画像AIソリューション
AI活用はさまざまな領域で進んでいますが、中でも注目されている技術の1つに画像分類が挙げられます。
人間のように正確に画像の違いを判別できるこの技術は、どのような仕組みで動作し、そして利用できるのでしょうか。この記事では、画像分類技術の概要や仕組み、そして利用時の注意点を紹介します。
※本記事に掲載している情報は2024年3月時点のものです
目次
画像AIソリューション
お客さまの業態に合わせた形でAIによる画像認識、画像チェックを導入し
優れた解析システムで、作業者の負担軽減/業務効率化を実現！
画像分類とは、コンピュータープログラムに画像データを読み込ませ、その画像、あるいはその画像の中に写っているものが何であるかを自律的に解釈し、カテゴライズを実行する技術のことを指します。
画像分類の技術は長い研究の歴史がありますが、この技術に革新的な実用性をもたらしたのがAIです。AIにあらかじめタスクに応じた学習を実行することで、画像を高い精度で分類できるようになります。
例えば、その画像に人間が写っているかどうか、写っている人の顔はどんな表情か、どんな動物が写っているかなど、目的に応じた学習を事前に実行することで、多様な分類を行うことが可能です。
画像分類の技術はすでに高い実用性を伴っており、日常的に採用される機会も増えています。画像分類技術を応用することで、ほぼあらゆる業界において業務効率化を推進可能です。
画像分類の技術が注目されるようになったのはここ数年のことですが、これにはもちろんAI技術の急速な進化が挙げられます。
ただ、それ以外にも以下の2つの事情が各企業で懸念されるようになったことから、画像分類の活用は従来よりも盛んに行われるようになりました。
1つ目の理由は、人材不足の深刻化です。少子高齢化に伴い労働人口が減少し、従来のように働き手を確保することは極めて困難になってきています。
特に製造業や建設業など、多くの人手を必要とする業務が数多く発生する業界では、人材不足の影響が深刻化しています。現在は外国人労働者の確保などで補っているものの、周辺国での経済成長が進み相対的に日本で働くメリットが小さくなってくることを考えると、将来性にあまり期待ができません。
そこで注目されているのが、画像分類技術の積極活用です。これまで人間の目視判断に頼っていた部分を画像分類で自動化し、人手を必要としない働き方へとアップデートが進んでいます。
上述の人材不足の深刻化に伴い、各社で進んでいるのが業務のデジタル化です。いわゆるDX（デジタルトランスフォーメーション）の一環として、既存のアナログ業務をデジタル業務へと置き換え、生産性の向上を図っています。
画像分類技術もまた、そんなDXの一環として取り組まれている施策の一種です。画像分類の導入は、単体で運用する場合でも一定の成果が期待できますが、他のデジタル業務と連動して実践することにより、相乗効果が得られます。
画像分類技術のようなAIの導入に際しては設備投資などが発生するため、相応の費用対効果が期待できなければなかなか導入には踏み切れません。
しかしDXの影響により業務のデジタル化が進んだことで、それなりの相乗効果やハイテクに対する企業の順応力が身についたことで、AI導入のハードルは年々下がってきています。
AIを活用した画像分類は、主に教師あり学習と呼ばれる手法で分類能力を強化します。教師あり学習は、あらかじめ用意している学習データに対してタグ付けを行い、AIの効率的な学習を促す方法です。
例えばリンゴが写っている画像には「リンゴ」とタグをつけ、ミカンが写っている画像には「ミカン」と名付けるような業務をあらかじめ行い、AIに読み込ませます。結果、効率的にAIは学習を実行し、迅速に実用性の高い画像分類能力を身につけられるというわけです。
ただ、近年になって新たに活躍しているのが、ディープラーニング技術を活用した教師なし学習です。
人間の神経細胞（ニューロン）から着想を得た学習モデルを構築し、大量のデータから自らデータの特徴量を獲得できるようになったこの学習方法では、教師あり学習のようにタグ付けを行う必要がありません。
また、教師なし学習は人間の判断に依存しない、独自の判定基準をAI内部に構築し、人間以上の判断能力を養うことができる技術でもあります。結果、教師なし学習の普及により、画像分類をはじめとするあらゆるAI技術の向上を促し、高度なAI活用がここ数年で進むようになりました。
このように高度な進化を遂げた画像分類技術は、現場への導入によって具体的にどのようなメリットが期待できるのでしょうか。ここでは以下の3つのメリットについて、詳しく解説します。
画像分類の導入は、なんといってもまず業務品質の向上につながることが強みです。
ディープラーニングを採用した画像分類技術であれば、人間よりもはるかに高いレベルで画像データの分類が行えるため、人間では見逃してしまうような部分も的確に把握し、分類を実行できます。
例えば製造ラインにおける不良品の判別などについては、AIの画像分類システムに任せた方がはるかに高い検知率を達成することができます。人間よりも正確であり、なおかつ高いパフォーマンスを半永久的に維持できるため、ケアレスミスの心配もありません。
業務の品質向上は、他社との差別化や競争力の獲得において重要なポイントです。画像分類の導入がその手助けをしてくれるでしょう。
画像分類技術の活用は、業務の効率化とコスト削減においても高い効果を発揮します。
画像分類は質の高いカテゴライズを実行してくれますが、それに加えて業務のスピードも人間のそれとは比較にならないレベルに達しています。人間よりもはるかに素早く分類作業を実行できるので、従来よりも短時間で作業を完了できます。
また、画像分類の導入によって必要な人手を大幅に減らし、人件費の削減にもつなげることができます。これまでは何百人もの人手を使って行っていた業務も、数台のAI搭載型の分類システムに任せるだけで、品質と生産性の向上を両立できます。
生産性の向上と人件費の削減は、新しいビジネスの機会を創出するうえでも非常に有効です。
自社の強みやコア業務にリソースを集中させ、他社との差別化やブランド力の強化につなげることができます。自社の強みを生かした新しいビジネス機会の創出や、市場の開拓にリソースを割くこともできるでしょう。
画像分類技術の使い方は業界や課題によってさまざまですが、主な運用方法としては以下のようなものが挙げられます。
画像分類活用のイメージが思いつかない場合、参考にしてみるとよいでしょう。
画像分類の代表的な使い方として、画像検索が挙げられます。画像分類システムを活用することで、画像データを自動で仕分けしてデータベースに保存し、必要な際に入出力ができるというものです。
わかりやすい画像検索の事例としては、Google検索における画像検索機能が挙げられます。テキストで欲しい画像データを指示することで、自動でネット上から検索し呼び出してくれます。
また、画像データをデータベースにアップロードすることで、類似の画像を検索し、呼び出してくれるような使い方もできます。
画像分類システムは製品の仕分けを実行するうえで活躍する技術です。製品の写真をリアルタイムで撮影し、それがどんなジャンルの製品であるかを自動で読み取ることができるので、保管作業などを自動化するうえで役に立ちます。
在庫管理においても、画像分離の技術が活躍します。定期的に倉庫などの在庫画像を撮影することで、瞬時に在庫状況を把握し、出ていった商品、入荷した商品を逐一記録することで、極めて正確な在庫管理を行えます。
レジ業務を効率化するうえでも、画像分類機能が役に立ちます。商品をカゴごと画像分類システムに読み込ませることで、商品スキャンを完了し、すぐに会計を実行できます。
セルフレジの機能を強化し、レジにおける利便性の向上、そして店舗の無人化をさらに加速できる画期的な手法です。
空港の税関などでは、顔認証による本人確認の自動化が行われています。一人ひとりの渡航者の顔を職員が確認するよりも効率的で正確であるため、各国で導入が進んでいます。
将来的には顔認証情報と決済情報を紐づけて、電車やバスの利用も顔認証で完結できる日が来るかもしれません。
画像分類は将来性と実用性に長けた技術ですが、導入に当たっては注意点もあります。
まず、現行の画像分類AIは同時に複数のタスクを任せることは基本的にできません。顔認証なら顔認証の、在庫管理なら在庫管理のAIを用意する必要があります。
ただ、データベースをお互いのAIで共有することは可能であるため、一度AIを導入したら、以降のAI導入はより楽になっていくことは間違いないでしょう。
AIの運用には新規性の高いノウハウが求められるため、ITに慣れていない企業の場合は、導入手続きや活用に手間取ってしまうかもしれません。
ただ、AI運用もノウハウを蓄積することで、徐々により効率的な活用方法を検討し、AIに最適化した業務プロセスを構築できるようになります。社内で積極的にAIに関する情報共有を行い、全社的にAI運用を進めましょう。
この記事では、画像分類の活用メリットや具体的な活用シーンについて紹介しました。画像分類技術は将来性が高く、今後ますます導入機会が増えていくと考えられます。
まずは単純作業を画像分離に任せるところからはじめ、ノウハウの蓄積とともに高度な運用ができるようになるとよいでしょう。
※本記事における価格情報記載はすべて税抜表記です。
※Microsoft、Windows、Windows 10およびMicrosoftのロゴは、米国およびその他の国におけるMicrosoft Corporationの登録商標または商標です。
※その他、記載されている会社名、製品名は、各社の登録商標または商標です。
※ZENMU Virtual Drive Enterprise Editionは、株式会社ZenmuTechの製品です。
※株式会社日立システムズエンジニアリングサービスは、ZENMU Virtual Drive Enterprise Editionの正規販売代理店です。
このコラムをシェアする
お客さまの業態に合わせた形でAIによる画像認識、画像チェックを導入し
優れた解析システムで、作業者の負担軽減/業務効率化を実現！
