おすすめフリーソフトも！AIを活用した画像解析の特徴とメリット・デメリット

最終更新日:2024/02/08

近年、さまざまな分野でAIが導入されていますが、その中でもパターン認識のひとつ「画像解析技術」は工業や農業、そして医療など、非常に幅広い分野で活用されています。また、最近では数多くの画像解析ツールが販売されていますが、中には無料で使用可能なフリーソフトも存在しているのです。

今回は、AIを活用した画像解析の特徴やメリットと併せて、手軽に使えるフリーソフトについて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

AIを活用した画像解析とは？

画像解析は、画像内から特定の要素を抽出し、データとして客観的に表現することを指します。最近ではAI・人工知能によって機械学習や深層学習（ディープラーニング）も活用され始めているため、より高い精度で解析を行えるようになってきているのです。

そんな画像解析技術ですが、近年はニーズが急速に高まっている状況にあります。なぜニーズが高まっているのかというと、「デジタル写真の普及によって、膨大なデータを所有する人が増えたから」です。膨大なデータを所有する人にとって、自分が探している写真を探すのは決して楽な仕事ではありません。むしろ、目的に沿った写真を抽出するという作業が大きな負担になり始めていたのです。

その点、AIを活用した画像解析であれば、AIの力を借りることで目的の写真を簡単に抽出することができます。また、基準以下の製品（商品）を排除するための区別方法として、「適切な製品の写真」を記憶させておけば自動で排除できるようにもなるわけです。製造業では「工場での不良品の検出」、農業などにおいては、「低品質な野菜を検知するための方法」として活用することができるでしょう。

AI画像解析のメリット・デメリット

AIを活用した画像解析のメリットとデメリットを箇条書きでご紹介します。AIはビッグデータを人間よりも早く処理ができコスト削減や人手不足、安全な作業環境作りなどに貢献します。ですが、ディープラーニングには学習用の訓練データや検証データ、AIモデル評価に利用するテストデータが必要です。交差検証（クロスバリデーション）といった手法で少ないデータで機械学習をする際の工夫もありますが、ある程度データの数は必要でしょう。

メリット

膨大なデータを処理できる
目的に沿った写真を簡単に抽出
検品作業の精度向上
属人化していた解析作業を自動化し人手不足を解消
作業工程を自動で監視
安全な作業環境の実現

デメリット

機械学習には大量の訓練データやテストデータが必要
精度を向上するためにアノテーションなど人間の手も必要

無料で使用できる画像解析フリーソフト

最近では、無料で使用できる画像解析フリーソフトも多く登場しています。中にはスマホアプリに画像解析技術が用いられているものもありますので、ぜひ有効活用してみてください。

Google翻訳／Googleドキュメント

画像解析フリーソフト１.Google翻訳｜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
出典：App Store

Google翻訳は、その名の通り文章の翻訳を行うためのアプリですが、現在は画像解析技術を活用した機能も備わっています。それは、カメラで撮影した外国語の文章を自動で翻訳するという機能です。たとえば、アメリカに旅行へ行った際、スーパーに記載されている文章がわからなかった場合には、その文章をスマホでかざすことで日本語に翻訳してくれます。ディープラーニングによって日々学習しているため、翻訳の精度も少しずつ向上しているのが大きな特徴といえるでしょう。

また、Googleドライブにアップロードした画像を「右クリック」→「アプリで開く」→「Googleドキュメント」の順で開くと画像内に写る文字を解析します。結果はテキストとしてGoogleドキュメントに表示されます。この技術はOCR（光学文字認識）と呼ばれ、手書き文字認識に餅王下帳票や書類をデータ化するソフトウェアなどが近年登場しています。

AT-Image

画像解析フリーソフト２.AT-Image｜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

出展：Vector

AT-Imageは、日本人の開発者がフリーで公開している画像解析ツールです。Windows XPが最新の動作OSなので、決して最新のツールというわけではありません。ただし、画像処理の学習には適しており、フーリエ変換や2値化といった画像処理を体験できます。そのため、これから画像解析について学んでいきたいという方が最初に手にするツールとしては向いているのではないでしょうか。

ImageJ

ImageJは、生物学においては業界標準の解析ツールとして広く知られているソフトウェアです。そのため、生物学に携わったことがある方の中には、実際に使用したことがある方も多いのではないでしょうか。

このImageJを開発したのは、アメリカの国立衛生研究所に勤務していたWayne Rasband氏を中心とするメンバーです。ImageJの前身であるNIH Imageを含めればすでにリリースから27年以上が経っており、非常に歴史のあるツールでもあります。

OpenCV

OpenCVは、インテル社が開発した画像解析フリーソフトです。正式名称は「Intel Open Source Computer Vision Library」といい、オープンソースのC/C++ライブラリ集となっています。コンピュータ・ビジョンに必要となるさまざまな機能が搭載されていますが、公式サイトはすべて英語となっているため注意が必要です。

R / RStudio

統計処理用ソフトウェアとして多くの人に認識されている「R」ですが、画像解析のパッケージも公開されています。ただ、当然ソースコードはR言語で書かなくてはなりません。

R言語の関数を使用することができるという点はメリットと捉えることもできますが、このためにR言語の関数を学ぶのは少し手間がかかるかもしれません。

フリーソフトではないものの「Photoshop」の画像解析機能もおすすめ

もちろん、有償のソフトウェアであれば魅力的な機能が備わっているものも数多く存在しますが、それらは高価であるため気軽に利用することはできないでしょう。ただし、比較的リーズナブルなPhotoshopであれば一般ユーザーでも気軽に画像解析機能を利用できるためおすすめです。

Photoshopは高機能な画像編集ソフトウェアとして多くのユーザーに利用されていますが、実は画像解析機能も備わっています。ヒストグラムパネルや輪郭検出機能など、画像処理や画像解析において基本的な機能も備わっているので、ぜひこの機会に利用してみてはいかがでしょうか。

ちなみに、Photoshopの利用料金としては、最も安いものだと「フォトプラン」の月額980円（税抜）になります。フォトプランの場合、Photoshopだけでなく、写真の編集や整理を行えるLightroomも利用できるため、非常にお得なプランといえるでしょう。

AIによる画像解析が当たり前になる時代は遠くない？

中国のアリババ・グループでは、自身の所有している画像を添付することで商品検索を行うことができるなど、ネットショッピングの分野にもAIによる画像解析技術が導入され始めています。こういった技術は、今後さらに多くの企業が無料で公開していく可能性があるでしょう。なぜなら、ディープラーニングにおいては「教師データ」の収集によって制度を高めていくことが重要になるため、こういった最先端の技術を無料で公開することにも大きなメリットがあるからです。

より制度の高いサービスを提供し、顧客を獲得していくため上で、教師データは大きな価値を持ちます。したがって、近い将来、画像解析ツールをフリーで利用できることが当たり前の時代になっていくかもしれません。

ただ、現状ではやはり有料の画像解析ツールの方が魅力的な機能を多く備えている傾向にあります。そのため、フリーソフトを利用しながら、有料のツールを併用していくといった形を取るのもおすすめです。ぜひこの機会に、画像解析ツールを有効活用してみてはいかがでしょうか。

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