2026.08
数千枚の写真から、載せる一枚を自動で選び出す。
AIが品質チェックとカテゴリー分けをお手伝いします
「この写真の山、どこから手をつければ…」
そのお悩み、解決できます
イベントや活動の記録写真は、気づけば数百枚、数千枚。記念誌や報告書に載せる一枚を選ぼうとして、フォルダを開いた瞬間に手が止まってしまった——そんな経験はありませんか。
スタッフそれぞれのスマホ、参加者から共有されたチャットの写真、行事ごとのカメラロール。あちこちに散らばった写真を一枚ずつ開いて、「これはブレている」「これは同じ場面の重複」「この笑顔はいい」と確かめていく作業は、数が増えるほど気の遠くなる手間になります。しかも判断の基準は人によってばらつきがちで、後から見返すと「なぜこれを選んだんだっけ」と分からなくなることも少なくありません。
この仕組みは、そんな「膨大な写真を捌く」作業をまるごと肩代わりします。写真をフォルダごと渡すだけで、機械が品質の悪いものをふるい落とし、AI（画像の中身を理解できる人工知能）が内容ごとにカテゴリー分けし、一枚ずつ点数を付けて「載せる候補」を並べてくれます。人がやるのは、その候補の中から最終的に選ぶことだけです。
Before / After
Before：すべて目視で選定
- 数千枚を一枚ずつ開いて確認する
- ブレ・ピンボケ・暗すぎる写真も目で判別
- どのカテゴリーの写真か都度考える
- 良し悪しの基準が人によってばらつく
- 似た写真の重複や見落としが起きやすい
After：フォルダごと渡すだけ
- ピンボケや暗い写真を自動でより分ける
- AIが写真の内容からカテゴリーを判定
- 4つの観点で点数をつけ、おすすめ順に並べる
- 「なぜ選んだか」の理由もひと言残る
- 似た重複写真も自動で見つけてくれる
仕組みの流れ
案件が変わっても、この仕組みはそのまま使えます
この仕組みの要である「どんなカテゴリーに分けるか」「どの観点を何点で見るか」は、案件ごとの設定としてまとめてあります。新しい案件では、この設定だけを作り直せば、あとの流れはそのまま使い回せます。
カテゴリーは「こういう雰囲気の写真」といった曖昧な言い方よりも、「何が写っていれば当てはまるか」を具体的に挙げるほど、AIの判定がよく当たります。ここは実際の写真を見ながら一緒に決めていく部分です。
得られる効果
※ 実績値は、あるNPOの記念写真集づくりでの一例です。2026年7月28日〜8月4日の7日間で撮影された約4,500枚超を処理し、そのうち1,961枚を評価しました。おすすめ度の内訳は「ぜひ載せたい335／良い972／候補に残す495／見送り159」です。処理する枚数や候補数は、案件の写真によって変わります。
写真の分類・採点にはClaude（Anthropic社のAI）を利用します。写真の枚数に応じた利用料がかかりますが、事前の品質フィルタで不要な写真を絞り込んでからAIにかけるため、無駄なコストを抑えられます。処理する枚数の目安から、あらかじめおおよその費用感をお伝えできます。
この仕組みのこだわり
先に「下ごしらえ」で数を絞る
いきなり全部の写真をAIに送るのではなく、先に自動チェックでピンボケや暗い写真をより分けます。AIにかける枚数が減るぶん、処理も早く、費用も抑えられる——手間をかける前に無駄を減らす、二段構えにしています。
「いい写真」を点数で見えるようにする
写真の良し悪しを、品質・表情・内容（テーマとの関わり）・構図の4つの観点に分けて点数にします。感覚になりがちな「いい写真」の判断を、点数と理由のひと言で残すので、「なぜこれを選んだのか」を後からきちんと説明できます。
大切な写真だから、やり直しがきく形に
あやしい判定は後からもう一度見直し、疑わしいものはよけておきます。仕分けは元の写真を動かさずコピーで行い、消す必要があるときもゴミ箱を経由。迷う場面はその都度ご相談しながら進めます。大切な思い出の写真を預かるからこそ、いつでも元に戻せるやり方にしています。
こんな方に向いています
周年記念誌や活動報告書、広報物の制作にあたって、数百枚から数千枚の写真の中から掲載する一枚を選ばなければならない事務局・制作担当の方に向いています。複数のスタッフや参加者から写真が集まってきて収拾がつかない、選定の基準を揃えたい、選んだ理由を後で説明できるようにしたい——そんな場面で力を発揮します。
一方で、写真が数十枚程度で目視でも十分に捌ける場合や、掲載可否を人の感性だけで一枚ずつじっくり決めたい場合には、無理に自動化する必要はありません。「量が多くて困っている」ときの下ごしらえの道具、という位置づけです。まずは手元の写真の状況をお聞かせください。