画像認識とは？AIを使った認識の仕組みと種類｜注意点や最新の活用事例まで徹底解説！
INDEX
画像認識は、日常生活やビジネスなど幅広い分野で活用されている技術の1つであり、最近ではAIの発展により精度の高い画像認識が可能になりました。
そんなAによる画像認識の仕組みや導入方法など気になる方は多いです。
今回は、画像認識についてやAIを使った認識の仕組みと種類・注意点や最新の活用事例まで徹底解説します。
画像認識とは？
画像認識とは、コンピュータが画像の特徴を理解してどのような画像か認識する技術のことです。
コンピュータは従来、画像をピクセルの集合体としてしか認識することができないので、動物や人物の画像などを見せても、その画像の意味が認識できません。
しかし、コンピュータに大量のデータを与えて学習させることで、見せた画像がどのような画像なのかを認識することが可能です。
近年ではAIによる画像認識によって精度は向上し続けており、人間よりも優れた画像認識精度を誇る場合もあるので、多くの分野で活用されています。
画像認識の仕組み
画像認識は、コンピュータに与えた大量の画像データを元に、その画像がどのような画像なのか判別しています。
ただ、コンピュータは人間のように記憶から判別することはできないので、画像のピクセルデータに対して演算処理を行い、ピクセルの特徴やパターンを学習する必要があります。
そこで画像認識では、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)やGAN(長・短期的記憶)などのニューラルネットワークを活用してデータ処理をします。
ニューラルネットワークでは、ディープラーニングという機械学習の1種によって、データを学習し画像認識精度を向上することが可能です。
また、このディープラーニングによる画像認識精度の向上には、Pythonを用いて行うことがほとんどです。
AIは、ディープラーニングによって豊富なピクセルの特徴やパターンを学習し、その特徴やパターンに似た画像を類似しているものを認識できます。
画像認識の種類
画像認識とひとくちにいっても多くの種類があり、そんな画像認識の種類の中でも代表的なものには以下のものがあります。
- 物体認証
- 顔認証
- 文字認証
- 異常検知
- 画像キャプション生成
ここでは、以上5つの画像認識の種類について解説します。
物体認証
物体認証とは、画像や動画内にある物体を認証する画像認識の技術のことです。
この物体認証には、動物の種類や物体を認証する「一般物体認証」と特定の人物やものなどを認証する「特定物体認証」の2つがあります。
物体認証技術は、近年開発が進んでいる自動運転技術でも欠かせない技術の1つです。
顔認証
顔認証とは、顔の映った画像からその顔の特徴を認識して個人を特定する技術のことです。
さまざまな特徴を持つ顔から目や口などのパーツを抽出してその特徴を認識し、データベースに登録してある顔と照合することで、個人を特定できます。
さらに、表情や年齢などの情報や人間以外の動物の顔認証もできるので、セキュリティシステムなどの分野で広く活用することが可能です。
文字認証
文字認証とは、印刷された文字や手書きの文字などのアナログ文字を認識する技術のことです。
紙の書類や書籍を全てデータ化させたい場合、撮影することでコンピュータに文字を読み込ませて、デジタルテキストへ変換してくれます。
さらに、大量の郵便物やメール、手紙などを効率的に仕分けするためにも活用することが可能です。
最近では、DX化やリモートワークを進めている企業も多いので、この文字認証がとても貢献します。
異常検知
異常検知は、正常な状態を学習させることでその正常な状態から逸脱したものを判別することができる技術です。
この異常検知は、正常な状態の画像の特徴やパターンを学習することで、異常を判別することができます。
工場の製造ラインでの品質管理や医療分野での画像診断による病気や怪我の発見に用いられることの多い技術で、人間の目では見落としてしまう細かな異常も検知します。
画像キャプション生成
画像キャプション生成とは、画像の説明文を生成する技術のことです。
例えば、犬がフリスビーを追いかけている画像をコンピュータに見せた時に、「犬がフリスビーを追いかけている画像」と正しい説明文を生成する技術になります。
この技術は、画像がどのような画像なのか認識する必要があり、さらにその画像の正しい説明をするために細かく状態を把握している必要があります。
そのため、画像認識に加えて自然言語処理技術も用いられます。
画像認識の注意点
AIによる画像認識を活用することで、さまざまな業務を効率化・最適化させられます。
ただ、AIによる画像認識を活用する際に注意しなければいけないことがあるので、しっかりと理解しておくことが大切です。
ここでは、画像認識の注意点について解説します。
大量の学習データが必要になる
画像認証には、大量の学習データが必要になります。
高精度な画像認識を行うためには、数十万〜数百万以上の画像データが必要な場合があり、データが少ければその分精度も低下してしまいます。
さらに、用意したデータは不必要なデータを取り除くクレンジングという作業が必要です。
そのため、AIによる画像認識を実現させたい場合は、以上のコストを理解しておきましょう。
セキュリティやプライバシー問題
画像認識を行うために大量の画像データを収集すれば、個人情報保護や肖像権などのプライバシー問題が発生します。
さらに、許可を得た状態であっても情報漏洩や不正アクセスなどのセキュリティ問題が発生するリスクがあります。
そのため、画像認識のために必要なプロセスでは、以上のようなトラブルを想定し対策しておくことが大切です。
ブラックボックス化
ブラックボックス化とは、AIがどのようなプロセスを経て答えを導き出したのか説明できない状態のことです。
AIが導き出した答え自体が合っていても、それまでのプロセスがわからない状態では、分析や参考にすることができません。
さらに、AI自体も自分が出した結果を説明することができないので、汎用性が低い技術になってしまいます。
また、ブラックボックス化については、現在でも研究が進められている段階です。
破滅的忘却
破滅的忘却とは、AIが新たにデータを学習したい際に、以前のデータを忘れてしまう現象のことです。
例えば、AIに犬と猫の判別ができるように学習させた後に、人間と車の判別ができるように学習させると、犬と猫の判別ができなくなってしまいます。
この破滅的忘却は対策するためにも多大なコストが必要になってくるので、画像認識の大きな注意点の1つです。
画像認識の導入ステップ
AIを活用した画像認識を導入するためには、以下の導入ステップを理解しておくことが大切です。
- データ収集・加工
- モデル構築
- 検証・実装
- 再学習
ここでは、画像認識の導入ステップを解説します。
データ収集・加工
最初に、データ収集・加工を行います。
画像認識を行うためには、コンピュータに大量の画像データを与えて学習させるために画像データの収集が必要です。
さらに、収集した画像データもクレンジングを行い質の高い画像データのみを抽出しなければいけません。
機械学習に必要な良質な画像データの収集・加工が完了すれば次のステップに進みます。
モデル構築
画像認識では、ディープラーニングモデルの構築を行います。
ディープラーニングモデルの構築では、PythonTtensorflowなどの適切なフレームワークを活用して、ニューラルネットワークモデルの構築も必要です。
また、物体検知や文字認証、顔認証などさまざまな種類の画像認識があるので、種類に応じてモデルを構築します。
検証・実装
モデル構築が完了したら、実際に検証・実装します。
構築したモデルが予想通りの精度や機能を発揮してくれるかどうかテストして、そのモデルの改善点などを見つけ出していくことが大切です。
また、必要に応じてモデルの調整を行うことも必要になります。
再学習
構築したモデルの精度や機能をさらに向上させるために、検証・実装結果を元に再学習を行います。
この再学習と検証・実装を繰り返し行うことで、画像認識の精度は向上していき高い判別能力を発揮することが可能です。
そのため、モデル構築が完了したら検証・実装と再学習のサイクルを何度も行いましょう。
画像認識の活用事例
画像認識は、AI技術の活用によって高精度で行えるようになっており、現在ではさまざまな分野で活用されています。
ここでは、画像認識の活用事例を主に4つ紹介します。
無人コンビニ・店舗
無人コンビニやAmazon Goなどの無人店舗では、画像認識が活用されています。
現在、日本を始めとした先進国では、少子高齢化が進んでいる影響で労働人口の減少が危惧されています。
そんな中、画像認識を活用することで無人でもAIが顧客の行動や顔、商品の位置などを認識して、請求や万引き防止を行うことが可能です。
また、不審な行動やトラブルが発生した際の異常検知にも活躍します。
不良品検知
画像認識の種類の1つである異常検知を活用することで、不用品検知も可能です。
工場の製造ラインなどで大量に流れてくる製品の状態を瞬時に判別して不良品や故障している製品を効率的に検知します。
さらに、工場で使われている機械の故障を検知することにも役立てるので、工場の効率的な運用にもなります。
そのため、ヒューマンエラー防止や顧客満足度向上にも繋がります。
設備やインフラの老朽化検知
画像認識は、設備やインフラの老朽化検知でも活用されています。
コンクリート建造物や水道管や電線などのインフラなどは、定期的に点検を行わなければ老朽化によって故障・崩壊するリスクが高いです。
さらに、設備・インフラの点検には多くのコストや技術が求められるので、簡単に進めることができません。
AIによる画像認識では、老朽化している状態を瞬時に判別して、劣化状況などの把握が可能です。
現時点では、AIによる画像認識機能を導入するコストが高いこともあり、1部の地域でのみしか採用されていません。
ただ、今後は、画像認識による設備やインフラの老朽化検知は主流になっていくことでしょう。
在庫管理の最適化
AIによる画像認識によって、倉庫内の従業員の動きや在庫の数や配置を把握して、在庫管理の最適化を進めることもできます。
さらに、需要の予測によって適切な仕入れを実現することができるので、在庫余りや在庫不足などの問題を最小限に抑えることが可能です。
また、従業員の適切な人数や配置も最適化させることで、人件費などのコスト削減にも大きく貢献します。
そのため、在庫管理ではAIによる画像認識がとても重要な分野でもあります。
画像認識の将来性
AIによる画像認識精度は向上し続けており、すでにさまざまな分野での活用が進んでいます。
さらに、年々精度は向上し続けており人間の目よりも優れた画像認識が実現させることできます。
ただ、AI技術の活用は倫理観やセキュリティ問題、コスト高などさまざまな課題も抱えている状況です。
そのため、以上のようなAIの課題を解決させていきながら画像認識精度の向上や普及を進めていくことが大切になってきます。
まとめ
現在の画像認識は、AI技術を活用することで高い精度で機能を発揮しています。
日常生活やビジネスでもAIによる画像認識は幅広く活躍しており、今後も社会には欠かせない存在として普及し続けていくでしょう。
ただ、画像認識にはさまざまな注意点もあるので、これから画像認識モデルの構築を考えている方は、注意点や導入ステップをしっかりと理解しておきましょう。
さらに、今注目を集める生成AIリスキリングの第一歩を。生成AIパスポートとは？
生成AIパスポートは、一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）が提供する、AI初心者のために誕生した、生成AIリスクを予防する資格試験です。AIを活用したコンテンツ生成の具体的な方法や事例に加え、企業のコンプライアンスに関わる個人情報保護、著作権侵害、商用利用可否といった注意点などを学ぶことができます。
⽣成AIの台頭により、AIはエンジニアやデータサイエンティストといった技術職の方々だけではなく誰もがAIを使えるようになりました。今、私たちがインターネットを当たり前に活用していることと同様に、誰もが生成AIを当たり前に活用する未来が訪れるでしょう。
そのような社会では、採用や取引の場面で、生成AIを安全に活用できる企業・人材であることが選ばれる前提条件になり「生成AIレベルの証明」が求められることが予測できます。生成AIパスポート試験に合格すると、合格証書が発行されるため、自身が生成AIを安全に活用するためのリテラシーを有する人材であることを、客観的な評価として可視化することが可能です。
ぜひあなたも生成AIレベルを証明し「生成AI人材」に仲間入りしましょう！
