画像認識・画像解析
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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。

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。

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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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。

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。

目的を明確化して適切なサービスを選択し、上記の導入開始時のポイントに注意しながら運用を行えば、画像認識・画像解析サービスの活用が一気に成功に近づきます。ただし、サービス導入後にも気をつけるべきポイントは存在するため、注意しましょう。

AIの運用を始めてしばらくすると、AIの認識精度が落ちてしまうことがあるため注意しなければなりません。精度が落ちてしまう原因として、学習させた時点と比べて周囲の環境（明るさやカメラの位置）が変化してしまうことで、学習した特徴からの類推が難しくなることなどがあります。

そのため、安定した運用のためには学習データを定期的にアップデートしたり、環境に変化が出ないよう整備したりすることが大切です。

また、画像認識・画像解析AIの技術は進歩の速度が非常に早いため、導入時にはできないとされていたタスクが運用を始めた後にできるようになっている可能性も高い分野です。そのため常に最新技術を把握し、運用に活用していくとよいでしょう。

ぜひ今回ご紹介したポイントを参考にしながら、画像認識・画像解析サービスを導入・活用してみてはいかがでしょうか。