従量課金制 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
チーム全体で AI を管理するのは面倒です。ツールが多すぎ、コストが上昇し、作業が重複します。解決策は？ GPT-4、Claude、PaLM 2 などのトップ AI モデルを統合し、ワークフローを合理化し、ガバナンスを強化するプラットフォーム。
Here’s what you need to know:
These platforms help enterprises cut AI costs, drive team collaboration, and simplify governance. Whether you need real-time co-editing, multi-cloud setups, or unified model access, there’s a solution tailored to fit your team.
Let’s explore how they work.
Prompts.ai はグループ向けに作られており、チームワークを最優先にした AI スペースを提供します。 1 人用のツールとは異なり、グループ タスクに焦点を当てており、多くの人が同時に使用できるようになります。グループは AI 作業に協力し、考えをすぐに共有し、混同することなく複雑なタスクを構築できます。
Prompts.ai は、GPT-4、Claude、LLaMA、Gemini などの 35 種類以上のトップ AI タイプを 1 つのスペースに統合することで、チームワークを容易にします。これにより、多くのアカウントを操作したり、異なる画面を使用したりする必要がなくなります。この分野の重要な部分は、モデルを並べて比較し、グループでさまざまな種類の AI をテストおよび確認できるようにすることです。たとえば、広告チームは広告テキストの作成にさまざまな種類を試すことができ、サポート チームは顧客の質問に答える最適な方法を見つけることができます。この 1 つの設定により、最も効果的なもの、コスト、結果をすべて 1 か所で比較できるようになります。
このプラットフォームは、AI リンクを通じて Slack、Gmail、Trello などの日常ツールともうまく連携しています。グループは、独自のリンクを作成したり、多くの API キーを処理したりすることなく、これらのツール間でタスクを設定できます。
Prompts.ai では、一丸となって取り組むことが鍵となります。グループは、ホワイトボードやドキュメントなどのツールを使用してプロンプトを編集し、Google ドキュメントのようなスペースを作成できます。これにより、広告担当者、ライター、企画担当者、上司が壁なく協力して働くことができます。
プロジェクトに関するすべての話が 1 か所にまとめられるため、選択肢やニュースが明確になり、混乱が減り、すべてが明確になります。
Prompts.ai は、使用されたトークンの数、コスト、機能の程度など、AI の使用を明確に追跡することでグループの効率を高めます。この明確なビューは、技術責任者がリソースの使用方法を選択し、モデルを選択するのに役立ちます。また、誰が何を閲覧できるのかに関する強力なルールにより、ワークフローの安全性と秩序が保たれます。
トップレベルの安全な保管と完全なチェックにより、チームは AI ツールを使用して、データを安全に保ち、ルールに従うことがあらゆる段階で重要であることを確認できます。これは、グループが連携してうまく機能する AI を使用して新しいアイデアを推進できるようにするプラットフォームの計画を完全に示しています。
Google Cloud's Vertex AI puts a lot of AI models and tools into one clear work area. By mixing Google’s AI tools with other choices, the platform makes a space where teams can make, try out, and use AI fixes. Let's look at what sets Vertex AI apart.
Vertex AI は、PaLM 2 や Codey など、テキストの作成、コードの終了、画像の確認などのジョブ向けに作成された多くの AI モデルと連携します。このプラットフォームは、TensorFlow、PyTorch、scikit-learn などの既知のオープンソース セットアップともよく適合するため、チームはお気に入りのツールを維持したまま通常の作業を続けることができます。
Model Garden パーツでは、Google や Hugging Face などの信頼できる友人が提供する既製のモデルを使用できます。たとえば、マーケティング チームはワード モデルを試してキャンペーンのワードを計画し、ヘルプ チームはチャットボット モデルを検討して購入者とより適切に会話できます。
Vertex AI Workbench を使用すると、共有ノートブックを通じてリアルタイムで共同作業できるようになり、データ担当者、技術担当者、ビジネス担当者がすべて参加して、変更を追跡し、メモを書くことができます。
大変な作業フローを簡素化するために、Vertex AI Pipelines はプロジェクトを小さくて簡単なタスクに分割します。この方法により、チーム メンバーはリンクを維持しながらプロジェクトの一部に取り組むことができ、提案システムの作成や機械によるコンテンツの作成に最適です。
Google Cloud は、共有モデル用の ONNX や作業計画用の Kubeflow などの形式をサポートすることで、共通のルールを維持しています。これにより、チームは閉じたシステムに囚われることなく、場所間でモデルを移動したり、外部の友人と作業したりすることができます。
このプラットフォームは REST API や gRPC 方式もサポートしているため、Salesforce、Slack、または自分で作成したアプリなどを使用して AI ツールを簡単に追加できます。
Google Cloud は、Google Cloud による完全なサポートからカスタム コンテナのセットアップまで、環境を整えるためのさまざまな方法を提供します。チームは簡単な API 呼び出しから始めて、必要に応じて大規模な多くのモデルのシステムに拡張できます。 Google Cloud がセットアップを担当することで、チームは AI の修正に集中できます。
Vertex AI Feature Store は、データ コントロールとルール ツールを組み合わせます。チームはデータやモデルにアクセスできるユーザーを設定し、プロジェクトでの使用状況を監視し、ルールに従っていることを確認するためにログを保存できます。これらの部分は、厳格なデータ ルールが鍵となる金融や医療などの分野では重要ですが、それでも連携することが不可欠です。
Anthropic の Claude AI は、ルールに基づいた大きなアイデアに基づいて構築されているため、リーダーです。これは、私たちがすでに行っているタスク内で安全かつ正しく使用することを目的としています。
クロードは現在のテクノロジーと仕事のシステムにぴったりと適合します。その API を使用すると、グループは AI ステップを自分たちの作業に直接追加でき、あらゆる種類のデータ スポットや制御ツールとリンクできます。共同作業が容易になるため、チームワークがスムーズになります。
Claude を使用すると、多くのユーザーが同時に共同作業できるため、グループでプロンプトを修正したり、コンテンツの作成や顧客のサポートなどの作業を簡単に行うことができます。これにより、チームはワークフローを混乱させることなく、より多くの作業を行うことができます。
Anthropic では、クラウド API から大規模オフィスのニーズまで、Claude の使用方法を選択できます。これは、データを安全に保ち、ルールを満たす必要があるグループに適しています。このプラットフォームには、安全性チェック、コンテンツの視聴、誰が何を閲覧できるか、何が行われたかを追跡するなどのツールがあり、AI の使用が適切でルールに適合していることを確認します。
アマゾン ウェブ サービス (AWS) は、大規模なクラウド セットアップを使用して、多くの AI アプリを支援しています。 AWS では、ツールの完全なセットを使用して、チームがさまざまなテクノロジーとデータ ソースを混合する AI フローを作成して実行できるようにします。
AWS には、AI および機械学習ツールが多数あります。これには、ベースモデル用の Amazon Bedrock、独自のモデルを作成するための SageMaker、テキストを読み取るための Comprehend が含まれます。これらのツールはうまく連携し、チームが AI ジョブのすべての段階でデータを適切に移動できるようにします。このシステムは他の作業システムと結合できるように作られているため、新たに多くの作業を行わなくても、さまざまな場所からデータを簡単に取得できるようになります。
選択肢が必要なチームのために、AWS では AWS Outposts などを使用してクラウドとローカルのセットアップの両方を使用できます。これは、チームがクラウドからすべてを管理しながら、必要な場所で AI タスクを実行できることを意味します。この組み合わせにより、チームが連携し、プロジェクトの流れが良くなります。
AWS は、Amazon SageMaker Studio などのツールを使用してチームが共同作業するのを支援し、AI 作成のための 1 つのスペースを提供します。データ担当者とエンジニアは同時にモデルで作業し、メモを共有し、テストをライブで見ることができます。共有スポットにより、モデル、データセット、コードに簡単にアクセスできるようになり、余分な作業が削減され、安定した作業が推進されます。
また、AWS CodeCommit や CodePipeline などのツールを使用すると、テスト、使用、変更の追跡などの作業をすべて単独で実行できるため、ワークフローが容易になります。これにより、通常のソフトウェア作成手順と同様に、AI のジョブが適切に維持されるようになります。
AWS は、チームのニーズやルールのニーズに合わせて、さまざまな活用方法を提供します。クラウドでタスクを実行する場合でも、クラウドとローカルの場所の両方でタスクを実行する場合でも、チームは作業目標を達成するために物事をうまく実行できます。
安全性とルールは AWS Identity and Access Management (IAM) によって第一に実現され、ユーザー、グループ、ロールの権限を厳密に制御できます。 AWS CloudTrail や CloudWatch などのツールは、システムの動作や使用方法に関するライブ情報を提供し、チームがコストを追跡し、業務を改善するのに役立ちます。 AWS はまた、HIPAA、SOC 2、GDPR などのルールに従い、AI ツールが安全かつプライベートな方法で動作することを保証します。
Databricks は、データ サイエンスと AI を Lakehouse プラットフォームに結合し、多くのデータ タイプとツールを混合する単一のエリアを作成します。これにより、データを安全に保管し、並べ替えながら、共同作業が容易になります。
Databricks は、さまざまなデータ スタイルと AI ツールをリンクします。 Apache Spark、MLflow、Delta Lake によく適合し、データベースやクラウド ストアからフロー データまですべてをカバーします。このステージは、Python、R、Scala、SQL などの多くのコード タイプに適合します。
また、Microsoft Azure、AWS、Google Cloud などの大規模なクラウド グループとの連携も優れているため、チームはセットアップを維持できます。エンジニアは、大きな操作を行わずに、Snowflake、PostgreSQL、MongoDB などの場所からデータを取得できます。
AI モデルの作成については、Databricks は TensorFlow、PyTorch、scikit-learn などのセットアップをサポートしています。チームは好みのツールを使用してモデルを構築し、その段階ですぐに開始できます。これにより、ツール間を移動するという困難な手順が省略され、ワークフローがスムーズになり、チームの作業効率が向上します。
Databricks は、チーム向けの強力なツールと連携して作業を強化します。 Databricks ワークスペースを使用すると、グループの人々が同時に AI タスクに取り組むことができます。データ担当者、エンジニア、アナリストは、メモを共有したり、コードについて話したり、変更をライブで確認したりして、全員が同じ認識を保っていることを確認できます。
MLflow は、AI モデルのライフサイクル全体を処理することでチームワークを支援します。チームは試行を追跡し、モデルの種類を確認し、発見を共有できるため、作業を簡単に調整して改善することができます。
Databricks を使用すると、チームワークが簡単になるだけでなく、ルールも簡単になります。 Unity カタログは制御を 1 か所にまとめ、チームがデータ使用のルールを設定し、情報を安全に保つことができるようにします。
厳しいルールが必要なグループのために、Databricks にはデータの開始を追跡し、モデルの動作をチェックするツールがあります。チームはデータの出所を追跡し、AI モデルがどのように考えるかを知ることができます。この明確なビューは、ルールのニーズを満たし、問題を適切に解決するのに役立ちます。
このステージではリソースの変更も簡単になります。ニーズが高まると、Databricks は必要に応じて電力使用量を変更します。これにより、チームは処理に関する余分な心配をせずに、AI セットアップの作成と改善に集中できます。
SuperAGI は、新しい AI ヘルプを使用して CRM 結合を変更するために作られたツールです。データとセットアップの制御だけを超えて、主要な市場機能を統合する Agentic CRM ツールを開始します。 SuperAGI は、エージェントのようなセットアップを使用することで、難しいフローを簡単な自動ジョブに分割し、ステップの動作を改善します。
SuperAGI は、Salesforce、HubSpot、Airtable などの大きな作業ツールとうまく連携します。この結合により、リードケアと顧客トークが自動化され、営業業務が 40% 増加します。そのエージェントの種類により、企業の技術セットアップ内のツールをリンクするフローのステップを構築できるため、グループでの作業がスムーズになります。
重要な部分は、ツールのビジュアル フロー メーカーです。これにより、グループはコーディングを必要とせずに、複数のチャネルにわたるフローのステップを作成および変更できます。このコード不要の部分は、広告や顧客サポートなど、さまざまな職種のユーザーにとって、AI 主導のフローを簡単に作成および改善できます。また、ライブ アップデートにより、チーム全員の同期が確保されます。
SuperAGI のエージェント ビルドは、難しいフローを簡単で小さなタスクに分割し、作業を台無しにすることなく、パーツのテスト、監視、変更を簡単に行うことができます。さらに、統合された CRM セットアップにより制御が 1 か所に集中され、適切な権利管理と自動ステップの監視が強化されます。
Langflow は、AI プロジェクトを作成するための明確な方法を提供します。パーツ間を簡単に移動できます。チームは、コーディングの知識がほとんどなくても、AI システムを作成、調整、セットアップできます。これにより、より多くの人が AI の仕事に飛び込むための扉が開かれます。そのビルドは他の多くのツールやセットアップによく適合します。
基本的に、Langflow は他のユーザーとうまく連携します。多くの言語モデル設定によく適合し、トップツールとリンクするための準備が整った部分があります。ピースごとに構築することで、複数回使用できるパーツを作成できるため、時間を節約し、変更に柔軟に対応できます。
チーム作業用のツールを使用すると、全員がより良く協力してより多くの作業を行うことができます。多くのメンバーが同時に作業に取り組むことができ、変更が発生するたびにそれを確認できます。誰が何を変更したかを追跡したり、メモツールを使用したりすることで、変更を追跡し、ツール内で直接会話できるようになります。これにより、作成プロセス全体がよりスムーズになり、より一体化したものになります。
Langflow は、主要なデータの種類と方法をサポートしており、他のシステムでも適切に動作することを保証します。さまざまなグループのニーズに合わせて、クラウド上、自分の場所、またはその両方にセットアップできます。また、ツール内で誰が何をできるのかは、安全でありながら作業しやすいように設定されており、安全で混合しやすい AI セットアップという目標に忠実です。
Akka はアクター メソッドを使用して、多くのタスクを一度に処理します。そのため、同時に多くのことを行う必要がある AI の仕事に最適です。必要に応じて成長するそのスキルは、困難な仕事にも対応できることを意味します。
Akka は、多くのコード言語やシステムによく適合します。 Java、Scala、.NET で動作するため、チームは使い慣れたツールを使用できます。また、Apache Kafka、Apache Cassandra、および多くのクラウド サービスなどのビッグ データ セットアップともうまくリンクしています。この組み合わせの容易さは、多くの変更をあまり必要とせずに、Akka を現在の技術セットアップに組み込むのに役立ちます。
このシステムにより、AI アプリの各部分が相互に適切に通信できるようになります。たとえば、ある部分が完了すると、データを次のステップにすばやく送信できます。これは、データの準備、モデルによる推測、その後の微調整など、多くのステップを伴う AI ジョブに適しています。 Akka は、データ フローを適切に行うことで、適切に機能し、管理が容易な AI システムの作成を支援します。
Akka のアクター モデルは、AI の大きな作業を小さな部分に分割し、チームが同時にパーツに取り組むことができるようにします。各アクターは独自の役割を果たし、混合作業を削減し、完了する量を増やします。
このシステムには問題を監視して修正するためのツールもあり、チームが AI がどのように機能しているかを把握できるようになります。メッセージがどのように移動するかを監視し、問題を早期に発見できます。この明確なビューにより、チームがうまく連携し、物事がスムーズに進むようになります。
Akka を使用すると、プライベート サーバー上、クラウド上、またはさまざまな場所にまたがってさまざまな方法でセットアップできます。その強力なセットアップにより、部品に障害が発生しても稼働し続けることができます。これは、常に準備ができている必要がある AI にとって重要です。
リソースの管理も Akka の強みです。チームは、各パートが取得するメモリと電力の量を設定して、大きなタスクが引き継がれるのを防ぎます。問題が発生した場合にどのように行動するかに関するルールを設定することもでき、困難な状況でもシステムを安定に保つことができます。この制御により、負荷の高い AI ジョブでも問題なく確実に動作します。
この比較では、さまざまなプラットフォームがエンタープライズ AI の課題にどのように取り組んでいるかを掘り下げ、それぞれの特有の強みとアプローチを示します。
相互運用性に関しては、プラットフォームは大きく異なります。 Prompts.ai は、35 を超えるモデルを 1 つのインターフェイスに統合し、アクセスと管理を簡素化することで際立っています。対照的に、Google Cloud は Vertex AI と厳選されたサードパーティ ツールの統合に重点を置いているのに対し、AWS はモデル選択のための Bedrock マーケットプレイスを提供しています。一方、Anthropic は、独自の AI モデルである Claude を中心にエコシステムを構築しています。
コラボレーション機能により、これらのプラットフォームはさらに差別化されます。 Prompts.ai は、リアルタイムの共同編集、共有アセット ライブラリ、詳細な権限制御を備えており、スムーズなチームワークを促進します。 Google Cloud などの従来のクラウド プロバイダーは、この点で不十分なことが多く、基本的な共有機能しか提供していません。
オープン標準に準拠する機能は、既存のエンタープライズ システムとの統合において重要な役割を果たします。ほとんどのプラットフォームは REST API と標準認証プロトコルをサポートしていますが、一部のプラットフォームはそれを超えています。 Databricks はデータ パイプラインの統合に優れ、Langflow はビジュアル ワークフロー標準に重点を置き、Akka はアクター モデルとの堅牢な相互運用性をもたらし、Java、Scala、および .NET 環境をサポートします。
導入の柔軟性も重要な要素です。 Prompts.ai は既存のシステムとシームレスに統合するように設計されたクラウドベースのソリューションを提供しますが、Databricks などの他の企業はハイブリッド モデルを重視し、AWS はマルチクラウド互換性を促進します。
AI のコストが上昇するにつれ、FinOps の可視性が不可欠になりました。 Prompts.ai は、リアルタイムのトークン追跡とコストの最適化でここをリードしており、AI ソフトウェアの費用を最大 98% 削減すると主張しています。従量課金制の TOKN クレジットにより、実際の使用量に応じて費用が調整され、定期的なサブスクリプション料金が不要になります。対照的に、従来のクラウド プロバイダーは基本的な請求ツールに依存することが多く、企業が AI 固有の予算編成に必要とする詳細なコスト管理が不足しています。
最後に、セキュリティ、コンプライアンス、サポートをカバーする米国企業の対応は依然として最優先事項です。 Prompts.ai は、エンタープライズ グレードのガバナンスと完全な監査証跡を提供し、透明性と監視を確保します。同様に、AWS と Google Cloud は広範なコンプライアンス認定を取得していることで高く評価されています。多くの場合、プラットフォームの選択は、組織の優先順位によって決まります。迅速な導入とコラボレーションを求めるチームは、Prompts.ai のような特殊なソリューションに傾く可能性がありますが、既存のクラウド インフラストラクチャに多額の投資を行っているチームは、プラットフォームを拡張して AI 機能を組み込むことを好む場合があります。
相互運用可能な AI の世界は、企業が AI ツールの無秩序化という増大する課題に対処し、チームのコラボレーションを向上させるために取り組んでいる中、急速に進歩しています。 Google Cloud や AWS などの主要なクラウド プロバイダーがエコシステムを拡大し続ける一方で、特化したプラットフォームの新たな波が現れています。これらのプラットフォームはエンタープライズ AI オーケストレーション専用に設計されており、統合を簡素化し、運用ワークフローを改善するソリューションを提供します。
最も効果的なプラットフォームには、複数の AI モデルが 1 つのインターフェイスの下にまとめられ、リアルタイムのチーム コラボレーションが可能になり、透明なコスト管理のためのツールが組み込まれているという、いくつかの優れた機能が共有されています。この組み合わせは、米国企業が異なる部門間で AI を拡張する際に直面する主な障害に直接対処します。
One of the most pressing needs is cost visibility. Platforms that incorporate detailed FinOps controls are changing the game by moving away from traditional software pricing models, making AI adoption more feasible for organizations of all sizes. Equally important is collaboration. Whether it’s marketing teams crafting LLM-driven campaigns, support teams fine-tuning AI assistants, or internal teams deploying shared workflows, modern platforms must support multi-user environments with proper permissions and shared resources. This collaborative approach is what sets these platforms apart from standalone APIs or single-purpose productivity tools.
最終的に企業は、迅速かつ共同での展開を可能にする特化したプラットフォームと、既存のインフラストラクチャ上に構築する広範なクラウド ソリューションのどちらかを選択する必要があります。どちらを選択するにせよ、ここで取り上げた企業は明らかな傾向を示しています。エンタープライズ AI の将来は、チームが切断されたツールの操作に煩わされることなくイノベーションを行えるようにする、統合され、協調的で、コストを意識したプラットフォームに依存しています。
Prompts.ai は、ユーザーが楽に共同作業できる一元化されたプラットフォームを提供することで、AI ワークフローのチームワークを合理化します。チームはプロンプトを共同編集し、エージェントを監督し、トークンの使用状況を随時監視できます。役割ベースの権限を使用すると、プロジェクトのアクティビティを明確に把握しながら、全員が安全に作業できます。
Features such as real-time syncing, shared asset libraries, and governance controls break down barriers, ensuring smooth collaboration. It’s an excellent fit for marketing teams crafting AI-powered campaigns, support teams refining virtual assistants, and internal groups deploying shared workflows with ease.
リアルタイムのコスト追跡により、経費を正確に管理できるため、チームは予算を守り、予期せぬ超過支出を回避できます。支出に関する最新の洞察を提供することで、チームは情報に基づいた意思決定を行い、プロジェクト要件の変化に応じて迅速に調整できるようになります。
この機能は、ダイナミックでプレッシャーのかかる設定で活動するチームに特に役立ちます。これにより、リソースが効果的かつ透過的に配分され、すべての関係者間のシームレスなコラボレーションと強い責任感が促進されます。
AI の相互運用性は、さまざまな AI モデルとシステム間のスムーズな相互作用を促進することで、企業のワークフローを強化します。この機能により、チームは特定のタスクに最適なツールを選択できるようになり、精度、効率、コスト管理が向上します。
AI オーケストレーションを簡素化し、IT のハードルを最小限に抑えることで、相互運用性により、スケーラブルで一貫性のあるワークフローが可能になります。結果？マーケティング、カスタマー サポート、社内業務などの主要分野にわたって、プロセスの効率化、意思決定の迅速化、生産性の向上が実現します。
