SAM 2

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ツール紹介:

SAM 2 AIは画像・動画の物体切り出しを高速高精度で。クリック/ボックス/マスク対応、Apache-2.0のオープンソース。
登録日:

2025-10-21
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ツール情報

SAM 2 AIとは？

SAM 2 AI は、Meta の Segment Anything Model 2（SAM 2）を基盤とした、画像と動画にまたがってオブジェクトをピクセル単位で切り出すための統一モデルです。ユーザーはクリック／ボックス／マスクといった簡単な入力（プロンプト）を与えるだけで、あらゆるフレームから対象を素早く正確に選択できます。画像セグメンテーションと動画セグメンテーションの双方で高い精度を発揮し、フレームごとの手作業を減らしてアノテーションや編集ワークフローの効率化に寄与します。モデルはオープンソースとしてApache 2.0 ライセンスで公開されており、研究からプロダクションまで幅広い用途での導入・カスタマイズが可能です。軽微なプロンプトで高品質なマスクを得られるため、データセット作成、ロトスコーピング、領域抽出、背景除去などの処理を短時間で実行できます。また、既存のビジョンパイプラインやスクリプトから同一モデルを活用でき、画像・動画をまたいだ一貫したセグメンテーション体験を提供します。

SAM 2 AIの主な機能

画像・動画の統一セグメンテーション：同一モデルで静止画と動画フレームの両方に対応し、一貫した出力品質を実現。
プロンプト可能な選択：クリック、バウンディングボックス、既存マスクなどの入力から対象オブジェクトを即時に抽出。
高速・高精度：少ない操作で高品質なピクセルレベルのマスクを生成し、作業時間を短縮。
オープンソース（Apache 2.0）：商用利用を含む幅広い利用に適し、組み込みや拡張がしやすい。
アノテーション効率化：半自動アノテーションを支援し、データセット作成や品質管理を加速。
連続フレーム処理に適合：動画内の連続フレームでも安定した領域抽出に活用可能。
統合しやすいワークフロー：スクリプトや既存ツールチェーンに取り込みやすく、自動化・バッチ処理に対応しやすい設計。

SAM 2 AIの対象ユーザー

コンピュータビジョンの研究者・MLエンジニア、データアノテーションチーム、MLOps/プロダクト開発者、動画編集者やモーショングラフィックス制作に携わるクリエイター、EC・広告クリエイティブ担当、品質検査や点検業務で画像解析を利用する現場などに適しています。インタラクティブに素早く領域を切り出したい場面や、大量データのセグメンテーションを省力化したいケースで特に効果を発揮します。

SAM 2 AIの使い方

開発環境を準備する：Python環境を整え、推論に必要な依存パッケージとGPU環境（必要に応じて）を用意します。
モデルと重みを取得する：公開リソースから SAM 2 のモデル重みを取得し、ローカルまたはサーバーに配置します。
入力データを用意する：画像、動画、あるいは動画から切り出した連番フレームを読み込みます。
プロンプトを与える：対象オブジェクトに対してクリック／ボックス／マスクのいずれか（または組み合わせ）でヒントを入力します。
推論を実行する：モデルでセグメンテーションを実行し、ピクセルレベルのマスクを生成します。
結果を確認・調整する：必要に応じて追加入力を与え、マスクの境界や漏れ・欠けを補正します。
出力をエクスポートする：マスク画像や関連メタデータを保存し、編集・学習・解析ワークフローに組み込みます。

SAM 2 AIの業界での活用事例

メディア・映像制作では、ロトスコーピングや背景差し替え用の高品質マスク生成に活用され、手作業の反復を削減します。EC・広告分野では、商品画像の切り抜きや背景除去を効率化し、制作スループットを向上。製造・インフラ領域では、点検画像の領域抽出や異物検出用のアノテーション作成を支援します。研究・教育用途では、大規模データセットの半自動アノテーションやプロトタイピングを加速し、モデル評価の再現性向上にも寄与します。

SAM 2 AIの料金プラン

SAM 2 AI のモデルはApache 2.0 ライセンスでオープンソースとして公開されています。モデル自体は無償で利用可能で、商用利用もライセンス条件に従って実施できます。導入・運用に伴う計算資源（GPU など）やインフラ構築・保守に関するコストは利用者側で発生します。

SAM 2 AIのメリットとデメリット

メリット：

画像・動画を横断する統一セグメンテーションで、一貫した結果を得やすい。
クリックやボックスなどの少ない操作で高精度なマスクを生成し、作業効率を大幅に改善。
オープンソース（Apache 2.0）のため、商用を含む幅広い活用・カスタマイズが可能。
アノテーションや編集の前処理を半自動化し、コストと時間を削減。
既存のパイプラインに組み込みやすく、スクリプトベースでの自動化にも適する。

デメリット：

高いスループットを得るにはGPUなどの計算資源が必要になりやすい。
非常に長い動画や多数オブジェクトの処理では計算負荷・メモリ使用量が増大する。
結果品質はプロンプトの与え方や入力画像の条件に依存し、後処理が必要な場合がある。
特定ドメインや特殊な画質条件では、ワークフロー側の調整・工夫が求められる。

SAM 2 AIに関するよくある質問

質問：画像と動画のどちらにも使えますか？
回答：はい。単一のモデルで静止画と動画フレームの双方に対して物体セグメンテーションを実行できます。
質問：どのような入力でオブジェクトを指定しますか？
回答：クリック、バウンディングボックス、既存のマスクなどのプロンプトを用いて対象を指定します。
質問：商用利用は可能ですか？
回答：Apache 2.0 ライセンスの条件に従うことで商用利用が可能です。
質問：GPUは必須ですか？
回答：高解像度や大量処理で高速に推論するには、一般的にGPUの利用が推奨されます。
質問：どのような出力が得られますか？
回答：対象オブジェクトのピクセルレベルのマスクが得られ、編集や学習、解析の前処理に活用できます。
質問：追加の学習は必要ですか？
回答：通常は事前学習済みの重みをそのまま利用できます。用途に応じて前処理・後処理やワークフローの調整で精度を高められます。