# Devozy.ai vs Labelbox Devozy.ai は月間 610 訪問、前月比成長率 -91.3%、料金体系無料トライアル、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 | [Devozy.ai](https://openaitools.app/ja/tool/devozy-ai) | [Labelbox](https://openaitools.app/ja/tool/labelbox) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://devozy.ai | https://labelbox.com | | カテゴリ | AI開発者ツール, AI Workflow, AIアシスタント | AI開発者ツール, AI API, AI Workflow, AI生産性ツール | | 料金モデル | 無料トライアル、料金は要問い合わせ | 料金は要問い合わせ | | 月間訪問数 | 610 | 762,803 | | 前月比成長率 | -91.3% | -22.8% | | 主要市場 | ドイツ | アメリカ合衆国 | | ダイレクト訪問 | 259 | 370,024 | | レビュースコア | 4 | 4.4 | | 保存数 | 1 | 0 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## Devozy.ai Devozy.aiは、専任のDevOpsやインフラチームへの依存を減らしてリリースを速めたいITエンジニアリングチーム向けに作られています。デプロイスクリプトを手書きする代わりに、クラウドアカウントとコードリポジトリを接続すれば、既成の自動化でAWS・Azure・GCP上にCI/CDパイプラインとアプリ実行環境を立ち上げられます。リソース構築、コンテナ化、スケーリング、監視も配信フローの中で処理されます。 汎用的なクラウド配信に加え、QlikとTalendのエコシステムで差別化しています。Qlik Senseアプリの昇格、Qlik Talendジョブのデプロイ、Qlik Replicateによるデータ複製に向けた専用CI/CDを提供し、Jenkins、Nexus、Talend Cloud/TACを含むツールチェーンに対応します。Informatica PowerCenterやTableau/Power BI/CognosからQlikスタックへの移行支援も用意しています。 DeSsAという対話型アシスタントにより、開発者は自然言語で環境構築やデプロイを依頼できます。さらにアジャイルなプロジェクト管理とDevSecOpsの実践を重ねています。Devozy.aiはDevOpsのボトルネック解消を掲げ、約5倍のリリース速度とCI/CD運用コストの大幅削減をうたい、無料のアプリ環境から開始できます。 **料金とプラン:** Devozy.aiは無料トライアルと、AWS・Azure・GCPのいずれかで無料のアプリ環境1つを提供します。有料の入門プランは月額約99ドルで、スタートアップや中小企業向け。大規模チーム向けやエンタープライズは問い合わせによる見積もりです。 - **マルチクラウドのリソース構築:** 既成の自動化でAWS・Azure・GCPのサブスクリプションと実行環境（VM、ストレージ、コンテナ、EKS/AKS/GKE）を整備します。 - **すぐ使えるCI/CDパイプライン:** 主要な技術スタック向けにパイプラインを生成し、インフラスクリプトなしでリリースできます。 - **Qlik・Talend向けCI/CD:** Qlik Senseアプリの昇格、Qlik Talendジョブの配信、Qlik Replicateのデータ複製を自動化します。 - **DeSsA セルフサービスアシスタント:** 自然言語の依頼に応じてデプロイや環境構築を処理する対話型アシスタント。 - **アジャイルとDevSecOpsの統合:** プロジェクト管理とセキュリティ実践を配信パイプラインに組み込みます。 **強み:** 日常的なデプロイで専任DevOpsチームへの依存を減らせる; 1つのセルフサービス基盤でAWS・Azure・GCPに対応; Qlik・Talendエコシステム向けの専門機能が充実; 無料トライアルと初回無料アプリ環境で導入しやすい **制約・デメリット:** Qlik/Talend色が強く、そのデータスタックを使わないチームには過剰な場合がある; 入門プラン以上の価格は問い合わせが必要; セルフサービス基盤でも初期設定は必要 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/devozy-ai.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 ### Devozy.ai と Labelbox の月間トラフィックはどのように比較されますか？ Devozy.ai の月間訪問数は 610、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？ Devozy.ai の前月比成長率は -91.3%、Labelbox は -22.8% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ Devozy.ai: 無料トライアル、料金は要問い合わせ。Devozy.aiは無料トライアルと、AWS・Azure・GCPのいずれかで無料のアプリ環境1つを提供します。有料の入門プランは月額約99ドルで、スタートアップや中小企業向け。大規模チーム向けやエンタープライズは問い合わせによる見積もりです。 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 | [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) | | 3 | [Dify](https://openaitools.app/ja/tool/dify-ai) | 819,691 | -15% | フリーミアム | 本番運用に耐えるエージェント型 AI ワークフローを構築・展開・統制 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/dify-ai.md) | | 4 | [Open WebUI](https://openaitools.app/ja/tool/open-webui) | 804,534 | -2.8% | フリーミアム | Open WebUI is an open-source, self-hosted AI interface that lets individuals and organizations run any model — local or cloud — inside a workspace they fully control. It ships as a one-command install, supports Ollama, O | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/open-webui.md) | | 5 | [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) | | 6 | [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) | | 7 | [Dust](https://openaitools.app/ja/tool/dust) | 547,217 | +1.8% | 料金は要問い合わせ | 人とエージェントが並走するマルチプレイヤー AI | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/dust.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 | [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) | | 10 | [Activepieces](https://openaitools.app/ja/tool/activepieces) | 258,553 | +1.5% | フリーミアム | エージェント・フロー・770以上の連携を統合するオープンソースAI自動化 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/activepieces.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/devozy-ai-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)