【2025年】アノテーションツールのおすすめ10製品を徹底比較！満足度や機能での絞り込みも

アノテーションツールの基礎知識

アノテーションツールとは、画像や動画、テキストなどのデータに対して意味付けやラベル付けを行うためのソフトウェアのことです。主にAI開発における機械学習モデルの学習用データ作成に利用されます。

アノテーションを通じて、モデルは画像のどの領域に何が写っているか、テキストのどの部分が重要かといった情報を学習できます。その結果として、物体検出、音声認識、自然言語処理など幅広いAI分野で高精度なモデルの構築が可能となるのが大きな利点です。

アノテーションツールの活用事例としては、製造業における不良品検出用の画像アノテーションや、コールセンターの音声データにおける会話内容のテキスト化と感情ラベリング、医療分野におけるレントゲン画像の異常部位へのラベル付けなどが挙げられます。高品質な教師データの整備はAIの精度を大きく左右する重要な工程であり、アノテーションツールの導入はその鍵を握っています。

アノテーションツールの定義
・AI学習における教師データの作成のために、目標を抽出し、データにタグをつける機能を有する
・アノテーション作業の進捗管理機能を有する
・作成した教師データを出力する機能を有する

アノテーションツールの機能一覧

基本機能

アノテーションツールの比較ポイント

①：対応データ形式の豊富さで比較する

②：作業効率化の機能で比較する

③：コラボレーション機能の有無で比較する

④：品質管理や監査機能で比較する

⑤：導入コストとライセンス形態で比較する

アノテーションツールの選び方

①：自社の解決したい課題を整理する

②：必要な機能や選定基準を定義する

③：定義した機能から製品を絞り込む

④：レビューや事例を参考に製品を選ぶ

⑤：無料トライアルで使用感を確認する

アノテーションツールの価格・料金相場

オンプレミス型の価格・料金相場

クラウド型(月額制)の価格・料金相場

アノテーションツールの導入メリット

作業効率と生産性の向上

アノテーション品質の均一化

セキュリティとガバナンスの強化

アノテーションツールの導入デメリット

初期導入コストとランニング費用の負担

ツールに依存した作業フローの固定化

操作習得に時間がかかる場合がある

アノテーションツールの導入で注意すべきポイント

拡張性と将来の運用計画を見据えた選定

アノテーター教育・体制構築の準備

社内外ステークホルダーとの合意形成

アノテーションツールの最新トレンド

自動アノテーション機能の高度化

マルチモーダル対応の拡充

クラウド連携とAPI活用の進化

オープンソース活用の拡大

セキュリティ・ガバナンス機能の強化

アノテーションツールの機能一覧

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基本機能

機能	解説
対象の抽出・ラベル付け	画像データの中から対象物を選択して、ラベルを付けて分かりやすくしたり、音声データをテキストとして文字起こしをし、特定の単語にタグ付けを行ったりする。
進捗管理機能	アノテーション作業の状況をリアルタイムで確認できるもの。複数のユーザーが同時並行でアノテーション作業をする場合には、作業の効率化が図れる。また、スケジュール管理にも役立つ。
自動アノテーション	独自のAIで画像の中の対象物を自動で検出し、抽出からラベル付けまでを自動で行う機能。自動アノテーションを行ったデータに対しても、手作業で修正できる。
データ出力	CSV、YOLO、COCO、Pascal VOC、などさまざまなデータ形式で出力が可能。複数の出力形式に対応しているものが好ましい。

アノテーションツールの比較ポイント

アノテーションツールの比較ポイント

• ①：対応データ形式の豊富さで比較する
• ②：作業効率化の機能で比較する
• ③：コラボレーション機能の有無で比較する
• ④：品質管理や監査機能で比較する
• ⑤：導入コストとライセンス形態で比較する

①：対応データ形式の豊富さで比較する

アノテーションツールの比較ポイントの1つ目としては「対応データ形式の豊富さで比較する」というものが挙げられます。扱えるデータ形式が限られていると、将来的なプロジェクト拡張や複数案件の統合管理が困難になるリスクがあります。

例えば、画像だけでなく動画、音声、テキスト、3Dデータなど複数のデータ形式に対応しているツールは、AI開発における多様なニーズに柔軟に対応可能です。逆に、画像形式のアノテーションしかできないツールを選ぶと、音声認識や自然言語処理プロジェクトでは別ツールの導入が必要になり、非効率な運用となります。

②：作業効率化の機能で比較する

アノテーションツールの比較ポイントの2つ目としては「作業効率化の機能で比較する」というものが挙げられます。AI用データセットの構築には、大量のアノテーション作業が必要であるため、作業負荷を軽減する機能は重要です。

具体的には、自動補完機能やキーボードショートカット、テンプレート化されたラベル設定などが代表的です。これらがない場合、アノテーターの作業時間が増加し、納期の遅延や人件費の増大に繋がります。効率化機能が充実しているツールを選ぶことが、長期的な運用コストの削減につながります。

③：コラボレーション機能の有無で比較する

アノテーションツールの比較ポイントの3つ目としては「コラボレーション機能の有無で比較する」というものが挙げられます。特に大規模プロジェクトにおいては、複数人で同時に作業を行う体制が求められるため、ユーザー管理やリアルタイムの編集権限、進捗可視化などが重要です。

コラボレーション機能がない場合、アノテーター間で作業の重複が発生したり、進捗管理が煩雑になる恐れがあります。チーム全体の生産性を維持するためには、クラウドベースでリアルタイムに連携できるツールが望ましいでしょう。

④：品質管理や監査機能で比較する

アノテーションツールの比較ポイントの4つ目としては「品質管理や監査機能で比較する」というものが挙げられます。機械学習モデルの精度は教師データの質に大きく依存するため、作業ミスの検出やアノテーションの正確性確認が非常に重要です。

例えば、ダブルチェック機能やレビューワークフローの設定、変更履歴のログ保存などが備わっていると、人的ミスによる精度劣化のリスクを最小化できます。品質を担保できる環境が整っているかは、ツール選定時の必須確認事項です。

⑤：導入コストとライセンス形態で比較する

アノテーションツールの比較ポイントの5つ目としては「導入コストとライセンス形態で比較する」というものが挙げられます。利用料金はツールごとに異なり、月額制、ユーザー数課金型、案件ごとの従量課金型などさまざまな形態が存在します。

特に長期的な運用や多数ユーザーでの利用を想定する場合には、価格体系が自社の運用計画に合っているかを確認することが重要です。必要以上に高機能なツールを選ぶと、機能を使い切れずに費用対効果が低くなる可能性があるため、費用と機能のバランスを見極める必要があります。

アノテーションツールの選び方

アノテーションツールの選び方

• ①：自社の解決したい課題を整理する
• ②：必要な機能や選定基準を定義する
• ③：定義した機能から製品を絞り込む
• ④：レビューや事例を参考に製品を選ぶ
• ⑤：無料トライアルで使用感を確認する

①：自社の解決したい課題を整理する

アノテーションツールの選び方の1つ目のステップとしては「自社の解決したい課題を整理する」というものが挙げられます。AI開発において、どのような種類のデータを扱い、どんなモデルを構築するかによって必要な機能が変わってくるためです。

例えば、画像認識モデルの教師データを作成したい場合は矩形やポリゴンの描画機能が必要ですが、自然言語処理であればテキストに対するエンティティ認識や文構造解析が求められます。目的が曖昧なままツールを選んでしまうと、作業の手戻りや追加コストが発生する恐れがあるため、まずは目的と課題を明確にすることが重要です。

②：必要な機能や選定基準を定義する

アノテーションツールの選び方の2つ目のステップとしては「必要な機能や選定基準を定義する」というものが挙げられます。どのようなアノテーション形式に対応しているか、どの程度の効率化機能が必要か、セキュリティ要件はどのレベルかなどを定義しておくことで、判断の軸が明確になります。

特にセキュリティ要件では、社外秘データを扱うケースも多いため、IPアドレス制限やログイン認証、データの暗号化などの対応状況も確認が必須です。判断基準が曖昧なままツール選定を行うと、後で運用上の課題が表面化しやすくなるため注意しましょう。

③：定義した機能から製品を絞り込む

アノテーションツールの選び方の3つ目のステップとしては「定義した機能から製品を絞り込む」というものが挙げられます。前段で設定した要件をもとに、条件を満たす製品に限定することで、選定の効率が格段に向上します。

例えば、「動画のフレーム単位でのアノテーションが可能」「AWSと連携したセキュアな保存環境が必要」「アノテーター10名分のライセンスが必要」といった要件を整理し、条件に合致しない製品は初期段階で除外することで、時間とコストのロスを減らせます。

④：レビューや事例を参考に製品を選ぶ

アノテーションツールの選び方の4つ目のステップとしては「レビューや事例を参考に製品を選ぶ」というものが挙げられます。実際に現場で使われている声や導入企業の活用事例は、カタログスペックだけではわからない情報源として非常に有効です。

事例としては、製造業の不良品検出、医療画像の診断補助、小売業での顧客行動解析など、自社と同業界・同用途の活用例をチェックすることで、導入後のイメージを具体化することが可能です。公式サイトやITreviewなどのレビューサイトを積極的に活用しましょう。

⑤：無料トライアルで使用感を確認する

アノテーションツールの選び方の5つ目のステップとしては「無料トライアルで使用感を確認する」というものが挙げられます。どれだけ機能が豊富であっても、操作性が悪ければ現場のアノテーターが使いこなせず、全体の生産性が下がる可能性があります。

無料トライアルでは、UIの直感性やラベル作成のスムーズさ、ファイルのアップロード・管理機能の使い勝手などを事前にチェックできます。特に、実際のデータを用いたテストを通して、運用時に発生し得る問題を事前に把握しておくことが、導入失敗を防ぐポイントです。

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アノテーションツールの価格・料金相場

アノテーションツールの料金体系としては、初期費用型の「オンプレミス/エンタープライズ契約」と、手軽に始められる「クラウド型/月額課金モデル」に大別されます。

ツール種別	初期費用または月額費用	特徴
オンプレミス型	50万円〜数百万円	セキュリティ重視、大規模導入に最適
クラウド型(月額制)	1万円〜10万円/月	初期投資を抑えてスモールスタート可能
フリーミアム型	無料〜一部機能制限	小規模な検証やトライアル用途に適している

オンプレミス型の価格・料金相場

オンプレミス型のアノテーションツールは、社内サーバー上に環境を構築することで高度な情報セキュリティを実現できるのが特徴です。価格帯は、初期費用として50万円〜300万円程度が一般的で、大規模プロジェクトや機密性の高い業界(例：医療、金融)で採用されやすい傾向にあります。

保守費用や追加開発費などのランニングコストが発生するケースもありますが、自社独自のワークフローや権限管理などの柔軟なカスタマイズが可能であるため、長期的に見れば高い投資対効果を期待できます。

クラウド型(月額制)の価格・料金相場

クラウド型のアノテーションツールは、Webブラウザ上で即利用できる手軽さと、月額制による低コストなスタートが魅力です。月額費用は、1万円〜10万円程度が一般的で、ユーザー数やプロジェクト数に応じて段階的にプランが設定されていることが多いです。

初期費用を抑えたい企業や、PoC(概念実証)段階のプロジェクトに適しており、必要に応じてスケールアップできる柔軟性を重視する企業にとって最適な選択肢となります。

アノテーションツールの導入メリット

アノテーションツールの導入メリット

• 作業効率と生産性の向上
• アノテーション品質の均一化
• セキュリティとガバナンスの強化

作業効率と生産性の向上

アノテーションツールのメリットの1つ目としては「作業効率と生産性の向上」というものが挙げられます。直感的な操作性や自動補完機能、キーボードショートカットなどによって、1件あたりのアノテーション作業時間が大幅に短縮されます。

具体的には、画像アノテーションにおいては、過去に同様の形状やラベルが付けられたオブジェクトをAIが自動提案してくれる機能により、アノテーターの手動入力作業を削減することが可能です。人手不足の中でも大量データを効率的に処理できる体制が構築でき、全体の開発スピード向上に寄与します。

アノテーション品質の均一化

アノテーションツールのメリットの2つ目としては「アノテーション品質の均一化」というものが挙げられます。複数人が関与する作業では、ラベリングの基準や表記揺れによるデータのばらつきが精度低下の原因となることがあります。

アノテーションツールでは、ラベルセットの固定化や作業ガイドラインの表示、レビュー機能などにより統一的な基準での作業を実現できます。品質管理担当者がフィードバックを即時に入力できるワークフローがある場合には、学習データの信頼性が大きく向上します。

セキュリティとガバナンスの強化

アノテーションツールのメリットの3つ目としては「セキュリティとガバナンスの強化」というものが挙げられます。機密性の高いデータを取り扱う際には、アクセス権限の制御やログ監視、データ暗号化などの機能が必須となります。

特にクラウド型ツールにおいては、IPアドレス制限やSSO連携、監査証跡の自動記録といったセキュリティ対策が実装されていることで、コンプライアンスを遵守した形での運用が可能になります。AI開発の信頼性を担保するために、セキュアな環境でのアノテーション作業の実現は不可欠です。

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アノテーションツールの導入デメリット

アノテーションツールの導入デメリット

• 初期導入コストとランニング費用の負担
• ツールに依存した作業フローの固定化
• 操作習得に時間がかかる場合がある

初期導入コストとランニング費用の負担

アノテーションツールのデメリットの1つ目としては「初期導入コストとランニング費用の負担」というものが挙げられます。高機能なツールほど、導入にかかる費用が高額となる傾向があります。

特にオンプレミス型の場合は、サーバー構築費用や保守契約費用も含めて数百万円規模の投資が必要になることもあります。また、クラウド型であってもユーザー数やプロジェクト数が増えると、月額費用が急増するため、利用状況に応じた費用管理が求められます。

ツールに依存した作業フローの固定化

アノテーションツールのデメリットの2つ目としては「ツールに依存した作業フローの固定化」というものが挙げられます。特定ツールの仕様に合わせて運用フローを組んでしまうと、ツールの乗り換えや拡張が難しくなるという問題があります。

例えば、ツール固有のデータ出力形式しかサポートしていない場合、外部システムとの連携に制限が生じ、データ活用の幅を狭めてしまう恐れがあります。ツール導入前には、柔軟なエクスポート機能や標準フォーマットへの対応状況を確認しておく必要があります。

操作習得に時間がかかる場合がある

アノテーションツールのデメリットの3つ目としては「操作習得に時間がかかる場合がある」というものが挙げられます。ツールによっては機能が多岐にわたり、アノテーターがすぐに使いこなせないケースも少なくありません。

特に初学者が多数関与するプロジェクトでは、操作研修やマニュアル整備にかかる時間と工数を事前に見込んでおくことが重要です。スムーズな立ち上げを実現するには、UIのわかりやすさや導入支援体制の充実度も選定基準に含めるべきです。

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アノテーションツールの導入で注意すべきポイント

アノテーションツールの導入で注意すべきポイント

• 拡張性と将来の運用計画を見据えた選定
• アノテーター教育・体制構築の準備
• 社内外ステークホルダーとの合意形成

拡張性と将来の運用計画を見据えた選定

アノテーションツールの導入で注意すべきポイントの1つ目としては「拡張性と将来の運用計画を見据えた選定」というものが挙げられます。短期的な要件だけでツールを選んでしまうと、将来的な機能追加やデータ拡張に対応できない恐れがあります。

たとえば、最初は画像だけでも、後に音声や3Dデータのアノテーションが必要になる場合もあります。複数プロジェクトの同時管理や多拠点での利用を見越して、スケーラビリティのあるプラットフォームを選ぶことが賢明です。

アノテーター教育・体制構築の準備

アノテーションツールの導入で注意すべきポイントの2つ目としては「アノテーター教育・体制構築の準備」というものが挙げられます。ツール導入だけで成果が出るわけではなく、現場の作業者が正確かつ効率的に使いこなせる環境整備が必要です。

特にパートタイマーやクラウドワーカーを活用する場合には、作業品質のバラつきを防ぐために、ガイドラインの整備やトレーニング教材の準備、定期的な品質チェック体制の構築が不可欠です。

社内外ステークホルダーとの合意形成

アノテーションツールの導入で注意すべきポイントの3つ目としては「社内外ステークホルダーとの合意形成」というものが挙げられます。データ活用は開発部門だけで完結するものではなく、情報システム部門やセキュリティ担当部門、委託先との連携が重要です。

例えば、クラウド型ツールを利用する際にセキュリティポリシーに違反する恐れがある場合、導入自体がストップすることもあります。初期段階から関係者を巻き込んで調整を行い、導入プロジェクト全体を円滑に進める体制づくりが求められます。

アノテーションツールの最新トレンド

アノテーションツールの最新トレンド

• 自動アノテーション機能の高度化
• マルチモーダル対応の拡充
• クラウド連携とAPI活用の進化
• オープンソース活用の拡大
• セキュリティ・ガバナンス機能の強化

自動アノテーション機能の高度化

アノテーションツールの最新トレンドの1つ目としては「自動アノテーション機能の高度化」というものが挙げられます。2025年現在、生成AIや事前学習済みモデルの活用によって、ツールが自動で画像やテキストにラベルを推定・付与する機能が急速に進化しています。

例えば、画像に写る人物や物体をAIが即時検出し、自動的に矩形やセグメンテーションラベルを付けることが可能となっており、人手での修正を最小限に抑えながら効率的にデータを生成できます。これにより、作業工数を大幅に削減できるだけでなく、標準化されたラベリング精度も確保できるようになっています。

マルチモーダル対応の拡充

アノテーションツールの最新トレンドの2つ目としては「マルチモーダル対応の拡充」というものが挙げられます。近年のAI開発では、テキスト・画像・音声・動画など複数のモダリティを統合的に扱うマルチモーダルAIの開発が進展しています。

この流れに対応し、アノテーションツールも1つのプラットフォーム上で複数種類のデータにアノテーション可能な仕様に進化しています。例えば、会話映像に対して「発言内容(テキスト)」「話者の顔(画像)」「声の感情(音声)」を同時にラベリングできるなど、マルチモーダルAI向けデータセットの構築が一層容易になっています。

クラウド連携とAPI活用の進化

アノテーションツールの最新トレンドの3つ目としては「クラウド連携とAPI活用の進化」というものが挙げられます。クラウドストレージやMLOps基盤との連携、外部APIとの統合を前提とした開発が主流となりつつあります。

例えば、Amazon S3やGoogle Cloud Storageから直接データを読み込み、アノテーションが完了したら即時に学習パイプラインへ自動送信するなど、アノテーション作業がAI開発ワークフローと密接に接続されるようになっています。また、WebhookやREST APIを活用することで、カスタムな処理フローも柔軟に構築可能です。

オープンソース活用の拡大

アノテーションツールの最新トレンドの4つ目としては「オープンソース活用の拡大」というものが挙げられます。Label StudioやCVAT、Doccanoなど、高機能かつ無償で利用できるオープンソースアノテーションツールへの注目が集まっています。

特に予算に制約のある中小企業やスタートアップでは、独自の要件に合わせてカスタマイズしやすい点が評価されており、実運用での導入例も増加しています。プラグイン開発やフロントエンド拡張も自由に行えるため、開発チーム主導での内製化も可能です。

セキュリティ・ガバナンス機能の強化

アノテーションツールの最新トレンドの5つ目としては「セキュリティ・ガバナンス機能の強化」というものが挙げられます。データ漏洩や不正アクセスのリスクが高まる中、各ツールベンダーは高度なアクセス制御機能やログ監査機能の提供を強化しています。

具体的には、IP制限や2段階認証、データの匿名化、作業ログの取得・分析、外部委託先のアカウント分離管理など、ガバナンスとコンプライアンス対応を前提としたセキュアな運用が可能となっています。特にGDPRや国内の個人情報保護法に準拠したアノテーション環境整備が求められる企業にとっては、今後さらに注目すべき分野です。