近年AIの技術が発達し、様々な場面で活用されるようになってきました。
その中の1つが画像認識AIです。
多くの業界に浸透し、導入を検討する企業も増えています。
今回は、そんな画像認識AIがどのような技術・仕組みなのかご紹介します。
さらに、活用方法や事例、おすすめのサービスもご紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。
画像認識AIはどのような技術？
画像認識は、画像に映っている人や物を識別するための技術を指します。
画像を解析し、誰が映っているか、何が映っているかを判断できるようにします。
近年は、ディープラーニング（深層学習）という手法を取り入れることによって、精度が大きく向上しました。
それに伴い、様々な分野で導入されるようになっています。
人間の目で見た場合は画像に映る人や物が何か判断できますが、パソコンは人間のように蓄積された経験を持ちません。
そのため、これまでは人や物も認識できませんでした。
しかし、AIを活用することで実現可能となったのです。
AIは画像データから人や物の特徴を学習し、そのデータに基づいて画像に誰が映っているか、何が映っているのかを判断できるようになっています。
これは、ディープラーニングによって人間の視覚を再現する“コンピュータビジョン”という技術にも使われています。
スマホにログインする時の顔認証や、車の自動運転で歩行者や車両などを回避する技術などで実用化されているものです。
画像認識AIはどのような仕組みなのか？
画像認識を行うためには、AIが画像データを学習し、識別できるようにする作業が必要です。
学習する際、画像を認識しやすくするためにノイズや歪みなどを取り除く処理が行われます。
ノイズや歪みなどが軽減すると、対象物の輪郭が抽出できるため、背景との区別ができるためです。
画像認識を行う時のアルゴリズムには、ニュートラルネットワークや正則化、サポートベクターマシン、ボストンマッチングといったものが挙げられます。
これらのアルゴリズムを組み合わせることによって、学習したルールやパターンに合致するものが映り込んでいるか判断します。
最近は、前述したようにディープラーニングを活用するケースも多いです。
ディープラーニングは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いるパターンが多く見られます。
畳み込みニューラルネットワークは、画像認識を強みとしています。
他にも、時系列データの学習や自然言語処理を得意とする再帰型ニューラルネットワーク（RNN）、RNNのデメリットを解消して長期的な時系列データを学習できるLSTMというモデルが、ディープラーニングの代表的な手法です。
画像認識AIの活用方法＆事例
画像認識AIは、幅広い分野で導入されています。
続いては、具体的な活用方法や事例についてご紹介します。
画像分類
画像分類は、画像に何が映っているかを識別し、カテゴリごとに分けることを指します。
犬と猫の画像を学習させた後に犬の画像を読み込ませた場合、自動で犬というカテゴリに分類してくれます。
画像分類は、顔認証システムや検品作業で取り入れられている技術です。
顔認証システムは様々な場面で使われており、空港ではPanasonicの顔認証システムを取り入れ、作業を効率的に行えるようにしました。
パスポートのICチップに登録されている顔写真とゲートを通る時に撮影した本人の写真を照合し、本人確認を行えるようになっています。
待ち時間も短縮できるようになったため、利用客にとってのメリットも大きいです。
検品作業は従来人間が行っていましたが、画像分類技術を取り入れることにより機械でできるようになりました。
正しい商品の画像を読み込ませ、欠陥品がないかチェックできます。
画像検索
画像検索は、いくつもある画像から似た画像を瞬間的に検索する技術です。
画像検索を提供するアプリやサイトも多く見られるため、使った経験がある人もいるでしょう。
画像検索の一種であるOCR機能は、カメラで読み取った画像データに含まれる文字をテキストデータとして認識して出力します。
システムの変更や電子インボイス、業務フローの変更などでOCRを活用するケースが増えています。
郵便番号の読み取りや家計簿アプリのレシート読み込みでも活用されている技術です。
ECサイトでも、画像検索を導入しているところが増えつつあります。
画像をアップロードすると似たアイテムを紹介してくれるサービスで、画像検索技術が使われています。
物体検出
物体検出は、画像や映像の中にある物体を検知する技術です。
物体の種類や位置、個数などを認識できます。
製造業や建設業、医療分野など多岐にわたって導入されています。
具体的には、自動車の自動運転や製造業における異常検知などで導入されている技術です。
自動運転では、標識や信号、歩行者、停止している自動車などを検知するための物体検出を活用しています。
状況判断をより素早くできるようになるため、事故の防止につながります。
自動運転はまだまだ普及しているとは言えませんが、今後は本格的な導入が期待されている技術です。
製造業における異常検知では、正確な形ではない製品を検知し、不良品の削減効果が期待できます。
実際に株式会社キューピーでは、画像認識を活用した不良品の検知を行っています。
また、防犯分野においては監視カメラに映っている不審者を検出し、追跡する技術の活用が期待されています。
画像生成
画像生成は、テキストを入力すると自動的に画像を生成してくれる技術です。
「花火 浴衣」「海 浮き輪」「お花見 お酒」などのキーワードを入力すると、それらに合わせた絵を描いてくれます。
実際にはあり得ないようなシチュエーションの画像が完成する場合もあるでしょう。
イラスト生成をしてくれるアプリや知跡、似顔絵を作ってくれるサービスなどが画像生成に該当します。
画像認識AIは、このように様々な場面で活用されています。
現在はまだAI導入に関して発展途上の分野もあるので、今後はさらなる発展が期待できるでしょう。
画像認識AI技術を取り入れたサービス
画像認識AI技術を取り入れたサービスは増えつつあります。
最後に、画像認識AI技術を取り入れたサービスをいくつかピックアップしてご紹介します。
しゃべるアバターを作れるVidonz
Vidonzは、しゃべるアバターを作れる動画編集サイトです。
テキストを入力するとアバターがしゃべってくれるというものです。
Vidonzで用意されているアバターは、様々ンテイストの人物から選べるようになっています。
モナリザがしゃべるというシュールな動画を制作することも可能です。
また、自分で用意した写真にしゃべらせることもできるので、オリジナリティのある動画を作れます。
画像から文章を生成できるComputer Vision API
Computer Vision APIは、画像認識AI技術を駆使し、文章を自動的に生成する機能が備わっています。
日本語にはまだ対応していませんが、簡単な英単語でも画像解析を行って文章を生み出してくれます。
今後はさらにアップデートが行われるとして期待されているサービスです。
画像の認識ができるGoogleレンズ
Googleレンズは、目の前にある花などの名前を調べたい時に役立つフリーサービスです。
スマホのカメラで被写体を映すと、似ている画像や関連コンテンツを提示してくれます。
解析の対象になっているのは、文字や建物、楽譜、ワインなど多岐にわたります。
海外旅行で看板やメニューが読めない時にも活用できる魅力的なサービスです。
画像認識AI技術を取り入れたサービスは、このようにいくつもあります。
AIはまだまだ発展途上の技術であるため、将来的にはさらに精度の高いサービスが生まれる可能性も考えられるでしょう。
幅広いニーズに応えられる技術が画像認識AI！
多岐にわたる場面で活用できる画像認識AIは、個人的に利用されるだけではなく、企業でも導入されるケースが増えています。
起業で導入すると、業務の効率化を図れるためです。
また、より質の良い製品の製造やコストの削減につながるといったメリットも生まれます。
今後も多くの企業で画像認識AIは導入されていくことでしょう。
Vidnozなどのように法人・個人に問わず活用できるサービスもあるので、気になる方はぜひチェックしてみてください。
