AIを活用した画像認識の得意・不得意分野・企業導入での課題と対応策は？

AIによる画像認識技術が急速に発展する中、多くの企業がコスト削減や業務効率化を目指してその導入を検討しています。しかし、AIには得意分野と不得意分野があり、導入には慎重な検討が必要です。本記事では、AI画像認識の可能性と限界、導入時の課題と対策を詳しく解説。成功への道筋を示し、あなたの企業に最適なAI活用法を見つける手助けをします。

本記事では、AIを使った画像認識の課題点を取り挙げ、課題への対応策や画像認識の得意・不得意を説明してAIを適用した方が良いケースを紹介します。

こちらで画像解析とは何か、どんな種類があるかを詳しく説明しています。

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AIの画像認識の得意分野は？

人間にとっては得意ではなく、AIが得意とする分野に絞って導入を始めるとAIシステム導入はうまくいく可能性が高くなります。AIは以下のような分野を得意としています。

大量の写真や画像を高速で処理する

AIは、人間には不可能なスピードで大量の画像を処理できます。人間なら疲れてしまいますが、AIは休むことなく、常に同じ精度で作業を続けられます。以下のようなタスクを得意とします。

SNSの写真管理

FacebookやInstagramでは、1日に数億枚もの写真がアップロードされます。AIはこれらの写真を瞬時に分析し、不適切な内容がないかチェックしたり、似た写真をグループ化したりします。

セキュリティカメラの映像分析

空港や大型商業施設では、数百台のカメラが24時間稼働しています。AIはこれらの映像を常に監視し、不審な行動や危険な状況を検出します。

パターンを見つけて分類する

AIは、画像の中にあるパターンや特徴を見つけ出し、それを基に分類することが得意です。ディープラーニングの画像認識は、認識する要素の特徴を収集したデータから、共通している特徴を自動で導き出すことで分類ができるようになります。

導いた特徴点から画像の中の物体を判断する起因度合いに応じた重みづけの値を設定します。精度が上がると細かい特徴を抽出して、人間では困難な判別や分類が可能です。

以下のような具体例があります。

スマートフォンの顔認識

iPhoneの顔認証システムは、あなたの顔の特徴（目の距離、鼻の形など）を分析し、登録された顔と一致するかどうかを判断します。

製品やインフラ躯体の内部の欠陥や劣化を検知する非破壊検査

非破壊検査（NDT: Non-Destructive Testing）とは、対象物を破壊することなく内部の欠陥や劣化の状況を調べる検査技術です。非破壊検査を実施する際には、主に超音波や放射線、レーダーが使用され、製品の内部構造や欠陥を高精度で検出します。

画像認識AIの高度化に伴い、従来の非破壊検査では検出できなかった微細な欠陥もスムーズに検出できるようになりつつあります。そのため、AIは従来の非破壊検査に対して、より効率と精度を向上できる技術として期待されています。

製品やインフラ躯体の内部の欠陥や劣化を検知する非破壊検査については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。

植物図鑑アプリ

葉っぱや花の写真をアプリに取り込むと、その特徴（葉の形、花びらの数など）を分析して植物の種類を特定します。人間の専門家でも見分けるのが難しい似た種類の植物でも、AIなら微細な違いを検出できることがあります。

繰り返しの作業を自動化する

同じことを何度も繰り返す作業は、AIの得意分野です。以下のような具体例があります。

製造ラインの品質チェック

工場のベルトコンベアーを流れる製品を、AIがカメラで撮影しながら次々とチェックします。傷や欠陥のある製品を見つけ出し、異常品・不良品を自動で排除します。人間が行うと疲れて見落としが増えますが、AIは常に同じ精度でチェックできます。

関連記事：「異常検知とは？メリットや学習方法、ディープラーニング活用を完全解説！」

農作物の選別

りんごやトマトなどの農作物を、大きさや色、形に基づいて自動で選別します。人間が行うと時間がかかる作業も、AIならスピーディーに処理できます。

学習データが大量にある業務

学習データが膨大にある業務は精度が向上し、複雑な処理でもこなせます。ディープラーニングは、学習データが多ければ多いほど精度が高くなります。そして、AIの素晴らしい点は、使えば使うほど賢くなることです。

以下のような具体例があります。

顔認識システムの進化

セキュリティシステムの顔認識AIは、日々の利用を通じて様々な角度や表情の顔を学習し、認識精度を向上させていきます。

関連記事：「顔認証システムとは？どんな仕組み？導入手順・注意点・ディープフェイク対策を徹底解説！」

画像検索エンジンの改善

Googleの画像検索は、ユーザーの検索行動から学習し、より適切な検索結果を提供できるように進化します。例えば、「りんご」で検索したときに、食べ物としてのりんごの画像をより上位に表示するようになります。

関連記事：「Google SGE(現AI Overview)とは？Geminiとの住み分けは？AI検索の将来性を徹底解説！」

複雑な視覚情報を分析する

人間の目では捉えきれない複雑な情報も、AIは分析できます。

医療画像の診断支援

レントゲンやMRI画像を分析し、がんの初期症状や骨折などを検出します。医師の診断を助け、見落としを減らすのに役立ちます。

関連記事：「医療業界でのAI活用方法が分かる！ヘルスケア・看護・病院の活用事例・サービス！」

自動運転車の視覚システム

車載カメラの映像から、道路標識、歩行者、他の車両などを瞬時に認識し、安全な自動運転走行をサポートします。雨や霧で視界が悪い状況でも、人間よりも正確に周囲の状況を把握できることがあります。

AIの画像認識の不得意分野は？

得意分野とは反対に、AIは以下のような分野は不得意です。

抽象的な概念や意図の理解

AIは画像の中の物体を識別することは得意ですが、その背景にある意味や意図を理解するのは苦手です。

例えば、子供の描いた絵の中の形や色は認識できても、「お母さんへの愛情」や「将来の夢」といった抽象的な概念を理解することはできません。また、広告ポスターの商品や人物は識別できても、ポスターが伝えようとしているメッセージや商品の魅力を理解することは困難です。

未知の状況や想定外の場面への対応

AIは学習したデータの範囲内では高い性能を発揮しますが、初めて見る状況や想定外の場面では混乱してしまいます。

例えば、例えば、全身タイツのコスプレをした人を「人間」と認識できない可能性があります。他にも、新型コロナウイルス流行初期：マスクをした顔の認識に苦戦しました。AIは学習し直す必要がありました。

人の心や感情の理解

AIは数値化によって計算するため、数値化が難しい感情の処理は苦手です。人間のように推論するのは難しいとされています。画像から客観的な情報を読み取ることはできますが、感情や芸術的価値といった以下のような主観的な要素を理解するのは困難です。

• 芸術作品の評価：AIはモナ・リザの特徴は分析できても、なぜそれが名画とされているのかを理解することはできません。
• 表情の微妙な違い：「悲しい顔」と「懐かしさを感じている顔」の違いを区別するのは、AIにとっては難しい課題です。

思考して創造的なことを生み出すAIは研究が発展途上であり、まだまだ実現には時間がかかるでしょう。

因果関係の推論

AIは画像の中の要素を個別に認識することはできますが、それらの関係性や「なぜそうなっているのか」を推論するのは苦手です。

例えば、事故現場の写真を見て破損した車や散乱した物を認識できても、なぜ事故が起きたのかを推測することはできません。また、料理の写真を見て料理の見た目は認識できても、どのような調理過程を経てその料理ができたのかを推測するのは困難です。

完全な自動化

全ての業務を一から自動化することは難しいでしょう。例えば検査業務などにおいて、現場の熟練者は長年の経験から、異常の兆候を五感を働かせて情報収集し、総合的な判断をします。視覚情報であれば人間の感覚より優れているかもしれませんが、聴覚や嗅覚など、そのほかの感覚を取り入れた判断はまだ困難です。

そのため、人とAIが密接に連携していく必要があります。（複数の認識技術を組み合わせてAIが判断を行うマルチモーダルAIの開発研究も進み始めています）

倫理的・道徳的判断

AIは与えられたデータに基づいて判断を下しますが、倫理的や道徳的な観点から「正しい」判断をすることはできません。

例えば、SNSの投稿画像を見て不適切な画像（暴力的な内容など）を検出することはできても、その画像が社会的に許容されるかどうかの判断は難しいです。文脈や状況によって判断が変わる場合があるためです。さらに、監視カメラの映像を見て不審な行動を検出することはできても、その行動が本当に危険なのか、それとも単なる誤解なのかを判断するのは困難です。

データが少ない業務

AIは学習データによって成長するため、データが少ない業務は精度が低くなります。画像認識AIは、読み込んだ画像が何であるか判別できるようになるために、大量の画像をあらかじめ読み込んで学習しておかなければなりません。そもそもデータが少ない分野の処理は不得意です。

企業がAI画像認識を導入する際の10の課題

AIを活用した画像認識の技術は、研究開発の進展によって大きな成果を上げています。しかしながら過度に期待し、「AIであれば何でもできるだろう」と誤った認識を持ったまま現場へ適用してしまうと、多くのトラブルが発生しかねません。

重要なことは、AI画像認識についての課題を把握した上で導入について検討することです。まずは画像認識の課題を5つ取りあげましたので見ていきましょう。

データの量の問題

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。

適切な学習データが大量に必要

AIには認識対象物の判別には適切な画像データをインプットしなければなりません。適切な画像であるというのは、判別の精度を上げるためのさまざまな条件で撮影された画像で、偏りなく集められたデータセットを指します。

新たに学習データを与えないと、人工知能が成長することもありません。しかし学習に必要なデータを大量に集める作業はとても大変です。特に異常検知の画像認識には不良品や故障のデータが必要であり、発生の頻度が少ないために集めるのは難しくなります。

なお、AI MarketではAIモデルに学習させるための学習データに必要なデータ収集を行う代行会社を紹介しています。プロ厳選！AI学習用のデータ収集代行会社の記事にて厳選した会社を紹介していますので、あわせてご確認ください。

バイアスの問題

バイアスの問題は、特定要素がAIのアルゴリズムに大きく影響を与えてしまうことです。学習データの収集にも関わることですが、同じ条件で撮影したものばかりを学習させてしまうと、偏った結果が生まれてしまいます。

学習するデータセットや書く人のアルゴリズムのバイアスによって、AIの判断に偏見や差別が含まれてしまう可能性があることは、AIにおける問題として言われ始めています。

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。

誤認識の可能性

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。

説明可能性

説明可能性の問題とは、AIが判断した根拠を説明可能であるかです。多くの場合判断を下した根拠を提示できずブラックボックス化していく傾向があります。昨今では、このようなAIのブラックボックス化が問題であることは周知され始めており、説明可能なAI（XAI=Explainable AI）という概念で、AIの判断根拠や判断プロセスをホワイトボックス化しよう、という研究も広く行われ始めています。

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。

AIが答えを導くプロセスを人間が理解できなかったり、人間のように自らの考えを説明することもできなかったりとなってしまいます。

特に画像認識AIの主流になりつつあるディープラーニングでは、物体を認識する要素の特徴点を収集したデータや共通の特徴などを自動で導き出しているため説明がより困難です。

破局的忘却

ディープラーニングには、新しいデータの学習を開始すると過去に学習したことを忘れてしまう「破局的忘却」、もしくは「破壊的忘却」と呼ばれる問題点があります。

例えば、リンゴとバナナのデータで学習をした後に、新たにみかんとブドウのデータで学習をすると、みかんとブドウの分類は可能となりますが、リンゴとバナナの分類はできなくなってしまうなどです。

このように学習済みのモデルにさらに学習させると、既存のタスクに対しての性能が大きく低下してしまう問題点があります。

プライバシー侵害

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。

画像認識AIは多くの取得したデータを取り扱いますが、個人情報を目的外で利用できないようプライバシーに配慮しなくてはなりません。事業規模の拡大でデータ集積が進むと、データ漏えいの恐れや差別的な判断などのリスクが生じてきます。

画像にも生体情報データなど、たくさんの情報が含まれています。個人情報が写っている画像については特に注意しなくてはなりません。直接的な影響はなくても、プライバシー保護に取り組んでいないと見做されることによる、企業イメージの低下につながるでしょう。

また、プライバシーの保護の観点からエッジAIを活用する動きも広まっています。エッジとは製造などの現場の近くにある端末で、この部分にAIを導入して活用します。取得したデータが漏えいしないようにエッジ部分のAIで処理し、データは送信しないことで外部にデータ流出を防ぐことが可能です。

企業はAIによる画像認識の課題へどう対応すべきか？

AI画像認識の技術はさまざまな場面で活用可能です。しかし課題もいくつかあることを本記事では解説しました。画像認識の問題点を把握した上で活用できる範囲を見極めましょう。

次に、導入の検討の参考となるよう、課題に対しての注意点や対応策を解説します。

AIを使う明確な目的と期待値を設定

まずは、本当にAIを使った画像認識システムを自社へ導入する必要があるのかよく検討しましょう。明確な目的と期待値がないと、導入後の効果測定ができず、投資の妥当性を証明できません。また、プロジェクトの方向性が定まらず、迷走する恐れがあります。

具体的な手順としては以下があります。

1. 現状分析:
   • 現在の業務プロセスを詳細に分析し、ボトルネックを特定する
   • 例：製造ラインでの不良品検出にかかる時間、人的ミスの頻度など
2. 目的の設定:
   • 特定したボトルネックに基づいて、AI導入の具体的な目的を設定
   • 例：「不良品検出の自動化による検査時間の短縮と精度向上」
3. 期待値の数値化:
   • 目的に対する具体的な数値目標を設定
   • 例：「不良品の見逃し率を5%から1%未満に削減」「検査時間を50%短縮」
4. KPI（重要業績評価指標）の設定:
   • 進捗を測定するための指標を決定
   • 例：不良品検出率、検査時間、コスト削減額など
5. 測定方法の確立:
   • KPIを定期的に測定し、可視化する方法を決定
   • 例：月次レポートの作成、ダッシュボードの構築など

小さく始めて、徐々に拡大

大規模な導入は初期投資が大きく、失敗のリスクも高くなります。小規模から始めることで、リスクを最小限に抑えつつ、学習と改善の機会を得ることができます。

まずは、導入規模が小さく、効果が測定しやすい部門や工程を選定してパイロットプロジェクトを計画します。特定の製造ラインや、1つの店舗などで十分でしょう。パイロットの期間（例：1〜3ヶ月）と具体的な目標を設定し、定期的にデータを収集します。

コストと成果の精査

AI導入のコストと得られる効果を比較する必要性があります。AIの導入には多くのリソースやコストがかかります。AIの精度を検証するためのPoC開発費用やAIを稼働させるためのマシンリソース、その設備投資やAIを運用するための人材を確保するためには、多額のコストがかかるでしょう。

高度な学習のためには、高価な計算が可能な環境が必要です。最近では低価格でのクラウドサービスやIoTをうまく組み合わせた運用も可能となってきています。

導入しただけで大きな成果が得られるわけではありません。事前の検討や、学習データの精査など各段階で成果を得られているかチェックしましょう。

先述した通り、すべての業務にAIを使う必要はありません。人の手を使うほうが圧倒的にコストを抑え速くできる作業もあれば、他のツールや手法を使ったほうが良い場合もあるでしょう。

継続的に学習と改善

AI システムは静的なものではなく、継続的な学習と改善が性能向上の鍵となります。また、業務環境の変化に合わせて、システムを適応させる必要があります。

定期的な性能評価を月次や四半期ごとに、AIシステムの性能を評価するために行いましょう。そして、ユーザーや運用者からのフィードバックを収集する仕組みを作ることが重要です。

人間とAIの良いバランスを見つける

AIはツールであり、人間の判断や創造性を完全に代替するものではありません。適切な役割分担により、AIと人間のそれぞれの長所を活かすことができます。

現在の業務フローを細かく分析し、AIと人間の役割を明確化しましょう。フローチャートを作成し、各ステップでの判断主体を決定することが重要です。AIが得意な領域（大量データ処理、パターン認識など）と人間が得意な領域（創造的思考、状況判断など）を明確化しましょう。

社会性・倫理への問題の判断

AIは人間が設定したアルゴリズム通りに作業していますが、人間と同じ思考ができるわけではありません。

動作の判断基準が不透明で説明可能性が低いために、意図せぬ差別や悪用などの恐れがあります。AIが間違った判断をし続けると人間に危害を加える場合もあり、ビジネスの持続可能性の脅威にもつながりかねません。

プライバシーの保護や倫理チェックを、画像認識のガイドラインに反映させる取り組みを始めた大手IT企業も増えています。

AIがもたらす差別の多くは開発時に生じるとされ、学習データにバイアスがかかると誤った判断をしやすくなります。公平なデータを揃えられることがベストですが、大量のデータを集めることは難しいため、倫理を軸とした安全検証が今後は欠かせなくなるでしょう。

AI画像認識の不得意分野・課題についてよくある質問まとめ

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本記事ではAIを使った画像認識の概要の解説と、課題や対応策について説明しました。

AIを導入する際は、本記事で述べたような課題やコスト感、種類の選定など、検討する部分が多く存在します。導入する際にお悩みになりましたら、最適なAI開発会社紹介を行っているAI Marketをぜひご利用ください。

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