画像認識技術とは?仕組みから活用事例まで分かりやすく解説

更新日:2021年11月29日 発注カテゴリ: Web制作会社・システム開発会社
株式会社シャイオス
監修者
代表取締役 鄭 光錫(テイ コウシャク)
画像認識技術とは?仕組みから活用事例まで分かりやすく解説

21世紀に入って人工知能が急速に発展しています。ディープラーニングという新しい技術が開発されたことによってブレイクスルーが起き、今では人間の知能よりも高いAIができているのではないか、と話題になっているのです。ディープラーニングの特徴として、これまでと違った画像認識技術を会得した、ということが挙げられます。今回は画像認識技術がどういうものなのか、どういった分野に応用できるのかを見ていきましょう。

画像認識とは何か?

画像認識とは、その名の通り画像および動画から文字や顔などの特徴を認識し、検出するパターン認識技術です。たとえば私たちの目の前にリンゴがあったとしましょう。 人間だったらすぐさまそれがリンゴだとわかります。

そうした判断をコンピュータでも行えるようにするのが画像認識技術です。 こうした技術を発明するためには長い悪戦苦闘の歴史がありました。

ここからは従来の画像認識とディープラーニングによってもたらされた画像認識の違いについて簡単に説明していきます。

従来の画像認識

最初の頃画像認識は人間がすべて手作業で行っていました。コンピュータにリンゴの画像を認識させるとしましょう。 その場合はリンゴの特徴は丸く、たいていのものは赤いが緑のものもある、といった具合に一つひとつ特徴を入力していたのです。

もちろん、こうした作業ではすさまじい時間がかかってしまいます。 そこで編み出されたのが機械学習という技術でした。

機械学習を行ううえでは、まずタグ付けされた画像を用います。 赤いリンゴを認識させるならば、これは赤いリンゴだ、これは青リンゴだ、といったタグを付けた画像を人工知能に一つひとつ見せていくのです。

その間に人工知能は学習を行い、赤いリンゴに共通する特徴を理解していくようになります。 その結果、タグ付けがなされていない画像もリンゴかどうか判断できるようになるのです。

ディープラーニングの画像認識

機械学習を行ううえでは人間が一つひとつの画像にタグ付けを行わなければいけませんでした。 一方でディープラーニングを用いた学習においては、人間がタグ付けを行う必要はありません。

ではどういう風に学習をするかというと、人工知能に画像(例えば猫の画像)を学習させて、画像の特徴(猫の耳の特徴)を認識させるだけです。ディープラーニングにおいては、それぞれの画像間にある違いを人工知能が人間の力を借りず自分で学習していきます。

こうした学習のメリットは、学習完了までの期間が短縮化されるだけに限りません。 人間が気付いていないところにも目が向けられるようになる、といったメリットも生まれるのです。

たとえば、私たちは基本的にリンゴとナシの違いを赤と緑といった色で見分けています。一方で、ディープラーニングでリンゴとナシの違いを学習すると、大きさや形で見分けるようになるのです。 これによって人間では見分けづらい画像の認識も容易になります。

画像認識の種類

画像認識と一口にいっても種類はさまざまです。たとえば私たち人間の目の前に一枚の絵が差し出されたとしましょう。 そこに文字が書いてあるのか、それとも動物が描いてあるのか、といったことだけでも認識の仕方は変わってきます。

それと同じように、画像に写っているものの種類によっても人工知能の認識の仕方は変わってくるのです。

ここからは物体認識、顔認識、文字認識に分けて、人工知能がそれぞれをどう認識しているのかを見ていきましょう。

物体認識

先ほど取り上げた、画像に写っているのがリンゴなのか、といった認識は物体認識と呼ばれます。 基本的には目の前の画像の特徴を検出しつつ、過去に学習したデータと照らし合わせながら判断が行われているのです。

物体認識においては止まった物体を認識するのが一般的ですが、時には動いている物体の認識も行われなくてはいけません。 そういう場合は物体の位置についても認識が行われます。動いている物体の認識については、物体検出という別の用語が使われるのが一般的です。

顔認識

最近ではスマートフォンのロックを解除するにあたって、顔認識を用いる技術を取り入れる会社が増えてきました。 こうした技術が普及するに至ったのも、ディープラーニングが発展したおかげです。

従来の機械学習を用いた顔認識では、商品として売り出すためにはさまざまなネックがありました。 一例として、髪型が変わったらその人をその人として認識できない、という難点があります。

私たち人間も、友人が髪を切ったらなかなか見慣れるのに苦労するのと同じです。 しかし、ディープラーニングの場合は従来の機械学習とは違った認識方法に基づいて判断を行っているため、髪型が変わったくらいでその人と認識できなくなる、ということは起こりません。

文字認識

文字認識は長らく研究が行われていた分野でした。たとえば紙に印刷された英語の文章を翻訳する場合、普通なら一つひとつの文字を手入力しなければいけません。 一方で画像認識技術を発展させられれば、こうした手作業は簡略化することができます。

キーボードで打つ代わりに、カメラなどを使って文章を認識できれば、すぐに英語の文章を翻訳できるでしょう。 またこうした文字認識技術は、手書きの文章にも応用することができます。筆跡鑑定などは人の目で行わなければいけませんでしたが、これからの時代は人工知能によって鑑定が行われるでしょう。

また、古文書を読む際にも文字認識技術は活用できます。 昔の字は崩して書かれることが多く、一つひとつの字を判別するのに相当な時間をかけなければいけませんでした。人工知能を使えば古文書の解読もよりスピーディーに行われるため、歴史研究にも大きく貢献することが期待されています。

画像認識技術の活用事例

画像認識技術は人工知能の発展に伴って急速に普及するようになりました。 ありとあらゆる分野で画像認識を用いた発明が行われているため、すべてを網羅するのが難しくなっているくらいです。今回はその中から6つの例に絞って活用事例を見ていきましょう。

犯人の逃走経路は画像認識技術でまるわかり

現在街中のいたるところに防犯カメラが設置されています。 たとえば街中で犯罪が起きた場合、犯人がどういったルートをたどって逃げていったか、といったことはこの防犯カメラをもとに追跡されるのです。

とはいえ、そのすべてを警察官がチェックするのは大変でしょう。 一つひとつの防犯カメラの映像を見ているうちに犯人がもっと遠くに逃げてしまっていた、となってしまっては意味がありません。

そこで活躍するのが画像認識技術です。まず犯行現場に映った犯人の姿を学習させれば、人工知能を駆使して他の映像に映りこんでいる犯人の姿を追跡できるようになるでしょう。 また、防犯カメラは画質が粗く個人の特定が困難という難点が挙げられていました。

一方で画質が良い映像を撮ろうとするとコストがかかってしまいます。 しかし、ディープラーニングを使えば人間とはまた違った認識の方法で人物を特定することができるのです。

画像認識技術を使って安全な食品を提供できるように

食品を機械で製造するにあたっては不良品が出てくるのは避けられません。 通常不良品のチェックは人間の目によって行われます。

しかしながら、人間の目は使えば使うほど疲労していくものです。 その結果、見落としが生じ、不良品の混じった食品が店頭に並ぶ、という事態が起きてしまいます。そうなれば食品工場の評判は落ちてしまいかねず、業績の低下につながりかねません。

そのため、不良品の検出は長年食品製造にあたって課題であり続けました。 画像認識技術の発達は食品製造業にとって福音だったでしょう。

機械は人間と違って疲労しませんから、安定して不良品の識別を行えます。 またそれだけでなく、人間には見えない食品の異常についても検出することができるため、より安全な商品を販売することができるようになるのです。

今まではわからなかった病気も画像認識技術で判別

画像認識技術の発展を長らく期待していた業種の一つに医療がありました。たとえばガンの発見を行うためにはCT画像の解析を行わなくてはいけません。 画像の中にある異常を見つけてガンかどうかを医者は判断してきました。

しかしながら、こうした判断は長年の画像解析によって培われてきた勘によるところが大きかったのです。 ほかの人は正常と判断したものの、ある医者は異常と判断した結果実際に病気だったという事例も少なくありません。

また、ひと目見ただけでは異常が起きているとわからないけれど、すごく小さな領域で異常が起きているという事例もあるのです。

こうした事例をなくすためにも画像認識技術の発展は急務でした。 そこで人工知能にCT画像やレントゲン画像などを認識させれば、すぐに病気の原因となる異常を発見することができます。

また、問題が起きている場所がどこなのかを特定することも可能であるため、治療の方針を立てることも容易になりました。 手術にも画像認識技術を応用できないか、というアイディアも出されるようになっています。

たとえば腹部を切り開く手術を行う際、ガーゼが体の中に残存してしまうという医療事故が起こることがありました。 こうした事例を防ぐために、画像認識技術を使って体内に残されたガーゼを検出するシステムが開発されたのです。

農業にも画像認識技術をフル活用

近年ではスマート農業と呼ばれる新しい農業の在り方が普及しつつあります。 ドローンを使った農薬散布などはその一例と言えるものでしょう。従来は人の手で地道に農産物を作らなくてはいけませんでした。 そのため、苦労を嫌って農業に従事する人が少なくなっています。

そうした苦労を減らすために、最新技術を活用した農業が求められているのです。 そして、最近では画像認識技術を農業に活用するという動きも盛んになりつつあります。

たとえばお米などの稲作を例にとってみましょう。 稲作をするにあたって病気の判別をするのは欠かせません。とはいえ、広範囲で田植えを行っている農家にとって、いちいち田んぼを回って病気のチェックをするのは大変です。 そこで、田んぼに監視カメラを設置し、稲が病気になっているかどうかを画像認識技術で判別させる方法が模索されています。

もちろんこうした画像認識技術は農産物の管理だけに用いられるとは限りません。 一番良いタイミングで農産物を収穫するにあたっても役立つのです。画像認識技術によって今こそ収穫すべきだ、と判断してもらえば、おいしいお米を食卓に届けられるようになるでしょう。

顔パスで電車に乗れるように!?

芸能界の大御所が入場証などを持たずにテレビ局に出入りすることを顔パスと呼びます。 わざわざ書類などを持参することなく施設を利用できることにあこがれを抱く人も少なくないでしょう。

実は最近、一般の人を顔パスで電車に乗れるようにする実験が行われているのです。 顔認証を行うマシンを駅に設置し、照合が行われれば改札が開くというシステムが採用されています。まだまだ試験段階の運用なので、実際に利用されている交通機関はありません。

しかしながら、数年後に運用を目指している交通機関も存在します。 将来的には切符どころか定期さえ買わずに電車に乗れるようになる時代が訪れるかもしれません。

感染症の経路追跡にも画像認識技術

新型コロナウイルスが拡大するに伴って、各施設で検温が推奨されるようになりました。 体温が高い場合は感染している可能性が高いため、施設利用ができなくなってしまいます。こうした検温はさまざまな形で行われていますが、中には顔認証機能を使って検温を行う機械もあるのです。

こうした顔認証型の検温マシンの利点は、非接触で体温が測定できるだけに限りません。 画像データを保存できるため、誰がどういった施設を利用したかということも記録できるのです。

仮に施設を使った当初は症状が出ていなかったものの、数日後感染が判明した患者がいたとしましょう。 それに伴って保健所では感染経路の把握を行いますが、患者が過去に使った施設を忘れてしまったとします。それでも顔認証型の検温マシンの利用履歴をたどりさえすれば、その人がこの施設を使って感染した可能性がある、ということがわかるのです。

画像認識を会社に導入したいという人のために

ここまで画像認識の活用事例をいろいろと紹介してきました。 さまざまな分野で活用されているため、もしかしたらうちの業界でも使いようがあるかもしれない、と思った方もいるかもしれません。そこでここからは、画像処理システムを開発している会社をいくつか紹介していきます。

YE DEGITAL

製造業で画像認識技術を導入したいと思っているならば、YE DEGITALに相談しましょう。 YE DEGITALは「MMEye」という独自の画像処理技術を発明したことで有名です。

MMEyeの特徴はなんといっても使えば使うほど精度が上がるところにあります。 人工知能商品の中には開発段階で学習が終わってしまい、それ以上知能が上がらないものも少なくありません。

一方でMMEyeは利用回数が多くなればなるほど学習が深まるため、より高い精度で画像認識を行えるようになるのです。 AIに詳しくなくても簡単に導入できる体制を整えているため、初心者にとってもおすすめの企業でしょう。

サイバーコア

サイバーコアは岩手県盛岡のベンチャー企業です。 比較的小さな会社ではありますが、持っている技術は高く世界でも注目を集めています。

2018年に行われた人工知能による画像認識の国際カンファレンスでは準優勝の成績を収めました。 設立してからまだ10年程度しか経っていない会社なのですが、実力はすでに世界屈指と言えるでしょう。

画処ラボ

画像認識技術を導入するにあたって、AIを買い取るだけでは足りません。 高性能のカメラやレンズ、照明なども一通り揃えなくてはいけないのです。

そうした設備をすべて取り揃えている会社として画処ラボが挙げられます。 どういった具合に画像認識マシンを設置したいのか、といった要望にも応えてくれるため、すぐに現場で使いたいという会社ならここに相談すべきでしょう。

開発会社を探したいなら比較ビズを活用しよう

今回は画像処理の開発を行っている会社を3つしか紹介できませんでした。 もちろんこれ以外にも開発会社は存在します。

さまざまな会社を比較検討したほうがより良いサービスに巡り合える可能性は高まるでしょう。 もし画像処理の技術を事業に導入しようと思っているならば、比較ビズというサイトの利用をおすすめします。

比較ビズなら業種に合わせて会社に検索ができるため、今ほしい情報を瞬時に検索することができるのです。 それだけでなく見積もりもすぐに行ってくれるため、だいたいの相場の値段も比較することができます。

監修者の一言

マクロな視点で考えると、コンピュータスペックの向上及びAI(人工知能)の技術開発や実用化が進んでいる世の中、自社の競争優位を構築するためにAIを導入すべきかを真剣に考えるべきタイミングになったと思います。

また、歴史を振り返えると、第二次産業革命のガソリンエンジンの登場により、従来の蒸気機関があっという間になくなっていきました。IoT、AI等がけん引する第四次産業革命が起きる現在、企業としても無視できない状況になったかと考えております。

ミクロな視点で考えると、画像認識の精度が高まり、従来の紙媒体をシステム化・データ化に変換することができます。それによって蓄積されたデータを用いて、予測と検証を繰り返し受発注最適化・顧客満足向上等に繋ぐことが可能です。勿論、各社のAI商品のモデル(ロジック)が違うことで、精度が違うことがあると考えますが、是非前向きに検討したほうが良いかと考えます。

株式会社シャイオス
代表取締役 鄭 光錫(テイ コウシャク)
監修者

同志社大学理工学部卒業。青山学院大学大学院国際マネジメント研究科 MBA取得中。国内大手ITコンサルティング会社を経て現職。ITスキルと経営知識を持ちつつ、顧客企業の業界やビジネス構造、業務を深く理解してのITコンサルティングが得意。情報技術で企業の持続的成⾧を促進することをパーパスとしてシャイオスを創業。

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