# Apify vs Labelbox 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。Labelbox は月間 762,803 訪問、成長率 -22.8%、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) | [Labelbox](https://openaitools.app/ja/tool/labelbox) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://www.apify.com | https://labelbox.com | | 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開発者ツール, AI API, AI Workflow, AI生産性ツール | | 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 | 762,803 | | 前月比成長率 | +3.9% | -22.8% | | 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 | 370,024 | | レビュースコア | 4.6 | 4.4 | | 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) ## Labelbox LabelboxはAIスタックの中で特異な位置を占めます。チャットボットや生成ツールを前面に売るのではなく、モデルが学ぶ環境とデータ、そして定常的なエンジニアリング・研究業務を引き受けるエージェントを提供します。トップページの主張は明快で、最先端AIラボはLabelboxの環境と専門家データで学習し、エンジニアリングと研究のチームは繰り返し発生するバックログをRecursion上のエージェントに渡す、というものです。直近の1億ドル超のシリーズEは、この仮説への厚い資金供給を示しています。,企業向けには、より新しい側面がRecursionです。エージェントはビルド失敗、PagerDutyアラート、新しい依存関係のリリース、新しいモデルチェックポイント、あるいは月曜朝のスケジュールといった現実の信号で起動し、仕事が終わるまでバックグラウンドで動きます。訴求されている例は要約ではなく具体的な成果物です。プレビューリンク付きのテスト済みプルリクエスト、すべての事象に出典が付いたConfluenceのポストモーテム草案、重要な変更を名指ししたアブレーション表、重大CVE後に露出した各サービスへのパッチなどです。採点エージェントが各実行を評価し、採点済みセッションは記憶・ノート・スキルを残して次のセッションが行動前に読み込みます。,元来の基盤はデータ事業です。専門家レビュアーが支えるラベリング、アノテーション、キュレーション、モデル評価で、コンピュータビジョン、NLP、教師ありファインチューニング、RLHF、レッドチーミングに用いられます。高品質な学習データを生む環境は、エージェントが実務を学ぶ環境でもあるため、両者は互いを強め合います。料金はエンタープライズ型で商談を通じて決まり、データ量とエージェント利用量に左右され、公開のセルフサービス枠はありません。 **料金とプラン:** 要問い合わせ。Labelboxはセルフサービスプランや公開の料金表を出しておらず、料金導線は商談への誘導です。費用はデータ生産の規模、エージェント導入、エンタープライズ要件によって決まります。公開された無料枠はありません。検討中のチームは自社のボリュームと用途に基づいて見積もりを依頼してください。 - **データラベリングと専門家アノテーション:** ビジョン・言語・生成タスクにわたる構造化アノテーション、データキュレーション、モデル評価、人間参加型レビューを提供し、学習・評価データの基盤となります。 - **自律エージェントセッション:** Recursionのエージェントはビルド、アラート、コミット、チェックポイント、スケジュールから自律的に起動し、作業が完了して検証可能になるまでバックグラウンドで動きます。 - **職能ごとの専門エージェント:** ソフトウェアエンジニアリング、信頼性、セキュリティ、ML研究、評価、R&D、プロダクト、財務まで、専門エージェントがフレーキーテスト修正からポストモーテム草案まで対応します。 - **蓄積する採点済み成果:** 各実行は採点エージェントが評価し、採点済みセッションは記憶・ノート・スキルを残して次のセッションが行動前に読み込みます。 - **ネイティブなツール・データ連携:** GitHub、Jira、Linear、Slack、Datadog、PagerDuty、BigQuery、Databricks、Vercel、各種クラウドなど既存ツール上で動作します。 **強み:** 学習・評価データの生産と、定常業務を担うエージェントの両面を一社でカバー; 1億ドル超のシリーズE調達と最先端AIラボでの採用という、実際の資金と需要の裏付け; エージェントの実行はテスト・再実行・アブレーションなど検証可能な具体的成果物を出す; 既存のツールチェーン（GitHub、Jira、Linear、Slack、Datadog、PagerDuty、BigQuery、Databricks）と統合 **制約・デメリット:** セルフサービスの料金プランや公開サインアップがなく、すべて商談経由のため評価に時間がかかる; 価値を引き出すには実際のエンジニアリング／研究基盤（GitHub、クラウド、データウェアハウス）が必要; 自律エージェント型セッションへ急速に軸足を移しており、ラベリングだけを求めるチームには過剰に感じられる [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/labelbox.md) ## よくある質問 ### Apify と Labelbox 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、Labelbox は 762,803 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%、Labelbox は -22.8% 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。 Labelbox: 料金は要問い合わせ。要問い合わせ。Labelboxはセルフサービスプランや公開の料金表を出しておらず、料金導線は商談への誘導です。費用はデータ生産の規模、エージェント導入、エンタープライズ要件によって決まります。公開された無料枠はありません。検討中のチームは自社のボリュームと用途に基づいて見積もりを依頼してください。 ## 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 | [Roboflow](https://openaitools.app/ja/tool/roboflow) | 1,431,204 | +6.6% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | アノテーションからモデルデプロイまでのエンドツーエンドのCVワークフローを効率化するが、Labelboxのような一般的な企業向けエージェントオーケストレーション機能はない。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/roboflow.md) | | 4 | [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) | | 5 | [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) | | 6 | [Appen](https://openaitools.app/ja/tool/appen-com) | 665,840 | +0.2% | 料金は要問い合わせ | データ検証のために人間参加型（ヒューマン・イン・ザ・ループ）のマネージドワーカーサービスに大きく依存しており、Labelboxよりもセルフサービスの技術ツールが少なくなっています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/appen-com.md) | | 7 | [Scale](https://openaitools.app/ja/tool/scale) | 616,915 | +12.5% | 料金は要問い合わせ | の大規模なデータラベリングとモデル評価が可能だが、Labelboxよりも高額な企業向け予算が必要になることが多い。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/scale.md) | | 8 | [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 | 堅牢なマルチモーダルアノテーションとワークフロー自動化を提供し、CVチーム向けにやや直感的なデータキュレーションパイプラインを備えています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/super-annotate.md) | | 9 | [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) | | 10 | [Weights & Biases（CoreWeave Forge）](https://openaitools.app/ja/tool/prompts) | 315,624 | -80.2% | フリーミアム、料金は要問い合わせ、無料 | 一つの接続環境で AI モデルとエージェントを追跡・評価・出荷。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/prompts.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/apify-vs-labelbox 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)