画像認識とは？マルチモーダルでどう変わる？種類・導入ステップ・注意点を徹底解説！

これまでの画像認識は単純な画像を識別するだけで、複雑な処理が困難でした。近年は、深層学習（ディープラーニング）の実施で画像認識の精度が向上し、スマートフォンの顔認証や自動運転機能などデバイスが増えています。LLM（大規模言語モデル）や生成AIと組み合わせて、文章から画像を生成する、逆に画像を文章で要約する、と言った複雑でより高度な画像認識の応用分野も広がっています。

画像認識との組み合わせでますます活用範囲が広がるLLM（大規模言語モデル）とは何か、どのような仕組みか、こちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

まずは、「画像認識とはそもそも何？」「AI画像認識にはどんな種類があるの？」「具体的にAI画像認識はどのように活用すればいいの？」といった疑問をお持ちの方も多いでしょう。本記事では、画像認識の定義、種類や具体的な活用方法、AIを活用する画像認識の導入手順、課題点について解説します。

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画像認識とは？

「画像認識」は、形や色などの特徴を用いて、コンピュータが画像に写るものが何であるかを認識する技術です。人間が「犬」「猫」「車」などの物体の特徴を学び認識する能力を模倣し、機械による認識能力の獲得を目指します。

従来は機械による画像認識の精度向上は困難とされ、画像上の似た特徴を持つ生物、例えば猫と犬を正確に識別することは難しい課題でした。しかし、ディープラーニングと組み合わせることで、その認識精度は大幅に向上しました。

現代では、画像認識技術は様々な場面で活用されています。スマートフォンの顔認証システムで顔を特定すること、自動車の自動運転システムで道路上の物体を検知すること、製造ラインでの異常検知システムによる不良品の発見など、幅広い産業でその効果を発揮しています。

私たち人間が物体を認識する能力は、成長の過程で自然に発展します。それと同様に、画像認識技術も未知の画像を正確に認識する能力を持つように進化しています。これらの進歩により、日々の生活や業務の中で、機械による画像認識の活用がますます重要となってきています。

AIで画像認識ができる？

AIにおける画像認識とは、特定の画像に対してAIが何を映っているのかを判断する技術です。深層学習（ディープラーニング）を用いて、AIに何度も似たような画像を読み取らせることで、特徴を判断し、画像認識を可能にしています。

ディープラーニングのなかでも、特にCNN（畳み込みニューラルネットワーク）は、画像のピクセルデータをそのまま利用し、人間が手動で特徴を選択することなく、自動的に画像の特徴を学習します。

CNNでは「畳み込み」という操作を行い、画像の一部分にフィルターを適用して画像の特徴を抽出します。この操作を繰り返すことで、画像全体の特徴を理解することが可能になります。

こちらの記事で、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）の仕組みについて解説しています。

また、特に画質の劣化した画像を高画質にする「超解像」技術には、GAN（敵対的生成ネットワーク）という手法が用いられます。

AIに人間と同じく経験を蓄積させることで、高い精度の画像認識が可能となり、応用することによりさまざまなシーンで活用されています。

Pythonを使用したAI画像認識

AIによる画像認識の導入でよく用いられるプログラミング言語としてPythonがあります。Pythonの特徴としては、簡潔なコードでプログラムを書けることや、豊富なライブラリが存在することが挙げられます。これにより、Pythonは多くの開発者にとって書きやすく、また読みやすいプログラミング言語となっています。

画像認識のために必要なデータの前処理、特徴抽出、モデルの訓練と評価などの一連の流れを、Pythonの各種ライブラリを活用して比較的簡単に実現できます。例えば、OpenCVやPillowで画像の読み込みや前処理を行い、scikit-learnやTensorFlow、Kerasを用いて画像認識のためのモデルを構築・訓練可能です。

Pythonには、CNNやGANといった高度な画像認識手法をサポートするライブラリも含まれており、これによりディープラーニングを用いた画像認識が容易になります。

Pythonにも対応しているAWSのAmazon Rekognitionを用いた画像認識の始め方をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

画像認識の種類

AI画像認識の種類は、大きく分けて以下の3つです。

• 物体認識（物体分類）
• 画像分類（シーン認識）
• 物体検出
• 異常検知
• セグメンテーション（領域検出）
• 画像キャプション生成
• 顔認証
• 文字認識

それぞれの特徴について、詳しく解説します。

物体認識（物体分類）

物体認識とは、画像中の物体を特定し分類するための技術です。この技術は、機械学習や深層学習を用いて画像中の特徴を学習し、未知の画像に含まれる物体を識別します。

例えば、自動運転技術では、物体認識は道路、標識、他の車両、歩行者などを識別するために必要不可欠です。これにより、自動運転車は周囲の環境を理解し、適切な行動を取ることができます。

画像分類（シーン認識）

画像分類は画像内の個々の物体を単独で認識するだけでなく、その全体的な「環境」や「状況」を理解することを目指します。シーン認識は、画像中の複数の物体やその関連性から、特定の環境が存在することを推定します。

例えば、ある画像に「多くの計器」、「左右に座る制服姿の男女」、「空の背景」などが写っているとします。それぞれの物体を単独で認識するだけではなく、これらの物体の存在と相互関係性を考慮すると、これらが一般的に「飛行機の操縦室」で見られる要素であると結論付けることができます。これが画像認識の基本的な原理です。

このような技術は、例えば、視覚支援技術やロボット工学、自動運転車などにおいて重要な役割を果たします。視覚支援技術では、視覚障害者が現在どのような場所にいるのかを理解するために用いられます。ロボット工学では、ロボットが周囲の環境を把握し、適切な行動を選択するために利用されます。自動運転車では、車が現在どのような道路状況にあるのかを理解し、適切な運転行動を取るために用いられます。

物体検出

物体検出は、物体認識と共に、画像内の特定の物体の位置を特定する技術です。個々の物体が画像内のどこに存在するかを矩形領域（バウンディングボックス）を用いて検出します。

例えば、セキュリティカメラの映像から人物を特定し、その位置と動きを追跡することで、異常行動の検出やカウントなどに用いられます。

こちらでAIの物体検出の概要、CNNなど機械学習による画像認識について詳しく説明しています。

異常検知

画像認識の中でも特に重要な技術が異常検知です。この技術は、データのパターンを学習し、そのパターンからの逸脱を見つけ出します。

例えば、製造ラインでの品質管理では、異常検知は製品の欠陥を検出するために使用されます。医療分野では、CTスキャンやMRIなどの医療画像から異常な細胞や組織を検出するために用いられます。

こちらで異常検知とは何か、機械学習がどのように活用されているか詳しく説明しています。

セグメンテーション（領域検出）

セグメンテーションは、画像中の各ピクセルがどの物体または背景に属するかを分類する技術です。これは、個々の物体の境界をより詳細に理解することが可能で、例えば医療画像解析で、病変部位の正確な形状や大きさを把握するために使われます。

また、自動運転車では、道路上の物体と背景を分離し、運転環境をより正確に理解するために用いられます。

こちらでセグメンテーションの代表的手法であるセマンティックセグメンテーションの仕組みを詳しく説明しています。

画像キャプション生成

画像キャプション生成とは、画像を説明する文章を自動的に生成する技術です。画像に写る物体を認識し、その状態や行動を説明する文章を生成します。

例えば、視覚障害者を支援するアプリでは、写真を撮るだけでその中に何が含まれているかを音声で説明してくれます。SNSなどでは、自動生成されたキャプションを利用して、画像を検索したり、内容を理解したりすることが可能になります。

自然言語処理と連携して、逆に文章から画像や動画を生成するAI技術の実用化も進んでいます。画像に関する質問に答えるVisual Question Answering（VQA）、テキストから画像を生成するText-to-Image Generationなどの応用が可能になります。これらの技術は、画像とテキストの相互理解を深め、より人間に近いコミュニケーションを実現します。

こちらでAIによる画像生成技術の基礎知識・活用方法を詳しく説明しています。

顔認証

顔認証は人間の顔を識別する技術で、一人一人の顔の特徴を把握し、それを用いて個々の人を特定します。セキュリティシステムでは、顔認証を利用して許可された人のみがエントリーできるようにします。

また、スマートフォンでは、顔認証を用いてユーザーの認証を行います。

関連記事：「AI顔認識とは」

文字認識

文字認識とは、印刷された文字や手書きの文字を識別する技術です。文字認識技術の一例としてOCR（Optical Character Recognition）があり、スキャンされた文書や写真に含まれる文字をデジタルテキストに変換します。

この技術は、データの自動入力、郵便物の仕分け、チェックの読み取りなど、幅広い場面で使用されています。画像認識と自然言語処理を組み合わせることで、画像に関する質問に答えるVisual Question Answering（VQA）、テキストから画像を生成するText-to-Image Generationなどの応用が可能になります。これらの技術は、画像とテキストの相互理解を深め、より人間に近いコミュニケーションを実現します。

関連記事：「AI-OCRを徹底理解！AI-OCR活用のメリット」

AIを使う画像認識を導入する手順

画像認識モデル導入の基本的なステップは以下です。

1.　導入する目的と必要な精度を明確にする
2.　データ収集・加工
3.　ディープラーニングモデルの定義
4.　実装・検証
5.　再学習

最近主流になっているディープラーニングを活用した画像認識で説明しています。それぞれのステップは、目的とする認識タスクによって細部は異なる可能性がありますが、基本的な流れは共通しています。

この一連の流れを理解し、適切に実行することで、高性能な画像認識モデルの導入が可能となります。

それぞれのステップについて説明します。

導入する目的と必要な精度を明確にする

画像認識モデルの導入を計画する最初のステップは、その目的と必要な認識精度を明確にすることです。

自動運転や医療画像診断など人命に関わる目的であれば、高い精度が求められます。逆に、一部の書類の文字認識などに用いる場合は、ある程度の精度が担保されていれば、コストを抑える方向性もあります。

導入目的によって必要な精度は変動するため、この段階で具体的な目標を設定することが重要です。

データ収集・加工

画像認識モデルの学習を行うには、大量の画像データの収集と加工が必須となります。このデータはモデルが世界を理解するための基盤となります。

ただし、ただ多くのデータを集めるだけではなく、「質」も重要です。集めた画像データが偏りがあったり、目的とするタスクに適していないと、学習したモデルの性能が低下します。

関連記事：「AI学習用のデータ収集代行会社プロ厳選おすすめ」

ディープラーニングモデルの定義

データ収集と加工が終わったら、次にディープラーニングモデルの定義を行います。使用するフレームワーク（例えば、TensorflowやKerasなど）により、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などのモデルを設計し、学習データを利用してモデルの学習と評価を行います。

実装・検証

モデルの学習が完了したら、実際にそれを使用して画像認識を試みます。画像データを学習用とテスト用に分け、テスト用データを用いてモデルの性能を検証します。

その結果を基に、モデルの改善点を明らかにし、必要に応じて調整を行います。

再学習

モデルの評価と調整を行った後は、再度学習を行い、その結果を元にモデルを改善していきます。このプロセスを繰り返すことで、徐々にモデルの性能を向上させていくことが可能になります。

AI画像認識の具体的な活用方法

AI画像認識の具体的な活用方法は以下の通りです。

• 設備劣化の判定
• 不良品の検知
• 地図データによる横断報道の検出
• 状況に応じた最適な在庫管理
• バーチャルヒューマン

順に解説します。

こちらでAI画像認識の活用事例をさらに多く取り上げて詳しく説明しています。

設備劣化の判定

レベル判定型のAI画像認識は、施設や物体に対して設備劣化の判定を行う際に活用されています。あらかじめ、対象の設備に関する画像をディープラーニングとしてAIに読み込ませて、設備の劣化状況を段階的に認識させます。例えば、マンションの劣化状況を3段階に分けた場合、以下のようなイメージでAIに画像認識が可能です。

• レベル1：壁面全体の汚れ
• レベル2：壁面全体の大きな汚れ、カビ、タイル剥がれ
• レベル3：壁面全体に大きな汚れ、ひび割れ、鉄骨部分の腐食

上記のように段階的に設備の状態を設定しておき「レベル2になれば3ヶ月以内に修繕が必要」と定めることで、複数回に渡る設備調査を実施する必要もありません。また、全体的な汚れが少ない場合でも、ひび割れ・亀裂・陥没など、特に重要度の高い損傷に関しては至急対応が必要であると認識させることで、全体的なレベル判定も可能です。

実際、建物や道路の設備老朽化管理に、レベル判定型のAI画像認識は用いられています。設備や道路の老朽化確認は重要な部分ですが、現地を専門家とともに確認するか、検知センサー搭載の車両で確認が必要でした。現地確認には人的リソースが必要となり、検知センサー搭載の車両は高価なことが多いため、導入に踏みきれない地方自治体が多くありました。

そこで、地方自治体と協力し、重要部分にレベル判定型の画像認識プラットフォームを街中に設置することで、リソースを使うことなく設備劣化の判定が可能になりました。

不良品の検知

分類型のAI画像認識は、工場などの生産過程において発生する不良品の検知に用いられています。AIに正しい製品状態とそうではない状態の二つのディープラーニングを実施することで、カメラで撮影した製品の個体差や色ムラ・汚れを判別して、良品・不良品を検知します。

これまでは、人間の目で工場の不良品検知作業が行われていましたが、人が確認していることもあり、どうしてもヒューマンエラーが発生していました。しかし、膨大な量の画像をAIにディープラーニングすることで、人間の目では発見できない細かい傷や違いに関しても検知可能です。

さらに、工場などで人が不良品検知を実施する際は、ある程度の経験がなければスムーズに判別できません。生産現場では色ムラや汚れがない製品でも、よく見ると他の生産ラインから流れてきた部品などイレギュラーが発生することがあります。そのため、生産現場に分類型のAI画像認識を導入することで、ヒューマンエラーの防止、キャリアに関係のない不良品検知が可能です。

ディープラーニングを用いた物体検出の仕組み、手法の種類についてはこちらの記事で特集していますので併せてご覧ください。

地図データによる横断報道の検出

検出型のAI画像認識は、航空写真をAIにディープランニングすることで横断歩道や停止線の検出が可能です。これまで道路交通情報をデータ化する際は、スタッフが一つひとつの横断歩道に出向き、現地写真の状況と道路標識などを確認していました。道路交通状況はひぼ変化しているだけではなく、スタッフの人員・時間も限られているため、膨大な工数が必要です。

しかし、検出型のAI画像認識を活用することで、人為的に対応していた道路交通情報の確認を現地に出向くことなく、必要情報を読み込ませることで確認可能です。この技術を応用することで、道路交通情報の精査以外にカーナビやスマートフォンの地図情報をいち早く変更できます。

地図データを素早く更新することで、ドライバーや地図アプリ利用者の安全性・利便性向上が期待できます。

状況に応じた最適な在庫管理

AI画像認識を活用することで、さまざまな業界に対して最適な在庫管理を実現できます。特に製造業や流通業では多くの商品を取り扱っていることから、常に需要予測を行って在庫管理を実施する必要があります。

需要予測の基本的な説明、用いられる種類についてはこちらで分かりやすく解説しています。

仕入れた商品の需要が予想以上に高まった場合、在庫は一気に減少してしまい、利益が目減してしまいます。一方、需要が高くなることを予想して商品を仕入れたとしても、売れなければ在庫過多になり、処分に手間がかかるでしょう。スタッフの経験やこれまでのデータを確認しながら対応する必要がありますが、人が実施しているため、最適な在庫状況を保つのは困難です。

そこで、AIに過去の売上・顧客属性・需要変化在庫状況・在庫保管画像を読み込ませて、高い精度の需要予測を可能にします。

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バーチャルヒューマン

バーチャルヒューマンは、コンピュータによって生成されたデジタルキャラクターです。バーチャルヒューマンにおいて、画像認識AIは主にユーザーの感情や反応の解析に使用されます。

例えば、ユーザーの表情を解析して感情を読み取り、バーチャルヒューマンがそれに応じた適切な反応や表情を示すことができます。これにより、ユーザーとバーチャルヒューマンとの対話がより自然で人間らしいものになります。

バーチャルヒューマンの仕組み、活用の注意点をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください

AI画像認識を活用する際の8つの注意点

AI画像認識を活用する際の注意点は以下です。

• データの量とクオリティの問題
• 撮影環境を整える必要
• 情報セキュリティとプライバシー
• 自社ビジネスに必要な機能を把握する
• 学習期間を設けて運用する
• 誤認識の問題
• ブラックボックス問題
• 破滅的忘却

それぞれの注意点を解説します。

注意点を踏まえて、画像認識においてAIが得意とすること、不得意とすることをこちらの記事で解説しています。

データの量とクオリティの問題

高精度な画像認識を達成するためには大量の画像データが必要です。数十万点、場合によっては数百万点以上の画像データが必要とされています。

しかし、これらのデータはクレンジング（前処理）が必要であり、不鮮明なデータや間違ったラベル付けがされたデータを取り除くなどの作業が求められます。このデータ準備とクレンジング作業には大量の時間とコストがかかります。

こちらでAI画像認識で使用するデータセットとは？一般的な教師データとの違いは？詳しく説明しています。

撮影環境を整える必要

AI画像認識を活用する際は、撮影環境を整える必要があります。カメラの精度が悪い場合や対象部に適していないと、最適な検出は期待できません。ネットワークカメラの中にも種類が存在するため、撮影状態を整えてから運用するようにしましょう。

また、事前にどれだけディープラーニングを実施したとしても、カメラの質が悪ければうまく認識できない可能性があるため、現場に最適なカメラを選ぶことをおすすめします。

情報セキュリティとプライバシー

画像データの収集と利用に際しては、個人情報保護や肖像権などの問題が生じます。特に、顔写真など個人を特定できる情報が含まれている場合、その利用には十分な配慮と適切な情報セキュリティ対策が必要となります。

自社ビジネスに必要な機能を把握する

AI画像認識の中にも種類が存在するため、自社ビジネスに必要な機能を把握しておきましょう。ビジネスに不適切な種類のAI画像認識を導入してしまうと、どれだけディープラーニングに時間をかけたとしても、求めるような成果は期待できません。

不良品検知のために導入するのか、設備劣化状況を自動判断するために導入するのかなど、内容によって導入種類が異なります。

そのため、自社ビジネスに必要な機能を把握した上で、最適なAI画像認識を選択しましょう。

学習期間を設けて運用する

自社ビジネスにマッチしたAI画像認識を導入した場合でも、学習期間を設けていなければ、AIは正しく画像を認識できません。検出予定の対象物に関する画像を1,000〜10,000枚以上読みこませた上で、運用を行いましょう。

また、運用途中でも継続的にAIに対して学習を行い、内容をアップデートする必要があります。中にはAI画像認識を運用後に検出精度が下がることがあります。そのため、継続的な学習と内容のアップデートを実施することで、自社ビジネスに最適なAI画像認識を運用可能です。

誤認識の問題

ディープラーニングの進化により画像認識の精度は大幅に向上しましたが、それでも完全に誤認識を排除することは難しく、誤認識の例はいくつも報告されています。これらの誤認識の可能性はAIの脆弱性を示しており、対策が必要とされています。

ブラックボックス問題

AIが特定の結果を出した理由や根拠が不明な場合、その結果の信頼性が問われる可能性があります。これは、いわゆる「ブラックボックス問題」と呼ばれています。この問題に対する解決策として、「説明可能AI」が注目を集めており、AIの判断根拠を明示的にする技術が開発されつつあります。

破滅的忘却

AIが新たなデータを学習する際に、以前に学習したデータを忘れてしまうという「破滅的忘却」と呼ばれる現象が存在します。この問題は、AIの継続的な学習を妨げる可能性があります。

その対策としては、新たな学習の際に以前に学習したデータも同時に学習するなどの方法が提案されていますが、これもまた時間とコストがかかる課題となっています。

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画像認識はマルチモーダルでどう変わる？

マルチモーダルAIの発展により、画像認識AIは、画像だけでなく異種データの統合による高度な理解が可能になります。画像、テキスト、音声など様々なモダリティを組み合わせることで、人間に近い知覚・認知能力を持つAIの実現が期待されます。今後、画像認識技術はさらに他のAI分野と融合し、新たな応用分野を切り開いていくでしょう。

画像認識と音声処理の融合

画像認識と音声処理を融合することで、音声と口の動きから発話を認識するAudio-Visual Speech Recognition(AVSR)、画像と音声から音源位置を特定するSound Source Localization（SSL）、音声から話者の顔の動きを生成するTalking Face Generationなどの応用が可能になります。これらの技術は、マルチモーダルな情報処理により、より自然なインタラクションを実現します。

関連記事：「AIによる音声認識の仕組みとは？何ができる？技術や企業の活用事例を徹底解説！」

マルチモーダル学習における画像認識の役割

マルチモーダル学習では、画像、テキスト、音声など複数のモダリティを組み合わせて学習します。画像認識は、マルチモーダル表現学習において重要な役割を果たします。

異なるモダリティ間での情報検索やマルチモーダル感情認識など、画像認識を起点とした様々な応用が期待されています。

画像認識とロボティクスの融合

画像認識技術は、ロボティクスの分野でも欠かせない要素です。物体認識を用いたロボットマニピュレーション、環境理解に基づくロボットナビゲーション、人とロボットのインタラクションにおける視覚情報の活用など、画像認識はロボットの知覚・認知能力の向上に大きく貢献します。

最新の画像認識技術動向

画像認識の精度と適用範囲を大きく広げる可能性を秘めている技術を紹介します。また、自然言語処理など他のAI分野との融合により、マルチモーダルな理解も可能になるでしょう。

一方で、実世界への応用には、データの収集や annotation、モデルの解釈性など、まだ多くの課題が残されています。今後のさらなる研究と発展が期待されます。

Vision Transformer (ViT)

Vision Transformer (ViT) は、自然言語処理で大きな成功を収めた Transformer アーキテクチャを画像認識に適用したモデルです。2021年にGoogleから発表されました。

ViTは、画像をパッチに分割し、それらをシーケンスとして処理することで、CNNとは異なる方法で画像の特徴を捉えます。ViTの登場により、画像認識の精度が大きく向上し、様々な応用が期待されています。

関連記事：「Transformerとは？何がすごい？ChatGPTのベースにもなった深層学習モデルを詳しく解説」

Few-shot Learning

Few-shot Learning は、少量のデータから効果的に学習するための手法です。従来の機械学習では大量のデータを必要としましたが、Few-shot Learning ではメタ学習の考え方を取り入れ、わずかな例から新しいクラスを認識できるようにします。

この手法を用いることで、データが少ない場合でも高精度な画像認識が可能になります。

関連記事：「Few Shot Learning入門：ファインチューニングとの違いは？どんな分野で使う？失敗しない注意点を解説」

Zero-shot Learning

Zero-shot Learning は、学習時に一度も見たことがないクラスを認識する手法です。属性情報や言語情報を利用して、未知のクラスに対する認識能力を獲得します。

例えば、「黄色くて長い」という属性情報から「バナナ」を認識するような場合に用いられます。Zero-shot Learning により、画像認識の適用範囲が大きく広がることが期待されます。

Self-supervised Learning

Self-supervised Learning は、教師なしで特徴表現を学習する手法です。画像の一部を隠して復元させたり、画像の変換に対して不変な特徴を学習させたりすることで、ラベルのない大量の画像データから汎用的な特徴表現を獲得します。

事前学習モデルを用いることで、少量のデータでも高精度な画像認識が可能になります。

画像認識についてよくある質問まとめ

AI画像認識を導入する際は専門会社へ

本記事では、AI画像認識の種類や具体的な活用方法、ポイントについて解説しました。AI画像認識を導入することで、さまざまなビジネスシーンで応用可能です。

しかし、導入時には最適な撮影環境の構築や自社ビジネスに最適な機能の把握、継続的な学習とアップデートが必要です。このような導入時の悩みを抱えている場合は、最適なAI開発会社紹介を行なっているAI Marketをぜひご利用ください。

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