# Dust vs EvalCore Dust は月間 547,217 訪問、前月比成長率 +1.8%、料金体系料金は要問い合わせを記録しています。EvalCore は月間 0 訪問、成長率 0%、料金体系無料を記録しています。 | 指標 | [Dust](https://openaitools.app/ja/tool/dust) | [EvalCore](https://openaitools.app/ja/tool/evalcore) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://dust.tt | https://evalcore.cc | | カテゴリ | AIアシスタント, Large Language Models (LLMs), AI Workflow, AI ナレッジマネジメント | AI テスト, AI開発者ツール, Large Language Models (LLMs), AI Agent | | 料金モデル | 料金は要問い合わせ | 無料 | | 月間訪問数 | 547,217 | 0 | | 前月比成長率 | +1.8% | 0% | | 主要市場 | フランス | グローバル | | ダイレクト訪問 | 456,919 | 0 | | レビュースコア | 4.4 | 4.8 | | 保存数 | 5 | 0 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## Dust Dust は自らを人とエージェントの協働のための「マルチプレイヤー AI」と位置づけています。従業員ごとに個別のチャットボットを与えるのではなく、企業知識・接続済みツール・会話・通知を共有するエージェントをチームで構築し、人と AI の間で業務を往復させます。エージェントは部門をまたいで再利用でき、重要な箇所では人間のレビューが残ります。 差別化の核は文脈です。多くの AI ツールは Slack の 1 メッセージや CRM の 1 レコードしか取得できませんが、Dust のエージェントは Slack、CRM、ドキュメントなど社内システムを横断して文脈を集約し、全体像を踏まえて回答し、そのまま行動に移せます。70 以上のコネクタがメッセージ、カレンダー、CRM、ファイル保管、プロジェクト管理、データ、財務ツールをカバーし、同じゲートウェイから MCP サーバーにも接続できます。 ガバナンスも主要機能です。Dust は「エージェントがアクセスできる対象」と「利用できる人」を分離する二層の権限モデル、SCIM 同期グループ、管理者承認の例外設定、監査ログ、導入率・利用量・コスト・ROI を可視化する分析を提供します。SOC 2 Type II を取得し、米国または EU のデータ所在地やシングルテナント配備にも対応します。OpenAI、Anthropic、Google、Mistral などの 20 以上のフロンティア／オープンソースモデルでエージェントを構築でき、ワークフローごとに最適なモデルを選べます。同社によれば 3,000 社以上、30 万以上のエージェントが稼働しています。 **料金とプラン:** 要見積もり（Contact for pricing）。サインアップ後の無料トライアルはありますが、料金プランはチーム・企業向けで、従量制クレジット、ボリューム価格、専任サポートを含みます。正確な金額は営業への問い合わせが必要です。 - **企業文脈を持つエージェント:** Slack、Notion、Google Drive、GitHub、Salesforce、Zendesk など 70 以上のツールに接続し、一般論ではなく実際の社内知識に基づいて回答します。 - **70 以上のコネクタと MCP 対応:** メッセージ、CRM、ドキュメント、プロジェクト管理、データ、財務ツール、MCP サーバーを 1 つのプラットフォームで接続し、チャットだけでなくシステム横断の実行を可能にします。 - **モデルの柔軟性:** OpenAI、Anthropic、Google、Mistral などの 20 以上のフロンティア／オープンソースモデルでエージェントを構築できます。 - **AI ネイティブなガバナンス:** 二層の権限モデル、SCIM 同期グループ、管理者承認、監査ログ、利用分析により、スピードを保ちながら社内データを保護します。 - **マルチプレイヤー協働:** 人とエージェントが文脈・ツール・通知を共有し、再利用可能なスキルと人間のレビューを組み込んだ部門横断ワークフローを実現します。 **強み:** 70 以上のエンタープライズコネクタによる深い文脈集約; 権限・監査ログ・SOC 2 Type II による強固な企業ガバナンス; モデル非依存：20 以上のフロンティア／オープンソースモデルから選択可能; 部門をまたいで再利用できる共有エージェント **制約・デメリット:** 営業主導の価格体系のため、デモ前にコストを見積もりにくい; コネクタと権限の設定には相応の管理工数が必要; 広範な展開で価値が最大化するため、小規模チームには負担が大きい [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/dust.md) ## EvalCore EvalCoreはAIエンジニアリングでよくある失敗を解決します。プロンプトを調整し、モデルを差し替え、依存関係を更新したら、本番で静かに何かが壊れていた——という状況です。EvalCoreは、高コストで非決定的なモデル呼び出しをCIで再実行する代わりに、AIの挙動をスナップショットとして扱います。評価とはターゲットを記述したYAMLファイルとJSONLデータセット、そして「良い」とは何かを定義するスコアラーを重ねたものです。 最初の実行は本物のモデルに対して行われます。OpenAI互換のエンドポイント、vLLM、Ollama、独自のREST API、シェルコマンド、OpenTelemetry/OpenInferenceトレースなど、何でも対象になります。すべてのリクエストとレスポンスは、正規化されたリクエストのハッシュをキーとしてローカルのSQLiteカセットに書き込まれ、サマリーにはトークン数とコストが表示されます。以降はCIが `--cache replay` でそれらをバイト単位で再生します。ネットワークなし、APIキーなし、気まぐれな審査モデルなしで、同じ入力は常に同じ判定を生みます。 カセットをリポジトリにコミットすれば、`--baseline main` の比較は本当の回帰だけを失敗とし、プロセスの終了コードがパイプラインを止めます。トライアル、モデル比較、エージェントトレース、ゲート、レポートはすべて数行のYAMLか1つのフラグで扱え、フレームワークは不要です。小さなRustバイナリ1つとして配布され、ターゲット側の言語を問わず、テレメトリも収集しません。 **料金とプラン:** Apache-2.0ライセンスの無料オープンソース。オフラインのカセット再生によりCIでのコストは$0です。cargoまたはビルド済みバイナリで導入でき、登録・サーバー・テレメトリはありません。 - **一度記録すれば、永続的に再生:** ライブ実行でモデルのリクエストとレスポンスをすべてローカルSQLiteカセットに取り込み、CIがオフラインで決定的にゼロコストで再生します。 - **何でもターゲットにできる:** OpenAI互換エンドポイント、vLLM、Ollama、独自REST API、シェルコマンド、OTel/OpenInferenceトレースを指定可能。SDKは不要です。 - **「良い」を定義するスコアラー:** containsやjudgeルーブリックなどのスコアラーをYAMLで重ね、各ケースの正解がどういう形かを正確に表現します。 - **回帰ゲートとベースライン:** ベースライン分岐と比較して本当の回帰だけを失敗とし、終了コードでプルリクエストを止めます。 - **コスト・トークン・レポート内蔵:** サマリーはライブ実行のトークン使用量と費用を報告し、トライアル、モデル比較、履歴が推移を可視化します。 **強み:** Apache-2.0の真に無料なオープンソースで、従量課金なし; 決定的なオフライン再生により、不安定で高価なモデル呼び出しをCIから排除; 依存のない単一バイナリで、アプリの言語に依存しない; 設定はYAMLとJSONLのみで、スイートのレビューとバージョン管理が容易 **制約・デメリット:** Rustツールチェーンまたはビルド済みバイナリとコマンドライン操作の習熟が必要; カセットはまずライブで記録する必要があり、初期設定には実APIへのアクセスが要る; ホスト型ダッシュボードはなく、結果と履歴はリポジトリとCIログに残る [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/evalcore.md) ## よくある質問 ### Dust と EvalCore の月間トラフィックはどのように比較されますか？ Dust の月間訪問数は 547,217、EvalCore は 0 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？ Dust の前月比成長率は +1.8%、EvalCore は 0% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ Dust: 料金は要問い合わせ。要見積もり（Contact for pricing）。サインアップ後の無料トライアルはありますが、料金プランはチーム・企業向けで、従量制クレジット、ボリューム価格、専任サポートを含みます。正確な金額は営業への問い合わせが必要です。 EvalCore: 無料。Apache-2.0ライセンスの無料オープンソース。オフラインのカセット再生によりCIでのコストは$0です。cargoまたはビルド済みバイナリで導入でき、登録・サーバー・テレメトリはありません。 ## 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 | [Notion](https://openaitools.app/ja/tool/t) | 173,441,670 | +0.1% | フリーミアム | Provides a unified connected workspace for team documents and databases, but lacks Dust's advanced multi-source enterprise knowledge indexing. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/t.md) | | 2 | [Salesforce Agentforce（旧 Einstein）](https://openaitools.app/ja/tool/salesforce-einstein) | 111,910,743 | +2.2% | フリーミアム | CRMエコシステムと深く統合して企業のワークフローを自動化しますが、Salesforceのソフトウェアスイートに強く依存しています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/salesforce-einstein.md) | | 3 | [Glean](https://openaitools.app/ja/tool/glean) | 3,301,875 | +0.1% | 料金は要問い合わせ | 企業全体でアクセス権限を考慮した堅牢な検索やナレッジ管理を提供しますが、カスタムのマルチモデルエージェントワークフローへの注力度はやや低めです。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/glean.md) | | 4 | [Abacus.AI](https://openaitools.app/ja/tool/abacus-ai) | 3,278,636 | -1.7% | 料金は要問い合わせ | マルチモデルのチャットアシスタントと自動機械学習最適化を組み合わせますが、データサイエンスパイプラインに重点を置いています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/abacus-ai.md) | | 5 | [KaneAI](https://openaitools.app/ja/tool/kaneai) | 901,340 | +13.2% | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | 自然言語でE2Eテストを計画・作成・自己修復する生成AIネイティブなQAエージェント | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/kaneai.md) | | 6 | [Taskade](https://openaitools.app/ja/tool/taskade) | 539,714 | -9.4% | フリーミアム | Taskade is an AI workspace that turns a single prompt into working business apps, complete with AI agents, automations, databases, tasks and docs — no code required. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/taskade.md) | | 7 | [Gumloop](https://openaitools.app/ja/tool/gumloop) | 379,557 | -21.1% | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | ビジュアルなノーコードのWebスクレイピングおよびデータ自動化パイプラインに優れていますが、Dustのような専用の内部ナレッジベース構造はありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/gumloop.md) | | 8 | [Tines](https://openaitools.app/ja/tool/tines) | 273,260 | +24.4% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | Focuses on secure enterprise workflow automation and security orchestration, but requires more manual setup for custom AI agents. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/tines.md) | | 9 | [Arize AI](https://openaitools.app/ja/tool/arize-com) | 249,028 | +3.2% | 有料、料金は要問い合わせ | 本番AIのためのエージェント可観測性・評価・継続的改善プラットフォーム | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/arize-com.md) | | 10 | [Mindgard](https://openaitools.app/ja/tool/mindgard) | 153,455 | +1.3% | 料金は要問い合わせ | 攻撃起点のAIセキュリティテストとレッドチーミング | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/mindgard.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/dust-vs-evalcore 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)