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。Weave（WorkWeave）は月間 13,482 訪問、成長率 -36.8%、料金体系柔軟を記録しています。
最先端AIが学ぶ環境と、定常業務を担うエージェント
開発作業と、そこへの AI の実際の貢献を測定する。
| 項目 / 指標 | | |
|---|---|---|
| 公式ドメイン | labelbox.com | weaveos.com |
| 料金モデル | 料金は要問い合わせ | 柔軟 |
| 月間訪問数 | 76.28万 (762,803) | 1.35万 (13,482) |
| 前月比トラフィック増減 | -22.52万 (-22.8%) | -7853 (-36.8%) |
| 主要市場とシェア | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (21.9%) | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (63.5%) |
| 月間ダイレクト訪問数 | 37万 | 1.12万 |
| ユーザー評価 | 4.4 | 4.3 |
| 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト |
最先端AIが学ぶ環境と、定常業務を担うエージェント
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。
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。
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。
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。
開発作業と、そこへの AI の実際の貢献を測定する。
AI 指標、DORA／SPACE ベースのベンチマーク、開発者フィードバックを一つのビューにまとめ、プロンプトから本番までどこで止まるかを把握できます。
AI 支援の利用状況をマージ数、品質、コストと関連づけ、エンジニアごとの AI 利用率と AI スコアを 1000 社以上の組織と比較できます。
トークンとプロンプトの支出を開発成果に結びつけ、AI に投じた費用の見返りを可視化します。
Weave Router が各プロンプトを分類し、トークンあたりの品質が最良のモデルへ振り分け、チームのフィードバックから学習します。
特化型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。
特化型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。
無料・オープンソース開発チーム向けのAI端末とエージェント型ソフトウェアファクトリー
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。
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。
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。
無料・オープンソース一つの接続環境で AI モデルとエージェントを追跡・評価・出荷。
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。
無料・オープンソース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。
無料・オープンソース信頼できるパイプラインのための AI ネイティブなデータオーケストレーション
無料・オープンソースOSS Insight is a free analytics platform that turns more than ten billion GitHub events into dashboards, rankings and comparisons for repositories, developers and organizations. It also covers the fast-moving world of AI agents, LLM tooling and MCP servers.
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特化型Focuses strictly on LLM evaluation, testing, and observability rather than raw data annotation and training dataset curation.
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