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2026年

MIXI/FC東京(試合写真の自動選定)

MIXI が FC 東京向けに、画像認識モデルと生成 AI で試合写真を自動分析・選定するシステムを構築した。1試合あたり約1万枚の写真を担当者が目視で1枚ずつ確認していた運用を置き換えるものである。

地域日本
導入段階部門導入
使用ツール画像認識モデル、生成AI、Amazon Aurora DSQL

背景・課題

FC 東京では、試合ごとに公式カメラマンが撮影した約1万枚の写真を、試合当日に Web 公開するマッチレポートなどのマーケティング・広報用途に使っている。これまでは担当者が目視で1枚ずつ確認しながら選定しており、時間がかかることでタイムリーに写真素材を活用できないことが課題だった。開発・運用を担うのは少人数のチームで、データベース管理に人手をかけられない事情もあった。試合は週1〜2回で主に土日に開催されるため、処理が短時間に集中する一方、試合と試合の間はアクセスが発生しない時間帯が生じる。

取り組み内容

画像認識モデルと生成 AI を組み合わせて自動的に写真を分析・選定し、Web UI から候補を素早くプレビューできるシステムを新規構築した。稼働に波のあるワークロードに合わせ、メンテナンス不要で使った分だけ課金されるサーバーレスのデータベースを採用した。

成果・効果

1試合あたり約1万枚の写真が対象。登録されるレコード数はタグだけで約5〜6万件に達する。データベースを含むアプリケーション全体を実質1名で開発している。

写真の分析・選定が自動化され、Web UI から候補を素早く確認できるようになった。タグだけで約5〜6万件のレコードを扱いながら、データベースを含むアプリケーション全体を実質1名で開発・運用している。

教訓・ポイント

撮影枚数が多く公開が急がれる業務は、AI による一次選別の効果が大きい。処理が週末に集中するような波のある処理は、使った分だけ課金される構成と相性が良い。

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