機械学習やAIに取り組んでいる方なら、データのラベル付けが重要なステップであることにすぐに気づくでしょう。アノテーションツールは、画像、動画、その他のデータセットにラベルを付け、モデルの学習に備えるのに役立ちます。多くのアノテーションツールは高額ですが、優れた無料ツールもいくつかあります。これらの無料ツールは、小規模なプロジェクトでもスケーラブルなソリューションが必要な場合でも、費用を抑えて作業を完了するのに役立ちます。それでは、利用可能な最高の無料アノテーションツールと、それらがデータのラベル付けプロセスを効率化するためにどのように役立つかを見てみましょう。
1. フライピックスAI
FlyPix AIは、人工知能を活用し、衛星画像や航空画像を実用的なインサイトへと変換する地理空間分析に特化しています。このプラットフォームは、農業、都市計画、環境モニタリングといった業界にとって不可欠な、物体の検出、変化の監視、異常の特定を支援するように設計されています。FlyPix AIは有料プラットフォームですが、小規模なプロジェクトや地理空間データの活用を始めたばかりのチームにとって、無料のアノテーションツールとして役立つ貴重な機能を提供しています。
FlyPix AIは、カスタムAIモデルを簡単に作成・学習できるノーコードプラットフォームとして高く評価しています。インタラクティブなアノテーションツールは、コーディングスキルを必要とせずに画像にアノテーションを付け、モデルを学習できるため、技術者だけでなく非技術者にも使いやすいツールです。さらに、FlyPix AIのリアルタイム分析とヒートマップ生成機能は、時間経過に伴う変化を追跡し、明確で実用的なデータインサイトを提供するのに役立っています。
価格
スターター
ストレージ
10GB
50 クレジット
約1ギガピクセル
- 含まれる機能:
- アナリティクスダッシュボードへのアクセス
- ベクターレイヤーをエクスポート
- 5営業日以内にメールでサポート
標準
ストレージ
120GB
500 + 100 クレジット
最大12ギガピクセル
- 含まれる機能:
- マルチスペクトルデータにアクセスする
- 地図共有機能
- 2営業日以内にメールでサポート
プロ
ストレージ
600GB
2000 + 1000クレジット
最大60ギガピクセル
- 含まれる機能:
- APIアクセス
- チームマネジメント
- 1時間以内に返信するメールとチャット
企業
ストレージ
無制限
無制限
ユーザーシート:
無制限
- 含まれる機能:
- APIアクセス
- チームマネジメント
- 1時間以内に返信するメールとチャット
主な特徴:
- 画像アノテーションとモデルトレーニングのためのコード不要のプラットフォーム
- 衛星、ドローン、LiDARデータタイプをサポート
- オブジェクトに注釈を付けたり変更を追跡したりするためのインタラクティブなツール
- ヒートマップ生成によるリアルタイム分析
- 大規模プロジェクト向けのエンタープライズグレードのサポート
サービス:
- 地理空間オブジェクトの検出と位置特定
- 画像の変化や異常の検出と追跡
- 独自のプロジェクトニーズに合わせたカスタム AI モデルの開発
- GIS システムとの統合によりワークフローがスムーズになります
- ヒートマップでデータパターンを視覚化する
最適な用途:
- 衛星、ドローン、LiDAR画像を扱うチーム
- 農業、都市計画、環境モニタリングに関するプロジェクト
- モデルを素早くアノテーションしてトレーニングするためのノーコードツールを探しているユーザー
- リアルタイムの変更追跡と視覚的なデータ表現を必要とする人
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- Webサイト： フライピックス
- 住所: Robert-Bosch-Str. 7, 64293 ダルムシュタット, ドイツ
- Phone: +49 6151 7076949
- メールアドレス: [email protected]
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/flypix-ai
FlyPix で地理空間分析の未来を体験してください!
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| 道具 | Category | <!--Our competences--> 主な特徴 | 対象読者 | Unique Differentiator | 統合 |
|---|---|---|---|---|---|
| フライピックスAI | Geospatial AI annotation and analysis | No-code custom model training; satellite, aerial, drone, multispectral, hyperspectral, SAR, and LiDAR data; object detection and segmentation; change detection; georeferenced measurements and vector export | Surveyors, GIS teams, agriculture, construction, mining, infrastructure, energy, government, and environmental teams | Combines annotation with no-code AI model training and geospatial analysis across multiple sensor types in one workflow | GIS and CAD export; API |
| CVAT | Computer vision image and video annotation | Bounding boxes, polygons, masks, keypoints and tracks; image and video annotation; automated annotation; quality control and analytics; AI-assisted annotation | Computer vision teams, ML engineers, researchers, and organizations managing image/video datasets | Open-source annotation environment combining manual labeling, AI-assisted annotation, APIs, and self-hosted deployment | Hugging Face; Roboflow; FiftyOne; Human Protocol; AWS |
| Label Studio | Multimodal data labeling and evaluation | Image, video, text, audio, time-series and multimodal annotation; customizable labeling interfaces; AI-assisted labeling; evaluation workflows; cloud and self-hosted deployment | ML teams, data scientists, AI researchers, and organizations labeling heterogeneous datasets | Supports many data modalities through configurable labeling interfaces and an integration ecosystem | Databricks; AWS S3; Google Cloud Storage; Azure Blob Storage; Anthropic; Azure OpenAI; Cohere; Gemini; Hugging Face; TensorFlow; Amazon SageMaker; Kubernetes; PostgreSQL; Redis |
| LabelMe | Open-source image and video annotation | Polygon, rectangle, circle, line and point annotation; image classification flags; video annotation; GUI customization; VOC and COCO export | Researchers, developers, and computer vision teams creating image datasets | Python-based graphical annotation application with multiple annotation primitives and direct dataset export | COCO; Pascal VOC; Python; Qt |
| Scalabel | Open-source computer vision annotation | Bounding boxes; semantic and instance segmentation; video tracking; browser-based annotation; Docker deployment; annotation for driving datasets | Autonomous-driving researchers, computer vision teams, and developers working with video datasets | Designed for scalable annotation of driving datasets with simultaneous spatial and temporal labeling | Docker; COCO-style dataset workflows |
| VGG Image Annotator (VIA) | Lightweight browser-based image, audio and video annotation | Spatial region annotation; temporal audio/video segments; image, video, audio and subtitle annotation; CSV/JSON/COCO import and export; shared projects | Researchers, academics, developers, and small annotation projects | Runs as a standalone browser application without installation and can operate offline as a self-contained HTML application | COCO; CSV; JSON |
| MONAI Label | AI-assisted medical image annotation | Interactive and automated segmentation; active learning; radiology and pathology applications; custom model bundles; server-based labeling applications | Medical imaging researchers, clinicians, radiologists, pathologists, and healthcare AI developers | Built specifically around medical imaging and continuous learning from annotator interactions | MONAI; 3D Slicer; OHIF; DICOM workflows; CVAT |
| 匿名で | Online image and screenshot annotation | Arrows, lines, rectangles, ellipses, highlights, freehand drawing, blur, spot, zoom, pins and labels; screenshot capture; image cropping; multi-slide projects | Individuals, agencies, designers, developers, educators, and teams communicating visual feedback | Browser-based annotation with no-sign-up use and an offline mode for local annotation and export | Google Drive; OneDrive; Dropbox; Box; Amazon S3; Facebook; X/Twitter |
| Supervisely | Computer vision data management and annotation | Image, video, medical and 3D annotation; segmentation, polygons, keypoints and tracking; AI-assisted labeling; dataset management; collaboration and review | Computer vision teams, research groups, enterprises, and organizations managing large datasets | Combines annotation, dataset management, AI model development, and customizable applications with cloud or self-hosted deployment | AWS S3; Google Cloud Storage; Azure Blob Storage; Kubernetes; LDAP; Microsoft Active Directory; OAuth2 |
| Latitude | LLM and AI-agent evaluation annotation | Human feedback; production traces; issue tracking; evaluation datasets; automated evaluations; agent observability; regression monitoring | AI engineering teams, LLM developers, ML engineers, and teams evaluating AI agents | Connects production observability and human feedback with continuously running LLM evaluations | OpenAI; Anthropic; Azure; Google AI; Amazon Bedrock; Cohere; Together AI; Vertex AI; Gemini; Groq; Mistral AI; Ollama; LiteLLM; Replicate; AWS SageMaker; Hugging Face Transformers; IBM watsonx.ai |
| Roboflow | Computer vision dataset annotation and model development | Browser-based annotation; AI-assisted labeling; dataset management; annotation review; model training; hosted and edge inference | Computer vision developers, ML teams, robotics teams, enterprises, and researchers | Connects annotation directly with computer vision training, deployment, and edge inference workflows | AWS S3; Hugging Face; Google Cloud Vision; Azure Vision; Supervisely; CVAT; VoTT; LabelMe; Labelbox; SageMaker; Zapier; Kubernetes; NVIDIA Jetson; Luxonis OAK; Google Colab |
| Doccano | Open-source text annotation | Text classification; sequence labeling; sequence-to-sequence annotation; collaborative annotation; multilingual support; REST API | NLP researchers, ML practitioners, and teams creating text datasets | Lightweight open-source platform focused on human text annotation with self-hosted deployment | REST API; PostgreSQL; Docker; Docker Compose |
| LightTag | Text and NLP annotation | Span annotation; text classification; phrase-based and dependency-based relations; annotator management; review workflows; CoNLL-U annotation tools | NLP researchers, data science teams, and organizations managing annotation teams | Designed around managing the NLP annotation workflow, including annotation, review, and consistency processes | CoNLL-U; Universal Dependencies |
| tagtog | Text and document annotation | Entity annotation; relations; document labels; overlapping annotations; PDF annotation; collaborative review; model-assisted annotation | NLP teams, researchers, subject-matter experts, and organizations building text datasets | Combines manual annotation with model-generated predictions and iterative correction for AI training | REST API; JSON; custom ML models; dictionaries |
| QSL | Jupyter-based multimodal labeling | Image and video bounding boxes; polygons and segmentation masks; video segments; point and range time-series labels; keyboard shortcuts; JSON export | Researchers, data scientists, and developers working inside Jupyter or code-driven workflows | Operates as a Jupyter widget or CLI rather than a standalone annotation platform | Jupyter; AWS S3; Google Colab; JSON |
| ELAN | Time-aligned audio and video annotation | Tier-based annotation; time-aligned transcription; audio/video synchronization; structured search; annotation merging; EAF files; remote EAF files | Linguists, speech researchers, behavioral researchers, and academic teams analyzing audiovisual data | Uses tier-based temporal annotation to represent multiple synchronized layers of linguistic or behavioral information | EAF; CSV; tab-delimited export; REFI project files; remote URLs |
| Yedda | Visual data annotation and AI-assisted video analysis | Image and video annotation; visual action measurement; CCTV analysis; human-AI collaboration; real-time operational dashboards | Retail, logistics, QSR, manufacturing, consulting, and AI teams using visual data | Connects to existing CCTV systems to measure visual actions and operational metrics without requiring additional camera hardware | Existing CCTV camera systems; Yedda dashboard; Yedda mobile app |
| Diffgram | Open-source multimodal training-data platform | Image, video, 3D, text, audio and geospatial annotation; model-assisted labeling; automated workflows; QA and review; dataset management; API and SDK | ML teams, data engineers, enterprises, AI experts, data scientists, annotators, and subject-matter experts | Combines annotation, AI datastore, workflow automation, dataset management, and application integration in one platform | AWS; Google Cloud; Azure; MinIO; PostgreSQL; TensorFlow; PyTorch; Amazon SageMaker; Hugging Face; REST API; Python SDK; OAuth 2.0/OIDC; webhooks |
2. CVAT
CVAT（Computer Vision Annotation Tool）は、主にコンピュータービジョンタスク向けに画像や動画にアノテーションを付与するために設計されたオープンソースプラットフォームです。物体検出、セグメンテーション、トラッキングを必要とする機械学習やAIプロジェクトに取り組むチームに人気です。様々なアノテーション形式をサポートし、ユーザーフレンドリーなインターフェースを備えているため、大規模なデータセットを効率的にラベル付けしたいと考えている方にとって頼りになるツールです。
CVATは柔軟性とコラボレーションに重点を置いている点が際立っています。チームはアノテーションプロジェクトで容易に連携でき、プラットフォームは機械学習ワークフローとスムーズに統合されているため、ユーザーはアノテーション済みデータをエクスポートしてさらなる処理を行うことができます。研究プロジェクトに取り組んでいる場合でも、商用アプリケーション向けにデータをラベル付けする必要がある場合でも、CVATは複雑なアノテーションタスクを処理するために必要なツールを提供します。
主な特徴:
- オープンソースでカスタマイズ可能
- 物体検出、セグメンテーション、追跡をサポート
- チームベースの注釈付けのためのリアルタイムコラボレーション
- 機械学習パイプラインとの統合
- さまざまな画像およびビデオ形式に対応
最適な用途:
- 正確なデータラベル付けを必要とするAIおよび機械学習チーム
- チームコラボレーションを必要とする大規模なアノテーションプロジェクト
- 無料のオープンソースツールを探している企業
- コンピュータービジョンのタスクに焦点を当てた研究チーム
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: www.cvat.ai
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/cvat-ai
- フェイスブック: www.facebook.com/cvat.corp
3. ラベルスタジオ
Label Studioは、画像、テキスト、音声、動画に柔軟なデータラベルを付与できるオープンソースツールです。構造化データと非構造化データの両方を含む、多様なデータタイプにアノテーションを付与する必要がある機械学習プロジェクトに最適です。Label Studioはユーザーフレンドリーでありながら、高度なカスタマイズ機能も備えているため、独自のアノテーション要件を持つチームにとって最適な選択肢となります。
このツールは幅広いデータタイプとフォーマットをサポートしており、コンピュータービジョン、自然言語処理、その他のAI関連タスクを含むプロジェクトのデータにアノテーションを付与できます。オープンソースであるため、コスト効率が高くカスタマイズも容易で、ユーザーは多額の予算をかけることなく、プロジェクトのニーズに合わせてカスタマイズできます。
主な特徴:
- オープンソースで高度にカスタマイズ可能
- 画像、ビデオ、テキスト、音声の注釈をサポート
- チームベースの作業のためのリアルタイムコラボレーション
- 機械学習ワークフローとのシームレスな統合
- 効率的なデータラベル付けのための使いやすいインターフェース
最適な用途:
- 機械学習のために多様なデータタイプにラベルを付ける必要があるチーム
- カスタマイズオプションを備えた無料のオープンソースツールを探している企業
- コンピュータービジョン、NLP、AI を含むプロジェクト
- リアルタイムのコラボレーションを必要とするデータラベル付けタスクに取り組むチーム
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: labelstud.io
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/heartex
- ツイッター: x.com/labelstudiohq
4. ラベルミー
LabelMeは、画像にアノテーションを付与するためのシンプルなオープンソースツールです。特に、物体検出やセグメンテーションといった機械学習タスクのために、データを迅速にラベル付けする必要があるチームにとって便利です。LabelMeは、バウンディングボックスやポリゴンなど、様々なアノテーション形式をサポートしているため、様々なプロジェクトに柔軟に対応できます。
LabelMeは比較的基本的なツールですが、そのシンプルさと使いやすさは、小規模プロジェクトや予算が限られた研究者にとって理想的な選択肢です。オープンソースなので誰でも無料で使用でき、使い始めるのも簡単なので、大規模なアノテーションツールのような複雑な機能を必要としないチームにとって実用的なソリューションとなります。
主な特徴:
- オープンソースで無料で使用可能
- 境界ボックス、ポリゴン、その他の注釈をサポート
- 画像を素早くラベル付けできるシンプルなインターフェース
- 物体検出やセグメンテーションのタスクに最適
- 特定の注釈ニーズに合わせてカスタマイズ可能
最適な用途:
- 小規模画像注釈プロジェクト
- 予算が限られており、迅速な解決策を必要とする研究者やチーム
- 物体検出とセグメンテーションを含むプロジェクト
- オープンソースで無料の注釈ツールを探しているユーザー
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- Webサイト： ラベルミー
- Eメール: [email protected]
- ツイッター: x.com/labelmeai
5. スカラベ
Scalabelは、大規模プロジェクト向けに設計された、柔軟性の高いオープンソースの画像アノテーションツールです。バウンディングボックス、キーポイント、セグメンテーションなど、様々なアノテーションタイプをサポートし、正確で高品質なラベル付けが求められる機械学習タスクに最適です。Scalabelはスケーラビリティを考慮して設計されているため、小規模データセットから大規模データセットまで幅広く対応します。
Scalabelの特徴の一つは、コラボレーション機能です。これにより、チームはリアルタイムでアノテーションタスクに共同作業できます。小規模なチームで作業する場合でも、エンタープライズレベルのデータセットを処理できるツールが必要な場合でも、Scalabelは効率的なデータラベリングのための信頼性の高いソリューションを提供します。
主な特徴:
- オープンソースで大規模データセットにスケーラブル
- 境界ボックス、キーポイント、セグメンテーションをサポート
- チームベースの注釈付けのためのリアルタイムコラボレーション
- 特定のプロジェクト要件に合わせてカスタマイズ可能
- 機械学習ワークフローと統合
最適な用途:
- 大規模で複雑なデータセットを扱うチーム
- 高品質の画像注釈を必要とするプロジェクト
- 物体検出とセグメンテーションに重点を置いた機械学習チーム
- チームベースの注釈機能を必要とする共同プロジェクト
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: www.scalabel.ai
6. VGG画像アノテーター（VIA）
VGG Image Annotator（VIA）は、オックスフォード大学のVisual Geometry Groupによって開発されたシンプルなオープンソースツールです。画像や動画のラベル付け用に設計されており、物体検出やセグメンテーションといった機械学習やAIタスクに取り組むチームにとって最適な選択肢です。VIAはブラウザ上で直接実行されるため、インストールの必要がなく、非常に簡単にアクセスしてすぐに使い始めることができます。
VIAの特徴は、そのシンプルさと使いやすさです。不要な機能が詰め込まれていないため、シンプルなアノテーションツールを必要とする小規模プロジェクトやチームに最適です。他のツールのような高度な機能は備えていないかもしれませんが、迅速かつ効率的なラベリングに必要な基本的な機能を備えており、特にシンプルなツールを求める研究者や開発者に最適です。
主な特徴:
- オープンソースとブラウザベース
- 物体検出とセグメンテーションタスクをサポート
- シンプルでユーザーフレンドリーなインターフェース
- インストール不要
- 小規模な注釈プロジェクトに最適
最適な用途:
- 小規模画像注釈プロジェクト
- シンプルでアクセスしやすいツールを必要とする研究者や開発者
- オープンソースで無料のソリューションを探しているチーム
- インストール不要のブラウザベースのツールを好むユーザー
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via
- 電子メール: [email protected]
- ツイッター: x.com/Oxford_VGG
7. モナイレーベル
MONAI Labelは、医用画像処理タスク向けに開発されたオープンソースの画像アノテーションツールです。医療分野におけるAIに特化した、より大規模なMONAIフレームワークの一部です。このツールは、研究者や医療チームがセグメンテーション、分類、検出といったプロジェクトのために医用画像にアノテーションを付与するのに役立ちます。MONAI Labelは医用画像処理ソフトウェアとシームレスに統合されているため、医療や医学研究に携わるチームにとって特に便利です。
MONAI Labelの強みは、ヘルスケア分野への注力にあります。このプラットフォームは医療画像アノテーションに特化しており、医療従事者が医療スキャン画像や放射線画像に容易にアノテーションを付与できます。オープンソースであるMONAI Labelは、医療AIモデルに正確なラベリングを必要とするチームに、柔軟で費用対効果の高いソリューションを提供します。
主な特徴:
- 医療画像注釈に特化したオープンソースツール
- セグメンテーション、分類、検出タスクをサポート
- 一般的な医療画像ソフトウェアと統合
- ヘルスケアと医療研究アプリケーションに焦点を当てています
- 特定の医療用途に合わせてカスタマイズ可能
最適な用途:
- 医療画像を扱うヘルスケアおよび医療研究チーム
- 医療画像に正確な注釈を付けることを必要とするプロジェクト
- 医療用のオープンソースでカスタマイズ可能な注釈ツールを必要とするチーム医療画像ワークフローに注釈を統合する組織
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: monai.io
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/projectmonai
- ツイッター: x.com/ProjectMONAI
8. アノトリー
Annotelyは、機械学習やAIプロジェクト用の画像にラベルを付ける画像アノテーションソフトウェアです。物体検出や画像セグメンテーションといったタスクに、シンプルで直感的なインターフェースを提供します。Annotelyは操作の分かりやすさが特徴で、複雑な設定や習得に時間を取られることなく、すぐに画像アノテーションを始められます。
このツールは特に小規模から中規模のプロジェクトに適しており、信頼性の高い無料のデータラベリングソリューションを必要とする企業や個人にとって最適な選択肢です。Annotelyは、画像アノテーションに必要な基本機能をすべて備えており、その柔軟性により、さまざまな種類のAIおよび機械学習アプリケーションに適応できます。
主な特徴:
- シンプルで直感的なユーザーインターフェース
- 境界ボックスとポリゴン注釈をサポート
- 物体検出およびセグメンテーションタスクに最適
- さまざまな注釈ニーズに合わせてカスタマイズ可能
- 小規模から中規模のプロジェクトに無料でアクセス可能
最適な用途:
- 素早く簡単に注釈を付けるツールを必要とする小規模から中規模のチーム
- 物体検出とセグメンテーションを含むプロジェクト
- 画像にラベルを付ける、アクセスしやすい無料のツールを求めるユーザー
- 信頼性の高い画像注釈ソフトウェアを必要とする企業
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: annotely.com
- ツイッター: x.com/@annotely
9. 監督する
Superviselyは、データ整理やモデル実験と並行してアノテーションを行うワークスペースとして利用されます。無料のアノテーションツールとしてSuperviselyを利用する場合、通常はトライアル版へのアクセスやコミュニティでの利用を通して、主に画像、動画、医療スキャン、3Dデータへのラベル付けを行います。アノテーションインターフェース自体は柔軟性が高く、厳格なワークフローを強制することなく、シンプルなラベリングタスクから詳細なラベリングタスクまで、幅広いタスクをサポートします。.
ここでのアノテーションは、一度限りのステップとして扱われるものではありません。データセットの進化に合わせて、ラベルはレビュー、調整、再利用できます。小規模なプロジェクトや研究作業の場合、無料アクセスで高度なアノテーションタイプを探索し、将来的に大規模なパイプラインをどのように構築できるかを理解するのに十分な場合が多いです。.
主なハイライト:
- 画像、ビデオ、医療、3D注釈のサポート
- ボックス、ポリゴン、キーポイント、トラッキング、セグメンテーション用のツール
- 反復タスクのためのオプションの AI 支援ラベル付け
- クラウドまたはセルフホストオプションを備えたブラウザベースのインターフェース
- プロジェクトレベルのコラボレーションとレビュー
最適なユーザー:
- 複雑な注釈設定をテストするチーム
- 非標準データ型の研究プロジェクト
- 注釈とデータセットの整理を組み合わせるユーザー
- シンプルさよりも柔軟性が求められる小規模な作業
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: supervisely.com
- メールアドレス: [email protected]
- フェイスブック: x.com/@supervisely_ai
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/10456352
10. 緯度
Latitudeは、視覚データではなく、大規模言語モデルからのテキスト出力にアノテーションを付与するために使用されます。この自由アクセスは、モデルの応答、会話、または特定のテキスト範囲に人間によるフィードバックを追加するためによく使用されます。静的なデータセットを作成する代わりに、ここでのアノテーションは、チームが実際の使用状況でモデルがどのように動作するかを理解するのに役立ちます。.
このツールは、ボリュームラベル付けよりも評価と反復が重視されるワークフローに適しています。生成された出力に直接フィードバックを適用できるため、パターン、不具合、不整合の発見が容易になります。初期段階のLLMプロジェクトでは、この種のアノテーションがカスタム内部ツールに取って代わることがよくあります。.
主なハイライト:
- テキストと会話出力の注釈
- スパンレベルとレスポンスレベルのフィードバック
- 大量ラベル付けではなく人間の判断に重点を置く
- 既存のLLMパイプラインと連携して動作します
- 実験に適した無料アクセス
最適なユーザー:
- LLMベースのシステムを構築またはテストするチーム
- 構造化された人間によるフィードバックを必要とするプロジェクト
- 迅速な評価と反復ワークフロー
- カスタム評価ツールのない小規模グループ
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: latitude.so
11. ロボフロー
Roboflowは、コンピュータービジョンプロジェクトにおける画像アノテーションの出発点として広く利用されています。無料プランでは、ボックスやポリゴンといった使い慣れたツールを使ってブラウザ上で直接画像にラベルを付けることができます。設定も簡単なので、アノテーション作業に初めて取り組む人にとってもハードルが低くなっています。.
ラベルの描画だけでなく、データセットの整理、レビュー、簡単な処理も同じ場所で行えます。大規模なチームは有料プランに移行することが多いですが、ローカルソフトウェアをインストールすることなく、学習、プロトタイピング、初期データセットの構築を行うには無料プランでも十分です。.
主なハイライト:
- ブラウザベースの画像注釈
- 境界ボックス、ポリゴン、キーポイント、分類
- オプションのAI支援によるラベル付け
- データセットの整理とレビューツール
- シンプルなコラボレーション機能
最適なユーザー:
- コンピュータービジョンのアノテーションを学ぶ初心者
- 学生と初期段階のプロジェクト
- 画像データセットにラベルを付ける小規模チーム
- 素早いセットアップと最小限のオーバーヘッドを求めるユーザー
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: roboflow.com
- ツイッター: x.com/roboflow
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/roboflow-ai
12. ドッカーノ
Doccanoは、分類、シーケンスラベリング、固有表現抽出といったテキストアノテーションタスクに特化したオープンソースツールです。通常はセルフホスト型で、チームがデータとアノテーションルールを完全に制御できます。無料かつオープンソースであるため、特定の要件を持つ長期的なNLPプロジェクトでよく選ばれています。.
インターフェースは実用的でタスクに重点を置いた設計です。アノテーターはテキスト項目を操作し、ラベルを付与し、結果を一般的な形式でエクスポートします。セットアップには多少の技術的な手間がかかりますが、その分柔軟性が高く、一度起動すれば使用制限はありません。.
主なハイライト:
- 完全にオープンソースで無料
- テキスト分類とシーケンスラベル付けのサポート
- Webベースの注釈インターフェース
- 標準NLP形式へのエクスポート
- データ管理のためのセルフホスト
最適なユーザー:
- テキストデータセットを扱うNLPチーム
- オープンソースツールを必要とする研究グループ
- 厳しいデータ要件を持つ組織
- カスタム注釈スキームを必要とするプロジェクト
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: github.com/doccano/doccano
- フェイスブック: www.facebook.com/GitHub
- ツイッター: x.com/github
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/github
13. ライトタグ
LightTagは、スピードと一貫性が重視される自然言語処理（NLP）ワークフローにおけるテキストアノテーションに使用されます。下流のタスクとアノテーションを連携させながらテキストにラベルを付ける実用的な方法として、研究や応用分野で頻繁に参照されています。無料またはアクセス障壁の低いLightTagは、実験、教育、または小規模なプロジェクトで一般的に使用されます。.
アノテーションは、一括ラベル付けではなく、テキスト範囲のタグ付けとレビューサイクルの管理に重点を置いています。この設計により、アノテーターとレビュー担当者が緊密に連携し、データセットの拡大や変更に伴う一貫性の維持に役立ちます。.
主なハイライト:
- スパンベースのテキスト注釈
- NLPワークフローに基づいて設計
- レビューと一貫性のサポート
- 小規模プロジェクト向けの軽量セットアップ
- 研究の文脈でよく使用される
最適なユーザー:
- NLP研究者と学生
- 固有表現認識とタグ付けタスク
- 規模よりも一貫性を重視するチーム
- モデル開発に結びついたテキスト注釈
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: aclanthology.org
14. タグトグ
tagtogは、セットアップやツールの選定に煩わされることなく、構造化されたNLPデータセットを構築することを目的としたテキストアノテーションに使用されます。エンティティ、関係、ドキュメントレベルのタグの手動ラベル付けをサポートし、ネイティブPDFファイルにも対応しています。これは、無料のアノテーションツールではまだ珍しい機能です。小規模なチーム、研究、または初期段階のデータセット作成であれば、無料版でも十分です。.
注釈エディタは、フォーム重視のインターフェースではなく、読みやすさを重視して設計されています。複数の注釈者が同じドキュメントで作業し、バージョンを比較し、レビューと裁定を通じて差異を解決できます。自動提案は後から追加できますが、完全に手動で注釈を作成しても十分に機能します。.
主なハイライト:
- ブラウザでのテキストとPDFの注釈
- エンティティ、リレーション、ドキュメントレベルのラベル
- 重複注釈と正規化された注釈をサポート
- レビューと判定を備えたマルチユーザーワークフロー
- オンプレミスオプションを備えたクラウドベース
最適なユーザー:
- テキストや文書に焦点を当てたNLPプロジェクト
- 主題専門家を含むチーム
- レビューと合意確認が必要な注釈タスク
- 手動と支援によるラベル付けを組み合わせたプロジェクト
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: docs.tagtog.com
15. QSL
QSLは、Jupyter環境内で動作する軽量なオープンソースのラベリングツールです。コード、実験、ノートブックなどに近い場所でアノテーションを行う必要がある場合によく使用されます。画像、動画、さらには時系列データもサポートしているため、研究中心のワークフローに最適です。.
QSLは完全なウェブプラットフォームではなく、ウィジェットまたはコマンドラインツールとして機能します。ラベルはファイルに直接保存されるため、プロセスはシンプルで透明性が保たれます。現在も進化を続けているため、洗練された機能よりも柔軟性と直接的な操作性が重視される場合に最適です。.
主なハイライト:
- オープンソースで無料
- Jupyter ウィジェットまたは CLI として実行
- 画像、ビデオ、時系列のラベル付けをサポート
- 境界ボックス、ポリゴン、マスク、範囲
- ローカルまたはクラウドベースのメディア読み込み
最適なユーザー:
- Jupyterノートブックで作業する研究者
- 小規模な実験とカスタムワークフロー
- 時系列または混合データの注釈
- コード駆動型ツールに慣れているユーザー
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: github.com/faustomorales/qsl
- フェイスブック: www.facebook.com/GitHub
- ツイッター: x.com/github
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/github
16. エラン
ELANは、言語学や行動研究で広く使用されているデスクトップアノテーションツールです。音声や動画のタイムラインに合わせてアノテーションを位置合わせすることに重点を置き、音声、ジェスチャー、インタラクション分析に適しています。このソフトウェアは無料でダウンロードでき、主要なオペレーティングシステムでローカルに動作します。.
ELANの注釈は時間軸に沿って階層化されており、詳細かつ階層的なラベル付けが可能です。インターフェースはWebベースのツールよりも技術的ですが、時間構造を強力に制御できるため、学術環境で広く使用されています。.
主なハイライト:
- 無料のデスクトップアプリケーション
- タイムラインによる音声と動画の注釈
- 階層ベースの注釈構造
- 複雑な時間関係をサポート
- ローカルマシンでオフラインで動作
最適なユーザー:
- 言語学と音声学の研究
- マルチモーダル音声・ビデオ分析
- 学術研究の場
- 正確な時間調整が必要なプロジェクト
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: archive.mpi.nl
- 住所: The Language Archive, Max Planck Institute for Psycholinguistics, Wundtlaan 1, 6525XD Nijmegen, The Netherlands
17. イェッダ
Yeddaは、画像や動画の視覚的なデータアノテーションに携わっており、通常は応用分野や運用分野に用いられます。業務の多くはマネージドサービスが中心ですが、アノテーションツールは社内でもラベリングワークフローのサポートに活用されています。無料利用はより限定的で、通常は小規模な試験運用や探索的な作業に適用されます。.
アノテーションは、データセットの実験ではなく、視覚的なアクションやイベントに重点を置いています。そのため、スタンドアロンの無料ツールとしてはあまり利用されず、アノテーションを応用AIシステムに直接フィードするプロジェクトでよく利用されます。.
主なハイライト:
- 画像と動画の注釈サポート
- 現実世界の視覚シナリオに焦点を当てる
- 共同注釈ワークフロー
- 応用AIプロジェクトと併用
- 小規模使用のための限定的な無料アクセス
最適なユーザー:
- 視覚的な注釈ワークフローを検討しているチーム
- マネージドアノテーションの前の初期テスト
- 運用ビデオデータに関連するプロジェクト
- アノテーションアプローチを評価するユーザー
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: www.yedda.ai
- メールアドレス: [email protected]
- 住所: 10 Anson Road #22-02 International Plaza, Singapore 079903
- 電話番号: +65 6950 4154
18. ディフグラム
Diffgramは、ラベリングとトレーニングデータの管理を一元化するオープンソースツールです。独自のサーバーにインストールすることも、ホスティング環境からアクセスすることもできます。画像、動画、テキスト、音声、3Dデータなど、様々なデータへのアノテーションをサポートしています。インターフェースは、アノテーターがタスクに直接アクセスし、データセットの拡張に合わせてアノテーションを管理できるように設計されています。.
Diffgramはデータワークフローと基本的な自動化も統合しているため、ラベル付けはプロジェクト内でのデータの流れを追跡する大きなループの一部となります。チームは他のユーザーをタスクに招待したり、ラベルを確認または修正したり、手動による注釈と自動提案を組み合わせたりすることができます。.
主なハイライト:
- オープンソースで自己ホスト型の注釈プラットフォーム
- 画像、ビデオ、テキスト、オーディオ、3Dデータタイプをサポート
- 注釈とデータ管理およびワークフローを組み合わせる
- 共同ラベル付けのためのマルチユーザーサポート
- 自動化とモデル予測を統合できる
最適なユーザー:
- 注釈データを完全に制御したいチーム
- 混合データタイプ（ビジュアル、テキスト、オーディオ）を含むプロジェクト
- クラウドサービスよりもオープンソースツールを好むユーザー
- 小規模から中規模のMLアノテーションの取り組み
連絡先およびソーシャルメディア情報:
- ウェブサイト: github.com/diffgram/diffgram
- フェイスブック: www.facebook.com/GitHub
- ツイッター: x.com/github
- リンクトイン: www.linkedin.com/company/github
結論
機械学習やAIプロジェクトにおけるデータラベリングを効率化するには、適切な無料アノテーションツールを選ぶことが重要です。これらのツールは、物体検出、画像セグメンテーション、その他のAIタスクなど、データセットの準備プロセスを簡素化します。基本的なオープンソースソリューションから機能豊富なプラットフォームまで、あらゆるニーズとプロジェクト規模に対応するオプションが用意されています。
最適なツールは、アノテーションを高速化するだけでなく、信頼性の高いAIモデルの構築に不可欠なデータの精度を確保します。多くのツールが連携機能や統合機能を備えているため、チームは大規模なデータセットを効率的に共同作業できます。プロジェクトの規模や複雑さに関わらず、適切なアノテーションツールは時間を節約し、モデルの学習に必要なデータを確実に準備するのに役立ちます。