画像認識とは？AIを使った仕組みや事例を紹介【2024年最新版】

昨今、目覚ましい進化を遂げているAI（人工知能）の活用方法として、注目を集めているのが画像認識です。にわかに誕生したものと思われがちですが、実は長い歴史があります。また一口に画像認識と言っても、物体認識・顔認識・文字認識などさまざまな種類が存在します。
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、画像認識の概要から仕組み、歴史、種類、活用事例まで詳しく解説します。

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画像認識とは画像に写っている人物や物体を分析し、認識する技術です。画像認識は、雑多なデータから一定の意味や規則を見出して対象を抽出するパターン認識の1つで、昨今は機械学習（マシンラーニング）や深層学習（ディープラーニング）といったAIの技術によって精度が大きく向上しています。

AIを活用した画像認識では、膨大な数の画像データからその様態や特徴を学習し、それをもとに人物や物体の識別ができるようになります。そのさまは、人間が過去の記憶や経験をもとに人物や物体を識別するのに近いと言えるでしょう。

AIを活用した画像認識は、どのような仕組みによって実現されているのでしょうか。ここでは、機械学習による画像認識・ディープラーニングによる画像認識に分類し、それぞれについて解説します。

機械学習（マシンラーニング）による画像認識では、特定のルールを人間が設定した上で、大量の正しい画像データをあらかじめAIに与えることで正解パターンを学習させます。AIは、大量の画像データにある対象物の色・形・大きさといった特徴を人間によって設定されたルールに従って学習し、その結果を実際に画像認識を行う際に利用するというわけです。

的確なルール設定の上、適切な画像データを与えることによって画像認識の精度が向上しますが、一方で、ルール設定が妥当でなかったり、画像データの質が悪い、もしくは量が十分でなかったりすると認識精度が上がりません。

一方、ディープラーニング（深層学習）による画像認識は、機械学習による画像認識の進化形と捉えられます。AIは、人間の脳内にある神経回路を模したニューラルネットワークというモデルを用いることで、人間が特定のルールを設定しなくても対象の画像データから自ら識別に必要な特徴を抽出し学習を進めます。

また、複雑な画像から局所的な特徴を抽出することもできる上、抽出を繰り返し、正解データと答え合わせをしながら学習することで自ら精度を高めていくことが可能です。

冒頭でも触れたとおり、画像認識は、実は長い歴史を持つ技術です。その研究は、コンピュータが誕生した当初から始まっていたとも言われています。ディープラーニングの登場によって、昨今大きく精度が向上しましたが、まだまだ発展途上にあると言えます。

画像認識のうち最も古いと言われているものが、1949年に発明されたバーコードです。バーと呼ばれる線やスペースを組み合わせ、そこに内包される文字・数字・記号といったデータを専用のスキャナ（光学認識装置）によって読み取るというものですが、コンピュータスペックが低かったこともあり、当時はあまり普及しませんでした。

そのあと、1990年代後半頃までの長い冬の時代を経たのち、テンプレートマッチングという技術によって画像認識は進化しました。テンプレートマッチングとは、対象物の位置を検出する画像検出の一種で、検出したい物体の画像をテンプレートとして対象画像との類似性を比較しながら対象物を抽出するというものです。画像検索やデジタルカメラなどに利用されたものの、テンプレートからの変化が大きい場合には認識率が下がるなどの課題がありました。

さらにそのあと、2012年にディープラーニングが登場したことで画像認識は飛躍的に精度が向上し、現在に至るというわけです。

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冒頭で触れたとおり、一口に画像認識と言ってもさまざまな種類が存在します。ここでは、物体認識・顔認識・文字認識・異常検知・画像生成の5種類を取り上げ、以下より順に解説します。

物体認識は、画像内に存在する特定の人物や物体を認識する技術です。画像認識においては最も基本的な技術と言えます。物体認識により、例えば画像に写っている物体の種類（犬・猫など）を識別することや、特定の物体と同一のもの（柴犬・チワワ・ポメラニアンなど）が画像内にあるか判断するといったことが可能です。ちなみに前者を一般物体認識、後者を特定物体認識と呼ぶことがあります。

物体認識は、歩行者や障害物、道路上の標識などを的確に認識する技術として、昨今大きな注目を集めている自動運転においては不可欠の技術です。

顔認識は、顔の画像から目・鼻・口の位置、輪郭などの特徴を抽出する技術です。顔認識を実用化したものに、生体認証の1つである顔認証があります。顔認証では顔認識の技術を利用し、顔の特徴から本人であるかどうかを識別することによって入退館管理やスマートフォンのロック解除などを実現しています。

また、顔の特徴だけでなく笑顔であるかどうかといった表情を読み取ることも可能です。これは感情認識と呼ばれており、現在より精度を高めるためにさらなる研究が進められています。

文字認識は、さまざまな文字を認識する技術です。印刷された文字だけではなく、個体差の大きい手書きの文字であっても正確に識別できます。郵便局では郵便番号や住所を自動で認識し、地域ごとに仕分けするOCR（光学文字認識）が稼働していますが、これは文字認識の技術を活用した代表的な例と言えます。また、読み取った文字をテキストデータに変換することも可能です。

比較的昔から研究が進められている技術であり、今後も幅広い用途に活用されることが期待できます。

異常検知は、特定の物体から異常があるものを検出する技術です。製造業の生産ラインなどで多く活用されており、製品の正常状態と異常状態をAIに大量に読み込ませてパターンを学習させることで、カメラによって順次撮影される画像から異常のある製品を検知できるようになります。これにより、目視による検査よりも精度の向上が図れるほか、大幅な効率化の実現が可能です。

また、医療現場においてMRI画像やCT画像から病気を発見する用途などにも異常検知の技術が活用されています。

画像生成は、AIに大量の画像データを学習させることにより、新たな画像を生成する技術です。

近年、画像生成に関する研究が活発化している背景には、GAN（Generative Adversarial Network、敵対的生成ネットワーク）の存在があります。GANとは、事前に用意されたデータから自ら特徴を学習し、新たなデータを生成できるAIアルゴリズムの一種です。GANによって、低画質の画像を高画質に改善したり、受け取ったテキストからその内容に基づく画像を生成したりなど、画像に関するさまざまな処理が実現できるようになります。

昨今、その進化が大きな注目を集め話題に上ることも多いAIですが、AIを活用した画像認識はすでにさまざまなシーンで見られるようになりました。以下より、AI画像認識の主な活用事例を順に紹介します。

自動運転は文字どおり、人間が操作することなく自動で自動車を運転させる技術です。現時点では、自動運転車が街中を自由に走行しているような状況ではありませんが、高齢者による事故の頻発などを受け、今後の発展が大きく期待されている分野です。

自動運転車は、AI画像認識によって、道路の状況や障害物などをリアルタイムに認識しながら走行します。基本的に人間は顔を向けている範囲の情報しか視覚できませんが、自動運転車はAI画像認識によって全方向の情報を認識可能です。そのため今後さらにAI技術が進化し、精度が高まることによって人間が運転するよりも飛躍的に高い安全性が実現できると言われています。

AI画像認識を活用し、コンビニなどの店舗において無人化を実現する取り組みも進んでいます。事前にスマートフォンで決済データや顔写真を登録しておくタイプや、店舗の入り口で顔を登録するタイプなど、その仕組みはさまざまです。

会計についても、顧客自身がレジで会計するセルフレジ型、会計作業すら不要なウォークスルー型といったタイプがあります。いずれも、AI画像認識によって顧客の識別や購入商品の認識などを自動で行い、店舗スタッフによる対応を不要とするものです。また、来店した顧客の動線や手に取った商品などの詳細情報を自動で取得し、マーケティングに活かす取り組みも行われています。

製造業では、不良品を検知するための製品検査は欠かせない工程です。従来の目視による検査では、担当者に相応の負荷がかかる上、見落としやばらつきなどのミスや不具合が発生することも珍しくありません。

一方AI画像認識を活用すれば、そのようなヒューマンエラーの発生リスクを削減しながら、ばらつきのない一定の精度による効率的な検査が可能です。また適切なデータをAIに学習させることで、より検査精度を高め、目視であれば見逃してしまうようなわずかな不良であっても高確度で検知することが可能になります。

農業においても、AI画像認識の活用が進んでいます。カメラやセンサーとともにAI画像認識の技術を農薬散布するドローンに搭載すれば、生育状況が悪い、害虫の被害があるといった作物のみを自動で識別し、ピンポイントで農薬を散布することが可能です。

これにより、作業の効率化によるコスト削減が実現できるほか農薬の量を節約することも可能となり、環境にも良いという副次的効果が見込めます。

AI画像認識を翻訳技術と組み合わせることによって、さまざまな言語に自動で翻訳する取り組みも進んでいます。

例えば、著名な外国語翻訳サービスであるGoogle翻訳は、従来、ブラウザ版では対象がテキストデータに限られていましたが、画像翻訳機能が新たに追加されたことで元データが写真や画像であっても自動で文字列を抽出し、指定した言語に翻訳してくれるようになりました。また、同じくGoogle翻訳のスマートフォンアプリでは、対象の文章をカメラに映すだけで指定した言語へ瞬時に翻訳してくれます。これらはいずれも、AI画像認識によって実現されている機能です。

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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以上、画像認識の概要から、仕組みや歴史、種類、活用事例まで解説しました。これまで見てきたとおり、画像認識は、AIの進化と歩を合わせるように発展し、今やさまざまなシーンで活用されるようになっています。今後もその流れが続くことが予想されるため、自社に画像認識技術の導入をお考えの際は、外部の専門業者へ相談（外注）するのがおすすめです。

外注すれば、画像認識を実現するための専門知識や高度な技術力を備えた人材を自社で調達する必要がなくなります。さらに優秀な会社に依頼することで、短期間で高品質な画像認識技術の導入が実現し、高い費用対効果を得られる可能性もあります。なお、外注をご検討の際は、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、それに見合っ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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