【2020年最新版】AI(人工知能)を使った画像認識の活用事例まとめ | AIZINE(エーアイジン)
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【2020年最新版】AI(人工知能)を使った画像認識の活用事例まとめ

【2020年最新版】AI(人工知能)を使った画像認識の活用事例まとめ

AI(人工知能)を使った技術分野には言語処理や意思決定支援などさまざまなものがありますよね。その中でも顔認証をはじめとした「画像認識」は、特に注目されています。

実際にAI(人工知能)を使った画像認識は広まりを見せており、これまでありとあらゆるところで導入、活用されてきました。もともと画像認識の技術は業務がより効率的にできるように支援する、安全安心で豊かな生活を送る基盤になるなど、画像認識は私たちの見えないところでも、そして見えるところでも使われています。どんな使われ方をしているかを知っておくと、今後私たちの生活でも役立つかもしれません。

そこで今回は、AI(人工知能)を使った画像認識の活用事例などについてお伝えします。まず、ディープラーニング(深層学習。現在のAI(人工知能)に重要なコンピュータの学習方法の一つ)を使った画像認識とはそもそもどのような技術であるか確認しましょう。

ディープラーニングを使った画像認識とは

画像分析のイメージ

画像認識とは、画像や動画に写っているものを特徴から識別するパターン認識技術の一つです。例えば、画像に写っている動物は何かコンピュータに判別させるのも画像認識です。

画像解析はいくつかの分類があり、代表例としてあげられるのは「分類(Classification)」と「検出(Detection)」の2種類です。「分類」は何が写っているのか、物体や景色を識別する画像解析で、「検出」はさらに画像内のどこに写っているのかまで識別する画像解析になります。

画像認識で重要になるポイントは、いかに画像の規則性を発見できるかです。例えば大量のネコの画像を元に、いかにネコの画像に潜んでいる規則性を発見できるかといことで、この規則性の発見をより容易にするために活躍するのがディープラーニングと呼ばれるコンピュータの学習方法です

※ディープラーニングについては以下の記事をご覧ください

ディープラーニングの登場と発展により、画像認識の精度はぐっと向上し、さまざまな分野で応用されるまでになりました。

ディープラーニングを使った画像認識についてここまで確認しましたが、では現在なぜAI(人工知能)の画像認識技術が注目を集めているのか気になりますよね。次にその理由についてお伝えします。

なぜ、AI(人工知能)の画像認識技術が注目されているのか

データのイメージ
AI(人工知能)の画像認識技術に注目が集まっている理由の一つに、ディープラーニングの登場による画像認識の精度の大きな向上があります。ディープラーニングの登場はAI(人工知能)全般に大きな衝撃を与え、画像認識技術も例外なくその影響を受けました。

他の理由として、ディープラーニングが登場したことで非構造化データの処理が可能となった点もあります。非構造化データとはデータ内の特定の場所に何があるのか決まっていない、定型的に扱うことのできないデータの総称で、画像や動画は非構造化データに当たります。以前は非構造化データの活用は難しかったのですが、ディープラーニングの登場により非構造化データも容易に扱うことが可能となり、画像認識の幅が広がりました。

まとめると、精度の向上と画像や動画を容易に扱えるようになったことが、AI(人工知能)の画像認識に注目が集まる要因です。そんなAI(人工知能)の画像認識技術の代表例の一つとしてGoogle Lensがあり、ものすごい機能を持っています。次にGoogle Lensのすごさについてお伝えしましょう。

Googleの画像認識「Google Lens」がすごい

GoogleLens
Google Lensは画像認識のスマホのアプリであり、スマホの種類によっては標準で搭載されています。Google Lensの特徴は「目の前にあるもの・身の回りにあるものを調べる」ということです。例えばテキストにカメラを向けたとして、検索にかける、リアルタイムで翻訳、電話をかける、コピペすることなどが可能です。

これだけでもすごいですが、さらにすごいのはGoogle Lensはカメラを向けたものが何であるのか当てるという機能があるところ。カメラを向けると詳細な情報が出てくるので、商品やファッション、観光スポット、食事、動植物などありとあらゆるものの詳細が明らかとなります。

Google Lensは無料で手軽に楽しめるので、現代のAI(人工知能)の画像認識のすごさを体感にはうってつけのアプリでしょう。もちろん、目の前のものを調べたり、リアルタイムで翻訳したり、便利な機能が豊富なので単なるおもしろアプリにとどまりません。

続いて、AI(人工知能)を使った画像認識の例として顔認証について紹介します。

AI(人工知能)を使った画像認識の例・顔認証

顔認証のイメージ
顔認証とはAI(人工知能)の画像認識の一つで、主に骨格や顔の目、鼻、口の配置や大きさを元に、AI(人工知能)を用いて人間を判別する認証方法です。なりすましが困難で、場合によっては特別な専用装置も不要で非常に便利です。スマホのロックや空港での出入国、テーマパークの入場で活用されており、AI(人工知能)の画像認識を使った技術の中でも身近なものの一つでしょう。

また顔認証は顔が斜めだったり、顔に建物の影がかかっていたりしても認証は可能で、画像の中から上手いこと顔を探し出します。これはAI(人工知能)の画像認識が優れている証拠だといえますよね。

※さらに顔認証について知りたい方はこちら

AI(人工知能)を使った画像認識の例として、顔認証を紹介しました。次に画像認識の面白い事例の一つとしてパン屋さんで使われているAI(人工知能)レジについて紹介します。

その他の画像認識の面白い事例

パンのイメージ
パン屋さんで使われているAI(人工知能)レジ、その名もベーカリースキャン(株式会社ブレイン)はパンの形を画像認識して支払金額をする画像認識システムです。識別されたパンは、店員側だけでなく購買客側に設置されたモニターにも表示される点がユニークで、近未来感が出ています。

ベーカリースキャンは購買客が自分で支払いをし、その間に店員がパンを詰めるというセミセルフレジとなっており、お金を触った手でパンを扱わなくていいという衛生面でのメリットがあります。画像認識精度100%よりも、衛生面や導入のしやすさを優先したこのシステムは今後AI(人工知能)を用いた画像認識を活用していく上で興味深いでしょう。

※詳しくはこの記事にも取り上げています

さて、ここまでAI(人工知能)についてさまざまな事例を紹介してきました。画像認識ってすごいな、自分でも作ってみたい、けどこれだけの技術なんだから莫大なお金がかかるんだろうな・・・とあきらめる人もいますよね。実は画像認識AI(人工知能)はフリーソフトで、つまり無料で作ることが可能です。

実は画像認識AI(人工知能)はフリーソフトでも作れる!

そばのイメージ
画像認識AI(人工知能)を作るフリーソフトというよりもWebサービスででもっとも手軽に使えるものに、AIメーカーがあります。AIメーカーは識別させたいラベルを設定し(例えばそばとうどんを判断させたいなら「そば」と「うどん」)、学習データを登録して、学習させるだけで画像認識AI(人工知能)が完成です。しかも学習データは自動でWebから収集させることも可能であり、Twitterのアカウントを用意したり、アプリ連携させたりする必要はありますが、本当に誰でも簡単にAI(人工知能)を作ることができます。

活用事例からも、AIメーカーからもわかるとおり、AI(人工知能)による画像認識は非常に身近なものになってきていて、これからどのように画像認識が進化していくのか気になるところですよね。最後に、画像認識の進化の行く末について考えましょう。

今後のAI(人工知能)による画像認識の進化はどうなるのか

プライバシーのイメージ

AI(人工知能)による画像認識はこれからますます精度を上げて、発展する可能性が高いです。しかし残念ながらその精度を100%にすることは非常に困難で、ベーカリースキャンのように技術だけにフォーカスを当てずにサービス全体で画像認識をどう使うか考えていく方向に製品やサービスは発展するでしょう。

また画像認識の進化に伴い、浮上してくるのはプライバシーの問題です。画像はときに個人情報になり、例えば顔は最大の個人情報といえるでしょう。法律面でもセキュリティ面でも画像の取り扱いについて慎重に考えなければならない未来がやってくることは間違いありません。

まとめ
さて、今回はAI(人工知能)を使った画像認識の活用事例などについてお伝えしました。

画像認識はディープラーニングの登場と共に急速に成長し、精度の向上と非構造データである画像や動画を容易に扱えるようになったことから現在もっとも注目を集めている技術の一つとなっています。代表的な事例にGoogle Lensがあり、調べたいものにカメラを向けるだけで、リアルタイムに英文を和文に翻訳したり、食品の情報が表示されたりします。しかもGoogle Lensは無料で使えるので、便利ですよね。

他にもAI(人工知能)を使った画像認識は空港などで使われる顔認証にも使用されており、意外と身近なところに存在していることがわかりました。面白い事例としてベーカリースキャンがあり、技術一辺倒ではなくどのようなサービスを提供するかにこだわった事例もありました。ふと見渡してみれば、色々なところに画像認証の技術は転がっているかもしれません。

画像認識AI(人工知能)はAIメーカーというWebサービスを使えばだれでも簡単に作れます。今後はこのような作る側のサービスも増加、高度化し、AI(人工知能)を使った画像認識の開発に競争力が増すかもしれません。

まだまだ精度の改善の余地があることや、プライバシーの問題など、課題はありますが、一つ一つの課題を乗り越えつつ、いずれ実用化されたときは私たちの生活でもつかっていきましょう。

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