About A-SCORE

「使えるか/使えないか」を、
6軸×100点で数値化する。

A-SCOREは、中小企業の視点だけに絞ってAIツールを評価する独自スコア。コスト、学習コスト、中小企業適合度、サポート、拡張性、ROI見込みの6軸で、忖度なしに数値化します。

6評価軸
100各軸の満点
0広告・忖度
継続複数業界で評価
Methodology
A-SCORE v1.0
公開日2026-04-29
適用範囲全 29 ツール
次回再評価2026-10-31 まで
変更履歴ChangeLog v1.0 →
Why A-SCORE

なぜ独自スコアを作ったのか

既存のAIツールレビューは、ベンダーや大企業の視点に偏りがちです。「年商1億・社員30?200名・IT専任なし」の中小企業にとって、本当に使えるのかは別の問題。A-SCOREは、その視点だけに振り切った評価指標です。

01 / 中小企業視点
大企業や個人ではなく「中小企業」だけを見る

月額3万円・社員30?200名・IT専任なし??という共通条件で全ツールを比較。エンタープライズ機能や個人向け機能はあえて減点要素として扱います。

02 / 6軸の独立評価
「総合」より「弱点」が見える

6軸それぞれを100点満点で独立評価。総合点だけでなく、レーダーチャートで一目で「強み・弱み」がわかります。「総合70点だが学習コストが90点」のような選び方が可能。

03 / 透明な算出基準
「なぜその点数か」を必ず明記

各軸ごとに「何点減点した理由」「何点加点した理由」を本文中に明記。スコアの根拠を追えるため、自社の優先軸に合わせて再判断できます。

04 / AI+人のダブルチェック
AI編集が下書き→人間編集長が最終確認

AI編集(4名)が公開情報をリサーチしてスコア下書きを作成し、編集長(マーケティングリサーチ実務出身)が最終的な妥当性を確認。AI生成であることを必ず明示します。

Formula

スコアの算出式

6軸それぞれを0?100点で評価し、その単純平均を「総合A-SCORE」とします。重み付けはあえて行わず、シンプルに保つことで自社の優先度に合わせて再解釈しやすくしています。

100
COST
+
100
LEARNING
+
100
MATCH
+
100
SUPPORT
+
100
EXTEND
+
100
ROI
÷
6
AXES
=
A-SCORE
TOTAL
6 Axes

6つの評価軸

それぞれの軸は明確な「中小企業向け基準」に基づいて100点満点で評価します。基準を満たすほど高得点、外れるほど減点される設計です。

C / COST
コスト

中小企業が継続的に支払える範囲か。安いほど高評価。

満点基準:月額3万円以内(5名利用想定)/無料プランあり
減点:初期費用・最低契約期間・年間契約必須

L / LEARNING
学習コスト

非エンジニアが使い始められるまでの時間。短いほど高評価。

満点基準:1週間以内に基本操作を習得/日本語UI
減点:API連携必須・コマンド操作必須・英語のみ

M / MATCH
中小企業適合度

30?200名規模に適切に最適化されているか。「ちょうど良さ」を評価。

満点基準:同規模の導入実績多数/日本企業の業務に合った機能
減点:大企業向け機能過多/個人向けに振り切り

S / SUPPORT
サポート

困ったときに頼れるか。日本語対応とレスポンスを重視。

満点基準:日本語サポート/チャット平日24時間以内応答/導入支援あり
減点:英語のみ・コミュニティ頼み・有料プランのみサポート

E / EXTEND
拡張性

既存ツールと繋がるか。長期的な使いやすさに直結。

満点基準:Slack/Teams/Google Workspace連携/APIあり/Zapier対応
減点:連携なし・閉じたエコシステム

R / ROI
ROI見込み

投資回収の見込み。「何ヶ月で元が取れるか」を試算。

満点基準:6ヶ月以内に投資回収/削減効果が定量化可能
減点:効果が抽象的・成果まで12ヶ月超

Scoring Rubric

採点ルーブリック(6軸 × 5レベル)

各軸を 0?100 点で採点する際、抽象的な印象ではなく、5段階の「具体的な状態定義」に当てはめて点数を決めています。読者ご自身でも、ご利用中のツールが各軸でどのレベルに位置するか、この表と照らし合わせて確認できます。

90?100
EXCELLENT
70?89
GOOD
50?69
FAIR
30?49
WEAK
0?29
CRITICAL
コストC / COST 無料プラン充実 + 月額 5,000 円以下で5名利用可 月額 5,000?30,000 円 / 5名想定で中小企業に許容範囲 月額 30,000?80,000 円 / 効果次第で投資判断 月額 80,000?200,000 円 / 個別ROI試算が必須 月額 20 万円超 / 年間契約・最低数十seat必須
学習コストL / LEARNING 当日着手 → 1?3日で基本操作完了 / 日本語UI完備 1?2週間で基本機能を習得 / 日本語情報が一定量 2?4週間 / 英語ドキュメント中心 / 社内推進担当が必要 1?2ヶ月 / コマンド or API 操作が前提 エンジニアでも独力導入が困難 / 専門研修必須
中小企業適合度M / MATCH 30?200名規模での導入実績多数 / 業務にすぐ嵌まる 同規模での運用は十分可能 / 設計次第で機能を絞れる 大企業 or 個人向けに偏り / 中庸な使い方なら成立 機能過多 or 機能不足 / 中小企業には合わせにくい 用途・規模ともにミスマッチ / PoC段階で離脱推奨
サポートS / SUPPORT 日本語サポート / 平日24h以内応答 / 導入支援あり 日本語ドキュメントが一定量 / 営業日メール対応 英語サポートが基本 / 一部日本語コミュニティあり コミュニティ頼み / 公式サポートはエンタープライズのみ サポート窓口が実質機能していない / 自己解決前提
拡張性E / EXTEND 主要 SaaS(Slack/Teams/Workspace)連携 + 公開 API + Webhook 主要 SaaS と連携 / Zapier/Make 経由で拡張可能 限定的な公式連携 / API は一部のみ 連携が極端に少ない / 閉じたエコシステム 連携手段なし / 単独運用前提
ROI見込みR / ROI 3?6ヶ月以内に費用回収 / 削減効果が定量化可能 6?12ヶ月で費用回収 / 効果指標を設計しやすい 12?18ヶ月で費用回収 / 効果は部分的に定量化可 18ヶ月超で回収見込み / 効果が抽象的 ROI算定が困難 / 投資正当化のロジックが立ちにくい
EXCELLENT (90?100) GOOD (70?89) FAIR (50?69) WEAK (30?49) CRITICAL (0?29)

※ ルーブリック表に該当する状態が複数該当する場合は、中小企業視点(30?200名・IT専任なし)でより実害の大きい側を優先します。境界値は次節「配点アルゴリズム」で機械的に処理されます。

Scoring Algorithm

配点アルゴリズム(軸別の式)

各軸は baseline 100 から、確認可能な事実に基づき機械的に加減点します。「印象でなんとなく」ではなく、該当条件をビット単位で積み上げて算出するため、第三者でも再現性のある形になっています。実数値はツールごとの個別記事内で個別に開示しています。

C / COSTコスト
C = 100 ? priceP ? commitP + freeBonus
加減点条件
無料プランあり+10
月額 ? 5,000円 / 5名±0
月額 5,000?30,000円-10
月額 30,000?80,000円-25
月額 80,000円超-40
初期費用あり-10
年間契約必須-10
L / LEARNING学習コスト
L = 100 ? timeP ? techP + jaBonus
加減点条件
日本語UI+10
1週間以内に基本操作習得±0
2?4週間の習得期間-15
1ヶ月超 or コマンド操作必須-30
API/コードが前提-15
英語ドキュメントのみ-10
M / MATCH中小企業適合度
M = 100 ? scaleP + fitBonus
加減点条件
30?200名規模での導入事例が複数公開+10
日本企業特有業務(請求書/契約書)対応+5
大企業向け機能過多(SSO 必須等)-15
個人向けに最適化(チーム機能弱)-20
導入実績が極端に少ない-10
S / SUPPORTサポート
S = 100 ? langP ? tierP + helpBonus
加減点条件
日本語サポート+15
平日24h 以内 SLA+10
導入支援サービスあり+5
英語のみ-15
サポートが上位プラン限定-15
コミュニティ頼み-20
E / EXTEND拡張性
E = 100 ? isolP + apiBonus + intBonus
加減点条件
公開 API あり+10
主要 SaaS(Slack/Teams/Workspace)連携+15
Zapier / Make 連携対応+5
Webhook 対応+5
連携が極端に少ない-25
閉じたエコシステム-15
R / ROIROI見込み
R = 100 ? paybackP ? vagueP
加減点条件
3?6ヶ月で投資回収見込み±0
6?12ヶ月で投資回収-15
12?18ヶ月で投資回収-25
18ヶ月超 / 不明-40
削減効果が定量化困難-15
類似企業の導入実績で効果が公開+10

※ 上記アルゴリズムは A-SCORE v1.0 の定義です。配点係数は中小企業(30?200名・IT専任なし)視点で「実害の大きさ」に応じて編集部が定めています。重み付けは 意図的に行いません(→ 単純平均にした理由)。下限は 0、上限は 100 でクリップします。

Tier Reference

スコアの読み方

総合A-SCOREは4段階で意味付けします。中小企業の現場での「踏み込み具合」の目安としてお使いください。

80?100
EXCELLENT

中小企業に強くおすすめ。
導入準備をすぐに開始可能

60?79
GOOD

用途確認の上で検討を。
無料トライアル推奨

40?59
FAIR

慎重に検討を。
代替ツールも比較

0?39
REVIEW

現時点では見送り推奨。
機能成熟を待つのが得策

Data Source Policy

データソース階層ポリシー

A-SCORE は、複数ソースを Tier 1 / Tier 2 / Tier 3 の3階層に分類し、原則として上位階層を優先採用します。記述の食い違いがあった場合は、Tier 1 の最新公式情報を最終的な根拠としています。

TIER 1 / 一次情報
最優先で採用
採用優先度: 1.0
  • 提供企業の公式サイト・料金表・公式ドキュメント
  • 提供企業の SOC2 / ISO27001 / GDPR 公開情報
  • 公式リリースノート・公式ブログ・公式 SNS
TIER 2 / 検証可能な実測
補助情報として採用
採用優先度: 0.7
  • 編集部による無料/有料プラン実機検証ログ
  • 主要 SaaS(Slack/Notion 等)の公式 marketplace 情報
  • 類似機能ベンチマーク(処理時間・連携可否の実測)
TIER 3 / 二次レビュー
参考情報として採用
採用優先度: 0.4
  • G2 / Capterra / TrustRadius 等のユーザーレビュー
  • 主要メディア・X/note の有識者投稿
  • 導入企業の公開事例(自社発信)

※ Tier 3 のみを根拠にスコアを動かすことは原則ありません。Tier 3 で重大な指摘があった場合は、Tier 1 / Tier 2 で再検証してから反映します。すべての一次情報は、原則 評価の最終確定から30日以内 にアクセスしたものを採用します。

Editorial Committee

編集委員会の役割分担

A-SCORE は 4名のAI編集者 + 1名の人間編集長 によるチーム評価で運用しています。AI編集者の出力は必ず編集長の最終レビューを経て公開され、AI生成であることは記事ごとに明示します。

Yotsuki Uzra
四月 鶉
Editor-in-Chief(人間)
担当 / 最終承認4名のAI編集の出力を統合し、スコアの妥当性・事実誤認・偏りをチェック。最終的な公開可否と数値補正を行います。
Kazutoyo
Kazutoyo
Researcher(AI)
担当 / 公式情報の収集料金ページ・公式ドキュメント・リリースノートなど Tier 1 ソースの網羅取得。
Nono
Nono
Analyst(AI)
担当 / 二次情報の精査Tier 2/3(レビュー・X/note・導入事例)の信頼性を判定し、Tier 1 と矛盾しない範囲で補完。
Rin
Rin
Independent Scorer(AI)
担当 / 独立採点Kazutoyo/Nono の調査結果から、ルーブリック表と配点アルゴリズムに基づき独立採点を実施。
Rokuro
Rokuro
Cross-Scorer(AI)
担当 / 一致率検証Rin と独立に採点し、軸ごとの差分を測定。5点超の差がある軸は編集長へエスカレーション。

※ Rin と Rokuro の独立採点は Inter-rater reliability(評価者間信頼性) の確保が目的です。両者の差分が小さいほどルーブリックの定義精度が高いと評価できます。実測の一致率は v1.x で公開予定(→ ChangeLog)。

How We Evaluate

評価プロセス(5ステップ)

「思いつきで点数をつける」ということはしません。Tier 1?3 の情報を網羅収集し、独立採点を 2 名で行い、編集長が最終確認する 5 段階の体制で運用しています。

STEP 01
Tier 1?3 の情報収集

公式サイト・料金ページ・公式ドキュメント・SOC2/ISO 認証情報・主要レビューサイト・X/note の一次投稿を、AI編集(Kazutoyo / Nono)がデータソース階層ポリシーに沿って網羅収集します。

STEP 02
ルーブリック × アルゴリズムで一次採点

AI編集 Rin が、ルーブリック表と配点アルゴリズムに基づき各軸を 0?100 点で独立採点。「どの条件で何点引いたか」を必ず併記します。

STEP 03
独立採点と一致率測定

AI編集 Rokuro が Rin の採点を見ずに独立採点。両者の差分を軸ごとに測定し、差分 5 点超の軸はルーブリック解釈のズレとして編集長レビューに送ります。

STEP 04
編集長レビュー(人間)

編集長 四月 鶉(マーケティングリサーチ実務出身)が、Rin/Rokuro 採点とソースを照合し、事実誤認・偏り・中小企業視点との乖離をチェック。必要に応じて最終補正を加えます。

STEP 05
公開と継続更新

公開後も価格改定・新機能リリースに合わせて再スコアリング。「最終評価日」「次回再評価予定」を必ず記事末に明示し、半期ごと(最低 6 ヶ月)に全件再評価します。

SLA
運用品質指標(運営宣言)

? Tier 1 情報のアクセス: 評価確定の 30日以内
? 軸ごとの独立採点 Inter-rater 差分: ±5点以内を目標
? 価格改定検知から再評価まで: 30営業日以内
? 全件再評価: 6ヶ月以内

Method vs World Standards

他評価手法との設計比較

A-SCORE は世界水準の評価手法(Forrester Wave / Gartner Magic Quadrant / G2 Grid / Capterra)と「目的」「対象読者」「測定軸」が異なる、中小企業視点に特化したオープンスコアリングモデルとして設計されています。

設計項目 Askive A-SCORE Forrester Wave Gartner MQ G2 Grid
主な対象読者 中小企業のIT非専門担当者 大企業のCIO/IT投資意思決定者 大企業のIT投資意思決定者 中堅?大企業のIT利用者
評価次元 6軸 × 100点(独立表示) 2軸(Strategy × Current Offering) 2軸(Vision × Execution) 2軸(Satisfaction × Market Presence)
重み付け なし(読者が自社優先度で再判断) あり(criteria 重みを公開) あり(重みは非公開) なし(レビュー集計)
主な情報源 公式情報 + 編集部実機 + 二次レビュー ベンダーインタビュー + 顧客調査 ベンダー戦略インタビュー + アナリスト ユーザーレビュー(数千?数万件)
採点ルーブリック公開 完全公開(軸×5レベル × 配点式) 部分公開(criteria 一覧) 非公開(評価項目のみ) レビュー集計のため非公開
更新頻度 価格改定検知時 + 半期再評価 1?2年に1回 1?2年に1回 レビュー受信ごとリアルタイム
料金 完全無料 / 全文公開 有料レポート(数十万円) 有料レポート(数十万円) 無料 + 一部有料
正誤訂正窓口 公開(5 営業日 SLA) 顧客限定 顧客限定 レビュー報告フォーム

※ A-SCORE は世界標準の代替を意図したものではありません。「中小企業の中の人が、無料で、再現可能な手順で、自社向けに再判断できる」ことを目指した、補完的な評価モデルです。

Honest Disclosure

A-SCOREの正直な限界

A-SCOREは万能ではありません。最終的な導入判断は、必ず公式情報・無料トライアル・自社環境での検証と併せて行ってください。

A-SCOREは「Askive編集部の主観的評価」であり、業界標準でも公式評価でもありません。あくまで「中小企業視点で見たときの目安」としてお使いください。

? 編集長 Yotsuki Uzra

A-SCOREができないこと

  • 業界特化の細かい要件評価:医療・金融・製造など、業界固有の規制要件は評価軸に含まれていません
  • 長期的な企業安定性の予測:スタートアップの将来性、ベンダーの財務健全性は判定不可
  • 自社環境での実機検証の代替:必ず無料トライアルでご自身の業務フローでテストしてください
  • 競合他社との完全な差別化:類似ツール間の僅差は評価誤差の範囲に入る場合があります
Correction Policy

正誤訂正ポリシー

A-SCORE は人間とAIで運用する以上、誤りや古い情報が含まれる可能性があります。事実誤認・データ古化・解釈ミスを発見されたら、5営業日以内に一次回答 → 修正の場合は ChangeLog で履歴公開 という運用を約束します。

STEP 01
受付
読者・ベンダー・第三者からの指摘を、お問い合わせフォームで受付します。「対象URL/対象軸/指摘内容/根拠ソース」をご記入ください。
受付:随時
STEP 02
一次回答
指摘の妥当性を Tier 1 ソースで再検証し、修正の要否と暫定見解を一次回答します。
SLA:5営業日以内
STEP 03
修正反映
修正が必要な場合、該当ページの数値・記述を更新。記事末に「修正日/修正内容」を表示します。
SLA:10営業日以内
STEP 04
履歴公開
A-SCORE 全体の重要な修正は ChangeLog に記録し、第三者が監査可能な形で履歴を残します。
公開:随時

※ ベンダーからの「スコアを上げてほしい」「悪い評価を消してほしい」という依頼は、Tier 1 ソースに基づく事実誤認の指摘でない限り 原則お受けしません。第三者が再現可能な根拠に基づく指摘のみ対応します。

Conflict of Interest

利益相反の構造的開示

A-SCORE は「アフィリエイト報酬の有無で評価が動かない」を構造的に保証する設計を取っています。「方針」だけではなく、運用上の事実個別記事レベルでの可視化 の両面で開示します。

0
広告タイアップ記事

ベンダーからの金銭授受によるレビュー記事は、A-SCORE 公開以来 0件です。広告掲載要請は原則お断りしています。

100%
アフィリエイト明示率

アフィリエイトリンクを含む記事は 100% 本文・記事冒頭で明示します。明示なしのリンクはありません。

0%
スコア相関影響

アフィリエイト報酬の有無・額とスコアには 意図的な相関を持たせていません。実測相関係数は v1.x で公開予定。

記事内の Affiliate Stake バッジ

各ツール記事の冒頭に、Askive とそのツールの利害関係を以下の3バッジで表示します。「報酬があるかどうか」が一瞥で分かる設計です。

AFF
アフィリエイト提携あり本文中のリンクから契約された場合、Askive に報酬が発生します(評価には影響しません)。
FREE
金銭的利害関係なしアフィリエイト提携も広告契約もなく、純粋な編集部レビューです。
PR
スポンサード(仮設定)2026年4月時点で該当ツールは 0件。今後発生した場合は、本文先頭に大きく「PR」と明示します。
DIY Self-Assessment

自社で A-SCORE を試算する(DIY 採点シート)

A-SCORE の信頼性は「同じ手順で読者ご自身が再現できる」ことが前提です。検討中のツールについて、配点アルゴリズムに沿った加減点条件にチェックを入れるだけで、その場で 6 軸スコアと総合 A-SCORE が算出されます。

DIY 採点シート(A-SCORE v1.0)
100 / 100 EXCELLENT
※ チェックを外したり追加すると、その場でスコアが再計算されます。あくまで 検討中ツールの簡易セルフアセスメント としてご利用ください。本格的な意思決定には、Askive が公開している記事や個別比較もぜひご活用ください。
FAQ

よくある質問

A-SCOREは公式の評価ですか?
いいえ。A-SCOREはAskive編集部による独自の評価指標であり、ツール提供企業や業界団体の公式評価ではありません。Forrester / Gartner / G2 等の世界標準を補完する、「中小企業視点に特化したオープンスコアリングモデル」 としてお使いください。
スコアはどのくらいの頻度で更新されますか?
価格改定・大型アップデート・新機能リリースを検知次第、原則 30営業日以内 に再評価します。最低でも 6 ヶ月に 1 回は全評価対象を見直し、記事末に「最終評価日」「次回再評価予定」を明記します。重大な改訂は ChangeLog に記録します。
なぜ重み付けをしないのですか?
重み付けを編集部側で固定すると、「Askive が考える優先順位」を読者に押し付けることになります。中小企業ごとに「コスト最重視」「サポート最重視」「拡張性最重視」と優先度は異なるため、A-SCORE では 6 軸を独立スコアで提示し、読者が自社優先度に合わせて再判断できる 設計を採用しています。Forrester Wave などは重み係数を公開していますが、これは大企業の調達担当が標準モデルを使うため。中小企業向けには「重みは読者の手元で決める」が適合度が高いと判断しました。
同じツールでも評価者によって点数が変わりますか?
原則変わりません。AI編集者 Rin / Rokuro が独立採点し、軸ごとの差分が ±5 点を超える場合は編集長レビューに回す運用です。ルーブリック表と配点アルゴリズムが明文化されているため、第三者が同じ手順で採点しても近い結果が出るはずです。DIY 採点シート でご自身でも試せます。
提携ツールとそうでないツールで評価に差はありますか?
差はありません。Askiveはアフィリエイト報酬の有無に関わらず同じルーブリックで採点します。本文中で「アフィリエイトリンク含む」と明示し、各記事冒頭の Affiliate Stake バッジ(AFF / FREE / PR) で利害関係を即座に判別できます。利益相反の構造的開示もあわせてご覧ください。
A-SCORE LIVE(オンデマンド評価)はどう違いますか?
A-SCORE LIVEはトップページ上で任意のツール名を入力し、AI編集が即時にデモ評価を表示する機能です。一次情報の網羅収集と編集長レビューを省略した 簡易版 のため、本記事のスコアより精度は落ちます。本格的な意思決定の際は、必ず記事化された A-SCORE と各ツールの公式情報を併用してください。
Methodology v1.x へのバージョンアップ予定は?
v1.0 は 2026-04-29 公開の初版です。v1.1(2026 Q3 予定)では Inter-rater 一致率の実測値公開、v1.2(2026 Q4 予定)では各ツール個別ページに「採点根拠データソース URL」の明示、v2.0(2027 予定)では外部アドバイザー枠の導入を計画しています。詳細は ChangeLog をご確認ください。
誤りを見つけたら、どこに報告すればよいですか?
お問い合わせフォームから「対象URL/対象軸/指摘内容/根拠ソース」をお寄せください。5営業日以内に一次回答、修正の場合は ChangeLog で履歴を公開します(→ 正誤訂正ポリシー)。
ChangeLog

A-SCORE Methodology 改訂履歴

A-SCORE の方法論には版数を付与し、改訂内容と理由を全て公開します。スコア値の改定(個別ツール)は記事末「最終評価日」で別途管理しています。

v1.02026-04-29
初版公開(世界水準メソドロジー化)
  • 採点ルーブリック(6軸 × 5レベル)を完全公開
  • 配点アルゴリズム(軸別 baseline + 加減点ビット表)を公開
  • データソース階層ポリシー(Tier 1?3)を導入
  • 編集委員会の役割分担を明示(Kazutoyo / Nono / Rin / Rokuro / Yotsuki)
  • Inter-rater 採点プロセス(独立採点 + 差分 5 点超で編集長エスカレーション)を制度化
  • 正誤訂正ポリシー(5 営業日 SLA)と窓口を明示
  • 利益相反の構造的開示(広告タイアップ件数、Affiliate Stake バッジ)を制度化
  • 競合手法(Forrester / Gartner / G2 / Capterra)との設計比較表を公開
  • DIY 採点シート(インライン電卓)を公開
  • JSON-LD で HowTo + FAQPage の構造化データを発行
v1.1予定: 2026 Q3
Inter-rater 一致率の実測値公開
Rin / Rokuro 独立採点の軸別 ±差分の中央値・四分位を全 29 ツール分公開予定。Cohen's κ 相当の信頼性指標を算出し、ルーブリックの定義精度の透明化を進めます。
v1.2予定: 2026 Q4
採点根拠データソースの URL 個別開示
各ツール個別ページに、軸ごとの根拠 URL(Tier 1 / 2 / 3)を一覧化。「この点数の出典はここ」を 1 クリックで確認できる設計に拡張します。
v2.0予定: 2027
外部アドバイザー枠の導入
編集長 1 名体制から、外部アドバイザー(中小企業 IT 担当者・SaaS 業界アナリスト等)を加えた評価委員会型に拡張。意思決定の独立性を組織レベルで担保します。
Try A-SCORE

気になるAIツールを、その場で評価。

ChatGPT、Notion AI、Difyなど、気になるツール名を入れるだけ。A-SCORE LIVEがレーダーチャートと総合判定を即時に表示します。