機械学習用「猫種画像データセット」販売開始のお知らせ

この度PIXTAでは、「猫種画像データセット」の販売を開始しました。

豊富な画像を取り扱うPIXTAの強みを活かし、猫の健康と個体管理を支えるAI開発に貢献する、国内外の人気猫種約30種を収録した実写「猫種画像データセット」（1,000点）を作成いたしました。AIカメラによる行動モニタリング、体調変化の早期検知AIモデルの研究開発、保護猫の個体識別・迷子猫検索などにご活用ください。

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画像データセット概要

提供データの概要

名称	猫種画像データセット
データ数	1,000点
価格	99,000円（税込） ※各種アノテーションは有料にて承りますのでご相談ください。 ※別途納品手数料が発生いたします。
撮影場所	屋内・屋外　様々な場所
構図	様々な画角で猫一頭または複数頭が写っている
内容	国内外で人気のある猫種約30種類、各猫種10～40点ずつ、合計1,000枚の高品質な猫画像を収録したデータセットです。画像は屋内外のさまざまな環境で撮影されており、子猫から成猫まで幅広い年齢・毛色・体格・画角を含みます。収録猫種例：アビシニアン、アメリカンショートヘア、エキゾチック、オリエンタル、サイベリアン、シャム、スコティッシュフォールド、スフィンクス、ターキッシュアンゴラ、デボンレックス、ノルウェージャンフォレストキャット、バーマン　など ※撮影画像は加工・合成を行っていない実写素材です。 ※表情・ポーズ・背景・撮影条件は多様です。
特徴	商用利用可能撮影者から機械学習用データ活用の許諾取得済み

＜画像サンプル＞

想定する導入企業・活用分野

本データセットは、ペット・動物関連のAIサービスやプロダクトを開発している法人に幅広くご活用いただけます。特に以下のような分野での利用を想定しています。

ペットテック分野

AIカメラや見守りデバイスによる猫の行動モニタリング、留守中の健康状態推定、異常検知機能の開発

獣医・ヘルスケア分野

画像診断支援、体格や表情の変化から異常を早期に検知するAIモデルの研究開発

動物保護・自治体関連システム

保護猫の顔認識・個体識別・迷子猫検索など、自治体・NPOの管理システムへの活用

画像認識・分類AIの基盤データとして

猫種分類モデルや姿勢推定モデルの学習用データとして、学術研究・AI製品開発に活用可能

※PIXTA機械学習用画像・動画データ提供サービスでは猫のほか、犬種別の画像データセットも取り扱っております。犬猫両方のAIモデル開発を検討されている場合も、一括してご相談が可能です。

犬種画像データセット：https://pixta.jp/guide/?p=73252

提供背景

近年、日本国内では家族形態の多様化が進み、ペットと生活空間を共有する世帯が増えています。総務省の調査によると、一般世帯の約38％が単独世帯を占め（※1）、単独世帯では生活のパートナーとしてペットを迎えるケースも多く、ペット用品への支出も安定的に推移しています（※2）。一方で、環境省「動物愛護管理行政事務提要（令和6年度版）」（※3）によれば、令和5年度には自治体により約2万5千頭の猫が引き取られるなど、猫の個体管理や適切な飼養体制が重要な課題となっています。

また、2022年の改正動物愛護管理法の施行により、犬猫へのマイクロチップ装着と情報登録制度が開始され、個体を識別し管理する仕組みが制度として整備されました（※4）。こうした背景から、「迷子や逸走時の個体確認」や「多頭飼育環境における個体ごとの管理」「体調変化や異常行動の早期把握」が注目されています。

特に、猫は不調や痛みを外見から判断しにくいため、顔の筋肉の変化から痛みを評価する「Feline Grimace Scale」がScientific Reports誌（2019年）で報告されるなど、画像を活用した客観的評価の研究も進められています（※5）。また、ディープラーニングの発展により、動物の顔画像から個体を識別する研究も報告されており、画像を活用した個体識別技術は、マイクロチップを補完する可能性を持つ技術分野と位置づけられています（※6）。

こうした社会的・技術的背景を踏まえ、PIXTAでは猫の姿を多面的にとらえた高品質な画像データを整理し、AI開発用途で活用できる形にまとめました。

本データセットには各猫種10〜40点、合計1,000点を収録。屋内外の自然な環境で撮影された画像を中心に、子猫から成猫まで幅広い年齢、毛色、画角を含んでいます。猫種識別、個体識別、姿勢推定、行動解析など、猫の管理や観察を支援するAIモデルの基盤データとしてご活用いただけます。

＜出典＞

※1：総務省「令和2年国勢調査」

https://www.stat.go.jp/data/kokusei/2020/

※2：総務省統計局「家計調査」

https://www.stat.go.jp/data/kakei/

※3：環境省「動物愛護管理行政事務提要（令和6年度版）」

https://www.env.go.jp/nature/dobutsu/aigo/2_data/statistics/gyosei-jimu_r06.html

※4：環境省「犬と猫のマイクロチップ情報登録制度」

https://www.env.go.jp/nature/dobutsu/aigo/pickup/chip.html

※5：Evangelista, M.C. et al. (2019). Development and validation of a Feline Grimace Scale. Scientific Reports.

https://www.nature.com/articles/s41598-019-55693-8

※6：例：CNNを用いた猫顔認識研究

例示論文：Lin, T. Y., & Kuo, Y. F. (2018). Cat face recognition using deep learning. 2018 ASABE Annual International Meeting. American Society of Agricultural and Biological Engineers.

https://scholars.lib.ntu.edu.tw/entities/publication/03be5e19-0cbf-46ea-b7f6-6a49b8806fd3