写真メタデータをAIで生成。ローカルで。
オンデバイスAIで、フォトライブラリにキーワード、キャプション、構造化メタデータを生成 — アップロードなし、サブスクなし、データがMacの外に出ることもなし。
macOS 26 の Apple Silicon Mac が必要
撮影データはあっという間に増える — あとで画像を見つけるのが大変であるべきじゃない
撮影のたびに何百、何千というファイルが残る。そして数週間後、あの一枚がどのフォルダにあるか思い出せない。手動のキーワード付けは遅く一貫性がない。クラウドのタグ付けツールはクライアントの仕事をサードパーティのサーバーにアップロードすることになる — 多くのフォトグラファーにとってそれは避けたいこと。
オンデバイスAIで写真を自動タグ付け
VisionTagger はMac上でビジョンモデルをローカルに実行し、画像を解析してキーワード、キャプション、構造化メタデータを自動生成。撮影全体を一括処理し、カタログワークフロー用にXMPサイドカーを書き出し、Finderタグを適用 — ファイルを一つもアップロードせずに。
撮影全体を一括でタグ付け
JPEG、PNG、RAW、その他の一般的なフォーマットのエクスポートが入ったフォルダをドロップするか、写真アプリから画像を選択。VisionTagger が一回の実行ですべての画像にメタデータを生成するので、ファイルを一つずつ開いてタグ付けする必要がない。
ワークフローに合ったメタデータスキーマを作成
一般的なキーワードにとどまらない。被写体、ロケーション、ムード、ライティング、構図、カラーパレットなどのフィールドを定義。スキーマをプリセットとして保存し、撮影ごとに再利用して一貫性のある検索可能な結果を得る。
XMPサイドカー、JSON、CSV、Finderタグなどにエクスポート
カタログワークフローにインポートできるXMPサイドカーファイルを書き出す。アーカイブパイプラインやポートフォリオツール向けにJSON、CSV、TXTをエクスポート。Finderタグを適用してSpotlightですぐに検索 — すべて一回の実行で。
例
システム要件
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macOS Tahoe 26.0 以降
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Apple Silicon 必須（M1 以降）
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大きめのモデルで最適なパフォーマンスを出すなら 16GB RAM 以上推奨
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モデル保存容量: 1 モデルあたり約 4–8 GB を見込んで（ローカルにダウンロード）
買い切り
VAT込み
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