デジタル・アーカイブで画像データを公開する有用性は高いが、画像に有用なメタデータを付与するために、発信者は多大な労力を要している。しかし、近年、人工知能技術による画像認識の進化が目覚ましく、さまざまな成果も報告されていることから、すでに流通している画像認識技術と、ブラックリストとホワイトリストを掛け合わせることで、画像データに対するメタデータ付与の省力化の実現性を調査した結果を報告する。検証手法として、スポーツに関連する画像データを先に50枚選定し、人工知能技術による流通ソフトに対象画像を認識させ、そこで認識されたラベルから、人手によりスポーツ分野の「ホワイトリスト」「ブラックリスト」を定める。その後、スポーツ関連画像データを読み込ませ、それをブラックリストとホワイトリストの内容に応じて自動振り分けした結果と、今後の発展性を報告する。
