ペットのかわいい瞬間を撮影する オートシャッターAIアプリへの スマートラベリングの適用 2026/01/15 Convergence Lab.株式会社 木村 優志 AI プロトコル勉強会No.2 

自己紹介 木村 優志 Convergence Lab.株式会社代表取締役社長 音声言語処理や画像・自然言語処理の機械学習系 エンジニア 豊橋技術科学大学大学院博士後期課程単位取得後 退学。博士(工学)。ATR-Trec,富士通などを経て 現職。 スタートアップや大手ベンダの機械学習導入支援 を行っている。 

CuteCatch ペットの可愛い瞬間を自動撮影するスマホアプ リ。 アプリ実装: Flutter 判定AIモデル: RepViTベース スマホデバイスで推論 学習画像は、StableDiffusion 2.1 で生成 

ラベリングが大変 ⇨ 可愛い瞬間のラベリングが大変 ⇾ 1万6000枚の画像をラベリングしたところ で力尽きた。 ⇨ できればこの10倍はほしい ⇨ 予想だが、外注すると数十万円〜数百万円 かかる。 

スマートラベリングの適用 ⇨ VLMを利用してラベリングを自動化する。 ⇨ Gemini 3.0 Flash Previewを利用した。 ⇨ １万6000枚のラベリングにかかるコスト ⇾ 約1500円 ⇾ ６時間 

精度比較 ラベリング手法 Accuracy (%) F1 (%) 人力ラベリング 78.9% 81.0% スマートラベリング 70.5% 76.4% 

考察 ⇨ 精度は人力ラベリングのほうが高い。 ⇨ スマートラベリングは圧倒的に楽。 ⇨ テスト画像がそもそも人力分類なので、ス マートラベリングとの間にドメインシフトがあ る。 ⇨ 画像の量を増やしていけば、差は埋まりそ う？ ⇨ プロンプトの改善が必要。