Neptune.ai
- 使いやすさ
- セットアップ
- 料金
- サポート充実
- 連携・拡張性
- 機能性
- セキュリティ
あなたの職場・業務に求められることや重視することは？
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コスト
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-
IT導入補助金
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無料トライアル
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シェア
~ AIモデル開発プラットフォーム（AutoML／MLOps）
事業規模
中小
中堅
大企業
目次
カテゴリ別市場マーケットシェア
代替サービス
サービス基本情報
FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。
Neptune.aiの利用環境・機能
利用環境
端末・OS
Windows
シングルサインオン
対応言語
提供形態
-
対応サポート
-
機能
標準対応
オプション/条件付き
非対応
AIモデル開発プラットフォーム（AutoML／MLOps）
モデル自動生成（AutoML）
学習パイプライン構築
モデル評価・比較
モデル運用管理（MLOps）
データパイプライン連携
対応データ（表）
対応データ（時系列）
対応データ（画像）
対応データ（テキスト）
リアルタイム推論API
バッチ推論
サーバレス推論
モデルアーティファクト出力（Docker／ONNX）
AutoML（CV／NLP）
AutoML（時系列）
BYOM対応（外部モデル持ち込み）
コード拡張（SDK／Notebook）
ノーコード前処理
データ取込パイプライン
特徴量ストア（Feature Store）
データ品質管理（データ品質／系譜）
モデル監視（精度／ドリフト）
監査ログ（変更履歴）
Explainability（理由の見える化）
公平性チェック（バイアス検出／緩和）
自動再学習
CI／CD連携（継続的統合・継続デリバリー）
デプロイ実験管理（A/B・カナリア）
多系列・階層（時系列）
外生変数（時系列）
カレンダー要素（時系列）
予測区間（時系列）
将来予測タスク（TS）
異常検知タスク（TS）
画像分類（CV）
物体検出（CV）
画像分割（CV）
転移学習テンプレート（CV）
画像アノテーション
画像データ拡張
エッジ出力（CV）
テキスト分類（NLP）
感情・トピック分析（NLP）
固有表現抽出（NER／NLP）
要約・QA（NLP）
テキストアノテーション（NLP）
ベクトル検索／RAG連携
LLM微調整（大規模言語モデル）
日本語UI対応
日本語前処理適合
日本市場データ構造適合
Neptune.aiのプラン
サービスカテゴリ
AI・エージェント
汎用生成AI・エージェント
テキスト・ドキュメント
営業・マーケティング
ソフトウェア(Saas)
HR (人事・労務・組織・採用)
オフィス環境・総務・施設管理
プロジェクト管理・業務効率化
Web／ECサイト構築
開発・ITインフラ・セキュリティ
データ分析・連携
かんたんな質問に答えるだけで、自社向けのシステム要件を整理し、ぴったりのサービスをチェックすることができます。