Mode-aiは、既存のテーブル定義書や自然言語の記述を解析し、ER図やデータモデルを生成するモデリングツールです。株式会社データミネーションパートナーズが開発しました。独自のデータモデリング言語「AIR-DML」を採用し、テーブル構造だけでなく設計判断や業務コンテキストをコード（.amlファイル）として保持します。MCP（Model Context Protocol）サーバー機能を備えており、生成したデータモデルを外部のLLMや開発環境へ直接提供できます。分散した設計ドキュメントの解読負担を抑え、データ構造を標準化したいエンジニアやアーキテクトに向いています。
代わりのおすすめ編集部スコア 3.78
Julius 
自然言語からのER図自動生成や、PostgreSQL・Snowflake・BigQueryの既存スキーマ取り込みでデータ構造を可視化するビジネス・アーキテクチャ基盤。AsIs/ToBeのGap分析、AIR-DMLやCREATE TABLE DDLでの出力、MCPサーバ経由のAIエージェント連携に対応する。
最低料金¥0編集部スコア3.53
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Mode-aiの評価
5.00満点Mode-aiの基本スペック
Mode-aiとは、自然言語からのER図自動生成や、PostgreSQL・Snowflake・BigQueryの既存スキーマ取り込みでデータ構造を可視化するビジネス・アーキテクチャ基盤です。無料で利用できます。AI PICKS編集部のスコアは3.53/5.00（AIデータ分析159本中64位）です。
| 提供元 | 株式会社データミネーションパートナーズ | カテゴリ | AIデータ分析（64位） |
|---|---|---|---|
| 料金タイプ | 無料 | 無料枠 | すべて無料 |
| 日本語 | 未確認 | 対応環境 | Web |
| 主な機能 | データモデリング／ER図／MCP／データマネジメント／開発支援 | ||
| 法人利用 | 個人・法人どちらも | 公式サイト | data-mination.com ↗ |
検証ログ最終確認 2026/11/10
- 編集部スコアの更新2026/11/10
- 公式サイトの変更点検2026/11/9
- 実画面の取得2026/10/30
- 掲載情報の更新2026/10/29
Mode-aiとは
Mode-aiの料金プラン
2026/10/29 確認Mode-aiの料金改定をメールで受け取る
公式ページで検証した改定だけを通知します。
価格モニタリング
AI PICKS編集部は、注目ツールの料金変動を月次でモニタリングしています。Mode-aiは現在、月次モニタリングの対象に含まれていません。 最新の料金は公式サイトでご確認ください。
Mode-aiでできること
誰に向くか・何が解決するかこんな人におすすめ
- ・データ構造を標準化したいアーキテクト
- ・散在したテーブル定義書の把握に追われるエンジニア
- ・LLMに最新のDB設計を連携したい開発者
- ・ER図と設計意図をコード管理したいデータ設計者
Mode-aiが解決する課題
- 1.複数ファイルに分散したテーブル定義書の解読負担
- 2.データ構造変更時に設計判断のコンテキストが散逸する
- 3.開発用LLMへデータモデルを正確に共有できない
- 4.自然言語の要件から手作業でER図を起こす工数
Mode-aiの編集部レビュー
公開情報ベースMode-aiの評価まとめ（編集部の結論）
- 結論
- Mode-aiはAIデータ分析カテゴリのツール。編集部の独自スコアは3.53/5.00。
- 料金
- 無料
- 向いている
人 - データ構造を標準化したいアーキテクト・散在したテーブル定義書の把握に追われるエンジニア
- 強み
- 自然言語からER図を自動生成し、コンテキストに基づくリレーション提案も受けられる
- 注意点
- 2027年4月以降の有償プランは検討中で、継続利用時の費用が読めない
- 主な
代替 - Google Colab（コラボラトリー）など
向いている
- ＋自然言語からER図を自動生成し、コンテキストに基づくリレーション提案も受けられる
- ＋PostgreSQL・Snowflake・BigQueryからスキーマを取り込み、現状をER図で可視化できる
- ＋AsIsとToBeを比較するGap分析で、システム改修の優先順位を示唆してくれる
- ＋MCPサーバ経由でAIエージェントがスキーマを直接参照・活用できる
- ＋2027年3月末まで申し込み不要・機能制限なしで全機能を無償利用できる
向いていない
- －2027年4月以降の有償プランは検討中で、継続利用時の費用が読めない
- －物理DBからの取り込み対象はPostgreSQL・Snowflake・BigQueryに限られる
Mode-ai、あなたは？1タップ・匿名OK
Mode-aiの口コミ・評判
0件編集部が確認した良い点
- ○自然言語からER図を自動生成し、コンテキストに基づくリレーション提案も受けられる
- ○PostgreSQL・Snowflake・BigQueryからスキーマを取り込み、現状をER図で可視化できる
- ○AsIsとToBeを比較するGap分析で、システム改修の優先順位を示唆してくれる
気になる点
- ×2027年4月以降の有償プランは検討中で、継続利用時の費用が読めない
- ×物理DBからの取り込み対象はPostgreSQL・Snowflake・BigQueryに限られる
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| ツール | 編集部スコア | 料金 | 日本語 |
|---|---|---|---|
| Mode-aiこのツール | 3.53 | 無料 | 未確認 |
| Google Colab（コラボラトリー） | 3.95 | 無料あり | 対応 |
| Looker AI | 3.90 | Call sales | 対応 |
| Weights & Biases | 3.87 | 無料 | 対応 |
スコアは編集部の独自評価です。料金は調査時点の目安です。
Mode-aiのよくある質問
Q.Mode-aiは
A.テーブル定義書や自然言語からデータモデルとER図を生成できます。独自言語AIR-DMLで設計情報をコード化して管理し、MCPサーバー機能により外部のLLMや開発環境へモデルを共有します。
Q.Mode-aiは
A.はい、無料で利用できます。現在は2027年3月末までの無償提供期間中ですが、期間終了後の料金体系については公表されていません。
Q.Mode-aiの
A.料金プランは無料で提供されています。具体的な金額や無償提供終了後の詳細な料金体系については、公式サイトの料金ページで確認してください。
Q.Mode-aiの
A.Microsoft FabricやNew Relic AI、Weights & Biasesが挙げられます。Fabricは統合データ分析基盤、New Relic AIは監視データの調査、Weights & Biasesはモデル開発プロセスの記録に特化している点が異なります。
Q.Mode-aiは
A.分散した設計ドキュメントの解読負担を抑え、データ構造を標準化したいエンジニアやアーキテクトに向いています。テーブル定義書や自然言語からデータモデルを生成し、設計情報をコードとして管理したい人に適しています。
このページを記事・資料で紹介するとき
料金や仕様は変わるため、確認した日付と一緒に出典としてリンクしていただけると読者が最新情報にたどり着けます。
出典: AI PICKS「Mode-aiの料金・評判」（2026-10-29 時点） https://aipicks.jp/tool/mode-ai
Mode-aiはAI PICKS編集部が独自スコアで評価し、3.53 / 5.00のスコアを付けています。 編集部スコアと部門順位に応じて CATEGORY LEADER・EDITOR'S CHOICE などの称号バッジを取得でき、公式サイトに掲載すると第三者評価として信頼性を訴求できます（無料・自動更新）。
取得済みの称号
判定中…プレビュー
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<img src="https://aipicks.jp/api/badge?slug=mode-ai" alt="AI PICKS 認定バッジ｜Mode-ai" width="200" height="236" loading="lazy" />
</a>このコードを公式サイトに貼ると、AI PICKSの認定バッジが表示されます。称号・時期は編集部スコアと部門順位から自動で最新化され、貼り替えは不要です。掲載は無料です。
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Google Colab（コラボラトリー）Google Colab（コラボラトリー）は、ブラウザだけでPythonのノートブックを実行できるGoogleのクラウド開発環境です。GPUやTPUを無料で使え、組み込みのGeminiに自然な文章で頼むと、コードの生成・説明・デバッグや、グラフ作成までのデータ分析を手伝ってくれます。機械学習やデータ分析を学ぶ学生や研究者に向いています。
Looker AILooker AIは、Google CloudのBIプラットフォーム「Looker」にGeminiを統合したAgentic BI機能です。対話型のConversational Analytics AgentsやDashboard Agentsが質問への回答にとどまらず業務アクションの実行まで担い、LookMLで統制されたデータ基盤の上でビジネスユーザーの自律的な意思決定を支援します。
Weights & BiasesWeights & Biasesは、AIモデルや生成AIアプリの開発プロセスを記録・評価・可視化するAI開発プラットフォームです。学習実験のメトリクス、ハイパーパラメータ、モデル成果物を自動で追跡し、ダッシュボード上で実験結果を比較できます。さらに、モデルやデータセットのバージョン管理、レポート共有、LLMアプリのトレースや評価にも対応します。機械学習エンジニアやデータサイエンティストが、再現性の高いモデル開発とチームでの検証を進めやすい点が強みです。
New Relic AINew Relic AIは、New Relic上のテレメトリーデータを自然言語で調査し、システム理解や障害対応を支援するAIオブザーバビリティアシスタントです。チャットやNRQLコンソールから質問でき、メトリクスやログを参照して原因調査、要約、グラフ作成を行います。NRQLクエリ作成の補助、アラートや停止対応の分析、UIツールや外部連携経由での運用タスク支援にも対応します。複雑な監視データを扱うSRE、開発者、運用チームが、調査時間を短縮しながらNew Relicの活用範囲を広げられる点が強みです。