【Visual Bank株式会社】 Visual BankのQlean Dataset、国産基盤モデルの継続性を担保する安全性領域の取り組み、国立情報学研究所とVLM安全性評価データセット「msts-japanese」に画像データを提供

Visual Bankは、傘下のアマナイメージズが展開する「Qlean Dataset」の実写画像を、国立情報学研究所のVLM安全性評価データセットに提供しました。
画像は、NII-LLMCが構築した「msts-japanese」に採用され、2026年7月7日にHugging Faceで公開されています。
日本語プロンプトと日本の生活文脈に即した、マルチモーダルAIの安全性評価に利用できます。

記事の概要

Visual Bankは、子会社アマナイメージズの「Qlean Dataset」から、権利処理済みの実写画像を提供しました。
画像は、国立情報学研究所 大規模言語モデル研究開発センター（NII-LLMC）が構築したVLM安全性評価データセット「msts-japanese」に採用されました。
同データセットは2026年7月7日にHugging Faceで公開され、利用登録制で提供されています。
MSTSの400件のうち330件には日本語訳と日本語の参考回答が付与され、82件には日本の生活文脈に対応した画像と専用のプロンプト、参考回答が追加されています。
利用目的はLLMの安全性向上に限定され、商用利用は可能ですが、再配布はできません。
NII-LLMCの研究では、同じ画像に対するプロンプトを英語から日本語に変えるだけで、検証した3つのVLMすべてで不適切性が2〜3倍に増加しました。
今回の画像提供により、基盤モデルの開発企業や研究機関は、日本語と日本の生活文脈に即したマルチモーダル安全性評価を、権利処理済みの実写画像で実施できます。

記事のポイント

1. 日本語評価データを公開： 「msts-japanese」は、MSTS 400件のうち330件を日本語化し、82件に日本の生活文脈に対応した画像を追加しています。
2. 日本語でリスクが変化： NIIの研究では、同じ画像でも英語から日本語に変えるだけで、3つのVLMすべてで不適切性が2〜3倍に増加しました。
3. 権利処理済み画像を提供： 提供画像は権利処理済みの実写で、AI生成画像を含まず、安全性評価やレッドチーミングに利用できます。

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