# Eraser vs EvalCore Eraser は月間 534,396 訪問、前月比成長率 -23.6%、料金体系フリーミアム、有料、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 | [Eraser](https://openaitools.app/ja/tool/eraser) | [EvalCore](https://openaitools.app/ja/tool/evalcore) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://www.eraser.io | https://evalcore.cc | | カテゴリ | AI 図解生成ツール, AI Copilot, AIデザイン生成, AI 文書生成ツール | AI テスト, AI開発者ツール, Large Language Models (LLMs), AI Agent | | 料金モデル | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | 無料 | | 月間訪問数 | 534,396 | 0 | | 前月比成長率 | -23.6% | 0% | | 主要市場 | インド | グローバル | | ダイレクト訪問 | 267,661 | 0 | | レビュースコア | 4.6 | 4.8 | | 保存数 | 3 | 0 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## Eraser Eraser は技術設計を担う人々のためのプラットフォームで、エンタープライズアーキテクト、DevOps やプラットフォームエンジニア、コンサルタント、ソフトウェアチームが主な利用者です。狙いは速さと正確さの両立にあり、何時間も箱を並べる代わりに、システムを説明するか Eraser にコードやクラウドアカウント、CMDB、表計算などの真の情報源を読ませることで、レイアウト規範に沿った図をそのまま得られます。 静的な画像にとどまらず、全社ビューから単一サービスまで掘り下げられるインタラクティブマップ、チームがシステムを順に理解できるガイド付き解説、設計書や技術文書向けの AI ドキュメント機能も備えます。共有スタイルプリセット、命名規則、参照アーキテクチャといったガバナンス機能により、作成者が増えても出力を統一できます。オープンソースのエージェントツールキットと MCP サーバーを使えば、Claude、Cursor、ChatGPT などがプログラムから図の作成・検索・エクスポートを行えます。 料金は無料の入口、有料プラン、エンタープライズ契約という階層で構成され、大規模組織向けにマルチテナント、シングルテナント、セルフホストの展開も選べます。セキュリティは SOC 2 Type 2 認証と SAML SSO に対応しています。 **料金とプラン:** フリーミアムに有料プランとカスタムのエンタープライズ見積もりを組み合わせた構成です。無料枠や DiagramGPT などの無料ツールがあり、有料の個人・チームプランとエンタープライズ契約が高度なガバナンス、セキュリティ、導入形態をカバーします。最新の料金は公式価格ページをご確認ください。 - **AI による作図:** テキストプロンプト、コード、Terraform、または PDF・Word・Excel・PowerPoint・Draw.io・Visio ファイルから構成図、フローチャート、シーケンス図、BPMN を生成します。 - **実システムに基づくマップ:** クラウドアカウント、リポジトリ、社内カタログと同期するインタラクティブマップを構築し、組織レベルから単一コンテナまで掘り下げられます。 - **Diagram-as-code 連携:** コードを貼るか、プライベート／パブリック Git リポジトリ、Confluence、Notion、VS Code、GitHub を接続し、図を実際の実装に即して保ちます。 - **オープンソースのエージェントツールキットと MCP サーバー:** MIT ライセンスで自社インフラ上にツールキットを実行でき、MCP 対応クライアントが OAuth や API トークンで図を作成・検索・更新・エクスポートできます。 - **チームのスタイル統制:** プリセット、命名・記法ルール、参照アーキテクチャにより、メンバー全員の図をブランドと表記に沿って統一します。 **強み:** プロンプト、コード、ファイルから整ったレイアウトの図を生成でき、乱雑な箱と矢印にならない; インタラクティブマップとガイド解説により非アーキテクトにも複雑なシステムが伝わる; MCP サーバーとオープンソースのツールキットがエージェント駆動・セルフホストの運用に合う; SSO、SAML、SOC 2 Type 2 といったエンタープライズ向け統制を備える **制約・デメリット:** チームとガバナンスの機能は設定を行って初めて最大の価値を発揮する; 高度なマッピングとセルフホスト展開は大規模組織向けで、個人利用にはやや重い [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/eraser.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 ### Eraser と EvalCore の月間トラフィックはどのように比較されますか？ Eraser の月間訪問数は 534,396、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？ Eraser の前月比成長率は -23.6%、EvalCore は 0% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ Eraser: フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ。フリーミアムに有料プランとカスタムのエンタープライズ見積もりを組み合わせた構成です。無料枠や DiagramGPT などの無料ツールがあり、有料の個人・チームプランとエンタープライズ契約が高度なガバナンス、セキュリティ、導入形態をカバーします。最新の料金は公式価格ページをご確認ください。 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 | [Miro](https://openaitools.app/ja/tool/miro) | 30,749,206 | +1.7% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | チームのブレインストーミングやビジュアルワークショップ向けに広大な無限キャンバスを提供しますが、Eraserのようなコードから図への自動化機能はありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/miro.md) | | 2 | [Napkin AI](https://openaitools.app/ja/tool/napkin) | 1,029,978 | -17.5% | フリーミアム | テキストドキュメント内にビジュアル図を直接自動埋め込みしますが、Eraserのようなクラウドアーキテクチャへの特化型フォーカスには欠けています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/napkin.md) | | 3 | [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) | | 4 | [EdrawMax](https://openaitools.app/ja/tool/edrawmax-com) | 301,707 | -6.5% | 有料 | Provides extensive drag-and-drop shapes and templates for general diagrams, but weaker automated code-to-diagram capabilities than Eraser. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/edrawmax-com.md) | | 5 | [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) | | 6 | [Cloudairy](https://openaitools.app/ja/tool/cloudairy) | 179,162 | -13% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | Combines team whiteboarding, documentation, and diagramming in one platform, but less tailored for automated codebase architecture. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/cloudairy.md) | | 7 | [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) | | 8 | [Future AGI](https://openaitools.app/ja/tool/future-agi) | 121,741 | -7.8% | Freemium, Usage-based | 自己改善するAIエージェントの構築・シミュレーション・評価・監視 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/future-agi.md) | | 9 | [Maxim AI](https://openaitools.app/ja/tool/maxim-ai) | 121,351 | +10% | Contact for Pricing, Free Open Source | Maxim AI is a platform for evaluating, testing, and monitoring AI applications, and the home of Bifrost, an open-source LLM gateway. It helps teams ship reliable AI features with tracing, evaluation, agent simulation, an | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/maxim-ai.md) | | 10 | [Maestro Studio Desktop Beta](https://openaitools.app/ja/tool/maestro-studio-desktop-beta) | 102,589 | -22.4% | フリーミアム | モバイルと Web のためのオープンソースで読める UI テスト | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/maestro-studio-desktop-beta.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/eraser-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)