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LobeHubのインターフェースプレビュー
LobeHubのロゴ

LobeHub

LobeHubは、エージェントを作成してチームにまとめ、Web・デスクトップ・モバイルでタスクをスケジュール実行できるAIエージェントプラットフォームです。クレジット制のクラウドサービスとセルフホスト型のコミュニティ版があります。

AIチャット生産性ツールAIエージェント#AIチャット#エージェントワークフロー#AIエージェント
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フリーミアム
公開日
2026年10月3日
ドメイン
lobehub.com
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2026年10月3日
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LobeHubとは?

LobeHubは、エージェントを作ってチームにまとめ、Web・デスクトップ・モバイルでタスクを実行するAIエージェントプラットフォームです。同社は仕事と生活のための協働型エージェントプラットフォームと呼んでいます。ホームページでは、LobeHubがエージェントを組織して7×24稼働させ、AIチーム全体の採用・スケジューリング・報告を担うとうたっています。

使い方は2通りで、クレジット課金のマネージドサービスLobeHub Cloudか、自前のサーバーにデプロイするセルフホスト型コミュニティ版です。サービスとその利用規約はLobeHub LLCが運営しています。

LobeChatとの関係

LobeHubは、オープンソースのマルチモデルチャットUIであるLobeChatから発展しました。同社は、ビジョンの出発点はLobeChatのマルチモデル対応だったと述べています。リポジトリのライセンスファイルは今も旧名のままで、1.0以降のLobeChatにはApache License 2.0をベースに条件を追加したLobeHub Community Licenseが適用されるとしています。

バージョン2.0はチャットクライアントからの転換点で、リリースノートはLobeHub v2.0を単一エージェントチャットから本格的なマルチエージェント協調への実質的な転換と説明しています。以前の編集記事はLobe Chatをローカル動作でプライバシー重視の、ChatGPTに似たUIフレームワークと紹介しましたが、これは「制限事項」で述べるv2.xのクラウドファースト構成とは異なります。

主な機能

LobeHubはエージェントを仕事の単位とし、それを作ってグループにまとめ、メモリとツールを与え、スケジュール実行できるタスクを任せます。

エージェントの作成とモデル

  • 一度の説明で設定: Agent Builderで必要なことを一度説明すれば、自動設定でエージェントが構成され、すぐに使えます。
  • ターンごとのモデル選択: 会話途中でモデルを切り替えるか、ターンごとに最適なモデルをエージェントに選ばせられます。
  • ローカルモデル: データをデバイス上に留める必要があれば、ローカルモデルも実行できます。

エージェントグループとCAO

  • エージェントグループ: エージェントのチームが順番に、並行して、またはディベート形式で複雑なタスクに共同で取り組めます。
  • オーケストレーション: すべてのエージェントグループにOrchestratorが組み込まれています。
  • CAO(Chief Agent Operator): CAOは自分の作業を見直し、助けが要るときはサブエージェントを呼び、重要な判断のときだけ立ち止まってユーザーに確認するエージェントです。

両者の違いは誰がチームを編成するかです。グループではメンバーと協働モードを自分で選び、CAOはサブエージェントを呼ぶタイミングを自ら決め、メインの計画を握り続けます。

メモリ、Pages、タスク

  • 編集できるメモリ: メモリパネルで保存済みの項目を確認・編集し、不要な内容の削除やメモリの手動追加ができます。
  • Pages: 共有コンテキストのもと、複数のエージェントと一か所で文書を書き、仕上げられます。
  • タスク: エージェントに仕事を割り当て、進捗を追い、結果を確認できます。

スキル、ツール、チャットアプリ

  • スキルマーケットプレイス: Claude Code、Codex CLI、ChatGPTと互換性があり、SKILL.md形式でパッケージ化されたエージェントスキルを掲載しています。
  • MCPマーケットプレイス: 掲載MCPサーバーは、活動状況、安定性、コミュニティのフィードバックで評価されます。
  • Cloud Sandbox: エージェントがサーバー上でコード、コマンド、ファイル操作を実行できます。
  • 実行デバイス: デバイスベースのツールやコーディングエージェントの作業場所を決めます。
  • Messenger: Telegram、Slack、DiscordまたはWeChatのアカウントを連携すれば、ボットを自作せずにLobeHubが管理するボット経由で自分のエージェントを使えます。
  • Channels: エージェントを自分で設定したボットに接続するので、ボットに自分の名前とアイデンティティを持たせられます。

ガイド

文書化されたワークフローのうち2つは手順どおり進められるほど具体的で、定期実行するエージェントタスクの設定と、旧デスクトップ版ローカルデータベースからのデータ移行です。

定期タスクを設定する

  1. エージェントページを開いてタスクをクリックし、タスク入力欄に作業内容を書きます。優先度の追加やファイル添付もできます。
  2. タスクの詳細を開き、自動化 → スケジュールに進みます。
  3. スケジュール実行の頻度、時刻、タイムゾーン、実行上限を設定します。
  4. 自動化を有効にし、タスクの状態と次回実行時刻を確認します。

v1デスクトップのローカルデータベースから移行する

  1. 移行の成功を確認するまで、v1.xはインストールしたままにします。
  2. v1.xで、設定 → データストレージ → データのエクスポートからデータを書き出します。
  3. LobeHub Cloudまたはセルフホスト環境のv2.xにサインインし、設定 → データストレージ → データのインポートからファイルを取り込みます。

アップグレード済みでも、v1.xのローカルデータベースファイルは削除するまでディスクに残るため、v1.xのビルドを再インストールして後から書き出せます。エージェント、会話、設定はすべて移行でき、通常は数分で済みます。

ユースケースと例

LobeHub自身のショーケースと文書の例は、複数エージェントや繰り返し実行の恩恵を受けるリサーチ、執筆、調整業務が中心です。

  • 文献レビュー: エージェントグループが論文を読み、核となるアイデア、手法、重要ポイントをまとめた構造化サマリーを作ります。
  • 会議のフォローアップ: エージェントが議事メモや文字起こしを、主な決定事項、アクションアイテム、担当者を整理した明確な振り返りにします。
  • リサーチからレポートへのパイプライン: リサーチエージェントが情報を集め、分析エージェントが検証し、執筆エージェントが最終文書を用意します。
  • タスクとしてのフィードバック仕分け: タスクで、添付した顧客フィードバックをエージェントに読ませ、問題の種類別に分類し、最も多い3つの問題を特定させられます。
  • 市場分析グループ: ホームページは、市場シグナルを分析し、戦略を起案し、主要リスクを示す株式トレード用エージェントグループを紹介しています。ベンダーのショーケース例です。
  • チャットアプリ内のエージェント: Messengerは、使い慣れたチャットアプリから自分のエージェントを使い、ボット管理はLobeHubに任せたい人向けです。

対象ユーザー

LobeHubは、継続的な仕事をエージェントに任せたい個人とチームが対象で、セルフホストするユーザーとプライベートデプロイが必要な組織には別ルートがあります。

  • 個人のパワーユーザー: ホームページは、数千人のスーパー個人の仲間入りを呼びかけています。
  • チーム: 共有Workspaceで、チームは所有権と可視性を明確にしたままエージェントと協働できます。
  • セルフホストする開発者: プロの開発者はコミュニティ版を自分でデプロイすれば、すべてのオープンソース機能を使えます。
  • プライベートデプロイが必要な組織: エンタープライズ版は、プライベートデプロイやカスタムソリューションを要するチーム向けです。

次の場合は向いていません。

  • 完全オフラインでのデスクトップ利用: デスクトップでも、クラウドモデル、同期、オンラインツールにはネットワーク接続が必要です。
  • 改変したフォークの配布: コードをもとに派生著作物を開発して配布するには、制作者の商用ライセンスが必要です。
  • 未成年者: 規約は、利用者に法定年齢である18歳以上を求めています。

プラットフォーム

LobeHubはWeb、デスクトップ、モバイルで使え、いずれも同じアカウントでサインインします。

  • デスクトップ: デスクトップアプリは、macOS、WindowsまたはLinux向けのインストール型アプリです。
  • 同期の範囲: デバイスにのみ保存したファイルは自動同期されません。
  • Android: 2026年10月2日の記録時点で、Google PlayのAndroidアプリは星3.8、レビュー41件、ダウンロード10K+と表示されていました。
  • チャットプラットフォーム: 現在利用できるChannelsには、Discord、Slack、Telegram、LINE、QQ、WeChat、Feishu、Larkがあります。
  • 未提供: WhatsAppとiMessageは「近日公開」と表示され、一般提供のチャネルとして設定できません。

セルフホスト

LobeHubは自前のインフラでセルフホストでき、データ、カスタマイズ、デプロイ環境を自分で管理できます。セルフホストには、AIプロバイダーのAPIキーが最低1つ必要です。サーバーデプロイにはPostgreSQL 14以降が必要です。文書に記載のデプロイ方法には、Vercel、Docker、Docker Compose、Zeabur、Sealos、RepoCloud、Dokployがあります。

価格

LobeHub Cloudはクレジット課金で、計算上1 USD分のモデル利用を1,000,000クレジットに換算しています。

プラン月払い年払い(月あたり)月間クレジットファイルストレージ
Free0 USD0 USD500,00015 MB
Starter12.9 USD9.9 USD5,000,0001024 MB
Premium24.9 USD19.9 USD15,000,0002048 MB
Ultimate49.9 USD39.9 USD35,000,0004096 MB

料金ページ自体では、Starterは月$12.9または年$118.8と表示されています。このページは、GPT-6.1 Sol、Claude Sonnet 5.5、MiMo-V2.6 Proをクレジットカード不要で無料で試せるとうたっています。Freeプランのカードは、GLM-5.3-Flashで約70件のメッセージと見積もっています。同じカードでGPT-6 Astraは「サブスクリプションが必要」と表示されています。エンタープライズ版は、料金ページから営業に問い合わせます。

クレジットの仕組み

  • 毎月のリセット: サブスクリプションのポイントは、各請求サイクルの終わりにリセットされます。
  • チャージ: 無料・有料ユーザーのどちらもクレジットをチャージでき、プランのアップグレードは不要です。
  • カスタム購入の最小単位: カスタムのクレジット購入は10Mクレジットからです。
  • 有効期限: 購入ページには、チャージ分の有効期限が6か月と表示されています。
  • 消費の順序: LobeHubはサブスクリプション分をチャージ分より先に消費します。
  • 自分のキーを使う: 独自のモデルAPIキーを設定し、他チャネルで購入したAPI利用分を使うこともできます。

プラン変更と返金

  • アップグレード: アップグレード時、現在のプランの残存価値が割引に充てられる場合があります。
  • ダウングレード: 現在のサブスクリプションの有効期間中は下位プランへ直接変更できず、解約してプランの期限切れを待ち、下位プランに申し込みます。
  • モバイルでの購入: モバイルアプリで購入したサブスクリプションは、Webページからモバイルデバイスでの管理に案内されます。
  • 未使用のサービス: 購入済みで未使用のサービスは、支払いから30日以内なら返金を受けられます。
  • 一部利用: 一部利用したサブスクリプションの返金申請は個別に審査され、承認は同社の裁量です。

これらの返金ルールを含む利用規約の最終更新日は2024-03-01です。

LobeHubの代替ツール

最も近い代替ツールは、LobeHubのどの側面が必要かで変わります。LobeChatで知られたセルフホスト型AIチャットのUIか、現在のホスト型マルチエージェント・オペレーターかです。

  • Open WebUI: Ollama、OpenAI、Anthropic、または互換性のあるあらゆるサービスに接続でき、ローカル、クラウド、またはその両方で実行できます。OllamaのWeb UIをまとめたある編集記事は、このカテゴリで最も人気があり機能が豊富な選択肢と評しています。
  • LibreChat: AIとの会話を統一されたカスタマイズ可能な1つのUIにまとめます。OAuth、SAML、LDAP、二要素認証に対応したエンタープライズ向けSSOをうたっています。
  • ManusとClaude Cowork: LobeHubは両者が提供するものに匹敵し、さらに超えると述べていますが、これは独立ベンチマークではなくベンダーの比較です。

制限事項

製品とデプロイの制限

  • サーバーDBのみ: LobeHub 2.0はServer DBモードのみに対応し、Client DB(PGlite)は非対応になりました。
  • デスクトップのローカルDBなし: v2.x以降、LobeHubはクラウドファースト構成に移行し、デスクトップのローカルデータベースを削除しました。
  • 認証の変更: LobeHub 2.0はBetter Auth認証システムのみに対応するため、1.xから移行するセルフホストユーザーはNextAuthとClerkのサポートを失います。
  • セルフホストサーバーでのサンドボックス: セルフホスト環境でCloud Sandboxを使うには、サンドボックスプロバイダーも必要です。
  • Vercelの制約: Vercelにデプロイすると、サーバーレス関数の10秒タイムアウト制限がかかります。
  • アルファ版の機能: Projectsはまだアルファ段階のため、利用が制限されることがあり、UIや動作も変わりえます。
  • WeChatは有料: WeChatには有料の個人プランが必要です。
  • 変わりうるモデルカタログ: プロバイダーがサービスを更新すると、モデルの提供状況と価格が変わることがあります。

ドキュメントの不一致

  • 無料枠: あるFAQページはLobeHub Cloudが登録ユーザーに450,000の無料計算ポイントを付与するとしていますが、料金表のFreeプランは月500,000クレジットです。
  • プラン名: 別のFAQページは、CloudプランをStarter、Premium、UltimateではなくBasic、Advanced、Professionalの各バージョンに分けています。
  • ベクトルストレージの単位: 料金ページはStarterのベクトルストレージを5,000エントリとしていますが、機械可読の料金サマリーは同じプランで5000 MBとしています。

データ、プライバシー、ライセンス条件

  • モデルの学習: モバイルアプリのAIチャット機能について、プライバシーポリシーはチャット内容をモデル学習に使わないと明記しています。
  • サードパーティのAIサービス: 同ポリシーはまた、統合AIサービスで処理されるデータは、顧客データをモデル学習に使わない企業向けAPIエンドポイントを経由するとしています。
  • モバイルアプリでの同意: 初回のAIリクエスト前に、モバイルアプリはどのデータが送信され誰が受け取るかを説明する同意ダイアログを表示します。
  • Androidのデータ開示: Androidのストアページのデータセーフティ欄には、アプリが金融情報、アプリのアクティビティ、デバイスまたはその他のIDを第三者と共有する可能性があるとあります。
  • 所有権: サービス内で作成、公開、表示したコンテンツの所有権は、すべてユーザーが保持します。
  • データ損失: 規約は、同期データの消失や破損がないことを同社は保証できないとしています。
  • 商用利用: ライセンスは、ソースコードを改変せずにフロントエンド・バックエンドサービスとして商用利用することを認めています。
  • ライセンスの変更: コントリビューターは、制作者がオープンソース契約をより厳しく、または緩やかに変更できることに同意します。

よくある質問

Q1. LobeHubとLobeChatは同じ製品ですか?

LobeHubは、LobeChatとして始まったプロジェクトの現在の名称であり方向性です。ライセンスファイルは今もソフトウェアをLobeChatと呼んでいますが、バージョン2.0でチャットUIはマルチエージェントプラットフォームに変わりました。

Q2. LobeHubはオープンソースですか?

コミュニティ版のコードは公開されておりセルフホストできますが、素のApache 2.0ではなくLobeHub Community Licenseで提供されています。ソースを改変しない商用利用は認められていますが、派生著作物の配布には商用ライセンスが必要です。

Q3. Freeプランには何がどれだけ含まれますか?

Freeプランは0 USDで、月500,000クレジットと15 MBのファイルストレージが含まれます。GPT-6 Astraなど一部のモデルは有料サブスクリプションが必要です。

Q4. 使い切れなかったクレジットは繰り越せますか?

サブスクリプションのポイントは各請求サイクルの終わりにリセットされます。チャージ分は別扱いで、購入ページ上は6か月の有効期限があり、サブスクリプション分の後に消費されます。

Q5. LobeHubは私のチャットでモデルを学習させますか?

プライバシーポリシーによると、モバイルアプリのAI機能のチャット内容はモデル学習に使われず、統合AIサービスには、顧客データで学習しない企業向けAPIエンドポイントを通じてアクセスします。

Q6. すべてを自分のデバイス内に留めておけますか?

v2.xのデスクトップアプリだけではできません。ローカルデータベースが削除され、クラウドモデルと同期にはネットワーク接続が必要だからです。ローカルモデルの実行やコミュニティ版のセルフホストが、モデル呼び出しやデータを自分の管理下に置くための文書上の方法です。

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