2025年版 Snorkel AIの代替ツール ベスト5（AIの構築と適用に）

Snorkel AIの代替ツールをお探しですね。おそらく、大きな問題に直面しているのではないでしょうか。多大な時間とリソースを費やしてカスタムAIモデルをゼロから構築するか、それとも既製のAIツールを導入して今すぐビジネス課題の解決に着手するか、という問題です。

Snorkel AIは、前者のアプローチ、つまり新しいモデルをトレーニングするためにデータを丹念に準備するのに最適なプラットフォームです。しかし、特にカスタマーサポートやIT部門の多くのチームにとって、目標はAI研究者になることではありません。面倒な作業を自動化し、人々に迅速に回答を提供することです。このガイドでは、本格的なデータラベリングのためのトップツールと、AIで成果を出すためのより直接的なルートの両方を解説します。

Snorkel AIとは？

Snorkel AIはスタンフォード大学のAIラボから生まれ、今やAIデータ開発の主要プレイヤーとなっています。その最大の特徴は、プログラムによるデータラベリングと呼ばれるものです。人間が何千ものデータに手作業でラベルを付ける（例：「このメールはスパム」「これはスパムではない」）代わりに、ルールや関数を記述して自動的に行います。これは、特にテキストの巨大なデータセットを扱うための賢い方法です。

ただし、注意点があります。それは、非常に技術的であるということです。これは、独自のAIモデルを構築、トレーニング、維持するスキルを持つデータサイエンスおよび機械学習チーム向けに作られたプラットフォームです。もし単にサポートチケットを削減したいだけであれば、この「自作」アプローチでは、実際の結果が出るまでに数ヶ月、あるいは数年かかる可能性があります。

Snorkel AIの代替ツールを検討する際の2つの道：構築か、応用か

適切なツールを選ぶことは、結局のところ何を達成しようとしているかにかかってきます。少し時間を取って、ご自身がどちらの陣営に属するのかを考えてみる価値があります。

• 『ゼロから構築』する道： これはSnorkel AI、Labelbox、Scale AIの世界です。ここでの主な仕事は、モデルをトレーニングまたはファインチューニングするために、膨大な量のデータを準備し、ラベリングすることです。これは長期的で高コスト、そして非常に技術的な道のりであり、機械学習エンジニアとデータサイエンティストの専任チームが必要です。その先にあるのは、非常に特殊で複雑なタスクのために構築された、あなただけのAIモデルです。

• 『導入してすぐ応用』する道： ここでeesel AIのようなプラットフォームが登場します。ゼロから何かを構築するのではなく、強力な事前学習済みAIを直接ビジネスに応用します。焦点は、迅速に開始でき、使いやすく、ほぼ即座に投資対効果（ROI）を得られることです。既存のナレッジベースやツールを接続するだけで、AIは数ヶ月ではなく数分で稼働準備が整います。これは、物事をよりスムーズに進めることが真の目標である、カスタマーサポート、ITヘルプデスク、社内ナレッジ共有に最適です。

このガイドでは両方の道に最適な選択肢を紹介しますので、あなたのチームの今日そして長期的な目標に合ったものを見つけることができます。

最高のSnorkel AI代替ツールを選ぶための基準

このリストを作成するにあたり、技術重視のチームとビジネス重視のチームの両方を念頭に置き、いくつかの異なる角度からこれらのツールを検討しました。

• 結果が出るまでの速さ： 実際に稼働させ、効果を実感できるまでどれくらい早いか？数分なのか、それとも数ヶ月なのか？

• 使いやすさ： 専門の開発者チームが常に必要か、それとも技術者でない人でも使いこなせるか？

• 焦点： モデルを構築するための汎用的なツールキットなのか、それともサポートの自動化のような特定のビジネス課題を解決するために設計されているのか？

• 管理のしやすさ： AIの振る舞いや学習元のソース、ワークフローへの組み込み方をどれだけ調整できるか？

• 価格： 価格設定は明確でシンプルか、それとも隠れた料金や長期契約の地雷原に足を踏み入れることになるのか？

2025年版 Snorkel AI代替ツール トップ5比較

トップ5に選んだツールがどのように比較されるかを、ここで簡単に見てみましょう。

ツール	最適な用途	価値実現までの時間	使いやすさ	主な焦点	価格モデル
eesel AI	サポートとITを自動化するためのAI応用	数分	セルフサービス、ノーコード	ビジネスオートメーション	サブスクリプションベース、透明性が高い
Labelbox	ヒューマン・イン・ザ・ループデータによるAI構築	数週間～数ヶ月	中程度、技術ユーザー向け	データラベリング＆アノテーション	カスタム/従量課金制
SuperAnnotate	複雑なアノテーションを要するAI構築	数週間～数ヶ月	中程度、技術ユーザー向け	マルチモーダルデータアノテーション	カスタム/従量課金制
refinery	オープンソースフレームワークによるAI構築	数日～数週間	高、開発者が必要	データ中心のRAGパイプライン	オープンソース（セルフホスト）
Scale AI	大規模なデータラベリングのアウトソーシング	数ヶ月	N/A（マネージドサービス）	マネージドデータラベリング	プロジェクトごと、高コスト

2025年版 Snorkel AI代替ツール トップ5

それでは、モデルを構築する準備をしている方にも、今日からAIを活用したい方にも最適な代替ツールの詳細を見ていきましょう。

1. eesel AI

eesel AIは、モデル構築の頭痛の種をすべてスキップして、ビジネス課題の解決に直接取り組みたいチームにとってのトップピックです。これは、Zendesk、Slack、Confluenceなど、すでに使用しているツールに直接プラグインできる、顧客サービス、IT、社内サポート向けのAIプラットフォームです。何ヶ月もかけてデータをラベリングする代わりに、ナレッジソースを接続するだけです。そこから、eesel AIはチケットを解決し、質問に答え、人間のエージェントを支援できる自律型エージェントやコパイロットを構築します。

長所：

• 文字通り数分でセットアップ完了： これは真のセルフサービスプラットフォームです。営業担当者と話すことなく、サインアップしてAIエージェントを稼働させることができます。連携はワンクリックで、開発者は不要です。

• 導入前にテスト可能： 過去のチケットでAIを実行するクールなシミュレーション機能があります。これにより、顧客向けにスイッチを入れる前に、AIがどのように機能したかを正確に確認し、実際のROI見積もりを得ることができます。

Snorkel AIの代替ツールの中でも重要な差別化要因であるeesel AIのシミュレーション機能のスクリーンショット。ユーザーが導入前に過去のチケットでAIのパフォーマンスをテストする方法を示しています。

• 主導権はあなたに： AIがどのチケットを処理するかを正確に決定できます。AIの個性を調整したり、カスタムタスク（注文状況の確認など）を与えたり、知識を制限してトピックから外れないようにしたりすることができます。

eesel AIのカスタマイズダッシュボード。ユーザーがルールやガードレールを設定でき、トップのSnorkel AI代替ツールとしてのプラットフォームの制御機能を示しています。

• 明確でシンプルな価格設定： プランは使用量に基づいています。月末に驚きの請求書が届くような、解決ごとの奇妙な料金はありません。

短所：

• 独自のAIモデルをゼロから構築またはトレーニングするためのツールではありません。

• サポート、IT、社内ナレッジのユースケースに特化しているため、医療画像の分析のような用途には適していません。

価格： eesel AIには7日間の無料トライアルと分かりやすいサブスクリプションプランがあります。

• Team: 月額299ドル（年払いの場合は月額239ドル）で、最大3つのボットと1,000回のAIインタラクション、さらにヘルプデスクやSlack向けのAI Copilotが利用できます。

• Business: 月額799ドル（年払いの場合は月額639ドル）で、無制限のボットと3,000回のインタラクションが利用できます。これにより、完全なAI Agent、過去のチケットでのトレーニング、より高度なアクションが利用可能になります。

• Custom: 無制限のインタラクションやその他のエンタープライズレベルの機能については、営業チームに相談できます。

eesel AIの明確なサブスクリプションベースの価格ページの画像。他のSnorkel AI代替ツールと差別化する透明性の高い価格モデルを強調しています。

2. Labelbox

Labelboxは、「構築」の道を進むチームにとってのもう一つのビッグネームであり、Snorkelの直接の競合です。これは、データのラベリング、モデルのエラー特定、データワークフローの整理を行うための一連のツールです。Snorkelが自動ラベリングに傾倒しているのに対し、Labelboxは人間の手が必要なプロジェクトに最適で、専門家チームが非常にクリーンなインターフェースを通じて共同作業できるようにします。

長所：

• 画像、動画、テキスト、音声など、あらゆる種類のデータを扱うことができます。

• 実際に人間が行う、高品質でニュアンスのあるラベリングが必要なプロジェクトに最適です。

• データラベリング、管理、モデルチェックをすべて一箇所にまとめています。

短所：

• かなりのセットアップと管理が必要です。

• 主要なサブスクリプションプランはカスタム価格設定のため、予算編成が少し guesswork になる可能性があります。

• プラットフォームはデータの準備に特化しており、ビジネス課題に対するすぐに使えるソリューションは提供していません。

価格： Labelboxの価格は、ソフトウェアとサービスの組み合わせです。

• Free Tier: 個人や小規模チーム向けのかなり充実した無料プランがあり、使い始めるのに最適です。

• Subscription Tier: これはカスタム価格設定のエンタープライズ向け製品です。見積もりを得るには彼らと話す必要があります。

• Services: データラベリングを管理してほしい場合は、これも別のカスタム見積もりになります。

3. SuperAnnotate

SuperAnnotateは、データアノテーションの世界におけるもう一つの強力なプレイヤーで、特にそのカスタマイズ性の高さで知られています。独自の特定のアノテーションツールや品質チェックを構築する必要があるかもしれない、コンピュータービジョンなどの非常に複雑なプロジェクトに最適です。彼らはソフトウェアと、ラベリングを代行するマネージドサービスの両方を提供しています。

長所：

• ユニークなプロジェクトのために自由にカスタマイズできる、非常に柔軟なプラットフォームです。

• プロジェクトを管理し、高品質を確保するための堅実なツールが付属しています。

• 社内チーム、外部の協力者、QA担当者がすべて一つの場所で連携できるように設計されています。

短所：

• より単純なラベリングタスクには、少し過剰な機能かもしれません。

• 価格が公開されていないため、営業担当との電話を経ずに予算内であるかをすぐに確認することはできません。

• アノテーションプロセスを細かく制御したいチーム向けに作られており、すべてをアウトソースしたいチーム向けではありません。

価格： SuperAnnotateは価格を非公開にしています。いずれのプランの見積もりを得るにもデモをリクエストする必要があり、単に選択肢を比較したいだけの場合、時間がかかる可能性があります。

4. refinery

オープンソースの選択肢を探しているなら、refineryが最適です。Kern AIのチームが開発したこのツールは、特定の企業のプラットフォームに縛られることなく、データパイプラインを完全に制御したい開発者主導のチーム向けに設計されています。特に、より信頼性の高いRAGシステムを構築するのに優れており、AIの奇妙な「ハルシネーション」を防ぐためにデータを構造化するのに役立ちます。

長所：

• オープンソースなので、柔軟で開発者に優しいです。

• RAGベースのアプリを構築・改善するのに最適な選択肢です。

• セルフホストが可能で、データセキュリティの面で大きな利点です。

短所：

• セットアップして稼働させ続けるには、かなりのエンジニアリング能力が必要です。

• 商用製品のような洗練された、ユーザーフレンドリーなインターフェースはありません。

• 「無料」には、それを実行するために必要なサーバーやエンジニアのコストは含まれていません。

価格： 無料のオープンソースです。実際のコストは、チームがそれに費やす時間とインフラにあります。Kern AIは、大企業向けの商用プラットフォームも提供していますが、それについては営業チームに連絡する必要があります。

5. Scale AI

Scale AIは最大手です。もしデータの山を抱えていて、お金で問題を解決したいのであれば、Scaleは選択肢の一つです。彼らは世界中に人間のアノテーターからなる大規模な労働力を持ち、プロセス全体を代行してくれます。欠点は、何が起こっているのかほとんど洞察が得られない「ブラックボックス」のように感じられることがある点です。

長所：

• 膨大なデータセットをラベリングするための巨大な労働力にアクセスできます。

• OpenAIやMicrosoftなど、すべての大手企業と協業実績があります。

短所：

• 価格が非常に高く、多くのチームにとっては手の届かないものです。

• データがどのようにラベリングされているかについて、多くの制御や可視性を得ることができません。

• 最近Metaが巨額の投資を行ったため、一部の競合他社は彼らのサービス利用をためらうかもしれません。

価格： Scale AIの価格は、ほぼ完全に大企業を対象としています。

• Enterprise: これが彼らの主要な提供サービスであり、価格を得るにはデモを予約する必要があります。

• Self-Serve: 独自のラベラーを用意する場合の従量課金制オプションがありますが、明らかに彼らの主要な焦点ではありません。

このSnorkel AIのエンジニアによる動画では、独自のAIを構築するチームにとって重要な概念である、言語モデルを人間の好みに合わせる方法について説明しています。

最適なプラットフォームの選び方

迷っていますか？自分自身に一つだけ質問してみてください： 「私の主な目標は、全く新しいAIモデルを構築することか、それともビジネス課題を解決することか？」

• あなたの目標が研究開発であり、データサイエンティストが社内にいて、独自のものを構築する予算があるなら、LabelboxやSuperAnnotateのようなデータ開発プラットフォームが最も理にかなっています。

• しかし、あなたの目標がサポートコストを削減したり、エージェントの効率を向上させたり、この四半期中により多くのITチケットを処理したりすることであれば、アプリケーション重視のプラットフォームが最適です。eesel AIのようなツールは、あなたが既に持っている知識を使って、既に行っている作業を自動化することで、一行のコードも書かずにすぐに価値を提供します。

AIを活用したサポートへの賢い道筋

カスタムAIモデルを構築することは、机上では格好良く聞こえます。しかし、ほとんどの企業にとって、それは最終的に成果が保証されない、長く高価な道のりです。より速く、より実用的な方法は、その重労働をすべて既に行ってくれているプラットフォームを利用することです。

-eesel AIのようなソリューションを使えば、強力で安全なAIエージェントを数分で稼働させることができます。24時間365日のサポートや即時回答といったAIの利点を、本格的なデータサイエンスプロジェクトの大きな頭痛の種なしにすべて得ることができます。小さく始めて、そのパフォーマンスを確認し、結果が見えたらスケールアップすることができます。

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