Dust vs Relevance AI

Dust と Relevance AI はどちらも、ops チームがすでに使っている SaaS の上に AI エージェントを構築するためのノーコードプラットフォームで、両者ともモデル選択と MCP ネイティブのツール呼び出しに対応し、RevOps、Legal、Recruiting にまたがる単一のガバナンス済みエージェント層を掲げています。両者が分かれるのは、エージェントが何のためにあるかという点です。Dust の重心は知識に接地したアシスタントです。接続したシステムを横断して検索し、「上限なしの補償に関する当社の立場は何か」に対して、言い換えではなく条項とその出典で答えます。Relevance AI の重心は自律的なマルチエージェントのプロセスです。リサーチエージェント、スコアリングエージェント、アウトバウンドエージェントがチームとして動き、タスクを最初から最後まで実行します。ルーティングの問いはこうです。あなたのボトルネックは、会社のデータに対して「質問に答える」ことなのか、それともアクションを取る「プロセスを実行する」ことなのか。

Dust が勝つところ

権限付きデータに対する接地した検索。 Dust の RAG 層に加え、構造化データに対して SQL を実行する Table Query モードは、言い換えではなく出典を返すように作られています。二層の権限モデルにより、エージェントは各ユーザーに対して、そのユーザーが見ることを許可されたものだけから答えます。最初の仕事が「自社のシステムの中で答えを見つけて要約する」ことである legal-ops や RevOps のチームにとって、これはより鋭いツールです。Relevance の強みは検索ではなく実行にあります。

通話の前に試算できる透明な定額価格。 Dust Pro はユーザーあたり月額 29 ユーロ(約 31 ドル)、セルフサービスで席数の下限はありません。購買の前に 1 人あたりの数字が分かります。Relevance が公開するのは席単価ではなく使用量のメーターなので、総額はエージェントを動かすまで見積もれない Action 量に左右されます。

エンタープライズ規模の実績とオープンなコア。 Dust は 2026 年 5 月に 4,000 万ドルの Series B を調達し(Abstract と Sequoia、Snowflake Ventures と Datadog が参加)、3,000 を超える組織と 300,000 を超えるエージェントを報告し、2025 年に churn ゼロで 240% の売上継続率を記録しました。コアは MIT ライセンスのオープンソースなので、lock-in を警戒するチームは読んで自己ホストできます。Relevance の 2,400 万ドルの Series B(2025 年 5 月、Bessemer、総額約 3,700 万ドル)は実在しますが 1 段階小さく、そのプラットフォームはクローズドです。

Relevance AI が勝つところ

自律的で多段階のプロセス自動化。 Relevance のエージェントは互いを呼び出します。「BDR」は実際にはリサーチエージェント、スコアリングエージェント、アウトバウンドエージェントが単一の playbook の下で動くものです。そして 4 段階の自律レベルの階段(Assisted → Copilot → Autopilot → Self-Driving)により、プロセスは人間が各ステップを承認するところから始め、信頼できたら単独で動くところまで昇格できます。タスクが「答えて」ではなく「リサーチ → スコアリング → 作成 → フォローアップ → CRM 更新」であるとき、Relevance はそのために作られています。Dust はアシスタントに寄っています。

ビルダーだけでなく、構築済みの GTM エージェント。 Bosh(エンリッチ、スコアリング、作成、予約、CRM 更新を行う AI BDR/SDR)と Apla(通話前に AE に渡すアカウント別ブリーフ)は、自分で組み立てる白紙のキャンバスではなく、有効化すれば使える販売済みのエージェントとして届きます。アウトバウンドの働き手を素早く稼働させたい GTM チームにとって、これは Dust でゼロから作るより短い道です。

席ごとに課金しない使用量ベースの価格。 Relevance のすべてのプランは無制限のエージェントと無制限のビルダーを含みます。メーターは人数ではなく Actions と Vendor Credits です。集中的な自動化を回す小さな ops チームは、何人が見ているかではなく、エージェントが行ったことに対して支払います。Dust の Enterprise 層は 100 メンバーの下限を持ちます。10 人のチームがその下に入ることのできない硬い床です。

価格の実態

モデルは構造的に異なるので、値札ではなく形で比較してください。Dust は席数とモデル使用の裾を計測します。Pro でユーザーあたり 29 ユーロ/31 ドル、Enterprise はカスタムで 100 席の下限の後ろに施錠されています。Relevance は仕事を計測します。Free(月約 200 Actions)、Pro 月約 19 ドル、Team 月約 234 ドル、Enterprise はカスタムで、席は無関係、Actions と Vendor Credits が本当の数字です。

交差点は人数か強度かです。軽量のアシスタントを 150 人のナレッジワーカーに展開するなら、Dust の席あたり定額がより安く予測可能な請求になります。Relevance の Action メーターはほぼ遊休状態でも、プラットフォーム層は支払うことになります。10 人のチームのためにおしゃべりな自律プロセスを回すなら、Relevance の席なし使用量モデルが明確に勝ちます。Dust の Enterprise の 100 席の床だけで、使用前にそのチームは価格から外れます。両者とも、モデル消費の裾(検索とツール呼び出し)は買い手が過小予測する予算項目です。Relevance では、自分の Anthropic または OpenAI のキーを接続してプロバイダー料金を支払い、クレジットの上乗せを回避できます。

導入の労力

両者ともノーコードで、両者とも名前のついたオーナーを必要とします。ガバナンスのないエージェントの増殖が共通の失敗モードです。立ち上げの傾斜は種類が異なります。Dust のそれは権限の衛生です。rollout の前に主要な接続システムの ACL を監査してください。共有しすぎた Drive のフォルダは、エージェントに質問できる誰にでも表に出るからです。Relevance のそれはビルドのスプリントです。Bosh と Apla は GTM の形なので、legal-ops や recruiting のプロセスはビルダーで組み立てるものになり、自律の階段が意味するのは、返信率と精度が持続するまで、書き込み可能なエージェントを承認の後ろの Assisted/Copilot に留めることです。どちらもあなたの記録システムを置き換えません。下に CRM、ATS、または CLM を残してください。

結論

Dust を選ぶのは、ボトルネックが自社のデータに対して質問に答えること——見つける、要約する、ブリーフする、「X に関する当社の立場は何か」——であるとき、透明な席単価と EU/US のデータレジデンシーが欲しいとき、そして RevOps、Legal、Recruiting にまたがる多数のナレッジワーカーに展開するときです。接地したアシスタント、知り得る価格、オープンなコアの選択肢です。

Relevance AI を選ぶのは、ボトルネックがプロセスを最初から最後まで実行すること——リサーチ、スコアリング、作成、フォローアップ、CRM 更新——であるとき、構築済みの GTM エージェントと、仕事を人間承認から self-driving へ昇格させる自律の階段が欲しいとき、そして席なしの使用量価格が、100 席の床よりも軽量なチームに合うときです。GTM の形をした自律プロセスの選択肢です。

どちらも選ばないのは、オーケストレーションを自分で所有したいとき(n8n でモデルを DIY で配線する)、チームが Microsoft 365 で暮らしているとき(その環境内の Copilot Studio)、または痛みがエージェントではなく純粋なエンタープライズ「検索」であるとき(Glean がそこを率いています)です。

真空の中で選ぶなら、ボトルネックを声に出して名指ししてください。答えるべき質問なのか、実行すべきプロセスなのか。それでも詰まるなら、Dust を選んでください。14 日間の Pro トライアルと公開された席単価により、購買サイクルの前に価値を証明でき、具体的なエンドツーエンドのワークフローがそれに値したときに、後から Relevance を自律プロセス層として追加できます。