Visual Bank、AIの安全性向上データ「Qlean Dataset」に日本特化・マルチモーダル対応を追加

公開日:2026年03月13日

AI導入支援・コンサル

Visual Bank株式会社は3月12日、傘下のアマナイメージズが提供するAI学習用データソリューション「Qlean Dataset」において、新たなサービス提供を開始しました。生成AIの不適切な出力やコンプライアンスリスクへの対応が課題となる中、学習段階から安全性を高めるためのデータセットを提供します。日本特有の文脈や、画像・動画・テキストが複合するリスクにも対応し、より安全なAI開発を支えます。

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ポイント

1
生成AIの学習段階から安全性を設計する「Safety-by-Design」に対応したデータを提供
2
海外モデルでは対応が難しい「日本特有の文化的・法的文脈」に配慮
3
テキストだけでなく、画像や動画を含む「マルチモーダルな複合リスク」にも対応

背景とサービス概要

生成AI、特に画像や動画も扱うマルチモーダルAIの社会実装が進むにつれ、有害な表現や誤情報のリスク対応が緊急の課題となっています。事後のフィルタリングだけでは創造性と安全性の両立が難しく、学習の設計段階から安全性を組み込む「Safety-by-Design」の考え方が重要視されています。

Qlean Datasetの新サービスは、この考え方に基づき、大規模言語モデル（LLM）や画像生成モデル、Vision-Language Model（VLM）などの開発を支援します。具体的には、日本固有の倫理や法規制に即したプロンプト設計、画像とテキストの組み合わせで生じる複合リスクのデータ作成、知的財産権や公平性を考慮した評価ラベルの付与などを行います。

日本市場における具体的な課題と対応

サービスを開始する背景には、日本市場ならではの2つの課題があります。1つは、海外で作られたモデルが日本の文化的背景や著作権法、肖像権などの独自の法規制を十分に理解していないリスクです。もう1つは、無害な画像と問題のある説明文が組み合わさるなど、複数のモダリティ（情報の形態）が関わるリスクを判定する難しさです。

Qlean Datasetは、親会社のアマナイメージズが長年培ってきた国内の権利処理やビジュアルコンテンツに関する知見を活用します。これにより、日本の社会通念や法律に適合した、実運用を見据えた安全性データの提供を目指します。

提供するデータの具体例

サービスでは、AIの種類に応じて異なるデータを設計・提供します。
テキスト生成AI（LLM）向けには、海外の評価基準を日本に合わせて調整したデータや、不適切なプロンプト攻撃（Jailbreak）に対して安全に拒絶する応答例を作成します。
画像生成モデル向けには、特定の作家のスタイルを模倣していないか評価するデータや、国内のプラットフォーム基準に合わせた不適切コンテンツ（NSFW）の検知ラベルを提供します。
画像とテキストの両方を理解するVLM向けには、画像内のロゴとそれを悪用するテキストが組み合わさるリスクなど、複合的なリスクを判定するためのデータセットを整備します。