Smart Image Sorterv1.0.0

最大500枚を一括仕分け · ローカルAI · カテゴリ別ZIP

写真整理を、もっと手軽に

画像をまとめて、AIでかんたん仕分け。

画像やフォルダを選ぶだけ。あらかじめ用意したカテゴリで、迷わず仕分けます。迷った画像だけ確認して、カテゴリ別ZIPで保存できます。

最大500枚をまとめて分類 ローカルAI 元画像のままカテゴリ別ZIP
完全ローカル処理
STEP 1

画像を追加

JPEG / PNG / WebP / AVIF。最大500枚。元画像は変更しません。

0枚
画像をここにドロップ

画像は外部へ送信されません。

STEP 2

分けたいカテゴリ

よく使う8カテゴリは最初からONです。必要なものだけ追加してください。

0個
まずはこの8カテゴリ

人物 / 動物 / 食べ物 / 風景 / 書類 / スクリーンショット / 乗り物 / 商品 が最初から選ばれています。

その他のカテゴリ 18
選択中
仕分け

準備ができたら仕分けを開始

選んだ画像を、ONにしたカテゴリへまとめて振り分けます。

0枚の画像0カテゴリ
画像と2つ以上のカテゴリを選ぶと開始できます。
AIは仕分けを始めると自動で準備します

作業は自動保存されます

分類結果と手動修正だけを保存します。画像本体は保存しません。

まだ保存されていません
作業データの管理
復元時は同じ画像を再選択してください。ファイル名・サイズ・更新日時で照合します。
STEP 3

仕分け結果を確認

「要確認」だけ見直せば、あとはカテゴリ別ZIPで保存できます。

まだ分類していません上で画像とカテゴリを選び、「仕分けを開始」を押してください。
AI処理とプライバシーについて
ModelTinyCLIP vision-only INT8
RuntimeNot loaded
Network実行時通信なし
  • 選択した画像はブラウザ内で処理し、サーバーへアップロードしません。
  • ONNXモデル・Transformers.js・実行ランタイムもこのHTML内に埋め込みます。
  • 画像Embeddingを一度だけ計算してメモリに保持し、カテゴリ変更時は画像を再解析せずテキスト側だけ再計算します。
  • 一致度は候補カテゴリ間の相対スコアであり、正答確率ではありません。
固定カテゴリのラベルEmbeddingはビルド時に事前計算します。

使い方と注意事項

基本操作

  1. 画像またはフォルダを追加します。
  2. 2個以上のカテゴリを用意します。プリセットは追加だけ行い、現在の内容を上書きしません。
  3. 「AIで分類する」を押し、要確認だけを中心に結果を見直します。
  4. CSV / JSON、または元画像を再圧縮しないカテゴリ別ZIPとして保存できます。

固定カテゴリについて

あらかじめ定義した固定カテゴリを使います。カテゴリごとの英語プロトタイプ文はビルド時にEmbedding化して配布します。

「要確認」について

1位と2位が近い、または1位の相対スコアが低い画像を要確認へ回します。一致度はカテゴリ候補の組み合わせで変わるため、AIの確信度・正答確率ではありません。

作業の保存・復元

分類結果と手動修正はブラウザ内へ自動保存します。画像本体は保存しないため、復元時は同じ画像またはフォルダを選び直してください。

プライバシー

配布版はモデルとランタイムを含む単一HTMLです。画像処理中のネットワーク通信をCSPでも禁止し、選択画像を外部へ送信しません。

HTMLを保存して直接開いても分類できます。大きなモデルを内包するためファイルサイズは大きくなります。

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