Labellerr Overview
Labellerrは、AIおよび機械学習プロジェクトのデータ準備ワークフロー全体を合理化し、加速するために設計された、包括的なエンタープライズグレードのデータアノテーションプラットフォームです。G2 2024年春のハイパフォーマーとして認められ、その使いやすさで称賛されているLabellerrは、AIチームがこれまでにない速度と精度で高品質のVision、NLP、LLMモデルを構築することを可能にします。このプラットフォームは、データ準備時間を最大90%、開発コストを80%削減し、AI導入へのより速い道を確保するように設計されています。
高度な自動化、インテリジェントな分析、堅牢な品質保証(QA)フレームワークを統合することにより、Labellerrは数百万の画像と数千時間のビデオをわずか数週間で処理できます。すべてのデータタイプに統一された環境を提供し、複数のツールの必要性をなくし、複雑なプロジェクト管理を簡素化します。セキュリティは最優先事項であり、AES-256暗号化、Auth0認証、機密データを保護するための柔軟なホスティングオプションなどのエンタープライズグレードの機能を備えています。
Labellerrの使い方
Labellerrは、生データをML対応のアセットに変換するための簡単な3ステップのプロセスを提供します。
- データの接続:さまざまなソースからデータセットを簡単に接続します。Labellerrは、AWS、GCP、Azureなどのクラウドストレージサービスとシームレスに統合するか、APIを使用して既存のデータインフラストラクチャに接続できます。この柔軟性により、スムーズで安全なデータ転送プロセスが保証されます。
- プロジェクトの作成と管理:強力なラベリングエンジンを利用して、アノテーションプロジェクトを設定および管理します。プラットフォームは、最先端の自動化とヒューマンインザループの専門知識を組み合わせています。直感的なダッシュボードを通じて、アノテーションタスクを定義し、チームに割り当て、進捗状況を監視できます。この相乗効果により、精度が劇的に向上し、ターンアラウンドが10倍速くなり、コストが大幅に削減されます。
- ML対応データのエクスポート:データがアノテーションされ、品質チェックに合格したら、ワンクリックでエクスポートできます。Labellerrは、JSON、CSV、COCO、Pascal VOCなど、さまざまな標準およびカスタム形式をサポートしており、ほぼすべての機械学習フレームワークまたは開発環境との互換性を保証します。
Labellerrの主な機能
- 自動ラベリング:プロンプトベースのラベリング、モデル支援ラベリング(SAMを含む)、アクティブラーニングを活用して、アノテーションタスクの最大80%を自動化し、プロセスを信じられないほど高速化します。
- 複数データタイプのサポート:画像(JPG、PNG)、ビデオ(MP4)、テキスト(TXT)、PDF、音声(WAV)、およびエンタープライズクライアント向けのDICOM、Lidar、NIFTIなどの特殊な形式を含む、多様なデータタイプをアノテーションするための単一プラットフォーム。
- スマート品質保証(QA):事前トレーニング済みモデルとグラウンドトゥルース比較を使用して、潜在的なラベリングエラーを自動的に特定してフラグを立て、手動の品質チェックに費やす時間を削減します。
- MLOps統合:GCP Vertex AI、AWS SageMaker、Azure MLなどの環境とのネイティブ統合によりAIパイプラインを合理化し、データラベリングからモデルトレーニングへのシームレスな移行を可能にします。
- 高度な分析とプロジェクト管理:アノテーターのパフォーマンス、ラベルの分布、プロジェクトの進捗に関する詳細な分析を提供する包括的なダッシュボードを提供し、管理者が品質と効率を完全に制御できるようにします。
- エンタープライズグレードのセキュリティ:Auth0認証、転送中のTLSv1.2+暗号化、保存データのAES-256暗号化、SSO、IPホワイトリスト、詳細なアクセスログなどの機能でデータ保護を保証します。
- 24時間365日の専門家サポート:重要なプロジェクトを支援するために24時間体制の技術サポートを提供し、ダウンタイムを最小限に抑え、迅速な問題解決を保証します。
Labellerrの使用例
Labellerrは多用途であり、以下を含む幅広い業界にサービスを提供しています。
- 自動車:自動運転システムのためのセンサーデータ(Lidar、カメラ)のアノテーション。オブジェクト検出やセマンティックセグメンテーションを含む。
- ヘルスケア:病気の検出、腫瘍のセグメンテーション、診断AIモデルのための医療画像(X線、MRI、DICOM)のラベリング。
- 小売:在庫管理、棚在庫監視、顧客行動理解のための店内ビデオの分析。
- セキュリティと監視:ビデオフィードでのオブジェクト追跡、顔認識、異常検出を通じてAI駆動のセキュリティシステムを強化。
- アグリテック:ドローンや衛星画像をアノテーションして、作物の健康状態を監視し、害虫を特定し、収穫量を予測。
- LLMとNLP:チャットボット、感情分析モデル、音声認識システムのトレーニングのためのテキストと音声のアノテーション。
Labellerrの利点
Labellerrは、効率、精度、スケーラビリティに重点を置いている点で際立っています。主な利点には、99%のラベル精度の保証、99倍速いラベリングプロセス、大幅なコスト削減が含まれます。その統一されたプラットフォームアプローチは技術スタックを簡素化し、高度な自動化とスマートQA機能は手作業と人為的ミスを最小限に抑えます。このツールは拡張性が高く、個人の研究者から複雑で大量のデータニーズを持つ大企業まで、あらゆるユーザーに対応します。
料金プラン
Labellerrは、チームのニーズに合わせて拡張できる柔軟な料金設定を提供しています。
- 研究者プラン(無料):学生や学術研究者に最適です。2,500データクレジット、1シート、1ワークスペース、およびすべての基本データタイプのサポートが含まれます。
- プロプラン(月額499ドル):小規模チームやビジネスに最適です。50,000データクレジット、10シート、無制限のプロジェクト、およびSAMやアクティブラーニングなどの高度な自動化機能へのアクセスが含まれます。
- エンタープライズプラン(カスタム):大企業向けのオーダーメイドソリューション。無制限のデータクレジットとシート、複数のワークスペース、SSO、専用のエンタープライズSLA、24時間365日のサポート、およびプライベートクラウドまたはオンプレミス展開のオプションを提供します。
追加のシートとデータクレジット用のアドオンが利用可能です。Labellerrはまた、専門のアノテーターによる完全管理型のデータアノテーションサービスを時給6ドルから提供しています。
Traffic
Latest traffic
Status
Monthly traffic trend
- 2025-9: 94.5K
- 2026-1: 138.9K
- 2026-2: 114.4K
- 2026-3: 117.0K
- 2026-4: 121.8K
- 2026-5: 109.7K
Geography
Top 5 countries / regions
- 🇺🇸アメリカ合衆国40.4%
- 🇮🇳インド30.1%
- 🇻🇳ベトナム10.2%
- 🇩🇪ドイツ10.1%
- 🇳🇬ナイジェリア9.2%
Traffic sources
| Source type | Percentage |
|---|---|
Direct | 58.1% |
Referral | 41.9% |
Top keywords
| Keyword | Cost per click |
|---|---|
| claude cowork free | $5.13 |
| labeler / annotator | $0.00 |
| mask2former | $0.00 |
| opus 4.6 vs 4.7 | $0.00 |
| opus 4.7 vs 4.6 | $0.00 |
Labellerr Videos on YouTube
Labellerr AI
Labellerr Alternatives

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

Supervised.co
Supervised.coは、教師あり機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイするためのエンドツーエンドのプラットフォームです。統合されたデータアノテーション、自動モデルトレーニング、ワンクリックAPIデプロイによりMLOpsライフサイクルを簡素化し、チームが高性能なAIソリューションを効率的に作成できるよう支援します。
データアノテーション
Label Your Data
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。
データ管理
MD.ai
MD.aiは、放射線医学向けの包括的なAIプラットフォームであり、医療画像AIモデルを構築・検証するためのDICOMネイティブのデータアノテーションツールと、放射線科医の臨床ワークフローを強化し、効率、精度、コンプライアンスを確保するLLM搭載のレポートシステムを提供します。
データアノテーションLabellerr Categories
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