Qlean Dataset、「日本の一軒家の外観画像データセット」を提供開始
〜GENIAC採択企業のVisual Bank、建築・不動産領域の画像データでコンピュータビジョンおよびマルチモーダルAI開発を支援〜
Visual Bank株式会社（東京都港区、代表取締役CEO 永井真之）は、傘下の株式会社アマナイメージズを通じて展開する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）」において、コンピュータビジョンを用いた物体認識精度の向上や、日本の住環境に特化した空間理解を目的とした画像モデルの学習に最適化された、「日本の一軒家の外観画像データセット」の提供を開始します。
本データセットは、日本国内の実環境において撮影された一軒家の外観画像と、周辺環境に関するメタ情報で構成されています。日本各地の住宅街や郊外など、多様なエリアにおける戸建て住宅の形状、外壁の質感、屋根の構造を網羅しており、特定の建築様式を識別するモデルの構築や、日本の都市計画に基づいた複雑な景観解析の研究開発に適しています。住宅地特有の接道状況や隣接する構築物との位置関係、時間帯や天候による光彩の変化など、実世界における視覚的特徴を深く学習させることで、コンテキストを汲み取った高度な画像認識を可能にします。
本データは、Qlean Datasetが展開するAI開発用オリジナルデータラインナップ「AIデータレシピ」の一つとして提供され、不動産査定の自動化から、住宅地における自動運転・配送ロボットの環境認識の実装まで、実用的なAI開発を目指すフェーズでの活用を想定しています。
Visual Bankおよびアマナイメージズは、今後も日本の物理的資産を捉えた画像・構造データの提供を通じて、日本の住環境を正確に理解・解析するAIの研究・開発を支援していきます。
今回提供を開始する「日本の一軒家の外観画像データセット」の概要
|
データ種別 |
画像 |
|---|---|
|
被写体属性 |
日本の戸建て住宅 |
|
データ形式 |
jpeg / png |
|
撮影環境 |
・日本各地の一軒家の外観 ・住宅地や郊外など、周辺環境の異なるエリアを撮影 |
|
その他 |
メタ情報あり |
|
サンプル詳細 |
「日本の一軒家の外観画像データセット」のユースケースイメージ
【研究用途】
-
都市景観・建築様式の統計的解析
地域ごとの建築トレンドや色彩情報の遷移など、都市工学における画像解析の研究や、経年変化に伴う外装劣化の予測モデル構築に利用できます。
-
高精度セマンティックセグメンテーションの検証
日本の住宅特有の入り組んだ屋根形状や狭小地の境界線など、複雑な背景を含む画像に対する物体領域分割アルゴリズムの精度検証に利用できます。
【産業用途】
-
不動産査定・物件管理AIの開発
外観画像から築年数や建物種別、メンテナンス状態を自動判定するモデルの学習データとして、不動産テック領域の査定エンジン開発に利用できます。
-
インフラ・設備設置シミュレーションの自動化
屋根の形状や方位、周囲の遮蔽物の有無を画像から判定し、太陽光パネルや空調設備の最適な配置を提案する建築支援プロダクトの技術検証に利用できます。
-
配送ロボット・自動運転車両の環境認識開発
日本の住宅街における自己位置推定（SLAM）や、配送対象となる「戸建て住宅」を正確に識別・ナビゲートするためのエッジAI学習に利用できます。
『Qlean Dataset（キュリンデータセット）』について
『Qlean Dataset』は、Visual Bank傘下の株式会社アマナイメージズが提供する商用利用可能なAI学習用データソリューションです。
画像・動画・音声・3D・テキストなど、多様な形式のデータに対応し、研究・商用いずれの用途でも安全に利用できる環境を整備しています。また、国内・海外のデータホルダーやラジオ・新聞社・通信社等のメディアとの協業を通じ、業界特化・最新トレンドに即したデータラインナップ『AIデータレシピ』を継続的に拡充しています。
Qlean Datasetは、AI開発現場におけるデータ収集・整備の負荷を軽減し、権利クリアで法的リスクのないAI開発環境の構築を支援します。
▶ Qlean Datasetサイト：https://qleandataset.visual-bank.co.jp/
▶ AIデータレシピ：https://qleandataset.visual-bank.co.jp/lineup
『Qlean Dataset』の提供するデータセット『AIデータレシピ』の特徴
-
すべての被写体から同意取得
-
既存データは最短1日で納品可能
-
カスタム撮影・収録・収集による独自データ構築にも対応
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。漫画家の「もっと描きたい！」をサポートするAI補助ツールを提供する『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：〒107-0062 東京都港区南青山7-1-7 C-Cube南青山ビル6F
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/
Qlean Dataset Launches "Japanese Detached House Exterior Image Dataset"
High-Quality Visual Data for Training Robust Computer Vision and Semantic Segmentation Models in Japanese Urban Environments
Visual Bank Co., Ltd. (Minato-ku, Tokyo; Saneyuki Nagai, Representative Director and CEO) is pleased to announce the release of the "Japanese Detached House Exterior Image Dataset." This dataset is part of the "Qlean Dataset" AI training data solution, delivered through its subsidiary amana images inc. It is specifically optimized for training image models aimed at improving object recognition accuracy and deepening spatial understanding of Japan’s unique residential environments.
The dataset consists of high-resolution images of detached houses captured in real-world environments across Japan, accompanied by rich metadata regarding the surrounding context. It covers a diverse range of residential areas and suburbs, capturing intricate details such as house shapes, exterior wall textures, and roof structures. This data is ideal for building models that identify specific architectural styles or for research and development in complex landscape analysis based on Japanese urban planning. By enabling AI to learn real-world visual features—including road access conditions, spatial relationships with adjacent structures, and lighting variations across different times and weather conditions—this dataset facilitates the development of advanced image recognition systems capable of nuanced contextual understanding.
This release is offered as part of the "AI Data Recipe," Qlean Dataset’s lineup of original data for AI development. It is designed for practical implementation phases, ranging from the automation of real estate appraisals to environmental recognition for autonomous driving and delivery robots in residential zones.
Visual Bank and amana images inc. remain committed to supporting the research and development of AI that can accurately understand and analyze Japanese living environments by providing high-quality image and structural data of Japan's physical assets.
Dataset Overview: Japanese Detached House Exterior Image Dataset
|
Data Type: |
Images |
|---|---|
|
Subject Attributes: |
Japanese detached houses (single-family homes) |
|
Data Formats: |
JPEG / PNG |
|
Capture Environments: |
・Exteriors of detached houses across various regions in Japan. |
|
Additional Features: |
Includes metadata. |
|
Sample Details: |
Potential Use Cases
【Research & Academia】
-
Statistical Analysis of Urban Landscapes and Architectural Styles
Can be used for urban engineering research, such as analyzing regional architectural trends and color transitions, or building predictive models for exterior degradation over time.
-
Validation of High-Precision Semantic Segmentation
Suitable for verifying object region segmentation algorithms against complex backgrounds, including intricate roof shapes and boundary lines characteristic of Japanese high-density housing.
【Industrial Applications】
-
Development of Real Estate Appraisal and Property Management AI Serves as training data for models that automatically determine construction year, building type, and maintenance status from exterior images, supporting AVM (Automated Valuation Model) engines in PropTech.
-
Automation of Infrastructure and Equipment Installation Simulations Enables technical verification of architectural support products that determine roof shape, orientation, and shadows to suggest optimal placement for solar panels or HVAC systems.
-
Environmental Recognition for Delivery Robots and Autonomous Vehicles Supports edge AI training for Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) in Japanese residential areas and precise identification/navigation to specific "detached house" delivery points.
About Qlean Dataset
Qlean Dataset is a commercially cleared AI training data solution provided by Amana Images, a subsidiary of Visual Bank Group. The platform offers diverse data formats including image, video, audio, 3D, and text, as well as a specialized AI Data Recipe lineup developed through collaborations with major media organizations and data rights holders.
URL:https://qleandataset.visual-bank.co.jp/en
About Visual Bank Inc.
Visual Bank Group is a technology company developing data infrastructure and AI solutions that support advanced AI development. The company operates THE PEN, an AI tool for manga creators, and its subsidiary, amanaimages Inc., provides commercial digital content and AI training data solutions, including Qlean Dataset. Visual Bank is also a selected participant in GENIAC, a Japanese government initiative supporting the advancement of next generation AI technologies.
CEO: Saneyuki Nagai
Website:https://visual-bank.co.jp/en
このプレスリリースには、メディア関係者向けの情報があります
メディアユーザー登録を行うと、企業担当者の連絡先や、イベント・記者会見の情報など様々な特記情報を閲覧できます。※内容はプレスリリースにより異なります。
すべての画像
