AI画像解析とは？仕組みや活用方法を解説！

近年ではIT技術の発展にともない、AI技術も進化を遂げています。AIを活用した画像解析に興味を抱いてる方も多いのではないのでしょうか。この記事では、さまざまな分野の発注先を比較検討できる「アイミツ」が、画像解析・画像認識・AI画像解析の具体的な意味や、AI画像解析で実現できることについて詳しく解説していきます。【関連ページ】AI画像解析にかかる費用・相場感のご紹介。あなたの目的別にシステム開発会社をお探しいただけます。システム開発の費用・相場システム開発会社一覧ここに目次が挿入されます[ここにCVパーツが挿入されます]

画像解析の基本的な定義を確認したうえで、混同されやすい画像認識との違いや、実際にどのような場面で活用できるか、導入のメリットまで整理して解説します。

画像解析とは、カメラやセンサーなどを活用して画像を取得し、コンピューターで画像から得た情報を収集・分析する技術です。人間の目では主観によって判断が変わってしまうほか、認識にも時間がかかりますが、画像解析であればこうした手動作業を自動化し、高速で処理することが可能です。
対象によっては人間による分析よりも精度が高い場合も少なくなく、スマホの顔認証や航空写真を用いた地震被害分析など、身近な場面でも活用が広がっています。人間の主観に左右されず、高速かつ客観的に判断できる点が画像解析の大きな強みです。

画像解析と混同されやすい言葉に「画像認識」があります。画像解析のうち、画像に写っているものが何であるかを判断する一般物体認識のことを、画像認識と呼ぶ場合があります。
物体認識には大きく分けて2種類あり、「これは◯◯である」と対象そのものを判断するのが一般物体認識、さらに具体的な型番などを特定するのが特定物体認識です。前者が画像認識と呼ばれる傾向にあり、画像解析はこうした識別技術を含む、より広い概念だと理解しておくとよいでしょう。

画像解析は、製造業や農業、小売業、医療などさまざまな業種で活用が進んでいます。
製造現場では、目視では見逃してしまうような小さなキズや形状の違いを検知する検品作業に活用されるほか、医療現場では画像診断支援、防犯分野では監視カメラ映像から不審者や異常行動を検知する用途にも使われています。こうした活用が広がる一方で、画像解析にはできることとできないことがあり、目的に応じて適切な技術・ツールを選定することが重要です。導入を検討する際は、自社の課題に合った活用場面を具体的にイメージしておくとよいでしょう。

AI画像解析の基本的な定義や仕組みを確認したうえで、導入によって得られる具体的なメリットまで整理して解説します。

AI画像解析とは、人工知能（AI）と画像解析を組み合わせたソリューションです。画像解析に人工知能技術を活用することで、より効率的かつ正確な処理が可能になります。
近年では人工知能技術が発展したことにより、ビジネスシーンだけでなく、一般ユーザーが使用するツールにも搭載されることが増えました。倉庫業務の自動化や不良品の検出、入退室の管理、食事メニューの自動カロリー計算など、活用の幅は年々広がり続けています。

AI画像解析の仕組みには機械学習が用いられており、人工知能に大量のデータを学習させることで情報を判別します。人工知能が画像から抽出したデータを学習することで、継続的にデータを蓄積し、精度を向上させていく点が特徴です。
AIが画像認識能力を獲得する方法には、自社独自にディープラーニングモデルを一から学習させる方法と、既に学習済みのモデルを活用する方法の2種類があり、目的や保有データ量に応じて適した方法を選択することが大切です。

AI画像解析を導入する大きなメリットは、人の目や判断を介さず、24時間365日にわたって安定した精度で画像を処理できる点です。
工場の生産ラインでの検品作業では、AIが休むことなく一定の基準で正確に判断を続けられるため、ヒューマンエラーによる見落としや品質のばらつきを抑えられます。従業員が目視で行っていた確認作業を自動化できることで、業務効率の向上とコスト削減の両方が期待できます。

AI画像解析について理解が深まったところで、実際にどのようなことができるのか具体的に確認していきましょう。ここからは、AI画像解析で実現できることについて詳しくご紹介していきます。

分類は、AI画像解析の基本となる機能です。主に物体分類とシーン認識の2種類に分けられます。 物体分類では、「動物」「バイク」などと、画像に写っているものが何かを識別することが可能です。一方のシーン認識では、画像の背景から全体の状況を識別できます。たとえば「オフィスビル」が写っている画像に対して「街」と解析するのがシーン認識です。

検出とは、画像に写っているものだけでなく、「どこに」写っているのかまでを識別します。物体検出と領域検出の2種類に分類でき、物体検出では画像に写っているものとその位置を識別可能です。顔写真であれば、画像のどこに顔があるのかを判別できます。一方の領域検出は、画像内にある物体領域の境界線を識別可能です。自動運転の分野で道や壁、ほかの走行車、歩行者を検出するのによく活用されています。

また、AIを活用することでさまざまな画像を生成することも可能です。たとえば、人の顔画像を生成する場合は、GAN（敵対的生成ネットワーク）と呼ばれるニューラルネットワークを活用したアルゴリズムが一般的に使用されます。また、リアルな画像のほか、アニメのような画像も生成可能です。技術の発達により、フェイク画像の悪用が問題視されていますが、実験や研究で使用する画像データを大量に生成するために活用される場合もあります。システム開発会社一覧imitsu.jp[ここにCVパーツが挿入されます]

AI画像解析を活用することによって、リアルタイムで空席の検知なども可能です。アミューズメント施設やイベント、飲食店などで活用されています。これまでにも空席検知システムはありましたが、各席にセンサーやカメラを設置する必要があり、気軽には導入できませんでした。しかし、AI画像解析で空席を検知できるサービスでは、席を見渡せる位置にカメラを1台配置するだけで利用できます。従来の空席検知システムよりも導入コストを抑えることも可能です。

AI画像解析を導入したい場合は、システム開発会社に依頼することが考えられます。まずは、自社の目的や課題を明確化するところからはじめましょう。AI画像解析によってどんな問題を解決したいのか整理できれば、システム会社に依頼する内容も明確になります。また、実際に依頼先を選定する際は、AI画像解析に関する実績やノウハウが十分にあるのかどうかを確認のも重要なポイントです。事前にシステム開発会社のホームページから事例などを確認し、自社の希望と近い事例がある会社を選定しましょう。システム開発会社一覧imitsu.jp[ここにCVパーツが挿入されます]

最後に、システム開発を外注した際にかかる費用相場をご紹介します。表タイトルシステム開発の平均相場平均相場233万円～表タイトルシステム開発の種類別平均相場システム開発の種類費用相場簡易顧客システム20万円～Webシステム130万円～業務システム400万円～システム開発の費用相場をご紹介しました。より正確な費用を知りたい方は料金シミュレーターをご利用ください。[ここにシミュレーターパーツが挿入されます]