デスクトップの画像4000枚を解析するプロジェクト

2020年から2025年の間にダウンロードした4,000枚のデスクセットアップ画像をAIで解析して傾向をデータ化するプロジェクト

はじめに

Redditには、PCのデスクトップ環境をアップロードするカテゴリがあり、今回は、2020年から2025年の約5年間にわたり、 以下の主要なサブレディット（コミュニティ）から収集した約4,170枚の画像を対象に、ローカルAI（Llama 3.2-Vision）を用いて一括解析を行おう、というプロジェクトを正月休みの暇つぶしに実施してます。

collection

主な画像ソース： * r/battlestations * r/AverageBattlestations * r/Workspaces

本プロジェクトの目的は、これら膨大なサンプルデータを通じて、世界のデスク環境トレンドがこの5年でどのように変化し、どのような物理的構成が主流となっていったのかを、客観的なデータとして可視化することにあります。 ちなみにXからはダウンロードしてないです。ワシの好みもあってredditだけ。

解析の目的

主観的な「エモさ」ではなく、以下の物理的な事実（メタデータ）を抽出することを目的としました。

1. デスクレイアウト (Desk Layout)

   • Island（アイランド型）: モニターの背後に空間や窓があるか。
   • Wall-facing（壁寄せ）: デスクが壁にぴったりとくっついているか。
   • 目的：居住空間におけるデスクの「立ち位置」の変化を可視化する。

2. モニター枚数 (Monitor Count)

   • 画面が映っているデバイスをすべてカウント（モニター、テレビ、ノートPC等）。
   • 目的：マルチディスプレイ化の進行度を数値として記録する。

3. モニターの向き (Monitor Orientation)

   • 横置き（Horizontal）と縦置き（Vertical）の枚数内訳。
   • 目的：コーディングやSNS閲覧など、用途の変化による「縦画面需要」を特定する。

4. デスクシェルフの有無 (Desk Shelf)

   • モニターの下に、キーボードを収納したり小物を置いたりするための棚があるか。
   • 目的：デスク上の「立体的な整理」への意識変化を追跡する。

5. モニターの固定方法 (Monitor Mounting)

   • Monitor Arm: アームで浮かせているか。
   • Stand: 標準の脚（スタンド）で置いているか。
   • 目的：デスク面の有効活用（ミニマリズム）の進行度を測る。

6. デスク上の主要アイテム (Desktop Items)

   • キーボード、マウス、スピーカー、照明、植物などの有無をリストアップ。
   • 目的：周辺機器のアップグレードや、趣味嗜好（観葉植物など）の変遷を把握する。

技術スタック

今回の解析には、プライバシーと速度を考慮してローカル環境で完結するスタックを採用しました。

• GPU: NVIDIA GeForce RTX 4080 (16GB)
• AI Model: Llama 3.2-Vision:11b (via Ollama)
• Language: Python 3.10+
• Library: Pandas, Pillow, tqdm

解析スクリプトの工夫

4,000枚を安定して処理するために、以下の機能を実装しました。

• レジューム機能: 中断しても、CSVに記録済みのファイルはスキップして続きから再開。
• タイムアウト/エラー処理: PC内部の写真や解析不能な画像でAIがスタックしないよう、1枚あたりの処理時間に制限を付与。
• 軽量化: VRAMの消費を抑えるため、画像を動的にリサイズしてAIに投入。

使用したPythonコード（抜粋）

# AIへの監査（Auditor）プロンプト
prompt = """Analyze this image as a hardware setup auditor. 
1. Desk Layout: (Island / Wall-facing)
2. Monitor Count: (Number)
3. Monitor Orientation: (e.g., 1 Horizontal, 1 Vertical)
4. Desk Shelf: (Yes / No)
5. Monitor Mounting: (Monitor Arm / Stand)
6. Desktop Items: (List major items)"""


## 中間報告：AIによる一括解析の進捗状況

現在、自作PCのGPU（NVIDIA GeForce RTX 4080）をフル稼働させ、4,170枚の画像解析をリアルタイムで進行中です。

- **現在の処理速度**: 約 **2.75秒 / 枚**
- **全件完了までの見込み**: 約 **3時間弱**
- **実行環境**: Ollama + Llama 3.2-Vision:11b
<figure class="figure-image figure-image-fotolife" title="collection">[f:id:nikkatsu:20260102235043j:plain]<figcaption>collection</figcaption></figure>
### 解析中のコンソール画面（イメージ）
[分析中]: setup_image_0852.jpg
 ⏳ AI解析中...
 ✅ 事実記録完了
 18%|██▊         | 750/4170 [34:22<2:35:10, 2.75s/枚]