Rerunを使用するには、コーディングの知識が必要ですか？

いいえ。Rerunは「コード不要」を重視しており、コードを書くのではなく、ジョブを記述することでエージェントを構築できるように設計されています。

エージェントが何をしているかを監視するにはどうすればよいですか？

Rerunは、エージェントのステータス、実行ログ、ステップ、トークン使用量、その他のメトリクスを示すライブダッシュボードを提供し、エージェントがリアルタイムで何をしているかを確認できます。

エージェントが機密性の高い操作を行う前に承認を要求できますか？

はい。Rerunはヒューマン・イン・ザ・ループ承認をサポートしています。機密性の高い操作（例：払い戻しの送信やその他の重要なアクション）が行われようとしている場合、エージェントは一時停止して承認を要求し、承認後に再開できます。

エージェントは継続的に実行されますか、それとも毎回手動で起動する必要がありますか？

エージェントは常時稼働型でイベント駆動型です。Rerunは、実行ボタンを押す必要がなく、自動的に起動する（例：毎朝、メールが届いたとき、何かが変更されたときなど）ものとして位置付けています。

RerunでどのAIモデルを使用できますか？独自のキー/サブスクリプションを使用できますか？

Rerunは複数のモデルプロバイダー（Claude、ChatGPT、Geminiなど、サイトに記載されているものを含む）をサポートしています。プランに含まれるモデル（キー不要）を使用することも、独自のサブスクリプション/APIキーまたはローカルモデルを接続して、Rerunからの使用制限なしで利用することもできます。

ワークスペースはどのようにホストされ、隔離されていますか？

各ワークスペースには、他のワークスペースから隔離された、独自の専用サーバー（「プライベートスペース」）がクラウドに用意され、お客様のエージェントのみが実行されます（専用CPUとメモリ、共有テナンシーなし）。

Rerunの費用はいくらですか？

Rerunは、Solo（月額34ドル）、Team（月額74ドル）、Scale（月額94ドル）を含む月額プランと、営業経由のEnterpriseオプションを提示しています。プランは、エージェントの制限、シート数、含まれるプライベートサーバー、含まれるモデル使用量によって異なります。

Rerun

WebsiteNo-Code & Low-Code

Rerunは、常時稼働の自動化、ヒューマン・イン・ザ・ループ承認、および実行、ログ、メトリクス全体を完全に可視化するライブダッシュボードを備えた、AIエージェントを構築、実行、監視するためのノーコードプラットフォームです。

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https://rerun.build/?ref=producthunt&utm_source=aipure

概要
動画
代替案

製品情報

更新日:2026年07月23日

Rerunとは

Rerun (rerun.build) は、非エンジニアやチームが自律型自動化にアプローチできるように設計されたAIエージェント製品です。プロンプト、サーバー、脆弱な統合を管理する代わりに、何をしたいかを記述し、好みのツールとモデルを接続し（またはRerunホスト型モデルを使用し）、明確なダッシュボードからすべてを監視します。このプラットフォームは、シンプルさ（「ノーコード」）、透明性（何もブラックボックスではない）、制御（機密性の高いアクションの前にエージェントが承認のために一時停止する）を重視しています。

Rerunの主な機能

Rerunは、リアルタイムで監視できる常時稼働のAIエージェントを構築・運用するためのノーコードプラットフォームです。タスクを記述し、ツールとモデルを接続すると、エージェントはトリガー（時間、メール、変更）に基づいて自律的に実行され、他のエージェントに作業を引き継いだり、機密性の高いアクションの前に人間の承認を待機したりします。実行ログ、メトリクス、トークン使用量、引き継ぎを含む読みやすいダッシュボードを提供し、多くのLLMプロバイダー（または独自のキー/ローカルモデル）をサポートし、各ワークスペースはクラウド内の専用の隔離された「プライベートスペース」サーバーで実行されます（セルフホスティングも計画中）。

ノーコードエージェント作成: ジョブを記述することでエージェントを構築します。プロンプト、コマンドライン、エンジニアリングを多用する設定は不要です。

常時稼働、イベント駆動型自動化: エージェントはスケジュール、受信メール、または検出された変更に基づいて自動的に「起動」します。手動の実行ボタンは不要です。

ヒューマン・イン・ザ・ループ承認: 機密性の高いアクション（例：支払い、クライアントメール）の場合、エージェントは一時停止し、続行する前に承認（アプリ内またはSlack経由）を要求します。

ライブ監視と可観測性: リアルタイムダッシュボードは、すべての実行、ステップ、トークン使用量、ステータス、ログを表示するため、エージェントの動作はブラックボックスではありません。

持ち込みまたは付属のモデル: プランに含まれるRerunホスト型モデルを使用するか、複数のプロバイダー間で独自のサブスクリプション/APIキー（および潜在的にローカルモデル）を接続します。

専用プライベートワークスペースサーバー: 各ワークスペースは、専用のCPU/RAMを備えた独自の隔離されたクラウドマシンで実行されます。セルフホスティングは「近日公開」とされています。

Rerunのユースケース

受信トレイのトリアージと毎日のメール操作: あなたのトーンで返信を起草し、価値の低いスレッドをアーカイブし、毎朝本当に注意が必要な少数のメールにフラグを立てます。

インバウンドセールスのフォローアップ: 新しいリードに対応し、アウトリーチを起草し、引き継ぎを追跡します。メッセージングやオファーが機密性の高い場合は、人間にエスカレートします。

財務・運用：請求書の催促と承認: 支払い失敗を監視し、期限切れの請求書をフォローアップし、返金/調整を実行前に明示的な承認のためにルーティングします。

カスタマーサポートの自動化: 一般的なサポートリクエストを処理し、コンテキストを収集し、応答を起草しながら、エッジケースやリスクのあるアクションをレビューのためにエスカレートします。

代理店レポートとクライアントへの更新: 定期的なレポートと更新をスケジュールに基づいてコンパイルし、クライアントに外部送信する前に承認を要求します。

Eコマースのバックオフィスワークフロー: 日常的な注文/管理タスクを処理し、在庫不足や異常にフラグを立て、影響の大きい変更については人間の確認を待機します。

メリット

参入障壁が低い：非エンジニア向けのノーコード設定。

強力な可視性/制御：ライブダッシュボードと機密性の高いステップに対する人間の承認。

柔軟なモデル戦略：複数のLLMをサポートし、独自のサブスクリプション/キーを持ち込むことができます。

デフォルトでの隔離：ワークスペースごとの専用プライベートサーバーにより、ノイジーネイバーやデータ混合の懸念が軽減されます。

デメリット

セルフホスティングはまだ利用できません（「近日公開」と記載されています）。これは一部のチームにとってデプロイオプションを制限する可能性があります。

自律型エージェントは依然として監視と適切なルールが必要です。承認ゲートがあるにもかかわらず、設定ミスは誤ったアクションにつながる可能性があります。

料金にはプランごとの制限（エージェント、シート、含まれるサーバー/モデル使用量）が含まれており、アップグレードなしではスケーリングを制限する可能性があります。

Rerunの使い方

1) Rerun Viewer (rerun-cli) をインストールする: インストール方法を1つ選択してください。(a) GitHubリリースアーティファクトからお使いのプラットフォーム用のrerun-cliバイナリをダウンロードする、(b) Cargo経由で`cargo binstall rerun-cli`（バイナリに推奨）または`cargo install rerun-cli --locked`（ソースからビルド、Rust 1.92+が必要）、または(c) Snap経由（コミュニティがメンテナンス）で`snap install rerun`。インストール後、`rerun`を実行してViewerを起動します。

2) お使いの言語用のSDK (Python/C++/Rust) をインストールする: お使いの言語用のSDKをインストールした後、Rerunに依存するプロジェクトをセットアップします。使用したい言語SDKを選択してください（PythonにはViewerが含まれています。C++とRustも利用可能です）。データ形式はバージョン間で安定していないため、SDKのバージョンがViewerのバージョンと一致していることを確認してください。

3) 記録を作成し、.rrdファイルに保存する（例：Python）: データを記録ストリームにログ記録し、`.rrd`ファイルとして保存します。ドキュメントの例のパターン：`RecordingStream`を作成し、`save("run-1.rrd")`を呼び出し、時間（例：`set_time("step", sequence=t)`）を設定し、各ステップでデータを`log(...)`します。

4) Viewerで記録を開く: `rerun`でViewerを起動し、作成した`.rrd`を開きます。ファイルパスを渡して直接開くこともできます（ドキュメントには「rerunはViewerを起動します。ファイルを渡して直接開きます」と記載されています）。

5) ファイルから既存のブループリントレイアウトをロードする（Rust/C++ユーザーに便利）: 以前に作成したブループリントファイル（例：Viewerから保存したもの、またはPython SDKで作成したもの）がある場合、`log_file_from_path`を使用してプログラムでロードできます。ドキュメントの例：ビューアを初期化/起動し、`rr.log_file_from_path(path_to_rrd)`と`rr.log_file_from_path(path_to_rbl)`を実行してブループリントを適用します。

6) (オプション) 複数記録のクエリ/トレーニングにカタログワークフローを使用する: Rerunのカタログは、記録をクエリ可能なセグメントとして整理します。ドキュメントに記載されているワークフロー：(1) データを`.rrd`にログ記録/変換する、(2) カタログサーバーを起動する（またはRerun Hubに接続する）、(3) `.rrd`をセグメントとして登録する、(4) 記録全体を視覚化してクエリする、(5) データローダーを接続してトレーニングバッチを生成する。

7) Pixiを使用してソースからビルドする（開発ビルドが必要な場合）: ソースからビルドしたい場合は、Pixi環境内で実行してください（ソースにはこれが簡単な方法として記載されています）。`main`のヘッドからの夜間開発ホイールもGitHubのプレリリースダグから入手できます。

8) C++ APIドキュメントをローカルでビルドする（貢献者向け）: C++ APIドキュメントはDoxygenでビルドされ、GitHubでホストされています。ローカルでビルドするには、`pixi run -e cpp cpp-docs`を実行します。

9) 一般的なPyO3ビルド設定の問題をトラブルシューティングする（Rust/Pythonビルド）: 「failed to parse contents of PYO3_CONFIG_FILE… failed to open PyO3 config file …/rerun_py/pyo3-build.cfg: No such file or directory」のようなエラーが表示された場合、そのパスに予期されるPyO3設定ファイルがないことを示しています。ファイルが存在するか、環境が`PYO3_CONFIG_FILE`を正しい場所に指していることを確認してください。