Visual BankがAI開発用データ『Qlean Dataset』を新たに提供開始

Visual Bankが新たに提供する『Qlean Dataset』

Visual Bank株式会社（東京都渋谷区）は、その傘下にある株式会社アマナイメージズを通じて、AI学習に適したデータソリューション、
『Qlean Dataset（キュリンデータセット）』の提供を強化しています。最近、商業施設や高層建築物の外観画像データセットを追加し、独自に構築したデータのラインナップ『データレシピ』をさらに充実させました。

[Qlean Datasetの特徴]

『Qlean Dataset』は、商用利用が可能なオリジナルデータを中心としたデータラインナップを提供しています。このデータは、用途や精度、納期に応じて柔軟に組み合わせることができ、一部にはアノテーション済みのデータも含まれています。さらに、個別の要件に応じてデータの構成変更や拡張にも対応可能です。

これに伴い、株式会社千葉ロッテマリーンズや株式会社東洋経済新報社といった企業とのパートナーシップや国内外のネットワークを活用し、データのラインナップ強化を進めています。この取り組みにより、AI開発現場でのデータ収集及び整備にかかる負担を大幅に軽減し、開発スピードの向上に寄与しています。

[商業施設・街並み外観画像データセットの概要]

- 含まれるデータ: 日本国内の商業施設や街並みの外観画像
- 画素数: 長編4,000px以上
- データ形式: JPEG
- ファイル数: 300ファイル

詳しいサンプルイメージはこちら：商業施設・街並み外観画像データセット

ユースケースの一例

1. セグメンテーションモデルの学習: 商業施設や街路、歩道、車両などの要素を効率的に区別するためのAIモデルのトレーニングに利用。その結果、都市のビジュアル解析や評価モデルの開発に繋がります。
2. 景観評価AIの開発: 街並み画像を基に景観の魅力を数値化するAIのトレーニングが可能となり、不動産評価や都市開発の支援に寄与します。
3. デジタルツイン都市の構築: 都市の外観をデジタルで再構築する3D再構成AIや環境シミュレーションのためのデータとして活躍。実際の商業エリアのモデル化に有効です。

[高層〜中層建築物の外観画像データセットの概要]

- 含まれるデータ: 高層マンション、中層マンション、オフィスビルなどの外観画像
- 画素数: 長編4,000px以上
- データ形式: JPEG
- ファイル数: 7,509ファイル

詳しいサンプルイメージはこちら：高層〜中層建築物の外観画像データセット

ユースケースの一例

1. 建築物タイプ分類AI: マンションやオフィスの外観から、それぞれの建築タイプを分類するAIトレーニングに最適です。
2. 自動推定モデルの構築: 外観画像から建物の高さや階数を推定するデータセットとして使用されます。
3. 建築外観シミュレーション: 多視点からの建物データを活用してARやVRシステムで現実性を検証するデータとしても利用できます。

[Qlean Datasetの開発の背景]

Visual Bankのミッションは、「あらゆるデータの可能性を解き放つこと」として、次世代型データインフラを構築し、提供することです。IP及びAIのユースケースにおいても活動しており、商業用のデータソリューションとして必要なニーズに応えるべく、新しいデータセットの開発に注力しています。これにより、AIによる創造の可能性を広げています。

さらに、2025年8月20日には「生成AI×著作権セミナー」を開催し、法的責任や権利クリアなデータ提供に関しての情報も発信していきます。このセミナーは無料オンラインで参加でき、詳しくは申込ページをチェックしてください：セミナー申込み

新たなデータの可能性を探求することで、AI開発の未来を切り開いていくVisual Bankの挑戦に、今後もぜひご注目ください。