# Labelbox

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。

最先端AIが学ぶ環境と、定常業務を担うエージェント

## 主なテレメトリと仕様

| 指標 | 値 |
| :--- | :--- |
| ツール名 | Labelbox |
| ハンドル | labelbox |
| Status | active |
| Origin | independent |
| Maintenance | active |
| 公式ドメイン | labelbox.com |
| ウェブサイト URL | https://labelbox.com |
| カテゴリ | AI開発者ツール, AI API, AI Workflow, AI生産性ツール |
| 料金モデル | 料金は要問い合わせ |
| 月間訪問数 | 762,803 |
| 前月比トラフィック変動 | -225,168 |
| 前月比成長率 | -22.8% |
| 主要市場 | アメリカ合衆国 |
| 市場シェア | 21.9% |
| ダイレクト訪問 | 370,024 |
| オーガニック検索訪問 | — |
| ソーシャル訪問 | — |
| リファラル訪問 | 219,890 |
| メール訪問 | 50,467 |
| レビュースコア | 4.4 |
| 保存数 | 0 |
| 対応プラットフォーム | ウェブサイト |
| 請求プラットフォーム |  |
| 属性 | 機能: ウェブサイト; 料金: 料金は要問い合わせ |
| タグ | AI, 機械学習, データラベリング, データアノテーション, モデル評価, AIトレーニング, 生成AI, コンピュータビジョン, 自然言語処理, データファクトリー, ヒューマン・イン・ザ・ループ, AI サービス, データキュレーション, AIアラインメント, 教師ありファインチューニング, RLHF, レッドチーミング |

## 概要

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。

## 料金とプラン

要問い合わせ。Labelboxはセルフサービスプランや公開の料金表を出しておらず、料金導線は商談への誘導です。費用はデータ生産の規模、エージェント導入、エンタープライズ要件によって決まります。公開された無料枠はありません。検討中のチームは自社のボリュームと用途に基づいて見積もりを依頼してください。

## 主な機能と特長

- **データラベリングと専門家アノテーション:** 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。
- **自律エージェントセッション:** 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。
- **職能ごとの専門エージェント:** 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。
- **蓄積する採点済み成果:** 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。
- **ネイティブなツール・データ連携:** 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。

## 主なユースケース

- **学習・評価データパイプライン (AI・MLチーム):** 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。
- **ソフトウェアバックログの委任 (エンジニアリング責任者):** 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。
- **インシデント対応とポストモーテム (SRE・プラットフォームチーム):** 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。
- **モデル研究と評価の支援 (研究・データチーム):** 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。

## 強み

- 学習・評価データの生産と、定常業務を担うエージェントの両面を一社でカバー
- 1億ドル超のシリーズE調達と最先端AIラボでの採用という、実際の資金と需要の裏付け
- エージェントの実行はテスト・再実行・アブレーションなど検証可能な具体的成果物を出す
- 既存のツールチェーン（GitHub、Jira、Linear、Slack、Datadog、PagerDuty、BigQuery、Databricks）と統合

## 制約・デメリット

- セルフサービスの料金プランや公開サインアップがなく、すべて商談経由のため評価に時間がかかる
- 価値を引き出すには実際のエンジニアリング／研究基盤（GitHub、クラウド、データウェアハウス）が必要
- 自律エージェント型セッションへ急速に軸足を移しており、ラベリングだけを求めるチームには過剰に感じられる

## よくある質問

### Labelboxの料金はいくらですか？
Labelboxはエンタープライズ契約を前提とし、公開のセルフサービスプランではなく個別見積もりを採用しています。料金導線は商談への誘導になっており、実際の費用はデータ生産の規模、エージェント利用量、導入形態によって決まります。自社のボリュームに基づいて見積もりを依頼するのが現実的です。

### Labelboxは何に使われますか？
従来は、ツールと専門家による人的レビューを組み合わせたデータラベリング、アノテーション、モデル評価で知られ、コンピュータビジョンやNLP、生成AIの学習・アラインメント・RLHF・レッドチーミングに使われてきました。現在の訴求では、最先端ラボ向けに実務データで学習するエージェント環境も強調されています。

### Recursionのエージェントはどう動きますか？
Recursionは、ビルド失敗、PagerDutyアラート、新パッケージのリリース、新しいチェックポイント、定時ジョブなどをトリガーにエージェントを起動し、フレーキーテストの修正、依存関係の更新、評価の回帰調査、インシデント調査、脆弱性の修正などをバックグラウンドで進めます。各実行は採点エージェントが評価し、生成された記憶・ノート・スキルは次のセッションに引き継がれます。

### Labelboxは現在も運営されていますか？
はい。1億ドル超のシリーズE調達を発表しており、サイト上では最先端AIラボがLabelbox環境で学習していると説明されています。資金調達済みで稼働中の事業と判断できます。

### Labelbox の月間トラフィックと成長トレンドはどうですか？
Labelbox は現在、月間 76.28万の訪問があり、前月比のトラフィック変動は -22.52万（成長率 -22.8%）です。主要な流入市場はアメリカ合衆国（シェア 21.9%）で、月間 37万のダイレクト訪問と月間 — のオーガニック検索訪問を含みます。

### Labelbox は無料ですか？料金モデルは何ですか？
Labelbox は料金は要問い合わせの料金モデルで運営されています。要問い合わせ。Labelboxはセルフサービスプランや公開の料金表を出しておらず、料金導線は商談への誘導です。費用はデータ生産の規模、エージェント導入、エンタープライズ要件によって決まります。公開された無料枠はありません。検討中のチームは自社のボリュームと用途に基づいて見積もりを依頼してください。対応する請求・チェックアウトプラットフォームには未掲載が含まれます。

### 2026年における Labelbox の最適な代替ツールはどれですか？
OpenAITools.app のカテゴリ別トラフィックと機能の適合性に基づくと、Labelbox の代替ツールトップ5は次のとおりです: 1. Scale（月間 61.69万訪問）; 2. SuperAnnotate（月間 38.6万訪問）; 3. Label Studio（月間 13.72万訪問）; 4. Encord（月間 24.42万訪問）; 5. Roboflow（月間 143.12万訪問）。

### Labelbox はどのプラットフォームと主要な AI 機能に対応していますか？
Labelbox は AI開発者ツール, AI API, AI Workflow, AI生産性ツールに分類され、以下のプラットフォームに対応しています: ウェブサイト。中核機能のタグには AI, 機械学習, データラベリング, データアノテーション, モデル評価, AIトレーニングが含まれます。

## 代替ツール

| ツール名 | 月間訪問数 | 料金モデル | 比較 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| [Scale](https://openaitools.app/ja/tool/scale) | 616,915 | 料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/labelbox-vs-scale) |
| [SuperAnnotate](https://openaitools.app/ja/tool/super-annotate) | 386,034 | 無料トライアル、料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/labelbox-vs-super-annotate) |
| [Label Studio](https://openaitools.app/ja/tool/label-studio) | 137,199 | 料金は要問い合わせ、無料 | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/label-studio-vs-labelbox) |
| [Encord](https://openaitools.app/ja/tool/encord-com) | 244,204 | 料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/encord-com-vs-labelbox) |
| [Roboflow](https://openaitools.app/ja/tool/roboflow) | 1,431,204 | フリーミアム、料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/labelbox-vs-roboflow) |
| [Appen](https://openaitools.app/ja/tool/appen-com) | 665,840 | 料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/appen-com-vs-labelbox) |
| [BasicAI Cloud](https://openaitools.app/ja/tool/basicai-cloud) | 21,670 | Freemium, Enterprise Quote | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/basicai-cloud-vs-labelbox) |
| [Confident AI](https://openaitools.app/ja/tool/confident-ai) | 83,400 | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/confident-ai-vs-labelbox) |
| [Unitlab](https://openaitools.app/ja/tool/unitlab-ai) | 3,903 | フリーミアム、料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/labelbox-vs-unitlab-ai) |
| [Weights & Biases（CoreWeave Forge）](https://openaitools.app/ja/tool/prompts) | 315,624 | フリーミアム、料金は要問い合わせ、無料 | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/labelbox-vs-prompts) |

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出典: https://openaitools.app/ja/tool/labelbox