画像タグ付けAIで6,000件のタグ後埋め｜レート制限と戦う実装

Moeriumには6,000件の既存作品があります。これらに「#美少女」「#水着」「#夜景」のような検索用タグを後付けしたい。手作業は不可能。画像タグ付けAIに任せて、約108分で完走した実装を公開します。

使ったのは画像認識API

クラウドの画像認識APIは「画像を渡すと、写っている物体・シーン・属性をタグ列で返してくれる」サービス。Moeriumでは、確信度（confidence）が0.9以上のタグだけを採用しました。

課題：レート制限

無料tierのAPIには「20 req/min」のレート制限がありました。6,000件を直列に叩くと2時間はかかる。429エラー（Too Many Requests）を1件も出さずに完走するのが目標でした。

Claudeに書いてもらった対策

• 3,500ms間隔のスロットリング：20 req/min = 3秒間隔だが、安全のため3.5秒
• 失敗時の指数バックオフ：429が出たら待機時間を倍々に
• 並列度1（厳密直列）：制限超過を完全防止
• 進捗ログ：100件ごとに残り時間表示
• 中断耐性：処理済みIDをDBに記録し、再起動時はスキップ

結果：6,000件処理して429エラー0件、所要時間108分。設計通り。

「指示するだけ」で書ける時代

このスクリプトも1行も自分で書いていません。Claudeに「画像URLからAPIに渡してタグ取得→DB更新→3.5秒待機→次へ。429時は指数バックオフ」と伝えただけ。30分でスクリプト完成、108分でタグ付け完了。

精度はどれくらい？

confidence 0.9 以上のタグのみ採用したため、誤タグはほぼゼロ。一方で、AI生成画像特有の「不自然な構図」には正確に反応しないこともあります。これは画像認識AIの限界として割り切り。

採用したタグの傾向

• person / human face：ほぼ全作品で検出
• clothing系：衣装の種類（dress, swimwear, kimono等）
• setting系：背景（outdoor, beach, room等）
• mood系：表情（smile, calm等）

タグ → 検索 → 広告連動の流れ

タグは検索機能だけでなく、タグ連動型ネイティブ広告の仕組みにも使われます。「#水着」タグの作品を見ているユーザーには夏物アフィリ、「#コスプレ」には関連商品、というロジックを実装。タグはSNSの基幹データです。

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