Qlean Dataset、「日本人・日常の家事動作の動画データセット」を提供開始
〜GENIAC採択企業のVisual Bank、ホームロボティクスおよび行動認識領域の動画データでマルチモーダル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、ホームロボティクスの視覚認識アルゴリズム向上や、映像解析による高度な行動認識モデル（Action Recognition）の学習に最適化された、「日本人・日常の家事動作の動画データセット」の提供を開始します。
本データセットは、日本国内のリアルな住環境での、日本人の日常的な家事を記録した動画データとメタ情報で構成されています。単なる動作の切り出しではなく、食材を刻む・盛り付けるといった緻密な手元の操作から、掃除機をかける、洗濯物を干す・畳むといった全身の動線を伴うタスクまでを網羅しました。若年層から高齢者まで、またエプロンの有無や袖口の長さが異なる多様な服装バリエーションを含めることで、実世界における視覚的なノイズや変化に左右されない、堅牢なモデル構築を可能にします。
撮影地点はキッチン、リビング、ランドリースペースなど、住宅内の実生活空間に限定。自然光の差し込みや室内照明の反射といった、シミュレーション環境では再現が困難な「現場特有の視覚情報」を深く学習させることができます。動作全体を俯瞰するミドルショットに加え、手元の作業にフォーカスしたクローズアップをマルチアングルで収録しており、物理的な接触を伴う物体操作（V-O Interaction）の解析や、文脈を汲み取った高度な行動予測の研究開発において、実戦的な教師データとして機能します。
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、次世代の家庭内サービスロボットの実装から、映像解析による生活習慣のデジタル化まで、社会実装を見据えたAI開発を強力に後押しします。Visual Bankおよびアマナイメージズは、今後も日本の生活空間を捉えた動的な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「日本人・日常の家事動作の動画データセット」の概要
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データ種別 |
動画 |
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被写体属性 |
・動作内容：料理（食材を切る・盛る）、掃除、洗濯（干す・畳む）、水回り（食器洗い・手洗い）、その他（花を活ける、整理整頓など） |
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データ形式 |
mp4 / mov |
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撮影環境 |
・一般的な家庭の室内（キッチン、リビング、ランドリースペース、窓際など）。 |
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その他 |
メタ情報あり |
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サンプル詳細 |
「日本人・日常の家事動作の動画データセット」のユースケースイメージ
【研究用途】
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一人称・三人称視点混在環境下での行動予測モデルの検証
実家庭に近い複雑な背景や遮蔽物を含む映像を用い、映像内の人物が次に取る動作を予測するアルゴリズムの精度検証や、セマンティック・セグメンテーションを用いた物体認識研究に利用できます。
【産業用途】
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自律走行型ホームロボットのタスク実行アルゴリズム開発
掃除や整理整頓といった家事動線の解析を通じて、ロボットが家庭内で人間と交錯せずに効率的にタスクを遂行するための経路計画や、マニピュレーター（物体操作）による物体操作（洗濯物を畳む、食器を洗う等）の学習モデル構築に活用できます。
【その他実需要】
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高齢者・要介護者の生活見守りシステムの最適化
「花を活ける」「整理整頓」といった非定型な動作を含むデータを用いることで、異常検知AIが「普段通りの生活動作」を正確に識別し、転倒や体調変化のみを抽出するためのベンチマークデータとして実装試験に利用できます。
『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
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すべての被写体から同意取得
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既存データは最短1日で納品可能
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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』、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/
New Video Dataset for Japanese Human Activity Recognition (HAR)
High-quality data for home robotics and multimodal AI development in authentic domestic environments.
Visual Bank Inc. (Minato-ku, Tokyo; Saneyuki Nagai, Representative Director and CEO), through its subsidiary amana images inc., is pleased to announce the release of the "Japanese Daily Household Activity Video Dataset" as part of its AI training data solution, "Qlean Dataset." This dataset is specifically optimized for improving visual recognition algorithms in home robotics and training advanced Action Recognition models through video analysis.
The dataset consists of video footage and rich metadata capturing Japanese subjects performing routine household chores within authentic domestic environments in Japan. Rather than simple action snippets, the data covers end-to-end processes: from meticulous manual tasks like chopping and plating ingredients to full-body movements such as vacuuming and folding laundry. By including a diverse demographic—from young adults to the elderly—and varying attire (e.g., presence of aprons, different sleeve lengths), the dataset enables the construction of robust models capable of handling the visual noise and variability found in the real world.
Filming was conducted exclusively in actual residential spaces, including kitchens, living rooms, and laundry areas. This allows for deep learning of field-specific visual information—such as natural light incursion and indoor lighting reflections—that is difficult to replicate in simulated environments. The footage features multi-angle coverage, ranging from middle shots capturing overall movement to close-ups focused on manual dexterity. This serves as high-quality ground truth data for analyzing Video-Object Interaction (VOI) and developing research for context-aware activity prediction.
This release is part of "AI Data Recipe," the proprietary lineup of AI development data provided by Qlean Dataset. It is designed to empower AI development at the social implementation stage, from deploying next-generation domestic service robots to digitizing lifestyle habits through video analytics. Visual Bank and amana images remain committed to supporting the research and development of AI that accurately understands and analyzes Japanese living environments by providing dynamic, structured data of physical assets.
Dataset Overview: Japanese Daily Household Activity Video Dataset
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Data Type: |
Video |
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Subject Attributes: |
・Actions: Cooking (chopping, plating), cleaning, laundry (hanging, folding), wet areas (dishwashing, handwashing), and others (arranging flowers, tidying up, etc.). |
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Format: |
mp4 / mov |
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Recording Environment: |
* Interiors of typical Japanese homes (kitchen, living room, laundry space, window-side, etc.).Shot under natural and indoor lighting. |
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Angles: |
Multi-angle configuration, including middle shots for full action and close-ups for manual work. |
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Metadata: |
Included |
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Sample Details: |
Potential Use Cases
【Research & Academia】
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Validation of Activity Prediction Models in Mixed First-Person/Third-Person Perspectives
By using footage with complex backgrounds and occlusions typical of real homes, researchers can validate the accuracy of algorithms predicting the next likely action of a person or conduct object recognition studies using semantic segmentation.
【Industrial & Corporate】
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Development of Task Execution Algorithms for Autonomous Home Robots
Analysis of household movement patterns (e.g., cleaning or tidying) enables the development of path planning for robots to navigate without interfering with humans. It also facilitates training models for robotic manipulators to perform flexible tasks like folding laundry or washing dishes.
【Social Implementation & Care】
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Optimization of Monitoring Systems for the Elderly and Caregivers
By incorporating non-routine actions like "arranging flowers" or "organizing," anomaly detection AI can be trained to accurately distinguish "normal daily activities" from emergencies such as falls or sudden health changes, providing a reliable benchmark for implementation testing.
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
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