AI・機械学習による画像分類とは？学習モデルや活用例・精度向上のポイント

最終更新日:2024/05/08

画像分類とは？

画像分類は、業務プロセスを効率化するために欠かせない技術です。この記事では、AIと機械学習を駆使して画像を分類する方法について解説します。画像分類技術は、写真やビデオから特定のオブジェクトを識別し、それらをカテゴリーに分けることを可能にします。

また、画像分類技術を高精度で発揮させるためには、大量の画像データにラベル付けをする必要があります。このラベル付けのプロセスを「アノテーション」と呼び、アノテーションによってラベル付けされたデータを「教師データ」と呼びます。

アノテーションと教師データについて詳しく知りたい方は、以下の記事をご参照ください。

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AI・機械学習による画像分類とは

AI・機械学習による画像分類は、コンピューターが画像内のパターンや特徴を学習し、それを基に画像を特定のカテゴリに自動で分類するプロセスのことです。

この技術は、自動運転車、顔認証システム、医療画像分析など、多岐にわたる分野で利用されています。

画像分類モデルは、多数のラベル付き画像データを学習材料に、画像に含まれる特徴やパターンを識別する方法を学習します。この過程で、深層学習などの高度なアルゴリズムが使用され、モデルの精度を高めるために膨大な量のデータを必要とします。

画像分類の学習モデルの作成方法

画像分類の学習モデルを作成するには、まず大量の画像データを収集し、それらのデータからモデルが特徴を学習します。その後、テスト用の画像でモデルの性能を評価し、最後に評価結果を基にモデルをチューニングする、という一連のプロセスを踏んでいきます。

この段階的なプロセスにより、精度の高い画像分類モデルの構築が可能です。画像分類の学習モデルを作成する際の基本的なプロセスは以下の通りです。

1. 大量の画像データを収集する
2. 画像データから特徴を学習する
3. テスト用の画像で性能を評価する
4. 評価結果を確認してチューニングする

➀大量の画像データを収集する

画像分類モデルの学習のため、最初に多様な画像データの収集が必要です。この段階では、分類したい対象が多角的に撮影された大量の画像データを確保することが重要です。収集するデータは、対象のバリエーションを広くカバーすることで、モデルがより一般化された特徴を学習できるようにします。

また、データの質にも注意を払い、不鮮明な画像や誤ってラベル付けされたデータは学習精度を低下させるため、適切な前処理とクリーニングが不可欠です。

➁画像データから特徴を学習する

収集した画像データから特徴を学習するために、深層学習や畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などの技術が使用されています。これらの技術は、画像内のテクスチャ、形状、色といった要素を識別し、それらを抽象化して理解する能力を持っています。

学習プロセスでは、各画像に対する正確なラベル付けが重要となり、これによってモデルは特定の特徴がどのカテゴリに対応するかを学びます。

学習中には、過学習を避けるためにデータの多様性を保ち、また適切な正規化技術を用いることが重要です。

③テスト用の画像で性能を評価する

モデルの学習が一定の段階に達した後、未知のデータセットを用いてモデルの性能を評価します。このテストフェーズでは、モデルが新しい画像に対してどれだけ正確に分類できるかを測定し、その精度、再現率、F1スコアなどの指標を用いて性能を評価します。

この段階でモデルが適切な性能を示さない場合、学習データの追加やハイパーパラメータの調整が必要となることがあります。

④評価結果を確認してチューニングする

最終的に、モデルの性能評価を基に、さらなる精度向上のためのチューニングを行います。このプロセスでは、ハイパーパラメータの調整、学習率の変更、または異なるアーキテクチャの試行などが含まれます。評価結果から得られたフィードバックを用いてモデルを微調整し、最終的なモデルの性能を最適化します。

この繰り返しによって、実際のアプリケーションに適用可能な、高精度の画像分類モデルの構築が可能です。

画像分類における特徴量抽出のアルゴリズム

画像分類の精度を高める上で、特徴量の抽出は非常に重要な工程です。特徴量抽出とは、画像データから有用な情報を抽出し、それを数値的なデータに変換するプロセスを指します。

このプロセスを通じて、機械学習モデルは画像を分類するための識別可能なパターンを学習します。特徴量抽出にはさまざまなアルゴリズムがあり、それぞれが異なる種類の情報を捉えるために設計されています。

抽出アルゴリズムの構築には、主に人為的手法と機械的手法の二つが存在し、それぞれ異なるアプローチで特徴量を抽出します。

特徴量抽出の人為的手法

人為的手法は、専門家が画像から特徴を手動で定義するプロセスです。このアプローチは、特定のアプリケーションに適した特徴量を選択するために、専門知識を活用します。

人為的手法の代表的な手法は、以下の通りです。

• エッジ検出
• テクスチャ分析
• 色分布分析

エッジ検出は画像内のエッジや輪郭を識別することで、物体の形状や位置を把握します。エッジ検出にはソーベルやキャニーなどのフィルタが用いられます。

テクスチャ分析は画像内のテクスチャパターンを分析することで、物体の表面特性を識別し、色分布分析は画像内の色の分布や組成を分析することで、特定の物体やシーンを識別します。

特徴量抽出の機械的手法

機械的手法では、アルゴリズムが自動的に画像から特徴を抽出します。このアプローチは、大量のデータを扱う際に特に効果的で、人間のバイアスが少ない特徴量を抽出することができます。

機械的手法の代表的な手法は、以下の通りです。

• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
• 自動エンコーダー
• GAN（敵対的生成ネットワーク）

CNNは、画像の深層的な特徴を抽出する深層学習の一形態です。畳み込み層とプーリング層を用いて、画像の局所的なパターンを捉えます。

自動エンコーダーは画像を圧縮し、その後再構築することで、画像の重要な特徴を抽出し、GANは、実際の画像を模倣する画像を生成し、画像データの新しい特徴を発見します。

画像分類の活用事例

画像分類技術では高度なAIと機械学習モデルにより、画像内の物体を自動で識別し、分類することが可能になりました。活用されている代表的な場面として以下があります。

• 在庫管理
• 製品の仕分け・ピッキング
• 製品の異常検知
• ECサイトの商品検索
• 小売店のレジ業務

在庫管理

在庫管理では、画像分類を利用して商品の在庫を自動で識別し、管理するシステムが導入されています。カメラで撮影した商品画像を分析し、それがどの商品であるかを自動で判断します。これにより、従業員が手動でバーコードをスキャンする手間が省かれ、在庫の精度を高めるとともに、作業効率の大幅な向上が見込まれます。

特に、多種多様な商品が混在する大規模な倉庫において、この技術は在庫の正確性と迅速な管理を実現します。

製品の仕分け・ピッキング

製品の仕分けやピッキング作業においても、画像分類技術は重要な役割を果たしています。自動化されたシステムは、様々な製品の画像を認識し、それぞれを正しいカテゴリに分類することで、仕分け作業を効率化します。

また、ピッキングロボットが画像分類を利用して正確な商品を選び出し、注文処理の自動化を実現しています。これにより、人的ミスを減らし、出荷までの時間を短縮することが可能になります。

製品の異常検知

製造業界では、画像分類を用いて製品の品質管理が行われています。カメラで撮影した製品画像から、異常がある製品を自動で識別し、選別します。このプロセスにより、不良品の流通を防ぎ、製品品質の一貫性を保つことができます。

特に、精密な検査が必要な電子部品や自動車部品の製造において、この技術は重要な役割を果たしています。

ECサイトの商品検索

ECサイトでは、画像分類技術を利用して、ユーザーが撮影した画像をもとに商品を検索できる機能が提供されています。ユーザーは商品の画像をアップロードするだけで、同じまたは類似の商品をECサイトから見つけることができます。

これにより、商品名やブランドを知らなくても、簡単に欲しい商品を見つけることが可能になります。

小売店のレジ業務

小売店では、レジ業務の自動化に画像分類技術が活用されています。商品をカメラで撮影するだけで、商品を識別し、価格を自動で計算するシステムが導入されています。

これにより、レジでの待ち時間の短縮と、誤計算のリスクの低減が実現しています。

画像分類の精度向上のポイント

画像分類の精度向上は、アプリケーションの成功に直結します。高い精度を達成することで、自動化プロセスの信頼性が向上し、より良いユーザー体験が提供できます。

画像分類の精度向上のポイントとして以下があります。

• 求める性能を具体的に設定する
• 撮影環境を整えて画像の質を上げる

求める性能を具体的に設定する

画像分類の精度向上において、求める性能を具体的に設定することは、プロジェクトの目標を明確にし、適切な方向性を定める上で不可欠です。これには、分類精度、処理速度、リソースの利用効率など、プロジェクトにとって重要な指標を選定し、それぞれの目標値を定める作業が含まれます。

例えば、リアルタイムシステムでは処理速度が重視される一方で、医療画像の診断などでは分類の正確性が最も重要視されます。

撮影環境を整えて画像の質を上げる

画像分類の精度を向上させるためには、高品質な画像データの収集が必須です。撮影環境を整えることで、一貫性のある、高品質な画像を確保することができます。撮影環境の整備には、照明条件の最適化、背景の統一、撮影対象の位置づけの標準化などが含まれます。

たとえば、照明は撮影対象の特徴を正確に捉えるために重要であり、均一かつ適切な明るさを確保する必要があります。背景の統一は、不要なノイズを排除し、画像分類アルゴリズムが対象物に集中できるようにするために役立ちます。

まとめ

画像分類の学習モデルを作成するには、大量の画像データを収集し、その特徴を学習させ、テスト用の画像で性能を評価し、チューニングを行う必要があります。

画像分類は、在庫管理、製品の仕分け・ピッキング、異常検知、ECサイトの商品検索、小売店のレジ業務など、様々な場面で活用されています。精度向上のためには、求める性能を具体的に設定し、撮影環境を整えて画像の質を上げることが重要です。

AIsmiley編集部

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