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。
Scale AIは、高品質なデータ、モデル評価、ファインチューニングサービスを提供することでAI開発を加速させるフルスタックプラットフォームです。主要なAIラボ、企業、政府機関を対象に、RLHF、データラベリング、生成のための包括的なデータエンジンを提供し、高度な生成AIとLLMを強化します。
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。
Scale AI 製品概要
Scale AIは、高品質なデータ、モデル評価、ファインチューニングサービスを提供することでAI開発を加速させるフルスタックプラットフォームです。主要なAIラボ、企業、政府機関を対象に、RLHF、データラベリング、生成のための包括的なデータエンジンを提供し、高度な生成AIとLLMを強化します。
Detailed feature comparison
Labelbox vs Scale AI monthly traffic
Compare Labelbox and Scale AI by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.
How to interpret the traffic data
In the Labelbox vs Scale AI monthly traffic comparison, Labelbox currently shows 1.1M visits and Scale AI shows 624.7K; Labelbox has about 1.8 times the visible traffic of Scale AI, an absolute difference of about 470.4K 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
Scale AI monthly traffic:
Latest traffic
Monthly traffic trend
- 2025/9: 553.8K 月間訪問数
- 2026/1: 699.1K 月間訪問数
- 2026/2: 549.1K 月間訪問数
- 2026/3: 590.2K 月間訪問数
- 2026/4: 638.4K 月間訪問数
- 2026/5: 624.7K 月間訪問数
主要地域
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇺🇸United States | 69.42% | 433.6K |
| 🇮🇳India | 13.06% | 81.6K |
| 🇬🇧United Kingdom | 6.45% | 40.3K |
| 🇲🇽Mexico | 6.34% | 39.6K |
| 🇨🇳China | 4.73% | 29.5K |
流入元
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| ダイレクト | 82.65% | 516.3K |
| 参照元 | 14.81% | 92.5K |
| Eメール | 2.54% | 15.9K |
検索キーワード
Usage comparison
Compare the core capabilities of Labelbox and Scale AI
Labelbox Core features
Scale AI Core features
Use cases
Labelbox Use cases
Scale AI Use cases
Labelbox vs Scale AI:In-depth comparison and selection guidance
First decide whether the products solve the same kind of need
This in-depth Labelbox vs Scale AI 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 Scale AI is primarily listed under “ラベリング”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.
The structured fields currently show these decision-relevant differences: Pricing (Labelbox: Freemium; Scale AI: Paid); Monthly visits (Labelbox: 1.1M; Scale AI: 624.7K); Monthly growth (Labelbox: 19.3%; Scale AI: -2.2%); Favorites (Labelbox: 92; Scale AI: 109); Website (Labelbox: labelbox.com; Scale AI: scale.com). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.
What market visibility and monthly traffic mean
In the Labelbox vs Scale AI monthly traffic comparison, Labelbox currently shows 1.1M visits and Scale AI shows 624.7K; Labelbox has about 1.8 times the visible traffic of Scale AI, an absolute difference of about 470.4K 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 Scale AI currently overlap in shared categories: ラベリング; shared tags: データラベリング、大規模言語モデル、モデル評価. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.
Labelbox's unique categories/tags are 機械学習、ワークフロー管理、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、人間参加型、マルチモーダルAI、NLP; Scale AI's are プラットフォーム、自動化、AIプラットフォーム、AIの安全性、データエンジン、エンタープライズAI、ファインチューニング、生成AI. 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, 92 favorites, and 99 likes;Scale AI has no verified rating, 0 comments, 109 favorites, and 116 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 機械学習、ワークフロー管理、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、人間参加型. 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 Scale AI first
Put Scale AI on the priority trial list when the task aligns with “ラベリング” and especially プラットフォーム、自動化、AIプラットフォーム、AIの安全性、データエンジン、エンタープライズAI. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
Scale AI also currently records: pricing is paid, product type is website, 624.7K 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 Scale AI, 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 Scale AI?
Where does this comparison data come from?
What do unknown fields mean?
Related AI tools

Label Studio
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。
訓練データ

SuperAnnotate
SuperAnnotateは、機械学習のためのデータパイプライン全体を合理化する、業界をリードするAIデータプラットフォームです。チームが高品質なマルチモーダルデータセット(画像、動画、テキスト、音声)にアノテーションを付け、管理、キュレーションし、RLHF、RAG、SFTなどの複雑なワークフローを含むモデル開発を加速させることを可能にします。モデルの精度と効率を向上させるために設計されています。
ラベリング
OpenTrain AI
OpenTrain AIは、企業と40,000人以上の審査済みAIトレーニング・データアノテーション専門家を結びつけるグローバルな人材マーケットプレイスです。既存のアノテーションツールを使いながら、110カ国以上から専門のフリーランサーや管理チームを雇用できます。この柔軟なアプローチにより、ワークフローを完全に管理し、データ品質を向上させ、ラベリングコストを大幅に削減できます。
アノテーション


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


gts.ai
gts.aiは25年以上の経験を持つ、業界をリードするAIデータソリューションプロバイダーです。画像、動画、音声、テキストデータなど、機械学習向けの高品質なカスタムデータセットを提供しています。450万人以上のグローバルな人材を活用し、データ収集やアノテーションから文字起こし、データ管理まで包括的なサービスを展開。データの正確性、セキュリティ(ISO、GDPR、HIPAA準拠)、スケーラビリティを保証し、様々な業界の企業が信頼性の高いデータでAIプロジェクトを推進できるよう支援します。
データアノテーション


SmartOne.ai
SmartOne.aiは、AIおよび機械学習モデル向けの高品質でスケーラブルなデータアノテーションおよびラベリングサービスを提供します。画像、動画、音声、テキストデータを専門とし、複雑なアノテーションタスクを処理するためのフルマネージドのエキスパートチームを提供します。社会的インパクトに重点を置き、SmartOne.aiは正確なトレーニングデータを提供すると同時に、発展途上のコミュニティで専門的な機会を創出します。
アノテーション
People For AI
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。
訓練データ
clickworker
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。
データ収集



