私は2025年に6つの最高のLabelf代替品をテストしました（これが私の発見です）

数週間にわたってさまざまなNLPツールに没頭した後、いくつかのメモを共有したいと思います。具体的には、2025年におけるLabelfのベストな代替品を探していました。

Labelf AIは、独自のテキスト分類モデルを構築するための堅実なローコードプラットフォームです。しかし、それがあなたのニーズに完全に合っていない場合はどうでしょうか？もしかしたら、異なる機能を求めていたり、サポートソフトウェアとのより良い接続を求めていたり、モデルを自分で構築することなくAIを迅速に稼働させる方法を探しているかもしれません。それがあなたに当てはまるなら、このリストが役立つはずです。私は6つのトップ代替品を、それぞれの特徴を考慮して分解し、チームに最適なものを見つける手助けをします。

テキスト分類とノーコードAIプラットフォームとは？

基本的に、テキスト分類プラットフォームはコンピュータにテキストを読み取り、分類する方法を教えます。例えば、膨大で乱雑な顧客メールの山があると想像してください。これらのツールは、それらを「バグ報告」、「機能リクエスト」、「請求に関する質問」などの整然とした山に分類するのを助けます。この分類プロセスはデータラベリングと呼ばれ、カスタムAIモデルをトレーニングする方法です。

「ノーコード」という部分は、これらのプラットフォームがデータサイエンティストだけでなく、一般の人々向けに設計されていることを意味します。データのラベリングやモデルのトレーニングを簡単に行えるインターフェースを備えています。しかし、重要な違いがあります：一部のツールはAIをゼロから構築するためのツールボックスを提供し、他のツールはすぐに使えるAIアプリケーションを提供します。これは、建築家になるか、ただ家に引っ越すかの違いです。

これらのLabelf代替品で私が探したもの

このリストを作成するにあたって、単に機能リストのチェックボックスを埋めるだけではありませんでした。ビジネスにとって実際に重要なことに焦点を当てました。データサイエンティストがいないチームがどれだけ早く稼働できるかを知りたかったのです。また、すべてのツールがサポートチケットから内部文書まで、テキストを適切に処理できることを確認しました。

私にとって大きなポイントは、実際のリターンをどれだけ早く見ることができるか、セットアップから実際に役立つAIになるまでどれくらいの時間がかかるかでした。そして最後に、既に使用しているソフトウェア、例えばヘルプデスクやナレッジベースとの連携がどれだけうまくいくかを見ました。

一目でわかるLabelfのベスト代替品

ツール	最適な用途	主要機能	価格モデル
eesel AI	カスタマーサポートの自動化	過去のチケットを自動的に学習し、自律エージェントを作成	定額月額料金（解決ごとのコストなし）
MonkeyLearn	一般的なテキスト分析	事前構築されたモデルとノーコードモデルビルダー	カスタムプラン
Lang.ai	CXチケットのタグ付けとルーティング	サポートワークフローのためのAI駆動のトピック検出	カスタムプラン
Label Studio	DIYデータラベリングプロジェクト	オープンソースで高度にカスタマイズ可能なアノテーションインターフェース	無料（オープンソース）/ エンタープライズプラン
Snorkel AI	エンタープライズデータサイエンスチーム	大規模データセットのプログラム的データラベリング	カスタムエンタープライズプラン
DeepOpinion	ドキュメント重視のワークフロー	請求書、フォームなどの処理を自動化するノーコード	カスタムプラン

6つのベストLabelf代替品の詳細

各プラットフォームの詳細、私が気に入った点、考慮すべき点、そして誰に最適かを以下に示します。

1. eesel AI: ソリューションファーストのLabelf代替品

このリストのほとんどのツールがAIモデルを構築するための部品を提供するのに対し、eesel AIは異なり、すぐに使えるAIエージェントを提供します。データのラベリングやモデルのゼロからのトレーニングに数ヶ月を費やすことなく、結果（自動化されたチケット解決、即時回答）を求めるチーム向けに設計されています。ヘルプデスクやナレッジソースに接続するだけで、過去の会話から自動的に学習し、数分で稼働させることができます。

気に入った点: 非常に手間がかからないことです。サインアップから稼働するAIエージェントを持つまで、約10分で完了できます。営業電話も不要です。既存の知識、過去のチケット、ヘルプセンター、Google Docs、Confluenceから自動的に学習するため、回答は実際に正確で関連性があります。私のお気に入りの部分はリスクフリーのシミュレーションです。過去のチケットでAIをテストし、実際に顧客と話す前にどのようにパフォーマンスするかを確認し、ROIを計算できます。また、AIが処理するチケットやその機能を完全にコントロールできます。

考慮すべき点: カスタマーサービス、ITSM、内部サポートに非常に特化しています。ランダムなNLPモデルを構築するための一般的なツールを探している場合、これは適していません。

価格: チームプランは月額$299から始まり、予測可能で透明な価格設定で、解決ごとに課金されません。

2. MonkeyLearn: テキスト分析のための多用途なLabelf代替品

MonkeyLearnは非常に多用途なノーコードテキスト分析プラットフォームです。顧客の感情を把握したり、トピックを分類したり、キーワードを抽出したりするための機械学習モデルを自分で構築できます。特定の目標だけでなく、さまざまなテキスト分析プロジェクトを持つチームにとっては堅実な選択肢です。

気に入った点: インターフェースはクリーンで、初心者でも簡単に理解できます。また、事前構築されたモデルのライブラリがあり、スタートを切るのに役立ちます。Google Sheets、Zapier、Zendeskなどのツールともうまく連携します。

考慮すべき点: モデルをトレーニングするためにデータを収集し、クリーンアップし、手動でラベリングする作業が必要です。さまざまな仕事のためのツールキットのように感じられ、サポートの自動化のような特定の問題の完全な解決策ではありません。

価格: カスタム価格については連絡が必要です。

3. Lang.ai: CX自動化のためのLabelf代替品

Lang.aiはカスタマーサポートの世界での強力なプレーヤーです。ノーコードAIプラットフォームで、サポート会話からインサイトを掘り起こし、ワークフローの一部を自動化するのに役立ちます。その真の強みは、顧客の要望に基づいてチケットを正確にタグ付けし、ルーティングすることで、エージェントの手間を大幅に削減できることです。

気に入った点: ZendeskやSalesforceなどの大手ヘルプデスクとの統合がしっかりしています。新しいチケットに自動的にタグを追加するのが非常に得意で、ルーティングや分析に役立ちます。顧客がなぜ連絡してくるのか、その「理由」を把握するのに役立ちます。

考慮すべき点: チケットをタグ付けし、ルーティングすることでエージェントを支援することに重点を置いており、完全に自律的なエージェントとしてチケットを自動的に閉じることはできません。セットアップはプラグアンドプレイツールよりも少し手間がかかることがあります。

価格: 公開されていません。デモを予約する必要があります。

4. Label Studio: オープンソースのLabelf代替品

開発者が完全なコントロールを求めるチームには、Label Studioが最適です。これは、テキストを含むあらゆる種類のデータに対応する人気のオープンソースデータラベリングツールで、非常に柔軟です。究極のDIY代替品として考えてください。AIプロジェクトのラベリング部分を処理するための堅実なフレームワークを提供します。

気に入った点: 無料でオープンソースであるため、ほぼ何でもできます。インターフェースは非常に柔軟で、最も複雑なラベリング作業にも対応できます。さらに、大きなコミュニティがバックアップしています。

考慮すべき点: これは完全なDIYプロジェクトです。自分でホストし、セットアップと運用を維持するための技術的スキルが必要です。そして、ラベリング部分のみを行います。実際のモデルの構築、トレーニング、デプロイはまだ自分で行う必要があり、これは大きな仕事です。

価格: 無料。より多くの機能とサポートを備えた有料のエンタープライズバージョンもあります。

5. Snorkel AI: エンタープライズグレードのLabelf代替品

Snorkel AIはデータラベリングにユニークなアプローチを持っています。すべてを手動でタグ付けする代わりに、データサイエンティストがコードを書いて大規模なデータセットを自動的にラベリングするプログラム的ラベリングを使用します。これは、自社データで高度なAIアプリケーションを構築するエンタープライズチームにとって非常に強力なプラットフォームです。

気に入った点: 大規模なデータセットを非常に迅速にラベリングできます。これにより、非常に複雑で正確なAIモデルを構築することができます。大規模なAI作業に確実に対応しています。

考慮すべき点: 学習曲線が急です。データサイエンティストやMLエンジニア向けであり、一般的なビジネスチーム向けではありません。簡単なタスクに使用できるローコードツールではありません。

価格: カスタムエンタープライズプランで提供されます。

6. DeepOpinion: ドキュメント自動化のためのLabelf代替品

DeepOpinionは、テキストやドキュメントを多く扱うワークフローを自動化するために構築されたノーコードAIプラットフォームです。請求書から情報を引き出したり、契約を分類したり、フォームを処理したりするのに優れています。主な悩みが会話型テキストではなく構造化ドキュメントの処理である場合、DeepOpinionは検討する価値があります。

気に入った点: ドキュメント処理とデータの抽出に非常に強いです。ノーコードインターフェースにより、ビジネスユーザーが特定のドキュメントタイプのモデルをコードなしでトレーニングできます。反復的なバックオフィス作業を排除するのに最適です。

考慮すべき点: 会話型AIにはあまり向いていません。サポートチャットボットやチケット自動化のようなものではなく、主に内部プロセス向けです。

価格: 公開されていません。営業チームに連絡する必要があります。

どのLabelf代替品を選ぶべきか？

最適なツールは、実際の目標に依存します。自分に問いかけるべき質問は1つです：「カスタムAIモデルを構築しようとしているのか、それともビジネス問題を解決しようとしているのか？」

データサイエンスチームに所属し、ゼロからモデルを構築するための完全なコントロールが必要な場合、Label StudioのようなオープンソースやSnorkel AIのようなエンタープライズツールが理にかなっています。さまざまなテキストプロジェクトに柔軟なツールキットが必要なビジネスチームの場合、MonkeyLearnは良いバランスを提供します。

しかし、サポートやITチームに所属し、チケットを削減し、今すぐ効率を上げることが主な目標である場合、モデル構築キットは必要ありません。すぐに使えるソリューションが必要です。そこで、eesel AIのようなツールが際立ちます。手動の構築プロセスをスキップし、既存のデータから学習するAIエージェントを提供します。

Labelf代替品で自動化されたサポートを得る最速の方法

Labelfやこのリストの多くのツールは、AIを構築するための原材料を提供しますが、データの大量ラベリング、モデルのトレーニング、システムへの統合という難しい作業をあなたに任せます。このプロセス全体は数ヶ月かかり、非常に特定のスキルを持つ人が必要です。

結果を求めるチームには、より直接的な方法があります。ゼロから構築する代わりに、すでにその仕事をするために構築されたソリューションを使用できます。eesel AIはまさにそのために設計されました。過去のサポートチケット、ヘルプセンター、内部文書にあるすべての知識をAIエージェントに変え、問題を解決し、質問に答えることで、チームをより重要な作業に解放します。

ビジネスでAIをどれだけ早く稼働させることができるかを確認したい場合は、eesel AIを無料で試してみることができ、数分でその効果を確認できます。