# Apify vs DataVLab Apify は月間 4,147,762 訪問、前月比成長率 +3.9%、料金体系フリーミアム、料金は要問い合わせを記録しています。DataVLab は月間 12,740 訪問、成長率 -7.8%、料金体系料金は要問い合わせを記録しています。 | 指標 | [Apify](https://openaitools.app/ja/tool/apify) | [DataVLab](https://openaitools.app/ja/tool/datavlab) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://www.apify.com | https://datavlab.ai | | カテゴリ | AI Web スクレイピング, AI Agent, AI API, AI開発者ツール | AI 画像認識, AI 画像セグメンテーション, Large Language Models (LLMs), AI テキスト分類 | | 料金モデル | フリーミアム、料金は要問い合わせ | 料金は要問い合わせ | | 月間訪問数 | 4,147,762 | 12,740 | | 前月比成長率 | +3.9% | -7.8% | | 主要市場 | アメリカ合衆国 | アメリカ合衆国 | | ダイレクト訪問 | 1,816,433 | 5,125 | | レビュースコア | 4.6 | 4.2 | | 保存数 | 6 | 0 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## Apify Apifyは汎用的なWeb自動化クラウドとして始まり、現在では即時利用可能なデータ抽出ツールの最大級のマーケットプレイスに成長しました。プラットフォーム上にはActor商店があり、Apify公式とサードパーティ開発者が作った小さなコンテナ化プログラムが並びます。Googleマップの店舗情報、TikTokの動画、Instagramの投稿、Amazonの価格などを取得したり、ドキュメントサイトをRAGパイプライン向けの整ったMarkdownに変換したりできます。各ActorはApifyのクラウドで動作し、APIから起動でき、定期的なスケジュール実行や下流のストレージ・アプリへの連携が可能です。\n\n本番環境でのスクレイピングは実質的にインフラの問題ですが、Apifyはその面倒な部分をまとめて引き受けます。住宅用・データセンター用プロキシのローテーション、ブラウザフィンガープリントとブロック回避、リトライ処理、データセットとキーバリューストレージ、実行監視などです。自分でコードを書きたい開発者はPython／JavaScriptのApify SDKでActorを構築でき、オープンソースのクローリング＆ブラウザ自動化ライブラリCrawlee（Playwright、Puppeteer、Selenium、BeautifulSoupに対応）も利用できます。\n\n近年はAIを軸にした位置づけを強めており、Apify MCPサーバーとCLIによりAIアシスタントやエージェントがActorをツールとして発見・実行できます。Website Content CrawlerというActorはLLMアプリやベクトルデータベースへの供給を明確に想定しています。料金はフリーミアムで、月次クレジット、一部Actorの従量課金、企業向けの個別契約があります。 **料金とプラン:** フリーミアム。月次利用クレジット付きの無料プラン、クレジットと同時実行数を拡張する有料プラン、マーケット内の多くのActorの従量課金、企業向けの個別見積もりがあります。Actorを公開した開発者には収益分配もあります。 - **Actorマーケットプレイス:** SNS、地図、EC、不動産、汎用クローリングまで対応する10万件以上の既製スクレイパーと自動化ツール。 - **MCPサーバーとCLI:** ApifyのActorをAIアシスタントやエージェントに直接接続し、検索・実行・構造化データ取得をツール呼び出しとして行えます。 - **ブロック回避とプロキシ基盤:** マネージドなプロキシローテーションとブロック回避が組み込まれ、対策を強化したサイトでも安定して動作します。 - **CrawleeとApify SDK:** オープンソースのクローリングライブラリとPython／JavaScript SDKで、Playwright、Puppeteer、Selenium、Cheerioを使った独自Actorを構築できます。 - **スケジュール・保存・連携:** 定期実行、CSV/JSON/Excelへのエクスポート、Webhook、LangChain、LlamaIndex、Zapierなど数千のアプリ連携。 **強み:** 豊富な既製スクレイパーによりノーコードで済む作業が多い; プロキシ、リトライ、ブロック対策などのインフラを任せられる; MCP、CLI、APIでエージェント連携でき、LangChainやLlamaIndexにも対応; 試験利用できる無料枠と開発者向け収益分配プログラム **制約・デメリット:** 従量課金のため大量スクレイピングではコストが急増しやすい; コミュニティ製Actorと公式Actorで品質に差がある; 対象サイトの変更が頻繁で、一部Actorが壊れたり更新を要したりする [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/apify.md) ## DataVLab DataVLabは、データ品質・トレーサビリティ・データ所在に妥協できないAIチームのアノテーションパートナーとして位置づけられています。セルフサービス型のラベリングソフトを売るのではなく、マネージド型のアノテーションプログラムを運営します。まずプロジェクト範囲を定義し、小規模サンプルでガイドラインを校正し、その後本番アノテーションへ拡大、各バッチがレビューと品質保証を経て納品されます。ISO 27001認証を取得し、必要に応じてEU専任チームを組成できるため、医療画像・保険請求・地理空間インテリジェンスといった機微な領域に適しています。 サービスは現代のMLパイプラインで使われる主要なモダリティを網羅します。画像アノテーションはバウンディングボックス、ポリゴン、セグメンテーションマスク、キーポイント、分類ラベルに対応し、検出・セグメンテーションモデルを支えます。動画アノテーションはフレーム単位の追跡、行動認識、同一性が保たれたオブジェクトトラックを提供し、シーケンス単位のQAを実施します。3DアノテーションはLiDAR、点群、深度マップ、センサーフュージョンデータを扱い、キューボイド、点群セグメンテーション、走行可能領域ラベル、オブジェクト追跡を出力し、ロボティクスや自動運転に用いられます。言語領域ではOCRと文書理解アノテーション、NLPテキストラベリング、指示チューニングとアラインメント向けの生成AIアノテーション、多言語専門レビュアーによる較正済みルーブリックでのLLM評価を提供します。 対象業界は医療・ヘルスケア、自動車・モビリティ、地理空間・マッピング、エネルギー・ユーティリティ、農業、小売・ファッション、保険・金融、物流、航空、建設、法務、製造などです。価格は範囲・データ量・モダリティ・納期に応じた個別見積もりで、ウェブサイトから見積もりを依頼します。典型的な進め方は、要件ヒアリング、キャリブレーションバッチ、品質プロトコルの定義を経て、本格生産に入ります。 **料金とプラン:** カスタム見積もり制です。DataVLabは公開料金表を提示しておらず、費用はデータのモダリティ、量、アノテーションの複雑さ、品質要件、納期によって決まります。見積もりはウェブサイトから依頼します。 - **コンピュータビジョン向け画像アノテーション:** バウンディングボックス、ポリゴン、セグメンテーションマスク、キーポイント、ランドマーク、分類ラベルを提供し、バッチごとに人手検証を行います。 - **時系列QA付き動画アノテーション:** フレーム単位のボックス、マスク、キーポイント、同一性が保たれたトラックを提供し、シーケンス単位で検証します。 - **3D・LiDARアノテーション:** 3Dキューボイド、点群セグメンテーション、走行可能領域ラベリング、オブジェクト追跡によりロボティクスや自動運転を支援します。 - **OCR・文書・LLMデータサービス:** テキスト領域ラベリング、文書セグメンテーション、手書きアノテーション、構造化フィールド抽出、および較正ルーブリックによるLLM評価。 - **セキュリティとデータガバナンス:** ISO 27001認証のワークフローと、データ主権や規制対応が必要な案件向けのEU専任チーム編成。 **強み:** ISO 27001認証とEU専任チームの選択肢があり、規制・プライバシー重視の案件に適する; 画像・動画・3D・文書・テキスト・LLM評価を単一のマネージドサービスで網羅; AI支援ワークフローとバッチごとの人手検証で速度と精度を両立; 医療・自動車・地理空間・エネルギー・金融など業界知見が豊富 **制約・デメリット:** 公開価格がなく、案件ごとに見積もりが必要; すぐに使えるセルフサービス型ツールを求めるチームには不向き; カスタム案件の納期や最小データ量はサイトで明示されていない [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/datavlab.md) ## よくある質問 ### Apify と DataVLab の月間トラフィックはどのように比較されますか？ Apify の月間訪問数は 4,147,762、DataVLab は 12,740 です。トラフィックの推定値はオーディエンスの規模を示すものであり、製品の品質を示すものではありません。 ### 成長率はどのように比較されますか？ Apify の前月比成長率は +3.9%、DataVLab は -7.8% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ Apify: フリーミアム、料金は要問い合わせ。フリーミアム。月次利用クレジット付きの無料プラン、クレジットと同時実行数を拡張する有料プラン、マーケット内の多くのActorの従量課金、企業向けの個別見積もりがあります。Actorを公開した開発者には収益分配もあります。 DataVLab: 料金は要問い合わせ。カスタム見積もり制です。DataVLabは公開料金表を提示しておらず、費用はデータのモダリティ、量、アノテーションの複雑さ、品質要件、納期によって決まります。見積もりはウェブサイトから依頼します。 ## 代替ツール | # | ツール名 | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 料金モデル | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [n8n](https://openaitools.app/ja/tool/n8n) | 4,522,449 | -7.4% | フリーミアム | AIエージェントと技術チームのためのオープンソース自動化 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/n8n.md) | | 2 | [Firecrawl](https://openaitools.app/ja/tool/firecrawl-dev) | 1,828,239 | -1.9% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | APIでLLM向けのMarkdown変換を直接行えますが、Apifyのような豊富なスクレイピング俳優マーケットプレイスはありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/firecrawl-dev.md) | | 3 | [Clay](https://openaitools.app/ja/tool/clay-2-0) | 1,267,465 | -2.7% | フリーミアム、無料トライアル、料金は要問い合わせ | データを収益に変えるGTMシステムを構築 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/clay-2-0.md) | | 4 | [Bright Data](https://openaitools.app/ja/tool/bright-data) | 802,752 | -5.9% | 無料トライアル、有料 | 企業レベルのプロキシネットワークや生Webデータ基盤を提供しますが、Apifyのようなプラグアンドプレイの俳優マーケットプレイスはありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/bright-data.md) | | 5 | [Labelbox](https://openaitools.app/ja/tool/labelbox) | 762,803 | -22.8% | 料金は要問い合わせ | 最先端AIが学ぶ環境と、定常業務を担うエージェント | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/labelbox.md) | | 6 | [Appen](https://openaitools.app/ja/tool/appen-com) | 665,840 | +0.2% | 料金は要問い合わせ | フロンティアAIモデル向けの人手検証済み学習データと評価サービス | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/appen-com.md) | | 7 | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/ja/tool/super-annotate) | 386,034 | +37.4% | 無料トライアル、料金は要問い合わせ | SuperAnnotate is an AI data platform that combines a collaborative multimodal annotation editor, an expert data-operations team, and the orchestration layer needed to move curated datasets into training, evaluation, and | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/super-annotate.md) | | 8 | [Gumloop](https://openaitools.app/ja/tool/gumloop) | 379,557 | -21.1% | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | Automates complex business workflows with AI agents, but is less specialized for raw large-scale web scraping actors. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/gumloop.md) | | 9 | [PhantomBuster](https://openaitools.app/ja/tool/phantombuster) | 279,012 | -10.1% | フリーミアム、無料トライアル、有料 | 一般的なウェブスクレイピングというより、あらかじめ用意されたSNS自動化やリード獲得ワークフローに重きを置いています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/phantombuster.md) | | 10 | [Encord](https://openaitools.app/ja/tool/encord-com) | 244,204 | +9.4% | 料金は要問い合わせ | コンピュータビジョンとフィジカル AI チームのためのマルチモーダルデータレイヤー | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/encord-com.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/apify-vs-datavlab More Markdown: [カテゴリ](https://openaitools.app/ja/categories.md) · [トラフィックランキング](https://openaitools.app/ja/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/ja/llms.txt)