2026 年にオープンソースのアノテーションツールを選ぶ
オープンソースのデータアノテーションツールの選び方、選択を実際に絞り込む問いとは何か、そして Label Studio、Prodigy、Doccano、brat、Argilla の中で Potato がどこに位置づけられるかを率直に見ていきます。

Potatoチームからのニュース、チュートリアル、最新情報。
オープンソースのデータアノテーションツールの選び方、選択を実際に絞り込む問いとは何か、そして Label Studio、Prodigy、Doccano、brat、Argilla の中で Potato がどこに位置づけられるかを率直に見ていきます。





Step-by-step guide to collecting per-step reward signals for PRM training using Potato. Covers first-error mode, per-step annotation, and export to training pipelines.
Tutorial for setting up live coding agent observation with Ollama, Anthropic API, or Claude Agent SDK. Includes pause, rollback, branching, and trajectory export.




Get notified about new tutorials, releases, and community highlights.
Set up multi-criteria rubric evaluation with custom criteria, configurable rating scales, and dimension weights for systematic AI agent evaluation using Potato's rubric_eval.
Potato 2.4.0 ships web agent trace review, real-time live agent evaluation, an LLM chat sidebar, HuggingFace Hub export, webhooks, SSO/OAuth, and five active learning strategies.
Potato 2.2.0は9つの新しいアノテーションスキーマ、プラグ可能なエクスポートシステム、MACE能力推定、55の検証済み調査票、リモートデータソースを追加します。
Potato 2.1.0は、インスタンス表示システム、画像・ビデオアノテーションのビジュアルAIサポート、スパンリンキング、マルチフィールドスパン、レイアウトカスタマイズを導入します。
Potatoの標準的な画像アノテーション機能を使用した医療画像アノテーションのベストプラクティス。
画像セグメンテーション用のポリゴン描画ツールの設定方法、複雑な形状やオーバーラップ領域のコツ。
AI搭載機能、マルチメディアサポート、能動学習機能を備えたPotato 2.0のリリースを発表します。
AI搭載のキーワードハイライトを設定して、アノテーターの注意を重要な用語やフレーズに向ける方法。
オーディオ再生とリッカートスケールを使用した発音品質評価のための語学学習アノテーションタスクの構築。
オーディオ波形、タイムスタンプマーカー、話者ラベル割り当てを使った話者識別タスクの構築。
Potatoに関する論文がEMNLP 2022に採択されました。ツールの背景にある研究と、研究での引用方法について紹介します。
アノテーションプロジェクトにおけるアノテーション品質を確保するためのベストプラクティス。Potatoおよびそれ以外で実装できる実践的な戦略を含みます。