ToolJet

ToolJetは、社内アプリ、ダッシュボード、ワークフロー、AIエージェントを構築するチーム向けの、オープンソースでAIネイティブなローコードプラットフォームです。クラウドまたはセルフホストでの柔軟なデプロイが可能です。

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情報確認日: 2026年6月26日 ·出典を見る

ツール情報

種類
アプリビルダー
対応プラットフォーム
Web, ToolJet Cloud, Self-hosted, Docker, Kubernetes, Helm, AWS, Azure, GCP, DigitalOcean, OpenShift
無料プラン
対応
オープンソース
対応
独自の API キーを使用
対応
ローカルモデル
非対応
ToolJet

概要

適した用途

  • 社内ダッシュボードと管理パネルの構築
  • データベースやAPIに接続するCRUDアプリ
  • AIを活用した社内業務アプリケーションの生成
  • 人間による確認を伴うワークフロー自動化とカスタムロジック
  • 業務プロセス自動化のためのAIエージェント構築
  • セルフホストとオープンソースによる管理を重視するチーム
  • アプリ利用者は多いが、構築担当者は限られている組織
  • スプレッドシートやスクリプト主体の業務を近代化したいITチーム

強み

  • オープンソース基盤により、SaaS専用ツールよりも高い制御性を維持できます。
  • エンドユーザーが多いアプリの場合、作成者ベースの料金体系がコスト面で有利です。
  • クラウド、セルフホスト、Kubernetes、エアギャップ環境など、デプロイの柔軟性が非常に高いです。
  • AI生成、AIデバッグ、ワークフロー自動化、エージェント構築が製品の中核に組み込まれています。
  • JavaScriptや統合管理を重視し、ローコードのスピードも求めるエンジニア主導のチームに適しています。

制約とトレードオフ

  • CursorやWindsurfのようなローカルAIコードエディタを求めている開発者
  • 高度に独自のUXと完全なコード所有権を必要とする一般ユーザー向けSaaS製品
  • プラットフォームのセルフホスト運用やガバナンス管理を行いたくないチーム
  • シンプルなスプレッドシート型データベースやフォーム作成機能のみを必要とする小規模チーム
  • デフォルトで完全なローカルモデルホスティングのみを前提としたワークフローを求める組織
  • スプレッドシート形式のインターフェースのみを好む非技術者チーム
  • 高度なガバナンス、カスタムAIモデル、SCIM、エアギャップ環境にはEnterprise版が必要です。
  • 任意のローカルリポジトリを編集するための、いわゆる「AI IDE」ではありません。
  • データ権限、クエリ、デプロイ、本番環境の変更には、依然として技術的な知識が必要です。
  • セルフホストの場合、PostgreSQL、Redis、アップグレード、バックアップ、インフラ運用責任が生じます。
  • セルフホスト環境のAI機能は、カスタムモデルオプションを使用しない限り、ToolJet AIサービスへのネットワーク接続が必要になる場合があります。

使い始める

料金と利用上限

無料プラン · 料金は $79

Free$0 / 作成者/月

ToolJet評価用の無料プラン。作成者2名、エンドユーザー最大50名、アプリ2つまで。100 AIクレジット、事前定義ロール、コミュニティサポートが含まれます。

Pro$79 / 作成者/月

柔軟性とAIを必要とする成長中のチーム向け。アプリ5つまで、作成者1人あたり2,000 AIクレジット、カスタムスタイリング、バージョン管理、メールサポートが含まれます。

Team$199 / 作成者/月

複数の社内アプリを構築するチーム向け。エンドユーザー最大100名、アプリ無制限、作成者1人あたり3,000 AIクレジット、SSO、カスタムグループ、ホワイトラベル、監査ログ、Git同期、優先サポートが含まれます。

EnterpriseStarts at $3,000 / 月額

無制限のエンドユーザー、カスタムデプロイ、SCIM、カスタムAIクレジット、カスタムAIモデル選択、エアギャップ環境、プレミアムSLA、専用サポートを必要とする組織向け。

Pay-as-you-go AI Credits$1 / 100クレジット

プランを変更せずにAI利用を増やしたいチーム向けのオプション追加クレジット。

料金確認日: 2026年6月26日 · 利用上限、モデルの料金、サブスクリプションは別々に請求される場合があります。

機能と詳細

AIアプリビルダー

  • 自然言語プロンプトからビジネスアプリを生成
  • AI支援によるUI構築、クエリ作成、データバインディング、デバッグ、ドキュメント作成
  • ゼロからのAIアプリ生成、または既存アプリの強化
  • 社内アプリ開発のライフサイクルをAIで効率化

アプリとワークフロー構築

  • 80種類以上のUIコンポーネントを備えたビジュアルアプリビルダー
  • マルチページアプリ、カスタムReactコンポーネント、カスタムスタイリングに対応
  • トリガー、スケジュール、Webhook、条件、ループ、JavaScriptによるワークフロー自動化
  • 業務プロセスの自動化とワークフローのオーケストレーションを行うAgent Builder

データと統合

  • API、データベース、クラウドストレージ、AI、SaaSなど80以上のデータソースに対応
  • PostgreSQLベースのノーコードデータベース機能「ToolJet Database」を内蔵
  • OpenAI、Anthropic、Gemini、AWS Bedrock、Cohere、Mistral AIなどのマーケットプレイスプラグイン
  • REST、GraphQL、SQL、SaaS、ベクトルDB、オブジェクトストレージとの統合

デプロイとガバナンス

  • ToolJet Cloudおよびセルフホストでのデプロイに対応
  • Docker、Kubernetes、Helm、AWS、Azure、GCP、DigitalOcean、OpenShiftへの対応
  • 上位プランでのSSO、RBAC、カスタムユーザーグループ、監査ログ、Git同期、マルチ環境サポート
  • SCIM、動的アクセスルール、自動デプロイ、マルチインスタンス、エアギャップ環境へのエンタープライズ対応

ToolJetが選ばれる理由

ToolJetは、ローコードのスピードを求めつつ、オープンソースとしての制御性、デプロイの柔軟性、技術的な拡張性を重視するチームにとって非常に魅力的です。一般的な消費者向けアプリのジェネレーターや、ローカル環境のAIコーディングエディタではありません。最も得意とするのは、ダッシュボード、管理パネル、CRUDフロントエンド、承認ワークフロー、データツール、AI支援型の業務アプリといった「社内向けソフトウェア」です。

「作成者(ビルダー)」ベースの料金モデルも重要なポイントです。多くの社内ツールでは、アプリを構築・保守する人は少数ですが、利用する従業員は非常に多くなります。エンドユーザーごとに高額な料金が発生するプラットフォームと比較して、ToolJetの料金体系はこのパターンに適しています。

最新のAIネイティブな機能により、ToolJetは従来のドラッグ&ドロップ式のローコードの域を超えています。自然言語を使用して、アプリ構造、クエリ、データバインディングを生成できるほか、ワークフローの自動化やエージェント構築によって手作業の業務を削減できます。AIが管理されたデータソース、明示的な権限設定、確認可能なアプリロジックと組み合わさることで、実用的な価値が生まれます。

主な開発フロー

一般的なToolJetのプロジェクトは、プロンプトの入力またはデータソースの接続から始まります。必要な社内ツールの要件を説明し、データベースやAPIを接続した後、ビジュアルビルダー、コンポーネント、クエリ、JavaScript、ワークフローロジックを使用して、生成されたアプリを微調整していきます。

ToolJetは、アプリがビジネスデータに近い場所にある場合に最も効果を発揮します。構築担当者は、PostgreSQL、MySQL、MongoDB、REST API、GraphQL、SaaSツール、クラウドサービス、AIプロバイダー、オブジェクトストレージ、またはToolJet Databaseを接続します。その後、それらのデータを中心にページ、テーブル、フォーム、チャート、アクション、ワークフローを構築します。

本番環境での利用においては、生成して終わりではありません。環境定義、所有権、アクセス制御、リリース管理、ロールバックなどの運用フローを定義する必要があります。社内アプリは、最初は一時的な修正ツールとして始まっても、後に業務に欠かせないインフラになることが多いため、当初からメンテナンス対象のソフトウェア資産として扱う価値があります。

イメージ

実用的なユースケース

ToolJetは、既存システムの安全なインターフェースを必要とする業務アプリに適しています。例えば、カスタマーサポートパネル、在庫ダッシュボード、財務承認キュー、人事申請ツール、バグ管理ダッシュボード、ベンダー管理ポータル、従業員名簿、データ修正ツール、バックオフィス管理パネルなどが挙げられます。

また、散在するスプレッドシート、使い捨てのスクリプト、データベースへの直接アクセスを置き換える際にも有用です。非技術者に生のSQLアクセスを許可したり、エンジニアがすべての業務更新に対応したりする代わりに、ToolJetでフォーム、テーブル、バリデーション、ワークフロー実行を備えた管理画面を提供できます。

AIのユースケースは、範囲を限定し、人間が確認できる形式にすべきです。具体的には、ドラフトデータの作成、サポート対応の要約、チケットの分類、プロンプトからの社内ダッシュボード作成、AIチャットコンポーネントの構築、業務の振り分け、または人間が結果を確認した後のマルチステップワークフローの実行などが適しています。

他の選択肢との比較

Retoolと比較すると、ToolJetはオープンソースの基盤とセルフホストによるデプロイ管理を重視するチームに向いています。Retoolは非常に成熟した商用プラットフォームと広範なエンタープライズ導入実績がありますが、ToolJetは作成者数ベースの料金、オープンソースの透明性、柔軟なデプロイを求める場合に魅力的です。

Appsmithと比較すると、ToolJetはオープンソースの社内ツールカテゴリで直接競合します。選択のポイントは、ビルダーの操作感、AIワークフローの成熟度、価格体系、デプロイ要件、コンポーネントの網羅性、エンタープライズ機能、そして既存のエンジニアリングプロセスとの適合性によります。

Superblocksと比較すると、ToolJetはよりオープンソースかつセルフホスト志向です。SuperblocksはIT・プラットフォームチーム向けの統制されたエンタープライズAIアプリ生成に重点を置いていますが、ToolJetはAI生成、ワークフロー、柔軟なホスティングを備えたオープンソースのローコード基盤を求めるチームに適しています。

Microsoft Power Appsと比較すると、ToolJetはMicrosoftエコシステムへの依存度が低くなっています。Power AppsはMicrosoft 365、Teams、Dataverse、Dynamicsを多用する組織には自然な選択肢です。ToolJetはスタックに中立的で、多様なデータベース、API、クラウドサービス、AIプロバイダーに接続したいチームに適しています。

推奨される構成

小規模なチームの場合、まずはサポート検索ツール、承認ダッシュボード、バグトラッカーなどの、明確な価値がある狭い範囲の社内ワークフローから始めるのが安全です。まずはデータの読み取り中心のアクセスから始め、次に管理された書き込みアクションを追加し、最後に繰り返しのステップを自動化していきます。

セルフホストでのデプロイでは、初期のアーキテクチャ設計が重要です。ToolJetにはPostgreSQLが必要であり、本番運用ではバックアップ、Redisの要件、ネットワーク設定、アップグレード、環境変数、認証情報の暗号化、SMTP、オブザーバビリティ、アクセス制御を計画する必要があります。セルフホストは制御権を得られますが、同時にToolJetが社内プラットフォームの一部として運用責任を伴うことも意味します。

大規模なチームでは、多くのアプリを作成する前に、ワークスペース、ユーザーグループ、SSO、RBAC(ロールベースアクセス制御)、Git同期、監査ログ、マルチ環境デプロイを定義してください。そうしないと、ローコードツールによって社内アプリが無秩序に乱立する原因になります。

AIの利用については、ToolJetのデフォルトのAI機能、マーケットプレイスのAIプラグイン、またはEnterprise版のカスタムモデルオプションのどれを使用するかを決定します。機密性の高いワークフローでは、どのデータがモデルプロバイダーに送信されるか、誰がAI機能を呼び出せるか、どのアクションに人間の承認が必要かを明確にする必要があります。

移行に関する注意点

ToolJetは、非公式な管理では限界が来たスクリプト、スプレッドシート、管理ページ、サポートツール、データベース操作などの移行先として適しています。最適な移行方法は、繰り返される手動プロセスを、明示的な権限、バリデーション、ワークフロー自動化を備えた構造化されたアプリに変換することです。

既存のソフトウェアが製品レベルのUX、複雑なフロントエンドの状態管理、リアルタイムの共同編集要件、オフライン動作、または高度にカスタマイズされたユーザーインタラクションを備えている場合、移行は困難になります。ToolJetはカスタムコンポーネントやJavaScriptをサポートしていますが、完全なカスタムアプリケーションスタックの万能な代替品として扱うべきではありません。

現実的な移行パスは、まずデータをインポートまたは接続し、次に役割ごとのインターフェースを構築し、その後に書き込みアクションを追加し、最後にAIやエージェントを導入するという順序です。この順序により、本番システムに影響を与える可能性のある自動化を追加する前に、基盤となるデータモデル、アクセス制御、運用の所有権を検証できます。

対応モデルとデータプライバシー

対応モデル

  • OpenAI
  • Anthropic
  • Gemini
  • AWS Bedrock
  • Cohere
  • Mistral AI
  • Hugging Face
  • Portkey

プライバシーとデータの取り扱い

ToolJetは、ToolJet Cloudまたはセルフホスト環境で実行できます。セルフホストの場合、アプリ定義、暗号化されたデータソース認証情報、ユーザー認証データはPostgreSQLに保存されます。AI機能の使用にはToolJet AIゲートウェイへの通信許可が必要な場合があります。Enterpriseプランでは、カスタムAIモデルの選択やBYOK(独自キー持ち込み)形式のLLM利用がアドオンとして可能です。機密データを扱う場合は、導入前にデプロイ構成、テレメトリ、認証情報の管理、AI設定、監査ログ、RBAC、SSO、保持ポリシーを確認してください。

ガイド、レビュー、トラブル対処

公開済みのガイドはまだありません。上記の公式ドキュメントをご参照ください。

製品の更新情報

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関連コンテンツの更新履歴を見る

代替ツール

出典と確認記録

確認日は当サイトが情報を確認した日です。製品のリリース日は上に別途表示しています。

掲載情報の修正履歴

  1. ToolJet公式サイト、料金ページ、GitHub、アプリ構築/AI生成ドキュメント、デプロイ/SSO/RBACドキュメント、マーケットプレイス統合ドキュメントを確認済み。