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
タイプ別お勧め製品
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：
世界各国に数十万人規模のアノテーターネットワークを持ち、画像・テキスト・音声などのラベリング作業をまとめて外注できるサービスです。自社にアノテーション要員を抱えなくても、数十万〜数百万件規模のデータセットを比較的短期間で構築できます。大量の学習データが必要な大規模AIプロジェクトで特に力を発揮します。
このタイプで重視すべき機能：
🌍グローバルワーカーネットワーク
世界中に分散した多数のアノテーターを確保しており、多言語対応や大量タスクの並列処理が可能です。プロジェクト規模に応じてワーカー数を柔軟にスケールできます。
✅多段品質レビュー
複数のレビューアーによるクロスチェックや合意形成の仕組みを備え、アノテーション精度を担保します。品質スコアの可視化やフィードバックループにより継続的に精度が向上します。
おすすめ製品３選
100万人以上のグローバルワーカーを擁し、多言語・多モーダル対応の実績が豊富です。大規模LLM向けデータセット構築でも多くの採用事例があります。 | 自動運転や生成AI分野で圧倒的な導入実績を持ちます。独自のAI支援による品質管理と高速納品に定評があり、グローバル大手企業が数多く利用しています。 | 旧Lionbridge AIの資産を引き継ぎ、50以上の言語で高品質なアノテーションを提供します。厳格な品質基準と長年のBPO実績が強みです。 |
Appen | Scale AI | TELUS International AI Data Solutions |
シェア | シェア | シェア |
ユーザの企業規模 中小企業 中堅企業 大企業 | ユーザの企業規模 中小企業 中堅企業 大企業 | ユーザの企業規模 中小企業 中堅企業 大企業 |
メリットと注意点 | メリットと注意点 | メリットと注意点 |
仕様・機能 | 仕様・機能 | 仕様・機能 |
AI支援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による自動ラベリング（プレアノテーション）機能を搭載し、自社チームが直接アノテーション作業を行うためのプラットフォームです。モデルが仮のラベルを付け、人間がそれを修正する流れを繰り返すことで、作業効率を大幅に向上させます。アノテーションの品質や方針を自社でコントロールしたいチームに最適です。
このタイプで重視すべき機能：
⚡AI自動ラベリング（プレアノテーション）
学習済みモデルや基盤モデル（SAMなど）を活用し、データに仮ラベルを自動で付与します。人間はゼロからラベリングする必要がなくなり、修正・確認作業に集中できるため作業時間を大幅に短縮できます。
🔄アノテーションワークフロー管理
タスクの割り当て・進捗管理・レビュー承認など、アノテーション作業の一連の流れをプラットフォーム上で一元管理できます。複数人での分担作業やレビューフローの設計も容易です。
おすすめ製品３選
画像・動画・テキスト・地理空間データなど幅広いデータ形式に対応し、Model-Assisted Labeling機能で効率的なアノテーションを実現します。エンタープライズ向けのガバナンス機能も充実しています。 | 日本発のアノテーションプラットフォームで、日本語UIと国内サポートが強みです。AI自動ラベリング機能を備え、データ収集からアノテーション、モデル学習までを一気通貫で行えます。 | 国内企業が開発したWebベースのアノテーションツールで、画像・動画のセグメンテーションやバウンディングボックスに対応します。シンプルな操作感と日本語でのサポートが好評です。 |
Labelbox | FastLabel | Annofab |
シェア | シェア | シェア |
ユーザの企業規模 中小企業 中堅企業 大企業 | ユーザの企業規模 中小企業 中堅企業 大企業 | ユーザの企業規模 中小企業 中堅企業 大企業 |
メリットと注意点 | メリットと注意点 | メリットと注意点 |
仕様・機能 | 仕様・機能 | 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：
AWS・Google Cloud・Azureといった主要クラウドMLプラットフォームに組み込まれたアノテーション機能です。モデルの学習・評価・デプロイまでのパイプラインとシームレスにつながるため、アノテーション済みデータをそのまま学習に流せます。すでにクラウドML環境を利用中のチームにとって、追加ツールの導入なしにアノテーションを始められるのが大きな利点です。
このタイプで重視すべき機能：
🔗MLパイプラインとのシームレス連携
アノテーション結果をそのままクラウド上のストレージや学習ジョブに引き渡せます。データ変換や移行の手間がなく、学習サイクルを高速に回せます。
🎯能動学習（Active Learning）による効率化
モデルが確信度の低いデータを優先的にアノテーション対象として提示する能動学習機能を備えています。限られたアノテーション予算で最大限のモデル精度向上を狙えます。
おすすめ製品３選
AWS上のML開発と直結し、Mechanical Turkや専門ベンダーとの連携も容易です。自動ラベリングと能動学習で最大70%のコスト削減が見込める点が高く評価されています。 | Vertex AIとの統合によりアノテーションからモデル学習・デプロイまで一気通貫で利用できます。Googleの事前学習モデルを活用した自動ラベリングも可能です。 | Azure環境でのML開発とシームレスに連携し、ML Assistedラベリングによる自動化が可能です。Microsoft製品群とのエコシステム連携を重視する企業に適しています。 |
Amazon SageMaker Ground Truth | Google Cloud AI Platform Data Labeling | Azure Machine Learning Data Labeling |
シェア | シェア | シェア |
ユーザの企業規模 中小企業 中堅企業 大企業 | ユーザの企業規模 中小企業 中堅企業 大企業 | ユーザの企業規模 中小企業 中堅企業 大企業 |
メリットと注意点 | メリットと注意点 | メリットと注意点 |
仕様・機能 | 仕様・機能 | 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特有の業務ドメインに精通した国内企業が提供するアノテーション代行サービスです。日本語の自然言語処理・音声認識向けデータや、国内法規制に準拠したデータ管理が求められる案件で強みを発揮します。日本語でのきめ細かなコミュニケーションや、国内拠点でのセキュアなデータ取り扱いを重視する場合に選ばれています。
このタイプで重視すべき機能：
🇯🇵日本語データへの高い対応力
日本語の文脈理解や敬語・方言の識別など、日本語特有の難しさに対応できるアノテーターを確保しています。自然言語処理やチャットボット開発向けの教師データ構築に強みがあります。
🔒国内セキュリティ基準への準拠
ISMS やPマークなど国内のセキュリティ・個人情報保護基準に対応しており、機密性の高いデータでも安心して委託できます。国内拠点での作業が可能なサービスもあります。
おすすめ製品３選
大手人材企業グループの強みを活かし、管理体制の整ったオペレーターによる高品質なアノテーション代行を提供します。大規模案件への柔軟なリソース確保に定評があります。 | 翻訳・ローカライズで培った日本語処理ノウハウを活かし、NLP向けの教師データ作成やテキストアノテーションに強みを持ちます。丁寧な品質管理が評価されています。 | 対話AIや音声認識の研究開発で蓄積した知見を活かし、会話データや音声データのアノテーションに専門性を発揮します。AIコンサルティングと合わせた支援も可能です。 |
Pasona | Human Science | Nextremer |
シェア | シェア | シェア |
ユーザの企業規模 中小企業 中堅企業 大企業 | ユーザの企業規模 中小企業 中堅企業 大企業 | ユーザの企業規模 中小企業 中堅企業 大企業 |
メリットと注意点 | メリットと注意点 | メリットと注意点 |
仕様・機能 | 仕様・機能 | 仕様・機能 |
要件の優先度のチャート：比較すべき機能はどれか
要件の優先度チャートとは？
製品の機能は多岐にわたりますが、選定の結果を左右するのは一部の機能です。 FitGapの要件の優先度チャートは、各機能を"必要とする企業の多さ"と"製品ごとの対応差"で4つに整理し、比較の優先順位をわかりやすく示します。
選定の決め手
🤖AI自動アノテーション
AIが下書きラベルを自動生成し、人間が修正する方式です。作業時間を大幅に短縮できるため、大量データを扱う企業ほど費用対効果に直結します。
👥アノテーターの提供・管理
ツールだけでなく作業者(アノテーター)もセットで提供してくれるかどうかです。自社で作業者を確保できない場合、BPO型サービスかセルフサービス型かが最大の分岐点になります。
✅品質管理・レビューワークフロー
複数人でのクロスチェックやコンセンサス判定など、アノテーション品質を担保する仕組みです。AIモデルの精度に直結するため、FitGapでは最も差が出やすいポイントと考えています。
🗂️対応データ形式の幅広さ
画像・動画・テキスト・音声・3Dポイントクラウドなど、扱えるデータの種類です。マルチモーダルAI開発では複数形式を横断する必要があるため、対応幅が選定を左右します。
🔧カスタムワークフロー設計
タスクの分岐条件や承認フローを自社の業務プロセスに合わせて柔軟に設計できる機能です。定型テンプレートだけでは対応しきれない複雑なプロジェクトで重要になります。
🇯🇵日本語対応・国内サポート体制
UIの日本語化だけでなく、日本語テキストのアノテーション精度や国内拠点でのサポート有無を指します。海外製品が多い市場のため、運用フェーズでの安心感に大きく差が出ます。
🔗MLOpsパイプラインとの連携
アノテーション済みデータをモデル学習基盤へシームレスに渡せるかどうかです。SageMakerやVertex AIなど既存の学習環境と直結できると、データ準備から学習までの工数が大幅に減ります。
一部の企業で必須
🚗3Dポイントクラウド / LiDARアノテーション
自動運転やロボティクス分野で必須となる3D空間データへのラベル付け機能です。対応製品が限られるため、該当業界の方は最初に絞り込み条件に入れることをおすすめします。
💬RLHF・LLM向けアノテーション
大規模言語モデルの人間フィードバック学習(RLHF)に対応した、回答比較やランキング形式のアノテーション機能です。生成AI開発を行う企業で需要が急増しています。
🔒オンプレミス / プライベートクラウド導入
データを外部に出せないセキュリティ要件がある場合に必要です。医療・防衛・金融など機密性の高い業界では、クラウド型のみの製品は選択肢から外れることがあります。
🏥医療画像(DICOM)対応
CT・MRIなどの医療画像規格であるDICOMを直接読み込み、セグメンテーションなどの医療特化アノテーションが行える機能です。医療AI開発では必須要件となります。
⚡大規模データの分散処理
数百万件以上のデータを扱う場合に、処理速度やストレージ容量がボトルネックにならないかを指します。PoC段階では不要でも、本番運用でスケールする際に必要になります。
ほぼ全製品が対応
⬜バウンディングボックス / ポリゴン描画
画像上の物体を矩形やポリゴンで囲む、最も基本的なアノテーション操作です。ほぼ全製品が標準搭載しているため、この機能だけで製品を比較する意味は薄いです。
📊プロジェクト管理ダッシュボード
タスクの進捗率や作業者ごとの生産性を一覧できる管理画面です。基本機能として大半の製品に備わっていますので、差が出るのはUIの見やすさや集計の細かさになります。
📤主要フォーマットでのエクスポート
COCO、Pascal VOC、YOLOなど主要な学習フレームワーク向けの出力形式に対応しているかです。現在はほとんどの製品が複数フォーマットに対応しています。
🛡️チーム・ロール権限管理
管理者・レビュアー・作業者などの役割ごとにアクセス権限を設定できる機能です。チームで運用する以上は必須ですが、ほぼ全製品に備わっています。
優先度が低い
📱モバイルアプリ対応
スマートフォンやタブレットからアノテーション作業を行う機能です。精密な操作が求められるアノテーションはPC環境が主流のため、優先的に評価する必要はありません。
🎮ゲーミフィケーション機能
ランキングやバッジで作業者のモチベーションを高める仕組みです。クラウドソーシング型では効果がありますが、製品選定の決定打にはなりにくい機能です。
データセット作成・アノテーションの選び方
1.「作業者ごと外注」か「自社で内製」かを最初に決めます
アノテーション製品選びで最も大きな分岐点は、作業者(アノテーター)をサービス側に任せるか、自社チームで作業するかです。自社にアノテーション要員がいない場合は「大規模グローバル委託タイプ」や「国内専門アノテーション代行タイプ」、品質や方針を自社でコントロールしたい場合は「AI支援セルフアノテーションプラットフォームタイプ」や「MLプラットフォーム内蔵タイプ」に絞り込んでください。この判断だけで候補が半分以下になります。
サービスカテゴリ
AI・エージェント
汎用生成AI・エージェント
テキスト・ドキュメント
営業・マーケティング
ソフトウェア(Saas)
HR (人事・労務・組織・採用)
オフィス環境・総務・施設管理
プロジェクト管理・業務効率化
Web／ECサイト構築
開発・ITインフラ・セキュリティ
データ分析・連携