AI画像認識技術でできることを活用事例から紹介

最終更新日:2024/04/04

ディープラーニングを活用したAIによる画像認識技術がビジネスの現場でも活躍しています。

製造業のものづくりから、セキュリティ分野、医療、小売りまで、さまざまな場所で画像認識技術が活用されているのです。

今回は、画像認識技術でできることと、その活用事例をまとめました。

画像認識について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
画像認識とは？AIを使った仕組みや最新の活用事例を紹介

医療画像診断技術の活用で専門医をサポートした事例

医療画像診断技術の活用で専門医をサポートした事例｜AI・人工知能製品・サービス・ソリューション・プロダクト・ツールの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるメディア

画像認識技術の「目」は、医療現場にも大きな変革をもたらそうとしています。

医療現場では、レントゲン画像やMRI（磁気共鳴）画像、CT（コンピューター断層撮影装置）画像などさまざまな画像技術が取り入れられ、画像と専門医による診断により、病気の原因を特定していきます。

これまで、専門医の経験に基づいて判断されてきたこうした画像診断技術をディープラーニングでAIに学習させたら医療業界に大きなインパクトをもたらすことは、疑いようがありません。

この分野で一歩先を行くのが、東大発のスタートアップ、エルピクセルです。

同社は、医療、製薬、農業などライフサイエンス領域の画像解析ソリューションを開発しており、2018年10月にはオリンパス、CYBERDYNE、富士フイルムなどから第三者割当増資により30億円を調達するなど、注目が集まっています。

2014年創業の同社は、東京大学や国立がん研究センターといった国内の最先端医療機関と協力し、AIを活用した画像診断支援技術やソフトウェアの開発を手掛けています。

2017年には、医療画像診断支援技術「EIRL（エイル）」を発表。

近年、CTやMRT、内視鏡など医療画像技術が進歩したことで、専門医の取り扱うデータが急増しています。

一方で、こうした画像から病巣を読み取れる専門医はごくわずか。

EIRLは、現場で膨大な画像と向き合う専門医の業務負担をサポートするためのプロダクトとして期待されています。

類似画像検索でネット通販を使いやすく

（参照：似た商品が見つかる！　Yahoo!ショッピングの類似画像検索〜近傍探索NGTの導入事例 – Yahoo! JAPAN Tech Blog）

AI画像認識技術は、ネット通販の領域でも活用され始めています。その代表例として挙げられるのが、Yahoo!ショッピング内で利用できる「類似画像検索機能」です。この類似画像検索機能は、Androidアプリの「Yahoo!ブラウザー」とiOSアプリの「Yahoo!ショッピング」の2つで利用することができます。

Androidアプリは、カメラ機能を用いて対象となる物を撮影することで、類似画像検索が行える仕組みです。一方のiOSアプリは、商品詳細ページの商品画像の上にある虫眼鏡アイコンをタップすることで、類似画像検索が行える仕組みとなっています。いずれの方法も、Yahoo!ショッピングで購入することができる「見た目が類似した商品」を、リスト形式で閲覧可能です。

そんな類似画像検索機能のメリットとしては、「名前が分からない商品を検索したい」「似ている商品を探したい」など、言葉で表現するのが難しい検索ニーズにも対応できる点が挙げられるでしょう。インターネットショッピングをする際、必ずしも初めから商品名を認識しているとは限りません。「あの芸能人が使っていた」「通りかかった店でたまたま見つけて気になっていた」など、商品名こそ分からないものの、興味を抱いている商品は少なくないでしょう。

類似画像検索機能は、そういった「名前が分からない商品」へのニーズにもしっかりと応えられることから、多くのユーザーに重宝されています。

AIカメラで来客分析

来店者情報を可視化するAIの仕組みとメリット｜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

AIカメラを活用することで、来店者の情報分析につなげている企業も多く存在します。その一例として挙げられるのが、2017年11月にオープンした東京・上野の商業施設「PARCO_ya（パルコヤ）」です。PARCO ya（パルコヤ）では、テナントの約9割にあたる60店舗が店内にAI搭載のカメラを設置しており、撮影した画像をマーケティングに活用しているそうです。画像をAIで分析することにより、パターン認識で来店者数を分析したり、時間別の来店者数の推移を可視化して予測したりできるようになりました。そのため、スタッフの人員体制を効率化したり、商品ラインナップや陳列場所の見直しを行ったりすることもできるようになったのです。

なお、「PARCO_ya（パルコヤ）」を運営しているパルコの発表によると、画像認識技術が売り上げ増に直接的な影響を与えているわけではないものの、8割の来店客の客層が「ターゲット層（30代〜50代の女性）」と一致していることが判ったといいます。想定したターゲット層を集客できているという事実を確認できたことにより、今後どのような戦略を立てていくべきかの判断を明確に行えるようになるため、長期的な利益の増加に貢献していくと考えられるのではないでしょうか。

近年は、スマートフォンが普及されたことにより、多くの人が手軽にインターネットショッピングを楽しめるようになりました。こういったEC市場の拡大は、多くの実店舗でAIが導入され始めている理由のひとつと考えられます。今後もEC市場の拡大が予測される中で、どのように実店舗がAIを有効活用していくのか、その動向にも注目する価値があるでしょう。

農業や畜産業のスマート化

少子高齢化に伴う人手不足が深刻化している農業・畜産業においても、スマート化が進んでいます。例えば、株式会社コーンテックでは、プリマハム株式会社の養豚食肉事業を展開する子会社の太平洋ブリーディング株式会社と、畜産DX事業の一環としてIoT・AIカメラを設置し豚の個体別データの蓄積及び画像データ解析の取組みのほか、自家配合プラントを導入しています。

畜産業界においては未だアナログな業務管理が多く、人材確保が難しくなっている昨今の労働者背景や防疫の観点からも、人間の介在を減らすことが重要と考えられていました。そこで、コーンテックは独自にAI開発を行い、監視カメラやセンサーを施設導入することで、豚の行動を解析しています。解析データに基づき、豚の体重測定や健康状態を把握できるだけでなく、施設の気温・湿度の監視、データ管理やアラート通知の自動化が可能になったそうです。豚の個体識別ができるAIにより、これまでは見えてこなかった個体ごとの成長管理や、衰弱や死亡判定などの健康管理などの実現を目指しています。

また、コーンテックでは、「自家配合プラントの構築」と「飼料マネジメント」を畜産農家ごとにコンサルティングし、畜産における”手間”と”コスト”の削減を行っています。家畜の餌にかかる割合が経営コストの60％以上を占めるほど大きく、畜産の儲からない体質の要因となっています。

そこで、プリマハム株式会社の養豚食肉事業を展開するプリマハムグループの太平洋ブリーディング株式会社におけるコンサルティングを開始。「自家配合プラントの構築」とエコフィードの活用など、飼料マネジメントを通して餌のコストダウンを実現するほか、肉質の改善等を目指していくといいます。