月間サイト訪問数の推計
このドメインの Similarweb 推計値であり、アクティブユーザー数ではありません。観測データのある月のみ表示し、取得日と対象月を区別しています。
取得日 2026/11/11
編集部による 5 点満点の評価です。ユーザー評価の平均ではありません。 このページの各視点は、製品情報をもとに AI がまとめたものです。実際の利用者のレビューではありません。
OpenAITools.app のテレメトリ（2026-11-11 検証）によると、Labelbox（labelbox.com）は AI開発者ツール（世界ランキング #214）に分類される AI プラットフォームで、月間 76.28万の訪問を生み出し、前月比のトラフィック増減は -22.52万（-22.8%）です。主要な地域市場はアメリカ合衆国（トラフィックシェア 21.9%）で、料金は要問い合わせの料金モデルで運営されています。月間ボリューム別の主な競合代替ツールには Scale（月間 61.69万訪問）、SuperAnnotate（月間 38.6万訪問）、Label Studio（月間 13.72万訪問）が含まれます。
データアノテーションとRLHFの決定版。
エージェント機能のrecursionが便利。
サイト検証・料金体系・同カテゴリ比較に基づき AI が多角的な論点を要約した参考視点であり、実在ユーザーの個別投稿ではありません。
ビジョン・言語・生成タスクにわたる構造化アノテーション、データキュレーション、モデル評価、人間参加型レビューを提供し、学習・評価データの基盤となります。
Recursionのエージェントはビルド、アラート、コミット、チェックポイント、スケジュールから自律的に起動し、作業が完了して検証可能になるまでバックグラウンドで動きます。
ソフトウェアエンジニアリング、信頼性、セキュリティ、ML研究、評価、R&D、プロダクト、財務まで、専門エージェントがフレーキーテスト修正からポストモーテム草案まで対応します。
各実行は採点エージェントが評価し、採点済みセッションは記憶・ノート・スキルを残して次のセッションが行動前に読み込みます。
GitHub、Jira、Linear、Slack、Datadog、PagerDuty、BigQuery、Databricks、Vercel、各種クラウドなど既存ツール上で動作します。
LabelboxはAIスタックの中で特異な位置を占めます。チャットボットや生成ツールを前面に売るのではなく、モデルが学ぶ環境とデータ、そして定常的なエンジニアリング・研究業務を引き受けるエージェントを提供します。トップページの主張は明快で、最先端AIラボはLabelboxの環境と専門家データで学習し、エンジニアリングと研究のチームは繰り返し発生するバックログをRecursion上のエージェントに渡す、というものです。直近の1億ドル超のシリーズEは、この仮説への厚い資金供給を示しています。,企業向けには、より新しい側面がRecursionです。エージェントはビルド失敗、PagerDutyアラート、新しい依存関係のリリース、新しいモデルチェックポイント、あるいは月曜朝のスケジュールといった現実の信号で起動し、仕事が終わるまでバックグラウンドで動きます。訴求されている例は要約ではなく具体的な成果物です。プレビューリンク付きのテスト済みプルリクエスト、すべての事象に出典が付いたConfluenceのポストモーテム草案、重要な変更を名指ししたアブレーション表、重大CVE後に露出した各サービスへのパッチなどです。採点エージェントが各実行を評価し、採点済みセッションは記憶・ノート・スキルを残して次のセッションが行動前に読み込みます。,元来の基盤はデータ事業です。専門家レビュアーが支えるラベリング、アノテーション、キュレーション、モデル評価で、コンピュータビジョン、NLP、教師ありファインチューニング、RLHF、レッドチーミングに用いられます。高品質な学習データを生む環境は、エージェントが実務を学ぶ環境でもあるため、両者は互いを強め合います。料金はエンタープライズ型で商談を通じて決まり、データ量とエージェント利用量に左右され、公開のセルフサービス枠はありません。
本番障害や評価指標の下落を構造化された学習データに変え、採点と人的レビューでモデル品質のループを閉じます。
依存関係の更新、フレーキーテストの修正、非推奨APIの整理、プレビューQAといった定常業務を、マージ可能なプルリクエストを出すエージェントに委ねます。
アラート発火の瞬間にエージェントがアラート・ログ・デプロイを相関させ、オンコールが書く前に出典付きのポストモーテム草案を用意します。
回帰の切り分け、ベンチマーク実行、データ品質監査を定時に回し、研究上の判断を検証済みの数値に基づかせます。
同じ主要カテゴリの競合 AI ツールをテレメトリで並列比較
| 順位 | AI ツール | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 直接流入の割合 | 料金 | 直接比較 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | Labelbox | 76.28万 | -22.8% | 直接流入 49% | 料金は要問い合わせ | 表示中 |
| 1 | Scale の大規模なデータラベリングとモデル評価が可能だが、Labelboxよりも高額な企業向け予算が必要になることが多い。 | 61.69万 | +12.5% | 直接流入 31% | 料金は要問い合わせ | vs Scale |
| 2 | SuperAnnotate 堅牢なマルチモーダルアノテーションとワークフロー自動化を提供し、CVチーム向けにやや直感的なデータキュレーションパイプラインを備えています。 | 38.6万 | +37.4% | 直接流入 64% | 無料トライアル、料金は要問い合わせ | vs SuperAnnotate |
| 3 | Label Studio カスタムデータラベリング向けの柔軟なオープンソース代替品だが、セルフホスティングと手動でのインフラ管理が必要になる。 | 13.72万 | -16.1% | 直接流入 34% | 料金は要問い合わせ、無料 | vs Label Studio |
| 4 | Encord 高度なコンピュータビジョンや物理AIのデータパイプラインに特化しているが、一般的なテキスト・画像ラベリングよりも対象が絞られている。 | 24.42万 | +9.4% | 直接流入 43% | 料金は要問い合わせ | vs Encord |
| 5 | Roboflow アノテーションからモデルデプロイまでのエンドツーエンドのCVワークフローを効率化するが、Labelboxのような一般的な企業向けエージェントオーケストレーション機能はない。 | 143.12万 | +6.6% | 直接流入 47% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | vs Roboflow |
| 6 | Appen データ検証のために人間参加型（ヒューマン・イン・ザ・ループ）のマネージドワーカーサービスに大きく依存しており、Labelboxよりもセルフサービスの技術ツールが少なくなっています。 | 66.58万 | +0.2% | 直接流入 36% | 料金は要問い合わせ | vs Appen |
の大規模なデータラベリングとモデル評価が可能だが、Labelboxよりも高額な企業向け予算が必要になることが多い。
堅牢なマルチモーダルアノテーションとワークフロー自動化を提供し、CVチーム向けにやや直感的なデータキュレーションパイプラインを備えています。
堅牢なマルチモーダルアノテーションとワークフロー自動化を提供し、CVチーム向けにやや直感的なデータキュレーションパイプラインを備えています。
無料・オープンソースカスタムデータラベリング向けの柔軟なオープンソース代替品だが、セルフホスティングと手動でのインフラ管理が必要になる。
高度なコンピュータビジョンや物理AIのデータパイプラインに特化しているが、一般的なテキスト・画像ラベリングよりも対象が絞られている。
特化型アノテーションからモデルデプロイまでのエンドツーエンドのCVワークフローを効率化するが、Labelboxのような一般的な企業向けエージェントオーケストレーション機能はない。
特化型データ検証のために人間参加型（ヒューマン・イン・ザ・ループ）のマネージドワーカーサービスに大きく依存しており、Labelboxよりもセルフサービスの技術ツールが少なくなっています。
Provides efficient smart annotation tools and managed labeling services, but has a smaller ecosystem for complex enterprise agent workflows.
Provides efficient smart annotation tools and managed labeling services, but has a smaller ecosystem for complex enterprise agent workflows.
特化型Focuses strictly on LLM evaluation, testing, and observability rather than raw data annotation and training dataset curation.
特化型Focuses strictly on LLM evaluation, testing, and observability rather than raw data annotation and training dataset curation.
ガバナンスされた 1 つのワークスペースでマルチモーダルな学習データをキュレーション・アノテーション・品質管理
特化型一つの接続環境で AI モデルとエージェントを追跡・評価・出荷。
