画像認識とは？種類や仕組み、活用事例、導入方法を解説【2024年最新版】

「画像認識」は、業務の効率化や、監視カメラ、工場での不良品を見極めるためなどに使われている技術です。

スマートフォンのカメラ機能や加工アプリでの顔認証・自動車の自動運転、自動ブレーキといった企業技術にも活用されています。

画像認識技術の導入を検討中の方には、
・画像認識の種類や仕組み
・画像認識の具体的な活用例
・画像認識の自社での導入方法
についてお悩みの方も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、画像認識の技術から自社に導入する方法までを解説します。画像認識について気になっている方は、ぜひ最後までご覧ください。

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画像認識とは

画像認識とは、画像に写るものが何かを認識するパターン認識技術の一種です。

画像のデータを読み込み、色や形、大きさといったパターンを抽出してし、その結果から「画像に写っているものは何か」をコンピュータが識別します。

AIによる画像の自動生成や、Photoshopといった一般人でも利用できるツールにも画像認識の技術は使用されており、最近になって一般化しているイメージがあるかもしれません。しかし、画像認識の技術にはおよそ60年ほどの歴史があります。

最初に人類が画像認識を使用したのは、バーコードと言われています。黒い線の本数と太さによって、商品の値段が分かるようになり、レジでの会計を効率化しています。

その後、2012年にはディープラーニング（深層学習）という機械学習の技術が登場したのをきっかけに画像認識技術が向上し、画像認識技術は身近な存在になりました。

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画像認識の種類と活用事例

AIによる画像認識には、主に以下の7種類があります。

• 物体認識
• 物体検出
• 画像キャプション生成
• 異常検知
• セグメンテーション
• 顔認証（顔認識）
• 文字認識

それぞれ具体例を交えつつ解説します。

物体認識

物体認識とは、画像に映っている物体が何なのかを識別する技術です。

画像に映る物体が物なのか、人物なのかといったカテゴリを見分け、画像に含まれている物体の情報を識別します。

例えば、食品工場で髪の毛やビニールといった不純物が入っていないかをベルトコンベアの上から監視したり、製品のエラー品を見分けられます。

物体検出

物体検出とは、画像内に含まれる対象の物体の位置を検出するための技術です。物体認識と混同されがちですが、性質は大きく異なります。
例えば以下のような、救急車が映っている写真があるとします。

この場合、物体認識では画像に映っているものを識別するため「救急車」と判断します。

ですが、物体検出では救急車以外にも信号機や、看板も小さく映っていることも合わせて識別します。

このように、何がどこにあるかまで詳細に識別できるのが、「物体認識」と「物体検出」の大きな違いです。

ドローンを活用して、人が対応できない個所の設備のメンテナンスに活用されたり、自動車の自動運転で、事故防止のための自動ブレーキに活用されています。

画像キャプション生成

画像キャプション生成とは、画像には何が映っているのか、どんな画像なのかを説明する自然文を出力する技術です。

現代では、Twitter・Instagram・FacebookといったSNSに大量の画像がアップロードされています。しかし同じ物が映っている画像でも、画像に映っているものだけでは状況や関連性までは認識できません。

例えば、以下の画像はどちらも複数の車とアスファルトの道路ですが、上の画像は車が駐車しているのに対し、下の画像は車が道路を走行しています。

このように同じ要素が画像に映っていても、画像が示す状況は異なります。

そうしたときのために画像のキャプション（説明文）を生成し、画像の情報を保管するのが画像キャプション生成です。

例えば自動車保険の業界では、自動車事故のレポート作成時に、現場の画像資料から自動車事故の状況を判断してテキスト化しています。作業効率の向上に役立つだけでなく、視力や視野などに不自由な人にも、どんな画像なのか伝えるために使用されています。

異常検知

異常検知は、認識した画像から異常や不良品を見つける技術です。
主に製造業の現場で使用されており、既定の大きさからわずかに外れたものを判断したり、人の目では見分けがつきづらい精密製品が基準を満たしているかを判断したりしています。これにより、瞬時にエラー品を識別可能になりました。

セグメンテーション

セグメンテーションとは、画像のピクセル（画素）がどの物体に属するのか、各カテゴリ別に分類することを指します。

例えば、以下の画像は主に「人」「道」「木」の3種類に分けられます。

この写真を、セグメンテーションでは以下のように分類ごとに色分けし、識別します。

物の種類を識別することで、人や死角の障害物に反応する、自動運転や自動運転のブレーキに活用されています。

顔認証（顔認識）

顔認証とは、画像から顔の目立つ特徴を見つけ、似た顔同士でカテゴライズしたり、顔が一致するか判別する技術です。

異なる顔を識別し、性別や年齢、表情を区別したり、似た顔を検索したりすることができます。またスマートフォンのカメラで写真を撮影したときに小顔や美白の効果を付与したり、防犯カメラで犯人の顔を認識して監視するといった活用方法もあります。

文字認識

文字認識は、紙に書かれた手書きの文字、街中の看板や液晶に表示されている文字が何語で書かれているのか、なんと書かれているのか判別する技術です。

近年では、翻訳技術と組み合わせてスマートフォンで撮影した画像にどこの言葉でなんと書かれているかが分かるようにするアプリケーションや、領収書の写真を撮ることで、文章データに変換して事務処理を効率化するアプリケーションとして活用されています。

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画像認識の仕組み

そもそもデジタル画像は、ピクセル（pixel）という小さな四角形の集まりで構成されています。

ピクセル1つ1つには単色が割り振られており、画像の大きさのぶんだけピクセルが存在します。例えば4K解像度の大きさは、3840 × 2160 ＝ 8,294,400なので、約800万個のピクセルで構成されていると言えます。

画像認識では、膨大な数があるピクセルから ｢この画像にはどんな色がどんな割合で使用されているか｣という情報で演算を行って共通点や特徴を見つけ出し、何が映っている画像かを判断します。

人間であれば、人の顔を見る即座に「人の顔が映っている」と認識できますが、コンピューターは「肌色や茶色などのピクセルが多く、左右の決まった位置に黒と白のピクセルがあり、過去に認識した人の画像とパターンが酷似している」という情報から、画像に映っているのは人間の顔だと判別します。

ここからは、その情報処理のステップを見ていきましょう。

画像処理・抽出

画像に何が映っているのかを認識するためには、画像から識別に不要な情報を削除する必要があります。

そのため、画像認識の際は一度以下のような処理を挟みます。

1. 画像のノイズや歪みを除去する
2. 明るさの調整をする
3. オブジェクトの輪郭を強調する
4. オブジェクトの領域を切り出す

また、文字を認識する場合は、より認識しやすくなるように「ノイズ」や「背景」を無くし、文字と判断される部分のみを抽出します。

余分な情報を排除し､文字と思しきものだけを抽出する事で､画像に書かれている文字を識別します｡

ディープラーニング

コンピューターは、画像に映っているものが文字なのか、人の顔なのか、動物なのか、最初から理解できる訳ではありません。そのため、コンピューターに「どんな画像が人なのか」「動物にはどのような特徴があるのか」といった判断基準を学習させなくてはなりません。

そこで登場する技術がディープラーニングです。深層学習とも呼ばれ、人間の脳が処理する内容をコンピューターにも学習させる技術です。

ディープラーニングは、ディープラーニング（Deep Lerning：深層学習）とは、人間の脳神経をを模した数値モデル「多層化ニューラルネットワーク」を活用した機械学習の手法のひとつ。複雑なデータ処理が可能なのがディープラーニングの大きな特徴です。

画像認識では、Convolutional Neural Network: CNN（畳み込みニューラルネットワーク）と呼ばれる人間の脳内の神経回路網を表したニューラルネットワークの発展版で、画像が持っている特徴を抽出することを繰り返すことで「このピクセルの配置は〇〇の画像だ」と学習して行き、画像識別率の精度を向上させていきます。

ディープラーニングの詳細については以下の関連記事をあわせてご覧ください。

関連記事：ディープラーニング（深層学習）とは？AI開発の発展を支える技術・開発手法を解説！

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画像認識を自社に導入する前の検討事項

ここまで画像認識の活用方法や、画像認識の仕組みを解説してきました。では、実際に画像認識を自社に導入するには、どんなことを考えればよいのでしょうか。

画像認識を使う必要性を検討する

画像認識は、工場のラインといった利用価値がある場面で使うことで、生産性を向上させる可能性がありますが、どんな場面で活用するかが明確に決まっていない場合は、ただコストだけがかかってしまう可能性があります。

導入する前に、自社ではどんな場面で、どんな問題を解決したいから、画像認識を導入するのか検討し、目的を達成するために画像認識が本当にふさわしいのか、他の手段で代替は可能かを慎重に考えましょう。

費用対効果を検討する

画像認識を導入する場合は費用対効果（コストパフォーマンス）も考慮する必要があります。

どんなに業務の効率化に役立ったとしても、導入によるメリットや利益が導入コストよりも少なければ、導入するべきではありません。

特に、画像認識の技術は、導入すればすぐに効果を発揮するわけではなく、正しく判別できるようにディープラーニング用の、イレギュラーである画像と、正しい画像が大量に必要になります。

また、正しくチェックができているかどうか確認するのは人力のため、人材や時間のリソースがかかり、テスト期間を考えれば、効果を発揮するまでかなり長い時間が必要になってきます。それでもなお導入する価値があるかどうか、事前に検討しましょう。

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自社に画像認識を導入する4つの方法

AI（画像認識）をゼロから自社で開発する

画像認識のAIをゼロから自社で開発する方法です。

自分達の欲しい機能を実装できるため、自由度が高いですが、その反面、専門知識がないと高度な画像認識が実現できない可能性があります。

プログラミング言語のPythonや、Microsoftが提供する機械学習モデル作成ツール「Lobe」を利用して、業務に耐え得る判別精度になるまで画像を用意して学習させます。

自社開発をすると委託費用はかかりませんが、画像を判別する能力を育てるための学習が必要なので、時間や人員のリソースがかかるほか、専門的な知識がないと効率的な学習ができない可能性があります。

機械学習ライブラリを活用して開発する

機械学習ライブラリとは「機械学習の処理をするプログラムを、再利用可能しやすい形式でまとめたもの」です。第三者が作ったプログラムがまとめられていて、そのまま流用できるため、ゼロから自社で開発するよりも効率的な開発が可能になります。

scikit-learn

scikit-learn（サイキットラーン）は、オープンソースといわれる誰でも無料で、商用・非商用を問わず利用できるPython用の機械学習ライブラリです。

誰でもインストールすれば、すぐに機械学習を試してみることができること、世界的に利用されているため、情報収集しやすいのが特徴です。手軽に機械学習ライブラリを試してみたいという方におすすめです。

Caffe

Caffe（カフェ）は、ディープラーニングの処理をするプログラムライブラリです。画像認識に特化しており、「表現」「速度」「モジュール性（プログラムを構成する要素が部品のように交換可能な汎用性）」を高速に処理できるのが特徴です。

こちらもオープンソースなので、無料で誰でも利用できます。GPU（グラフィックス・プロセシング・ユニット）を利用して高速で動作させることも可能であり、最大で1日あたり 6,000 万を超える画像を処理できるとされています。

OpenCV

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）はインストールが簡単で、画像のトリミングやリサイズもできるプログラムライブラリです。こちらもオープンソースであり、誰でも商用利用が無料で可能です。

クロスプラットフォームと呼ばれる、異なるプラットフォーム上でも動作するプログラムで「C++」「Python」「Linux」「MacOS」「Windows」「iOS」「Android」がサポートされています。様々なプラットフォーム上で動作するものを開発したい方におすすめです。

画像認識APIを利用して自社に導入する

API（Application Programming Interface）とは、特定の機能を実装したプログラムのことで、その中でもAIが画像認識する機能を「画像認識API」といいます。特に専門的な知識が無くても、画像認識APIプログラムを利用して画像認識を導入することも可能です。

GoogleやMicrosoftなどの大手企業から提供されている製品のため、高機能なものが多いですが、利用するには購入もしくは利用した分だけ費用がかかる有料の製品である都合上、オープンソースにように、気軽に試すことができないのが難点です。

Amazon Rekognition

Amazon Rekognition（アマゾン リコグニション）は、画像と動画で、物体や顔の認識ができる高性能な画像認識APIです。機械学習の専門知識を必要とせずに、アプリケーションに画像分析を簡単に追加できるようになります。

ただし、画像分析には実際に利用した枚数分料金が発生します。初期費用はかかりませんが、使えば使うだけお金がかかってしまうため、注意が必要です。

Azure Cognitive Services

Azure Cognitive Servicesは、Microsoftが提供している、画像認識を含む「視覚」以外にも「音性」「言語」「検索」といった人間と同じような認知(Cognitive)機能を備えている高機能APIです｡Cognitive Servicesの大きな特徴は、学習済みAIモデルの予測機能を使うことができる点です。Microsoftがビッグデータをを利用して構築した、優れたAIモデルを利用できます。

Vision API

Vision APIは、Google Cloud Platform（GCP）が提供する画像分析情報取得サービスです。Googleが持っている画像に関する機械学習モデルを利用して、簡単に画像解析を行えます。膨大なデータ量を生かして、画像を高速で分析します。

利用は有料ですが、新規利用の場合、無料クレジットが$300分付与されたり、毎月 1,000 ユニットまでは、誰でも画像を無料で分析可能です。

画像認識システムを開発会社に依頼する

「画像認識システムを開発する余裕はない」「そんな専門知識はない」「開発はプロに任せたい」という方は、画像認識システムを開発会社に依頼しましょう。

システム開発会社を選ぶポイント

システム開発会社を選ぶ時に確認するポイントは、以下の3つが大切です。

1. 画像認識システムの開発に近い実績はあるか・得意か
   
2. 開発会社の業績の安定しているか
   
3. 担当者との相性はいいか
   

画像認識システムの開発に近い実績はあるか・得意か

システム開発とひとえにいっても、その種類は様々です。

過去に数多くの開発実績があっても、画像認識システムの開発や、近い開発に携わったことがなければ、ノウハウを持っておらず、思っていたシステム開発ができない会社の可能性があります。

過去に、画像認識システムの開発や、近い開発の実績があるか、開発を得意としているかどうかは見極める必要があるでしょう。

また、仮に実績があっても、開発で「こだわった点」や「成功した要因」など具体的な話ができるほど、濃い実績があるかどうかもシステム開発会社を選ぶ重要なポイントです。具体的なエピソードがいくつもある会社なら実績が豊富であり、安心して依頼できる会社といえるでしょう。

業績が安定しているか

依頼するか検討しているシステム開発会社のホームページから、会社概要や沿革を確認して、その会社が創業何年なのか、社員数はどれくらいか、資本金はどれくらいかを確認しましょう。社員の数が多く、会社が長く続いている場合、一定以上の安心感があります。

担当者との相性はいいか

システム開発では一度始めると、長ければ1年以上の付き合いとなります。そこで担当者と、円滑なコミュニケーションが取れないのであれば、システム開発に大きな支障が出かねません。

丁寧なヒアリングをしてもらえるか、知識が無くても分かるように説明をしてくれるかといった、担当者との相性も非常に重要です。

関連記事：システム開発の費用・相場については「画像処理システムの開発に強い会社11選！【2022年最新版】」で詳細に解説しています。ぜひ合わせてご覧ください。

当サイト「システム幹事」では、数ある開発会社からあなたに最適なシステム開発会社を見つけるお手伝いをさせていただいています。

もし、システム開発会社の選定でお悩みの方は、こちらからご相談ください。

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開発会社に依頼する費用

開発会社に画像認識システムの開発を依頼する場合、様々な費用がかかります。

システム開発の費用は「人件費（開発費）＋諸経費」で決まりますが、開発以外にも、段階に応じて以下のような費用がかかります。

仮に要件定義をしているうちに、システムが不要と思っても、それまでのシステム開発の費用はかかってしまう事を、理解しておきましょう。

関連記事：システム開発の費用・相場については、「システム開発の費用・相場を解説！料金を抑えるコツも紹介！」も合わせてご覧ください。

画像認識のAI開発をしているシステム会社3選

株式会社AVILEN

株式会社AVILENは、AI・システムの技術開発のみならず、保守や運用までサポートし、課題解決に繋がるAIを実現する一気通貫のシステム開発が特徴です。

コンサルティング＋技術開発で、ビジネス成果に繋がり長く使われるAIを開発。鉄加工の図面認識、発注書からのデータ入力自動化など、業務の効率化を測ります。

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株式会社KICONIA WORKS

株式会社KICONIA WORKSは、スピーディーなコンサルティングと高品質な開発でプロジェクトを通じ、業務効率化を低コストで実現できるシステム開発が特徴です。

少数精鋭と書かれている通り、社員はパートを含め12人と少なめですが、その分、広告宣伝費といった無駄なコストを削減し、低コストでの開発を実現しています。

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ブローダービズ株式会社

ブローダービズ株式会社は、工場といった生産現場で役立つシステム開発を得意とする開発会社です。監視カメラの映像から、作業者の異常な行動や、事象を検出。問題点の早期発見を実現しています。

会社自体は創業5年ですが、設立したメンバーは、これまで20年以上にわたりWeb業界に携わり、様々な企業に対して開発実績があり経験が豊富です。

関連記事：その他にも、画像認識に関するおすすめの開発会社を「画像認識アプリにおすすめの開発会社6選！【2022年最新版】」で紹介しています。ぜひ合わせてご覧ください。

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まとめ

本記事では画像認識の種類や活用事例、仕組み、導入方法について紹介しました。

画像認識は、様々な業務で活用されており、上手く取り入れることで業務の効率化を図ることができます。しかしシステム開発には時間と予算がかかるため、会社選びを失敗してしまうと、大きな損失となってしまいます。

そんな万が一の失敗を避けるために、ぜひ開発会社選びは「システム幹事」にご相談ください。専門のコンサルタントがあなたの要望を丁寧にヒアリングし、予算にあった最適な開発会社を無料でご提案します。ぜひお気軽にご相談ください。

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