あなたにぴったりの生成AI、エージェント、ソフトウェアが見つかる

あなたにぴったりの

データセット作成・アノテーション

を無料で選定

Q. どちらに当てはまりますか？

条件に合うデータセット作成・アノテーションツールを知りたい

あなたにおすすめ

AI開発に必要な教師データを効率よく作りたい

アノテーション作業の品質とスピードを改善したい

主要なデータセット作成・アノテーションツールを比較したい

データセット作成・アノテーションおすすめ12選｜タイプ別の選び方ガイド

更新：2026/6/20

データセット作成の選定は、画像や音声のラベル付けを起点に進めます。作業者の手配、レビュー基準、学習環境への受け渡しを整理すると、最初に見るタイプを絞れます。製品は、大量ラベリングを外部に任せるものと、自社でAIの仮ラベルを直すものに分かれます。さらに、クラウドの学習工程へつなぐか、国内パートナーに細かなすり合わせを任せるかも比較点になります。このページでは、大規模グローバル委託とAI支援セルフ型を分け、任せたい作業と管理したい品質に合う教師データ作成・アノテーションの候補を比較できます。

FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

データセット作成・アノテーションのおすすめ製品を製品ごとにタイプ、料金、企業規模、評価ポイントで比較する表
製品名	タイプ	料金	企業規模	評価ポイント
Appen	大規模グローバル委託タイプ👥	要問合せ	中小中堅大企業	100万人超の世界人材で、多言語データ収集とアノテーションを外注できる。
Scale AI	大規模グローバル委託タイプ👥	要問合せ	中小中堅大企業	APIと自動化で大規模AI基盤へ統合可能。製造業シェアもトップ。
TELUS International AI Data Solutions	大規模グローバル委託タイプ👥	15ドル月	中小中堅大企業	100万人超と500以上の言語で、収集から品質管理まで一括委託できる。
Labelbox	AI支援セルフアノテーションプラットフォームタイプ🤖	0円〜	中小中堅大企業	API・SDKとカスタム拡張で、既存の機械学習基盤へ組み込みやすい。
FastLabel	AI支援セルフアノテーションプラットフォームタイプ🤖	0円〜	中小中堅大企業	画像・音声・3D点群まで一括管理。自動化と代行を併用でき、シェアもトップ。
Annofab	AI支援セルフアノテーションプラットフォームタイプ🤖	要問合せ	中小中堅大企業	検査付きワークフローと高いカスタマイズ性が強み。セキュリティも高い。
Amazon SageMaker Ground Truth	MLプラットフォーム内蔵タイプ⚙️	4ドル件	中小中堅大企業	AWS上でラベリングから学習まで接続。3D点群・センサー融合も扱える。
V7	MLプラットフォーム内蔵タイプ⚙️	要問合せ	中小中堅大企業	SAM搭載の自動注釈と動画追跡で、画像・動画の教師データ作成を高速化。
Azure Machine Learning Data Labeling	MLプラットフォーム内蔵タイプ⚙️	0円月	中小中堅大企業	Azure基盤内で画像ラベル付けからモデル学習まで接続。費用も抑えやすい。
Pasona	国内専門アノテーション代行タイプ🏢	要問合せ	中小中堅大企業	国内人材に日本語・国内文脈の大量作業を委託可能。支援と費用のバランスがよい。
Human Science	国内専門アノテーション代行タイプ🏢	11円1文字あたり	中小中堅大企業	初回納品後に精度をすり合わせ可能。OCRや翻訳評価まで幅広く扱える。
Nextremer	国内専門アノテーション代行タイプ🏢	要問合せ	中小中堅大企業	仕様策定からAI開発・運用まで一貫支援。個人情報の自動マスキングにも対応。

データセット作成・アノテーションの導入によって得られる効果

データセット作成・アノテーションは、AI学習に使うデータへラベルや説明を付ける作業を支援するツールです。導入前後で変わる点は、下の表で確認できます。

導入前の課題	導入によって得られる効果
データ収集に時間がかかる	学習に使う画像や文章を整理しやすくなり、データ準備の作業を減らせます
データへの目印付けが手作業	対象データへ目印を付けやすくなり、学習用データの準備を進めやすくなります
品質確認に手間がかかる	目印の抜けや誤りを見つけやすくなり、学習前の確認負担を抑えられます
作業進捗を把握しにくい	担当者別や件数別の進捗を確認し、遅れや不足を見つけやすくなります
修正履歴を残しにくい	修正内容や確認履歴を管理し、データ品質の説明や再確認に使いやすくなります

続いて、データセット作成・アノテーションをタイプ別に分類し、それぞれのおすすめ製品を紹介します。

タイプ別おすすめ製品

大規模グローバル委託タイプ 👥

このタイプが合う企業：

大量の教師データを短期間で用意したい大企業のAI開発チームや、多言語・多地域のデータを必要とするグローバルプロジェクトの担当者の方に向いています。

どんなタイプか：

世界各国のアノテーターネットワークで、画像・テキスト・音声などの大量ラベリングを外部委託するタイプです。多言語・多地域データを並列処理しやすい点が特徴です。

多言語の実データ収集とアノテーション代行を任せたい企業向け

Appenは、世界規模のアノテーターネットワークを使い、多言語の実データ収集と代行アノテーションをまとめて依頼できる大規模案件向けサービスです。画像・テキスト・音声・三次元点群まで扱え、ダブルアノテーション、ゴールドデータ監査、アノテータ合意度算出にも対応するため、品質管理を外部委託しながら教師データを増やしたい企業に向きます。FitGapでは大企業シェアが同ページ内2位で、飲食・宿泊や卸売・小売でも採用が見られます。多言語AIや業種固有データを各地で集める用途では有力ですが、合成データ生成と拡張は非対応です。少量データの検証や既存パイプラインとのリアルタイム連携を重視する企業は、より軽量な製品やAPI連携に強い製品も比べる必要があります。

価格

要問合せ

ユーザの企業規模

中小企業

中堅企業

大企業

使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ

メリットと注意点

仕様・機能

Scale AI

製品情報を見る

機械学習基盤に組み込み大量データを処理し続けたい企業向け

Scale AIは、API連携と自動化を前提に、大規模AI開発のデータ作成基盤へ組み込みやすいエンタープライズ向けサービスです。合成データ生成、業種別テンプレート、三次元点群やセンサー融合データまで扱えるため、自動運転、製造検査、地理空間解析などで大量データを継続処理したい企業に向きます。FitGapでは機能性・連携・セキュリティの評価がカテゴリ内1位で、大企業シェアと製造業シェアも1位です。機械学習の運用基盤や独自UIに合わせて拡張したい開発体制のある企業では候補の中心になります。一方、操作性・導入しやすさ・料金の評価は低く、API活用には技術者が必要です。代行アノテーションは追加オプションのため、委託先に作業管理まで任せたい企業や短期PoC・少量データ用途は、支援体制の厚い製品も比較した方がよいです。

価格

要問合せ

ユーザの企業規模

中小企業

中堅企業

大企業

使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ

メリットと注意点

仕様・機能

TELUS International AI Data Solutions

製品情報を見る

作業者の管理まで委託先に任せて多地域で収集したい企業向け

TELUS International AI Data Solutionsは、データ収集、アノテーション、作業者管理までを委託先の体制で進めやすい大規模向けデータ作成サービスです。 100万人超のグローバル人材と500以上の言語・方言対応を持ち、Ground Truth Studiosで人員、品質、画像・動画ラベリング、音声・テキスト収集をまとめて管理できます。FitGapではサポート・セキュリティ評価がカテゴリ内1位で、大企業シェアも上位、生活関連サービス・娯楽や飲食・宿泊でのシェアも上位です。自社にアノテーション管理者を置かず、多地域のデータ収集を同時に進めたい企業に向きます。一方、セルフサービス型ツールとして自社チームが細かく作業設計する用途には向きにくく、APIで機械学習基盤へ深く組み込みたい場合はScale AI、実データ収集と多様な形式の外注を重視する場合はAppenも比較候補になります。

価格

15ドル

月

ユーザの企業規模

中小企業

中堅企業

大企業

使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ

メリットと注意点

仕様・機能

AI支援のセルフアノテーションプラットフォームタイプ 🤖

このタイプが合う企業：

アノテーションを内製化して品質や進行を自社で管理したいMLエンジニアやデータサイエンスチーム、あるいは外注コストを抑えたい中小規模のAI開発企業の方に適しています。

どんなタイプか：

AIの自動ラベリングで仮ラベルを作り、人が修正・確認しながら教師データを作成するセルフ型プラットフォームです。品質方針や作業手順を自社側で制御しやすい点が特徴です。

自社の機械学習基盤へ作業工程を組み込みたい開発チーム向け

Labelboxは、アノテーション作業を自社の機械学習パイプラインに組み込みやすいクラウド型プラットフォームです。 Python SDKやAPI、クラウドストレージ連携に加え、カスタムUIとロジック拡張に対応しており、FitGapでは導入しやすさ・操作性・連携評価がカテゴリ内1位です。自社チームでラベリング工程を管理し、既存の学習基盤へデータを流したい中規模以上のAI開発チームに向きます。一方、三次元点群やセンサー融合データは扱えず、オンプレミス運用もできません。自動運転や3Dデータ中心の案件はFastLabel、国内の品質管理を重視する案件はAnnofabも比較して下さい。

価格

0円〜

ユーザの企業規模

中小企業

中堅企業

大企業

使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ

メリットと注意点

仕様・機能

FastLabel

製品情報を見る

内製と外注を併用して大規模に教師データを作りたい企業向け

FastLabelは、画像・動画・テキスト・音声に加えて三次元点群やセンサー融合データまで扱える、データセット作成の総合型プラットフォームです。自動アノテーション、品質管理、代行アノテーション、業種別テンプレートをまとめて利用でき、FitGapでも機能性評価と幅広い要件対応がカテゴリ内上位で、全体シェアも1位です。複数データ形式を横断し、内製と外注を併用しながら大規模に教師データを作りたい企業に向きます。一方、カスタムUIとロジック拡張には非対応で、画面や判定ロジックを独自仕様に作り込みたい場合はLabelboxとの比較が必要です。短期検証では契約期間や費用条件も確認して下さい。

価格

0円〜

無料トライアルあり

ユーザの企業規模

中小企業

中堅企業

大企業

使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ

メリットと注意点

仕様・機能

Annofab

製品情報を見る

品質確認の手順を厳密に設計できる国産アノテーションツール

Annofabは、品質管理と国内運用のしやすさを重視して選びやすい国産クラウド型アノテーションツールです。ダブルアノテーションと裁定、ゴールドデータ監査、アノテータ合意度算出、多段階レビューに対応し、FitGapではセキュリティ評価と連携評価がカテゴリ内1位、サポート評価も上位です。官公庁、情報通信、医療福祉など厳密な確認手順が求められる国内プロジェクトで、レビュー体制を自社で細かく設計したい企業に向きます。一方、前処理・クレンジングや合成データ生成は非対応で、専門支援や代行作業は有償です。データ準備から一気通貫で任せたい場合はFastLabelも比較して下さい。

価格

要問合せ

ユーザの企業規模

中小企業

中堅企業

大企業

使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ

メリットと注意点

仕様・機能

MLプラットフォーム内蔵タイプ ⚙️

このタイプが合う企業：

AWS・GCP・Azureなどのクラウド上でML開発を進めており、アノテーションから学習・デプロイまでを同一環境で完結させたいエンジニアチームの方に向いています。

どんなタイプか：

主要クラウドML基盤に組み込まれ、アノテーション結果を学習・評価・デプロイ工程へつなぐタイプです。専用ツール追加よりも、既存MLパイプラインとの一体運用を重視します。

自動運転など複雑なデータをクラウドで学習までつなげたい企業向け

Amazon SageMaker Ground Truthは、AWS上の機械学習開発にラベリング工程を組み込める、SageMaker連携前提のアノテーションサービスです。 S3上のデータを使い、組み込みワークフローや自動ラベリング、社内・外部ワーカーの使い分けで教師データ作成を進められます。FitGapでは同タイプ3製品のうち三次元点群、センサー融合データ、カスタムUIとロジック拡張をすべて扱える唯一の製品で、自動運転やロボティクスのような複雑なデータをAWSで学習までつなげたい企業に向きます。一方、取り込み・統合や前処理・クレンジングは対象外で、AWS設定やIAMの知識も必要です。クラウド利用に制約がある企業や、データ準備から一体で任せたい場合は専用型も比較してください。

価格

4ドル

件

無料トライアルあり

ユーザの企業規模

中小企業

中堅企業

大企業

使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ

メリットと注意点

仕様・機能

製品情報を見る

複数人での教師データ作成を品質管理込みで回したいチーム向け

V7は、Vertex AIなど既存のクラウドML環境に画像・動画アノテーションを組み込みたい企業向けの、ML基盤連携を前提にしたアノテーションプラットフォームです。 AIによる自動注釈や動画追跡で作業を短縮しつつ、ダブルアノテーション、ゴールドデータ監査、アノテーター合意度算出、多段階レビューまで備えるため、複数人で分担する教師データ作成を品質管理込みで回したいチームに向きます。FitGapでは機能性・操作性・セキュリティ・連携の評価がいずれもカテゴリ内1位で、API/SDK連携やクラウドストレージ連携も使えるため、MLパイプラインに載せやすい点が強みです。一方、三次元点群、センサー融合、カスタムUIは非対応で、テキスト・音声の扱いも限定的です。自動運転やロボティクスで3Dデータを扱う企業、日本語UIや低コスト運用を重視する企業は、AWS連携製品なども比べて下さい。

価格

要問合せ

ユーザの企業規模

中小企業

中堅企業

大企業

使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ

メリットと注意点

仕様・機能

Azure Machine Learning Data Labeling

製品情報を見る

Azure内で画像分類の教師データ作成を完結させたい企業向け

Azure Machine Learning Data Labelingは、Azure Machine Learningの開発基盤内で画像分類・物体検出のラベル付けを進められる、Azure利用企業向けの内蔵アノテーション機能です。機械学習が類似画像の整理や事前ラベル付けを支援し、人が確認して精度を保つ流れを作れるため、画像データの教師データ作成をAzureのモデル学習までつなげたい企業に向きます。FitGapでは料金評価が同ページ内で1位タイで、AI自動アノテーション下書きとアクティブラーニング出題にも対応しています。一方、ダブルアノテーション、三次元点群、テキストアノテーションには対応せず、導入しやすさ・操作性の評価も低めです。厳密な品質管理や多様なデータ形式を扱う大規模案件では、SageMaker Ground Truthや専用プラットフォームとの比較が必要です。

価格

0円

月

無料トライアルあり

ユーザの企業規模

中小企業

中堅企業

大企業

使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ

メリットと注意点

仕様・機能

国内専門アノテーション代行タイプ 🏢

このタイプが合う企業：

日本語データのアノテーションが中心で、国内パートナーとの密なコミュニケーションやセキュリティ基準への準拠を重視する国内企業の方に適しています。

どんなタイプか：

日本語データや国内業務ドメインに精通した企業へ、アノテーション作業を委託するタイプです。日本語の文脈理解、国内基準のセキュリティ、細かなすり合わせに強みがあります。

国内体制で大量のアノテーション作業を外注したい企業におすすめ

Pasonaは、人材ネットワークとBPO運用を生かして、画像・音声・テキストのアノテーションを国内作業体制でまとめて任せやすい代行サービスです。 自社でツールを持たずに大量作業を外出ししたい企業に向き、FitGapではサポートと料金がこのページ内で上位に入り、伴走と委託コストのバランスを取りやすい評価です。ダブルアノテーションと裁定、アノテータ合意度算出、多段階レビューに対応し、複数人の結果を突き合わせて品質を整える運用も組めます。特に日本語や国内文脈を含むデータを短期に処理したい中堅以上の案件で候補になります。一方、AIによる下書き作成やAPI・SDK連携には対応せず、対応範囲は同タイプ内では絞られます。小規模案件や、自社の機械学習基盤へ自動連携したい企業は、プラットフォーム型も比べた方がよいです。

価格

要問合せ

ユーザの企業規模

中小企業

中堅企業

大企業

使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ

メリットと注意点

仕様・機能

Human Science

製品情報を見る

初回納品後の擦り合わせで精度を詰めたい案件向けの代行サービス

Human Scienceは、初回納品後のフィードバックと国内品質管理を組み合わせ、精度のすり合わせを重視するアノテーション代行サービスです。画像・動画・音声・テキストに加え、自然言語処理、OCR、機械翻訳評価まで扱えるため、データ形式が複数にまたがるAI案件に向きます。FitGapではAIによる下書き作成、正解データを使った監査、品質監査の統制に対応する点が同タイプ内で目立ち、情報通信業界シェアや導入しやすさの評価も上位です。官公庁や医療・福祉など、機密性と専門性を求める案件でも候補にできます。一方、品質ダッシュボードと指標管理には対応しないため、進捗や精度を数値で常時追いたい企業は別途管理方法が必要です。簡易な分類作業を低コストで大量処理したい場合は、過剰な品質管理にならないかも比べてください。

価格

11円

1文字あたり

ユーザの企業規模

中小企業

中堅企業

大企業

使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ

メリットと注意点

仕様・機能

Nextremer

製品情報を見る

個人情報を含むデータの加工まで相談したい公共・機密案件向け

Nextremerは、仕様策定からアノテーション、AIモデル開発・運用まで専任チームが関わる、開発支援色の強いアノテーション代行サービスです。 単なるラベル付けだけでなく、個人情報を含むデータの加工やデータ拡張まで相談したい企業に向きます。FitGapでは個人情報自動マスキングに同タイプで唯一対応し、合成データ生成、医療用途、製造検査用途、業種別テンプレートも高く評価されています。官公庁でのシェアもこのページ内上位で、公共領域や機密データを扱う案件では有力候補です。一方、API・SDK連携と品質ダッシュボードには対応しないため、機械学習モデルの運用基盤へ作業結果を自動で組み込む運用や品質指標の可視化を求める企業は注意が必要です。アノテーション作業だけを安く早く依頼したい場合は、支援範囲が広すぎないか契約前に確認してください。

価格

要問合せ

ユーザの企業規模

中小企業

中堅企業

大企業

使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ

メリットと注意点

仕様・機能

比較すべき機能の優先度マップ

どこから比較すべきか

製品には数多くの機能がありますが、選定の決め手になるのは一部の機能だけです。そこで各機能を「多くの企業で必要か」と「製品ごとに対応が分かれるか」の2つの軸で4つに分け、比較する順番が分かるように並べました。下の表では、このページに登場した製品が各機能にどう対応しているかを、上から順に確認できます。

標準対応

オプション/条件付き

非対応

選定の決め手

データセット作成・アノテーションを外注するか内製するか、効率化や品質管理まで含めて、主要サービス間の差が出やすい項目です。

	Appen	Scale AI	TELUS International AI Data Solutions	Labelbox	FastLabel	Annofab	Amazon SageMaker Ground Truth	V7	Azure Machine Learning Data Labeling	Pasona	Human Science	Nextremer
代行アノテーションサービスベンダーが人手アノテーションや運用代行チームを提供できる
実データ収集サービス街頭調査や撮影など実世界データの収集を委託できる
AI自動アノテーション下書きモデルで自動ラベル下書きを生成し人手で確認修正できる
アクティブラーニング出題モデルの不確実性などに基づきラベル優先度の高いサンプルを自動提示できる
プロジェクト管理と作業割当メンバーやロールごとにタスク割当や進捗や生産性指標を管理できる
品質ダッシュボードと指標管理プロジェクト単位で品質指標やエラー傾向をダッシュボードで確認できる

一部の企業で必須

自動運転、センサー解析、独自画面での作業、合成データ活用など、特定のAI開発テーマでは重視すべき項目です。

	Appen	Scale AI	TELUS International AI Data Solutions	Labelbox	FastLabel	Annofab	Amazon SageMaker Ground Truth	V7	Azure Machine Learning Data Labeling	Pasona	Human Science	Nextremer
三次元点群アノテーション点群データへのボックスやセマンティックラベル付与に対応できる
カスタムUIとロジック拡張プラグインやスクリプトで独自アノテーションUIや業務ロジックを追加できる
センサー融合データ対応映像と点群など複数センサーを時間同期して一括アノテーションできる
合成データ生成と拡張生成モデルなどでラベル付き合成データやバリエーションを自動生成できる

ほぼ全製品が対応

多くのデータセット作成・アノテーションサービスで備わっているため、基本水準を満たすかを確認する項目です。

	Appen	Scale AI	TELUS International AI Data Solutions	Labelbox	FastLabel	Annofab	Amazon SageMaker Ground Truth	V7	Azure Machine Learning Data Labeling	Pasona	Human Science	Nextremer
ダブルアノテーションと裁定複数アノテータの結果を突合し差異を裁定するワークフローを持つ
多段階レビューと承認フロー一次ラベルとレビューや最終承認など複数段階のフローを設計できる
APIとSDK連携 APIやSDKからプロジェクト作成やデータ登録やエクスポートを自動化できる
アノテーションガイドライン管理タスクごとの説明書や例示を画面内で参照し統一ルールで作業できる

優先度が低い

個人情報処理が中心の案件では確認したい一方、一般的な教師データ作成では優先度を下げて比較しやすい項目です。

	Appen	Scale AI	TELUS International AI Data Solutions	Labelbox	FastLabel	Annofab	Amazon SageMaker Ground Truth	V7	Azure Machine Learning Data Labeling	Pasona	Human Science	Nextremer
個人情報自動マスキング画像やテキストや音声内の個人情報を自動検出しマスクできる

データセット作成・アノテーションの選び方

このページでの絞り込み方

1
タイプを見て、作業体制を決める大量データを外部に任せるか、自社で管理するか、クラウドML環境に組み込むかで向く製品群が変わります。国内データを扱う場合は、国内パートナーの有無も早めに整理します。タイプ別おすすめへ ↑
2
機能マップで必須条件を整理する代行アノテーションと実データ収集は、外注型で差が出やすい項目です。自動ラベリングや品質管理は、内製体制の負担に直結します。機能の優先度マップへ ↑
3
運用条件で依頼先を絞るタイプと機能を確認したうえで、データの集め方とレビュー責任をそろえます。保管場所と契約窓口も決めると、実際のデータで試す前に判断しやすくなります。

機能の○×に加えて、教師データ作成では誰が集めるかが重要です。誰が確認し、どの環境へ戻すかも運用後の負担に直結します。下の4点をそろえると、外注型と内製型の違いを比べやすくなります。

機能だけでは分かりにくい、運用・契約条件の比較ポイント

データ収集から任せる範囲

街頭撮影や多言語収集まで含む案件では、ラベル付け前の準備が作業量を大きく左右します。収集と整備を別々に発注すると、ルールのずれや納期の遅れが起きやすくなります。

製品の分かれ方：製品は大きく3通りです。実データ収集から一括で任せる製品、既存データを自社で投入する製品、クラウド内のデータを使う製品に分かれます。

実データ収集から一括で任せる製品多地域や多言語のデータを集める段階から任せやすい製品です。ただし撮影条件や収集地域を先に決めないと、後工程で修正が増えます。代表製品：Appen / TELUS International AI Data Solutions

既存データを自社で投入する製品手元の画像や動画を使い、社内で作業設計を始めやすい製品です。ただし入力データの整理と作業ルール作成は自社側に残ります。代表製品：Labelbox / Annofab

クラウド内のデータを使う製品学習環境に近い場所でラベル付けを進められる製品です。ただしクラウド権限や保存先の設計を先に整える必要があります。代表製品：Amazon SageMaker Ground Truth

レビュー責任と品質基準の置き方

教師データは納品数よりも、判断がぶれたデータをどう直すかで精度が変わります。レビュー責任を曖昧にすると、モデル改善に使えるラベルかどうかを説明しにくくなります。

製品の分かれ方：製品は大きく3通りです。委託先の管理体制で品質を詰める製品、自社でレビュー工程を設計する製品、クラウド上の作業者を組み合わせる製品に分かれます。

委託先の管理体制で品質を詰める製品作業者の教育や品質管理を外部に任せやすい製品です。ただし合格基準や差し戻し条件は、契約前に言葉でそろえる必要があります。代表製品：Appen / TELUS International AI Data Solutions

自社でレビュー工程を設計する製品レビューや承認の流れを自社の判断基準に合わせやすい製品です。ただし運用担当者が基準を保守しないと、作業者ごとの差が残ります。代表製品：Annofab / V7

クラウド上の作業者を組み合わせる製品社内人員と外部作業者を使い分けやすい製品です。ただし作業者の権限とデータの持ち出し範囲を事前に決めます。代表製品：Amazon SageMaker Ground Truth

ML基盤・データ保管場所とのつなぎ方

ラベル済みデータを学習環境へ戻す流れが弱いと、作業完了後に変換や再投入の手間が増えます。機密データを扱う場合は、どこに保存したまま作業するかも運用負荷になります。

製品の分かれ方：製品は大きく3通りです。既存のAI開発基盤へ組み込む製品、クラウドストレージと近い場所で使う製品、自社ストレージを保ったまま進める製品に分かれます。

既存のAI開発基盤へ組み込む製品開発パイプラインに作業結果を戻しやすく、継続的なモデル改善に向く製品です。ただし連携設計には技術担当者の関与が必要です。代表製品：Scale AI / Labelbox

クラウドストレージと近い場所で使う製品データの置き場所と学習環境をそろえやすく、移動作業を減らせる製品です。ただし利用中のクラウドに縛られやすくなります。代表製品：Amazon SageMaker Ground Truth

自社ストレージを保ったまま進める製品機密データを外へ移しにくい案件でも作業設計を組みやすい製品です。ただし設定や権限管理の準備は丁寧に進める必要があります。代表製品：Annofab

導入支援と契約窓口の選び方

同じアノテーションでも、すぐ試したい案件と要件定義から相談したい案件では進め方が違います。窓口を誤ると、試用期間や見積もり前の確認が長引きやすくなります。

製品の分かれ方：製品は大きく3通りです。問い合わせから設計を固める製品、登録して小さく始める製品、クラウド契約内で使い始める製品に分かれます。

問い合わせから設計を固める製品データ収集や作業者手配を含めて相談しやすい製品です。ただし要件整理と見積もりの時間を見込む必要があります。代表製品：Scale AI / TELUS International AI Data Solutions

登録して小さく始める製品自社のデータで試しながら作業画面を確認しやすい製品です。ただし本番運用では人数や品質管理の設計を別に固めます。代表製品：Labelbox / Annofab

クラウド契約内で使い始める製品既存のクラウドアカウントから作業を始めやすい製品です。ただし利用権限と請求先の管理は、社内のクラウド運用に合わせます。代表製品：Amazon SageMaker Ground Truth

ぴったりの製品が見つかる

かんたんな質問に答えるだけで、あなたの要件が整理され、解消すべき注意点や導入までに必要なステップも分かります。

テクノロジー選定エンジンを試す

すべてのデータセット作成・アノテーションを閲覧

よくある質問

データセット作成・アノテーションツールでは何ができますか？

画像・テキスト・音声・動画にラベルを付け、AI学習用の教師データを作成できます。AppenやScale AIは多言語データの収集から代行作業まで任せられ、FastLabelやLabelboxは自動ラベリングと品質レビューを自社で回せるため、外注と内製のどちらを重視するかで候補が分かれます。

自動運転向けの3D点群やセンサー融合データにも対応できますか？

対応できる製品は限られ、Scale AI・FastLabel・Amazon SageMaker Ground Truthが三次元点群やセンサー融合データを扱えます。一方でLabelboxやV7、Azure Machine Learningは画像・動画中心で点群に非対応のため、自動運転やロボティクスの案件では対応形式を契約前に確かめる必要があります。

データセット作成・アノテーションの料金はどのくらいですか？

料金は製品ごとに大きく異なります。Amazon SageMaker Ground Truthは1件0.04ドル・TELUS Internationalは月15ドルから・Human Scienceは1文字11円が目安で、Appen・Scale AI・V7・Pasona・Nextremerは作業量や品質要件に応じた要問い合わせです。

アノテーション作業を外注せず自社で進めたい場合はどれが向きますか？

作業を内製化したい場合はAI支援型のセルフプラットフォームが向き、FastLabel・Labelbox・Annofabなら自動ラベリングとレビュー承認を自社で管理できます。逆に大量データや多言語の収集まで任せたいならAppenなどの委託型が適し、人手の確保や教育まで含めて外部に頼れます。

国内の機密データを日本語の文脈に沿ってラベル付けしたい場合はどうですか？

日本語データや国内のセキュリティ基準を重視するなら国内専門の代行サービスが向き、Pasona・Human Science・Nextremerが候補です。なかでもNextremerは個人情報の自動マスキングに対応し、Annofabはダブルアノテーションと多段階レビューで国内案件の品質確認を細かく設計できます。

※掲載している機能・対応範囲・料金は一般的な目安です。製品・プラン・契約条件により異なる場合があるため、導入前に各製品の最新の公式情報や比較表でご確認ください。

サービスカテゴリ

AI・エージェント