AI画像解析は、人工知能（AI）を使用して画像を解析するプロセスで、さまざまな分野で活用されています。

この記事では、AI画像解析の仕組みや事例、ほかにもおすすめなソフトなどを解説しています。

この記事を読んで、自社でAI画像解析が活用できるかどうかの参考にしてください。

AI画像解析とは

AI画像解析（Artificial Intelligence Image Analysis）は、人工知能（AI）技術を使用して画像を解析するプロセスで、コンピュータビジョン・画像処理・機械学習などの分野が組み合わさったものです。

ここでは、AI画像解析のことを詳しく知るために、以下の項目に分けてAI画像解析の歴史などをみていきます。

• 画像認識の歴史と技術革新
• AI画像解析の定義と特徴

それぞれみていきましょう。

画像認識の歴史と技術革新

画像認識には、以下のような歴史があります。

• 1950-1969：画像認識初期
• 1970-1989：統計的な手法や機械学習の手法の導入
• 1990-2009：コンピュータビジョンと機械学習の進歩
• 2010年代：画像認識技術の進歩
• 2020年代：画像認識の新たな手法の登場

画像認識の歴史は1950年代から始まっており、画像認識初期の試みでは、パターン認識の分野において行われています。この時期の研究では、簡単なパターンや形状を検出するために、フィルター処理や特徴抽出などの手法が使用されていました。

1970年代になると、統計的な手法や機械学習の手法が画像認識に導入されるようになり、特にニューラルネットワーク（NN）やサポートベクターマシン（SVM）などのアルゴリズムが利用されるようになりました。

1990年代には、コンピュータビジョンと機械学習の進歩により、画像認識の性能が飛躍的に向上しています。

2010年代になると、深層学習（Deeep Learning）の台頭とともに、画像認識技術が大きく進歩しており、たたみ込みニューラルネットワーク（CNN）を使用したアプローチが非常に効果的になりました。

2020年代は、これまでの革新技術に加えて画像認識の新たな手法が登場し、また、グラフィカルなユーザーインターフェースやエッジデバイスにおける処理能力の向上により、リアルタイムでの画像認識が可能になっています。

このように、画像認識の技術革新は、コンピュータビジョンや機械学習の進歩によって促進され、医療診断・自動運転・ロボティクス・セキュリティ・エンターテイメントなどのさまざまな分野で革命をもたらしています。

AI画像解析の定義と特徴

AI画像解析には、以下のような特徴があります。

• 自動化と高速化
• 高精度の識別能力
• 多様な応用分野
• カスタマイズが可能

AI画像解析は、大量の画像データを迅速かつ効率的に処理できるため、作業の自動化と処理速度の向上が期待できます。

AIモデルは適切にトレーニングを行っていけば、人間の目と比較して高い精度で画像内のオブジェクトや特徴を識別できるようになります。特に、深層学習モデルを使用すれば、これらの精度はさらに向上するでしょう。

AI画像解析は、医療診断・自動運転・セキュリティ監視・製造業・農業・芸術創作など、さまざまな分野で幅広く応用されています。画像データを活用したてさまざまな課題に対応するための、新しいアプリケーションも開発が進んできます。

AI画像解析は、特定のアプリケーションや業界に合わせてカスタマイズが可能です。ユーザーは、必要に応じてモデルのトレーニングやパラメータの調整を行うことで、特定の要件やニーズに適した解決策を実現できます。

似たような言葉に、画像認識技術、というものがあります。

これは、画像処理の一部であり、画像内のパターンや特徴を認識するための技術全般のことです。

つまり、AI画像解析は機械学習やディープラーニングなどのAI技術を用いて画像を解析することに対して、画像認識技術は画像内の特定のパターンや構造を識別するための広範囲な技術分野を指すことに違いがあります。

AI画像解析の仕組み

AI画像解析は、大量の画像データを迅速かつ効率的に処理できるため、作業の自動化と処理速度の向上が期待できることがわかりました。

次に、AI画像解析の仕組みをみていきましょう。

ここでは、以下2つの項目に分けて、AI画像解析の仕組みをみていきます。

• 画像入力から分類、検出、セグメンテーション
• AIアルゴリズムの活用

それぞれみていきましょう。

画像入力から分類、検出、セグメンテーション

AI画像解析は、おもに以下の3つの処理からなっています。

• 分類
• 検出
• セグメンテーション

ここでは、これら3つの処理をみながら、AI画像解析の仕組みを理解します。

分類

AI画像解析での分類の手順を、以下の表にまとめました。

AI画像解析は、表の上から下の順で処理されます。

処理	説明
データ収集と前処理	画像データセットを収集して必要に応じて前処理を行います。 この前処理には、画像のサイズの統一・明るさやコンストラクトの調整・ノイズの除去などが含まれます。
特徴抽出	画像から特徴を抽出するには、たたみ込みニューラルネットワーク（CNN）などのディープラニングモデルを使用することが一般的です。 CNNは、画像内の特徴やパターンを自動的に学習して抽出する強力なモデルです。
モデルのトレーニング	抽出された特徴を入力として、機械学習モデルをトレーニングします。 一般的なアプローチには、バックプロパゲーションや確率的勾配降下法などの最適化アルゴリズムを使用して、モデルの重みを調整する方法があります。
モデルの評価と検証	検証用データセットを使用してモデルを評価して、モデルの性能や汎化能力を評価し、必要に応じて調整や改善を行うことが可能です。
予測	新しい画像に対してモデルを適用し、予測を行うことができます。 モデルは、与えられた画像がどのクラスに属するかを予測して、それに対応するクラスラベルを出力します。

このような手順をふめば、犬か猫かのような二値分類から、複数のクラスに分類する多クラス分類までさまざまなタスクへの対応が可能です。

検出

AI画像解析における検出手順を以下の表にまとめました。

これら手順に沿って、AI画像解析での検出を行います。

処理	説明
たたみ込みニューラルネットワーク（CNN）の活用	CNNは、画像処理タスクにおいて非常に有効なモデルで、これは、たたみ込み層・プーリング層・活性化関数・全結合層などの層で構成されています。 特に、たたみ込み層は画像の特徴を抽出するための重要な役割を果たします。
特徴マップの生成	入力画像がCNNに与えられると、たたみ込み層は画像内のさまざまな特徴を抽出するためにフィルターを適用し、各層で特徴マップが生成されます。
特徴の階層的な抽象化	CNNは、層ごとに特徴の抽象化を行います。 特徴の階層的な抽象化を通じて、画像内の情報がより意味のある表現に変換されます。
転移学習	大規模なデータセットでトレーニングされたモデルの抽象化された特徴を利用して、少量の新しいデータに対しても効果的な特徴抽出を行うことが可能です。
特徴ベクトルの生成	最終的に特徴マップはフラット化されて、特徴ベクトルが生成されます。 これらの特徴ベクトルは、機械学習モデルに入力されて、分類・検出・セグメンテーションなどのタスクに使用されます。

AI画像解析における検出のプロセスは、画像内の情報を意味のある表現に変換して、その後のタスクに使用するための重要なステップとなっています。

セグメンテーション

セグメンテーションは、画像内の異なる領域やオブジェクトを識別して、それらを個別に分離するプロセスです。

このプロセスには、おもに以下のような手法があります。

• 画素レベル
• インスタンス
• 領域ベース
• セグメンテーションネットワークの利用

AI画像解析においては、画像内の構造や物体の識別・分離・理解を行うための重要な技術です。

これは、医療画像解析・自動運転・ロボティクス・監視システムなど、さまざまな分野で応用されています。

AIアルゴリズムの活用

AI画像解析では、さまざまなAIアルゴリズムなどを活用しています。

以下は、そのおもなAIアルゴリズムなどの手法です。

• ディープラーニングモデルの適用
• 事前トレーニング済みモデルの利用
• トレーニングとフィンチューニング
• モデルの評価と精度向上
• 予測と応用

AI画像解析において最も一般的に利用されるのは、ディープラーニングモデルで、特にたたみ込みニューラルネットワーク（CNN）やその派生形のアーキテクチャが広く使用されています。

このようなアルゴリズムを利用する際、事前に大規模なデータセットでトレーニングされた事前トレーニング済みのディープラーニングモデルが利用されることが多いです。

収集されたデータセットを使用して、AIモデルをトレーニングし、モデルは画像から特徴を抽出してそれらを入力として与えられたラベルに関連付けされます。

フィンチューニングとは、機械学習における微調整のことで、モデルの性能を向上させるために行われることが多いです。

トレーニング後、モデルは検証データセットを使用して評価され、最終的にトレーニングされたモデルは新しい画像に適用されて、画像内のパターンや特徴が分析されます。

AIアルゴリズムの活用は、AI画像解析の主要な部分を構成しており、多くの分野で活用されています。

AI画像解析の事例

AI画像解析は、「分析」「検出」「セグメンテーション」といった処理で解析が行われることがわかりました。

では、実際にどのような活用事例があるのでしょうか。

ここでは、以下の2つの業界での活用事例から、AI画像解析の事例をみてきます。

• 製造業での不良品検出
• 医療での診断支援システム

それぞれ解説します。

製造業での不良品検出

製造業におけるAI画像解析の活用事例の一つに、不良品検出があります。

製造ラインでの製品の品質管理は非常に重要であり、不良品の早期発見とその排除は、コスト削減や顧客満足度向上につながります。

以下は、不良品検出にAI画像解析を活用した具体的な事例です。

• 外観検査
• 欠品部品の特定
• 異常検知
• リアルタイム検査

外観検査では、製造ライン上で製造された製品の外観を画像で撮影し、AI画像解析を使用して不良部分を検出します。たとえば、表面の傷やひび割れ・色の不均一性・欠陥などを検知します。

製品の部品や構成要素の中で、不良となる可能性のある特定の領域やパターンを識別するのは、AI画像解析の事例の一つです。溶接部の不良や部品の組み立てミス、ほかにも微細な部品の欠陥などを検出することができます。

異常検知は、通常の製品とは異なる特徴やパターンを持つ製品を検出します。製品が正常な製造プロセスから外れた場合や、材料の異物混入などの異常があった場合に、早期に発見して対応が可能です。

リアルタイムに製品を検査することで、不良品を自動的に出典排除することができます。このような検査では、生産効率の向上と不良品の購入を最小限に抑えることが可能です。

製造業における不良品検出のためのAI画像解析は、従来の人動検査や人間の目視検査に比べて、効率的で正確な結果を提供して製品の品質向上に貢献しています。

医療での診断支援システム

医療での診断システムでは、AI画像解析が活用される事例は多岐にわたりますが、以下はその一例です。

• X線やMRIの画像解析
• 病理学的検査の支援
• 糖尿病網膜症のスクリーニング
• 皮膚疾患の診断支援

AI画像解析は、X線やMRIなどの医療画像を解析して疾患や異常を検出して医師の診断を支援します。肺がんや乳がんの早期検出、脳卒中の早期診断などがその一例です。

病理学的検査では、顕微鏡で観察された組織サンプルの画像を解析して異常な細胞や組織を検出し、たとえば、がん細胞の検出や病理診断の支援に役立っています。

糖尿病網膜症は、糖尿病患者の目の網膜に影響を与える疾患であり、早期発見が重要です。AI画像解析では、網膜画像を解析して異常を検出し、医師にスクリーニング結果を提供します。

皮膚の画像を解析して、皮膚疾患や皮膚癌の早期診断や病変の追跡を支援します。AI画像解析は、皮膚の色・形状・境界などの特徴を分析して、異常を検出することが可能です。

AI画像解析は、医療分野でさまざまな診断支援タスクに活用されており、診断の迅速化や精度向上、医師の負担経験などの効果が期待されています。

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Pythonを使ったAI画像解析

AI画像解析は、さまざまな業界や分野で活用されていることがわかりました。

次に、AI画像解析の手法の一つである、Pythonを使ったAI画像解析をみていきます。

ここでは、以下2つの、Pythonを使ったAI画像解析を紹介します。

• OpenCV
• TensorFlow

それぞれみていきましょう。

OpenCV出典：https://opencv.org/

OpenCV（オープン・シーヴィ）は、Intelが開発した画像処理・画像解析・機械学習などの機能を持つオープンソースのライブラリです。Python版でも公開されており、商用利用であっても無料で利用できるため、自社の新規サービス立ち上げなどにも気軽に利用できるでしょう。

OpenCVを利用すれば、プログラムが画像や動画の中の特定物体の位置情報や動き、パターンなどの識別が可能となります。OpenCVはAIの機械学習にも利用でき、画像認識を目的としたAI開発では、欠かせない存在となるでしょう。

TensorFlow

出典：https://www.tensorflow.org/?hl=ja

TensorFlow（テンソルフロー）はニューラルネットワークを活用して、脳機能の特徴を計算によってシミュレーションすることができ、基本的な計算などの処理も行うことができます。

GPUの設定をしなくても効率的な開発が可能で、各処理をテンソルという多次元配列で扱うことで、画像認識などの多岐にわたる機械学習タスクを効率的に実行することが可能です。

AI画像解析は、さまざまな分野で応用されており、たとえば、医療診断・製造業での品質管理・自動運転車の環境認識などです。このソフトウェアの柔軟性と豊富な機能セットを活用して、これらのアプリケーションでの高度な画像解析を実現しています。

おすすめのAI画像解析ソフト

Pythonを使ったAI画像解析では、Pythonの特徴である機械学習を用いた画像解析が可能であることがわかりました。

次に、どのようなAI画像解析ソフトがあるかをみていきます。

ここでは、以下2つのおすすめなAI画像解析ソフトウェアを紹介します。

• Clarifai
• Imagga

それぞれみていきましょう。

Clarifai

出典：https://www.clarifai.com/

Clarifaiは、ディープ・ラーニングAIライフサイクル・プラットフォームです。

このソフトウェアは、画像処理APIを提供しており、開発者が簡単に画像解析などの機能を利用することが可能です。このAPIを活用できれば、自社のアプリケーションやサービスにAI機能を統合する際の手間を軽減することができ、迅速な開発が行えるようになるでしょう。

このソフトウェアには、画像認識APIを体験できるサイトもあり、気軽にAIでの画像解析を行うことが可能です。これまでにAI画像解析を体験したことがない人は、ぜひ試してみるとよいでしょう。

Imagga

出典：https://imagga.com/

Imaggaは、APIを利用して画像認識を行うプラットフォームサービスです。

Imagga APIを使用すれば、画像へのタグ付け・画像の自動的な分類・カラー抽出・サムネイル生成などを行うことが可能となります。大規模な画像や動画コレクションに関連するタグやキーワードを自動的に割り当てることができ、大量の画像解析に向いています。

AI画像解析では、オブジェクトの検出・顔認識・テキストの読み取りなどが可能です。

AIによる画像解析の将来性

AI画像解析のソフトウェアを利用すれば、誰でも容易にAI画像解析を扱えることがわかりました。

次に、AIによる画像解析の将来性をみていきましょう。

ここでは、以下の2つの観点から、AI画像解析の将来性を解説します。

• 画像から得られるインサイトの拡大
• 他分野連携による新たなサービス創出

それぞれみていきましょう。

画像から得られるインサイトの拡大

画像から得られるインサイトの拡大により、解析できる画像の種類が増え、状況判断などが可能となっています。

以下は、そのおもな理由です。

• ビジネスインサイト
• 医療診断
• 交通や安全分野
• 環境保護と農業

AI画像解析は、ビジネスにおける戦略的な意思決定を支援するための貴重な情報を提供します。たとえば、リテール業界では、店舗の顧客行動や商品陳列の効果を分析するために、画像解析が利用されています。

医療分野では診断支援に革新をもたらしており、X線やMRIなどの画像を解析し疾患や異常を検出して、医師に正確な診断結果を提供することが可能です。

AI画像解析は、交通管理や安全対策にも活用されています。たとえば、自動車産業では、車両のカメラ画像を解析して周囲の環境を認識し、衝突回避システムや自動運転技術の開発に貢献できています。

環境保護や農業の分野では、衛星画像やドローンから得られるデータを解析して、気候変動の影響をモニタリングしたり農作物生育状況や病害虫の発生を予測したりすることが可能です。

このように各分野で活躍しているAI画像解析は、技術の進歩やデータの利用可能性の増加でさらに拡大すると予想されます。

他分野連携による新たなサービス創出

AI画像解析は、スマートシティや自動運転など、他分野との連携による新たなサービス創出にも貢献しています。

以下は、そのいくつかの具体例です。

• ロボティクスの統合
• 自動運転技術の融合
• 医療テクノロジーの融合
• エネルギー分野の連携
• リテール業界の統合

AI画像解析技術をロボティクスに統合することで、自立型ロボットやドローンがより高度な機能を持つことが可能です。たとえば、建設現場での安全監視や品質管理、農業での作業モニタリングや倉庫での在庫管理などで活用されています。

自動車運転技術の発展に、AI画像解析は不可欠な要素です。自動車メーカーやテクノロジー企業では、AI画像解析を活用して車両の周囲環境を認識し、安全な運転や交通効率の向上をはかる自動運転システムを開発しています。

AIを活用した診断支援システムや手術ロボットなどの医療テクノロジーと組み合わせることで、より正確な診断や手術が可能となるでしょう。

AI画像解析では、太陽光発電施設や風力発電施設の運用データを解析して、効率的な発電管理や保守計画の最適化を行うことができます。

リテール業界では、顧客の購買行動や好みを分析して個別にカスタマイズされたマーケティングや商品の推薦を行うことができ、顧客満足度の向上や売り上げ増加を実現しています。

このように、AI画像解析技術は、さまざまな分野との連携で新たなサービスや価値を創出することが可能です。

AI画像解析のまとめ

AI画像解析は、大量の画像データを迅速かつ効率的に処理できるため、作業の自動化と処理速度の向上が期待できます。

このため、さまざまな分野での画像解析に活用され、新しい製品やサービスを創出しています。たとえば、製造業での不良品検出や医療業界での診断支援システムなどです。

AI画像解析の将来性は明るく、今後もさまざまな分野との連携で新たなサービスや価値を創出していくと予想されます。

このように、AI画像解析はさまざまな分野で活用できますが、自社でどのように応用できるかわからないこともあるでしょう。このようなときは、AI画像解析に知見のある、株式会社Jiteraへご相談ください。

AI画像解析を活用してどのようなサービスなどを展開したいかをヒアリングさせていただき、適切なアドバイスを提案いたします。