# Shaped vs supermemory Shaped は月間 11,871 訪問、前月比成長率 -39.2%、料金体系料金は要問い合わせを記録しています。supermemory は月間 156,579 訪問、成長率 -7.7%、料金体系料金は要問い合わせを記録しています。 | 指標 | [Shaped](https://openaitools.app/ja/tool/shaped) | [supermemory](https://openaitools.app/ja/tool/supermemory-1) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://www.shaped.ai | https://supermemory.ai | | カテゴリ | AI 検索エンジン, AI API, Large Language Models (LLMs), AI SNS | AI API, Large Language Models (LLMs), AI開発者ツール, AI Agent | | 料金モデル | 料金は要問い合わせ | 料金は要問い合わせ | | 月間訪問数 | 11,871 | 156,579 | | 前月比成長率 | -39.2% | -7.7% | | 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 | 4,726 | 71,163 | | レビュースコア | 4.8 | 4.5 | | 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 | ## Shaped Shaped は自らを「フィードバックループを備えた唯一のベクトルデータベース」と位置づけています。静的な埋め込みストアではなく、クリック、購入、視聴時間といったあらゆるユーザー行動から継続的に学習し、製品が使われるほど検索結果が精度を増します。1 つの ShapedQL クエリで、テキスト、ユーザー ID、アイテム ID による検索、フィルタリング、ML モデルによるスコアリング、多様性のための再ランキングを同時に実行できます。 アーキテクチャは 3 層構造です。クエリ層は 50ms 未満のレイテンシでリアルタイム検索とランキングを担います。インテリジェンス層は動的な埋め込み、ユーザーとアイテムのコンテキスト、継続的なモデル学習を管理します。データ層は Snowflake、BigQuery、Redshift、Kafka、PostgreSQL、Shopify、Amplitude など 30 以上のソースに接続し、ETL なしでバッチデータとストリーミングデータを単一スキーマに統合します。 Shaped は SOC 2 Type II 認証、GDPR/CCPA/HIPAA 準拠、99.95% のアップタイム SLA をうたう企業向けのセキュリティを備え、50 億件以上のドキュメント規模に対応します。サイトには Shaped が Whatnot に買収されたと記載されていますが、製品は Shaped ブランドで運営を続けており、新規ユーザーはクレジットカード不要で 100 ドルの無料クレジットを利用できます。 **料金とプラン:** 価格は要問い合わせ。新規ユーザーはクレジットカード不要で 100 ドルの無料クレジットを利用でき、Shaped Cloud のプランは利用量と規模に応じて見積もられます。 - **ShapedQL 統合クエリ言語:** SQL ライクな単一クエリで、セマンティック検索、キーワード検索、行動モデルを横断した検索・フィルタ・スコアリング・再ランキングを実行します。 - **パーソナライズされたハイブリッド検索:** セマンティック検索とキーワード検索を組み合わせ、各ユーザーの予測クリック率とエンゲージメントで結果を再ランキングします。 - **継続学習のフィードバックループ:** ML モデルがライブのインタラクション信号で再学習し、トラフィックの増加に伴ってランキング品質が自動的に向上します。 - **30 以上のネイティブコネクタ:** Snowflake、Kafka、BigQuery、Shopify などのデータウェアハウス、分析ツール、イベントパイプラインから ETL なしでデータを取り込みます。 - **50ms 未満の配信とエンタープライズ規模:** 50 億件以上のドキュメントを 99.95% のアップタイム SLA で処理し、SOC 2 Type II、GDPR、CCPA、HIPAA に準拠します。 **強み:** ベクトル検索、ML 再ランキング、学習を単一クエリに統合し、脆弱なマルチベンダー構成を置き換える; 実際のインタラクション信号から継続的に学習し、結果が自動的に改善する; 広範なコネクタで ETL なしにバッチとストリーミングのデータを取り込める; 強固なコンプライアンス（SOC 2 Type II、GDPR、HIPAA）と 99.95% アップタイム SLA を公開 **制約・デメリット:** 価格が見積もり制のため、営業に問い合わせるまでコストを把握しにくい; ShapedQL とパイプラインの概念は、レレバンスエンジニアリングに不慣れなチームには学習曲線がある; 現在は Whatnot 傘下のため、長期的な単独ロードマップの明確さは買収先に依存する可能性がある [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/shaped.md) ## supermemory 多くのLLMアプリはメモリを後付けの機能として扱います。コンテキストが埋まるまでチャット履歴をプロンプトに詰め込み、次のセッションやモデル切り替えで全て失われます。supermemory はこの問題をインフラとして解きます。learner-1 モデルが入力素材（会話、ファイル、URL、生データ）を読み、ベクトルグラフデータベースに対して更新・統合・推論・忘却の操作を行います。その結果、学びは肥大化するトランスクリプトとして積み上がるのではなく、密で相互接続され、時間を理解した形で保たれます。 リクエスト時には関連する記憶がトークンとしてエージェントのコンテキストに直接注入されるため、このアプローチはモデルにもハーネスにも依存しません。学習と記憶がモデル提供元の外側にあるため、蓄積された理解はアプリケーションとともに移動します。Claude、GPT系、Gemini、オープンウェイトモデルのいずれでも、SDK・プラグイン・MCP のいずれで動かしても同じです。 同社はこれをエージェント基盤の難所と位置づけ、公開データで裏づけています。本番トラフィックでのサブ秒リコール、月間約1兆トークンの処理、LongMemEval・LoCoMo・ConvoMem のベンチマーク、大規模コーパスでの markdown ファイル記憶とのコスト比較などです。エンタープライズ向けには SOC 2 Type II 認証、上位プランでの HIPAA BAA、GDPR 準拠、そしてクラウドから VPC、オンプレミス、エアギャップ環境までの展開選択肢を備えます。 **料金とプラン:** 料金はセルフサーブのプランとエンタープライズ契約に分かれるため、サイトは問い合わせ型の価格モデルを採用しています。Free、Pro、Max は標準的な PDF 抽出と個人利用をカバーし、Scale と Enterprise は OCR や図表・ダイアグラムの説明を含む高度な文書抽出、高い上限、SOC 2 Type II や HIPAA BAA などのセキュリティ保証、そして自社 VPC・データセンター・エアギャップ環境への展開を追加します。正確な金額は料金ページで最新のレートを確認してください。 - **learner-1 メモリモデル:** 専用モデルが保存済みコンテキストに対して抽出・統合・推論・忘却を行い、記憶グラフを単に蓄積させるのではなく継続的に改善します。 - **ベクトルグラフ記憶ストア:** 各学習は関連するエンティティ・出典・時点にリンクし、内容だけでなく時間を理解した関係マップを保持します。 - **モデル・ハーネス・MCP 非依存:** 記憶はモデル提供元の外側にあり、API、SDK、プラグイン、MCP 経由で利用されるため、モデルやツールをまたいで文脈が引き継がれます。 - **リアルタイムのコンテキスト注入:** 関連する記憶をリクエスト時にトークンとしてプロンプトへ注入し、無限に伸びる履歴なしで適切な文脈をエージェントに与えます。 - **エンタープライズ展開とコンプライアンス:** SOC 2 Type II、上位プランの HIPAA BAA、GDPR 準拠に加え、クラウド、自社 VPC、自社データセンター、エアギャップへの展開をサポートします。 **強み:** 記憶がモデル提供元から切り離されているため、モデルを替えても蓄積した文脈が生き続ける; 公開ベンチマーク、レイテンシ値、コスト比較などエンジニアリング面の根拠が豊富; REST API、SDK、プラグイン、MCP といった複数の統合手段; SOC 2 Type II、HIPAA BAA、GDPR、エアギャップ展開などエンタープライズ対応が充実 **制約・デメリット:** 公開サイト上のセルフサーブ価格は簡素で、正確なプラン費用は営業との相談が必要な場合がある; エンドユーザー向けアプリではなくインフラであるため、価値を実感するまでに実装作業が要る; ベンチマーク結果や導入実績はベンダー発表であり、自社ワークロードでの検証が望ましい [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/supermemory-1.md) ## よくある質問 ### Shaped と supermemory の月間トラフィックはどのように比較されますか？ Shaped の月間訪問数は 11,871、supermemory は 156,579 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？ Shaped の前月比成長率は -39.2%、supermemory は -7.7% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ Shaped: 料金は要問い合わせ。価格は要問い合わせ。新規ユーザーはクレジットカード不要で 100 ドルの無料クレジットを利用でき、Shaped Cloud のプランは利用量と規模に応じて見積もられます。 supermemory: 料金は要問い合わせ。料金はセルフサーブのプランとエンタープライズ契約に分かれるため、サイトは問い合わせ型の価格モデルを採用しています。Free、Pro、Max は標準的な PDF 抽出と個人利用をカバーし、Scale と Enterprise は OCR や図表・ダイアグラムの説明を含む高度な文書抽出、高い上限、SOC 2 Type II や HIPAA BAA などのセキュリティ保証、そして自社 VPC・データセンター・エアギャップ環境への展開を追加します。正確な金額は料金ページで最新のレートを確認してください。 ## 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 | [Composio](https://openaitools.app/ja/tool/composio) | 2,782,603 | +22.8% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | Focuses on tool integrations and authentication for agents, complementing memory engines rather than storing cross-session context. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/composio.md) | | 2 | [Exa](https://openaitools.app/ja/tool/exa-ai) | 1,062,574 | +16.8% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | AIエージェントのためのWeb検索APIとクローラー | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/exa-ai.md) | | 3 | [Algolia](https://openaitools.app/ja/tool/algolia) | 689,970 | -11% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | モダンなアプリとコマースのための AI 検索・検索基盤 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/algolia.md) | | 4 | [LiteLLM](https://openaitools.app/ja/tool/litellm) | 576,967 | +7.9% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | 100 以上の LLM プロバイダーをつなぐオープンソース AI ゲートウェイ | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/litellm.md) | | 5 | [Merge](https://openaitools.app/ja/tool/merge-dev) | 313,201 | +1.7% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | エージェントをデータ・ツール・モデルにつなぐユニバーサル・コンテキストエンジン | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/merge-dev.md) | | 6 | [Pinecone](https://openaitools.app/ja/tool/pinecone) | 286,732 | -31% | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | エンタープライズ向けのスケーラブルなベクトル検索とRAGストレージを提供しますが、supermemoryのような自動エージェントメモリグラフ抽象化機能はありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/pinecone.md) | | 7 | [Jina AI](https://openaitools.app/ja/tool/jina-ai) | 280,782 | -16.5% | フリーミアム、有料 | 埋め込み・リランカー・Reader API で構築する検索基盤 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/jina-ai.md) | | 8 | [Portkey](https://openaitools.app/ja/tool/portkey-ai) | 195,650 | -9.4% | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | 本番 LLM アプリのための AI ゲートウェイ、可観測性、ガードレール | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/portkey-ai.md) | | 9 | [Honcho](https://openaitools.app/ja/tool/honcho) | 137,752 | +2.2% | 有料、料金は要問い合わせ | ステートフルなエージェント向けにオープンソースの永続的ユーザーモデリングを提供するが、ユニバーサルベクトルグラフよりも対話心理学に重点を置いている。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/honcho.md) | | 10 | [Meilisearch](https://openaitools.app/ja/tool/meilisearch) | 119,713 | -21.5% | 無料トライアル、料金は要問い合わせ | セルフホストもクラウドも選べる超高速検索エンジン | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/meilisearch.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/shaped-vs-supermemory-1 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)