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AIの画像認識技術で変わってゆく世界

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現在、私たちの身の回りではさまざまな分野で「画像認識技術」が活用されています。

すでに普及しているスマートフォンでの顔認証だけでなく、2020年に導入を予定している顔認証技術「One ID」を使用した成田空港での搭乗手続きなど、従来では考えられないような便利さをもたらしつつあります。

かつて人間にしかできないとされていた「視覚情報から、それが何であるかを瞬時に判断し認識する」ということをコンピュータで可能にしたのが、「画像認識技術」です。この技術は1960年前後から研究されていたといわれていますが、AI技術と組み合わされたことで近年急速な発展を遂げることとなり、個人向けのデバイスからビジネスに至るまで幅広く活用されることになりました。そして画像認識技術は、今まさに日々進化し続けています。

そこで、今回はこの画像認識技術の仕組みと今後の可能性について探っていきたいと思います。

画像認識技術の仕組み

コンピュータは、人間のように対象物を目で見て即座に認識することができません。そのため画像認識を行う前に、まず膨大な量の画像を収集し、その画像データが何を表すか(=ラベル)を学習させなければなりません。そこで最初にコンピュータが画像を認識しやすくするために、画像の歪みを取り除いたり明るさの調整を行ったりするなどの画像処理を行います。

次に、画像処理が施された膨大な画像データとラベルを与えることで、学習をさせていきます。学習が進んでいくと、コンピュータに初見の画像を与えても、この学習結果をもとにして初見の画像から対象物を抽出し、その特徴から「対象物が何であるか」を認識することができるようになります。これが画像認識技術の基本的な仕組みです。

画像認識技術を向上させるには、コンピュータが学習する画像データの量を増やしていく必要がありますが、この部分の技術が2000年代以降大きく発展し、いわゆる「機械学習」によってコンピュータが自動的に膨大な画像データを学習していくことが可能となっています。

AIによる技術革新

さらに、AI(人工知能)の導入は画像認識技術に大変革をもたらしています。前述のように、画像を認識するためには画像データとラベルをコンピュータに学習させる必要がありますが、それまでエンジニアによって行われていたこの学習の過程がAIの導入により人間の手を介さずに行えるようになりました。つまり画像データから対象物の特徴を抽出するということが自動的に行えるようになったのです。

このことによって、ラベル付けされた画像データをさらに膨大にそして高速に処理できるようになり、認識の精度が飛躍的にアップしました。機械学習における、このいわゆる「ディープラーニング技術」が発展したことで、以前は正答率75%程度とされていた画像認識の正答率も、現在では95%以上あるともいわれています。この技術の発展によって、従来は人間が行うことが当たり前とされていたタスクを自動化することが可能となり、さまざまな分野における生産性の向上へつながることになったのです。

AIの画像認識技術で広がり続ける可能性

AIの画像認識技術は、「顔認識・物体認識・文字認識」などあらゆる側面で応用されています。先に挙げた空港での活用のみならず、現在では人が大勢集まるようなイベントでのセキュリティ対策などでも使用されています。事前に登録しておいた人物を顔認識することで、警備員が多数巡回する必要なく不審な動きや犯罪を未然に防ぐことを目的としています。

物体認識という面では、例えば製造業において一定の基準に満たない不良品を判別して取り除くために使用されたり、農作物の育成状況を判断したり、色や形によって味にばらつきのある野菜や果物の品質をチェックしたりといったことにも使われています。そして、医療現場では人間の目では確認することのできない病気の早期発見につながったという事例も報告されています。

またインターネットの世界では、不適切画像を高い検出率で検知することができるなどといった活用もされており、画像認識技術が進歩して画像の認識率がアップするにつれ、その活用シーンはますます広がりをみせています。

まとめ

AIは活用していけばいくほど、収集された内部のデータが増加してモデルを強化することができるといわれています。そのためAIを導入した画像認識技術の発展は、これから先もとどまることなく続いていくといえるでしょう。

人間が目視でできる業務にはどうしても限界やミスがありますが、コンピュータであるAIは疲労することなく自動的に一定のスピードで正確にタスクを行うことができます。さらに、人間が業務を行うことが困難な場所や危険な場所においてもタスクをこなすことができるという利点もあります。このようなことからも、画像認識技術には今後ますます生産性の向上や業務の効率化を期待されているのです。

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