画像認識とは？AIを使った仕組みと最新の活用事例

Q: 画像認識技術はどんなことに使われている？

身近な例を挙げると、 無人レジ、車の自動運転、Instagramなどの製品に使われています。

最終更新日:2025/12/24

画像認識AIの仕組みと活用事例

近年は、さまざまな分野でAI・人工知能が積極的に導入され始めています。その中には「AIを用いなければ実現できない技術」も多く、今や私たちにとってAIは欠かせない存在と言っても過言ではありません。

そんな中、AIを活用したサービスとして「画像認識」に注目が集まっているのをご存知でしょうか。今回は、この「画像認識」の仕組みについて詳しく解説していくとともに、業界別の注意点や活用事例もご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

画像認識のサービス比較と企業一覧

【この記事でわかること】

画像認識の基本的な仕組みと種類
製造業・物流・小売・セキュリティなど業界別の活用事例
画像認識モデル導入の具体的な手順と注意点
導入前に知っておくべき課題とその対策

画像認識とは？

「画像認識（Image Recognition）」とは、画像に映る人やモノを認識する技術です。「画像に何が写っているのか」を解析します。画像認識はパターン認識の一種で、近年は深層学習（ディープラーニング）という手法によって、さらに精度が向上し、多様な分野での導入が進んでいます。

画像認識は、製造業の外観検査、小売業の無人レジ、物流の検品作業、セキュリティの監視カメラなど、幅広い業界で活用されています。「目視作業の自動化」や「人手不足の解消」を検討している方にとって、まず理解しておきたい基本技術です。

人間の場合であれば、過去の経験をもとに「画像に写っている人（物）が誰（何）なのか」を判別することが可能です。しかし、コンピューターには人間のように「蓄積された経験」が存在しないため、経験を活かして画像に写っている人（物）を認識するという作業はできませんでした。

しかしAIを活用すれば、コンピューターも数多くの画像データから人（物）の特徴などを学習できるようになります。学習データをもとにして「画像に写っている人（物）の識別」を行えます。

この画像認識の技術は、すでにさまざまな分野での活用が進んでいます。例えば、防犯の分野では、IoTと組み合わせて「防犯カメラの映像から人物を割り出す」こと」が可能になります。そのため、従来よりも精度高く犯人を特定できたり、不審人物を検知したりすることができます。

画像認識の歴史

画像認識はディープラーニング（深層学習）の登場によって改めて注目を集めましたが、その歴史は意外に古く、基礎となる技術は以前から存在していました。現在では、画像認識には機械学習によるパターン認識が標準的に用いられ、そこにディープラーニングが加わることで、高精度な画像認識が可能になっています。

しかし、コンピューターが画像を認識するのは決して簡単なことではありません。照明の明るさ、ピントのずれ、対象物の向きなど、さまざまな影響を受けやすいからです。では、どのような経緯で画像認識の精度は高まってきたのでしょうか。歴史とともに振り返ってみましょう。

最も古い画像認識は「バーコード」

画像認識技術として最も古いのは、1940年代に活用され始めた「バーコード」です。バーコードとは、バーとスペースの組み合わせによって、機会で機械が読み取れるように表現したものを指します。さまざまな商品のパッケージに記載されているので、ご存知の方も多いと思います。そんなバーコードは、バーコードスキャナと呼ばれる光学認識装置を使って、バーコード化された金額等の情報をによって読み取ります。

バーとスペースで構成されたシンプルなものですが、画像のパターンから情報を読み取っているという点を踏まえれば、立派な画像認識といえるでしょう。

画像の比較を行う「テンプレートマッチング」

これまでの画像認識では、テンプレートマッチングを使用するのが一般的とされていました。テンプレートマッチングとは、画像に映っている物体の位置を検出する「画像検出」という技術のひとつです。この方法では、検出したい物体の画像そのものをテンプレートとして、対象画像の一部分との類似性を、その領域をスライドしながら比較していきます。これによって、「対象となる物体が画像内のどこに映っているのか」「いくつ映っているのか」といった情報を抽出することが可能になります。

しかし、この方法では、照明による変化が大きい場合など、テンプレート画像からの変化が激しいケースではどうしても認識率が下がってしまう傾向にあります。また、認識したい対象物ごとにテンプレートが必要となるという点も、大きな課題でした。

画像認識の精度を飛躍的にアップさせた「ディープラーニング」

2000年代に入ると、計算機の技術が発展したことで、データの処理速度も大幅に向上していきました。この変化によって、大量の画像データを用いた機械学習による画像認識が実現可能となり、人が手作業でルールやモデルを構築する手法から、機械学習によるパターン認識中心のアプローチへと移行して行きました。

さらに2012年には、ディープラーニングの登場したことで世界に大きなインパクトを与えました。ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）という、2010年から2017年まで開催されていたILSVRCという画像認識コンテストにおいて、カナダ・トロント大学のヒントン教授が率いるチームが開発した「AlexNet」が画像認識に対して初めてディープラーニングを活用し、2位のエラー率26.2%に対して15.3%を記録し、約4割の削減に成功したのです。

また、その一方ではGoogleが2012年に「ディープラーニングによってAIが自動的に猫を認識する技術」（大量のYouTube画像をディープラーニングに見せたら、何も教えていないのにAIが自分で猫の顔を見分けられるようになった」という実験）を発表し、大きな注目を集めました。このように、ディープラーニングは画像認識という領域において大きな成果をあげており、その能力の高さを能力の高さも世界に見せつけています。

その後、ディープラーニングは画像認識以外の領域にも急速に広がり、そして、2016年にはアルファ碁が登場したことで第三次AIブームを決定づけました。近年では、産業界においてもディープラーニングを活用した画像認識が、製造、医療、小売などさまざまな分野で実用段階に入りつつあります。　

画像認識の種類

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画像認識にはさまざまな種類があり、解決したい課題によって適した技術が異なります。以下では、代表的な6つの技術を紹介します。自社の課題に近いものがあれば、該当する活用事例のセクションも合わせてご覧ください。

画像に写る代表的な物体を出力する「物体認識」
画像に写る物体を識別し、位置を特定する「物体検出」
画像に写った物体の説明文を出力する「画像キャプション生成」
画素ごとに識別を行う「セグメンテーション」
人間の顔を特定する「顔認識（顔認証）」
画像に写る数字や文字を識別する「文字認識（OCR）」

コンピュータ上で行われる画像認識は、人間の脳とは仕組みが異なります。人間のように「視覚」で認識するのではなく、オブジェクトの抽出やピクセルデータの処理といった複雑な処理が必要になるのです。

そんな画像認識は、画像の種類によって対象物の「形状」「色」「複雑さ」「データ数」などで差が生じることから、画像認識はいくつかの種類に分けられています。つまり、扱う画像データによって技術領域を分類しているということです。では、具体的にどのような種類が存在するのでしょうか。ここからは、画像認識の種類と機能を見ていきましょう。

コンピュータによる画像認識は、人間の視覚とは異なり、ピクセルデータの処理によって行われます。対象物の「形状」「色」「複雑さ」などによって適した技術が異なるため、画像認識はいくつかの種類に分けられています。

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画像に写る代表的な物体を出力する「物体認識」

（参照：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks）

物体認識（物体識別）とは、対象の物体と同一の物体が画像内に存在するかどうかを検証する技術のことです。画像に映っている物体のカテゴリを特定するなど、画像に含まれている物体の情報を抽出することができます。この物体認識においては、「物体検出」という技術が重要視されており、物体認識と物体検出はそれぞれ区別して使用されます。

→ 製造業の外観検査、小売業の商品識別、物流の検品作業などで活用されています。「製品の種類を自動で判別したい」「正しい商品かどうかを確認したい」という課題をお持ちの方におすすめの技術です。

画像に写る物体を識別し、位置を特定する「物体検出」

（参照：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection）

物体検出とは、画像内に含まれる対象の物体の位置を検出するための技術です。物体認識とは実行方法が異なりますが、対象となる物体の特徴を抽出する際に、その物体の「位置」も重要になるため、物体認識と併用されるケースが多いです。

→ 自動運転の障害物検知、監視カメラでの不審者検出、工場ラインでの位置ずれ検査などで活用されています。「どこに何があるかを把握したい」という課題に適しています。

画像に写った物体の説明文を出力する「画像キャプション生成」

（参照：Show and Tell: A Neural Image Caption Generator）

画像キャプション生成とは、入力した画像内に何が映っていて、映るものがどのような状況かを判別し説明文を出力するものです。CNNと自然言語処理（RNN）を組み合わせたもので、Microsoftが開発する視覚障碍者向けのカメラアプリ「Seeing AI」などで活用されています。

→ アクセシビリティ支援、画像の自動タグ付け、コンテンツ管理などで活用されています。「画像の内容をテキストで説明したい」という場面に適しています。

画素ごとに識別を行う「セグメンテーション」

（参照：Panoptic Segmentation）

セグメンテーションとは、画像のピクセル（画素）ごとに「どの物体クラスに属するか」という基準で分類していくタスクを指します。画像全体を対象にするセマンティックセグメンテーション、物体検出した領域を対象にするインスタンスセグメンテーション、画像全体を対象に個々の物体はそれぞれ分離して背景などはひとまとめにするパノプティックセグメンテーションなど様々な手法があります。

→ 医療画像診断（腫瘍の範囲特定など）、自動運転の道路認識、農業の作物生育分析などで活用されています。「画像内の特定領域を正確に切り分けたい」という高精度な分析が必要な場面に適しています。

人間の顔を特定する「顔認識（顔認証）」

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顔認識（顔認証）とは、人間の顔画像から目立つ特徴を抽出していく技術です。この技術を利用することによって、顔の識別を行ったり、似た顔の検索を行ったり、顔のグループ化を行ったりすることができるようになります。

→ 出入国管理や入退室管理、本人確認、マーケティングでの属性分析などで活用されています。「人物の特定や認証を自動化したい」「来店客の属性を把握したい」という課題に適しています。

また、最近では人間の表情から感情を読み取る「感情認識」の研究も進められている状況です。

画像に写る数字や文字を識別する「文字認識」(OCR/ICR)

OCR

文字認識（OCR）は、紙に書かれている手書きの文字や、印刷された文字などを判別する技術です。この技術を用いれば、画像内のテキストを抽出することができるようになります。文字認識は古くから研究が行われている分野ですが、最近では翻訳技術と組み合わせたシステムが登場するなど、さまざまな利用用途が存在する技術でもあります。

→ 請求書・帳票の自動読み取り、名刺管理、翻訳アプリなどで活用されています。「紙の書類をデータ化したい」「手書き文字を読み取りたい」という業務効率化に適しています。

ディープラーニングを利用した画像認識の仕組み

このセクションでは、画像認識モデルがどのように動作するかの技術的な仕組みを解説します。導入検討の段階では詳細まで理解する必要はありませんが、ベンダーとの打ち合わせや社内説明の際に役立つ基礎知識です。

画像認識では、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）というネットワークモデルが頻繁に使用されます。このニューラルネットワークは、人間の脳内の神経回路網を表したニューラルネットワークの発展版であり、画像のピクセルデータを人間が抽象ベクトルに変換することなく、画像データのままの状態で特徴を抽出させるという特徴があります。

CNNではそんな畳み込みニューラルネットワークでは、初めに画像データの一部分にフィルターをかけて演算し、その領域のスライドを繰り返していく「畳み込み」を行って特徴マップの生成を行います。この処理を行うことで、画像が持っている局所的な特徴の抽出が可能になるのです。

そして、コンピューターは画像の特徴を繰り返し抽出して対象物の推測を行い、同時に正解データで答え合わせをしながら学習を重ねることで、画像認識の精度が向上していくわけです。このような多層化されたニューラルネットワークの学習の仕組みを「ディープラーニング」と呼んでいます。

超解像と呼ばれるノイズの多い画像を高解像度にする手法にはGAN（敵対的生成ネットワーク）と呼ばれる深層生成モデルが利用されています。

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Pythonを使った画像認識

このセクションは、自社でAIモデルを開発したい方、エンジニアを採用・育成したい方に役立つ内容です。

近年、画像認識などをはじめとするAIのプログラミング言語は、Pythonが主流になってきています。Pythonとは、少ないコードで簡潔にプログラムを書くことができるという特徴があり、専門的なライブラリが豊富にあることも魅力のひとつです。そんなPythonは、コードを書きやすく、かつ読みやすくするために生まれたプログラミング言語でもあるため、誰が書いても同じようなコードになります。

また、PythonはWeb上にも数多くのPythonライブラリが存在しています。既存のライブラリを活用することによって、自分が作りたいプログラムを作成できるのは大きなメリットといえるでしょう。また、Pythonによって開発されたアプリケーションの代表例としては、YouTube、Instagram、DropBox、Evernoteなどが挙げられます。

なお、Pythonは機械学習を用いたソフトウェアの開発分野で多く活用されており、初めて機械学習を学ぶ人でも習得しやすい傾向にあるため、「機械学習の基本を学ぶ際の「基本のプログラミング言語」とも言われています。

Pythonで画像認識を学ぶ際によく利用されるのが「Pythonの画像処理100本ノック」です。これは、画像処理の基礎から応用まで100問の演習形式で学べるオープンソースの学習教材で、GitHub上で無料公開されています。実際に手を動かしながら学べるため、独学で画像認識の基礎を身につけたいエンジニアに人気があります。

その中でも「Pythonの画像処理100本ノック」は多くの人に利用されており、集中的に機械学習を学ぶことができるものとして重宝されています。Pythonの100本ノックには、ライブラリにフォーカスしたものやデータ分析などの目的からまとめたものなど、さまざまな種類があるため、自身の目的に合ったものを選択すると良いでしょう。

画像認識モデル構築の方法

「画像認識モデルを導入したいが、何から始めればいいかわからない」という方に向けて、導入の流れを解説します。自社開発・外部委託のいずれの場合でも、基本的なステップは共通です。実際に画像認識モデルを構築していくためには、まず適切な方法と手順を把握しておくことが重要になります。ここからは、画像認識モデル構築の方法を、手順ごとに詳しくみていきましょう。

1.データ収集・加工

機械学習を行わせる上では、データの収集・加工が必要不可欠です。大量の画像データをコンピュータに読み込ませることで、初めて機械が学習を行えるため、最も重要な工程といっても過言ではありません。

また、単純に大量の画像データを収集すれば良いわけではなく、データの「質」にもこだわる必要があります。「量」と「質」のいずれかが欠けてしまうと、理想的な画像認識の精度を実現できなくなってしまうため、注意しましょう。

【ポイント】データ収集の目安：ディープラーニングで学習する場合、1クラスにつき5,000件程度のデータがあればまずまずのパフォーマンスが発揮されますが、人間レベルの精度を求めるとすると約1,000万件という大規模なデータが必要です。ただし、後述する転移学習を活用すれば、より少ないデータでも高い精度を実現できる可能性があります。また、画像に「これは何か」を示すラベルを付ける「アノテーション」作業が必要ですが、AIプロジェクトに費やされる時間の約80％がこのデータ準備作業に充てられるとも言われており、時間とコストがかかるため、外部サービスの活用も検討しましょう。

2.ディープラーニングモデルの定義

データの収集や加工を終えたら、次にディープラーニングモデルの定義を行います。Tensorflow（Keras）を用いて画像認識モデルを構築する場合であれば、dataset.npyという数値配列からなるトレーニング・テストデータの作成後、そのdataset.npyを読み込み、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のモデルを学習・評価していきます。

【ポイント】モデル選定のコツ： ResNet、VGGなど、すでに高い性能が実証されている学習済みモデルを活用し、自社のデータで追加学習させる「転移学習」という手法があります。事前学習済みのモデルから知識を転移することで、ラベル付けされたデータが少なくても学習を行うことができます。

3.実装・検証

データの前処理を終えたら、画像認識モデルの実装・検証を行っていきます。画像認識モデルには、得意な分野・不得意な分野が存在するため、目的に合わせて適切なモデルを選択することが大切です。画像認識を得意とするモデルを選択したら、適用するパラメータを設定していきます。

そして、モデル構築を終えたら検証を行いましょう。たとえば、画像データを「学習用」「テスト用」に分類し、テスト用の画像を想定通りに読み取ってくれるかどうかを評価していくことで、改善点を明確化しやすくなります。

4.再学習

検証結果を踏まえて、必要に応じた再学習を行うことも重要な作業の一つです。浮き彫りになった改善点を解消していくことで、より理想的な画像認識モデルを構築できるようになるため、検証と再学習は必要不可欠な工程といえるでしょう。

画像認識導入の課題と注意点

画像認識モデルの導入を検討する際には、期待できる効果だけでなく、事前に把握しておくべき課題もあります。ここでは、導入前に知っておきたい主な課題と、その対策について解説します。

1. 学習データの収集・整備にコストがかかる

画像認識モデルの精度は、学習に使用するデータの質と量に大きく依存します。十分な量の画像データを集め、それぞれにラベル（正解情報）を付ける作業は、想像以上に時間とコストがかかります。

【対策】

既存の画像資産を活用：過去に撮影した検査画像や製品写真などがあれば、それを学習データとして活用できないか検討しましょう。

アノテーション外部サービスの利用：ラベル付け作業を専門に行うサービスを活用することで、社内リソースを節約できます。

転移学習の活用：少ないデータでも精度を確保できる転移学習という手法を検討しましょう。

2. 認識精度100%は実現できない

どれだけ高性能な画像認識モデルでも、認識精度100%を達成することは現実的ではありません。照明条件の変化、対象物の汚れや破損、想定外の角度など、さまざまな要因で誤認識が発生する可能性があります。

【対策】

許容できる精度の明確化：導入前に「どの程度の精度があれば業務に支障がないか」を明確にしておきましょう。

人間によるダブルチェック体制：重要な判断については、AIの結果を人間が確認するフローを設けることも有効です。

誤認識時のリカバリー手順：万が一の誤認識に備えて、リカバリー手順を事前に決めておきましょう。

3. プライバシーへの配慮が必要

顔認識や人物検知など、人を対象とした画像認識では、プライバシーへの配慮が不可欠です。個人情報保護法や業界ガイドラインに沿った運用が求められます。

【対策】

利用目的の明示：カメラで撮影することや、その目的を利用者に明示しましょう。

データの適切な管理：収集した画像データの保存期間、アクセス権限、廃棄方法などを明確に定めましょう。

必要最小限のデータ収集：目的を達成するために必要な最小限の情報のみを収集するようにしましょう。

4. 導入後の運用・保守体制

画像認識モデルは「導入して終わり」ではありません。運用開始後も、精度のモニタリング、モデルの再学習、システムのメンテナンスなど、継続的な対応が必要です。

【対策】

運用体制の事前構築：誰がどのように運用・保守を担当するか、導入前に決めておきましょう。

ベンダーサポートの確認：外部サービスを利用する場合は、導入後のサポート体制（問い合わせ対応、アップデート頻度など）を確認しましょう。

定期的な精度評価：月次や四半期ごとに精度を評価し、必要に応じてモデルを更新する仕組みを設けましょう。

これらの課題を踏まえた上で、自社の状況に合った導入計画を立てることが重要です。不安な点があれば、まずは専門家に相談することをおすすめします。

画像認識を使った無料アプリ・フリーソフト

■似合う髪型を人工知能が提案！「AI Stylist」｜人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

（参照：「AI STYLIST – EARTH（アース）の髪型診断」をApp Storeで）

「画像認識ってどんなものか、まずは体験してみたい」という方に向けて、無料で試せるアプリを紹介します。

画像認識は私たちにとって身近な存在になりつつあり、最近では画像認識を使ったフリーソフトや顔認証を用いた無料アプリなどもリリースされています。その一つとして挙げられるのが、「AI Stylist」というアプリです。

AI Stylistは、ヘアサロン「Hair＆Make EARTH」を展開している株式会社アースホールディングスが提供しているAI搭載型のアプリです。この「AI Stylist」は、画像認識技術を用いることで、ユーザーに最適な髪型をアプリが提案してくれるというものです。その使い方は、ユーザーはヘアスタイルなどを選択して自分の顔写真をスマートフォンで撮るだけなので、とても簡単です。

2020年3月にiOS版がリリースされ、2020年8月にはAndroid版もリリースされました。2021年にはヘアスタイルを試せるシミュレーション機能も追加され、2023年1月時点で累計100万ダウンロードを突破しています。髪型シミュレーションアプリのおすすめランキングでも常に上位に入るなど、多くのユーザーに利用されています。2020年3月にiOS版が先立ってリリースされ、すでにダウンロード数が5万を突破するなど、多くの注目を集めています。2020年8月にはAndroid版もリリースされたため、今後さらに多くのユーザーが活用するようになるのではないでしょうか。

この「AI Stylist」は髪型の提案だけではなく、似ている芸能人を判定する機能なども備わっています。比較対象はモデルや歌手、タレントなどで、男性557人、女性949人のデータが用意されているそうです。

今後は、これらの機能に加え、髪型を試すことができる「ヘアスタイルシミュレーション」という機能も実装される予定だといいます。

まずは無料で画像認識技術を体験してみてはいかがでしょうか。