# Augment Code vs Clean Augment Code は月間 326,215 訪問、前月比成長率 +24.1%、料金体系フリーミアム、無料トライアル、料金は要問い合わせを記録しています。Clean は月間 25,981 訪問、成長率 -44.9%、料金体系料金は要問い合わせを記録しています。 | 指標 | [Augment Code](https://openaitools.app/ja/tool/augment-code) | [Clean](https://openaitools.app/ja/tool/clean) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://www.augmentcode.com | https://tryclean.ai | | カテゴリ | AI Agent, AIコードアシスタント, AIコード生成, AI開発者ツール | AIコードアシスタント, AI Agent, AI開発者ツール, AI Copilot | | 料金モデル | フリーミアム、無料トライアル、料金は要問い合わせ | 料金は要問い合わせ | | 月間訪問数 | 326,215 | 25,981 | | 前月比成長率 | +24.1% | -44.9% | | 主要市場 | アメリカ合衆国 | アメリカ合衆国 | | ダイレクト訪問 | 137,070 | 18,763 | | レビュースコア | 4.5 | 4.1 | | 保存数 | 0 | 0 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## Augment Code Augment Code は、補完だけを求める個人開発者ではなくエンジニアリング組織を対象にしています。基盤となるのが Context Engine で、既存リポジトリの依存関係・アーキテクチャ・規約を構造的に理解し、AI の提案や生成コードが汎用テンプレートではなくそのコードベースに馴染むようにします。主要な IDE に加え、ターミナル向け CLI も提供されます。 **料金とプラン:** フリーミアム。個人開発者向けの無料枠があり、チーム向け有料プランと企業向けの個別見積もりも用意されています。企業導入ではセルフホストやハイブリッド実行にも対応し、席数と利用量に応じた価格は営業経由で提示されます。 - **Context Engine によるコードベース理解:** 大規模リポジトリのアーキテクチャ、依存関係、規約を索引化し、生成コードとレビューがチームの実際の書き方に沿うようにします。 - **Cosmos によるエージェント編成:** コードレビュー、チケットから PR、インシデント対応、依存更新、セキュリティ修正といった連続するループを実行し、各エージェントの結果を次に引き継ぎます。 - **人間参加型の品質ゲート:** 定義したチェックポイントで作業を止め、エンジニアが計画と重要な操作を承認します。未レビューの変更が自動で出荷されることはありません。 - **どこでも実行:** マネージドクラウドのサンドボックス、外部に出せないコード向けのローカルマシンや開発 VM、自社の AWS や GCP 環境でエージェントを実行できます。 - **エキスパート登録と共有メモリ:** 提供済みエージェントの利用、フォーク、自作が可能で、チームの修正や共有知識が今後の実行品質を高めます。 **強み:** コードベースへの深い理解により提案が既存の設計と規約に沿う; 単一タスクではなく SDLC 全体のループが連携する; 品質ゲートにより重要な変更は常に人間が管理する; 機密コードをローカルやセルフホストで実行できる柔軟なデプロイ **制約・デメリット:** 企業向け価格は個別見積もりのため、検討初期に予算を立てにくい; 真価を引き出すにはツールチェーン全体の連携とトリガー設定が必要; 小規模チームや個人開発者には編成レイヤーが過剰に感じられることがある [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/augment-code.md) ## Clean Cleanは自らを「静的なリードリストの対極」と位置づけています。業種や従業員数で絞り込んだ何千行もの古いデータから始めるのではなく、企業が実際に行ったことから始めます。実行された増設融資、交付された建設許可、入港中の設備。それぞれの記録には日付・出典・裏付けがあり、Cleanはそれらを時系列でつなぎ合わせ、ひとつの「今接触すべき理由」にまとめ上げます。続いてその意思決定を握る人物を特定し、メールと電話を検証します。 この基盤は二つの層で機能します。人間の営業担当者は、アカウントのシグナル、雇用情報、紹介ルート、キャンペーン状況を並べて確認できるワークスペースを利用できます。同時にCleanはツールとしても自らを公開しており、APIとMCPサーバーを通じて、ClaudeやCodex、あるいは自作スタック上のエージェントが同じシグナルを取得し、人手を介さずにアプローチを開始できます。どちらの経路でも返信は同じ場所に集まります。 Cleanが特に注力するのは、「物理世界や規制上の出来事が購買に先行する」業種です。製造・産業ソフトウェア、ヘルスケア、リーガルテック、フィンテック、保険、開発者向けインフラが含まれます。導入は現在セールス主導で、サイトはデモ申し込みへ誘導しており、セルフサービスの公開価格は示されていません。Y Combinator支援のスタートアップを含む導入実績をアピールしています。 **料金とプラン:** セルフサービスの公開料金プランはなく、「デモを申し込む」導線のみです。見積もりベースの営業支援型プランと推測されるため、最新条件はベンダーに直接ご確認ください。 - **1,000以上のライブシグナル源:** 許認可、設備出荷、当局への届出、プレスリリース、通関記録、採用投稿を継続監視し、各記録に日付と出典を付与します。 - **購買理由の統合分析:** 同一企業の断片的な記録をまとめ、日付順に読み解くことで、「なぜ今このアカウントに連絡すべきか」を説明可能な形で提示します。 - **検証済みの意思決定者連絡先:** 要件を満たす企業ごとに、工場長やオペレーション担当VPなど実際の決裁者を特定し、メールと電話を検証して提供します。 - **エージェント対応のAPIとMCP:** ClaudeやCodex上のエージェントにリードとキャンペーンのトリガーを渡し、APIやMCPで社内スタックに接続。返信は一元管理されます。 - **企業コンテキストと紹介ルート:** 任意のリードを開くと、裏付けとなる根拠、最適なコンタクト期間、紹介してくれる同僚を確認できます。 **強み:** シグナルに日付付きの検証可能な根拠が伴い、不透明なスコアに依存しない; APIとMCPを通じてエージェント業務向けに設計されている; 物理・規制イベントが購買に先行する業種に特に強い; 企業シグナルと検証済みの意思決定者データを組み合わせている **制約・デメリット:** 公開価格がなく、評価には営業とのやり取りが必要; 効果は対象業種・地域におけるシグナル網羅性に依存する; 完全なやり取り履歴にはメールとCRMの接続が必要 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/clean.md) ## よくある質問 ### Augment Code と Clean の月間トラフィックはどのように比較されますか？ Augment Code の月間訪問数は 326,215、Clean は 25,981 です。トラフィックの推定値はオーディエンスの規模を示すものであり、製品の品質を示すものではありません。 ### 成長率はどのように比較されますか？ Augment Code の前月比成長率は +24.1%、Clean は -44.9% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ Augment Code: フリーミアム、無料トライアル、料金は要問い合わせ。フリーミアム。個人開発者向けの無料枠があり、チーム向け有料プランと企業向けの個別見積もりも用意されています。企業導入ではセルフホストやハイブリッド実行にも対応し、席数と利用量に応じた価格は営業経由で提示されます。 Clean: 料金は要問い合わせ。セルフサービスの公開料金プランはなく、「デモを申し込む」導線のみです。見積もりベースの営業支援型プランと推測されるため、最新条件はベンダーに直接ご確認ください。 ## 代替ツール | # | ツール名 | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 料金モデル | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Cursor](https://openaitools.app/ja/tool/cursor) | 23,297,751 | +8.4% | フリーミアム | 野心的なソフトウェアをつくるAIコーディングエージェント | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/cursor.md) | | 2 | [Google Antigravity](https://openaitools.app/ja/tool/google-antigravity) | 16,054,109 | +8.1% | フリーミアム | エージェントファースト時代のための Google の開発プラットフォーム | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/google-antigravity.md) | | 3 | [Replit](https://openaitools.app/ja/tool/replit) | 10,016,437 | -7.7% | フリーミアム、有料 | 自然言語によるクラウドベースのフルスタックアプリ構築とデプロイを効率化しますが、大規模な既存の企業リポジトリへの適性はやや劣ります。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/replit.md) | | 4 | [Cursor](https://openaitools.app/ja/tool/cursor-sh) | 4,790,129 | +6.5% | フリーミアム | 普段使いのコーディングエディタとしてVS Codeに直接統合されますが、全社的なマルチエージェントSDLCオーケストレーションはありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/cursor-sh.md) | | 5 | [Apify](https://openaitools.app/ja/tool/apify) | 4,147,762 | +3.9% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | 多数の既製スクレイパーとAIエージェントをクラウドで実行できる統合プラットフォーム | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/apify.md) | | 6 | [Kiro](https://openaitools.app/ja/tool/kiro) | 3,330,476 | +4.6% | フリーミアム | AWSによる仕様駆動型エンジニアリングと自動検証に焦点を当てている一方、Augmentはより幅広いマルチエージェントSDLC自動化をターゲットにしています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/kiro.md) | | 7 | [Devin](https://openaitools.app/ja/tool/devin) | 2,549,346 | +1% | 有料 | 複雑なチケットを自律的にこなす完全自律型ソフトウェアエンジニアとして動作しますが、Augmentは開発者が介在するワークフローに重点を置いています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/devin.md) | | 8 | [Command Code](https://openaitools.app/ja/tool/command-code) | 2,358,177 | -12.1% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | あなたのコーディングの「好み」を学習する AI コーディングエージェント | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/command-code.md) | | 9 | [Attio](https://openaitools.app/ja/tool/attio) | 1,652,928 | -4.2% | 無料トライアル、料金は要問い合わせ | エージェント型レベニューチームのためのAIネイティブCRM | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/attio.md) | | 10 | [Clay](https://openaitools.app/ja/tool/clay-2-0) | 1,267,465 | -2.7% | フリーミアム、無料トライアル、料金は要問い合わせ | データを収益に変えるGTMシステムを構築 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/clay-2-0.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/augment-code-vs-clean More Markdown: [カテゴリ](https://openaitools.app/ja/categories.md) · [トラフィックランキング](https://openaitools.app/ja/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/ja/llms.txt)