Label Studio
画像、テキスト、オーディオなどすべてのデータに対応する柔軟なAIデータラベリングツール
無料＋有料WebDockerPython/Pipオープンソースマルチモーダル
公式サイトへlabelstud.io
Databricks と比較Label Studio の代替ツールを見る概要
Label Studio（ラベルスタジオ）は、画像、オーディオ、テキスト、ビデオ、時系列など、あらゆる形式のデータをラベリングできる最も柔軟なオープンソースプラットフォームです。2026年3月にv1.23.0をリリースし、ピクセルパーフェクトなアノテーション、カスタムショートカットキー、強化されたオーディオ・ビデオツールなどの継続的なアップデートを行っています。LLMおよび生成AIモデルの性能向上のためのRLHFデータ構築に特化した機能も大幅に強化されました。
差別化ポイント
- XMLベースのLabeling ConfigでUIを柔軟に定義し、多様なData Typeを一つのOSS Platformで扱える汎用性が特徴です。
主な機能
- LLM評価のためのPromptsおよびBenchmarks機能
- XMLベースのカスタムラベリングインターフェース設計
- MLバックエンド連携による事前ラベリングおよびアクティブラーニング
- PDFおよびオーディオスペクトログラムなどのマルチモーダル対応
- チーム単位での協業および詳細な品質検査（QA）ワークフロー
- RLHFワークフローおよびRAG評価機能
メリット・デメリット
ウェブ検索で収集したユーザーの声をまとめたものです
料金
無料＋有料開始価格: Free (open source) / $99/mo (Starter Cloud)
CommunityはOSSで無料です。Starter Cloudは月$149程度からでManaged HostingとTeam機能を提供し、EnterpriseはSecurity・Governanceを強化したカスタム価格です。
情報確認日:
活用事例
- LLMファインチューニングのための人間のフィードバック（RLHF）データ収集
- 自動運転および医療画像用の精密な物体検出・セグメンテーション
- 文書AIモデルのためのPDF構造およびテキスト抽出のラベリング
- 相談の書き起こしおよび音声データのテキスト書き起こし・感情分析
対象ユーザー
データサイエンティストMLエンジニアData LabelerLLM研究者
検証の根拠
会社・料金・機能の情報は、以下の一次情報と直近の検証記録に基づいて表示しています。出典が食い違う場合は、公式の一次情報と最新の検証結果を優先します。
最終検証 2026/08/30検証済み出典1件
代替ツール
この代わりに使えるツール
