WebスクリーンショットからHTMLコードを復元する革新：WebSightデータセットの力
現代のインターネットは、無数のウェブサイトで溢れています。これらのウェブサイトは、ユーザーインターフェイスの観点から魅力的に設計されているだけでなく、その背後にあるHTMLやCSSといった構造的コードが機能的かつ効率的に構築されています。しかし、ウェブの進化とともに新たな課題も生まれました。その一つが、「ビジュアルデザイン」と「コード構造」の間のギャップを埋めるという問題です。つまり、ウェブページの見た目（スクリーンショット）から、その構造（HTMLコード）を自動的に再構築できるようにすることです。
この課題に挑戦すべく誕生したのが、「WebSight」という画期的なデータセットとその研究成果です。Hugging Faceのブログ記事「Unlocking the conversion of Web Screenshots into HTML Code with the WebSight Dataset」では、この革新的な取り組みについて詳細に紹介されています。今回は、その内容をわかりやすくまとめながら、WebSightがなぜ重要か、そして今後どのような未来を導いていくのかについて詳しくご紹介します。
WebスクリーンショットからHTMLを生成するという課題
ウェブ上には膨大な量のウェブデザインがありますが、それらに伴うHTMLコードを整備・再利用することは容易ではありません。たとえば、あるウェブページのスクリーンショットから同等のHTMLコードを再構築したい場合、その変換には熟練したフロントエンド開発者が必要です。さらに、開発者の作業には主観が混ざることもあり、完全な再現には非常に多くの時間と労力を要します。このような背景により、「ビジュアル→HTML」の変換の自動化は大きな意義を持つのです。
そこで注目されたのが、コンピュータビジョンと自然言語処理の進展を組み合わせて、スクリーンショット画像をもとにHTMLコードを自動生成するという技術。近年の大規模言語モデル（LLM）と画像認識の進化により、このアイデアは理論から実用可能性のある技術へと進化しています。
WebSightとは何か？
WebSightは、Hugging Face社を中心とした研究チームにより開発された公開データセットです。このプロジェクトは、ウェブページのスクリーンショットと対応するHTMLコードをペアで収集した大規模なデータセットを提供することで、「画像→コード」変換タスクに革命をもたらすことを目的としています。
具体的には、WebSightには639,000以上のウェブページデータが含まれており、それぞれについて以下のデータが揃っています。
– ページ全体のスクリーンショット画像
– ページのコンテンツが収められたHTMLファイル
– Meta情報（タイトルやスクロール位置など）
これらを組み合わせることで、モデルはページの視覚的構造とその下にあるコードの関係性を学習することが可能になり、単なる文字列の予測だけではなく、構造的に意味のあるHTMLを生成できる道が開けています。
なぜWebSightが革新的なのか？
過去にも、HTML生成を目的としたテキストベースのデータセットや視覚デザインにまつわるデータセットは存在しましたが、以下の理由によりWebSightは群を抜く存在といえます。
1. 圧倒的なスケール
先述の通り、WebSightには60万件を超える高品質の画像とHTMLデータが含まれており、これまでにない規模での学習が可能です。大規模なモデルほど多様な入力と出力パターンから学習できるため、変換精度の向上が期待されます。
2. ページ全体の文脈を考慮
従来の研究の多くは、ページ内の一部セクション（Navバーやボタン等）だけに焦点をあてていましたが、WebSightは1ページ全体を対象にしています。その結果、ページ全体の文脈を理解した上でのHTML生成ができるようになります。
3. 現実世界の多様性を反映
WebSight内のHTMLデータは、実際に存在するウェブページを元にしているため、設計の意図、複雑なレイアウト、エッジケースも含んだ「実世界のデータ」です。これにより、モデルは現実のWeb開発に即した性能が期待できます。
どのように学習されるのか？
WebSightによるタスクでは、Vision Encoder（画像の視覚特徴を抽出するモジュール）とLarge Language Model（LLM：HTMLのような構造的なテキストを理解・生成するモジュール）を組み合わせます。より具体的には、画像をターゲットとなるHTMLに変換する「Image-to-HTML Transformer」というタスクが中心に据えられています。
この方法では、画像から抽出された特徴を元に、言語モデルがHTMLの構造とスタイルを予測し、出力するという形を取ります。訓練においては、トークン化されたHTMLコードを正解とし、画像との対応付けで学習が進められます。
例えば、「ページ左上にロゴ、中央にナビゲーション、右に検索バー」、といったようなレイアウト情報を視覚的に読み取り、それを適切なタグ（
