Labelbox

Labelbox AIとは？

Labelbox AI は、AI/ML 開発におけるデータ作業の計画から運用、人員管理までを一貫して支援する「AIデータファクトリー」です。大規模なトレーニングデータの生成・拡張・管理と、モデル性能の評価を同じ基盤で行えるのが特長で、画像・テキスト・音声・動画・ドキュメントなど多様なモダリティのアノテーション、ワークフロー設計、品質管理、データキュレーションを統合。API/SDK とクラウドストレージ連携により既存の MLOps とスムーズに接続でき、スタートアップから大企業までスケールします。モデル予測を活用したモデルインザループなラベリングや、レビュー/合議による精度向上、エラー解析に基づくデータ選別を通じて、開発サイクルの短縮と学習データの品質改善を実現します。プロジェクト単位の可視化と指標トラッキングにより、どのデータがモデル改善に寄与したかを把握しやすく、チーム間のコラボレーションも円滑です。アクセス制御や監査ログなどのガバナンス機能も備え、運用中のデータパイプラインを安全に運転できます。

Labelbox AIの主な機能

• マルチモダリティ対応のアノテーションツール（画像・テキスト・音声・動画・ドキュメント）
• ラベリングスキーマ／オントロジー管理とテンプレート化
• 品質管理（レビュー、コンセンサス、ガイドライン、エッジケース抽出）
• モデル支援ラベリング（予測インポート、アクティブラーニング、モデルインザループ）
• データキュレーションと探索（メタデータ検索、フィルタリング、サンプリング）
• プロジェクト／ワークフロー管理、進捗可視化、SLA運用
• ワークフォース管理（社内アノテーターや外部ベンダーの割当・権限）
• モデル評価とエラー解析（指標比較、失敗例の深掘り）
• API/SDK とクラウドストレージ連携、柔軟なデータ入出力
• セキュリティ・アクセス制御・監査ログによるガバナンス

Labelbox AIの対象ユーザー

Labelbox AI は、AIプロダクトを開発・運用するチーム全般に適しています。具体的には、データサイエンティスト、MLエンジニア、MLOps 担当、プロダクトマネージャー、アノテーション管理者、外部ラベリングベンダーとの協業がある企業や研究機関など。コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識、ドキュメントAI といった幅広い領域で、学習データの作成・品質管理・モデル評価を体系的に進めたい組織に向いています。スタートアップの小規模検証から、エンタープライズの大規模データオペレーションまでスケール可能です。

Labelbox AIの使い方

1. アカウントを作成し、ワークスペースやチームメンバー、権限を設定します。
2. データソースを接続し、画像・テキスト・音声・動画・ドキュメントなどのデータを取り込みます（例：クラウドストレージ連携）。
3. オントロジー（ラベル体系）を設計し、アノテーション仕様・ガイドラインを定義します。
4. プロジェクトを作成し、対象データ、ラベリングUI、品質基準、SLA を設定します。
5. 社内アノテーターや外部パートナーを招待し、役割とタスクを割り当てます。
6. モデル予測を取り込むなどしてモデルインザループを構成し、効率的にラベリングを進めます。
7. レビューやコンセンサスで品質を評価し、ガイドラインを更新して精度を高めます。
8. モデル評価画面で指標やエラーケースを確認し、改善に必要な追加データを選別します。
9. 完成したデータセットをエクスポート、または API/SDK 経由で学習パイプラインへ渡します。
10. 結果に基づきデータ収集・ラベリング・再学習を反復し、継続的にモデル性能を向上させます。

Labelbox AIの業界での活用事例

小売では棚画像の物体検出・在庫認識のためのアノテーションと、誤検出のエラー解析に活用されます。製造業では外観検査の欠陥分類における高品質データの作成、ヘルスケアでは画像・文書のラベリングと厳格なレビュー体制の運用に役立ちます。自動運転ではシーン理解やセマンティックセグメンテーションの大規模データ整備、金融・保険ではKYC/審査書類の分類・抽出、カスタマーサポートではログや通話テキストの意図分類・要約用データ作成に用いられ、モデル評価によって改善サイクルを短縮します。

Labelbox AIの料金プラン

Labelbox AI は、組織規模や利用量、必要な機能（セキュリティやガバナンス、サポートレベル等）に応じたプラン構成を提供しています。プロジェクト数やユーザー数、アノテーション量、連携・API利用などにより価格が異なるため、具体的な料金や見積もりは公式サイトの最新情報を確認し、要件に合わせて問い合わせるのが確実です。

Labelbox AIのメリットとデメリット

Labelbox AIに関するよくある質問

• 質問：どのようなデータタイプに対応していますか？

  画像、テキスト、音声、動画、ドキュメントなどの主要モダリティに対応し、用途に応じたアノテーションUIを提供します。

• 質問：モデルを活用したラベリングは可能ですか？

  モデル予測の取り込みやアクティブラーニングに対応しており、モデルインザループで効率と品質を両立できます。

• 質問：既存のパイプラインとどのように統合できますか？

  API/SDK を通じてデータの入出力や自動化ができ、クラウドストレージと連携して継続的なデータフローを構築できます。

• 質問：自社のアノテーションチームや外部ベンダーを併用できますか？

  チームやベンダーを招待し、役割・権限制御やSLAを設定することで、社内外のワークフォースを統合運用できます。

• 質問：セキュリティや権限管理はどうなっていますか？

  アクセス制御や監査ログなどのガバナンス機能を備え、プロジェクト単位で安全にデータ運用できます。

• 質問：モデル評価では何ができますか？

  指標の可視化や失敗ケースの分析、改善に有効なデータの選別などを通じて、継続的なモデル改善を支援します。