GS1商品画像規格｜ファイル名の付け方と白背景ルール

スーパーの仕入れ担当から「GS1に準拠した画像をください」と言われ、データプールのリンクが送られてくる。多くのブランドはこれを「白背景でお願いします」と読み替え、前回代理店から受け取ったものをそのまま送ります。そして理由の説明もないまま差し戻される。小売側から見れば、曖昧なところなど一つもなかったからです。

GS1商品画像規格は、好みのスタイルを述べたものではありません。パッケージのどの面を用意するか、背景、ピクセルの範囲、そしてそれらすべてを順番に符号化したファイル名までを決めています。準拠した名前を読めば、ファイルを開かなくても、そのファイルがパッケージの正面を、真正面から、未開封の状態で、英語で写したものだと分かります。受け取る側が当てにしているのは、まさにこの読み取りやすさです。

作り込みやすく、しかも送る前に確認しやすい失敗が2つあります。完全な白ではなく「ほぼ白」の背景と、解析できないファイル名です。どちらも撮り直しは要りません。

この規格が実際に定めていること

内容の大半はすでに文書化されていて、人がファイルを開く前に機械でチェックできるほど厳密です。2024年4月に承認されたリリース4.4は、次のように定めています。

• 背景は白（RGB 255,255,255）または透過。クリッピングパスの付与が推奨されます。TIFFのように透過背景のまま保存したマスターでは任意ですが、それでもGS1は、ファイルサイズを抑えるためにパスを付けて白に統合することを勧めています。
• 被写体は中央に置き、キャンバスのおよそ95%を占めること。
• ウェブ用商品画像は900x900から2400x2400ピクセルの範囲に収まり、高解像度版は2401x2401から4800x4800までです。
• 主要な4種類すべて――ウェブと高解像度、それぞれ補助要素のあり・なし――はLZW圧縮のTIFFで保存します。JPGとPNGが登場するのは最適化系だけで、副次的な種類は形式を問いません。
• 署名、ウォーターマーク、圧縮によるノイズ、補間はいずれも不可。つまり、小さなファイルを引き伸ばして規定のピクセル帯に押し込むことはできません。
• 賞味期限やシリアル番号といったロット情報は、削除するかプレースホルダーに置き換えます。

白い背景紙を撮った写真で、白が255,255,255になることはまずありません。実際には248や251といった値が撮影のたびに揺れ動きます。Amazon商品画像の白背景ルールで出品者がはまるのと、まったく同じ罠です。

ファイル名を項目ごとに読む

この命名は、何文字目に置かれたかで意味が決まる方式です。だからこそ機械が読めます。各スロットは1文字が1つの意味を担い、順番が入れ替わることはありません。ただし、最適化系・副次的・技術系の一部の種類はもっと長いコードを使うので、その表は個別に確認してください。

1〜14文字目はGTIN、15文字目はアンダースコア、そして16〜19文字目がそれぞれ1つの値を持ちます。

• 16文字目、画像の種類。 主要な種類はAウェブ商品画像、B補助要素付きウェブ画像、C高解像度商品画像、D補助要素付き高解像度。最適化系はHモバイル対応ヒーロー画像、U最適化ヒーロー画像、E360°/3Dシリーズ、3DR3Dレンダリングです。
• 17文字目、面（フェイシング）。 0該当なし、1正面、2左、3上、7背面、8右、9下。規格が挙げるのはこの7つだけで、4・5・6はありません。ラベルや技術系の画像には、代わりに16文字目の専用コードが割り当てられます（L4原材料、L62Dバーコード）。
• 18文字目、向き。 C中央、L左、R右、N俯瞰角度なし。
• 19文字目、状態。 通常の商品画像なら1パッケージ入り、0パッケージ外、Aケース、B内装、C生・未調理、D調理済み、M開封したケース、Pパレットまたは什器。補助要素付きの種類には、皿に盛る・スタイリング・演出・手に持つ・着用・使用中がさらに加わります。

20文字目から先はすべて任意で、アンダースコア区切りです。言語コード、MMYY形式の終了日、s01のような連番などが入ります。仕上がった名前はGTIN_A1N1_en_s01.tifのように読めます――正面、俯瞰角度なし、パッケージ入り、英語、連番の1番目、という意味です。

実際に必要な面はどれか

どれを正面とするかは、判断に委ねられていません。規格は商品の「デフォルトフロント」をGS1包装・製品計測規格に委ね、残りは左・上・背面・右・下という決まったカットです。奥行きのある商品では、上方向に15度の俯角をつけた正面中央のビューが推奨されます。ブリスターパックのように奥行きがほとんどない平たいものは、俯瞰角度0度で撮ります。つまり、どのカットを何枚撮るかで悩む場面は、ほとんど残りません。

カメラで白を追うより切り抜きが確実な理由

撮影の段階で白を出そうとすると、2つのことがうまくいきません。背景紙が均一に255へ届かないこと、そしてパッケージが台に接するところに、たいてい接地影が出ることです。しかもそのグレーのピクセルは、チェックがまさに見にいく場所にあります。

商品を切り抜いてしまえば、白の値は照明まかせの結果ではなく、自分で決める数値になります。remover.bgのエディターで切り抜きを任意の背景色に載せ、純白に設定しましょう。デジタルで作られる面なので、値は正確に255,255,255で、グレーがかることも接地影が残ることもありません。あるいは透過PNGのまま渡して、受け取り側に合成してもらう手もあります。背景のルールは、どちらも認めています。

サイズを合わせるのは、切り抜きのあとにデザインツールでやる仕事のままです。

商品ラインごとまとめて処理する

提出する画像が1枚で済むことは、まずありません。40 SKUに3〜4面をかければ、120枚から160枚。その一つひとつに、同じ背景と、解析できる名前が要ります。

25 MBのアップロード上限に収まるPNGかJPEGのコピーを背景削除APIへ送り、同じスクリプトの中でGTIN・面・状態の各項目からファイル名を組み立てます。名前が、夕方6時に誰かが手で打ったものではなく、データから生まれるようにするためです。一括処理はAPI専用で、TIFFのマスターを作る工程は自前の画像ツールで別に進めます。

一式を送る前に

品目の並びの両端から2ファイルを抜き出し、隅とパッケージのすぐ横にカラーピッカーを当てて、どちらも255,255,255と出ることを確認します。次に、ファイル名を3つ、項目として声に出して読んでみましょう。その文字列が画面の画像を言い当てているなら、機械的な失敗は2つとも片づいています。読み上げた項目と画像が食い違うなら、直すべきは撮影ではなく、名前を組み立てているスクリプトのほうです。あとはデータプール独自のルールが、その上に乗るだけです。