カスタム指示
独自のワークフローに合わせて、特定の命名パターンや書式ルールへモデルを誘導するためのカスタム指示を追加できます。
AI Renamerとは？
AI Renamerは、ファイルの内容に基づいてAIでファイル名を変更できるデスクトップアプリです。画像や文書のファイルに、手作業で1つずつ名前を変更せずに、より説明的なファイル名を付けたい人向けの製品です。
このサイトでは、アプリを2つの処理モードで紹介しています。Local Mode は自分のモデルを使って実行するモード、Cloud Mode はホストされたAIモデルを使うモードです。これにより、ファイル処理をどのように行いたいかに応じて、ローカルでの制御と、よりシンプルなクラウドワークフローのどちらかを選べます。
この製品は、適用前に提案された名前をプレビューでき、サイトによると処理後にファイルは保存されません。また、バッチでの名前変更、カスタム指示、さまざまな画像・文書ファイル形式への対応も強調されています。
AI Renamerでできること
スマート認識
ファイル内容を解析して意味のある名前を生成します。画像コンテンツ、EXIFデータ、文書テキストに対応しています。
バッチ処理
ドラッグ＆ドロップのインターフェースとプレビュー手順で、名前の一貫性を保ちながら複数ファイルを一括で名前変更できます。
ファイル対応
JPG、PNG、GIF、WEBP などの画像に加え、PDF、TXT、その他のテキストベースの文書にも対応しています。
ローカルおよびクラウドのモデル対応
プライベートな処理にはローカルAIモデルを使用でき、セットアップに応じてクラウドやAPIベースのプロバイダーに接続することもできます。
Mac と Windows に対応
Mac と Windows 向けのデスクトップアプリとして利用できます。
利用シーン
“画像ライブラリの整理”
スクリーンショット、写真、グラフィックを、カメラやアップロード時のデフォルトではなく、実際の内容を反映したファイル名に変更します。
“文書フォルダの整理”
PDF、TXT ファイル、その他のテキストベースの文書を、後で検索しやすく識別しやすいファイル名にします。
“大量ファイルの一括名前変更”
大きなフォルダや一括インポートで一貫性が必要なときに、1つの命名方法を多数のファイルにまとめて適用します。
“プライバシーと利便性の選択”
自分のマシン上でファイルを処理したい場合はローカルモデルを、より簡単なセットアップを求める場合はクラウドモデルを使います。
“カスタム命名ワークフロー”
特定のパターンや書式ルールに従ってファイル名を付けたいときに、独自の指示を追加します。
よくある質問
AI Renamerはどのように動作しますか？
AI Renamerは、ファイルの内容を読み取り、説明的なファイル名の候補を生成し、適用前に結果をプレビューできます。サイトによると、処理後にファイルは保存されません。
どのAIモデルまたはプロバイダーに対応していますか？
サイトでは、Local Mode が Ollama、LM Studio、OpenAI、custom model support、Google AI Studio、Groq をサポートしていると記載されています。Cloud Mode では、厳選されたAIモデルを使用します。
どのファイル形式に対応していますか？
サイトに表示されている対応ファイル形式には、JPG、PNG、GIF、WEBP などの画像に加え、PDF、TXT、その他のテキストベースのファイルが含まれます。
料金体系はどのようになっていますか？
Local Mode は買い切りで、Cloud Mode はクレジット制です。Cloud Mode では、料金ページに1回の名前変更操作につき1クレジットが必要と記載されています。
複数のファイルを一度に名前変更できますか？
はい。機能一覧には、バッチ処理で複数ファイルを一度に名前変更できるとあり、インターフェースでは名前変更前に候補をプレビューできます。
クイック情報
- カテゴリ
- ファイル名の変更
- プラットフォーム
- Mac と Windows
- 処理モード
- Local Mode と Cloud Mode
- 対応ファイル形式
- 画像と文書
- 料金モデル
- 買い切りまたはクレジット制
- Webサイト
- airenamer.app
AI Renamer のトラフィック分析
トラフィックデータは参考情報としてご利用ください。
- ドメイン評価
- 31
AI Renamerの代替品
Document AI
cloud.google.com
Document AI is Google Cloud’s document-processing suite for extracting structured data, classifying documents, splitting composite files, and parsing text and layout. Developers can create processors in the Google Cloud Console or through an API, with options for pretrained and custom processing.