# Labelbox vs supermemory Labelbox は月間 762,803 訪問、前月比成長率 -22.8%、料金体系料金は要問い合わせを記録しています。supermemory は月間 156,579 訪問、成長率 -7.7%、料金体系料金は要問い合わせを記録しています。 | 指標 | [Labelbox](https://openaitools.app/ja/tool/labelbox) | [supermemory](https://openaitools.app/ja/tool/supermemory-1) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://labelbox.com | https://supermemory.ai | | カテゴリ | AI開発者ツール, AI API, AI Workflow, AI生産性ツール | AI API, Large Language Models (LLMs), AI開発者ツール, AI Agent | | 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 | 762,803 | 156,579 | | 前月比成長率 | -22.8% | -7.7% | | 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 | 370,024 | 71,163 | | レビュースコア | 4.4 | 4.5 | | 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 | ## 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) ## supermemory 多くのLLMアプリはメモリを後付けの機能として扱います。コンテキストが埋まるまでチャット履歴をプロンプトに詰め込み、次のセッションやモデル切り替えで全て失われます。supermemory はこの問題をインフラとして解きます。learner-1 モデルが入力素材（会話、ファイル、URL、生データ）を読み、ベクトルグラフデータベースに対して更新・統合・推論・忘却の操作を行います。その結果、学びは肥大化するトランスクリプトとして積み上がるのではなく、密で相互接続され、時間を理解した形で保たれます。 リクエスト時には関連する記憶がトークンとしてエージェントのコンテキストに直接注入されるため、このアプローチはモデルにもハーネスにも依存しません。学習と記憶がモデル提供元の外側にあるため、蓄積された理解はアプリケーションとともに移動します。Claude、GPT系、Gemini、オープンウェイトモデルのいずれでも、SDK・プラグイン・MCP のいずれで動かしても同じです。 同社はこれをエージェント基盤の難所と位置づけ、公開データで裏づけています。本番トラフィックでのサブ秒リコール、月間約1兆トークンの処理、LongMemEval・LoCoMo・ConvoMem のベンチマーク、大規模コーパスでの markdown ファイル記憶とのコスト比較などです。エンタープライズ向けには SOC 2 Type II 認証、上位プランでの HIPAA BAA、GDPR 準拠、そしてクラウドから VPC、オンプレミス、エアギャップ環境までの展開選択肢を備えます。 **料金とプラン:** 料金はセルフサーブのプランとエンタープライズ契約に分かれるため、サイトは問い合わせ型の価格モデルを採用しています。Free、Pro、Max は標準的な PDF 抽出と個人利用をカバーし、Scale と Enterprise は OCR や図表・ダイアグラムの説明を含む高度な文書抽出、高い上限、SOC 2 Type II や HIPAA BAA などのセキュリティ保証、そして自社 VPC・データセンター・エアギャップ環境への展開を追加します。正確な金額は料金ページで最新のレートを確認してください。 - **learner-1 メモリモデル:** 専用モデルが保存済みコンテキストに対して抽出・統合・推論・忘却を行い、記憶グラフを単に蓄積させるのではなく継続的に改善します。 - **ベクトルグラフ記憶ストア:** 各学習は関連するエンティティ・出典・時点にリンクし、内容だけでなく時間を理解した関係マップを保持します。 - **モデル・ハーネス・MCP 非依存:** 記憶はモデル提供元の外側にあり、API、SDK、プラグイン、MCP 経由で利用されるため、モデルやツールをまたいで文脈が引き継がれます。 - **リアルタイムのコンテキスト注入:** 関連する記憶をリクエスト時にトークンとしてプロンプトへ注入し、無限に伸びる履歴なしで適切な文脈をエージェントに与えます。 - **エンタープライズ展開とコンプライアンス:** SOC 2 Type II、上位プランの HIPAA BAA、GDPR 準拠に加え、クラウド、自社 VPC、自社データセンター、エアギャップへの展開をサポートします。 **強み:** 記憶がモデル提供元から切り離されているため、モデルを替えても蓄積した文脈が生き続ける; 公開ベンチマーク、レイテンシ値、コスト比較などエンジニアリング面の根拠が豊富; REST API、SDK、プラグイン、MCP といった複数の統合手段; SOC 2 Type II、HIPAA BAA、GDPR、エアギャップ展開などエンタープライズ対応が充実 **制約・デメリット:** 公開サイト上のセルフサーブ価格は簡素で、正確なプラン費用は営業との相談が必要な場合がある; エンドユーザー向けアプリではなくインフラであるため、価値を実感するまでに実装作業が要る; ベンチマーク結果や導入実績はベンダー発表であり、自社ワークロードでの検証が望ましい [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/supermemory-1.md) ## よくある質問 ### Labelbox と supermemory の月間トラフィックはどのように比較されますか？ Labelbox の月間訪問数は 762,803、supermemory は 156,579 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？ Labelbox の前月比成長率は -22.8%、supermemory は -7.7% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ 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。 supermemory: 料金は要問い合わせ。料金はセルフサーブのプランとエンタープライズ契約に分かれるため、サイトは問い合わせ型の価格モデルを採用しています。Free、Pro、Max は標準的な PDF 抽出と個人利用をカバーし、Scale と Enterprise は OCR や図表・ダイアグラムの説明を含む高度な文書抽出、高い上限、SOC 2 Type II や HIPAA BAA などのセキュリティ保証、そして自社 VPC・データセンター・エアギャップ環境への展開を追加します。正確な金額は料金ページで最新のレートを確認してください。 ## 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 | [Composio](https://openaitools.app/ja/tool/composio) | 2,782,603 | +22.8% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | Focuses on tool integrations and authentication for agents, complementing memory engines rather than storing cross-session context. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/composio.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 | [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 | [LiteLLM](https://openaitools.app/ja/tool/litellm) | 576,967 | +7.9% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | 100 以上の LLM プロバイダーをつなぐオープンソース AI ゲートウェイ | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/litellm.md) | | 6 | [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) | | 7 | [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) | | 8 | [Merge](https://openaitools.app/ja/tool/merge-dev) | 313,201 | +1.7% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | エージェントをデータ・ツール・モデルにつなぐユニバーサル・コンテキストエンジン | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/merge-dev.md) | | 9 | [Pinecone](https://openaitools.app/ja/tool/pinecone) | 286,732 | -31% | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | エンタープライズ向けのスケーラブルなベクトル検索とRAGストレージを提供しますが、supermemoryのような自動エージェントメモリグラフ抽象化機能はありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/pinecone.md) | | 10 | [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) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/labelbox-vs-supermemory-1 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)