コラム

AIによる画像認識とは|画像を認識する仕組みやビジネスでの活用事例、導入方法まで紹介

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目次

AIによる画像認識は、ビジネスのさまざまな場面で活用できます。

この記事では、AIの画像解析による省人化や業務効率化を検討されている方に向けて、AIによる画像認識の概要やAIが画像を認識する仕組みを解説します。ビジネスにおける活用事例や導入方法についても解説するため、ぜひ参考にしてください。

AIによる画像認識とは

AIによる画像認識とは、AIの技術を活用して画像を認識する仕組みのことです。
さまざまな分野でAIの活用が進められており、画像認識にもAIが取り入れられるようになりました。画像認識は以前から行われていますが、AIの導入によりさらに精度が向上しています。

2012年には、GoogleがAIにより猫の画像を識別できることを発表して話題になりました。AIによる画像認識では、将来的にさらに細かい判断ができるようになる可能性があります。具体的には、以下で詳しく解説します。


画像認識技術とは


画像認識技術とは、画像に写っているものが何であるか認識するための技術です。


画像認識技術の種類


画像認識技術を大別すると、顔認識、文字認識、物体検知の3種類にわけられます。

顔認識は、人の顔の特徴を見分けて人物を識別する技術です。文字認識は、文字を識別する技術を表しています。活字だけでなく、手書きの文字の識別にも対応しています。物体検知は、画像に写っている物体が何なのか認識する技術です。物体の特徴を捉え、具体的な種類を判断できます。


画像認識の変遷


画像認識の歴史は古く、AIが取り入れられる前から活用されてきました。最も古い画像認識は、1949年に発明されたバーコードです。1990年代後半になるとデジタルカメラが普及し始め、物体を検知する画像検出の技術が一般的になりました。

さらに2012年にはAIのディープラーニングが登場し、GoogleのAIが猫を識別できたことが革命的であるとされ話題となりました。ディープラーニングについては以下の見出しで後述します。


AIによる画像認識の仕組み

AI技術との組みあわせにより、画像認識の精度は大幅に向上しました。AIにより、画像を細かく分析できるようになったためです。ここでは、AIによる画像認識の仕組みについて、くわしく解説します。



機械学習を使った画像認識ができるようになった


AIの技術領域のひとつである機械学習は、画像認識において高い効果を発揮しています。機械学習を活用した画像認識では、コンピューターにより画像に写っているものを認識できます。画像認識では、もともとピクセル単位で識別を行っていました。しかし、機械学習の導入により、被写体そのものを認識して分類や判断などの処理ができるようになっています。

カメラの映像から人や動物の顔を認識する方法


AIの技術はどんどん発展しており、精度がさらに高まっています。その結果、画像認識においても、AIの技術がさらに高い精度を発揮するようになりました。たとえば、画像に写っているものの種類を単に分類するだけでなく、人や動物の顔の違いまで認識できるようになっています。そのため、画像認識の活用の幅がさらに広がっています。

より高度な学習が行えるディープラーニング(深層学習)による画像認識が登場


画像認識に活用されるAIの技術は、教師ありきの機械学習が一般的です。しかし、ディープラーニングの技術が発展し、画像認識においてもより高度な分析ができるようになっています。

ディープラーニングは機械学習の一種ですが、従来の技術よりも精度が向上しています。そのため、人の目では気が付かないような細かい特徴の違いを見つけ出し、正確な分類が可能です。

◆ ディープラーニングとは ◆

ディープラーニングとは、機械学習をさらに発展させた深層学習を表しています。ディープラーニングは、学習方法にニュートラルネットワークとよばれるアルゴリズムが活用されている点が大きな特徴です。ディープラーニングに活用されているニュートラルネットワークは、ディープニューラルネットワークとよばれる場合もあります。ニュートラルネットワークの活用により、ディープラーニングではAIが自ら学習できます。

◆ ディープラーニングと機械学習との違い ◆

機械学習は、膨大なデータをもとにパターンやルールを学習する方法です。一般的な機械学習においては、判断の前提は人間が調整しなければなりません。一方、ディープラーニングであれば、判断の基準も自力で決められます。AIを支える技術として機械学習があり、その機械学習の種類のひとつとしてディープラーニングが存在しています。

AIによる画像認識の更なる進歩

AIの技術により画像認識においてさまざまなことができるようになっています。具体的に何ができるのか解説します。

物体検出(検知)


AIによる画像認識の活用によって、物体検出(検知)の技術が誕生しています。物体検出(検知)は画像のなかに含まれている物体を探し出す技術です。

物体検出(検知)は、たとえば自動車の自動運転にも活用されています。自動車に搭載されているカメラで捉えた物体を認識し、歩行者や対向車などを検出しています。検知した物体をさらに分析することで、自動車をどのように操作すべきか瞬時に判断できるようになりました。

異常検知


異常検知は、大量の画像データをAIにチェックさせて異常があるものを自動的に見つけ出す技術です。異常検知のためには、あらかじめ大量の画像データをAIに学習させてパターンを覚えさせておく必要があります。

異常検知は、製造現場で活用されています。生産ラインにある製品をカメラで捉えてAIに分析させ、異常がある製品を検出しています。品質チェックをコンピューターに任せられるため、業務効率化を実現可能です。

画像生成


画像生成とは、AIに新しい画像を作らせる技術です。たくさんのデータをAIに学習させれば、まったく新しい画像を生成できます。実在しない画像を生み出せるため、扱い方には注意も必要です。

画像生成の技術を活用すれば、コンピューターに新しいキャラクターを生み出させることも可能です。また、低画質な画像も高画質に変換できます。


AIによる画像認識|ビジネスへの活用事例

AIによる画像認識はビジネスのさまざまな場面で活用されています。ここでは、具体的な活用事例を紹介します。

生産過程における検品、不良品判定に活用


すでに触れたとおり、AIによる画像認識は工場などの製造現場で活用可能です。カメラで製品を捉えてAIで分析すれば、自動的に検品を進められます。AIが不良品を見つけ出すため、人が目視でいちいちチェックしなくても一定の基準をクリアしている製品のみを出荷できます。


秘密計算とAI開発でデータ利活用を推進するEAGLYS、製造現場の 生産ライン不具合検知に向け、セーフィーとAI画像解析サービスを共同開発 ~24m先の異物も91%の精度で検知~|EAGLYS株式会社

eaglys.co.jp

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設備の劣化箇所の検出・故障予測に活用


設備の点検においても、AIによる画像認識を活用できます。設備の様子をカメラでAIにチェックさせると、劣化している箇所を確実に確認できます。将来的に設備が故障する可能性についても予測が可能です。従来は人が行っていた作業や判断をコンピューターに任せられるため、業務効率化につなげられます。

中古車査定の画像解析に活用


AIによる画像認識は中古車の査定にも活用されています。従来は人の目で中古車の状態を判断するのが一般的だったため、対応に手間と時間がかかっていました。しかし、中古車の写真のデータを学習させたAIの画像認識により、中古車の状態を自動的に判断できるようになっています。業務効率化だけでなく、査定の標準化も実現できました。

その他


AIによる画像認識は、ほかにも幅広く活用されています。たとえば、小売業ではAIの画像認識で顧客や商品を認識し、無人の店舗も実現しています。防犯カメラによる不審者の自動検知も可能です。また、画像をもとに農作物をチェックして農薬を自動散布したり、医療現場で画像診断による判定が行われたりしています。

AIの画像認識を導入する方法

AIによる画像認識の活用を検討するうえでは、導入の目的を明らかにすることが大切です。また、費用対効果についても検討する必要があります。たとえば、工場にAIの画像認識を導入すると目視による検査が不要になるため、人件費の削減につながるでしょう。

なお、ゼロからすべてを開発するパターンもあれば、既存のシステムを活用するパターンもあります。自社にとって最適なAIの画像認識を導入したいと考えるなら、ゼロからすべてを開発したほうが結果的には費用対効果が高くなります。

まとめ

AIによる画像認識を活用すれば、それまで人が行っていたさまざまな作業を自動化できます。AI技術は精度が向上しており、今後はさらに幅広い分野に応用できる可能性を期待できます。

EAGLYSではAIの開発・解析支援をおこなっています。構想を練る段階から協働してアイデアを具現化し、実際に役立つAIのアルゴリズムを設計まで対応。多用な種類のモデルを設計し、顧客に最適なAI解析を設計します。AIの画像認識を活用するために、ぜひご相談ください。

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