SendStock AI
SendStock AI · その他
SendStock AIは、ストック写真・ベクター・動画のタイトル、キーワード、説明文を生成するAIメタデータ生成ツールだ。数百ファイルをワンクリックで処理し、IPTC／XMPタグを書き込み、APIキー不要のローカルモデルで動く。
SendStock AI について
What Is SendStock AI
SendStock AIは、ストック素材ビジネスの地味で厄介な作業、キーワード付けに狙いを定める。Adobe Stock、Shutterstock、Freepikなど数十のサイトで写真やベクター、クリップを売るなら、公開前のアップロードごとにタイトル、説明文、タグの山が要る。500ファイルを手作業でこなせば一日が終わる。
アプリは画像や動画を1本ずつ読み、飽きを知らないAIキャプション生成ツールのようにメタデータを書き出す。分類はローカルの視覚モデルが担うので、自分で選ばない限りファイルがクラウドへ出ることはない。ストック素材の出品者向けツールとして、開発チームの前提は単純だ。出品者が気にするのは量である。製品全体がそう組まれ、まずバッチ、次に個別の調整という順番になる。
最大の難点は、主にWindowsとmacOS向けに作られている点だ。IPTCの埋め込みやAdobe Stockの分析といった深い機能はデスクトップ版の中にある。軽いWeb版は基本的な生成だけをカバーする。加えてクラウドAI機能にはクレジット制があり、サブスクの上にもう一段、管理すべき勘定が増える。
Getting Started
- SendStock AIのサイトでアカウントを作るか、WindowsまたはmacOS用のデスクトップアプリをダウンロードする。
- フォルダをアプリにドラッグして、画像や動画を追加する。
- AIにタイトル、キーワード、説明文を生成させる。出力を誘導したいときは自分でプロンプトを書く。
- メタデータを確認して手直しし、IPTC／XMPとしてファイルに書き込む。
- CSVを書き出すか、FTP／SFTPでファイルをそのまま自社の登録サイトへ送る。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- マイクロストックの出品者
- ストック向けツールを比べる人
- 動画とベクターの作り手
- 試しに始める副業の売り手
タスク
- フォルダを一括でキーワード付け
- メタデータを一か所で編集
- ストックサイトへのFTPアップロード
- IPTCとXMPメタデータの埋め込み
- どのキーワードが売れるか調べる
- 足りない素材を作る
シーン
- 撮影後にたまった分を片付ける
- 一つのアプリで流れを完結させる
- メタデータ生成をオフラインのまま保つ
主な機能
メタデータのバッチ生成
フォルダを放り込めば、SendStock AIは中のファイルを1回でまとめて処理する。公式はワンクリックで500枚を扱えると説明する。キーワード付けが「作業」であるのと「いつまでも空かない待ち行列」であるのとの差はここにある。タイトルとキーワードは一緒に出てきて、適用前にまとまりごと確認できる。
APIキー不要のローカルAIモデル
デスクトップアプリには自前のマシンで動く視覚モデルが入る。メタデータ生成はクラウドサービスに触れず、リクエストごとの枠も食わない。VRAMが足りれば、最大モデルで24 GBだが、オフラインでもクラウドに近い品質の出力が得られる。固定予算で大量に上げる人ほど、ここが効く。
IPTCとXMPの埋め込み
SendStock AIは、別の場所に貼るための表計算を渡す代わりに、IPTCとXMPの標準でタイトル、説明文、キーワードをファイル自体に書く。書き込む形式と上限サイズを選べ、CSV書き出しにもすべてが残る。ファイルの中に住むメタデータは、どの登録サイトへも一緒に移る。
FTPとSFTPのアップロード
キーワードを付け終えたファイルは、アプリからAdobe Stock、Freepik、123RFなどの登録サイトへFTPかSFTPで送れる。Proの利用者は複数のサーバーへ送れ、キーワード付けのあとに続きがちな手作業の転送を省ける。
Adobe Stockのポートフォリオ分析
Adobe Stockの出品者には、アプリがアカウントを同期し、売上データのダッシュボードを見せる。アップロード頻度、カテゴリ別の売上比率、よく売れるキーワード、実際のダウンロードから出した傾向が並ぶ。メタデータの判断を自分の数字で裏付けられる。
画像と動画の生成
SendStock AIはテキストから出品可能な画像と動画を作れる。画像はスタイルのプリセット、比率、バリエーション、4Kアップスケール、動画はカメラの動きと長さの調整に対応する。別の生成ツールを出さずにポートフォリオの穴を埋める手段になる。重い生成はAIクレジットを使う。
メリットとデメリット
メリット
- バッチ処理が数百ファイルを一度にさばき、大量に上げる人の最大の詰まりを取り除く。
- ローカルAIモデルがAPIキーなし、クラウドのリクエスト上限なしでメタデータを作る。
- IPTCとXMPの埋め込みがメタデータをファイルへ直接書き、どの登録サイトにも届く。
- FTP／SFTPアップロードが、取り込みから納品までを1つのアプリで閉じる。
- Adobe Stockのポートフォリオ分析が実際の売上を使い、稼ぐキーワードとカテゴリを指し示す。
デメリット
- IPTCの埋め込み、ポートフォリオ分析、ローカルモデルといった深い機能はデスクトップ版が要る。Web版はそこが弱い。
- 最大のローカルモデルは24 GBのVRAMを求めるので、普通のノートPCの出品者は軽くて精度の低いモデルに落ちる。
- クラウドAI機能はサブスクの上に載るクレジット制で、使い込む人には管理すべき二つ目の出費が生じる。
- 公開APIが無いため、メタデータ生成を自社の流れに組み込みたいチームはSendStock AIを直接呼べない。
よくある質問
ストック写真、ベクター、動画のタイトル、説明文、キーワードを生成する。フォルダを指定すれば、1ファイルずつ読んでメタデータを書き出し、あとから確認、編集、埋め込み、登録サイトへのアップロードができる。
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