AI学習用
画像データ生成サービス

AI開発を支える、高品質な学習用画像データを提供。
メタバース(仮想空間)を活用し、画像生成からアノテーション
までを一貫してご支援します。

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AI学習用画像データ生成サービスとは？

以下のような方々にお勧めいたします！

学習に使える画像が不足しており、AIモデルの精度が上がらない
危険・希少なシーンや例外ケースのデータを収集するのが難しい
所有データに機密情報が含まれるため、活用範囲に制限がある
大量の画像データに対し、手作業でのアノテーションが追いつかない

仮想空間を活用した画像データ生成・アノテーション

当サービスでは、AIの精度向上に欠かせない学習用画像データの生成からアノテーションまでをワンストップでご支援します。

メタバース(仮想空間)上に現実環境を再現し、多様な条件やシチュエーションに対応した画像データを効率的に生成。利用シーンに応じたシナリオを設定することで、現実では収集が困難なデータや危険を伴うケース、発生頻度の低い事象も再現が可能です。

さらに、画像生成と同時にアノテーション情報を付与することで、高品質な学習用画像データを短期間で大量にご提供します。

サービスの特徴

個人情報を取り扱わない安心設計

実在人物の画像や映像を利用した学習データの収集には、個人情報保護や肖像権の問題が常に伴い、取得・管理・利用における法的リスクや運用コストが大きな課題となります。

当サービスでは、画像生成による高精度な顔画像を活用することで、実在人物に依存しない安全なアバターを構築します。個人情報リスクを完全に排除しながら、商用利用にも耐えうる高品質な学習データを安定的にご提供します。

多様な人物バリエーションに対応

実際の人物データのみで多様性を担保しようとすると、性別・年齢・人種・体格などの偏りが発生しやすく、バランスの取れたデータ収集には膨大な時間とコストがかかります。また、特定条件の人物データは取得が難しく、AIの精度や公平性に影響を及ぼすリスクもあります。

当サービスでは、人物をアバターとして生成・制御できるため、年齢・性別・体格・人種・表情・服装などを自在に組み合わせ、多様で偏りのない人物データの短期間での大量生成が可能です。

柔軟にさまざまな環境を再現

実環境での撮影・収集では、天候や時間帯、場所の制約に加え、危険環境や特殊シーンの再現が困難です。そのため、特定条件下のデータ不足が発生し、AIの対応範囲に制限が生じるケースがあります。また、再現性の確保も難しく、追加学習のたびにコストが発生します。

当サービスでは、仮想空間上で、カメラ視点・照明・天候・時間帯・背景・シーン設定を自由に制御し、現実世界では取得困難な状況や危険を伴う環境も安全に再現が可能です。

また、モーションキャプチャーを活用することで、実際の人の動きを取り入れた、より自然でリアルな動作の再現も可能です。

ご活用シーン

自動車業界（自動運転・ADAS開発）

これまでの課題

事故寸前や悪天候・夜間など危険な運転シーンのデータが圧倒的に不足し、安全運転アルゴリズムの開発を阻害している。
公道撮影データには歩行者の顔やナンバー等の個人情報が含まれるため、利用制約がある。

AI学習用画像データ生成サービスなら！

日本の道路環境や多彩な交通シナリオを仮想空間上で再現し、事故寸前の危険運転や飛び出し、悪天候・夜間など現実では収集が難しいシーンも安全かつ大量に生成できます。実在しない人物や車両を利用することでプライバシー問題を回避するとともに、天候や時間帯、交通量などの条件を変更しながら多様な学習データを作成し、自動運転AIや認識AIの精度向上を支援します。

仮想空間による交通状況の再現

製造業（品質管理／検査分野）

これまでの課題

不良や設備異常の発生機会が低く、異常パターンも多岐にわたるため、異常検知AIに必要な学習データが不足している。
設備故障の予兆や異常動作などのデータは発生機会が限られており、十分なデータの収集が難しい。

AI学習用画像データ生成サービスなら！

希少な不良品や異常状態、設備故障の予兆、作業ミスなどのデータを仮想環境で再現し、安全かつ計画的に大量生成できます。多様な異常パターンを網羅することで、品質検査AIや異常検知AI、作業監視AIの精度向上を支援します。

仮想空間による不良部品の再現

建設・インフラ保守業界

これまでの課題

災害や事故などの危険シーンは発生頻度が低く、安全面からもデータを十分に収集することが難しい。
橋梁やトンネル、設備の老朽化によるひび割れや腐食などの損傷データは発生頻度が低く、データを十分に収集することが難しい。
危険作業の様子や悪天候下の状況を実際に再現してデータを取得することは、安全面やコスト面から現実的ではない。

AI学習用画像データ生成サービスなら！

災害状況や危険作業の様子、設備の損傷や劣化状態を仮想空間上で安全に再現し、現実では収集が難しい学習データを大量に生成できます。また、天候や時間帯、損傷の程度などの条件を変えながら多様なデータを作成できるため、設備点検AIや異常検知AI、災害対応AI、安全教育AIの学習データとして活用できます。

仮想空間による大波の再現

小売り業界

これまでの課題

万引きや不審行動は発生頻度が低く、実際の防犯カメラ映像だけでは学習データを十分に収集できない。
セール時や繁忙期の混雑データは収集機会が限られており、顧客動線分析や混雑予測AIに必要な学習データが不足している。そのため、レイアウト改善や売場最適化に向けた分析が難しい。
店舗映像には来店客や従業員の個人情報が含まれるため、AI開発に利用する際の制約が多い。

AI学習用画像データ生成サービスなら！

店舗内の売場環境や顧客行動を仮想空間上で再現し、実在しない人物でプライバシー問題を回避するとともに、万引きや不審行動、混雑時の動線などのシナリオを安全かつ大量に生成できます。
店舗レイアウトや来店客数、時間帯を変えながら多様な学習データを作成でき、防犯AIや顧客動線分析AI、混雑予測AIの精度向上に貢献します。