画像認識・画像解析
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最終更新日: 2025/02/20

画像認識・画像解析とは？

自動車の自動走行システムや監視カメラの異常検知、製造現場の検品作業など、画像認識の技術は多くの企業で導入・検証が進んでおり、AI・人工知能が私たちの代わりとなって働く未来がすぐそこまで来ています。

最近のAI・人工知能の技術革新の中でも、画像認識AIの技術の向上はディープラーニングによって飛躍的な発展を遂げています。その画像認識の精度は、すでに正答率や認識率においてAIが人間を超えるほどの高精度を実現しています。

「人手のかかる食品工場の検品作業を省人化したい」
「医療用に撮影した写真をパターン解析して病気の早期発見をしたい」
「領収書から必要な情報だけを会計システムに自動入力したい」
「ECサイトに利用する商品画像を自動で分類したい」
「監視カメラの映像から不審者を発見する防犯システムをつくりたい」

このように画像認識AIはさまざまな目的に活用されています。

機能・用語解説

画像認識・画像解析サービス・企業一覧

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MAISTER™
株式会社MOVER&COMPANY

AI化で経営課題を解決！株式会社MOVER&COMPANYが提供する「MAISTER™」は、AIで解決したい経営課題の明確化、PoCで予測モデル作成し導入効果を体感、AI本格展開の課題抽出と課題解決の推進（IoT/データ基盤刷新・RPA化・業務改善）など、製造業のDX推進をワンストップで支援する課題解決型ソリューションです。

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UMWELT
株式会社トライエッティング

UMWELTは専門的な知識がなくても、さまざまな数量を予測でき、日常業務で使用するExcelデータと連携することによりCSVをAI化し、業務を効率化できるノーコード予測AIです。

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Loogia 自動配車クラウド
株式会社オプティマインド

最先端のアルゴリズムとビックデータ解析により実現した高精度な自動配車クラウド

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映像解析ソリューション kizkia
三菱電機デジタルイノベーション株式会社

“kizkia”‘(きづきあ)は『安心・確実』なスマート工場ソリューションをご提供いたします。製造業へのAI活用により、工場における効率化、生産性向上に貢献します。

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画像認識・画像解析機能比較表

製品名	画像認識AIソリューション	低コスト・短納期のAI受託開発	BlurOn	GROW-V	【現場に特化したAI】映像解析・画像解析総合ソリューション
機能	人検出・追跡、物体認識、3次元認識技術などの画像認識AIソリューションを用いて、幅広い業種、分野の課題解決を行っています。	15年間のAI資産を活かした低コスト・短納期のAI受託開発	映像編集のAI自動モザイクソフトウェア・検出精度99.7% ・テレビ番組や自動車業界などで採用・作業時間を最大90%削減	AIによるカメラシステムでプラスチック成形中の異常を検知し成形機を制御し、金型破損と不良品流出を防ぎます。	Deep Learningを用いた、人にフォーカスする画像解析AI・自然言語処理AIとそれらを使った現場で動くIoTシステムです。
利用料金	お問合せください	処理枚数に応じた従量課金（クラウドソリューション）、オンプレミス対応、エンジンの一括提供など、ご要望に応じて柔軟に対応します。データ処理のみ希望する場合は、目安として写真一枚あたり数円程度とお考えください。	お問合せください	お問合せください	エッジマシン1台あたりライセンス利用料5万円/月（エッジマシンレンタル料含む）
初期費用	お問合せください	要相談（エンジン提供の場合のみ）	お問合せください	お問合せください	100万円～
無料プラン			お問合わせください	お問合わせください
無料トライアル				お問合わせください
製品リンク	「画像認識AIソリューション」の詳細はこちら	「低コスト・短納期のAI受託開発」の詳細はこちら	「BlurOn」の詳細はこちら	「GROW-V」の詳細はこちら	「【現場に特化したAI】映像解析・画像解析総合ソリューション」の詳細はこちら

画像認識・画像解析の機能・用語解説

AI・DX用語集

機能名・用語	解説
顔認識	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。
画像キャプション生成	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）を組み合わたものです。
画像処理	製造業などの外観検査では、適切な情報を抽出できるよう、画像データをフィルター処理します。代表的なものに「ノイズ除去」「明るさ調整」「エッジ強調」「コントラスト調整」などがあります。
画像認識	「その画像に何が写っているのか」を認識する技術のことです。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。
車両種別	AIを活用し、防犯カメラに写っている自動車の画像から車種を割り出していきます。各メーカーの車の画像データをAIに学習させることで、より高い精度での判別が可能になります。
セグメンテーション	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などがあります。
テンプレートマッチング	画像に映っている物体の位置を検出する「画像検出」のひとつです。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。
バーコード	最も古い画像認識は、1940年代に活用され始めた「バーコード」です。バーとスペースの組み合わせによって、数字や文字を機械が読み取れるように表現したものを指します。
物体検出	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」も重要です。
物体認識	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。

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画像認識・画像解析サービスの仕組み

画像認識は、コンピューターが画像から特徴量を抽出し、その特徴量をもとに「画像に映っているもの」の判断を行っていくという仕組みです。ただし、そのコンピューターの判断というのは、人間が行うものとは異なります。画像を表す「ピクセルデータ」というものに対して何かしらの演算を行い、特徴量を算出していくという数学的な方法なのです。

・ディープラーニングを利用した画像認識

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。

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、画像認識の制度が向上されていくわけです。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。

・Pythonを使った画像認識

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。つまり、汎用性のあるプログラミング言語であるということです。

また、PythonはWeb上にも数多くの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、より効率的に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。ちなみに、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。

画像認識・画像解析サービス導入のメリット・デメリット

画像認識・画像解析サービスを導入すると、どのようなメリットが得られるのでしょうか。また、どのようなデメリットが生じる可能性があるのでしょうか。メリット・デメリットをそれぞれ詳しくみていきましょう。

画像認識・画像解析サービス導入のメリット

・人的リソース不足の解消

大きなメリットの一つとして挙げられるのが、「人的リソース不足を解消できる」という点です。画像認識・画像解析サービスを導入すれば、手作業で行っていたものを自動化できるようになるため、より「手作業でなければならない業務」に力を注げるようになります。

少子高齢化に伴う人手不足が深刻化している昨今において、業務効率化・生産性向上を実現できる点は、大きなメリットといえるでしょう。

・コストの抑制

画像認識・画像解析サービスは、コストの抑制に繋げられる点もメリットの一つです。適切な戦略のもと画像認識・画像解析を導入・活用すれば、導入費用とランニングコストの総額が人件費を下回るため、業務効率化とコスト抑制の両立を実現できます。

・セキュリティ面の強化

画像認識・画像解析サービスを活用すれば、データを一箇所に集約できるようになるため、情報漏洩のリスクも抑えられるようになります。手作業でデータを活用していくとなると、どうしても書類の紛失というリスクが付き纏いますが、画像認識・画像解析サービスはセキュリティ面も強化されているため、情報漏洩のリスクを抑えられるのです。

画像認識・画像解析サービス導入のデメリット

・認識精度を完璧にすることはできない

画像認識・画像解析サービスを導入したとしても、認識精度を完璧にすることはできません。そのため、「できる限り高い精度を実現するための作業」が必要不可欠となります。AIは、蓄積されたデータの質・量によって精度が変化するため、より多くの良質なデータを蓄積していくことが大切です。

その「データ収集作業」が必要になるという点は、あらかじめ把握しておく必要があるでしょう。最近では、データの収集作業まで任せられるサービスも多くなってきています。

・導入コストがかかる

画像認識・画像解析サービスを導入するには、さまざまなコストがかかります。特に、導入にかかるイニシャルコストが大きくなる点は、一つのデメリットといえるでしょう。ただし、適切な戦略のもと運用を行えば、導入コスト以上の成果に繋げられる可能性も十分にあるため、一概にデメリットと考える必要はありません。

・AIバイアスの問題

AIは、アルゴリズムによるバイアス（偏り）が原因となり、人種差別や性差別につながってしまうというトラブルも発生しています。人間社会のバイアスがAIに反映されてしまうケースもある点は、一つの注意点といえるでしょう。

こういったトラブルを未然に防ぐためにも、AIが適切な情報を学習できているか定期的にチェックすることが重要になります。

画像認識・画像解析サービス導入までの注意点

近年、ディープラーニング技術が飛躍的に進歩した事によりAI（人工知能）を活用した画像認識や画像解析のサービスが増えています。「AIによる画像認識・画像解析を導入し業務を効率化したい」「精度を高めたい」と考えられている方も多いですが、画像認識・画像解析技術にはまだ課題が残されており、過度に期待されている側面があることも事実です。そのため、導入前の注意点として下記を確認しておくことをおすすめします。

画像認識・画像解析AIの導入にあたり業務に必要な精度を考慮する

AIによる画像認識・画像解析は確かに急速な進展を遂げていますが、その精度が100%であると考えることは危険です。精度を高めるためには、時間と工数をかけて学習をさせる必要があります。そのため、導入を検討している業務にはどの程度の精度が必要なのか、誤認識があった場合はどう対応するのかを事前に考えておくことが必要になります。

AIを使う必要性を検討する

AIは適切に使用することで大幅に業務効率化を推し進めることができます。但し、導入にともない従来では必要のなかった業務や設備が求められる為、下記のようなコストやリソースがかかります。

大量の学習データの準備
AI稼働に必要なマシン
AIを運用するための人材確保
オペレーションの見直し

そのため、事前に導入のコストと得られる効果を比較し、AIを使う必要性について検討しておくことが重要です。

画像認識・画像解析AIサービスの選び方

画像認識・画像解析サービスの導入を検討する際、どのようなポイントに着目して選べば良いのでしょうか。ここからは、画像認識・画像解析サービスの選び方について詳しくみていきましょう。

目的や課題の明確化

画像認識・画像解析サービスを導入する際は、はじめに「どのような課題を解決したいのか」という目的を明確化することが大切です。目的が明確化されていれば、目的解決に必要となる機能も明確になるため、サービス選びがスムーズに進みます。

本来必要な機能が搭載されていないサービスを選んでしまうと、導入自体が失敗に終わってしまうリスクも高まるため、しっかりと目的・課題を明確化した上でサービスを検討していきましょう。

適切な画像認識・画像解析サービスを選択

現在は、さまざまな種類の画像認識・画像解析サービスが存在しており、それぞれ搭載している機能も異なります。そのため、自社にとって適切な機能を搭載した画像認識・画像解析サービスを選択することが極めて重要です。

サービスごとに料金も異なるため、「予算が少ないからとりあえず安いサービスを導入しよう」といった考えで導入してしまうと、導入自体が失敗に終わる可能性もあります。そのような事態を避けるためにも、「適切な機能が搭載されているかどうか」という点に目を向けるようにしましょう。

画像認識・画像解析AI検討時のポイント

画像認識・画像解析AIを検討する際には、導入する業務を絞り、それに合った機械学習のタイプを選定するようにしましょう。

導入する業務を選定する

画像認識・画像解析AIには得意分野と不得意分野がありますので、AIが得意とする分野に絞って導入することをおすすめします。

AIは以下の作業が得意です。

膨大な量の定型作業
学習データから共通した細かい特徴を抽出し分類する作業

反対に以下の作業は不得意な分野です。

数値化が難しい感情の処理
まだ学習データが少ない業務

これらが当てはまる場合は、AIの導入はまだ難しいでしょう。

機械学習のタイプを選定する

画像認識・画像解析AIの精度は、「機械学習」という技術によって高められます。機械学習は「教師あり学習」「教師なし学習」の２タイプに分類でき、何を認識したいのかによって学習タイプを使い分ける必要があります。

教師あり学習

学習データに、正解にあたる「教師データ」を与えて学習させる手法です。例えば、不良品か否かが分かっているクラス分けがされた大量の製品画像から不良品の特徴とクラスの関係を学習させると、クラス分けされていない製品画像を与えられても不良品を検出できるようになります。不良品を検出したいという明確な目的がある場合は、「教師あり学習」を用います。

教師なし学習

学習データに正解（教師データ）を与えずに学習させる手法です。例えば、大量の製品画像を教師なし学習で学習すると、製品の特徴から似ている製品を導きグループ分けできるようになります。教師あり学習のように、不良品か否か等のクラス分けの情報は与えられていないため、分類したグループがなにを示すのかを判別している訳ではありません。大量の画像をAIに分類させたい場合は、教師なし学習を用います。

教師なし学習

画像認識・画像解析AI比較表

アイスマイリーでは、画像認識・画像解析AI選びの際に役立つ「画像認識・画像解析AI製品の料金や機能比較表」を無料で配布しております。この資料は、画像認識・画像解析AIの比較や検討がしやすいよう、製品別に特徴なども一覧化しています。導入を検討の際には、是非こちらの画像認識・画像解析AI比較表をご活用ください。

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画像認識・画像解析AIのカオスマップ

数ある画像認識・画像解析AIの中から、自社の課題や導入の目的にあった画像認識・画像解析AIを選び出すのは容易ではありません。そんな時に役立つのが、業種別にセグメントされた画像認識・画像解析AIカオスマップです。

画像認識・画像解析AIのセグメント別製品一覧
上記をご覧いただくと分かるように、画像認識・画像解析AIは大きく分けて14つにセグメントできます。この便利なカオスマップは、以下の「画像認識AIカオスマップを無料でダウンロードする」ボタンより無料でダウンロードできます。

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画像認識・画像解析サービス導入開始時のポイント

画像認識・画像解析サービスの導入開始に伴い注意すべきポイントは、どのような点なのでしょうか。サービス導入開始時のポイントを詳しくみていきましょう。

特徴を抽出しやすい画像を大量に用意し学習させる

先述したように、画像認識・画像解析の精度を高めるためには学習させることが不可欠です。学習データとなる画像は、抽出したい特徴以外の要素（光の当たり方や画像の品質等）にばらつきがでないようにし、分類対象をはっきりと映し、それ以外の余計な情報が入らないようにすると特徴を抽出しやすくなります。このような画像を大量に学習させ精度を上げましょう。

社会性・倫理性の問題をクリアする仕組みづくり

AIは人間が用意した学習データをもとに学習し作業をしますが、社会性・倫理性においては人間と同じように思考したり判断したりすることができません。そのため、ときに意図せずAIが間違った判断をしてしまい、差別につながる恐れがあります。

このような差別の多くは学習データにバイアスがかかることにより生じると言われており、バイアスを防ぐためには公平なデータを揃える必要があります。しかし、現実には大量のデータを集めることが難しい場合もあるため、画像認識・画像解析のガイドラインにプライバシーの保護や倫理チェックを反映させる等、社会性・倫理性の判断を人間が行えるような仕組みを作ることが求められるでしょう。