# Devin vs Labelbox Devin は月間 2,549,346 訪問、前月比成長率 +1%、料金体系有料を記録しています。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 | [Devin](https://openaitools.app/ja/tool/devin) | [Labelbox](https://openaitools.app/ja/tool/labelbox) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://devin.ai | https://labelbox.com | | カテゴリ | AIコードアシスタント, AI Agent, 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 | 有料 | 料金は要問い合わせ | | 月間訪問数 | 2,549,346 | 762,803 | | 前月比成長率 | +1% | -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 | 1,386,401 | 370,024 | | レビュースコア | 4.3 | 4.4 | | 保存数 | 0 | 0 | | 対応プラットフォーム | website | ウェブサイト | ## Devin DevinはAIコーディングの中でもエージェント寄りの存在です。次の1行を提案するのではなく、「エンタープライズ顧客向けにSAML SSOを追加する」「このAPIレイテンシ急増を調査する」といったチケット単位の目標を受け取り、複数リポジトリにまたがってコードベースを探索し、変更を実装し、テストを実行し、生成したプルリクエストを平易な言葉で説明します。コードベースのwiki形式マップを維持するため、不慣れなサービスも把握でき、コード変更に合わせてドキュメントも最新に保てます。 際立つ特徴は、Devinが自分のマシンで作業することです。必要に応じてWindows、Mac、Linuxの仮想マシンを用意し、プロジェクトをビルドしてブラウザで動作確認し、作った機能を自分でクリックする様子を録画することもできます。長時間の作業はノートPCを閉じてもクラウドで継続し、大きなタスクは並列エージェントに分割され、Devinが調整して報告します。 チーム向けには単発のプロンプトにとどまりません。SlackやTeamsで@Devinをメンションすればスレッドを読み、PRで応答します。テスト失敗や脆弱な依存関係を自動修復する自動化を設定でき、セキュリティレビューも実行できます。料金はシート単位のエンタープライズ向けで、自律利用が多い方向けのUltra層も用意されています。 **料金とプラン:** 有料・エンタープライズ向け。Devinはシート単位のサブスクリプションで、段階的なプラン（自律利用が多い方向けの高容量層を含む）と利用枠を提供します。Cognitionはクレジットプログラムや企業契約も用意しています。プランやクレジットは変更されるため、最新の金額は公式料金ページをご確認ください。 - **エンドツーエンドの自律コーディング:** 複雑なマルチリポジトリのコードベースで、計画・実装・テスト・プルリクエスト作成までを、1行ずつの承認待ちなしに進めます。 - **専用の仮想マシン:** Windows、Mac、LinuxのVMを用意し、プロジェクトをビルド・実行して実ブラウザでテスト。作った機能を自分で操作する様子を録画することもできます。 - **Slack・Teams・アラート連携:** スレッドで@Devinを呼べば修正を委任でき、CIやPagerDuty、課題管理を接続すれば障害やアラートに自動で反応します。 - **並列クラウドエージェント:** 大きなタスクを委任すると並列クラウドエージェントに分割され、PCを閉じても作業を続けて結果を報告します。 - **コードベースwikiと自動化:** アーキテクチャの生きたマップを維持し、依存関係更新、テスト修正、セキュリティスキャンなどの定期的な自動化を支援します。 **強み:** コード補完ではなくチケット単位の自律作業をこなす; 専用ブラウザとVMでテストするため、コード生成だけでは見逃す問題を検出できる; Slack、Teams、CI、アラートツールとの深いワークフロー連携; PCの電源が切れていても並列クラウドエージェントが作業を継続 **制約・デメリット:** シート単位の高価格帯で、個人の気軽な利用には不向き; 複雑または要件が曖昧なタスクはマージ前に人のレビューが必須; 最大限の価値は整備されたリポジトリとクリーンなテスト環境に依存 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/devin.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 ### Devin と Labelbox の月間トラフィックはどのように比較されますか？ Devin の月間訪問数は 2,549,346、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？ Devin の前月比成長率は +1%、Labelbox は -22.8% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ Devin: 有料。有料・エンタープライズ向け。Devinはシート単位のサブスクリプションで、段階的なプラン（自律利用が多い方向けの高容量層を含む）と利用枠を提供します。Cognitionはクレジットプログラムや企業契約も用意しています。プランやクレジットは変更されるため、最新の金額は公式料金ページをご確認ください。 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 | [Cursor](https://openaitools.app/ja/tool/cursor) | 23,297,751 | +8.4% | フリーミアム | 高度な複数ファイルのコード生成と編集を提供しますが、Devinほどエンドツーエンドで完全には自律的ではないAIネイティブのコードエディタです。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/cursor.md) | | 2 | [Manus](https://openaitools.app/ja/tool/manus) | 19,195,779 | -1.7% | 無料トライアル | A general autonomous agent platform executing multi-step goals and browsers, suitable for broader web and coding workflows. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/manus.md) | | 3 | [Google Antigravity](https://openaitools.app/ja/tool/google-antigravity) | 16,054,109 | +8.1% | フリーミアム | IDEとCLIワークスペース上で並行してAIコーディングエージェントを実行する、Googleのエージェント型開発プラットフォーム。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/google-antigravity.md) | | 4 | [Replit](https://openaitools.app/ja/tool/replit) | 10,016,437 | -7.7% | フリーミアム、有料 | フルスタックアプリを自動で構築、実行、デプロイするAIエージェントを備えたクラウド開発プラットフォーム。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/replit.md) | | 5 | [Qoder](https://openaitools.app/ja/tool/qoder) | 5,145,040 | +81.8% | フリーミアム、無料トライアル、無料 | コードベース全体を読み込んで複雑な複数ファイルのタスクを実行する、エージェント型コーディングプラットフォームおよびIDEプラグイン。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/qoder.md) | | 6 | [Kiro](https://openaitools.app/ja/tool/kiro) | 3,330,476 | +4.6% | フリーミアム | ソフトウェアエンジニアリングの計画、構築、レビュー、検証を行う、AWSの仕様駆動型AI IDEおよびエージェントプラットフォーム。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/kiro.md) | | 7 | [Command Code](https://openaitools.app/ja/tool/command-code) | 2,358,177 | -12.1% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | あなたのコーディングの「好み」を学習する AI コーディングエージェント | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/command-code.md) | | 8 | [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) | | 9 | [Orca](https://openaitools.app/ja/tool/orca) | 1,025,891 | +1% | Free, Open Source, Enterprise on request | 複数のコーディングエージェントをそれぞれの worktree で並行実行 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/orca.md) | | 10 | [Trae](https://openaitools.app/ja/tool/trae) | 702,366 | -7.8% | フリーミアム | リポジトリ全体をインデックス化してソフトウェアの計画、構築、テストを行う、AI駆動のIDEおよびコーディングエージェント。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/trae.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/devin-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)