AIの画像認識能力は、一部で人間のそれを凌駕するまでになっており、医療や製造など多くのビジネス現場で既に導入されています。本記事では、画像認識とは何かという基本事項をはじめ、AIによる画像認識の特徴、活用することのメリット、実際の活用例などについて解説していきます。
そもそも画像認識とは
まずは基本的な前提知識として、画像認識とは何かを説明していきます。画像認識の意味やどのような種類があるのかを確認していきましょう。
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画像認識の意味
画像認識とは、画像データに含まれている人物や特定の物体、文字といった対象物を識別する技術のことです。画像内の物体が様々な角度で映っていたり、画像が不鮮明であったり、文字が歪んでいても私たち人間は当たり前のように視覚情報を処理できます。ですが、全てを数値で扱わなければいけないコンピュータにとっては、画像とは単なるピクセルデータ（画素）のかたまりに過ぎません。そこで、そのピクセルが何を形作っているのか、どのような色を持っているかなど、その画像情報の意味をコンピューターに学習・理解させるための技術が画像認識です。
画像認識の種類
一口に「画像」と言っても、実際にそこに含まれている情報は多種多様です。それゆえ、画像認識の種類や方法も認識対象に応じて複数に分類できます。以下では画像認識の主な種類を解説します。
物体認識
画像データ内の対象の種類を特定・識別する技術が物体認識です。この技術は、例えば画像の中から同じ種類のものを見分けて検出したり、その個数を自動計測したりするために使われます。現在のフォトストレージサービスの一部には、ユーザーが写真を整理しやすいように、人物・動物・風景などの種類に応じて写真を自動カテゴライズする機能がありますが、これを実現しているのが物体認識技術です。
顔認識
顔認識とは、画像の中から人の顔やその特徴、表情などを識別する機能で、画像の中から人の顔だけを抽出したり、顔の特徴から人物を特定したりできます。たとえば現在のスマホカメラは、被写体の顔を識別して自動フォーカスする機能が搭載されているのが一般的です。また、表情の識別を利用することで、笑顔を自動検出してベストタイミングで撮影してくれる機能もあります。近年では、表情などから被写体の感情を予測する技術なども開発されています。
文字認識
文文字認識とは、画像から手書きや印刷された文字などを識別する機能です。画像の中からテキスト情報だけを抽出することも可能で、これは光学式文字認識（OCR）などと呼ばれます。例えばAIによる高度な文字認識機能が搭載されたスキャナは、癖のある手書き文字も正確に読み取り、Wordなどのテキストファイルに変換可能です。
AIを活用した画像認識とは
画像認識技術はバーコードの読み取りなどにも使われており、意外と古くからあるものです。では、画像認識にAIを利用することで何が変わるのでしょうか。以下ではAIによる画像認識の特徴やその活用メリットを説明します。
AIを活用した画像認識の特徴
AIの画像認識はそれまでのものと比べて、より正確に対象を識別できることに特徴があります。とりわけ機械学習の発展形としてディープラーニングが開発されたことで、画像認識技術は一変しました。
ディープラーニングが一般的な機械学習と異なるのは、人間の脳の仕組み、とりわけ脳の神経細胞であるニューロンを模して複雑に階層化されたニューラルネットワークを採用している点です。ニューラルネットワークは、入力層、隠れ層（中間層）、出力層の3種類の層に多数配置されたニューロンを通してデータ処理を行います。隠れ層のニューロンは、前の層の各ニューロンから受け取ったデータを足して重みをつけ、次の層の各ニューロンに出力します。このとき、各ニューロンの持つ重みによって、次の層でどのニューロンが反応するかが変わります。最終的に、出力層のどのニューロンがどの程度反応するかに応じて、結果が得られます。繰り返す学習の中で、より精度が向上するように各ニューロンの重みが調整され、その結果、入力データの持つ特徴が異なれば、その特徴に対応するニューロンが連鎖的に反応することになります。ディープラーニングにおいては、隠れ層が何層にもわたって構成されており、この層が厚ければ厚いほど様々な対象、つまり人間が特徴量（ピクセルデータの中で、どの部分にどのように注目すればよいのか）を抽出するのが難しいような複雑な画像から特徴を抽出し、正確に識別できるようになるのです。
ディープラーニングの開発以前は、AIに画像認識をさせるために、開発者が画像の特徴量の抽出などの煩雑な処理を大量に行わなければならず、精度を向上させることが困難でした。しかし、ディープラーニングの場合、例えば猫と犬を見分けさせたいのであれば、大量の画像データにそれぞれ「猫」と「犬」とラベル付けをして入力するだけで、あとはニューラルネットワークがそれぞれの特徴を正確に抽出し、見分けられるようになります。つまり、ディープラーニングは、AIの画像認識機能をより高度に、そして効率的に高めることを可能にしたのです。
AIを活用した画像認識のメリット
AIを活用した画像認識を導入するべき理由としては何が挙げられるでしょうか。続いては、AIによる画像認識がビジネスにもたらすメリットを紹介します。
効率化
具体的な事例は次のセクションで挙げますが、AI技術を適用できる分野は幅広く、その中にはビジネスシーンも含まれます。AIの画像認識は、これまで人間が行っていた作業を代替・支援し、業務の効率化や自動化を促進します。ノンコア業務の省人化に成功すれば、より多くの貴重な人材をコア業務に投入できるでしょう。
精度改善
AIの画像認識は、業務の精度改善に寄与します。ディープラーニングによって、AIの画像認識の精度は人間以上の緻密さになりました。また、経験や能力、その時々の調子次第で作業精度にムラが出やすい人間と比べて、AIは疲れを知らず、常に一定の精度で成果を出せます。つまり、AIの画像認識を適切に運用することで、企業は作業精度の改善や標準化を進められます。
AIを活用した画像認識の利用例
AIの画像認識は、私たちの身近な生活や企業活動の中でどのように使われているのでしょうか。以下では、AIによる画像認識の利用例を紹介します。
セキュリティ関連
AIによる画像認識の利用例としては、第一にセキュリティ関連領域が挙げられます。その最も身近な例は、先にも述べたスマホの顔認証でしょう。顔認証システムではカメラを通してAIが顔の特徴を読み取り、事前に登録された顔と照合してロックを解除しています。
また、防犯カメラも画像認識の代表的な活用例です。AIを搭載した監視カメラは、映像から不審な行動パターンやブラックリストに登録された人物、あるいは銃や刃物のような危険物などを識別して警報で知らせてくれます。これによって、少ない人数で警備体制の強化が可能です。
事業関連
AIの画像認識は農業・製造・小売り・マーケティングなど、さまざまな事業活動にも貢献しています。例えば農業分野では、AIは色や大きさなどから作物の最適な収穫タイミングを識別したり、葉の様子などから害虫の発生や作物の病気を発見することができます。この技術を収穫用ロボットと連携させれば、人の手を介すことなく、作物を収穫できるなど、省力化につながります。。また、製造業では特に検品作業でAIの画像認識が活躍しています。製品の外観からAIに不良品を識別させることで、人間以上の精度・効率で検品作業を自動化することができます。製造ラインの中で人間に依存する部分を減らすことができれば、安定した生産につながりますし、製品の品質を高めることもできます。
小売業では、来店者数の自動カウントや無人レジなどでAI画像認識の利用が進んでいます。例えば最近実用化されつつある無人コンビニでは、AIカメラが来店者の購入商品などを判別し、レジ清算の正確性を担保しています。また、AIが読み取った来店者の属性、行動、購入商品などの諸情報は、マーケティング分析に役立てることも可能です。他にも、商品の見た目とタグを画像認識することによる棚卸作業の自動化など、在庫管理の効率化にも活躍します。
生活関連
AIの画像認識が、身近な生活を改善していくことも期待されています。例えば現在開発が進んでいる車の自動運転システムでは、AIの画像認識が核心的な役割を担っています。自動運転では、乗員を安全に目的地へ送り届けるために、AIカメラが周囲の人や物などの環境情報を随時読み取り、障害物がないか確認しながら車を走らせています。今後、進化が進めば、自動車による事故は今よりずっと減るかもしれません。
また、医療もAIの導入が進んでいる分野のひとつです。たとえばレントゲンやCTといった画像検査の現場では、人間の目では発見が困難な些細な病変までも特定するためにAIを使っています。本来、検査画像から病気の発見や特定をすることは、医師の知識や経験という属人的な要素に左右されます。しかし、AIを診断に役立てることで検査精度の向上と標準化を同時に達成し、病気の早期発見や早期治療が可能になります。医療の効率化は、将来訪れる高齢化社会において重要な役割を持っていると言えるでしょう。
まとめ
AIの進化と共に画像認識技術が改良されていくことで、コンピューターは多種多様な画像データの識別や特定を正確にこなせるようになりました。そしてこの技術は現在、スマホをはじめ、日常生活で利用する物やサービスの中にも取り入れられています。
もちろん、ビジネスの現場においてもAIによる画像認識の活用は進んでおり、これによって業務効率化や作業精度の向上、業務品質の標準化といった業務改善を推進できます。少子高齢化や、スキルを持った人材不足などに伴い、AIの重要度が今後さらに増してくるなか、画像認識技術が活用される場はさらに広がっていくことでしょう。
