ポケモンTCG検索エンジン:AIを活用してすべてのカードを手に入れよう

新たなカスタム画像類似検索サービスにより、コレクター向けのトレーディングカード検索エンジンを構築できるようになりました。

Michal Lukáč, Ximilar
Michal Lukáč 2月 25, 2025
1分間 の読書
Card search engine by Ximilar

トレーディングカードゲーム(TCG)は、世界中の何百万人もの人々にとって、喜びと興奮をもたらしてきました。私にとっての始まりは、小学生の頃、友達と何時間もポケモンTCG遊んだことでした。ポケモンは単なるゲームではなく、文化的な現象であり、友人同士をつなぎ、戦略やコレクションについて熱い議論を交わすきっかけを与えてくれる存在です。

当社のオフィスでも、TCGにまつわるさまざまな思い出を持つスタッフがいます。ポケモンとともに育った者もいれば、マジック:ザ・ギャザリングの幻想的なアートに魅了された者もいます。また、スポーツカードの収集も、多くの人々にとって子供時代の大きな楽しみのひとつでした。特に私の国では、バスケットボールやアイスホッケーのカードが非常に人気でした。現在でも、トレーディングカードは世界中のファンやコレクター、スポーツ愛好者に愛され、プレイされ、収集され、投資対象となり、取引されています。その市場は拡大し続けており、コレクター向けのウェブサイトやアプリにおける画像処理や識別の自動化の需要も高まっています。

そこで当社は、トレーディングカードやスポーツカードなど、コレクター向けカードのオンライン検索システムを開発しました。このソリューションは、お客様のカードに合わせてカスタマイズ可能で、最短数日で導入できます。システムの中核を担うのは、AIを搭載した強力なカード識別エンジンで、REST APIを介して利用可能です。アプリからカードの画像を送信するだけで、その詳細情報が迅速かつ正確に返されます。このシームレスな統合により、トレーディングカードのスキャン、管理、記録、カタログ化が格段に容易になります。

カード用ビジュアルAIはどこで活用できるのか?

トレーディングカードゲーム(TCG、またはトレーディングカード)には、何万枚ものカードが存在します。基本的な画像分類モデル(TCGカテゴリー分類モデル)を画像認識のみで構築しようとすると、精度が低く、より複雑な問題には対応しきれません。

しかし、当社の高度な類似性検索システムを活用すれば、画像をもとにカードを識別・分類し、類似カードを見つけることが可能になります。一度適切にトレーニングを行えば、過去に一度も見たことのない膨大な画像データベースに対しても、高精度で対応できます。このシステムを使えば、eBayなどのオンラインマーケットプレイスにおけるカードのタイトル、セット、セットコード、リリース年、シリーズ、出品価格など、あらゆる情報を検索することができます。

ヒント:基本的な画像認識システムの仕組みについては、当社のコンピュータビジョンプラットフォームをご覧ください。カード検索システムの開発方法がわからない場合は、お気軽にお問い合わせください。

コレクター市場は巨大なビジネスであり、一部のカードは現在非常に高額で取引されています。もしかすると、あなたの屋根裏に眠る古いカードボックスの中に、リザードンコービー・ブライアントの貴重なカードが隠れているかもしれません。当社では、送られてきたトレーディングカードを自動的に分析するシステムを開発したり、お客様のモバイルアプリやスマートフォン向けアプリにこの機能を統合したりすることが可能です。

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収集品の認識、分析、グレーディング、データベースやマーケットプレイスでの検索を実現します。当社のAPIはコレクターによってコレクターのために作られました。

ビジュアル検索はトレーディングカード市場に何をもたらすのか?

私たちはこの1年間で、画像検索エンジンに応用可能な汎用的なビジュアルモデルをトレーニングできるシステムを開発してきました。すでに写真検索向けのビジュアル検索サービスを提供していますが、現在は主に一般的な画像やファッション画像向けに最適化されています。しかし、このシステムはトレーディングカード、コイン、家具・インテリア、美術品、不動産など、さまざまな分野に応用可能です。その活用範囲は無限に広がっています。

ここ数十年で、TCG(トレーディングカードゲーム)コミュニティは大きく成長しました。しかし、AI技術はこの市場でほとんど活用されていません。eBayが最初となるトレーディングカードのスキャンシステムを導入しましたが、小規模店舗向けにAPIとして提供されることはありませんでした。トレーディングカードとビジュアルAIは相性が良いため、私たちはこれを変えようと考えています。その解決策が、カード画像検索です。

ヒント:ビジュアル検索の活用方法については、「Visual Product Search」をご覧ください。

ビジュアルAIはどのTCGカードに役立つのか?

画像検索エンジンは、分類対象のカテゴリ数が1,000以上の場合に特に有効です。TCGでは、それぞれのカードが固有のカテゴリ(クラス)に該当するため、画像分類の難易度が高くなります。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた分類モデルでは、クラス数が多い場合に精度が低下しやすくなります。

例えば、ポケモンTCGには20,000枚以上、マジック:ザ・ギャザリング(MTG)には90,000枚以上のカードが存在します。同様に、バスケットボールカードや他のスポーツカード市場にも膨大な種類があります。そのため、私たちは以下のようなカード向けのビジュアル検索システムを構築できます。

ポケモン、マジック:ザ・ギャザリング、ロード・オブ・ザ・リング、アイスホッケー、バスケットボールカード… 私たちもこれらのカードが大好きです ☺
ポケモン、マジック:ザ・ギャザリング、ロード・オブ・ザ・リング、アイスホッケー、バスケットボールカード… 私たちもこれらのカードが大好きです ☺

現在、E-bayではトレーディングカードやスポーツカードを出品する際に、ビジュアル検索/認識技術が活用され始めています。しかし、この機能はE-bayのスマートフォンアプリでのみ利用可能で、カードのスキャンツールを使うことで平均価格や追加情報を取得できます。

私たちのカード画像検索サービスは、ウェブサイトやアプリに統合することが可能です。スマートフォン、PC、またはソートマシンとAPI接続することで、写真から正確なカードを素早く特定し、ユーザー体験を向上させることができます!

私たちは最近、ポケモンTCG、遊戯王、マジック:ザ・ギャザリング、ワンピースロルカナドラゴンボールなどのカード向けに、AI(ニューラルネットワーク)モデルをトレーニングしました。なぜこれらを選んだのか?ポケモンは世界で最もプレイされているTCGであり、シンプルなルールと巨大なファン層を持っています。MTGや遊戯王も非常に人気があり、さらに一部のカードは非常に高価で、取引量も膨大です!

このモデルを活用することで、ポケモンカード、MTG、遊戯王などのカードを97%以上の精度で逆検索するシステムを構築しました(画像の完全一致検索)。さらに、新機能の開発と精度向上を継続的に進めています。私たちの目標は、最も高精度で、最高のビジュアルAIベースの検索システムを提供することです。この検索システムを使えば、カードのエディション、言語、カード名、リリース年など、さまざまな情報を取得できます。

トレーディングカードゲーム(TCG)の識別システムを試したい場合は、Collectibles Recognitionサービスのカード識別エンドポイント(/v2/tcg_id)が最適です。もし、ご自身の画像コレクションに合わせた調整が必要な場合や、他のゲームやスポーツカードを対象とした識別が必要な場合は、お気軽にお問い合わせください。ご要望に応じたカスタムサービスを構築いたします。

AIによるカードの自動グレーディングと検査

現在、多くの企業がスポーツカードやトレーディングカードのグレーディング(評価)を手作業で行っています。しかし、当社のビジュアルAIは、カードの角の形状、傷、表面の摩耗、軽度の汚れ、折れ、ピント、枠線の状態を検出するようにトレーニングできます。画像認識モデルは、マークやセンタリングのズレ、傷、損傷した角やエッジ、印刷不良、その他の特殊な特徴を識別することが可能です。

例えば、PSA(Professional Sports Authenticator)は、独自のグレーディング基準(MINT)を開発し、自動カード評価を行っています。当社のプラットフォームと専門チームを活用すれば、1枚の写真をアップロードするだけで、カードのグレーディング作業を完全に自動化することができます。カードの評価や状態判定を行うための複数のソリューションを提供しています。

PSAグレーディング済みのベースボールカード
PSAグレーディング済みのベースボールカード

新しいカスタム類似性検索サービスにより、トレーディングカードの画像検索向けに、わずか数週間でカスタムソリューションを作成できます。その開発プロセスは非常にシンプルです:

  1. まず、お客様のニーズについてオンラインミーティングを行い、検索エンジンのトレーニングに必要なデータの取得方法について合意します。
  2. 当社の機械学習スペシャリストが、テスト用の画像検索データセットを作成し、カスタム機械学習モデルを数週間以内にトレーニングします。
  3. PoC(概念実証)の要件をすべて満たした後、システムを本番環境へ導入し、REST API経由で接続できるようになります。

コレクターアイテムの画像認識

機械学習モデルは、ポップカルチャー好きやコレクターだけでなく、さまざまな業界にも無限の可能性をもたらします。カスタムファッション検索エンジンのパーソナライズドレコメンド機能から、素材表面の微細な違いの自動検出まで、ビジュアルAIは日々進化しており、ルーチンワークをミリ秒単位で処理できるようになっています。この技術の可能性は無限であり、私たちは技術者としてだけでなく、プロフェッショナルなオタクとして、この分野に情熱を持っています ☺

現在、Ximilarは、トレーディングカード(TCGカード)、スポーツカード、マンガ、コミックなどのコレクターアイテムを識別・特徴分析・カテゴリ分けできる、即利用可能なコンピュータビジョンサービスをリリースしています。この技術をお客様のウェブサイトに導入したい場合は、ぜひご連絡ください!また、このシステムは、コイン、切手、紙幣などのコレクターアイテムにも適用可能です…

コレクターアイテム向けのカスタムAIソリューションにご興味がありましたら、メールでお問い合わせください。できるだけ早くご連絡いたします。当社のCollectibles Recognitionサービスでカードを識別したい場合は、app.ximilar.comからサインアップしてください。

Michal Lukáč, Ximilar

Michal Lukáč

CEO、AIエキスパート & 共同創設者

ミハルはXimilarのCEOであり、画像認識、ビジュアル検索、コンピュータビジョンを主な専門分野とする機械学習のエキスパートです。科学に興味があり、本を読むことやブラジリアン柔術を愛しています。

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