
Scaleの主要なアノテーション事業と同様に、企業向けのデータラベリングと学習データのキュレーションに特化しています。
Scale is an enterprise AI company that supplies the data, evaluation and deployment layers behind production AI. Its Data Engine sources and labels training data for frontier models, its evaluation work benchmarks model capability, and its platform teams help enterprises and governments move AI systems from pilot into real operations.
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、Scale(scale.com)は AI開発者ツールに分類される AI プラットフォームで、月間 61.69万の訪問を生み出し、前月比のトラフィック増減は +6.87万(+12.5%)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 44.2%)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 Labelbox(月間 76.28万訪問)、SuperAnnotate(月間 38.6万訪問)、Encord(月間 24.42万訪問)が含まれます。
AIモデルのデータ品質管理ならここ一択。
導入コストが高い。
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。
Human-sourced and expert-annotated training data, including specialist contributors with advanced degrees, at the quality bar frontier labs require.
Public leaderboards plus private benchmarks that test model capability and safety for the most ambitious AI developers.
Platform and services teams that pick the right use case, build the system and take ownership of the outcome.
Agentic systems designed around measurable business outcomes across private equity portfolios, energy and healthcare operations.
Programmes spanning healthcare, robotics, defence, public sector and enterprise with human oversight built in.
Scale is an enterprise AI company that supplies the data, evaluation and deployment layers behind production AI. Its Data Engine sources and labels training data for frontier models, its evaluation work benchmarks model capability, and its platform teams help enterprises and governments move AI systems from pilot into real operations.
Source expert-annotated training and preference data to fine-tune or align a model to a high quality bar.
Run private benchmarks and expert evaluations to compare model versions before and after a release.
Move past stalled pilots by scoping a concrete use case, building the system and measuring the outcome.
Turn large volumes of sensitive records and imagery into structured, decision-ready material.
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | Scale | 61.69万 | +12.5% | 直接流入 31% | 料金は要問い合わせ | 表示中 |
| 1 | Labelbox Scaleの主要なアノテーション事業と同様に、企業向けのデータラベリングと学習データのキュレーションに特化しています。 | 76.28万 | -22.8% | 直接流入 49% | 料金は要問い合わせ | vs Labelbox |
| 2 | SuperAnnotate 企業のマルチモーダルアノテーションやデータ管理ツールを提供しますが、管理されたラベリング作業員への比重は低めです。 | 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 | Encord コンピュータービジョンや物理AIのワークロードに特化したデータインフラストラクチャとアノテーションに特化しています。 | 24.42万 | +9.4% | 直接流入 43% | 料金は要問い合わせ | vs Encord |
| 4 | Label Studio カスタムデータのラベリングや、人間参加型(ヒューマン・イン・the・ループ)のアノテーションパイプライン向けに、柔軟なオープンソースの代替手段を提供します。 | 13.72万 | -16.1% | 直接流入 34% | 料金は要問い合わせ、無料 | vs Label Studio |
| 5 | Roboflow コンピュータビジョンのデータセットのアノテーションやモデルトレーニングを効率化しますが、一般的なLLMのテキストタスクにはあまり向いていません。 | 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 | Prolific 管理されたラベリングの代わりに、RLHFやモデル評価スタディのために検証済みの人間参加者と開発者を繋ぎます。 | 7.78万 | -24% | 直接流入 80% | 有料 | vs Prolific |

Scaleの主要なアノテーション事業と同様に、企業向けのデータラベリングと学習データのキュレーションに特化しています。

企業のマルチモーダルアノテーションやデータ管理ツールを提供しますが、管理されたラベリング作業員への比重は低めです。
企業のマルチモーダルアノテーションやデータ管理ツールを提供しますが、管理されたラベリング作業員への比重は低めです。
コンピュータービジョンや物理AIのワークロードに特化したデータインフラストラクチャとアノテーションに特化しています。

無料・オープンソースカスタムデータのラベリングや、人間参加型(ヒューマン・イン・the・ループ)のアノテーションパイプライン向けに、柔軟なオープンソースの代替手段を提供します。
無料・オープンソースカスタムデータのラベリングや、人間参加型(ヒューマン・イン・the・ループ)のアノテーションパイプライン向けに、柔軟なオープンソースの代替手段を提供します。
特化型コンピュータビジョンのデータセットのアノテーションやモデルトレーニングを効率化しますが、一般的なLLMのテキストタスクにはあまり向いていません。
特化型管理されたラベリングの代わりに、RLHFやモデル評価スタディのために検証済みの人間参加者と開発者を繋ぎます。

特化型Focuses on post-deployment LLM observability and evaluation rather than training data generation or annotation.
特化型Focuses on post-deployment LLM observability and evaluation rather than training data generation or annotation.

特化型Provides LLM evaluation and testing workflows, but lacks Scale's massive human-in-the-loop data labeling services.

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。
特化型自己改善するAIエージェントの構築・シミュレーション・評価・監視