Qlean Dataset、「4種の老若男女・歩行動画データセット」を提供開始
Visual Bank株式会社
～GENIAC採択企業のVisual Bankが提供、人流解析・動作認識・人物識別AIの開発を支援～
[画像1:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/108024/59/108024-59-0c66da791050ddcd8f009458901fe1a2-1200x630.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
Visual Bank株式会社（東京都渋谷区、代表取締役CEO 永井真之、以下「Visual Bank」）は、傘下の株式会社アマナイメージズを通じて、あらゆる研究・商業AI開発に対応するAI学習用データソリューション『Qlean Dataset（キュリンデータセット）』の提供を推進しています。
このたび『4種の老若男女の歩行動画データセット』をラインナップに追加し、独自に構築したAI開発用データのラインナップ『データレシピ*』の拡充を進めています。
*データレシピ：
https://qleandataset.visual-bank.co.jp/lineup
『Qlean Dateset（キュリンデータセット）』の「データレシピ」について
『データレシピ』は、『Qlean Dataset』における商用利用可能なオリジナルデータラインナップです。
用途や精度・納期に応じて、すぐに使えるデータ素材を柔軟に組み合わせられる構成が特長で、一部アノテーション済み／未付与のデータや、個別要件に応じた構成変更・拡張にも対応可能です。
また、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のパートナーシップ、国内外のネットワーク、新規収録などを通じて、ラインナップの拡充を進めています。
これにより、AI開発現場でのデータ収集・整備にかかる負荷を大幅に軽減し、開発のスピードアップに貢献します。
[画像2:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/108024/59/108024-59-7f27294596eb8c0c9c3717bcd3472da9-1200x630.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
[画像3:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/108024/59/108024-59-6bc935aa0749ed383a28d262b3c0eb7f-960x540.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
[画像4:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/108024/59/108024-59-f224b88d958b638209ff802149a3c735-960x540.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
[画像5:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/108024/59/108024-59-60202c401aa48a70bdca44c616b99369-960x540.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「4種の老若男女・歩行動画データセット」の概要
- 含まれるデータ：外国人の歩行動画。装飾品の有無に加え画角内で右回り、左回りを行っている様子を収録。- 属性:外国人(アフリカ/スリランカ/インド/中東/欧米/オーストラリア/中国/東南アジア)116名- 装飾品の状態:眼鏡有無- 環境:屋内(建物のエントランス)- ファイル数:696- データ形式:mp4- サンプル詳細URL：
https://qleandataset.visual-bank.co.jp/lineup/ds-017
[画像6:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/108024/59/108024-59-809152ae66392cf1e3fcb17f8a67538d-1200x630.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
※こちらはイメージのため実際は動画データです。
- 含まれるデータ：日本人の歩行動画。装飾品の有無に加え画角内で右回り、左回りを行っている様子を収録。- 属性:日本人10代未満～50代以上の男女470人(内 一卵性双生児：14名)- 装飾品の状態:眼鏡有無- 環境:屋内(建物のエントランス)- ファイル数:2,820- データ形式:mp4- サンプル詳細URL：
https://qleandataset.visual-bank.co.jp/lineup/ds-018
[画像7:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/108024/59/108024-59-60208e6c29c221839e5a11310f2bfa8b-1200x630.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
※こちらはイメージのため実際は動画データです。
- 含まれるデータ：日本人の歩行動画。装飾品の有無に加え画角内で右回り、左回りを行っている様子を収録。- 属性：日本人10歳未満から70歳以上までの男女200名- 装飾品の状態：眼鏡有無- 環境:屋内(グリーンバック)- ファイル数：1,200- データ形式：mp4- サンプル：
https://qleandataset.visual-bank.co.jp/lineup/ds-006
[画像8:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/108024/59/108024-59-9860f4f605e3ba23b316b30fa44bfdd2-1200x630.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
※こちらはイメージのため実際は動画データです。
- 含まれるデータ：日本人の歩行動画。装飾品の有無に加え画角内で右回り、左回りを行っている様子を収録。- 属性：日本人10歳未満から70歳以上までの男女70名- 装飾品の状態：眼鏡有無/マスク有無/キャップ有無- 環境:屋内(会議室)- ファイル数：1,050- データ形式：mp4- サンプル：
https://qleandataset.visual-bank.co.jp/lineup/ds-007
[画像9:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/108024/59/108024-59-7d01766ded2e7676a0be383e3a0d0086-1200x630.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
※こちらはイメージのため実際は動画データです。
「4種の老若男女・歩行動画データセット」のユースケースイメージ
- 人流解析・動線最適化AIの学習素材に建物のエントランスを模した環境で、年齢・性別・国籍の異なる被写体が歩行する動画を収録。商業施設や駅構内での通行量予測・混雑度分析・人流誘導ロジックなどを開発するAIにおいて、現実に近い歩行パターンの学習素材として活用されます。- 顔に依存しない人物識別AIの学習に監視カメラ映像のように顔が一部隠れたり、正面以外の角度から撮影された映像を想定。被写体の歩き方・体格・装飾品（眼鏡の有無など）といった情報から人物を識別する、非顔ベースの識別AIの事前学習や評価に用いられます。（例：駅の改札、空港ゲート、マスク装着時の人物照合）- 国籍・年齢・性別の多様性に対応した歩容認証AIの精度検証に欧米・中東・アジアなど多国籍な被写体116名を収録。歩き方に現れる文化的・身体的特性の違いを含む多様なデータ構成により、歩容（Gait）認証や人物追跡AIのバイアス検証・補正に活用可能です。- 転倒・ふらつきなどの異常動作検知モデルの正常パターン学習にさまざまな年齢層（10歳未満～70代以上）の自然な歩行データをもとに、異常とされる動作（転倒・急停止・ふらつき等）と比較するための「正常挙動の教師データ」として利用可能。介護施設や病院、駅構内などでの転倒予兆検知システムの開発支援に役立ちます。- 行動分類・属性推定AIの訓練用ベースデータに「右回り／左回り」「歩行速度」「装飾品の有無」など、明示的に変化が加えられたシナリオで撮影されており、行動分類AI・属性推定ロジックの学習素材に最適です。（例：歩行速度による年齢層の推定、装飾品有無の検出）- グリーンバック歩行データによる合成シミュレーション支援に背景を除去しやすいグリーンバック環境で撮影された日本人歩行動画200名分は、・バーチャル施設での人流再現・仮想空間内でのアバター歩行生成・CG・AR/VR映像の歩行シーン合成といった応用に活用されます。背景差分に依存しないモデル検証にも対応。- 類似人物の歩容識別に向けた双子データの活用一部日本人データには、一卵性双生児14名分の歩行動画を含みます。外見が酷似した人物を「歩き方だけで識別できるか」を検証するためのリスク評価・精度検証データとして、防犯・認証・司法系AI開発への展開が可能です。
関連セミナー情報 8月28日開催「実務で活かす！高精度VLM構築のためのデータ整備術とリスクマネジメント」
Visual Bankでは、8月28日（木）に、VLM開発における精度と安全性を両立するための“データセントリック”な開発の実践法及び、主観を排除した高品質なキャプション作成の方法をご紹介します。また、著作権やプライバシー、情報出典に関わるリスクとその回避策についても取り上げ、商用利用における安心・安全なデータ作成のあり方を学べる内容です。
VLM開発に携わる方はもちろん、データ整備の課題を抱える方はぜひご参加ください。
日時： 2025年8月28日（木）12:00～12:55
形式： オンライン開催（参加無料）
登壇者： 株式会社キャリア・マム ソリューション事業部マネージャー／Qlean Dataset責任者
申込ページ：
https://qleandataset.visual-bank.co.jp/seminar/20250828
Visual Bank株式会社
AI開発力を最大化する次世代型データインフラを構築・提供するスタートアップ企業として、「あらゆるデータの可能性を解き放つ」をミッションに掲げ事業活動を展開。IP×AIのユースケースの開発および支援事業の『THE PEN』の他、AI学習用データセット開発サービス『Qlean Dataset（キュリンデータセット）』を提供する株式会社アマナイメージズを100%子会社に持つ。
また、Visual Bankは国の研究開発プログラム「GENIAC」にも採択され、社会実装に向けた取り組みを加速させています。
代表取締役CEO：永井 真之
所在地：〒102-0083 東京都千代田区麹町5-3-23 日テレ四谷ビル WeWork
Visual Bank企業URL：
https://visual-bank.co.jp/
アマナイメージズ企業URL：
https://amanaimages.com/about/プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
