり、このプラットフォームは、生の計算能力と巨大なAIレゴの箱を必要とする技術専門家にとって、強力でかなり手頃な価格のツールであると言えます。開発者は、夢に描くほとんどすべてのものを創造するための構成要素を手にすることができます。

しかし、サポートの待ち行列を解消する、ITの解決を迅速化する、従業員に役立つ社内ボットを提供するなど、実用的な問題を解決しようとしている企業にとっては、あまりにも複雑で不完全、そして予測不可能です。結果として、節約する以上の仕事を生み出すことになります。

適切なプラットフォームを選ぶことは、タスクに適したツールを合わせることに尽きます。もしあなたがAIをゼロから構築しているのであれば、Together AIは一見の価値があります。しかし、初日から価値を提供し始めるAIソリューションを導入したいのであれば、専用に構築されたプラットフォームが最善の道です。

この動画は、さまざまなAIクラウドプラットフォームの比較を提供しており、私たちのTogether AIレビューに関連しています。

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よくある質問

このレビューでは、Together AIは一般的に中小企業のカスタマーサポート自動化には理想的ではないと示唆しています。AI開発のための強力なツールですが、高度な技術的専門知識とカスタム構築が必要であり、より単純な自動化タスクには過剰スペックであることが多いです。

Together AIは複雑な従量課金制を採用しており、推論(トークンあたり)、画像生成(メガピクセルあたり)、GPUレンタル(時間あたり)など、さまざまなサービスに対して異なる方法で課金します。このため、月々のコストを予測することは難しく、予期せぬ請求につながる可能性があり、レビューで強調されている重要な懸念点です。

このレビューでは、Together AIがAI研究者、データサイエンティスト、機械学習エンジニア向けに設計されていることを強調しています。モデルの選択、ファインチューニング、GPUインフラの管理には高度な技術スキルが必要であり、非技術系のビジネスユーザーには不向きです。

このたとえは、Together AIが生のAIモデルと計算能力を提供するものの、企業はそれを取り巻くすべてのインフラを自身で構築する責任があることを意味します。連携機能のコーディング、ユーザーインターフェースの設定、自動化ロジックの開発などを自分で行う必要があり、それには専門のエンジニアリングチームが必要です。

はい、このレビューでは、カスタマーサービスやITサポートなどのビジネスオートメーションのニーズに対して、eesel AIのような専用プラットフォームを推奨しています。これらのソリューションは、既存のツールと簡単に連携できるように設計されており、はるかにシンプルで迅速な導入プロセスを提供します。

このレビューでは、Together AIのビジネス上の欠点の一つとして、特定のビジネスデータでのモデルのパフォーマンスをリスクフリーでテストする簡単な方法がないことを指摘しています。リソースを投入することが、明確なパフォーマンスの洞察を得る前に必要となることが多く、これは適合性を評価するには高価な方法となり得ます。

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Kenneth Pangan

Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.