画像認識・画像処理AIを無料で試せるフリーサービスと活用事例

最終更新日:2024/11/26

セキュリティ分野から製造業、小売り、医療など、活用範囲が広がる画像認識技術。AI・人工知能も搭載され、ディープラーニングやマシンラーニング（機械学習）などの技術も活用されるようになり、ますます精度が上がっています。こうした最先端の画像認識技術をフリーで試してみてはいかがでしょうか。

画像認識のサービス比較と企業一覧

画像認識技術とは

そもそも、画像認識技術とはどのようなものなのでしょうか。まずは、画像認識技術について詳しく理解していきましょう。

画像認識技術とは、画像データや動画データから特徴を掴み、対象となる物を識別していく「パターン認識技術」のことです。私たち人間は、画像に写っている物が何なのか、これまでの「経験」に基づいて判断していくことができます。しかし、コンピューターの場合は画像に写っている物が何なのかを理解することはできません。それは、私たち人間における「経験」がコンピューターには記憶されていないからです。

ただし、大量の画像データを用意して、対象物の学習を行わせれば、コンピューターも未知の画像を見た際の「判断」を行えるようになります。その対象物が何であるかを「確率」で表現することができるようになるのです。

こういった画像認識技術の歴史は古く、1960年頃から研究は行われていたといいます。当時はコンピューターの性能が低く、さらに高額であったため、大学の研究機関など一部の分野での活用がメインとなっていました。

しかし、近年は一般家庭にもコンピューターが普及され始めており、より手軽にコンピューターを利用することができるようになったため、コンピューターでの画像認識はもちろんのこと、デジタルカメラやスマートフォンといった機械にも画像認識技術は活用され始めています。

画像認識技術の仕組み

画像認識技術の仕組みとしては、まず、前段階として画像から対象物を抽出する必要があります。人間の場合、画像から対象物を視覚で判断することができますが、コンピューターにとって画像はあくまでもピクセルごと（色合いや明るさ）の集合体に過ぎません。

また、対象物もいろいろな角度や大きさ、明るさで画像内に存在しています。そのため、コンピューターからすれば、ノイズだらけの情報から対象物を認識することは非常に難易度の高い作業なのです。

そこで、コンピューターは画像認識の前に「画像を認識しやすくするための処理」を行います。その作業は画像処理と呼ばれており、主に以下のような手順で行います。

• 画像のノイズを取り除く
• オブジェクトの輪郭を強調したり色合いを調節したりしてオブジェクトを抽出しやすくする
• 画像からオブジェクトを切り出す

上記を行った後、コンピューターは画像データとラベルの組み合わせをもとに画像データの特徴を学習していきます。その学習を進めていくことで、画像データから対象物の特徴を判断することができるようになるわけです。

画像認識技術が注目を集めている理由

画像認識技術が注目を集めるようになった要因のひとつに、2012年に行われたILSVRCという画像認識コンテストでの出来事が挙げられます。2012年以前は、毎年1～2％という単位でエラーの確率が減少されていたそうです。しかし、2012年に参加したトロント大学のチームが手掛けたAlexNetは、約10%のエラー率減少に成功させたため、大きな注目を集めました。そして、そのトロント大学のチーム深層学習（ディープラーニング）が用いられていたことから、AIを搭載した画像認識に大きな注目が集まるようになったのです。

ディープラーニングが普及されるようになったことで、「非構造化データ」も処理することができるようになったという点も、注目すべきポイントでしょう。非構造化データとは、写真や動画、文章などの、構造が定義されておらず定型的に扱えないデータのことです。

たとえば、従来のシステムを活用して「花の画像であること」を判断させるためには、花びらや葉の形・色など、細かな部分までエンジニアが定義する必要がありました。しかし、深層学習（ディープラーニング）の場合、大量の画像データを学習させることで特徴を自動的に取得し、花の種類を判断することができるようになるのです。

最近では『トイ・ストーリー』や『モンスターズ・インク』など人気作品でおなじみのピクサーもGANを用いた超解像でノイズの多い画像を高品質化して作業効率化を進めています。

深層学習（ディープラーニング）の普及によって、こういった非構造化データを扱えるようになったため、これまでは人間の眼でしか判断できなかったタスクなども自動化できるようになりました。それに伴い、医療や製造業といった業界でもイノベーションが起き始めている状況です。

ここからは、そんな画像認識AI技術の力を体感することができる無料サービスをご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

無料で画像認識AIが作れる！Twitter発のWebサービス「AIメーカー」

「手相占い」「犬と猫を見分ける」「バイクメーカー判別機」など、ユニークなオリジナルのAIを簡単に作れるとして話題を呼んだのが、エンジニアの2z（@2zn01）さんが公開したWebサービス「AIメーカー」です。

タグと教師データとなる画像を用意するだけで、専門知識がなくても簡単にAIによる画像認識サービスが作れてしまいます。Twitterアカウントと連携させた上で、例えば「犬」「猫」など識別させる画像のタグを入力します。各タグに対応する画像データをアップロードするか、画像検索機能での入力も可能です。画像データは、「Bing Image Search API」から自動収集することもできます。これらを学習データとしてAIに学習させれば、画像認識AIの完成です。

完成したプログラムは「みんなのAI」として無料公開されます。ユーザーがさまざまなAIを作成・公開して話題を呼びました。

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画像から文章を生成！Microsoftの無料画像認識AI「Computer Vision API」

Microsoftでも、画像認識技術を用いたAIが無料で提供されています。Microsoftが提供しているのは「Computer Vision API」という画像認識AIで、最大の特徴としては「画像解析によって文章を自動生成してくれる機能」が備わっている点が挙げられるでしょう。

一般的な画像認識AIの場合、たとえば花の画像を解析させると「Flower」という単語とともに、その画像が花であることの確率などを算出してくれます。しかし、Computer Vision APIで花の画像を解析させると「a red flower with green leaves」といった文章が生成されるのです。

そのため、Computer Vision APIを活用してプログラミングを書けば、「AIに画像を解析させてタイトルを付けさせる」といったことも自動化できるか可能性があります。残念ながら現段階では日本語に対応していませんが、今後のさらなる可能性を感じられる画像認識AIといえるのではないでしょうか。

Googleで画像認識AIのスゴさを体感しよう

意外なところにも、最先端の画像認識技術を体感するチャンスが隠れています。そのうちのひとつとして挙げられるのが、Googleの人気サービスのひとつである「Google翻訳」です。

英語をはじめ、外国語の情報に触れるために活用したことがある方も多いでしょう。2006年に開始されて以来、1日1400億語以上が月5億人以上のユーザーによって翻訳されています。以前は、黒人のカップルを「ゴリラ」とタグ付けしてしまったこともあるGoogleの画像認識AIですが、最近は各段に精度が上がっていると評判です。以前は、ちんぷんかんぷんな文章でしか翻訳できなかったGoogle翻訳も、ディープラーニングの成果により、かなり読みやすい洗練された文章での翻訳が可能になりました。

Googleは最近、Google翻訳サービスにも画像認識技術を応用しています。外国語の文章をスマホのカメラなどで撮影してアップロードするとデータ化して翻訳してくれるというものです。

他にもGoogleは「Google Cloud Vision」を提供しており、最初の1000ユニットは無料で利用可能です。Google フォトの画像検索やGoogleドキュメントのOCR機能をAPIとして活用できます。

医療での活用も進む画像認識AIの技術

また、医療の分野においても画像認識技術が活用され始めている状況です。理化学研究所の画像情報処理研究チームでは、すでにAIを用いた画像認識技術によって早期胃がんの高精度な自動検出法を確立しています。

これまでは人間の目で判断するしかありませんでしたが、AIを用いた画像認識技術によって「人間の目では確認できなかった異常」も発見できるようになったのです。

より早く異常を発見することができるようになるため、今後さらに早期治療を行いやすくなっていくことが予想されます。
（参照：理化学研究所　AIを用いた超音波検査における影の自動検出）

製造業も外観検査などに画像認識AIを続々導入

医療の分野だけではなく、製造業においても画像認識AIの導入が進んでおり、注目を集めています。現場に監視カメラやセンサーを設置することによって、リアルタイムで情報を取得し、その情報をもとに分析・予測を行って業務効率化を図っていくという仕組みです。具体的には以下のような用途で画像認識を使用し、成果につなげています。

作業工程を自動で監視

工場内に監視カメラを設置して作業工程を細かく撮影していきます。その撮影された映像をAIに読み込ませることで、適切な作業認識を学習させることが可能です。この適切な作業工程を学習した監視カメラを起動させておくことで、仮に従業員が作業手順を誤ってしまった場合にも、パトランプを点灯させるなどの方法でスタッフに指摘することができるのです。
人間が作業する以上、どうしても作業にミスが起きてしまう可能性は拭いきれません。また、業務を担当し始めたばかりの新人であれば、特にミスを起こしてしまう可能性は高いでしょう。そのような場合でも、画像認識AIの活用によってミスを減らすことができるようになるため、大幅な生産性向上が期待できます。

・不良品の検品作業にかかるコストを削減できる

一般的な検品作業の場合、従業員が目視検査でチェックを行わなければなりません。そのため、従業員の経験値や体調などによってチェックの質に差が生まれてしまう可能性もあるわけです。しかし、画像認識AIを活用すれば「商品の正しい状態」を事前に学習した上で不良品のチェックを行えるため、検品作業にかかる負担を大幅に軽減させることができるようになります。

何より、エラー件数が大幅に減ることで人件費も削減できるため、検品作業にかかるコストも削減することが可能です。人手不足が深刻化している現代において、人件費を削減できるという点は極めて大きなメリットといえるでしょう。検品や外観検査でのAI活用は年々進んでいます。

・安全な作業環境の実現

工場内の監視カメラに画像認識AIを導入することで、進入してはいけないエリアへの侵入を防ぐことなども可能になります。そのため、危険エリアに進入して事故が発生してしまうなどのトラブルを避けることが可能になるのです。

製造現場に画像認識AIを導入すると上記のようなメリットが得られるわけですが、実際にあるカメラメーカーでは、出荷される前に行われる同梱物チェック業務に画像認識AIを導入したところ、大幅な時短に成功したといいます。また、従業員の目視によるチェックでは時間を要するだけでなくミスも起きやすかったものの、画像認識AIによってエラーの件数自体も減少したそうです。

農業分野では「農薬の散布」に画像認識AIを活用

最近では、医療や製造業といった分野だけでなく、農業においても画像認識AIが積極的に活用され始めています。農業は、さまざまな業界の中でも特に人手不足が深刻化しており、多くの人や時間を必要とする業務をいかに効率化できるかという点が大きな課題とされていました。そのような中で、最近はAIを搭載したドローンを活用する取り組みが積極的に行われているのです。

具体的には、AIを搭載したドローンの画像認識技術によって、外注や虫食いの葉を特定し、空からピンポイントで農薬を散布するというもの。これまでは、農薬の散布もすべて手作業で行わなければならなかったため、広大な敷地すべてをチェックするだけでも膨大な時間を要してしまっていました。しかし、AIを搭載したドローンを活用すれば、より効率的に農薬の散布を行うことができるのです。

また、必要な場所にだけ農薬を散布することも可能であるため、環境保全という点でも大きなメリットが生まれています。

空港では「顔認証」に画像認識AIを活用

成田空港では、出国ゲートに画像認識AIを活用した顔認証システムを導入することで、セキュリティを強化しています。このシステムを導入するまでは、出国ゲートにスタッフが立ち、出国者一人ひとりの顔を確認しながら出国の押印をしていたそうです。

しかし、その体制では出国者一人ひとりへの対応に多くの時間を要してしまうため、どうしても長蛇の列ができてしまう状況にあったといいます。そのような問題を解決すべく顔認証システムを導入したところ、出国者がカメラの前に数秒間立つだけで手続きを完了できるようになり、課題だった長蛇の列も解消させることができたのです。

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ドバイでは「警備ロボット」に画像認識AIを活用

ドバイでは、市内を警備しているAI搭載型のロボット「ロボコップ」に画像認識AIが活用されています。ロボコップは、機体に搭載されているカメラの画像認識技術によって不審者を特定し、警察に通報するという仕組みです。

感情分析機能も搭載されているため、前に立つ人の感情も細かく読み取ることができます。警察官が巡回しきれない場所をロボットがパトロールすることで、治安の維持につなげられるわけですから、非常に重要な役割を果たしているといえるのではないでしょうか。

ちなみにロボコップは交通違反の罰金の取締りも行っており、ロボコップ経由で罰金の支払いを行うことも可能です。

「フリーの画像認識AI」が当たり前の世の中がやってくる

このように、画像認識技術はすでに多くの業態において導入されており、その技術を無料で体感することができるサービスも増えてきています。そんな画像認識技術の核ともいえるディープラーニング（深層学習）やマシンラーニング（機械学習）で最も大切なのは、教師データとなる大量のデータを集めてAIに学習させることです。だからこそ、大手IT企業は無料で最先端技術を公開しているといえるでしょう。蛇口をひねれば水が出るように、画像認識技術をはじめとしたAIを気軽に使えるのが当然の世の中になるかもしれません。

また、今後はより多くの企業が画像認識技術の導入を検討するようになることが予想されます。そのような場合に画像認識技術についての知識を得る術として、フリーで画像認識技術を体験できるサービス・ソリューションは役に立つはずです。

画像認識技術の進化が進み、より身近な存在になった時にしっかりと使いこなせるようにするためにも、あらかじめAIについて関心を持っておくことが重要となるでしょう。

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よくある質問

画像認識技術とは？

画像認識技術とは、画像データや動画データから特徴を掴み、対象となる物を識別していく「パターン認識技術」のことです。

画像処理の手順は？

コンピューターは画像認識の前に「画像を認識しやすくするための処理」を行います。その作業は画像処理と呼ばれており、主に以下のような手順で行います。

• 画像のノイズを取り除く
• オブジェクトの輪郭を強調したり色合いを調節したりしてオブジェクトを抽出しやすくする
• 画像からオブジェクトを切り出す

製造業での画像認識AIの用途は？

製造業での画像認識AIの用途として以下が挙げられます。

• 作業工程を自動で監視
• 不良品の検品作業にかかるコストを削減できる
• 安全な作業環境の実現