AIカードグレーディング – スポーツカードの事前評価を自動化

前回のブログ記事では、トレーディングカードを識別するための新しいAIサービスについて紹介しました。スポーツカード認識やスラブ情報読み取り用のAPIエンドポイントを新たに開発し、トレーディングカードゲーム（TCG）向けの類似ソリューションも提供しています。これらのソリューションは、大量のカードコレクションを分析・カタログ化するのに非常に役立ちます。また、その際、まだ開発中だったカードグレーディング用エンドポイントについても簡単に触れました。

本日、以下の3つのカード評価用の公開APIエンドポイントをリリースしました：

• カードグレーディング [Card Grading]: コーナー、エッジ、表面、センタリングを評価する最も複雑なエンドポイント
• カードセンタリング [Card Centering]: カードのセンタリングだけを計算するエンドポイント
• カードコンディション [Card Condition]: マーケットプレイス（例：eBay）に出品するためのカードの状態を簡易的に取得するAPI

今回の記事では、AIカードグレーディングソリューションについてさらに詳しく掘り下げます。このソリューションをどのように構築したのか、そのメリットとデメリット、PSAやBeckettのグレーディングサービスとの違い、そしてウェブサイトやアプリでREST APIを使って活用する方法について解説します。

AIカードグレーディングサービスをAPIとして提供

人工知能（AI）の進化により、私たちの日常生活のあらゆる場面でAIが活用されるようになりました。コレクタブルカードの分野も例外ではありません。多くのスタートアップが、カードのグレーディング（評価）、識別、スキャン、記録システムを独自に開発しており、その一部はeBayやPSAといった大手企業に成功裏に売却されています。以下はいくつかの例です：

• トレーディングカードのスキャンと価値評価のためにCollXが550万ドルを調達

• eBayがTCGplayerや3PM Shield LLCなど、コレクター業界の複数のスタートアップを買収

• コレクタブルカード取引プラットフォームAltが7,500万ドルを調達

• PSAが次世代グレーディングプロセスを導入するためにGenamintを買収

• AIトレーディングカードスタートアップLudexが800万ドルを調達

カードグレーディングがなぜこれほど人気なのかを理解するために、標準的なグレーディングプロセスと業界の仕組みを見ていきましょう。

標準的なグレーディングプロセス

カードグレーディングは、コレクタブルの世界で広く普及し、トレーディングカードをコレクター向けに公正かつ信頼性のある方法で評価する手段として人気を博しています。この方法は、カードの状態を公平に評価し、その真正性と価値を保証します。そのため、カードの価値を守りたいベテランコレクターや、市場を自信を持って探索したい初心者にとって魅力的です。

このプロセスは、専門家がカードを検査し、センタリング（配置）、コーナー、エッジ、表面といった特徴を確認する作業を伴います。標準的なグレーディングプロセスは以下のステップで構成されています：

1. 提出：コレクターがグレーディング会社にカードを送付します。

2. 認証：カードの真正性が確認されます。

3. 評価：カードの状態が評価され、1から10までのグレーディングスケールで専門家による評価が行われます。

4. 封入：評価済みのカードは保護ホルダーに封入されます。

5. ラベル付けと認証：カードの詳細と評価を記載したラベルが追加されます。カード情報は記録され、確認可能な状態になります。不正防止のため、特殊ラベル（不可視インク、QRコード、シリアル番号など）が使用されることもあります。

6. 返却または販売：評価済みのカードは所有者に返却されるか、より高い価値で販売されます。

グレーディングサービスの費用

カードの提出およびグレーディング費用は、会社やカードによって異なります。例えば、PSA（Professional Sports Authenticator）による最小のグレーディング価格は1枚あたり15ドルですが、高価なカードの場合はさらに高額になります。

例えば、Toppsのレアな野球カードや「マジック：ザ・ギャザリング」や「遊戯王」のノンスポーツカードをグレーディングする場合、数百ドルかかることもあります。現代のカードコレクションが数百枚ある場合、その費用は天文学的な金額に達することもあります。ただし、カードの状態や評価によっては、グレーディングがカードの価値を大きく引き上げることもあります。

従来のグレーディングのメリットとデメリット

従来のグレーディングは高額であるだけでなく、他にもいくつかの欠点があります：

• オフラインで時間がかかるプロセスであり、大規模なコレクション全体をグレーディングするにはあまり適していません。
• 一部のグレーディング会社では、最低提出価値（保険目的で使用される申告価値）を満たすカードしかグレーディングを受け付けないことがあります。
• また、多くの場合、ポケモン、マジック：ザ・ギャザリング、遊戯王、スポーツ系のToppsカードやPaniniカードなどの人気シリーズのカードのみが提出可能です。

もちろんメリットもあります。例えば、グレーディング済みのカードを物理的に封入したスラブはその真正性を保証し、専門家による多角的な視点からの評価が可能です（単なる画像1枚では得られない評価）。

とはいえ、グレーディングには多くのステップが含まれており、全体のプロセスには膨大な時間と労力が必要です。そこでAIグレーディングは、認証から評価、ラベリングに至るまで、全体のワークフローを効率化する手助けをします。

コンピュータービジョンは、印刷の欠陥を簡単かつ一貫して検出し、コーナーやエッジを個別に分析し、センタリングを数秒で計算することができます。そして、それを従来のコストのごく一部で実現します。

オンラインAIカードグレーディングREST APIサービスの紹介

高速かつ手頃な価格のAIカードグレーディング

私たちの目標は、PSA、BGS、SGC、CGCといった専門のグレーディング会社をAIによるカードグレーディングで置き換えることではありません。むしろ、コレクション全体の事前グレーディングが必要な方に向けて、より高速で一貫性があり、低コストの代替手段を提供することを目指しています。

当サービスの1つの用途として、カードの申告価値を自動で見積もることがあります。申告価値とは、PSAによるグレーディング後に見積もられるコレクタブルカードの推定価値のことです（PSAの説明はこちらをご覧ください）。

まず、カードの写真をAPIに送信するだけでグレーディングを依頼できます。当サービスから評価を取得した後、ビジュアル検索システムやカードIDを使用して価格ガイドを確認できます。実際には、カードの最終評価だけでなく、エッジ、コーナー、センタリング、表面に関する詳細な評価内容も得られます。その情報を基に、物理的なグレーディングにさらに費用をかけるべきか、あるいはeBayで販売するべきかを判断できます。

AIによるカードグレーディングはどのように訓練されているのか？

コンピュータービジョンと機械学習技術を活用したAIグレーディングシステムを構築するには、現実の使用例を模倣した大量のデータが必要でした。このデータの多くは、スマートフォンで撮影されたユーザー生成コンテンツ（UGC）を活用しています。

独自のデータセットを構築するために多くの時間を費やし、その過程で自分たちのカードを傷つけることもありました。開発当初から、スポーツカードとトレーディングカードゲーム（TCG）の両方に対応できるグレーダーを作ることを目指していました。さらに、異なる品質やカードの配置でも機能するような設計を追求しました。

AIカードグレーダーの構成

私たちのカードグレーディングソリューションは、特定のデータセットでトレーニングされた複数の機械学習モデルを統合しています。カードの写真をアップロードすると、まずシステムがその位置を正確に検出します。その後、カードの種類を判別します（スポーツカードかTCGカードか）。さらに別の認識モデルを使って、カードが表面か裏面かを識別します。

位置特定と基本的な識別が終わると、カードの各部分が個別に評価されます。コーナー、エッジ、カード表面、センタリングをそれぞれ評価するために、多数のモデルをグレーディング基準（PSAやBeckettなど）に基づいてトレーニングしました。

もちろん、カードの種類によって異なるアプローチが必要です。例えば、コーナーの評価では、スポーツカードには鋭いコーナーが求められる一方で、TCGカードは一般的に丸みを帯びたコーナーを持つため、異なる2種類のモデルを用意しています。

個別の評価結果を基に、カードのコンディション評価を含む最終的なグレードを算出します。また、別のモデルではサイン入りカードを識別します。サイン入りカードは通常、価値がより高いとされています。

AIカードグレーディングの大きな利点は、評価結果が視覚的に分かりやすいことです。そのため、グレーディングされたカードごとに、シンプルなレポート付きの画像も提供しています。この画像には、カードの各部分についての詳細な評価が表示されます。

AIと機械学習によるカードグレーディングの限界

もちろん、人間もAIもミスをする可能性があります。このシステムにもいくつかの制約があります。カードの評価を行うには、比較的高解像度で、良好な照明条件下で撮影された画像が必要で、画像の加工が少ないことが望まれます。

実際、最近のスマートフォンのカメラは、接写にはあまり適していないことが多いです。年々センサーが大型化し、AIが画像をアップスケールするため、写真が人工的にシャープになり、漫画のような効果が出ることがあります。これが評価結果を歪める可能性もあります。ただし、先ほど述べたように、私たちは実際の写真を用いてモデルをトレーニングし、その性能を徐々に向上させています。

オンラインAPIでカードをグレーディングしてみましょう

モダンバスケットボールカード

Ximilarアプリを使用して、AIグレーダーをテストしてみましょう。この目的のために、私はマイケル・ジョーダンのクラシックなバスケットボールカードを選びました。このカードはBGS（Beckett）によって6（EX-MT）と評価されています。私たちのオンライングレーディングシステムは、このカードに最終評価として6.5を付けました。センタリングがかなりずれていたため、システムは6/10と評価しました。ただし、表面の評価はかなり大幅に見落としているため、まだ完璧ではありません。それでも、最終評価はBeckettの評価に近い結果となっています。

評価内訳の画像では、システムがカードの各部分をどのように評価したかを見ることができます。画像にはラインが描かれており、コーナーやエッジに関する個別評価の詳細が表示されています。この透明性がアルゴリズムによるグレーディングへの信頼を高めることを願っています。

ヴィンテージベースボールカード

次に、サインのないヴィンテージスポーツカードの画像を見てみましょう。例としてエディ・マシューズのベースボールカードを選びました。

このカードに与えられた最終評価は6.0です。システムによるコーナーの平均評価値は4.0、エッジは7.0、表面は5.5、センタリングは7.0（左/右が36/65、上/下が38/62）です。

コーナーを詳しく見て、プロのグレーダーが同じ評価を付けるかどうかを考えることもできます。私個人としては、この評価は妥当だと思います。ただし、単一の画像から評価を得るのは難しい作業です。また、私たちは数値を小数点以下まで正確にすること（例：左上コーナーを4.12453と評価するなど）を目指しているわけではありません。これは手頃な価格で利用できるソフトな事前グレーディングソリューションを提供することが目的です。

カードの角が少しぼやけているため、理想的にはより鮮明な画像が望ましいです。しかし、角の状態は7～10グレードの範囲ではなく、むしろ低めの4～6グレードに該当すると確認できます。

最終評価はどのように計算されるのか？

コーナーとエッジの最終評価は、各部分の個別評価値の単純平均として計算します。センタリング評価モデルはBeckettグレーディングスケールに基づいてトレーニングしました。このスケールはPSAのスケールよりも厳しい基準を持っており、私たちの意見ではより優れた結果を提供すると考えています。この場合、センタリングで10点を獲得するには、上下および左右で50/50の比率が必要です。

良い点として、私たちはカードの各部分の評価値をすべて提供しているため、必ずしも私たちの最終評価をそのまま使用する必要はありません。独自の計算式を作成し、それを使って最終評価を算出することも可能です。

AIを活用したカードセンタリングAPI

一部のお客様は、カードのセンタリングだけを計算したいと考えています。そのため、この目的専用のエンドポイントも公開しています。このエンドポイントでは、カードの左・右・上・下の境界からのオフセット値を返します。オフセット値は相対値と絶対値の両方で提供されるため、アプリケーション内でセンタリングを視覚化することができます。APIの応答には、センタリングを視覚化した画像も出力の一部として含まれています。

簡易グレーディング（カードコンディション評価）

オンラインマーケットプレイスにカードを出品する際に、Near Mint（ほぼ新品）、Lightly Played（軽く使用済み）、Heavily Played（大きく使用済み）、Damaged（損傷あり）といったコンディションのみを確認したいお客様向けに、簡易評価用のエンドポイントを提供しています。このエンドポイント（/v2/condition）は、/v2/gradeエンドポイントに比べてはるかにシンプルで、コストも大幅に低いため、大量のデータ処理や世界中のコレクターショップに最適です。このAPIエンドポイントは、アプリケーションから呼び出すことができるほか、Fujitsuスキャナー（Fujitsu FI-8170）で撮影された画像やカードを分析するための専用スクリプトを作成することも可能です。また、カードの識別サービスが必要な場合、私たちのビジュアルサーチAIはポケモン、マジック：ザ・ギャザリング、遊戯王などのTCGを98%以上の精度で識別できます。

カードのコンディションは、TCGPlayerや E-Bay の形式、または当社独自のフォーマットで返すようリクエストできます。

/v2/conditionエンドポイントの詳細は、当社のドキュメントでご確認いただけます。

Ximilarカードグレーダーのテスト方法は？

当社のオンラインカードグレーダーAPIをテストするには、Ximilarアプリにログインしてください。すべてのプランのユーザーがテスト目的で利用可能です。また、現在公開デモも準備中です。

このシステムはまだ完全ではなく、人間のグレーダーも同様に完璧ではありません。安定性が高くほぼ完璧なソリューションを開発するにはもう少し時間が必要ですが、私たちは収集品業界におけるAIソリューションをより手頃でアクセスしやすくするという目標に向けて、正しい方向に進んでいると信じています。

まとめ

AIカードグレーダーは、コレクターコミュニティが活用できるXimilarの多くのソリューションの1つに過ぎません。他にも、「AI Recognition of Collectibles（収集品の自動検出・識別）」をご確認ください。このサービスは、あらゆる種類の収集品を自動で検出・識別する汎用的なソリューションです。

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