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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
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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
画像・動画のアノテーションに特化したいタイプ 📷
このタイプが合う企業：
画像認識・動画解析を中心としたAIモデルを開発中のエンジニアや研究者、製造業・物流業の現場でコンピュータビジョンを活用したい企業
どんなタイプか：
画像・動画データに矩形、ポリゴン、セグメンテーションなどのラベルを付けるタイプです。フレーム補間やトラッキングで映像アノテーションの手作業を減らせる点が特徴です。
このタイプで重視すべき機能：
🖊️バウンディングボックス・ポリゴン描画
対象物を矩形や多角形で囲み、検出・セグメンテーション用の教師データを作成できます。
🎬動画フレーム補間・トラッキング
キーフレーム間の対象物を追跡し、動画データセット作成時のラベル展開作業を減らします。
おすすめ製品３選
CVAT
おすすめの理由
価格
0円~
月
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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
Roboflow
おすすめの理由
価格
0円~
月
無料トライアルあり
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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
LabelImg
おすすめの理由
価格
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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
テキスト・自然言語のアノテーションに特化したいタイプ 📝
このタイプが合う企業：
自然言語処理やLLM開発に取り組むデータサイエンティスト、チャットボット・文書分類などの言語系AIを構築したい企業
どんなタイプか：
テキストに固有表現、感情、分類、関係性などのラベルを付けるタイプです。文脈を見ながらNLPやLLM向け教師データを整えられる点が特徴です。
このタイプで重視すべき機能：
🏷️スパンタグ・エンティティラベリング
文章中の単語やフレーズにタグを付け、固有表現を文脈に沿って確認・管理できます。
🔗テキスト分類・関係性ラベリング
文章カテゴリやエンティティ間の関係を定義し、分類・関係抽出用の教師データを整えます。
おすすめ製品３選
doccano
おすすめの理由
価格
0円~
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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
Labelbox
おすすめの理由
価格
0円~
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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
LightTag
おすすめの理由
価格
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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
複数データを横断してアノテーションしたいタイプ 🔄
このタイプが合う企業：
画像とテキストなど複数データ形式を扱うマルチモーダルAI開発者、案件ごとにデータ種別が異なるAI受託開発企業やリサーチ機関
どんなタイプか：
画像・動画・テキスト・音声など複数形式のデータを同じ基盤で扱うタイプです。形式ごとにツールを分けず、ラベル設計や品質確認を統一しやすい点が特徴です。
このタイプで重視すべき機能：
📂マルチデータ形式対応
画像・動画・テキスト・音声などを同じ画面で扱い、ツール切替の手間を減らします。
⚙️カスタマイズ可能なラベリングUI
ラベル体系や画面レイアウトを調整し、複雑な独自タスクに合う作業環境を作れます。
おすすめ製品３選
Label Studio
おすすめの理由
価格
0円~
月
無料トライアルあり
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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
おすすめの理由
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無料トライアルあり
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
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- 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
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メリットと注意点
仕様・機能
Annofab
おすすめの理由
価格
要問合せ
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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
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
🗂️対応データ型の幅広さ
画像・テキスト・動画・音声・3D点群など、自社のAI開発で扱うデータ形式にツールが対応しているかは最も重要な判断基準です。ツールによって得意分野が大きく異なるため、最初に確認しておかないと後から乗り換える羽目になります。
🤖自動・半自動アノテーション機能
AIによる事前ラベリングやセグメント補助など、手作業を減らす自動化機能の有無は作業効率を数倍変えます。無料プランでもこの機能が使える製品は限られるので、選定の大きな分かれ目になります。
📊フリープランのデータ容量・件数制限
無料で扱えるデータ量やプロジェクト数は製品ごとに大きく違います。PoC段階で数百〜数千件のラベル付けが必要なケースも多いため、自社の想定データ量と照らし合わせて余裕のある製品を選ぶことが大切です。
👥チーム作業への対応度
複数人で同時にアノテーション作業を進められるかどうかは、プロジェクトのスピードに直結します。メンバー招待やタスク割り振り、進捗管理機能がフリープランに含まれるかを必ず確認してください。
📤エクスポート形式の豊富さ
YOLO、COCO、Pascal VOCなど主要なフォーマットでデータを書き出せるかは、後工程のモデル学習に直接影響します。フリープランでエクスポート形式が制限されるケースもあるため、事前に確認しておくと安心です。
🏷️アノテーション種別の充実度
バウンディングボックスだけでなく、ポリゴン・キーポイント・セマンティックセグメンテーションなど必要なラベル付け方式に対応しているか確認しましょう。プロジェクトの用途によって求められる手法が異なります。
一部の企業で必須
🇯🇵日本語UIや日本語ドキュメント
海外製やOSSの製品は英語UIが中心です。現場の作業者が英語に不慣れな場合は、日本語対応の有無がスムーズな導入の鍵になります。
🖥️オンプレミス・ローカル環境での運用
医療画像や機密データなどセキュリティ要件が厳しいプロジェクトでは、クラウドにデータを上げずにローカルで動かせるかどうかが選定の決め手になります。
🎬動画アノテーション・オブジェクトトラッキング
自動運転や監視カメラ映像の解析など動画データを扱うプロジェクトでは、フレーム間補間やオブジェクト追跡機能が必須になります。画像しか扱わない場合は不要です。
✅品質管理・レビュー機能
アノテーションの正確性を保つために、レビューステージやアノテーター間一致度の測定機能が必要になるケースがあります。小規模PoCでは不要でも、本格運用では重要です。
🔗外部ツール・MLパイプラインとの連携
既存のMLプラットフォームやクラウドサービスとAPI連携できると、データの受け渡しが自動化されて工数が大きく減ります。独立した小規模利用では不要な場合も多いです。
ほぼ全製品が対応
⬜バウンディングボックス描画
矩形のバウンディングボックスによるラベル付けは、ほぼすべてのアノテーションツールが標準で備えている最も基本的な機能です。対応していない製品はまずありません。
📁プロジェクト管理機能
ラベル定義の設定やデータのインポートなど、プロジェクト単位でアノテーション作業を管理する基本機能はほとんどの製品に搭載されています。
🌐Webブラウザからの利用
クラウド型・SaaS型の製品であればブラウザだけで作業を開始できます。OSSのローカル型を除き、インストール不要で使えるのが一般的です。
優先度が低い
🚀モデル学習・デプロイ機能
一部のプラットフォームはアノテーション後のモデル学習やデプロイまで一気通貫で対応していますが、フリープランではほぼ使えないか制限が大きく、別ツールで行うのが現実的です。
🧑💼アノテーション代行サービス
ベンダーが用意した専門アノテーターに作業を依頼できるサービスですが、無料で提供されることはまずありません。フリープラン選定時には考慮不要です。
無料で使えるデータセット作成・アノテーションの選び方
1.作成する教師データの種類と無料利用の上限を決める
まず、扱うデータが画像・動画、テキスト、音声、3D点群、または複数形式の混在なのかを整理します。画像認識や動画解析が中心なら「画像・動画のアノテーションに特化したいタイプ 📷」、固有表現抽出や文書分類が中心なら「テキスト・自然言語のアノテーションに特化したいタイプ 📝」、複数形式を同じ運用で扱うなら「複数データを横断してアノテーションしたいタイプ 🔄」を起点に候補を見ます。あわせて、無料プランで必要なデータ件数、容量、プロジェクト数、作業者数を決めておくと、後から上限不足で乗り換えるリスクを減らせます。
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。
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