画像解析で何ができる？活用事例や導入のメリットまでご紹介【2024年最新版】

近年、AI（人工知能）を始めとするテクノロジーの進化に伴い、ビジネスの現場を中心にさまざまなシーンで活用の幅を広げている技術の1つが画像解析です。コンピューターによって画像データを扱う機会が増えている中、今後のさらなる発展が期待されています。
そこでこの記事では、営業・バックオフィスなど、さまざまな分野の発注先を比較検討できる「アイミツ」が、画像解析の概要や広まっている背景、画像解析でできること、活用事例や導入のメリットなどについて詳しく解説します。

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画像解析とは、カメラなどによって取得された画像からデータを抽出し、対象の様態や特徴を認識する技術のこと。画像に含まれている対象物の形状や色・大きさといった情報を測定し、データ化することで、その後のさまざまな処理に活用します。
近年におけるテクノロジーの進化によって、画像解析の活用シーンは大きな広がりを見せましたが、画像からテキストを認識するOCR（Optical Character Reader）や、専用のリーダーによって情報を読み取るバーコードなど、その片鱗は古くから存在していたと言えます。

画像解析が広まっている背景には、IT化の浸透によって、コンピューターを活用した省力化・自動化への取り組みが広まったことに加え、ビジネスの現場を中心に、画像データを取り扱うシーンが増えたという事実があります。さらに、AIを始めとするテクノロジーの進化が、画像解析の普及を加速させたと考えられるでしょう。
昨今における国を挙げてのDX（デジタルトランスフォーメーション）推進により、多くの企業がAIなどのテクノロジーを活用したさまざまな施策を進め、変革する社会への対応に取り組んでいますが、画像解析はその一環として大きな期待を集めています。

画像解析でできることは、画像検出・画像分類・画像セグメンテーションの3つに分類されます。以下より、それぞれについて順に解説します。
・画像検出
画像検出は、画像内の物体を検出することです。物体の位置を認識し、バウンディングボックスと呼ばれる矩形で囲みます。
・画像分類
画像分類は、画像内に認識された物体が何であるかを判断することです。バウンディングボックスで囲まれた物体に対し、色彩・明るさ・歪みなどを自動処理しながら、何であるかを分類します。
・画像セグメンテーション
画像セグメンテーションは、画像内に存在する物体をピクセル単位で分類することです。複数の物体が存在する場合、その境界を明確に区分し、それぞれが何であるかを分析します。なお、画像セグメンテーションは、セマンティック・セグメンテーション（Semantic Segmentation）と呼ばれることもあります。

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さまざまなシーンで活用されている画像解析ですが、企業における実際の活用事例には、どのようなものがあるのでしょうか。今回は、マーケティング・監視カメラ・検品作業という3つの事例を取り上げ、それぞれについて順に解説します。

実店舗を展開する小売業などを中心に、画像解析によって取得・分析したデータをマーケティングに活用する事例が増えています。店舗内にカメラを設置し、映し出された画像を解析することで、来店者数のカウントや、性別・年齢といった属性を把握可能です。また、顧客が笑顔でいる率などといった細かい情報まで取得できるほか、店舗内における顧客の動線を分析したり、手に取った商品を把握したりすることもできるでしょう。

監視カメラも、画像解析が多く活用されている事例の1つです。従来の目視による監視を、画像解析による方法に置き換えることで、禁止区域に立ち入る人・顔を隠している人・行動が怪しい人など、さまざまな不審者の自動検知が可能となるほか、スタッフが常駐する必要がなくなるため人員コストも削減できます。なお、不審者を特定する判断基準については、AIに学習させることによって実現しています。

製造業では、工場の製造ラインなどにおける製品の検品に、画像解析が活用されています。ラインを流れる製品をカメラで順次撮影し、AIを活用した画像解析によってチェックすることで、不良品を自動検出することが可能です。目視による検品作業に比べ人員コストが削減できるほか、ヒューマンエラーの防止にも繋がります。AIが継続的に学習することによって、不良品検出の精度をより高めていくことも可能です。

上述した事例のように、画像解析がさまざまなシーンで活用されているのは、そこに多くのメリットがあるからにほかなりません。以下より、企業が画像解析を活用する主なメリットについて順に解説します。

画像解析の活用によって、本来人間が担うはずの作業を自動で遂行してくれるようになれば、人的ミス、いわゆるヒューマンエラーを軽減することが可能です。これにより、品質や精度の向上が期待できるほか、業務効率も改善します。
人間が作業する際には、集中力の低下や疲労の蓄積などにより、見落とし・漏れ・ばらつきなどのミスや不具合が生じるもの。しかし画像解析によって作業が自動化されれば、それらの発生リスクが大幅に低下する上、24時間365日の継続稼働も可能です。

画像解析によって人的作業を代替できれば、従業員の負担が軽減することによる労働環境の改善が期待できます。特に、危険の伴う作業や、長時間におよぶことが避けられない業務などといった精神的・肉体的負荷の高い状況においては、画像解析の活用による自動化の効能は計り知れません。労働災害などのリスク低下に繋がることも大きなメリットです。

画像解析の活用には、人件費の削減に繋がるというメリットもあります。上述したとおり、本来人間が担うはずの作業を画像解析が代替すれば、必要な従業員の数を最小限に抑えることが可能です。また、労働が長時間におよぶことによる多額の残業代発生や、繁忙期における増員の必要性などもなくなるため、総合的に大きなコスト削減が実現するでしょう。

画像解析には多くのメリットがありますが、一方で注意点も存在します。活用する際には、メリットに加えて注意点もしっかりと考慮の上、慎重に検討することが大切です。以下より、画像解析を活用する際の注意点について解説します。

画像解析を導入するには、カメラ・センサーといった必要機器の調達費、解析システムの開発・導入費、それらの運用・管理費など、さまざまな費用がかかります。具体的な金額はその目的や機能などによって異なりますが、当然、高スペックを求めるほど高くなるでしょう。例えば、工場での製造ラインにおける検品に画像解析を導入するケースでは、数百万円かかることも。資金が潤沢にある大企業であればいざ知らず、中小企業にとっては導入の際に高いハードルがあると言えます。

画像解析に活用できるソフトウェアやアプリケーションなどのツールは、画像解析の市場自体がまだ発展途上ということもあり、豊富に揃っているとは言えません。普及はこれからという状況です。また、AIを活用した画像解析ツールの中には、学習用に大量のデータが必要となり、事前に大きな手間がかかるものがあります。これらを総合的に考慮すると、自社のニーズに的確に合致し、かつ直ちに活用開始できる画像解析ツールが見つからない恐れがあります。
そのため、外部の専門業者に依頼することによって、自社専用にカスタマイズされた独自の画像解析システムを開発することも、有効な選択肢の1つです。特にAIを活用した高度な画像解析においては、詳細な専門知識や高い技術力が必要となり、自社で開発するには相応の手間と時間、および莫大なコストがかかる恐れがあるもの。一方、優秀な専門業者に依頼することで、短期間かつリーズナブルにそれが実現できるでしょう。

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本記事では、画像解析の概要や広まっている背景、画像解析でできること、活用事例や導入のメリットなどについて解説しました。
繰り返し言及したとおり、画像解析はさまざまなシーンで活用が進んでいます。今後、より活用の幅が広がることによって、画像解析はさらに身近なものになっていくと考えられるでしょう。
なお、画像解析の導入やシステムの開発を依頼したいという方は、ぜひ「アイミツ」をご利用ください。ご要望をお伺いした上で、ニーズにマッチした会社を複数ご紹介します。お気軽にご相談ください。

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