Labelbox
高品質な学習データの構築とモデル評価を支援するデータ中心のAIプラットフォーム
無料＋有料WebAPISDK韓国語LLMベースマルチモーダル
公式サイトへlabelbox.com
Databricks と比較Labelbox の代替ツールを見る概要
Labelboxは、単なるアノテーション（ラベリング）を超えて、生成AIモデルのアライメント（Alignment）と評価に特化したデータエンジンへと進化しました。データのキュレーション、マルチモーダルアノテーション、およびモデルの性能分析を統合し、AIの学習サイクルを短縮するエンタープライズ向けMLOpsプラットフォームです。
差別化ポイント
- LabelingだけでなくCatalog、Model Evaluation、RLHF・Rubric評価などを一つのData Factoryとして扱える点が特徴です。
主な機能
- Labelbox Foundry（ドメイン別の事前構築済みアノテーションワークフロー）
- LLM Red Teamingおよび脆弱性テスト
- 埋め込み（Embedding）ベースのデータ検索
- マルチモーダル対話型AI評価ツール
- RLHFワークフロー
- Google Cloud連携によるファインチューニング
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
メリット
- 直感的なUIと自動化でAnnotation生産性を高め、画像、動画、テキストなど多様なデータを扱えます。大規模Team WorkflowやLLM評価にも対応します。
デメリット
- Enterprise機能は高価で、複雑なWorkflow設計には学習コストがあります。小規模利用ではLBUベース料金が割高に感じられる場合があります。
料金
無料＋有料開始価格: 無料
Freeでは月500 LBU程度を利用できます。StarterはLBUあたり約$0.10の従量課金で、Enterpriseは大規模データ・Security向けの個別見積もりです。
情報確認日:
活用事例
- 生成AIモデルのハルシネーション抑制のためのRLHF
- 医療用DICOM画像の精密セグメンテーション
- 製造工程の不良検出のためのビジョンデータセット構築
- LLMの好みの調査および評価
対象ユーザー
AI・MLエンジニアデータサイエンティストエンタープライズAIチームFortune 500企業AI部門
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
