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Best 16 Data Labeling Tools in 2026

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Data Labelingとは?

データラベリングは、テキスト、画像、または動画などの生データに意味のあるラベルやタグを識別して割り当てるプロセスです。これは、機械学習や人工知能アプリケーション向けのデータを準備する際の重要なステップであり、ラベル付きデータはAIモデルのトレーニングと検証に使用されます。データラベリングにより、機械が特定のタスクに役立つ形でデータを理解・解釈するのに役立ちます。例えば、画像分類、感情分析、または物体検出などの特定のタスクにおいてです。

カテゴリ名}の上位10のAIツールは何ですか?Data LabelingのAIツールは?

コア機能
価格
使用方法

Scale AI

AIモデルのための高品質トレーニングデータ
データ管理とラベリングのためのScale Data Engine
フルスタック生成AIのためのScale GenAIプラットフォーム
AI駆動の意思決定のためのScale Donovan
AIモデルの評価とレッドチーミング
RLHF(人間のフィードバックからの強化学習)

Scale AIはさまざまな製品とサービスを提供しています。データトレーニングのためのScale Data Engine、生成AIのためのScale GenAIプラットフォーム、AI駆動の意思決定のためのScale Donovanを探ることができます。また、AIモデルやアプリケーションの評価ツールを活用することもできます。デモを依頼するか、特定のニーズについて相談するために連絡してください。

Surge AI

生成AIのためのデータラベリング
監視型ファインチューニング(SFT)
人間のフィードバックを利用した強化学習(RLHF)
人間による評価
APIおよびSDKの統合
管理サービス

Surge AIを使用するには、彼らのウェブサイトにサインアップしてデータラベリングプラットフォームにアクセスできます。彼らのサービスをネイティブAPIやSDKで直接統合するか、専門データチームと連携して管理サービスを利用することができます。彼らは強力なデータセットを構築するためのツールとエリートな労働力を提供しています。

Label Studio

複数のデータタイプ(画像、音声、テキスト、動画、時系列)をサポート
構成可能なレイアウトとテンプレート
Webhook、Python SDK、およびAPIを介したML/AIパイプラインとの統合
ML支援のラベリング
クラウドストレージ(S3、GCP)への接続
高度なフィルターを備えたデータマネージャー
複数のプロジェクトおよびユーザーのサポート

コミュニティエディション 無料で使用可能
エンタープライズ 価格については営業にお問い合わせください

Label Studioは、PIP、Brew、Git、またはDocker経由でインストールできます。インストール後は、ツールを起動し、データをインポートし、プロジェクトを作成し、カスタマイズ可能なタグとテンプレートを使用してラベリングを開始できます。

Innovatiana

コンピュータビジョンのためのデータラベリング
データ収集
データモデレーションと強化学習によるフィードバック
文書処理
自然言語処理

イノバティアナのサービスを利用するには、プロジェクトのニーズについて話し合い、見積もりをリクエストすることができます。彼らはお客様の要求を考慮し、カスタマイズされたソリューションを提案し、無料テストを実施し、データラベラーのチームを動員してデータを処理します。タスクに基づいた柔軟な価格設定を提供し、準備されたデータを安全に提供します。

PromptLoop

Google SheetsおよびExcelでのAI駆動のテキスト変換、抽出、要約
自動ウェブスクレイピングおよび深いB2Bリサーチ
CRMデータの強化および営業リードの検証
データ抽出のためのカスタムAIモデルおよび事前構築されたテンプレート
大容量データ処理のためのスケーラブルなクラウドインフラストラクチャ
HubSpotなどのCRMとの統合およびREST API
市場をリードするデータ結果の精度
無制限のデータのインポートおよびエクスポート

無料 $0 /月 2つのワークフローを持ち、無制限の編集が可能な独自の探索をしていただけます。レート制限と日次使用制限があり、PromptLoop Google Sheets™およびMicrosoft Excel™プラグイン、ガイドおよびテンプレートにアクセスでき、1ユーザーに制限されています。
グロース $750 /月 (月次), $500 /月 (年次) スタートを切りたいチーム向けに提供し、ベースモデルへの無制限アクセス、専用のSlackおよびEmailサポート、実験的モデルへのアクセス、年間10万タスククレジットからのスタート、PromptLoop APIへのアクセス、無制限のデータインポートおよびエクスポートが含まれます。
企業 お問い合わせ チームアクセスおよび高度な機能を提供し、成長機能のすべて、ボリュームディスカウント、無制限の自動CRM強化、データセットの質に関するコンサルテーションおよびエンジニアリング時間、組織の共有、モニタリングおよび分析、強化されたセキュリティ(SAML、SSO)、ホワイトグローブのオンボーディングおよびサポート、専任サポートおよびスタッフトレーニング、無制限のデータインポートおよびエクスポート、PromptLoop APIへのアクセスが含まれます。

ユーザーは必要な特定のデータポイントを定義し、その後データ(例えば、ウェブサイト、会社、またはリードのスプレッドシート)をアップロードするか、自分のCRMに接続します。PromptLoopは、数千の入力に対してAIリサーチフローを実行し、事前構築されたフローやテンプレートを活用して希望の情報を抽出およびフォーマットします。このプロセスは迅速なセットアップのために設計されており、スプレッドシートのドラッグ&ドロップだけで15分未満で完了する場合もあります。

BasicAI Cloud

AI駆動の注釈ツール
チーム管理
自動注釈とオブジェクト追跡
スケーラブルなラベル管理
設定可能な品質保証
センサーフュージョンデータサポート
自動データ注釈
AI支援注釈ツールセット
オブジェクトトラッキング注釈
自動3Dセマンティックセグメンテーション
オンラインセンサキャリブレーション

新規ユーザーは、50のシート、100GBのストレージ、および1,000のモデル呼び出しでBasicAI Cloudに無料でアクセスできます。AI駆動の注釈ツールを使用してデータにラベルを付け、チームを管理し、プロジェクトを拡張します。

Lettria

エンタープライズGenAI向けのGraphRAG
非構造化データ処理のためのKnowledge Studio
コラボレーションのためのノーコードプラットフォーム
テキストからグラフへのパイプライン
オントロジーの強化
プライベートGPTの構築

Lettriaを使用してデータからオントロジーを構築し、生のテキストからGraphDBを作成し、プライベートGPTチャットボットを構築し、GraphRAGを活用して知識の取得を向上させます。このプラットフォームは、さまざまなNLPタスクや知識管理のためのノーコードソリューションを提供します。

Dioptra AI Redlining

赤線作成
Microsoft Wordアドイン
プレイブック
契約レビュー
ギャップ分析
抽出

1) Wordアドインをダウンロードします。 2) アシスタントに比較、リサーチ、赤線作成、草案作成をMicrosoft Wordで行うように指示します。

Unitlab

AI駆動のデータアノテーション
自動データ収集
協力アノテーションツール
データセット管理
モデル管理
オンプレミスソリューション
ラベリングサービス
バージョン管理
パフォーマンス分析

無料 無料 無制限のワークスペース、無制限のプロジェクト、3人のメンバー、5Kソース画像、月間1K自動ラベリング
アクティブ 月額$99 無制限のワークスペース、無制限のプロジェクト、5人のメンバー、月間10Kソース画像、月間10K自動ラベリング、プライベートデータセット
プロ 月額$195 無制限のワークスペース、無制限のプロジェクト、10人のメンバー、月間25Kソース画像、月間25K自動ラベリング、プライベートデータセット
エンタープライズ お問い合わせ 無制限のワークスペース、無制限のプロジェクト、無制限のメンバー、無制限のソース画像、無制限の自動ラベリング、プライベートデータセット

UnitlabのAIを使用して、進んだ自動ラベリングツールでデータアノテーションを自動化します。独自のAIモデルを統合し、生データを収集し、高度なQAツールを使用して非常に正確なラベルを提供するために協力を合理化します。プロジェクト、データセット、チームをプラットフォーム内で管理します。

CloudFactory Computer Vision Wiki

コンピュータビジョン用語と概念の包括的な用語集
主要タスクの重要概念の実践的な応用
実装のためのコード例
コンピュータビジョンタスク、モデルアーキテクチャ、メトリクスの概要
損失関数、最適化手法、データ拡張、デプロイ戦略に関する情報

コンピュータビジョン Wiki は、目次をナビゲートして、コンピュータビジョンタスク、モデルアーキテクチャ、メトリクス、損失関数、最適化手法、データ拡張、デプロイ戦略などの特定のトピックを見つけることによって使用することができます。各トピックでは、説明、実践的な文脈、コード例が提供されています。初心者向けには、Joseph Redmon による導入 CV 講義シリーズから始めることが推奨されます。

最新のData Labeling AIウェブサイト

人間のフィードバックと専門データチームによる生成AIモデルのためのデータラベリングプラットフォーム。
AIモデルのための倫理的なデータラベリングアウトソーシングで、品質と影響に重点を置いています。
AIと共同創造を融合させるプラットフォームで、さまざまなAIモデルへの容易なアクセスを提供します。

Data Labelingの主な特徴

関連するラベルやタグでデータを注釈付け

事前に定義されたクラスやカテゴリにデータを分類

データ内の主要な特徴、オブジェクト、またはエンティティを特定

テキストデータに感情または意図を割り当て

画像または動画を異なる領域やオブジェクトにセグメンテーション

Data Labelingは何ができるのか?

医療分野では、データラベリングはX線やMRIなどの医用画像に注釈をつけ、疾患の診断や治療計画のためのAIモデルをトレーニングするために使用されます。

自動運転車では、データラベリングはビデオ映像やセンサーデータに注釈をつけ、物体検出、レーン追跡、およびナビゲーションのためのAIモデルをトレーニングするために使用されます。

eコマースでは、製品画像やレビューにタグを付けて検索関連性、推薦システム、およびパーソナライゼーションを向上させるためにデータラベリングが使用されます。

カスタマーサービスでは、トピック、感情、または緊急性に基づいて顧客問い合わせやフィードバックを分類およびルーティングするためにデータラベリングが使用されます。

Data Labeling Review

データラベリングプラットフォームとサービスは、ユーザーから一般的に好意的な評価を受けており、使用のしやすさ、柔軟性、およびラベリングプロセスの効率化能力に対して絶賛されています。ただし、一部のユーザーは大規模なラベリングプロジェクトの管理、アノテータ間の一貫した品質の確保、複雑なまたは曖昧なデータの取り扱いに課題があると指摘しています。全体として、データラベリングはAI開発において重要なタスクであるが、しばしば時間とリソースを要する作業であると認識されています。

Data Labelingはどのような人に適していますか?

ユーザーが商品画像のコレクションをアップロードし、各画像に「電子製品」、「衣類」、「ホーム用品」などの関連するラベルを割り当て、eコマースの推薦システムを訓練します。

ユーザーがソーシャルメディアの投稿に「ポジティブ」、「ネガティブ」、「ニュートラル」などの感情ラベルを付け、感情分析モデルをトレーニングします。

ユーザーが特定の状況や異常の存在または不在を示すラベルで医療画像に注釈をつけます。

Data Labelingはどのように機能しますか?

データラベリングを実装するには、以下の手順に従います。 1. 特定のAIタスクと要件に基づいてラベリングスキームとガイドラインを定義します。 2. ラベル付けされるデータの代表的なサンプルを選択します。 3. Amazon SageMaker Ground Truth、LabelBox、またはSuperviselyなど、ニーズに適したデータラベリングツールやプラットフォームを選択します。 4. データを正確かつ一貫してラベル付けするための人間アノテータを募集してトレーニングします。 5. ラベル付けされたデータの正確さと信頼性を確保する品質管理措置を実施します。 6. モデルのパフォーマンスとフィードバックに基づいて必要に応じてラベリングプロセスを繰り返し改良します。

Data Labelingの利点

機械が生データから理解し学習することが可能になる

AIモデルの正確さとパフォーマンスが向上する

高品質なトレーニングデータセットの作成が可能になる

ドメイン固有のAIアプリケーションの開発が容易になる

手動データ処理と分析の時間と労力を節約できる

Data Labelingに関するFAQ

データラベリングとは何ですか?
なぜ、AIにとってデータラベリングが重要ですか?
一般的なデータラベリングのタイプにはどのようなものがありますか?
AIに対してどれだけのデータをラベル付けする必要がありますか?
データラベリングを自動化することは可能ですか?
データラベリングのためのいくつかのベストプラクティスは何ですか?