画像認識AIには“量”と“多様性”が不可欠
生成AIや画像認識モデルの開発では、数万〜数十万枚規模の画像データが必要になることが珍しくありません。しかも、単なる枚数だけでなく、構図・背景・対象物・属性などの多様性が求められます。たとえば「手の動き」「食品の盛り付け」「屋外の人物」など、条件付きで大量に集める必要があるケースも多く、収集方法と依頼設計が成果を左右します。
依頼方法が収集効率を決める
短納期で大量の画像を集めるには、依頼内容の設計が極めて重要です。依頼先に「何を」「どれだけ」「いつまでに」「どんな条件で」必要なのかを明確に伝えることで、収集のスピードと精度が大きく変わります。
特に生成AI用途では、以下のような情報整理が不可欠です
- 必要枚数（例：10万枚以上）
- 対象ジャンル・属性（例：人物の表情、工場設備、屋外風景など）
- 使用目的（例：画像認識AIの学習、分類モデル構築、生成補助など）
- 希望納期（例：初回納品2週間以内、全体1ヶ月以内）
- 予算感（例：100万円〜300万円）
- 使用許諾の範囲（商用利用、再学習、公開可否など）
- 希望の納品方法（クラウドストレージ／物理デバイス／分割納品など）
これらを事前に整理しておくことで、依頼先との認識齟齬を防ぎ、収集効率を最大化できます（記事末尾に依頼項目のチェックリストを掲載しています）。
依頼先の選定と組み合わせの工夫
AI開発における画像収集では、以下のような手段を組み合わせることで、短納期・大量・条件付きのニーズに対応できます
- ストックフォト提供サービス
既存画像を大量に一括取得。属性タグ付きなら分類にも有効 - 一般ユーザーからの募集プラットフォーム
条件付きで多様な画像を集められる。生活感や地域性のある素材に強み - 提携会社ネットワーク
国内外から特定条件の画像を取り寄せ可能。希少性の高い素材にも対応 - 撮影支援サービス
不足分を補うための追加撮影。構図や対象を指定して収集可能
依頼時には「段階的納品」「属性ごとの分類」「メタ情報の付与」なども含めて相談すると、AI学習に適したデータセットが構築しやすくなります。
当社の支援体制：ミツカルモールで“必要な画像を、必要なだけ、安全に”収集
生成AIや画像認識モデルの開発において、画像収集は「量」「多様性」「スピード」「権利処理」のすべてが求められる工程です。当社では、これらの課題に対応するためのプラットフォーム「ミツカルモール」にて『AIデータセット提供サービス』を展開しています。
当サービスでは、企業が必要とする画像を、条件に応じて柔軟に集められる仕組みを備えています。既存のストック素材を即時に提供するだけでなく、全国の一般ユーザーから指定テーマに沿った画像を募集したり、撮影者ネットワークを活用してオーダーメイドの収集も可能です。これにより、生活感や地域性のある素材、特定の構図や属性を持つ画像など、生成AIに必要な多様な学習素材を効率よく揃えることができます。
また、収集した画像には使用許諾が明確に付与されており、商用利用や再学習用途にも安心して活用できます。モデルリリース取得済みの人物画像や、権利処理済みの施設・商品写真なども提供可能です。
納品形式も柔軟で、クラウドストレージや物理デバイスでの納品、段階的な分割納品、フォルダ構成やCSVによるメタ情報整理など、企業の運用体制に合わせた対応が可能
です。
まずは、資料請求をしていただき、お気軽にご相談ください。
依頼設計が成果を左右する
生成AIや画像認識モデルの開発では、「大量」「多様」「条件付き」「短納期」の画像収集が求められます。その実現には、依頼内容の設計が不可欠です。使用目的・対象・撮影条件・納品形式などを明確にしたうえで、適切な収集手段と支援体制を選ぶことで、理想的なデータセットが構築できます。
大量収集だからこそ、依頼は丁寧に。短納期だからこそ、支援は確実に。画像収集の設計段階から、ぜひご相談ください。
依頼項目テンプレート
生成AIや画像認識モデルの開発に必要な画像を、効率よく・安全に収集するための依頼設計テンプレートです。依頼前の整理や社内共有、外部発注時の確認にご活用ください。
- 依頼概要
- 使用目的：
- 必要枚数：
- 希望納期：
- 予算：
- 収集対象
- 対象ジャンル：
- 属性指定：
- 撮影条件：
- 使用許諾・権利処理
- 商用利用可否：
- 再利用要否：
- 権利処理要否：
- 納品仕様
- 希望の納品方法：
- 希望サイズ・フォーマット：
- メタ情報の有無：
- 分類・整理方法：
- 段階的納品の可否：
