[ブログ一覧に戻る](/ja/blog/)  **要約**：まず[9Pic BibTrack](/ja/products/bibtrack/)を使います。次に**Photos → Tools → Manual Tagging**を開き、自動処理で読み取れなかったゼッケン番号を追加します。[FaceFind](/ja/products/facefind/)と組み合わせれば、ゼッケンが隠れていても本人を見つけられます。これはタグ付け代行業者ではありません。AI処理後の例外対応です。 レース写真のタグ付けに、今も人の目が必要な理由 --------------------------------------------------------------------- **ゼッケン番号のタグ付けソフト**を探しているフォトグラファーが求めているのは、デスクトップのアルバム整理ソフトではありません。フィニッシュ地点やコース上で撮った数千枚の写真にゼッケン番号をひも付け、参加者が自分の写真を見つけられるようにする方法です。[9Pic BibTrack](/ja/products/bibtrack/)は、写っているゼッケン番号を自動で読み取ります。これが正しい最初のステップです。 ただし、最後のステップではありません。最もよく共有される写真ほど、ゼッケンが読み取りにくいものです。メダルが番号を覆っている、ジャケットのファスナーをゼッケンの上まで閉めている、ボトルが邪魔をしている、フィニッシュ後の誘導路で被写体ブレが起きている、といった写真です。すべてのファイルに手入力するタグ付け業者を雇っても、写っていない番号を作り出すことはできません。実用的なのはハイブリッドなワークフローです。読み取れる大多数はAIにタグ付けさせ、例外を手動で追加します。 これは、ギャラリーを[レース写真の手動タグ付けサービス](/ja/blog/manual-race-photo-tagging-service/)に送るのとは違います。ダッシュボードのツールは、処理を終えてイベントにすでにある写真が対象です。どの写真にゼッケン番号が付かなかったかを確認したうえで使います。 ゼッケン番号の手動タグ付けでできること --------------------------------------------------------- Manual Taggingは**Photos → Tools**にあります。処理済みの写真がギャラリー形式で表示されます。写真を探して開き、正しいゼッケン番号（複数可）を入力して保存します。追加したタグは、BibTrackがすでに検出したタグと統合されます。写真は、追加したゼッケン番号で検索できるようになります。 ### 読み取れる写真はAIがタグ付け 番号が写っている写真では、BibTrackが桁数、番号の範囲、英数字のパターンに対応します。 ### 見逃しは手動で補完 写真を開き、ゼッケン番号を追加して保存します。タグは検索のためのものです。既存の検出結果が消えることはありません。 ### 残りはFaceFindでカバー ゼッケンがまったく写っていなくても、セルフィー検索で本人を見つけられます。手動タグ付けは確認できる番号のためのもので、推測で付けるものではありません。 手動でタグ付けすべきとき、すべきでないとき --------------------------------------------------------------- 手動タグ付けが効果を発揮するのは、写真をまとめて処理し、漏れを確認できるようになってからです。20,000枚の写真があるレースで、最初に手を付けるべき作業ではありません。まずPhoto Configurationで、桁数、カテゴリーごとの番号範囲、パターンのルールを調整して検出を最適化します。取り込み後にルールを変更した場合は再処理します。そのうえで、残った写真にタグ付けします。 - **タグを付ける**：自動処理では見逃されたものの、番号を読み取れるフィニッシュ写真やメダル写真。 - **タグを付ける**：2〜3人分のゼッケンが写っていて、すべて検索できるようにしたい集合写真。 - **タグを付けない**：番号が見えない写真。ゼッケン番号を推測で作らず、FaceFindを使います。 - **ギャラリー全体を業者に送らない**：IPTCフィールドを手入力させる方法は、時間も費用もかかり、隠れたゼッケンにはやはり対応できません。 ダッシュボードで見逃したゼッケンをタグ付けする方法 --------------------------------------------------------------------------- 1. イベントの写真を処理し、BibTrackとFaceFindを実行します。 2. イベントを開き、**Photos → Tools**に移動して**Manual Tagging**を選びます。 3. ゼッケン番号で見つかるはずなのに見つからない写真を、検索するか一覧から探します。 4. ゼッケン番号（複数可）を入力して保存します。そのゼッケン番号で写真を検索できるようになります。 5. 同じような見逃しが多く残る場合は、次の処理の前にConfigurationで桁数や範囲のルールを広げます。 名前検索やスポンサー検索が必要なら、同じイベントで有効にしておきます。ゼッケン番号をタグ付けしても、家族が名前で検索するには[参加者リスト](/ja/blog/search-race-photos-by-name/)が、ブランドが写った場面を検索できるようにするには[キーワードの対応付け](/ja/blog/search-event-photos-by-sponsor/)が必要です。 BibTrackやFaceFindとの位置付け ------------------------------------- | 目的 | 使う機能 | タイミング | | --- | --- | --- | | 写っているゼッケンを大量に読み取る | [BibTrack](/ja/products/bibtrack/) | 処理中（桁数、範囲、パターンのルールを設定した後）。 | | 読み取れるのに見逃されたゼッケンを補う | Manual Tagging | 処理後、特定の写真に対して。 | | ゼッケンが写っていなくても本人を見つける | [FaceFind](/ja/products/facefind/) | レースでは常にセルフィー検索を有効にしておきます。ゼッケンが隠れるのはよくあることです。 | | 家族が名前で検索できるようにする | [名前検索](/ja/blog/search-race-photos-by-name/) | エントリーや計測から、ゼッケン番号と名前を対応付けたCSVを入手した後。 | タグ付けツールを比較するレースフォトグラファーは、Tagily、SportPxl、RaceTagger、FlashFrameといった同種のツールにすでにたどり着いています。重要なのは「きれいなゼッケンをソフトが読み取れるか」ではありません。ゼッケンがきれいに写っていないときにも、ギャラリーが機能するかどうかです。率直に言えば、その答えはハイブリッドなタグ付けとセルフィー検索の組み合わせです。 よくある質問 ------------------ ### 手動タグ付けはBibTrackの代わりになりますか？ いいえ。手動タグ付けは、AI処理後の漏れを補うものです。まず処理を行い、人には読めても自動処理では読み取れなかった番号の写真にタグを付けます。 ### 手動タグでAIが付けたゼッケン番号は上書きされますか？ いいえ。ゼッケン番号を追加することで、その番号で写真を検索できるようになります。このツールは漏れを補うためのもので、検出結果を消すためのものではありません。 ### 代わりにレース写真のタグ付けサービスに依頼すべきですか？ 例外が少なく、社内で確認する人がいない場合に限られます。写真の多いレースでは、すべてのファイルに手入力する業者は時間がかかり、隠れたゼッケンにはやはり対応できません。その比較については[タグ付けサービスの比較](/ja/blog/manual-race-photo-tagging-service/)をご覧ください。 ### ゼッケンがまったく見えない場合は？ 推測で入力しないでください。FaceFindを有効にすれば、参加者はセルフィーで写真を見つけられます。手動タグ付けは、確認できる番号のためのものです。 次のステップ ------------------ BibTrackでギャラリーを処理し、FaceFindを有効にしたまま、ゼッケン番号が付いていない写真を短時間で確認します。こうすれば、イベント全体を手入力の作業待ちに回さなくても、レース写真のタグ付けを正確に保てます。次のレースにこの流れを当てはめたい場合は、[デモを予約](/ja/contact/)してください。 AIが読み取れないゼッケンもタグ付け -------------------------------------------------- サンプルのギャラリーをお持ちください。BibTrack、FaceFind、短時間の手動タグ付けで、読み取れる番号、隠れた番号、写っていない番号をどうカバーするかをご紹介します。 [今すぐ始める](https://admin.9pic.ai/sign-up) [デモを予約](/ja/contact/)