OpenCraft AI

OpenCraft AI

OpenCraft AI · 生産性向上

OpenCraft AI(Ocai)は従量課金のAIエージェントだ。サンドボックス内で実ツールを動かし、長い作業をAIサブエージェントに分担させ、セッションをまたいでプロジェクトを記憶する。

OpenCraft AI の画面プレビュー

OpenCraft AI について

About

OpenCraft AIとは

OpenCraft AIは同名企業が提供するAIエージェントプラットフォームだ。指示を1本書けば、エージェントが手順を組み、コードを書いて実行し、ファイルを開き、ウェブを検索して、仕上げ済みの成果物を返す。自分で完成させる下書きではない。提供形態はウェブアプリと、Windows・macOS・Linux向けのデスクトップアプリである。

土台はオープンウェイトのモデルだ。自社ラインのOcai Swift、Ocai Core、Ocai Ultraに加え、DeepSeek v4 ProとKimi K3も用意する。あるモデルが止まればタスクの途中で別のモデルが引き継ぐため、特定ベンダーに足元をすくわれない、というのが売り文句だ。

チャットアシスタントとの違いは実行層にある。作業は隔離されたサンドボックスで、実ツール・実コード・実ファイルを相手に進む。だから長いタスクを放置できる。エージェントの動作がサンドボックスの外に出ることも、手元のファイルを消すこともないと同社は説明する。

契約前に知っておきたい限界もある。課金はクレジット制なので、ヘビーに使えば実費がかさみ、残高を気にする必要がある。公開APIは文書化されておらず、Ocaiを自社バックエンドに組み込む道は今のところない。出力は人の確認が要る。数字と出典は特にそうだ。記憶はEnterprise版を除いて同社サーバー上に置かれる。Enterprise版なら自社インフラで動かせる。

はじめかた

  1. opencraftai.comでメールアドレスかGoogleアカウントを使って登録する。新規アカウントは無料クレジット付きで始まり、カード登録は不要だ。
  2. 用途に合わせてモデルラインを選ぶ。短いやり取りならSwift、日常作業ならCore、長い推論ならUltra。
  3. 指示は普通の言葉で書く。素材が要るならファイルを添付し、フォルダを指定するかリンクを貼る。
  4. エージェントの作業を眺める。手順は随時表示され、終わる前なら止めることも方向修正もできる。
  5. 出力を確認して書き出す。もう一巡必要なら同じスレッドで返信すれば、文脈が引き継がれる。

AIツール情報

OpenCraft AIの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。

無料プランはい
有料プランPay as you go, $0 to start (credits per 1M tokens, no subscription)
プラットフォームWeb browser, Windows, macOS, Linux
開発元OpenCraft AI
カテゴリ生産性向上
リリース日N/A
最終更新Oct 2026
サイト訪問数8.9K
サイト世界ランキング2.3M
API提供状況N/A

こんな人におすすめ

このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。

ユーザー

  • フリーランスやコンサルタント
  • 創業者や小規模プロダクトチーム
  • アナリストや研究者

タスク

  • 多段階のリサーチレポート
  • コードとファイルの作業
  • 平易な言葉でのデータ質問

シーン

  • 夜間のバッチ処理
  • 案件ごとに文脈を分ける仕事
  • データの所在に規則があるチーム

主な機能

実ツールを動かすサンドボックス

すべてのタスクは隔離された環境で走り、エージェントはコードを書き、実行し、ファイルを読み、成果物を作る。狙いは封じ込めだ。失敗したスクリプトが手元のノートPCに触れることはなく、長い処理を無人のまま流せる。作業について語るだけのチャット画面との差はここにある。

並列に動くAIサブエージェント

1つの依頼を複数のAIサブエージェントに展開し、同時に進めて結果を統合する。調査や大量ファイルの整理では、単線のスレッドでは出せない速度になる。書く指示は1本のままでいい。

モデルの自動切り替え

モデルが止まる、上限に当たる、出来が悪い。そんなときは別のモデルが引き継ぐ。切り替えに新しいプロンプトは要らない。オープンモデルのAIアシスタントを選ぶ実利はここで、1社の待ち行列や割当が空くのを待たずに済む。

プロジェクトをまたぐ記憶

Ocaiはファイル、判断、過去のスレッドを記憶し、後の実行にその文脈を持ち込む。効き方は数分ではなく数週間の単位で出る。背景を毎回説明しなくて済むぶん、繰り返しの作業が短くなる。古い文脈が古びていないかは確認したい。

文書分析とウェブ調査

PDF、表計算、スライド、コードフォルダを放り込めば、エージェントは読んでから答える。最新の数字が要るタスクではウェブも検索する。実際の依頼はほぼ添付付きで来るので、AI文書分析は知識労働者の日常的な入口になる。

対話で進めるデータ作業

データベースに平易な言葉で問い合わせ、スキーマを確認し、結果が何を意味するかを説明する。専任のアナリストがいないマーケや運用のチームなら、問いと数字の間が短くなる。複雑な結合は出す前に人が見たほうがいい。

メリットとデメリット

メリット

  • 従量課金なのでサブスクの固定費がない。クレジットは失効せず、使わない月はほぼゼロで済む。
  • サンドボックスのおかげで無人実行が現実的になる。一般向けエージェントでは珍しい。
  • オープンウェイトだから土台のエンジンを差し替えても監査してもよく、ベンダーが黙って製品を畳む心配も薄い。
  • 並列サブエージェントと記憶は使うほど効いてくる。同じ仕事が毎回ゼロからではなく、短くなっていく。
  • カード不要の無料クレジットがあるので、自分の仕事に合うか試すコストが低い。

デメリット

  • クレジットは固定費より予算を立てにくい。長い実行は想定より速く残高を削る。
  • 公開APIも文書化された連携手段もない。自社スタックにOcaiを入れたいチームは止まってしまう。
  • 回答の検証は依然として必要で、半分しか読んでいない文書でも自信ありげに要約してくる。
  • 標準プランでは記憶がベンダーのサーバーに置かれる。規制の厳しい業務には実質的な障害だ。

よくある質問

本来なら複数のツールと何度もの指示が要る多段階の作業をまとめて引き受ける。調査レポート、文書レビュー、コード変更、データ照会、下書きづくりだ。指示を渡せば、サンドボックス内で手順を組み立てて実行する。