Scale AI vs Labelbox 徹底比較!データラベリングどっちがおすすめ【2026年最新】

データラベリングのScale AIとLabelboxを徹底比較。提供形態・対応データ種別・RLHF/LLM対応・自動化・ワークフォース・料金感を整理し、SuperAnnotateやLabel Studioとの使い分けも解説します。

結論:大規模かつ高品質なラベリングやRLHFを、運用ごとマネージドで任せたい大企業・政府・自動運転領域にはScale AIが有力です。一方、自社チームでデータの管理・評価・改善のサイクルを回しつつ、必要に応じて人的ワークフォースを呼べる柔軟さを求めるならLabelboxが適します。LLMのファインチューニングデータまで一貫して整備したいならSuperAnnotate、自社環境にセルフホストして運用したいならオープンソースのLabel Studio、RLHF向けの高品質な人間フィードバックに特化するならSurge AIも検討に値します。

Scale AILabelboxの概要

1

Scale AI

エンタープライズ向けデータラベリングとRLHFで知られる企業(2016年創業)。GenAIデータエンジンを提供し、自動運転や政府機関の大型契約で実績。マネージドで一気通貫に提供。

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2

Labelbox

データ中心のAI開発を支えるプラットフォーム。アノテーション+モデル支援ラベリングに加え、Boost/Alignerrの人的ワークフォースを組み合わせられる。

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機能・料金の徹底比較表

提供形態
Scale AIマネージドサービス中心。一気通貫で丸ごと依頼可
Labelboxプラットフォーム+オンデマンドの人的ワークフォース
対応データ種別
Scale AI画像・動画・テキスト・3D/LiDARなど広範
Labelbox画像・動画・テキストなど主要な種別に対応
RLHF・LLM対応
Scale AIRLHF/GenAIデータに強み。大規模に対応
Labelboxモデル評価・LLMデータ作成に対応
自動化(モデル支援)
Scale AI自動化と人手を組み合わせたデータエンジン
Labelboxモデルの予測で下書きを作るモデル支援ラベリング
ワークフォース
Scale AI大規模な作業者ネットワークを擁する
LabelboxBoost/Alignerrでオンデマンドに人材を確保
ターゲット
Scale AI大企業・政府・自動運転など大規模案件
Labelboxスタートアップ〜大企業まで幅広い
セルフサービス度
Scale AIマネージド中心で運用を任せやすい
Labelbox自社チームでプラットフォームを運用しやすい
料金感
Scale AI大規模・カスタム前提で高額になりやすい。要見積
Labelboxプラットフォーム利用+ワークフォース従量。要見積

総合評価・結論

編集部の結論

大規模かつ高品質なラベリングやRLHFを、運用ごとマネージドで任せたい大企業・政府・自動運転領域にはScale AIが有力です。一方、自社チームでデータの管理・評価・改善のサイクルを回しつつ、必要に応じて人的ワークフォースを呼べる柔軟さを求めるならLabelboxが適します。LLMのファインチューニングデータまで一貫して整備したいならSuperAnnotate、自社環境にセルフホストして運用したいならオープンソースのLabel Studio、RLHF向けの高品質な人間フィードバックに特化するならSurge AIも検討に値します。

用途別おすすめ

1

大規模ラベリング・RLHFを丸ごと任せたい

おすすめ:Scale AI

マネージドで大規模・高品質なデータを一気通貫に提供でき、実績も豊富なため。

2

自社でデータ運用しつつ人材も柔軟に確保したい

おすすめ:Labelbox

プラットフォーム運用とオンデマンドの人的ワークフォースを両立できるため。

3

LLMのファインチューニングデータを整備したい

おすすめ:SuperAnnotate

アノテーションからLLM用データ作成までエンドツーエンドで扱えるため。

4

データを外部に出さず自社環境で運用したい

おすすめ:Label Studio

オープンソースでセルフホスト可能、多様なデータタイプに対応するため。

5

RLHF向けの高品質な人間フィードバックが欲しい

おすすめ:Surge AI

RLHF/LLM向けの評価・選好データに特化し、品質の高い作業者を擁するため。

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