# Captum

OpenAITools.app のテレメトリ（2026-11-11 検証）によると、Captum（captum.ai）は AI開発者ツールに分類される AI プラットフォームで、月間 4464 の訪問を生み出し、前月比のトラフィック増減は -3325（-42.7%）です。主要な地域市場はアメリカ合衆国（トラフィックシェア 97.2%）で、無料の料金モデルで運営されています。月間ボリューム別の主な競合代替ツールには ModelScope（月間 308.54万訪問）、General Reasoning（月間 9441 訪問）、Cortex Labs（月間 3594 訪問）が含まれます。

PyTorchのためのオープンソース模型解釈ライブラリ

## 主なテレメトリと仕様

| 指標 | 値 |
| :--- | :--- |
| ツール名 | Captum |
| ハンドル | captum-ai |
| Status | active |
| Origin | open_source |
| Maintenance | active |
| 公式ドメイン | captum.ai |
| ウェブサイト URL | https://captum.ai |
| カテゴリ | AI開発者ツール, AIモデル, オープンソース AI モデル, AIリサーチツール |
| 料金モデル | 無料 |
| 月間訪問数 | 4,464 |
| 前月比トラフィック変動 | -3,325 |
| 前月比成長率 | -42.7% |
| 主要市場 | アメリカ合衆国 |
| 市場シェア | 97.2% |
| ダイレクト訪問 | 1,562 |
| オーガニック検索訪問 | — |
| ソーシャル訪問 | — |
| リファラル訪問 | 605 |
| メール訪問 | 131 |
| レビュースコア | 4.7 |
| 保存数 | 0 |
| 対応プラットフォーム | ウェブサイト |
| 請求プラットフォーム |  |
| 属性 | 機能: ウェブサイト; 料金: 無料 |
| タグ | モデル解釈性, PyTorch, アトリビューション, Integrated Gradients, ビジョン, テキスト, 説明可能なAI, 説明可能AI（XAI） |

## 概要

Captum（ラテン語で「理解する」）は、PyTorchモデルの予測を説明するためのオープンソースで拡張可能なライブラリです。Integrated Gradients、GradientShap、Saliency、Occlusionなど多数の帰属アルゴリズムを一貫したAPIで提供するため、ネットワークを書き換えずに各入力特徴が出力にどれだけ寄与したかを測定できます。ほとんどのPyTorchモデルは最小限の変更で利用できます。

設計上マルチモーダルに対応しており、画像モデルだけでなくテキストやその他のデータ型でも同じワークフローが使えます。コアとなる帰属手法に加え、中間層の検査、帰属の可視化、説明の頑健性や忠実性を指標で評価するツールも備えています。

Captumは研究用途にも本番用途にも適しています。オープンソースで汎用的なライブラリであるため、固定の手法に縛られず新しい解釈アルゴリズムを実装・ベンチマーク・比較できます。ドキュメント、チュートリアル、APIリファレンスはcaptum.aiにあり、コードはpipやcondaで導入でき、Meta PlatformsのもとGitHubで公開されています。

## 料金とプラン

Captumは完全に無料のオープンソースで、pipまたはcondaで導入でき、有料プランはありません。

## 主な機能と特長

- **豊富な帰属アルゴリズム:** Integrated Gradients、GradientShap、Saliency、Occlusion、DeepLIFTなどを単一の一貫したインターフェースで提供します。
- **マルチモーダル対応:** 画像・テキスト・その他のモダリティに対応し、同じ解釈ワークフローを適用できます。
- **PyTorchへの変更は最小限:** ほとんどのPyTorchモデル構造をサポートし、元のネットワークをほぼ変更せずに使えます。
- **拡張可能でオープン:** 解釈研究向けの汎用オープンソースライブラリで、新しいアルゴリズムを実装・評価できます。
- **層の帰属と指標:** 内部層を検査し、説明がモデル挙動を忠実に反映しているかを評価するツールを提供します。

## 主なユースケース

- **解釈手法のベンチマーク (機械学習研究者):** 既存のベースラインに対して新しい帰属アルゴリズムを実装・比較し、基盤を一から作る手間を省きます。
- **画像モデルの予測を説明 (コンピュータビジョンエンジニア):** どのピクセルや領域が分類結果を左右したかを示す帰属マップを生成し、デバッグやレビューに活用します。
- **テキストモデル出力の帰属 (NLP実務者):** トークンや埋め込み、隠れ状態の予測への寄与を測定し、透明性と誤り分析に役立てます。
- **説明の忠実性を評価 (責任あるAI責任者):** 指標を用いて、モデルが示す根拠が実際の意思決定過程に対応しているかを確認します。

## 強み

- 無料かつオープンソースで、MetaがPyTorchとともに保守
- 帰属アルゴリズムの網羅性が高くドキュメントも充実
- モダリティを横断してAPIが一貫し、モデル変更も最小
- チュートリアル、APIリファレンス、指標ツールが活発

## 制約・デメリット

- 開発者・研究者向けで非技術者には不向き
- 帰属手法の理解には相応の機械学習知識が必要
- 可視化分析向けのホスト型サービスやSaaSはない

## よくある質問

### Captumは無料ですか？
はい。Captumは無料で公開されたオープンソースライブラリで、pipまたはcondaで導入でき、有料プランはありません。

### 既存のPyTorchモデルで使えますか？
多くの場合使えます。ほとんどのPyTorchモデル型をサポートし、元のネットワークをほとんど変更せず適用できます。

### どのデータ型に対応していますか？
マルチモーダルに対応し、画像やテキストをはじめ他のモダリティでも同じ解釈ワークフローが使えます。

### Captumは誰が保守していますか？
PyTorchを手がけるMeta Platformsのもとで開発され、GitHubで公開されています。

### Captum の月間トラフィックと成長トレンドはどうですか？
Captum は現在、月間 4464 の訪問があり、前月比のトラフィック変動は -3325（成長率 -42.7%）です。主要な流入市場はアメリカ合衆国（シェア 97.2%）で、月間 1562 のダイレクト訪問と月間 — のオーガニック検索訪問を含みます。

### Captum は無料ですか？料金モデルは何ですか？
Captum は無料の料金モデルで運営されています。Captumは完全に無料のオープンソースで、pipまたはcondaで導入でき、有料プランはありません。対応する請求・チェックアウトプラットフォームには未掲載が含まれます。

### 2026年における Captum の最適な代替ツールはどれですか？
OpenAITools.app のカテゴリ別トラフィックと機能の適合性に基づくと、Captum の代替ツールトップ5は次のとおりです: 1. ModelScope（月間 308.54万訪問）; 2. General Reasoning（月間 9441 訪問）; 3. Cortex Labs（月間 3594 訪問）; 4. MindSpore（昇思）（月間 4.66万訪問）; 5. Roboflow（月間 143.12万訪問）。

### Captum はどのプラットフォームと主要な AI 機能に対応していますか？
Captum は AI開発者ツール, AIモデル, オープンソース AI モデル, AIリサーチツールに分類され、以下のプラットフォームに対応しています: ウェブサイト。中核機能のタグにはモデル解釈性, PyTorch, アトリビューション, Integrated Gradients, ビジョン, テキストが含まれます。

## 代替ツール

| ツール名 | 月間訪問数 | 料金モデル | 比較 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| [ModelScope](https://openaitools.app/ja/tool/modelscope-community) | 3,085,423 | 無料 | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/captum-ai-vs-modelscope-community) |
| [General Reasoning](https://openaitools.app/ja/tool/general-reasoning) | 9,441 | 無料 | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/captum-ai-vs-general-reasoning) |
| [Cortex Labs](https://openaitools.app/ja/tool/cortexlabs-ai) | 3,594 | 料金は要問い合わせ、無料 | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/captum-ai-vs-cortexlabs-ai) |
| [MindSpore（昇思）](https://openaitools.app/ja/tool/mindspore-cn) | 46,573 | 無料 | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/captum-ai-vs-mindspore-cn) |
| [Roboflow](https://openaitools.app/ja/tool/roboflow) | 1,431,204 | フリーミアム、料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/captum-ai-vs-roboflow) |
| [EyeGestures](https://openaitools.app/ja/tool/eyegestures) | 1,362 | フリーミアム | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/captum-ai-vs-eyegestures) |
| [Vana](https://openaitools.app/ja/tool/vana-com) | 5,701 | 無料 | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/captum-ai-vs-vana-com) |
| [EverMemOS](https://openaitools.app/ja/tool/evermemos) | 24,237 | 無料トライアル、無料 | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/captum-ai-vs-evermemos) |
| [Scale](https://openaitools.app/ja/tool/scale) | 616,915 | 料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/captum-ai-vs-scale) |
| [Label Studio](https://openaitools.app/ja/tool/label-studio) | 137,199 | 料金は要問い合わせ、無料 | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/captum-ai-vs-label-studio) |
| [AI/ML API](https://openaitools.app/ja/tool/ai-ml-api) | 232,946 | Pay-as-you-go credits (free to start); enterprise custom pricing on request | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/ai-ml-api-vs-captum-ai) |
| [OpenLIT](https://openaitools.app/ja/tool/openlit) | 6,028 | 無料 | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/captum-ai-vs-openlit) |

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出典: https://openaitools.app/ja/tool/captum-ai