AI構築のより良い方法を見つけるため、2025年の主要なScale AI代替品7つをレビューしました

Scale AIの代替サービスをお探しですか？最近、そういった方が増えているようです。Metaによる買収の件や、高コストやコントロールの欠如といったいつもの懸念から、多くのチームが代替サービスを検討しています。

しかし、ここで一つ考えてみてください。もし最高の代替案が、単なる別のデータラベリング会社ではなかったとしたら？私は、ありふれた候補からAI自動化ツールまで7つの異なる選択肢を掘り下げ、単なる生データのスタート地点ではなく、ゴールまで導いてくれる道筋を探しました。

Scale AIとは何か、そしてなぜ人々は代替サービスを探しているのか？

Scale AIは、基本的に機械学習モデルを訓練するための人間によるラベル付けデータを提供するサービスです。あなたが持っている生のデータ、画像、テキストなどを渡すと、Scaleのソフトウェアと人材がそれにアノテーションを付け、AIモデルがそれを理解できるようにします。

強力なサービスですが、常に最適な選択肢とは限りません。多くのチームが他の選択肢を検討し始めている理由は以下の通りです。

まず、コストが大きな悩みの種になることがあります。価格設定は予測が難しいことが多く、巨額の予算を持たない限り、導入は困難です。

次に、**「ブラックボックス」感**があります。最も重要なデータをラベリングのために引き渡すのは、まるで壁の向こうに投げて最善の結果を祈るような感覚かもしれません。作業がどのように行われるかについて、ほとんど意見を述べたり可視化したりすることができず、品質管理は当てずっぽうになりがちです。

Metaによる最近のScale AIへの投資も、いくつかの懸念を引き起こしました。もしあなたがMetaと競合しているのであれば、彼らがあなたのデータベンダーと非常に近い関係にあることを快く思わないかもしれません。

そして、おそらく最大の理由は、カスタマーサポートのような多くの業務において、**データラベリングは単に時間と費用のかかる遠回り**であるということです。目標は問題を解決する実用的なAIであり、完璧にラベリングされたデータセットではありません。

最高のScale AI代替サービスを選ぶための私の基準

このリストを本当に役立つものにするために、私はScale AIの模倣品をただ集めたわけではありません。AIプロジェクトを立ち上げて実行するためにチームが本当に必要としているものは何か、という視点からこれらのツールを検討しました。

• 目的は何か？ あらゆる種類のデータをラベリングするための汎用ツールか、それともカスタマーサポートのような特定の業務に特化して作られているか？

• 導入の難易度は？ サインアップするだけで始められるか、それとも営業担当との打ち合わせやエンジニアリングチームの編成が必要か？

• 品質は信頼できるか？ プロセスと最終的なアウトプットに対して、どれくらいのコントロールが可能か？

• 価格設定は明確か？ 何に対して支払っているのかが分かるか、それとも予期せぬ料金が待ち受けているか？

2025年版 Scale AI代替サービスの比較

ここでは、選び抜かれたツールを簡単に比較してみましょう。

ツール	最適な用途	設定時間	価格モデル	主な特徴
eesel AI	カスタマーサポートの自動化	数分	月額固定料金	手動ラベリングを完全に省略
Labelbox	AI支援ラベリングプラットフォーム	数日	段階的 / カスタム	強力なMLOps統合
SuperAnnotate	エンタープライズチーム	数日～数週間	カスタム	完全にカスタマイズ可能なワークフロー
Encord	マルチモーダルデータ（画像、医療）	数日	カスタム	高度なAI支援ツール
V7	複雑なコンピュータビジョン	数日	カスタム	DICOMおよび医療画像サポート
Label Your Data	マネージドラベリングサービス	数週間	タスクごと / 時間ごと	ハイブリッドプラットフォーム＆サービスモデル
CVAT	予算重視の技術チーム	数時間～数日	無料（オープンソース）	完全なコントロールとセルフホスティング

2025年版 最高のScale AI代替サービス7選

さて、詳細を見ていきましょう。ここでは私のおすすめツールを、ラベリング作業を完全にスキップできる選択肢から順に紹介します。

1. eesel AI

もしあなたの目標がカスタマーサポートの自動化なら、eesel AIは全く異なるアプローチを取ります。カスタムサポートボットのためにデータラベリングに大金を費やし、数ヶ月も待つ代わりに、eeselを使えば、過去のチケット、ヘルプセンターの記事、社内ドキュメントなど、あなたがすでに持っている知識から直接学習するAIエージェントを立ち上げることができます。

数分で稼働させることが可能です。ZendeskやFreshdeskのようなヘルプデスクにワンクリックで接続でき、すべて自分で設定できます。最大の特徴は、過去のチケットをどのように処理したかをシミュレーションモードで確認できることで、有効にする前にリスクゼロで試すことができます。これにより、顧客の問題をより迅速に解決するという、望んでいた成果に直接たどり着けます。

eesel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。AIが過去のチケットをどのように処理したかを示し、Scale AIの代替サービスの中でリスクなく自動化をテストできる方法を実証している。

• 長所： 自分で簡単にセットアップでき、既存の知識から自動で学習し、リスクのないテストができる優れたシミュレーションモードを備えている。価格設定も非常に明確。

• 短所： カスタマーサービス、ITSM、社内サポートに特化して作られているため、一般的なモデルトレーニングには向いていない。

• 価格： eesel AIの価格は透明性の高い定額制。Teamプランは月額299ドル、Businessプランは月額799ドルで、年払い割引あり。解決ごとの隠れた料金はなし。

2. Labelbox

Labelboxはこの分野の有名企業であり、特に実践的なコントロールを求める場合に、Scale AIの堅実な直接的代替となります。データのアノテーション、データセットの管理、モデルのパフォーマンスチェックのためのツールキット一式を提供します。これはソフトウェアファーストのソリューションであり、自社のチーム（またはオンデマンドのワーカー）がラベリングプロセスを管理できるようにするものです。

• 長所： 優れた自動化と品質管理ツールを備えた強力なプラットフォーム。チームでの共同作業に適しており、既存のMLOpsパイプラインにうまく適合する。

• 短所： 小規模なチームにとっては高価になる可能性があり、多機能なため学習曲線がやや急。価格は公開されていない。

• 価格： Labelboxには個人向けの無料プランがあるが、機能は限定的。実際のビジネス利用では、カスタム見積もりのために営業担当との打ち合わせが必要で、事前に話を聞かないと予算を組むことができない。

3. SuperAnnotate

SuperAnnotateは大手向けに作られています。これはエンタープライズレベルのプラットフォームで、アノテーションプロセスのほぼすべての部分を調整できることで知られています。きめ細やかなコントロールが必須となる、複雑なコンピュータビジョンやNLPプロジェクトに取り組むチーム向けに設計されています。あらゆる種類のデータ（画像、動画、テキスト、LiDAR）を扱い、品質チェックやプロジェクト管理のための堅実なツールを備えています。

• 長所： 非常に柔軟でカスタマイズ性が高く、さまざまな種類のデータを使用するプロジェクトに最適で、最高水準の品質管理機能を提供。

• 短所： 大企業向けに作られているため、小規模チームには過剰な機能となる可能性がある。初期設定が複雑な場合がある。

• 価格： SuperAnnotateの価格ページには異なる階層が示されているが、実際の価格は記載されていない。具体的な数字を得るにはデモを予約するか営業に連絡する必要があり、これもまた評価プロセスのハードルとなっている。

4. Encord

Encordは、高品質なトレーニングデータを作成するためのもう一つの有力候補であり、AI支援ラベリングに重点を置いています。特に、扱いにくい動画や医療画像のアノテーションに優れています。Encordは「マイクロモデル」を使用してアノテーション作業の一部を自動化し、時間を大幅に節約し、一貫性を保つのに役立ちます。品質を犠牲にすることなく作業をスピードアップしたい場合に最適な選択肢です。

• 長所： 優れたAI支援ラベリングツール、動画や医療データ（DICOMなど）への強力なサポート、堅牢なセキュリティ機能。

• 短所： 単純なアノテーション作業には必要以上の機能かもしれない。そして、他のツール同様、価格は非公開。

• 価格： Encordの価格も「利用開始」または「営業に連絡」ボタンの向こうに隠されている。サイト上で具体的な数字を見つけることはできない。

5. V7

V7は、特にコンピュータビジョンプロジェクト向けの複雑なビジュアルデータの扱いに特化しています。クリーンなインターフェースと、モデル支援ラベリングや自動品質チェックといったスマートな自動化機能で人気があります。V7は、DICOMやその他の医療画像フォーマットをうまく扱えるため、医療やライフサイエンス分野のチームに特に好まれています。

• 長所： 使いやすいインターフェース、医療・科学画像に非常に優れており、強力なAI駆動の自動化機能を持つ。

• 短所： 小規模なプロジェクトにとっては価格が障壁となる可能性があり、ビジュアルデータに非常に特化している。

• 価格： V7の価格は完全にカスタム。プラットフォーム料金、ユーザー数、処理データ量に基づいて見積もりが計算される。価格を知るには30分の打ち合わせを予約する必要がある。

6. Label Your Data

Label Your Dataは「両方の世界の良いところ取り」のアプローチを採用しています。自分で使えるプラットフォームと、ラベリングを代行してくれる完全マネージドサービスの両方を提供しています。これは、大規模なプロジェクトを外部委託しつつも、小規模なタスクは社内で処理したいチームにとって最適です。また、セキュリティと品質の高さでも定評があります。

• 長所： 柔軟なハイブリッドモデル、強力なセキュリティ、そして試用できる無料パイロット。価格設定も非常に明確。

• 短所： セルフサービスプラットフォームは主にコンピュータビジョン向け。NLPや音声にはマネージドサービスを利用する必要がある。

• 価格： 明確なモデルを見るのは新鮮だ。Label Your Dataはサイト上で価格を直接公開している。オブジェクトごと（バウンディングボックスで0.02ドルなど）または時間ごと（6ドル/時間）で課金される。無料パイロットは嬉しい特典。

7. CVAT

技術スキルがあり、予算が限られているチームにとって、CVATはDIYのオープンソースオプションです。元々はIntelが開発したもので、画像や動画のアノテーションを行うための強力で無料のツールです。オープンソースなので、完全なコントロールが可能です。好きなようにカスタマイズし、自社のサーバーでホストすることで、データをプライベートに保つことができます。

• 長所： 完全に無料で利用でき、高度にカスタマイズ可能で、多数のコンピュータビジョンタスクをサポート。

• 短所： 問題は、あなたがIT部門になるということ。セットアップ、ホスティング、そして運用を続けるための技術的な知識が必要。困ったときに電話できるカスタマーサポートはない。

• 価格： CVATは無料でダウンロードして使用できる。本当の「コスト」は、自己管理に費やす時間とエンジニアリングリソース。

Scale AI代替サービスの選び方：データラベリングプラットフォーム vs AI自動化

では、どうやって正しい道を選ぶのでしょうか？それは、あなたが何を達成しようとしているかにかかっています。

以下の場合、データラベリングプラットフォーム（LabelboxやCVATなど）を使い続けるべきでしょう：

• 稀な製造上の欠陥を見つけるAIモデルなど、全く新しいものを構築している場合。

• MLOpsチームと、カスタムモデルのトレーニングと調整を行う長期プロジェクトの予算がある場合。

• 最終的に必要なものが、高精度にカスタムトレーニングされたモデルである場合。

以下の場合、AI自動化プラットフォーム（eesel AIなど）を検討すべきです：

• カスタマーサポートのキューや社内のITチケットをより早く処理するなど、一般的なビジネス問題を解決しようとしている場合。

• 主な目標が、実用的なAIソリューションをできるだけ早く本番稼働させることである場合。

• 手作業で何もラベリングしなくてもAIが学習できるような、有用な情報（過去のチケット、ヘルプ記事など）がすでに大量にある場合。

従来型のデータラベリングと直接的なAI自動化アプローチを比較したワークフロー図。読者が異なるタイプのScale AI代替サービスから選択するのを助ける。

ほとんどのビジネスにとって、2番目の道筋の方がはるかに早く結果を得られるでしょう。

この動画は、研究やデータ分析に利用できるさまざまなAIツールを紹介しており、Scale AIの代替サービスを評価しているチームにとって参考になります。

Scale AI代替サービス：ラベリングを止め、価値を提供しよう

データラベリングのための優れたScale AI代替サービスはたくさんありますが、そもそもデータラベリングが本当に解決すべき問題なのかを問う価値はあります。データのアノテーション、モデルのトレーニング、そしてデプロイという全プロセスは、長く、複雑で、高価です。

カスタマーサポートのような重要なビジネス機能にとって、**eesel AI**のようなツールは別の道があることを示しています。優れたAIエージェントを得るために、必ずしも大規模なデータラベリングプロジェクトが必要なわけではありません。あなたがすでに持っている知識を活用することで、スマートなセルフサービスAIを数分で立ち上げ、すぐに効果を実感できます。これは、AIをゼロから構築することから、単に機能するスマートなシステムを設定することへと焦点を移すことです。

もしあなたの目標が、問題をより早く解決し、顧客をより幸せにすることなら、ラベリングの列をスキップする時かもしれません。

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