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Labelbox
ラベリング · 1.1M 月間訪問数

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。

VS
Scale AI
ラベリング · 624.7K 月間訪問数

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。

Labelbox vs Scale AI:価格・機能・トラフィック比較

製品情報、分類、トラフィック、ユーザー反応に基づいて Labelbox と Scale AI を比較します。

更新 2026/08/18

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。

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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。

Preview

Detailed feature comparison

FeatureLabelboxScale AI
主要カテゴリーラベリングラベリング
追加日2025-08-112025-08-10
価格フリーミアム有料
公式サイトlabelbox.comscale.com
製品タイプウェブサイトウェブサイト
Performance data
ユーザー評価未確認未確認
コメント00
月間訪問数1.1M624.7K
月間成長率19.3%-2.2%
お気に入り92109
Details詳細を見る詳細を見る

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

月間訪問数
1.1M
平均滞在時間
4:51
訪問あたりページ数
7.12
直帰率
29.75%
Data updated 2026-06-15

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/regionPercentageTraffic
🇺🇸United States51.51%564.1K
🇮🇳India16.98%185.9K
🇫🇷France13.54%148.3K
🇲🇽Mexico10.56%115.6K
🇪🇬Egypt7.41%81.1K

流入元

Source typePercentageTraffic
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

alignerralignerr loginlabel boxlabelboxlabelbox login

Scale AI monthly traffic:

Latest traffic

月間訪問数
624.7K
平均滞在時間
1:21
訪問あたりページ数
2.49
直帰率
49.38%
Data updated 2026-06-15

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/regionPercentageTraffic
🇺🇸United States69.42%433.6K
🇮🇳India13.06%81.6K
🇬🇧United Kingdom6.45%40.3K
🇲🇽Mexico6.34%39.6K
🇨🇳China4.73%29.5K

流入元

Source typePercentageTraffic
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

scalescale aiscaleaiscale ai careersswe-bench pro
Traffic-based selection guidance: 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.

Usage comparison

Compare the core capabilities of Labelbox and Scale AI

Labelbox Core features

ラベリング
機械学習
ワークフロー管理

Scale AI Core features

ラベリング
プラットフォーム
自動化

Use cases

Labelbox Use cases

データラベリング
大規模言語モデル
モデル評価
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
機械学習
マルチモーダルAI
NLP
強化学習

Scale AI Use cases

データラベリング
大規模言語モデル
モデル評価
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
RLHF

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?
Compare positioning, pricing, taxonomy, and traffic maturity, then verify the latest details on each official website.
Where does this comparison data come from?
The factual baseline is derived from product, taxonomy, traffic, and community data. Reviewed editorial conclusions show their source and verification date.
What do unknown fields mean?
Unknown means there is not enough reliable evidence; the page does not fill gaps with assumptions.

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