Labelboxは、AIチーム向けに設計された包括的なデータ中心のAIプラットフォーム、すなわち「データファクトリー」です。LLMやマルチモーダルシステムを含む高度なAIモデルのための高品質なトレーニングデータを生成、管理、評価するための統合ソフトウェア、専門家サービス、人材マーケットプレイスを提供します。
Prodigyは、開発者向けに設計された、スクリプト可能なAI、機械学習、NLP用のアノテーションツールです。モデル支援型のヒューマンインザループ・ワークフローにより、高品質なトレーニングデータと評価データを迅速に作成できます。独自のインフラで実行されるため、完全なデータプライバシーと制御が保証されます。
製品概要
Labelbox 製品概要
Labelboxは、AIチーム向けに設計された包括的なデータ中心のAIプラットフォーム、すなわち「データファクトリー」です。LLMやマルチモーダルシステムを含む高度なAIモデルのための高品質なトレーニングデータを生成、管理、評価するための統合ソフトウェア、専門家サービス、人材マーケットプレイスを提供します。
Prodigy 製品概要
Prodigyは、開発者向けに設計された、スクリプト可能なAI、機械学習、NLP用のアノテーションツールです。モデル支援型のヒューマンインザループ・ワークフローにより、高品質なトレーニングデータと評価データを迅速に作成できます。独自のインフラで実行されるため、完全なデータプライバシーと制御が保証されます。
Detailed feature comparison
Labelbox vs Prodigy monthly traffic
Compare Labelbox and Prodigy by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.
How to interpret the traffic data
In the Labelbox vs Prodigy monthly traffic comparison, Labelbox currently shows 1.1M visits and Prodigy shows 44.4K; Labelbox has about 24.7 times the visible traffic of Prodigy, an absolute difference of about 1.1M visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.
Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.
Labelbox monthly traffic:
Latest traffic
Monthly traffic trend
- 2025/9: 1M 月間訪問数
- 2026/1: 1.1M 月間訪問数
- 2026/2: 1.1M 月間訪問数
- 2026/3: 848.5K 月間訪問数
- 2026/4: 918.3K 月間訪問数
- 2026/5: 1.1M 月間訪問数
主要地域
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇺🇸United States | 51.51% | 564.1K |
| 🇮🇳India | 16.98% | 185.9K |
| 🇫🇷France | 13.54% | 148.3K |
| 🇲🇽Mexico | 10.56% | 115.6K |
| 🇪🇬Egypt | 7.41% | 81.1K |
流入元
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| ダイレクト | 60.34% | 660.7K |
| 参照元 | 29.82% | 326.5K |
| Eメール | 9.84% | 107.8K |
検索キーワード
Prodigy monthly traffic:
Latest traffic
Monthly traffic trend
- 2025/9: 62K 月間訪問数
- 2026/1: 53.8K 月間訪問数
- 2026/2: 48.4K 月間訪問数
- 2026/3: 50.5K 月間訪問数
- 2026/4: 43.9K 月間訪問数
- 2026/5: 44.4K 月間訪問数
主要地域
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇺🇸United States | 50.4% | 22.4K |
| 🇮🇳India | 16.77% | 7.4K |
| 🇻🇳Vietnam | 11.88% | 5.3K |
| 🇨🇦Canada | 11% | 4.9K |
| 🇩🇪Germany | 9.95% | 4.4K |
検索キーワード
Usage comparison
Compare the core capabilities of Labelbox and Prodigy
Labelbox Core features
Prodigy Core features
Use cases
Labelbox Use cases
Prodigy Use cases
Best suited roles
Labelbox Best suited roles
Prodigy Best suited roles
Labelbox vs Prodigy:In-depth comparison and selection guidance
First decide whether the products solve the same kind of need
This in-depth Labelbox vs Prodigy comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. Labelbox is primarily listed under “ラベリング”, while Prodigy is primarily listed under “アノテーション”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.
The structured fields currently show these decision-relevant differences: Primary category (Labelbox: ラベリング; Prodigy: アノテーション); Pricing (Labelbox: Freemium; Prodigy: Paid); Monthly visits (Labelbox: 1.1M; Prodigy: 44.4K); Monthly growth (Labelbox: 19.3%; Prodigy: 1.1%); Favorites (Labelbox: 93; Prodigy: 118). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.
What market visibility and monthly traffic mean
In the Labelbox vs Prodigy monthly traffic comparison, Labelbox currently shows 1.1M visits and Prodigy shows 44.4K; Labelbox has about 24.7 times the visible traffic of Prodigy, an absolute difference of about 1.1M visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.
Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.
If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate Labelbox first. The final choice should still follow taxonomy, use case, and a real trial because higher traffic does not prove broader capabilities or better workflow fit.
Product positioning, use cases, and roles
Labelbox and Prodigy currently overlap in shared categories: 機械学習; shared tags: AIトレーニング、コンピュータビジョン、データアノテーション、データラベリング、人間参加型、機械学習、NLP. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.
Labelbox's unique categories/tags are ラベリング、ワークフロー管理、大規模言語モデル、モデル評価、マルチモーダルAI、強化学習; Prodigy's are アノテーション、自動化、能動学習、開発者ツール、自然言語処理、Python、spaCy. These unique fields are the strongest differentiators: validate the product whose recorded scope matches the task instead of following traffic alone.
What ratings, comments, and favorites can tell you
Labelbox has no verified rating, 0 comments, 93 favorites, and 100 likes;Prodigy has no verified rating, 0 comments, 118 favorites, and 121 likes。
Neither product has enough rating or comment samples for a credible reputation ranking.
Selection guidance by actual need
When to evaluate Labelbox first
Put Labelbox on the priority trial list when the task aligns with “ラベリング” and especially ラベリング、ワークフロー管理、大規模言語モデル、モデル評価、マルチモーダルAI、強化学習. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
Labelbox also currently records: pricing is freemium, product type is website, 1.1M verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.
When to evaluate Prodigy first
Put Prodigy on the priority trial list when the task aligns with “アノテーション” and especially アノテーション、自動化、能動学習、開発者ツール、自然言語処理、Python, or the users include AI研究者、データアナリスト、データサイエンティスト、機械学習エンジニア. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
Prodigy also currently records: pricing is paid, product type is website, 44.4K verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.
How to validate the recommendation before deciding
The available data describes positioning, public visibility, and community signals, but it cannot prove output quality, speed, integration effort, privacy, or long-term cost in your workflow. Before deciding, run the same representative tasks in Labelbox and Prodigy, then record completion time, accuracy, manual corrections, and the real paid threshold. A like-for-like trial turns this comparison into a defensible adoption decision.
比較 FAQ
How should I choose between Labelbox and Prodigy?
Where does this comparison data come from?
What do unknown fields mean?
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機械学習向けに高品質で正確なラベル付きデータセットを提供する専門的なデータアノテーションサービスおよびプラットフォームです。画像、動画、テキスト、音声など多様なデータタイプをサポートし、柔軟な価格設定、セルフサービスプラットフォーム、フルマネージドサービスを提供し、あらゆる規模のAIプロジェクトを拡張します。
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Label Studioは、多様なデータタイプ向けに設計された多機能なオープンソースのデータラベリングプラットフォームです。画像、テキスト、音声、動画、時系列データにアノテーションを付け、LLMのファインチューニング、機械学習用のトレーニングデータの準備、人間参加型のフィードバックによるAIモデルの検証を可能にします。
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People For AIは、機械学習プロジェクト向けに専門家主導のデータラベリングサービスを提供します。複雑な画像やテキストデータセットに対する高品質で安全なアノテーションを専門としています。クラウドソーシングの代わりに社内の長期契約ラベラーを使用することで、優れた精度、柔軟性、データセキュリティを保証します。自動運転車、顕微鏡、小売、インフラなど、さまざまな業界に対応し、信頼性の高いトレーニングデータを提供して企業のAI開発を加速させます。
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clickworkerは、AIおよび機械学習モデルのトレーニング用に、高品質で多様かつスケーラブルなデータを提供する主要なクラウドソーシングプラットフォームです。世界中の700万人以上のフリーランサーのコミュニティを活用し、特定のプロジェクトニーズに合わせてカスタマイズされた画像、動画、音声、テキストなどのデータを生成、検証、ラベル付けします。
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Innovatiana
Innovatianaは、AIモデル向けの高品質で倫理的に調達されたトレーニングデータを提供する専門サービスです。コンピュータービジョン、NLP、生成AI、ドキュメント処理のためのカスタムデータセット作成とデータラベリングを提供します。クラウドソーシングの代わりに専門の訓練済みチームを雇用することで、Innovatianaは優れたデータ精度、セキュリティ、責任あるAI開発を保証し、企業がより堅牢で偏りのないモデルを構築するのを支援します。
データセット作成




