画像処理とは？導入するメリットや活用事例をご紹介【2024年最新版】

AI（人工知能）を始めとするあらゆるテクノロジーが進化し、インターネット回線の高速化によるリッチコンテンツの普及などとも相まって、近年は画像処理技術が広く活用されるようになりました。今後もその傾向は継続し、さらに発展していくものと考えられます。
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、画像処理技術の概要に触れながら、導入するメリットや活用事例などについて詳しく解説します。

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画像処理とは、カメラなどによって撮影された画像データに対し、特定パターンの検出や分類、関連データとの比較、大きさ・長さの測定、さらには加工・変換・解析など、さまざまな処理を実行する技術全般を指します。単に画像処理と呼ぶ場合、コンピュータによるデジタル画像処理を指すのが一般的で、用途や目的に応じた適切なアルゴリズムを用いて処理を実現します。
画像処理は、従来の目視による製品検査を代替するなど製造業の現場において多く利用されているほか、医療現場や自動車産業などでも活用が進んでおり、近年広がりを見せるAIとの親和性も高い技術です。

画像処理は、その内容によっていくつかに分類可能です。分類方法はさまざまであり、それぞれに応じた適切なアルゴリズムが存在して、処理が実現されます。種類も数多く存在するためあくまでその一部ではありますが、例として以下があげられます。
・画像補正（色補正・明るさ補正・コントラスト補正など）
・画像加工（拡大・縮小・エッジ強調・ノイズ除去など）
・画像変換（モノクロ画像変換など）
・画像認識（対象物特定など）
・画像特徴抽出（面積計測・主軸確度計測・重心計測など）

前述したとおり、画像処理はAIとの親和性が高く、AIの進展とともに普及してきた側面があります。AIは、大量データを読み込んでそれを基に処理や判断を実行する形から、深層学習（ディープラーニング）や機械学習（マシンラーニング）などの手法によって自らが学習し、より精度を高めていく形に進化しました。これにより、AIを活用した画像処理が実用的なものとなり、FA（ファクトリーオートメーション、生産工程の自動化）が強く求められていた製造業において導入が広がっていったのです。さらに現在では、医療現場を始め、農業・物流など幅広い分野で活用されるようになりました。

画像処理技術の導入にはさまざまなメリットがあるため、あらゆるシーンにおいて活用が進んでいます。以下より、画像処理技術を導入する主なメリットについて順に解説します。

製造業において品質を下げずに生産量をアップさせるためには、各々の製品に対する高精度かつ高速な検査が必要です。従来の目視による検査ではスループット（単位時間当たりの処理量）に限界があり、コストをかけて大幅に人員を増強しない限りは、生産量アップは見込めません。
一方、画像処理によって検査の自動化・高速化が実現すれば、スループットが向上し、生産量を大きくアップさせることが可能です。ひいては、それが売り上げ・利益の拡大にも繋がり、ビジネスのさらなる発展が期待できます。

目視によって人間が実施する検査では、見落としやばらつきなどのミスや不具合が発生し、そのリスクをゼロにすることは基本的に不可能です。一方、画像処理による自動検査では、そのようなヒューマンエラーの発生を防止できるため、リスクが大幅に低下し、精度や品質の向上が期待できます。加えて、人間のように疲労が蓄積したり集中力が途切れたりすることもないため、長時間の稼働であっても、精度や品質が低下することはありません。さらに、AIが継続的に学習することによって、より精度を高めていくことも可能です。

目視による従来の検査では、一定の生産量を確保するために相応の人員を割く必要がありますが、画像処理によって検査が自動化されれば、基本的に人員を配置する必要がなくなるため、人件費の大幅な削減が期待できます。さらに、その分の人的リソースをコア業務などに充てることで、組織全体の効率を高め総合的に生産性を向上させることも可能です。

人間が行う作業では、上述のとおりミスや不具合をゼロにすることは基本的に不可能です。長時間労働によって疲労が蓄積すれば、さらにその確率は高くなります。特に製造業では、危険を伴う機械を取り扱っているケースもあり、わずかなミスが大きな事故に繋がる恐れも。そのため、画像処理によって自動化が実現することで従業員の負担が軽減し、事故発生のリスクが低下することは非常に大きなメリットであると言えます。

画像処理によって自動化が実現し、従業員の負担が軽減することで、人手不足や長時間労働が発生する恐れも小さくなるため、労働環境の改善が期待できます。また、浮いたリソースを他の業務に充てれば、組織全体で総合的に効率化が進行し、さらに労働環境改善を加速させることも可能です。

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さまざまなメリットを有する画像処理は、すでにさまざまなシーンにおいて活用が進んでいます。以下より、画像処理の主な活用事例について順に解説します。

病院では、レントゲン・X線CT・MRIなど、患者の体や患部の映像に画像処理を活用することによって、病気や異常の早期発見を実現しています。
従来の目視による診断では、ベテランの医師が高い精度で病変や異常を発見できる一方、経験の乏しい若い医師は見逃してしまうなど、多分に属人的な要素が含まれます。しかしAIを活用した画像処理技術を導入すれば、その精度が均一化される上、目視では見逃しがちなわずかな症状や異常でも的確に検知することが可能です。さらに、それが医療業界全体に広がれば、病院によって診断結果が違うといったような事態が是正され、地域による医療格差も改善します。

非常に身近な事例ですが、スマートフォンのロック解除などに利用されている顔認証も、画像処理を活用したものです。カメラに映る映像を事前に登録された画像と比較し、合致する場合にロックを解除します。
そのほか、入退館管理や受付業務などでも顔認証の活用が進んでいます。画像処理を活用した顔認証は、不正が困難なためセキュリティレベルが高い、専用装置が不要のため導入しやすい、非接触による認証のため衛生的であるなど、多くのメリットがあるのが特徴です。

自動車を運転する際の安全性をより高めるための追突防止機能などにも画像処理が活用されています。追突防止機能は、車載カメラやレーダーによって一定距離内に障害物が認識された場合、自動でブレーキをかけるもの。画像処理によって障害物を判断しますが、高度な判定基準が必要となるため、精度向上に向けて現在も取り組みが進められています。追突防止機能を始め、画像処理を活用した運転支援システムについては搭載を義務化する法整備なども進んでおり、一部の高級車だけでなく今後はあらゆる車種に搭載されていくことが予想されます。

製造業における検査に画像処理を活用する動きは、さまざまな製品におよんでいます。例えば、通信モジュール・センサーモジュール・LED・LSI・グラスチップといった電子部品・半導体における欠け・膨れ・パターン欠陥などの検査や、食品容器における傷・汚れ・へこみ・色むらといった検査など、非常に高い精度が求められる検査においても、画像処理が活用されているのです。

画像処理を導入する際は、自社の用途や目的に合致した画像処理アルゴリズムを適用したシステムの開発が不可欠です。画像処理アルゴリズムとは、画像の圧縮・補正・強調・明瞭化・ノイズ除去などを可能とする、高度な画像処理に利用される技術のこと。自社で開発する場合、この画像処理アルゴリズムを含めた高度な知識と高い技術力を備えた人材を確保する必要があります。また、手探り状態で進めてしまうと膨大な手間や時間がかかる上、最終的に失敗するリスクも大きいと言えるでしょう。
そのため、画像処理技術の導入やシステム開発においては、それを得意とする外部のシステム開発会社に依頼するのも有効な選択肢の1つです。優秀な専門業者に外注することで、高度な画像処理が短期間で実現し、結果的に費用対効果が高まる可能性が十分にあります。

つづいては、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。

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本記事では、画像処理の概要に触れながら、導入するメリットや活用事例などについて解説しました。すでにさまざまな分野での利用が進んでいる画像処理ですが、今後その流れは加速し、さらに多くのシーンで画像処理が活用されるようになると考えられるでしょう。
もしも画像処理技術の導入やシステム開発を依頼したいとお悩みの際は、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、ニーズに合致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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