AIの画像分類とは？活用方法・導入手順7ステップ・注意点を徹底解説！

コンピュータビジョンのなかでも最も広く活用されているAIによる画像分類は、空港の顔認証から農作物の選別まで活用シーンは多岐にわたります。しかし、その真価を引き出すには適切な導入プロセスが不可欠です。

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本記事では、AIの画像分類に関して概要から具体的な活用シーン、画像分類する際の流れを分かりやすく解説します。AIのポテンシャルを最大限に活用し、ビジネスの成長につなげるヒントが満載です。

業務効率化や品質向上を実現するAI画像分類。その導入を検討中の方は、ぜひご一読ください。きっとAI活用の具体的なイメージが湧くはずです。

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AIの画像分類とは？

画像分類とは、大量の画像データから特徴を自動的に抽出し、あらかじめ定義されたカテゴリーに分類する画像認識の一手法です。入力された画像やその中の被写体が何かを特定しカテゴライズするために利用され、人間のように見たものを瞬時に何であるか答えられるようにすることを目指しています。

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例えば、「リンゴ」「バナナ」「オレンジ」といった果物の種類を判定するために画像分類を用いる場合、あらかじめ各果物の画像を大量に学習させておきます。そして、新たに入力された果物の画像がどのカテゴリーに属するかを高精度で判定できるようになります。

実際の事業活用に落とし込んだ話をすると、ECサイトで商品画像を自動的にカテゴリー分けしたい場合は画像分類が適しているでしょう。

画像分類と物体検出やセグメンテーションの違い

物体検出は画像内の特定の物体の位置を特定する技術で、自動運転車が路上の歩行者や他の車両を認識するために用いられます。また、セグメンテーション（領域検出）は画像内の各ピクセルが何を表しているかを判定する技術で、医療用画像から腫瘍部分だけを自動的に抽出するなどの用途に利用されています。

画像分類も、画像分類と物体検出やセグメンテーションと同様に画像認識の一分野ですが、その目的と手法には独自の特徴があります。画像分類では、事前に定義したカテゴリーに基づいて画像を分類することに重点を置いているのに対し、物体検出やセグメンテーションでは、画像内の特定の領域を抽出することに主眼が置かれています。

画像認識のさまざまな種類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。

画像分類に用いられる技術

画像分類に用いられる代表的な手法が、ディープラーニングの一種である畳み込みニューラルネットワーク（CNN）です。CNNは、画像を小さな領域に分割し、特徴量を抽出する「畳み込み層」と、特徴量を統合して最終的な判断を下す「全結合層」を組み合わせたニューラルネットワークです。

大量の画像データを使って学習させることで、人間が明示的にプログラムしなくても、自動的に特徴量を学習し、高精度な分類が可能となります。

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AIによる画像分類の活用シーン5例

画像分類の技術は現在さまざまなシーンで活用されて応用されはじめています。画像分類が活用されている具体的な活用事例を紹介していきます。

すでに導入を検討している方も、具体的な活用シーンを理解することで自社での活用方法をより具体的にイメージできるので、ぜひチェックしていきましょう。

空港での顔認証

国内外の空港では顔認証システムを導入しており、この顔認証システムに画像分類が利用されています。日本ではパナソニックによる顔認証システム「顔認証ゲート」を一部の空港に導入しました。

画像分類により、パスポートの顔写真をAIが学習して顔の特徴を把握し、写真とカメラに映る搭乗者の顔の画像を比較して本人であることを認証します。

搭乗者は顔をカメラに見せるだけで認証が完了するため、スムーズな搭乗手続きを行うことができます。現在は外国の旅行者にも対応しており、インバウンド需要のさらなる拡大を目指しています。

製品の在庫管理

AIの画像分類を利用して、製品の在庫管理を行う事例も増えてきています。画像分類により製品の特徴を学習し、実際のカメラに映る製品の数や種類を正確に把握することができるようになります。そのため、過剰在庫や在庫不足を防ぐといった在庫管理を効率的に行えるようになります。

在庫管理の他にも、画像分類はカテゴライズを得意としているため、製品の検索や整理もスムーズに行うことも可能です。製品の状態も学習させると、品質の良し悪しも確認でき、品質管理まで発展させて行うことができるため、さまざまな企業が画像分類を導入し始めています。

工場での製品分類

AIの画像分類は、工場などの製品分類や仕分けにも利用されています。工場の生産ラインで画像分類のシステムを導入することで、流れてくる製品を種類ごとに自動で分類し、適切な場所に振り分けることができます。

例えば、食品工場では、ベルトコンベアー上を流れるさまざまな種類の野菜や果物を、画像分類技術を用いて自動的に識別し、それぞれの種類ごとに分別することができます。

また、電子部品の製造工場では、生産ラインで組み立てられた製品を、画像分類技術を用いて種類ごとに自動で仕分けすることができます。

画像分類の技術これにより、人手による分類作業の手間を大幅に削減できるだけでなく、分類の精度も向上させることが可能です。単純作業を機械に任せることで、従業員はより付加価値の高い業務に専念することができ、生産性の向上や人材の有効活用につながります。

農業や漁業における産物の選別

AIの画像分類技術は、農業や漁業における産物の選別にも活用されています。熟練の職人の目と経験に頼っていた選別作業を、画像分類を用いて自動化することで、作業の効率化と品質の安定化を図ることができます。

ワイン用ブドウの栽培では、収穫したブドウを品質ごとに選別する必要があります。熟練の農家は、ブドウの色や大きさ、房の形状などを見て、品質を判定していました。しかし、画像分類技術を用いることで、これらの特徴を自動的に判別し、高品質なブドウだけを選別することが可能となります。

マグロ漁では、水揚げされたマグロの品質を見極めることが重要です。従来は、熟練の仲買人が魚体の色艶や肉質を目で見て、品質を判定していました。しかし、画像分類技術を用いることで、マグロの画像から自動的に品質を判定し、格付けすることができるようになります。

AIの画像分類技術を活用することで、熟練の職人の技術を再現し、作業の効率化と品質の向上を実現することができます。また、熟練の職人の知識をシステム化することで、技術の継承が難しいとされる分野においても、その知見を次世代に引き継ぐことが可能となります。

ECサイトの商品を画像で検索

AIの画像分類はECサイトの商品を画像検索することができるようになります。

中国の大手ECサイト「アリババ」では、画像検索エンジン「Image Search」を開発しました。Image Searchはスマホのスクリーンショットや保存している画像からアリババに出品されている商品の中で類似する商品を自動で探し出してくれる機能です。膨大な出品されている商品画像を学習し、入力された画像と一致・近似している商品を提案します。

欲しいアイテムのイメージを言語化する必要がなく、ユーザーは似ている商品を入力するだけでAIが商品画像を捉えて商品を提示してくれます。高精度かつ高速な処理ができるAIを利用しており、100億件以上存在する商品を数ミリ秒単位でリクエストからレスポンスを返すため、ユーザーの離脱を防ぐことを実現しました。

画像分類の手順7ステップ

AIの画像分類の流れは一般的に、データの準備、特徴の学習、性能評価、チューニングとなっています。

分類対象の明確化

まず、自社のビジネスにおいてどのような画像を分類する必要があるのかを明確にします。例えば、小売業であれば商品画像の分類が、製造業であれば製品の外観検査が対象となるでしょう。

データの準備

画像分類の次の手順は、分類したい画像のデータの準備です。機械学習は一般的にデータ量が多いほど精度が向上しやすいため、分類したいデータをできる限り集めましょう。カテゴリー分けしたい場合は各カテゴリーごとの画像を用意します。

AIに学習させたい画像データに正解タグ付けを行う作業をアノテーションといいます。一般的には、教師データ作成とも言われます。AIによる画像認識を開発する上で非常に重要となってくるアノテーションの代表的な手法、実施方法、注意点についてはこちらの記事で分かりやすく解説しています。

データの質も重要です。分類するカテゴリーごとに、バランスよくデータを集める必要があります。自社で十分なデータが用意できない場合は、外部データの購入や、データ拡張技術の活用も検討しましょう。

データの前処理

集めた画像データは、機械学習に適した形式に前処理する必要があります。具体的には、画像サイズの統一、ノイズ除去、データの正規化などを行います。この際、画像の特徴を際立たせるための工夫が重要です。

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学習モデルの構築と学習の実行

前処理したデータを用いて、学習モデルを構築します。画像分類では、ディープラーニングの一種である畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が広く使われています。CNNは、画像の局所的な特徴を自動的に抽出し、それらを組み合わせて分類を行うモデルです。

学習モデルが準備できたら、実際にデータを用いて学習を実行します。この際、データの一部をテスト用に残しておき、学習に使わないようにします。

性能を評価

AIに画像を学習させたあとはテスト用データを用いて、学習用とは異なるデータでどの程度の精度なのか評価していきます。評価指標としては以下がよく用いられます。

• 精度（Accuracy）
• 適合率（Precision）
• 再現率（Recall）

どのデータに対して精度が良いか悪いかや、学習していないカテゴリー画像に対しての評価などさまざまなケースに対して評価していくことで精度の高い出力が期待できるようになります。ここで精度がでなかったカテゴリーに追加でデータを準備して再学習していきます。

チューニング

性能評価の結果を踏まえ、実際の業務で求められる性能に向けて、AIのチューニングを行います。例えば、リンゴの選別においては傷物を確実に弾くことが重要なので、傷ありのリンゴを優先的に学習させるといった工夫が考えられます。

また、運用開始後も定期的にデータを追加し、再学習を行うことが重要です。

システムの実装と運用

性能評価を経て、実用に耐えうるモデルが得られたら、実際のシステムに実装します。その際、モデルの入出力インターフェースや、ユーザーインターフェースの設計が重要です。

システムの運用段階では、定期的にモデルの性能をモニタリングし、必要に応じて再学習を行います。また、画像分類の結果を業務にどう活かすかを常に意識し、PDCAサイクルを回していくことが肝要です。

AIにおける画像分類の注意点

AIの画像分類を利用する際にはいくつか注意点が存在します。

求める性能の確認

AIの画像分類で求める性能を確認しておく必要があります。単なる画像分類であれば無限にカテゴライズされてしまいます。導入する画像分類の機能をどのように利用したいか、分類結果の利用目的などを事前に決めておく必要があります。

どのカテゴリに対して精度が必要なのか、汎用的にどのような画像が入力されても取り扱えるようにしたいのかという分類内容に関する性能を決めておくことも大切です。

また、実行にかけられる時間や画像サイズなどの技術的要件も決めておくと開発や導入時にスムーズに工程を進めることができます。

学習データの品質を意識する

AIの画像分類で、学習するために入力する画像データの品質を意識しておく必要があります。カテゴライズしたい対象物の解像度や光の当たり方がバラバラであると対象物の特徴をAIが把握しにくく、思うような精度が得られないことがあります。

入力する画像は対象物がはっきりしている画像を選ぶことがおすすめです。画像データを社内で撮影する場合は撮影環境を意識して、対象物と背景をわかりやすくしたり、適切な角度を調整することが重要になります。

画像分類についてよくある質問まとめ

まとめ

今回はAIの画像分類とは何か、実際にどのような活用シーンがあるのか、処理の流れや注意点などを解説してきました。AIの画像分類とは、機械学習を活用して学習データの画像の特徴を把握し、入力されたデータを事前に学習した対象物のいずれかに分類する手法を指します。

現在は空港の顔認証による本人確認や工場の商品の検品や品質検査から、ECサイトの商品を画像で検索する技術など幅広い分野・業界で応用されています。今後もさらに画像分類をベースにした技術がさまざまな分野に展開されることが予想されています。ぜひAIの導入を検討している方は今回の内容を読んで参考にしていきましょう。

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