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  5. ガンプラ写真をAIで背景合成、公式ファンコミュニティの月間利用者が5倍|株式会社Gaudiyの導入事例

やさしく事例解説実施 2025.04 ・ 更新 2026.08.13

ガンプラ写真をAIで背景合成、公式ファンコミュニティの月間利用者が5倍

導入企業メディア・広告・コンテンツ
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支援企業株式会社Gaudiyシステム開発・実装
取り組み領域
ファンコミュニティの画像生成機能開発
使ったAI
画像生成AIと画像判定AI(Vertex AI/Gemini/AutoML Vision)
主な成果
月間アクティブユーザーが5倍に増加
ガンプラ写真をAIで背景合成、公式ファンコミュニティの月間利用者が5倍 のヘッダー画像※イメージ画像です

こんな方へおすすめのAI解説です

  • コミュニティの投稿が常連に偏っている
  • 初心者が投稿をためらってしまう
  • AIの生成物が世界観からずれるのが心配
概要困りごと工夫成果うちでも?企業

01 — Overview

どのようなAIの取り組み?

全体像

ガンプラ写真をAIで背景合成、公式ファンコミュニティの月間利用者が5倍 の全体像の図解

取り組みの概要

株式会社Gaudiy は、IP(知的財産)を持つ企業とファンコミュニティを共同で立ち上げる事業を展開しており、株式会社BANDAI SPIRITS と協同運営するガンプラ公式コミュニティ「ビルダーズノート」もそのひとつです。2025年4月、このコミュニティに「ガンプラデジラマメーカー」が正式リリースされました。利用者が組み立てたガンプラの写真をアップロードし、宇宙や砂漠といったシーンを選ぶと、AIが背景を生成して一枚の情景画像(デジラマ)に仕立てる機能です。開発基盤には Google Cloud、Google Kubernetes Engine (GKE)、Vertex AI が使われ、投稿された模型の種類を判定してIPの価値を損なう画像が表に出ないようにする仕組みには、AutoML Vision と Gemini が組み合わされています。

出典:株式会社Gaudiy の導入事例 | Google Cloud(発行元:Google Cloud)

02 — Problem

何に困って、AIを入れたのか

ビルダーズノートは2023年の立ち上げ以来、製作過程や完成品の写真を投稿し合う場として育ってきました。ただ、実際に投稿していたのは特別な塗装やデカール貼りまで手がける上級者が中心で、初心者は投稿を遠慮する傾向がありました。

編集部の見立てでは、ここでの詰まりは作る腕前の差そのものではなく、その差が写真という一枚の絵にそのまま出てしまう構造にあったのではないでしょうか。同じ模型でも、背景や光の演出があるかないかで見え方は大きく変わります。上級者の作品が並ぶ場に、机の上で撮っただけの写真を出すのは気後れする。コミュニティが抱えていたのは参加者の技能不足ではなく、見せ方の手段が一部の人に偏っている状態だったと考えられます。

03 — Key points

どうやって、うまくいったのか

IPを守るための判定を単一のモデルに委ねず、AutoML Vision と Gemini にそれぞれ異なる判定を任せた構成が、この取り組みの核心にあります。公式コミュニティである以上、投稿されたアイテムの種類を取り違えれば、IPの価値を損なう画像が表に出てしまいます。学習データが十分に揃わない立ち上げ期に、性質の違う二つの判定を突き合わせる形をとったことで、片方が外しても誤りがそのまま通過しない状態を作れたと考えられます。加えて、膨大な種類のガンプラと派生機体の特徴を定義する作業には社内のガンダムファンのメンバーが加わり、細かなバリエーションまで含めたデータ収集と検出システムの改良が続けられました。

出力の仕上げを8〜9割で切り上げなかった判断も、この設計を支えています。写真に写り込んだアクション ベース(模型を支える台)を消す、光源と影の向きを背景と合わせるといった調整は、技術の派手さとは無縁の地味な作業です。ただ、IPへの愛が強い人ほど生成AIの出力を厳しい目で見るという前提に立つなら、世界観からわずかにずれた画像が一枚出ることの損失は、平均的な精度の高さでは埋め合わせられません。ラスト ワンマイルに手をかける方針は、コミュニティの信頼を守るための投資だったと読めます。

基盤の選び方でも、任せる部分と手元に残す部分がはっきり切り分けられています。GKEの自己修復機能やGPUノードの自動スケールに運用と監視を委ねる一方、ノードの選択や、特定の処理に適したGPUの選び方といった性能とコストを左右する判断は自分たちで握る。実験段階で試した方法をそのまま製品に実装できる環境を選んだことも、試行錯誤の回数がそのまま品質に効いてくる画像生成の開発では大きかったはずです。

04 — Results

具体的に、どんな成果が出たのか

IPの検出精度は、オープンベータテスト開始からの1週間で50%から90%まで改善しています。2025年4月の正式リリース後はSNSに「これ無料でできるの?」といった好意的な反応が数多く寄せられ、月間アクティブユーザーは5倍に増加、新規登録も増え続けています。大阪・関西万博で株式会社バンダイナムコホールディングスが出展するパビリオンでも、実物大ガンダム像と来場者の記念撮影にデジラマ生成の技術が使われています。数字の伸びよりも、初心者が投稿に加わる導線ができた点に意味があると編集部は見ています。

改善・向上したこと
品質・安全性向上顧客満足度の向上月間アクティブユーザー増加
取り組み内容
新サービス・製品の開発既存システムへの組み込みAI・データ基盤の構築データ整備・アノテーション

05 — For your company

うちでも使える?

応用が効きそうなのは、利用者が何かを作ったり所有したりしているのに、それを見せる手段の差で発信をためらう人が出ている場面です。撮影や編集の腕前が参加のハードルになっている領域なら、生成AIで見せ方の部分だけを底上げする発想は移植できます。

一方で、権利者のいる題材を扱う場合は簡単にはいきません。生成物が世界観を外れていないかを判定する仕組みが必須になり、その判定基準を作れるだけの知識を持つ人が社内にいるかどうかが分かれ目になります。この事例では社内のガンダムファンがその役割を担いましたが、細かなバリエーションの違いを定義する工程は外部に丸ごと任せにくく、そこで止まりやすい部分でもあります。

試すなら、まず既存の投稿を数十枚並べ、その題材に詳しい人に「公開してよい/よくない」を仕分けしてもらう小さな検証から。判定の基準が言葉になるかどうかが、次に進めるかの判断材料になります。

06 — Company

この事例の支援企業

株

株式会社Gaudiy

システム開発・実装

2018 年設立のスタートアップ企業。「ファンと共に、時代を進める。」をミッションに掲げ、ブロックチェーンや生成 AI など Web3 時代の先端技術を活用し、IP のファンが国境を越えてつながる経済圏「ファン国家」の実現を目指す。エンタメ企業向けファンコミュニティ プラットフォーム「Gaudiy Fanlink」の開発・提供や、新しい経済のインフラをつくる「Gaudiy Financial Labs」を展開。バンダイナムコグループや集英社をはじめとする IP 企業へコミュニティを提供している。

この取り組みに関心があれば、
株式会社Gaudiyの公式情報をご覧ください

記事の情報

出典
株式会社Gaudiy の導入事例 | Google Cloud発行元:Google Cloud
作成
公開情報をもとに、WarpBiz編集部が調べてまとめた記事です。
実施時期
この取り組みの実施時期は2025年4月です(更新 2026.08.13)。
この記事に載っている企業の方へ
本記事は公開情報をもとに作成しています。内容の修正・削除をご希望の場合はこちらからご連絡ください。

07 — Category

カテゴリー詳細

どこで使ったか

部門
IT・通信の業務娯楽・スポーツ・アミューズメントの業務メディア・広告・コンテンツの業務
業務テーマ
IT・通信の業務›自社サービス・SaaSの開発
娯楽・スポーツ・アミューズメントの業務›ファン・チケット
メディア・広告・コンテンツの業務›投稿監視・権利保護動画・音声・写真の編集

どんなAIで

AIの種類
生成・クリエイティブ›画像生成AI
認識・検知›画像認識AI
対話・エージェント›生成AI
構築手法›機械学習モデル
活用データ
画像・動画・3D›製品・部品画像

何を使ったか

使ったAI
GeminiGoogle Vertex AIAutoML VisionVertex AI Model Builder
つないだシステム
Google CloudGoogle Kubernetes Engine
提供方式
カスタマイズ›個別開発
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