生成AIは静止画の高度な編集から、1枚の画像をもとに動画を生成する I2V（Image-to-Video）まで急速に発展しています。こうした技術の核となるのが「編集指示に基づき、元の意味構造を保ちながら自然な変化を生成する能力」です。
例えば、人物の表情や服装を変える、商品写真の背景を差し替える、物体を消したり追加したりするといった画像編集タスクは、広告・EC・ゲーム制作・SNS運営など、多様な産業で既に活用されています。また動画領域では、広告動画の自動生成、教育・エンタメ向けコンテンツ制作、ロボティクスや自動運転のシミュレーションなど、応用範囲は拡大し続けています。
特に I2Vモデルは、一本のキーフレームから動きや物理現象を推定し、数秒間の動画を生成するため、モデルには「空間理解」と「時間方向の整合性」の両方が求められます。
データ活用の具体的なビジネスシーン
1. オンライン小売・ECサイトの効率化
画像編集データセットは、商品写真の背景差し替えやモデルの服装変更を自動化し、ECサイトの商品掲載コストを削減します。従来、1商品あたり数分かかり人工編集だった作業がAIにより秒単位で完了。特にファッション業界では、同一商品を複数のモデル体型・肌色で表示し、購買率を23%向上させた事例も。非編集領域の厳密な保持技術により、商品の質感や陰影が自然に再現され、返品率の低減にも寄与しています。
2. 自動運転シミュレーションの高精度化
In-context Video Editデータセットは、自動運転開発における「予測不能な走行シーン」生成に不可欠です。例えば、急な横断歩行者や悪天候時の視界不良を再現する場合、5秒間の連続した物理現象（雨水の跳ね上げ・ヘッドライトの反射）をキーフレーム1枚から生成可能です。既存のシミュレーションツールと比較し、データセット活用で障害物検知アルゴリズムの学習効率が40%向上。特に「時系列整合性」を担保するフレーム構造が、実車テストでは危険を伴う極限状況の安全な学習を実現します。
3. メタバースコンテンツの迅速な制作
ゲーム・バーチャル空間開発では、I2Vデータセットを用いた3Dアバターのモーション生成が注目されています。ユーザーが静止画で作成したオリジナルキャラクターに、自然な歩行やダンス動作を付与するケースでは、編集指示文と物理法則に沿った動きの紐付けにより、制作工数が従来の1/5に短縮されました。さらに画像編集データセットとの組み合わせで、衣装の材質変更（綿→金属）や環境光の自動調整が可能になり、没入感あるメタバース体験の標準化を加速しています。
4. 教育分野におけるインタラクティブ教材
物理法則を可視化する教育コンテンツでは、I2Vデータセットの「落下・流体」カテゴリが活用されています。例えば、中学校の理科授業で「空気抵抗の違い」を比較する動画教材作成では、生徒が描いた簡易イラストをキーフレームとして、AIが羽毛と鉄球の落下軌道を正確に生成。教師の手作業で1週間かかっていた教材作成が10分で完了し、全国200校で導入実績を達成。編集指示文の構造化により、教育目的に応じたパラメータ調整（速度／重力値）が容易な点が評価されています。
これら多様な領域での活用実績は、Nexdataデータセットが持つ「編集前後の整合性」と「物理法則への忠実性」という二つの特性が、実社会の課題解決に直結することを示しています。特に産業用途では、データの品質基準（1080p/24fps以上、マスク境界精度）が直接サービス品質に反映されるため、量産体制と品質管理プロセスの透明性が重要視されています。
しかし、現行の生成モデルが真の実用レベルへ到達するためには、単なる画像・動画の大量投入ではなく、「編集前後の整合性が取れた教師データ」「編集対象を正確に示すマスク情報」「指示文と結果が明確に紐づいた構造化データ」が不可欠です。
実際、市場にはこのような高精度データが十分に存在せず、多くのモデルが“曖昧な編集”“境界の破綻”“動作の不自然さ”といった課題を抱えています。Nexdata はこのギャップを解消するため、画像・動画編集AIに特化した 2 種の高品質データセットを構築しました。
画像編集モデルのための 50,000 セット画像編集データセット
このデータセットは、人物・動物・商品・植物・風景など実世界の多様なシーンを対象に、50,000 セットの高精度編集データで構成されています特徴的なのは、「元画像」「編集指示」「編集結果」「必要に応じたマスク画像」が一貫した形式で揃っている点です。
モデルは“どこを、どのように、どれくらい変えるべきか”を学習できるため、Inpainting や属性変換、構造編集、背景合成など、編集タスクの全領域に対応できます。
人物の表情・年齢・髪型・体型・服装の変化、物体の追加・削除・置換、背景の変更、セマンティック編集など、実サービスで要求される編集パターンを網羅。編集後の画像は非編集領域が変化しないよう厳密に管理され、マスク境界も 5px 以内という精度を維持しています。
こうした構造化データは、大規模モデルの差分学習に理想的で、特に“指示に忠実な編集能力”を向上させるうえで非常に有効です。
I2V モデルのための 50,000 セット In-context Video Edit データセット
もう一つのデータセットは、「動画」「キーフレーム」「動画生成指示文」の 3 点で構成される、極めて希少な I2V 向け編集データです
I2V モデルは、1 枚の静止画から未来の動きを生成するため、単なる動画コレクションでは学習できず、“静止画 → 動画”の変換プロセスを明示したデータが必要です。本データセットでは、各動画に対応するキーフレームを厳選し、さらにそのキーフレームから生成されるべき動きや内容を、専門チームが手書きで詳細に記述しています。
動画内容は、物理現象（落下・流体・光の散乱など）、人物や動物の動作、文字や数字を含むシーンの 3 領域に分類され、計 50,000 本を収録。解像度 1080p 以上、24fps 以上、5 秒以上の明確な品質基準に加え、フレーム欠落や破損のないクリーンなデータのみを採用しています。物理現象や自然な動作の連続性は、多くのモデルが苦手とするポイントですが、本データセットはその弱点を強力に補完します。
AI編集モデルの実用化を支える “学習しやすいデータ構造”
両データセットに共通するのは、「モデルが正しく学習できるよう工程設計されたデータ」である点です。画像編集では、前後の整合性と局所編集の精度を、動画編集では、時間方向の連続性と文脈理解を、それぞれ高い再現性で学習できます。研究用途だけでなく、商用モデルの微調整やサービス導入時の性能向上にも直結します。
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