# Autify vs Labelbox Autify は月間 60,130 訪問、前月比成長率 +6%、料金体系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 | [Autify](https://openaitools.app/ja/tool/autify-com) | [Labelbox](https://openaitools.app/ja/tool/labelbox) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://autify.com | https://labelbox.com | | カテゴリ | AI テスト, AIコード生成, AI Agent, ノーコード・ローコード | AI開発者ツール, AI API, AI Workflow, AI生産性ツール | | 料金モデル | 料金は要問い合わせ | 料金は要問い合わせ | | 月間訪問数 | 60,130 | 762,803 | | 前月比成長率 | +6% | -22.8% | | 主要市場 | 日本 | アメリカ合衆国 | | ダイレクト訪問 | 21,141 | 370,024 | | レビュースコア | 4.2 | 4.4 | | 保存数 | 0 | 0 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## Autify Autifyは、ソフトウェアテストのライフサイクル全体を加速・簡素化するために作られたAIプラットフォームです。公式サイトによれば、テスト自動化と生成AIを組み合わせた製品群を提供しています。自然言語と視覚認識を用いてWeb・モバイル・デスクトップアプリのE2Eテストを自律的に生成・実行するAIテストエージェント「Aximo」、要件やソースコードから構造化されたテストケース・機能・テスト観点を生み出す生成AIテスト設計「Autify Genesis」、そして柔軟でスケーラブルなカバレッジを実現するPlaywrightベースのノーコードテスト自動化です。 このプラットフォームは、アプリの進化に追随する自己修復型の柔軟なロケーターを重視し、テストプロセスにおける人間とAIの協働を掲げています。主な用途はE2Eテスト、自動回帰テスト、手動テストの自動化であり、SalesforceやCanvas/WebGLのような難易度の高い対象、デスクトップ・モバイルアプリのテストにも対応します。 Autifyは、テスト作成時間の短縮やカバレッジ拡大といった顧客事例を公開し、スピードと拡張性を訴求しています。リリース頻度が高い環境で保守負担を減らしたいQA・エンジニアリング組織に向けた製品です。価格は見積もりベースで、詳細は営業への問い合わせが必要です。 **料金とプラン:** 価格は見積もりベースです。Autifyは関心のあるチームに営業への問い合わせを案内しており、メインサイトに公開された席数・クレジット単位の料金はありません。 - **Aximo AIテストエージェント:** 自然言語と視覚認識を使い、Web・モバイル・デスクトップアプリのE2Eテストを自律的に生成・実行するエージェント。 - **Autify Genesis:** 製品要件とソースコードから、構造化された機能・テスト観点・詳細テストケースを自動生成する生成AIテスト設計。 - **ノーコードのモバイル・Web自動化:** スクリプトなしで自動テストを構築・保守。アプリの変化に適応する柔軟な自己修復ロケーターを採用。 - **幅広いテスト対象への対応:** E2E、回帰、スモーク、機能、ビジュアルテストに対応し、SalesforceやCanvas/WebGLなど難易度の高いアプリも扱える。 - **人間とAIの協働テスト:** 人間が主導権を保ちながら、AIがテスト作成・実行・保守を加速するワークフロー設計。 **強み:** テスト設計から実行・保守まで、ライフサイクル全体を1つのプラットフォームでカバー; AIエージェントと生成AIテスト設計により、手作業のスクリプト作成負担を削減; 自己修復型の柔軟なロケーターが長期的な保守コストを低減; SalesforceやCanvas/WebGLなど難易度の高いテスト対象に対応 **制約・デメリット:** 価格が見積もり制のため、営業に問い合わせないとコストが不透明; 製品群（Aximo、Genesis、NoCode）が広く、全面的な導入には時間がかかる場合がある; 自社エコシステムへの深い統合で最も効果を発揮し、多数の独立ツールとの併用は利点が薄れる [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/autify-com.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 ### Autify と Labelbox の月間トラフィックはどのように比較されますか？ Autify の月間訪問数は 60,130、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？ Autify の前月比成長率は +6%、Labelbox は -22.8% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ Autify: 料金は要問い合わせ。価格は見積もりベースです。Autifyは関心のあるチームに営業への問い合わせを案内しており、メインサイトに公開された席数・クレジット単位の料金はありません。 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 | [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) | | 2 | [KaneAI](https://openaitools.app/ja/tool/kaneai) | 901,340 | +13.2% | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | 自然言語でE2Eテストを計画・作成・自己修復する生成AIネイティブなQAエージェント | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/kaneai.md) | | 3 | [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) | | 4 | [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) | | 5 | [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) | | 6 | [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) | | 7 | [Encord](https://openaitools.app/ja/tool/encord-com) | 244,204 | +9.4% | 料金は要問い合わせ | 高度なコンピュータビジョンや物理AIのデータパイプラインに特化しているが、一般的なテキスト・画像ラベリングよりも対象が絞られている。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/encord-com.md) | | 8 | [Katalon](https://openaitools.app/ja/tool/katalon-studio) | 158,090 | -29.6% | フリーミアム、無料トライアル、有料、料金は要問い合わせ | Web・モバイル・API・デスクトップに対応するAI強化型テスト品質プラットフォーム | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/katalon-studio.md) | | 9 | [Label Studio](https://openaitools.app/ja/tool/label-studio) | 137,199 | -16.1% | 料金は要問い合わせ、無料 | カスタムデータラベリング向けの柔軟なオープンソース代替品だが、セルフホスティングと手動でのインフラ管理が必要になる。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/label-studio.md) | | 10 | [TestSprite](https://openaitools.app/ja/tool/testsprite) | 114,205 | +15.8% | フリーミアム | テストスイートを自動生成・実行・自己修復するエージェント型E2Eテスト | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/testsprite.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/autify-com-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)