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無料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
おすすめ製品の早見表
| 製品名 | タイプ | 料金 | 企業規模 | 評価ポイント |
|---|---|---|---|---|
| CVAT | 画像・動画のアノテーションに特化したいタイプ 📷 | 0円~月 |
| 画像・動画・3Dの細かな注釈に対応。自社運用で機密映像も社内管理できる。 |
| Roboflow | 画像・動画のアノテーションに特化したいタイプ 📷 | 0円~月 |
| ラベル付けから学習・推論展開まで一体化。小規模PoCを始めやすい。 |
| LabelImg | 画像・動画のアノテーションに特化したいタイプ 📷 | 0円~ |
| 完全無料で四角枠のラベル作成に特化。YOLO等に出力でき、小規模PoC向き。 |
| doccano | 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 📝 | 0円~ |
| 無償でテキスト分類・固有表現抽出を開始可能。小規模NLP検証に向く。 |
| Labelbox | 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 📝 | 0円~ |
| AI支援と品質管理をクラウドで一体運用。連携にも強く、中堅企業で使いやすい。 |
| LightTag | 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 📝 | 0円~ |
| 作業者間のばらつきを数値で管理。品質を見ながらテキスト注釈を進められる。 |
| Label Studio | 複数データを横断してアノテーションしたいタイプ 🔄 | 0円~月 |
| 画像・音声・テキストをOSSで横断管理。低コストで自社環境に置ける。 |
| FastLabel | 複数データを横断してアノテーションしたいタイプ 🔄 | 0円~ |
| 多様な非構造化データを一括管理。自動化と品質管理までまとめて扱える。 |
| Annofab | 複数データを横断してアノテーションしたいタイプ 🔄 | 要問合せ |
| 権限管理と検査工程を細かく設計可能。国内の機密データ案件でも使いやすい。 |
タイプ別おすすめ製品
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
機密映像も自社環境で扱える無料のアノテーション基盤
CVATは、画像・動画・3D点群まで扱えるOSS発のアノテーション基盤で、無料で本格的なコンピュータビジョン用データ作成を始めたい技術チームに向く製品です。
動画フレームの補間やトラッキング、矩形・ポリゴン・スケルトンなどを広く使え、自社サーバーに置けば機密性の高い映像を外部に出さずに作業できます。FitGapでは機能性・セキュリティ評価が9製品中3位タイ、全体シェアも4位タイで、無料枠でも機能範囲を重視する場合に選びやすいです。
一方、セルフホストはDocker等を扱える技術体制が前提で、クラウドのTeamプランは最低2席、統制重視では高額なEnterpriseも視野に入ります。ブラウザだけで軽く試したい企業はRoboflow、矩形画像だけならLabelImgも比較対象です。
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
ラベル付けからモデル学習まで無料で試せる開発プラットフォーム
Roboflowは、画像・動画のラベル付けだけでなく、学習済みモデルの作成から推論APIやエッジ環境への展開まで同じ画面で進められるコンピュータビジョン開発プラットフォームです。
クレジットカードなしの無料プランでAI支援ラベリング、モデル学習、クラウド展開を試せるため、CVATのようなサーバー構築を避けて小さく検証したい個人・小規模チームに向きます。FitGapでは導入容易性が9製品中2位、使いやすさも3位で、初学者がアノテーションからモデル化までつなげやすい点が強みです。
一方、無料プランはデータやモデルが公開前提になりやすく、ユーザー数や現場端末で動かす商用エッジ推論などの高度機能はプラン確認が必要です。機密データを社内に閉じる運用や手厚いサポートを重視する場合は、他製品も比較してください。
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
物体検出のデータを少量だけ手早く作りたい個人向けの無料ツール
LabelImgは、画像上の対象物を四角い枠で囲む矩形アノテーションに絞った、完全無料のデスクトップ型ツールです。
機能は限定的ですが、Pascal VOC、YOLO、CreateML形式で保存でき、個人学習やPoCで少量から中量の物体検出データを手早く作る用途には扱いやすい選択肢です。FitGapでは料金評価が9製品中1位タイで、中小企業でのシェアも上位です。
一方、ポリゴンやセグメンテーション、動画、チーム共同作業、クラウド連携には向きません。公式リポジトリは2024年2月29日にアーカイブされ、サポート評価もカテゴリ38製品中38位のため、本番運用や社内統制を重視する場合はCVATやRoboflowのような拡張性のある製品を比較してください。
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
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
テキストのラベル付けを無償で始めたい開発チームにおすすめ
doccanoは、OSSとして自前環境に置いて使えるテキスト特化のアノテーションツールです。
テキスト分類、固有表現抽出、要約・翻訳向けの系列変換までWebブラウザで扱え、無償でPoCを始めたいNLPチームには最も試しやすい候補です。FitGapでは料金評価が同ページ内で最上位、導入しやすさも上位で、情報通信・教育学習支援でのシェアも高く、研究室や開発チームの小規模検証に向きます。
一方、クラウド型サービスではないため初期化、ユーザー作成、監視、バックアップは自社対応です。セキュリティ評価は低めなので、本番データや厳格な権限管理を扱う企業は隔離環境や商用ツールも比べてください。
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
テキストから画像まで一つのクラウドで管理したいチーム向け
Labelboxは、テキストアノテーションから画像・動画まで同じクラウド基盤で管理できる、拡張志向のデータ作成プラットフォームです。
テキスト分類や文書アノテーションに加え、AIによるラベル下書き、アクティブラーニング、作業者間の合意度、品質ダッシュボードまで備えるため、無料枠でNLPワークフロー全体を検証したいチームに向きます。FitGapでは導入しやすさ・操作性・連携性が上位で、中堅企業シェアも高く、社内外のラベラーを役割分担して動かす運用に合います。
一方、無料プランはユーザー数やプロジェクト数に制限があり、SSOや手厚い技術支援は有料です。オンプレミス運用が必須、または低コストで長く使いたい企業はdoccanoなども比べてください。
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
作業者ごとのばらつきを管理して品質をそろえたいチーム向け
LightTagは、固有表現や関係抽出などのテキスト注釈を、作業者のばらつきまで管理しながら進めることに強いアノテーションツールです。
アノテーター間合意度、タスク配布、進捗・品質レポート、辞書やモデルによる入力支援を備え、ラベル品質を数値で見ながらNLP学習データを作りたい中堅以上のチームに向きます。FitGapでは操作性が同ページ内で上位に入り、テキスト専用UIで反復作業を進めやすい点が評価できます。
一方、無料枠は月5,000ラベルまでで、大量案件では費用確認が必要です。画像・動画を含む案件や、採用実績の大きさを重視する場合はLabelboxなどが比較対象になります。オンプレミスやエアギャップにも対応しますが、セキュリティ評価と大企業シェアは低めなので、厳格な審査がある企業は導入条件を確認してください。
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
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
複数データ形式のラベル付けを無料で始めたい研究開発チーム向け
Label Studioは、オープンソースで自社環境に置ける、複数データ形式対応のアノテーション基盤です。
画像・音声・テキストをまたぐ基本作業を無料のコミュニティ版で始めやすく、FitGapでは料金評価と中小企業シェアがカテゴリ内1位です。費用を抑えながら、自社サーバーで機密データを外部に出さずに扱いたい研究開発チームや中小企業に向きます。設定ファイルやAPIで独自ワークフローを作り込める点も強みです。
一方、導入後の監視・更新・権限管理は自社で担う必要があり、無償版のサポートは自己解決中心です。公式サポートや品質監査、アクティブラーニングまで任せたい場合は、有償版や国内SaaS型との比較が必要です。
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
AIの自動ラベル付けで大量データを効率化したい企業向け
FastLabelは、画像・動画・音声・テキスト・3D点群までを一括管理し、自動アノテーションや品質管理、モデル運用管理までまとめて扱える高機能なデータ作成プラットフォームです。
複数形式の教師データを同じ運用に載せたい企業に向き、FitGapでも機能性と操作性の評価が同ページ内で最上位、全体シェアも1位です。特にAIで事前ラベル付けを行い、人手で修正しながら大量データを効率化したい製造・通信・金融などのプロジェクトで候補になります。
一方、無料で使える範囲はユーザー5名、データ1,000件、容量500MBまでで、本格利用は有料プラン前提です。年間契約や上位プランでのサポート差があるため、短期検証や小規模作業だけならより軽い製品も比較してください。
価格
0円~
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
Annofab
多段階レビューで作業品質をそろえたい国内のAI開発チーム向け
Annofabは、国産クラウドでレビュー工程と権限管理を細かく設計できる、品質管理重視のアノテーションツールです。
画像・動画に対応した無料プランから始められ、製品としては3D点群・音声・テキスト・表形式や独自エディタの組み込みにも対応します。FitGapではセキュリティと連携評価がカテゴリ内1位、サポート評価も上位です。
ダブルアノテーションと裁定、合意度算出、多段階レビューを使って、複数人の作業品質を揃えたい国内AI開発チームに向きます。特に権限管理や自社ストレージにデータを置いた運用を重視する中堅以上の企業で候補になります。
一方、専門家による業務設計・分析支援や熟練アノテータの代行は有償で、前処理や合成データ生成は対象外です。大量自動化や短期間での丸投げ運用を重視する場合は、他製品も比較してください。
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
このページでの絞り込み方
- 1タイプを見て、大まかに製品を絞る主なデータが画像・動画かテキストか、または複数形式かで最初に確認する製品群が変わります。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対応データ型や自動化、無料枠とチーム作業など、自社で外せない条件を確認します。選定のポイントへ ↑
- 3運用・契約条件で使い続けやすさを比べる無料で始める場合でも、データの置き場所と品質確認、出力後の流れまでそろえると選びやすくなります。
機能の○×に加えて、無料枠で扱う作業量やデータ管理の方法をそろえると、試用後に使い続ける製品を判断しやすくなります。
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
データの置き場所と利用環境
医療画像や製造現場の映像を扱う場合は、データを外部クラウドへ上げられないことがあります。ブラウザで始める手軽さだけで決めると、社内規定や研究データの管理条件に合わず、途中で環境を作り直す負担が生まれます。
製品の分かれ方：製品の分かれ方は大きく3通りです。自社環境で動かすOSS型、ブラウザで始めるクラウド型、企業向けの管理条件を相談する製品に分かれます。
- 自社環境で動かすOSS型の製品社内ネットワークや研究室の端末に置き、データを外へ出さずに作業しやすい製品です。ただしサーバー準備、更新、バックアップは自社側の作業になります。代表製品：CVAT / Label Studio
- ブラウザで始めるクラウド型の製品環境構築を抑えて、アップロードからラベル作成まで短時間で試しやすい製品です。ただし無料枠では、データ公開や人数、容量の条件が影響します。代表製品：Roboflow / Labelbox
- 企業向けの管理条件を相談する製品権限や保管場所を含めて、案件単位の運用に合わせやすい製品です。ただし本格利用では、見積もりや契約条件の確認が必要です。代表製品：Annofab
無料枠で試す作業量と公開範囲
研究室やPoCで無料利用から始める場合でも、画像枚数やラベル数と参加人数が少し増えるだけで上限に届きます。公開データで試せる製品と、非公開データや商用利用で有料化しやすい製品を混同すると、検証途中で作業が止まりやすくなります。
製品の分かれ方：製品の分かれ方は大きく3通りです。OSSとして利用料を抑えやすい製品、無料枠の条件を料金表で確認しやすい製品、案件規模に合わせて相談する製品に分かれます。
- OSSとして利用料を抑えやすい製品ソフト利用料を抑えて、少量のテキストや複数データを試しやすい製品です。ただし稼働環境や保守の作業は、自社側に残ります。代表製品：doccano / Label Studio
- 無料枠の条件を料金表で確認しやすい製品利用人数やプロジェクト数の目安を先にそろえやすい製品です。ただし非公開データ、上位機能、追加容量を含めると総額は変わります。代表製品：Roboflow / Labelbox
- 案件規模に合わせて相談する製品品質管理や作業代行まで含めた計画に合わせやすい製品です。ただし無料範囲だけで大量データを処理する用途には向きにくいです。代表製品：Annofab
品質レビューの組み込み方
アノテーションは、作業者が一人なら早さを優先できますが、複数人になるとラベル基準のずれが学習結果に響きます。レビュー担当や差し戻し、合意度の扱いが曖昧なままだと、無料で作ったデータでも後工程で修正が増えます。
製品の分かれ方：製品の分かれ方は大きく3通りです。個人や少人数で素早く作る製品、レビュー工程を自社で設計する製品、専門スタッフの支援や作業代行まで組み込む製品に分かれます。
- 個人や少人数で素早く作る製品画面の使いやすさを優先し、まず教師データを作る速度を上げやすい製品です。ただし作業者間のばらつきは、別途ルールや確認手順で補う必要があります。代表製品：Roboflow / doccano
- レビュー工程を自社で設計する製品検査や差し戻しを、プロジェクトの品質基準に合わせて組み込みやすい製品です。ただし運用ルールを決める担当者がいないと、機能を使い切れません。代表製品：CVAT / Annofab
- 専門スタッフの支援や作業代行まで組み込む製品大量データの進行管理や品質分析を任せやすい製品です。ただし費用や納期は案件内容で変わるため、無料利用の延長では考えにくいです。代表製品：Annofab / Labelbox
学習工程への受け渡し方
無料ツールでラベル付けまで終えても、学習環境に渡す形式や保存場所が合わないと、変換作業に時間がかかります。研究用の手元実行と、クラウド学習や推論APIまで使う開発では、必要な受け渡しの自動化が変わります。
製品の分かれ方：製品の分かれ方は大きく3通りです。主要形式で書き出して別環境で学習する製品、APIやSDKで既存の処理に組み込む製品、ラベル作成から学習・推論まで同じ基盤で進める製品に分かれます。
- 主要形式で書き出して別環境で学習する製品YOLOやCOCOなどの形式を使い、手元の学習コードへ渡しやすい製品です。ただし変換後のフォルダ構成や画像の扱いは、自社で確認する必要があります。代表製品：CVAT / Label Studio
- APIやSDKで既存の処理に組み込む製品データ投入や進捗取得を、既存のスクリプトとつなげやすい製品です。ただしAPI連携を運用するには、担当者とエラー時の対応を決めておく必要があります。代表製品：doccano / CVAT
- ラベル作成から学習・推論まで同じ基盤で進める製品アノテーション後の検証を同じ画面で進めやすい製品です。ただし外部環境へ移す場合は、出力形式や商用利用の条件を早めに確認します。代表製品：Roboflow / Labelbox
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。
よくある質問
無料のアノテーションツールでどこまで教師データを作れますか？
画像・動画・テキストへのラベル付けや矩形・ポリゴンでの領域指定までは、無料でも実用的にこなせます。CVATは画像・動画・3D点群を自社サーバーで扱え、doccanoはテキスト分類や固有表現抽出に対応するため、PoCや研究目的なら無料ツールだけでも検証を始められます。
無料でもAIによる自動ラベリングやモデル学習まで試せますか？
一部の製品なら無料プランでも自動ラベリングやモデル化まで試せます。Roboflowはクレジットカード不要でAI支援ラベリングから学習・推論展開までを同じ画面で進められ、LabelboxはAIによるラベル下書きやアクティブラーニングを無料枠で検証できますが、高度機能はプランの制限を確認する必要があります。
無料プランと有料プランでは何が違いますか？
無料プランはデータ件数・容量・作業者数や月間ラベル数に上限が設けられている点が主な違いです。FastLabelは無料だとユーザー5名・データ1,000件・容量500MBまで、LightTagは月5,000ラベルまでで、本格運用や手厚いサポート・SSOなどは有料プランが前提になります。
無料ツールでも機密データを社内に閉じて扱えますか？
オープンソースの製品を選べば、機密データを外部に出さず自社環境で扱えます。CVAT・doccano・Label Studioは自社サーバーに設置でき医療画像など秘密保持が厳しい案件でも社内管理できますが、監視や更新、権限管理は自社で担う前提でセキュリティ評価が低めの製品もある点に注意します。
無料ツールだけでは足りなくなるのはどんな場合ですか？
大量データの効率化やチーム全体での品質管理が必要になると、無料ツールだけでは力不足になりやすいです。AIで事前ラベル付けし人手で修正したいならFastLabel、レビュー工程や権限管理を細かく設計したいならAnnofabが向き、規模拡大に合わせ有料プランへの移行を見込んでおくと安全です。
※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
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
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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
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