FANZA / DLsite / Booth R18 CG集
販売品質チェックリスト 完全版 2026

採点カテゴリ概要

A. 生成品質（40点）

B. CG集構成品質（30点）

C. 一貫性品質（20点）

D. 販売品質（10点）

FANZA/DLsite 高評価作品の共通要素（実績ベース分析）

購買者レビューで多い高評価コメントTOP5

1. 「キャラがかわいい / 顔が好み」→ 顔可視性・美麗度が最重要
2. 「脱衣の流れがよかった」→ グラデーション設計
3. 「枚数が多くて満足」→ 量（最低200枚、理想600枚）
4. 「同じキャラが最後まで一貫している」→ 一貫性設計
5. 「いろんな体位が楽しめた」→ 体位多様性

実際の採点シート（自己採点用）

# quality_checker.py — 自己採点ツール
# 生成後に各項目を 0/50%/100% で評価してスコアを算出

QUALITY_CHECKLIST = {
    # === A. 生成品質（40点） ===
    "A1_face_visible": {
        "label": "顔可視性",
        "max_score": 8,
        "check": "全枚数の85%以上で顔が正面または振り返り方向で視認可能か",
        "auto_check": False,  # 目視確認必要
    },
    "A2_face_quality": {
        "label": "顔の美麗度",
        "max_score": 7,
        "check": "崩れた顔が全体の5%以下か",
        "auto_check": False,
    },
    "A3_resolution": {
        "label": "解像度",
        "max_score": 5,
        "check": "全画像が1024x1024以上か",
        "auto_check": True,  # PIL で自動確認可能
    },
    "A4_anime_style": {
        "label": "アニメスタイル固定",
        "max_score": 6,
        "check": "photorealistic な画像が0枚か",
        "auto_check": False,
    },
    "A5_hands": {
        "label": "手足品質",
        "max_score": 5,
        "check": "6本指・溶けた手が5%以下か",
        "auto_check": False,
    },
    "A6_color": {
        "label": "色品質（マゼンタ肌なし）",
        "max_score": 5,
        "check": "ピンク/マゼンタ肌が0枚か",
        "auto_check": False,
    },
    "A7_expression": {
        "label": "表情多様性",
        "max_score": 4,
        "check": "全枚数で3種類以上の表情バリエーションがあるか",
        "auto_check": False,
    },

    # === B. CG集構成（30点） ===
    "B1_gradation": {
        "label": "エロ度グラデーション",
        "max_score": 8,
        "check": "s1-s5の5ステージが適切に配分されているか",
        "auto_check": True,  # SCENE_DIST から確認可能
    },
    "B2_position_variety": {
        "label": "体位多様性",
        "max_score": 6,
        "check": "8種類以上の体位を使用しているか",
        "auto_check": True,
    },
    "B3_faceless_male": {
        "label": "男顔なし",
        "max_score": 7,
        "check": "男キャラの顔が映っている画像が0枚か",
        "auto_check": False,
    },
    "B4_crosssection_limit": {
        "label": "断面図制限",
        "max_score": 5,
        "check": "断面図が1Vol中1枚以下か",
        "auto_check": True,
    },
    "B5_camera_variety": {
        "label": "カメラアングル多様性",
        "max_score": 4,
        "check": "3種類以上のカメラアングルを使用しているか",
        "auto_check": False,
    },

    # === C. 一貫性（20点） ===
    "C1_outfit_consistency": {
        "label": "衣装一貫性",
        "max_score": 8,
        "check": "同一ステージ内で衣装・色が変わっていないか",
        "auto_check": False,
    },
    "C2_hair_body_consistency": {
        "label": "髪色・体型一貫性",
        "max_score": 7,
        "check": "1Vol内で髪色・体型がブレていないか",
        "auto_check": False,
    },
    "C3_skin_consistency": {
        "label": "肌色一貫性",
        "max_score": 5,
        "check": "milky/pale skin が全枚数で安定しているか",
        "auto_check": False,
    },

    # === D. 販売品質（10点） ===
    "D1_mosaic": {
        "label": "モザイク処理",
        "max_score": 4,
        "check": "FANZA規定(長辺1/100px以上)のモザイクが適切に処理されているか",
        "auto_check": False,
    },
    "D2_ai_tag": {
        "label": "AI生成タグ申告",
        "max_score": 3,
        "check": "FANZA/DLsiteへの投稿時にAIタグを付与したか",
        "auto_check": True,
    },
    "D3_thumbnail": {
        "label": "サムネ・サンプル品質",
        "max_score": 3,
        "check": "サンプル20枚が顔可視率95%以上のカットのみか",
        "auto_check": False,
    },
}

def calculate_score(results):
    """results = {"A1_face_visible": 1.0, "A2_face_quality": 0.5, ...}  (0.0/0.5/1.0)"""
    total = 0
    for key, item in QUALITY_CHECKLIST.items():
        score = results.get(key, 0.0)
        total += item["max_score"] * score
    return round(total)

# 使用例
# results = {k: 1.0 for k in QUALITY_CHECKLIST}  # 全部満点
# print(calculate_score(results))  # 100

プラットフォーム審査で即リジェクトされるNG（販売禁止）

品質NG（返品・低評価リスク）

自動チェック可能項目のスクリプト

# quality_auto_check.py
# 自動確認可能な項目のみ自動チェック
# 実行: python quality_auto_check.py --vol_dir "D:\...\output\vol_001"

import os
import json
from PIL import Image
from pathlib import Path

def check_resolution(image_path, min_size=1024):
    """A3: 解像度チェック"""
    img = Image.open(image_path)
    w, h = img.size
    return min(w, h) >= min_size

def check_scene_distribution(metadata_json):
    """B1: SCENE_DIST チェック（metadata.json から確認）"""
    with open(metadata_json) as f:
        meta = json.load(f)
    stages = [m.get("stage") for m in meta]
    dist = {s: stages.count(s) for s in ["s1","s2","s3","s4","s5"]}
    # s5 > s4 > s3 > s2 > s1 の順になっているか
    return dist.get("s5",0) >= dist.get("s4",0) * 0.8

def check_position_variety(metadata_json):
    """B2: 体位バリエーション（最低8種類）"""
    with open(metadata_json) as f:
        meta = json.load(f)
    positions = set(m.get("position","") for m in meta)
    return len(positions) >= 8

def run_auto_checks(vol_dir):
    vol_dir = Path(vol_dir)
    images = list(vol_dir.glob("*.png")) + list(vol_dir.glob("*.jpg"))

    results = {}

    # A3: 解像度
    low_res = [img for img in images if not check_resolution(img)]
    results["A3_resolution"] = 1.0 if len(low_res) == 0 else max(0, 1.0 - len(low_res)/len(images))

    # B1, B2: メタデータから確認
    meta_path = vol_dir / "metadata.json"
    if meta_path.exists():
        results["B1_gradation"] = 1.0 if check_scene_distribution(meta_path) else 0.0
        results["B2_position_variety"] = 1.0 if check_position_variety(meta_path) else 0.5

    print("=== Auto Check Results ===")
    for key, val in results.items():
        status = "OK" if val >= 1.0 else ("PARTIAL" if val > 0 else "NG")
        print(f"{key}: {status} ({val*100:.0f}%)")

    return results

if __name__ == "__main__":
    import sys
    vol_dir = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else "."
    run_auto_checks(vol_dir)

適用ファイル: D:\projects\fanza3_mass\scripts\quality_auto_check.py として保存。Vol生成後に実行して自動チェック可能な項目を事前確認してから目視チェックに移る。