企業におけるキャラクター商品は重要な商材であり、SNS（ソーシャルメディア）上に投稿された写真にはマーケティングにおいて有益な情報が多く含まれている．本研究では，SNS上に投稿された特定のキャラクター商品（ぬいぐるみ）画像の検出において，低コストで高精度な物体検出モデルの開発を目指している．従来のマルチモーダルAIモデルは精度が高いものの，物体検出においては処理コストが高いため，実用化には課題がある．そこで，低コストでありながら精度の高い物体検出モデル（YOLO、DETR）を検出アプローチの違い及び検出精度からその有効性を比較・評価し，それぞれの特性を明らかにする．