近年、人間の作業をコンピュータに代行させることで業務効率が大幅に軽減され、それを用いたビジネスも一般化してきました。顔認証やスマートスピーカーなどは人と同程度の認知が可能で、生活環境に変革をもたらしました。

画像や音声は機械にとって正しく判断ができない情報のため、パイプ役となるパターン認識と呼ばれる技術が利用されています。今ではAIとして一括りに説明されますが、重要な要素技術で現在でも実用化された例が多いです。なお、機械学習の一部に位置付けられる技術でもあり、混同されやすいです。

本記事ではパターン認識の特徴や機械学習との違いを解説し、事業の業務改善に役立つ応用事例を紹介しています。

パターン認識とは？

パターン認識は、コンピュータに人と同様の認知を可能にするために作られた技術です。機械にとって画像や音声、文字を正しく扱えないため、処理できる形式に変換する必要があります。また、認知のルールを自動的に作り出しています。

このようなメカニズムは、業務効率の改善に活用されています。これまで人が目視で確認し、作業していたタスクを自動化することが可能で、応用例も多いです。さらに多くの出現パターンを集めることで精度向上が図れます。

パターン認識の基本情報

パターン認識は、人の認知のプロセスを模倣したアルゴリズムで、画像や音声、言葉を機械がわかるように変換して処理するための技術です。近年のAI技術発展の礎となっており、現在でもビジネスの現場で、人間の作業をサポートするために応用されています。

例えば、人が容易に見分けのつく手書き文字でも、機械に同じことをさせるのは生半可なことではありません。そのため、計算がしやすいように定量的なデータに落とし込み、比較や区分けができるように調整します。同様に、画像内の物体や人を見分けたり、音声から特定の音を拾いだしたりするのも、色の数値や音の周波数で識別できるように工夫されています。

また、パターンを見極めるためにデータから規則性を見出すことが必要です。集めたデータの中から一定の規則を見つけて、区別するためのルールを作り上げます。このルールを人と同等のレベルに高めることを目標としています。

パターン認識の定義と特徴

パターン認識はモノや事象を捉えるために、知覚したものを識別するプロセスです。主に次の3つの処理によって情報を解釈します。

・前処理

画像や音声を扱うとき、そのままのバイナリデータでは扱いづらいため、定量データに変換します。例えば画像の場合、1つの画素を0～255の数値の配列で表せます。数値で表すことで大きさの違いを測ることが可能です。また、画像サイズを揃えると同じ尺度で比較でき、精度も向上します。

・特徴抽出

認知対象の特徴をデータの集まりから学習します。例えば、「0」という手書き文字は円形のような特徴を持ち、画素の並びも黒で囲われたパターンを取ります。このパターンをルールとして定義します。

・分類や識別

定めたルールに従ってデータの分類や識別を行い、その答えと確率を出力します。癖のある文字だと「1」と「7」でも人が判断に迷うケースもありますが、その場合は低い確率で出力されます。

なおルールの確度を上げるには、より多くの学習データが必要です。ただし、単に量を増やすだけでは効果が薄く、様々なパターンを用意したほうが未知のデータの認知に対応しやすくなります。人と同程度の判断力を目指すには、幅広いバリエーションを学習させて汎化性能を持たせることが重要です。

パターン認識の応用分野

音声や画像などのデータを認知するパターン認識は、様々な分野で応用例が挙がっています。

• 異物の検出
• 製品の仕分け
• PDF書類の文字化
• 異常値の検知
• 音声の感情分析

今まで人が判断していた作業をプログラムの判断に任せて自動化することで、人的コスト削減やヒューマンエラーの減少など業務効率を高めることが可能です。単純な認知であれば、複雑でコストの高いAIシステムを開発する必要がなく、比較的安価に仕組みを構築できます。

また、正解となる学習データを集めやすいケースでは、運用しながらも正解を出す精度を高めやすいです。そのため、低コストで運用を開始することができます。

パターン認識と機械学習の関係

パターン認識は機械学習の一部であり、そもそも目的が異なります。画像や音声を分類・識別することに重きを置いており、人と同様に認知できる力を備えることを目指しています。相反する技術ではなく、重なる部分が多いです。

以降では、両者の違いや共通点を紹介していきます。

パターン認識と機械学習の比較

パターン認識のゴールは、物事を高度に認知する機能を持たせることです。画像や音声など対象は様々ですが、認知以外の機能は想定していません。それ以外の学習手法は、機械学習の範疇といえます。

両者は次のような違いがあります。

	ゴール	応用例
パターン認識	人のように物事を認知	声紋認証、顔認証、OCR
機械学習	データの予測・比較	売上予測、レコメンド

機械学習の対象は広く、パターン認識のほか、囲碁や将棋のAIに用いられる強化学習もその一部として分類されます。

パターン認識と機械学習の違い

パターン認識は元々、人の顔や物体など機械では扱い切れなかった情報に対して、特徴を見分けるために生まれました。特定のタスクをこなすシステムを実現するために研究されてきました。一方で機械学習は、近似や分類などを数値計算していく延長で生まれた技術で、そもそもの目的が異なります。

とはいえ手法だけで見れば重なる部分も多く、混同しやすいでしょう。パターン認識ではデータの規則性を見つけ出し、人にしか扱えなかった音声や画像内の物体などを機械が認知できるようにルールを定めることを目的としています。その中で使われる手法は機械学習の分野でも扱われるアプローチです。

なお、最近のAI技術では途中の認知プロセスを省略して、画像や音声から直接欲しい結果を出力する手法が主流です。従来の古典的なアルゴリズムと比べて、中身がブラックボックスになりやすく、調整が難しくなります。

パターン認識と機械学習の共通点

パターン認識と機械学習の目指すところは違いますが、同様のプロセスを辿ります。前処理、特徴抽出、分類・識別といった手順はどちらも同じです。

なお、データから規則性を見つけ出してルールを作るところは同じアプローチで、対象となるタスクが異なるだけです。パターン認識では特徴を見分けることを主としているのに比べて、機械学習は対象タスクを絞らず、様々なタスクを解決するため汎用的で広い意味で使われる概念といえます。

パターン認識の受容体と人間の関係

パターン認識の仕組みは、人の認知プロセスを模倣して作られています。人間は五感から得た情報を、脳内から呼び起こしたパターンと照合することで、顔の識別や物事の仕分けを可能にします。五感が情報を受け取るときは、受容体と呼ばれる器官を通して行われます。

機械でも同様に認知すべきパターンの照合を行いますが、知らないことは認知ができないため事前に学習が必要です。人と違って繰り返し学習させやすいので、きちんとしたデータさえ用意できれば高精度の認知機能を実現できます。

パターン認識と人間の脳

人が物体を捉えるときには、視覚から得た情報が脳で処理されて判断されます。物体の特徴的なパーツを順番に捉えていき、脳の記憶から類似するパターンを検索することで、それが何であるかを認知することが可能です。

脳内では、神経細胞（ニューロン）が複雑に接続されたネットワークによって情報を伝達しています。視覚情報を得たり、記憶を呼び起こしたりするのも、このネットワーク上で高速に処理されます。なお、この仕組みを模倣したアルゴリズムは、パーセプトロンやニューラルネットワークとして確立されています。

ただ、人の脳は機械と違って、永続的な記憶の保管庫はありません。そのため、不要な情報は忘れていき、重要な情報を残そうとします。一方でコンピュータは外部ストレージへの入出力ができ、憶えさせるデータも自由に調整できるため、パターンの学習において優れているといえます。

パターン認識と人間の知覚

パターン認識では人間と同じように、物体や文字を見分けたり、音を聞き分けたりすることを目指しています。機械に備えようとする認知機能は、人間でいえば視覚や聴覚などの五感に相当します。人間ならば「あ」と「い」の文字の違いをはっきり区別できますが、機械はその機能を持ち合わせていません。

人間は外部からの刺激を受容体と呼ばれる器官で受け取り、形、色、大きさなどの情報を知覚します。ただ知覚しただけでは認知に至りません。過去の体験によって記憶した情報と照合することで、それが文字であるとわかります。英語が話せなくてもアルファベットを知っていれば書かれている文字が英語だとわかるように、憶えている文字パターンと類似していれば認知ができます。

機械にも同様に多くのパターンを学ばせることで、人のような認知能力を持たせることが可能です。

パターン認識の心理学的側面

人は体験によって受け取る刺激が多いほど影響を受けやすく、脳の記憶にも繋がります。例えば、重要な内容の会話を聞いたら忘れないように脳内で処理されますし、最近起こった出来事は記憶に残りやすいでしょう。また、勉強やスポーツでも反復練習することで意識されやすくなり、記憶に定着しやすいと言われています。

パターン認識でも漫然とデータを集めるのではなく、認知対象をどう区別したいかを吟味したほうが学習において効果的です。さらに、機械に感覚器官はないため、重要なデータだと憶えさせる重み付けを行います。このように、人の認知プロセスを真似ることで精度を高めるアプローチが採られています。

パターン認識の事例と例

パターン認識は画像、音声、文字などを扱うタスクであれば、様々な分野で応用できます。今まで人間が行ってきた作業を代行したり、コスト面で人力では難しかった作業を自動化するなど、ビジネスに大きなインパクトを与えています。

また、人に近いプロセスを経ており、近年のAIと比べると古典的な手法ですがなじみやすいです。次項では具体例を交えて紹介します。

パターン認識の具体的な例

パターン認識は、前処理、特徴抽出、分類・識別の3つのプロセスを辿ります。画像認識を例に、具体的な処理を解説します。

まず、前処理では機械で計算できるように画像データを加工します。コンピュータ上では画像の色を光の3原色を表すRGBという数値で扱います。また、画像サイズを揃えるための拡縮も必要です。場合によっては比較しやすいように色をグレースケールに変換します。

次に、画像に現れるパターンを取り出すための特徴抽出を行います。例えば、画像中に人が映っているかを検出するタスクでは、人の顔や手足など見分けやすい部位をチェックします。なお、色の境目を検出したり、顔の輪郭を検出したりする処理には定型のアルゴリズムが活用できます。

最後に、画像を分類・識別します。人の識別結果は、アルゴリズムに基づいて画像のどの部分に人が映っているかわかるため、元の画像と照合すれば正しく判定されているか確認できます。

なお、パターンの確度を高めるには特徴抽出で使われるアルゴリズムを変更したり、パラメータを変えてみたりして調整します。また、前処理を工夫することで精度向上はもちろん、処理時間の短縮も可能です。

パターン認識の応用事例

パターン認識は、画像や音声に基づいた作業の自動化に応用されています。例えば、認知対象ごとに下記のような事例が挙げられます。

・画像認識

細かく見分けるタスクを得意とするため、個人認証への応用例が多いです。顔、指紋、虹彩など固有の生体情報を見分けて、厳密なチェックが必要な入室管理、入国管理などに応用されています。また、レントゲン写真の異常や建物のひび割れなどの見つけるのにも使われます。

・音声認識

会議の音声から会話内容の文字起こしを行い、議事録を自動作成する応用例があります。また、機械の稼働音を監視して、異常時に通知する仕組みもあります。

・文字認識

文字認識はOCRの仕組みで使われています。申し込み書類のデジタル化やレシートの仕分けなどの自動化は旧来から行われてきましたが、文字の認識精度は著しく向上しており実用例も多いです。書類のデジタル化は手続きの自動化に役立ちます。

ビジネスでの活用事例は多く、既存のシステムを置き換えたり、一部に組み込んだりして業務効率化を図ることが可能です。

パターン認識のまとめ

パターン認識は、人と同等の認知能力をコンピュータに持たせるために使われる技術です。これまで人手を要していた作業を自動化することで、業務効率の改善に大きく貢献します。高精度で仕事量の多いAIは仕組みが複雑になりがちですが、特徴を見分けて照合する処理は比較的シンプルに実現でき、システムに組み込みやすいです。

すでに下記のような仕組みが実用化されてます。

• 生体情報の画像を用いた個人認証
• 音声の文字起こしによる履歴作成
• 手書き書類のデジタル化による手続きの自動化

単に物事の認知を担当するだけでなく、既存のサービスと組み合わせることでより高度なシステムへと昇華できます。

パターン認識を応用したシステムや業務改善についてのお悩みやご質問がございましたら、株式会社Jiteraにお気軽にご相談ください。