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人工知能(AI)の画像認識の技術でできること

人工知能(AI)の画像認識の技術でできること

現在の画像認識の技術は人間を超えています。

そのため、人間が目で見て判断している仕事のほとんどは技術的にはAIに置き換えが可能となります。

様々な分野で画像認識の技術を活用したAIの導入が進んでいますので事例を紹介します。

画像認識の技術革新

画像認識の革命的な技術革新は2012年に行われた画像認識の精度を競う競技会であるILSVRC(Imagenet Scale Visual Recognition Challenge)で起きました。2011年は26%程度のエラー率で、1%程度の差を競っていたのですが、トロント大学のSuperVisionチームが開発した「AlexNet」は15.3%と、他と比べ10%以上の差を付けて勝利しました。AlexNetに使われていた技術が、最近話題の「ディープラーニング」だったのです。

以降、ディープラーニングの技術は進歩を続け、2015年には当時 Microsoft Research にいた Kaiming He 氏が開発した「ResNet」が人間の画像認識エラー率の4%を超える3.6%を抜いた。

5年前の2015年にはAIの画像認識の技術はすでに人間を超えていたのである。

AIの画像認識技術の導入

AIの技術を活用した画像認識の技術は多くの分野で導入されています。

各分野でどのように導入できるかご紹介します。今回は画像認識の技術の導入が特に進んでいる下記の6つの分野の応用例をご紹介します。

  • 製造業
  • 農業
  • 医療
  • 防犯
  • インフラ
  • ウェブサービス

製造業

外観検査

製造業でのものづくりの工程を大きく分けると「製造」と「検査」に分けることができます。検査は品質を保証するためには重要な工程ですが、付加価値がないので効率化が重要です。画像認識技術を活用すれば、検査の中でも「外観検査」はAIの画像認識が得意とする分野です。

文字認識

製品を製造するためには、契約、技術仕様、製造、品質保証などの様々な書類があります。それらを読み込み電子データにしてデータベース化することで書類探索時間の削減、生産性向上が見込めます。

今までもワープロで作成した文章は既存のOCR(Optical Character Recognition、光学的文字認識)技術でもある程度はできましたが、手書きの文字を正確に読み取るには「ディープラーニング」の技術が必要となります。

こちらは製造業だけでなく多くの分野で広く利用できる技術となります。

農業

農作物の育成状態の管理

育成状態を監視し状態を把握することで適切な管理を行うことが出来ます。また、収穫時期もAIで自動で判断することもできるようになります。

医療分野

内視鏡やレントゲン写真の診断支援

内視鏡の映像やレントゲン写真の異常から病気を正確に判断するのは経験豊富な医師でも難しいケースがあると言われています。AIの診断は高精度で時間も短縮できるように早くなりました。人間の目では発見できないような早期のがんの発見なども可能になっています。

防犯

防犯カメラでのリアルタイムの監視

今までは、防犯カメラに映った映像は問題が起こってから確認している状況でした。AIを導入すればリアルタイムでの監視が可能となります。異常を検知した時は警備員を呼び出すことで、防犯を強化することができます。

インフラ

コンクリートのひび割れ検出

2012年のトンネル老朽化天井板崩落事故をキッカケに、「5年に1度の目視検査による点検」が義務付けられました。しかしながら、全国に数多くあるコンクリートの建設物(橋やトンネル)を点検する工数の確保が難しい状況です。そこで画像認識によるひび割れ検出の実用化が進められた。

道路の損傷判断

全国に網目の方につながっている道路の損傷を検査するのは非常に時間がかかります。AIの画像認識技術の導入により、専門技術差の目視検査と同等の精度で損傷の判断ができるようになっています。

ウェブサービス

画像への自動でのタグ付け

ECサイトなどでアップロードされた画像の商品を自動で識別してタグ付することができます。そうすることで、ユーザーへ自動でレコメンデーション(推奨・提案)を行うことができ、販売の拡大が可能となります。

不適切な画像の検知

SNSでの不適切な画像のアップロードや、ECサイトでの違法な製品の販売を自動で検知します。通報を確認して手動で対応するのに比べ、大幅な工数の削減とスピーディーな対応を可能としています。

 

まとめ

いかがでしたでしょうか?

今回はAIの画像認識の技術に絞って事例を紹介してきました。

画像認識はAIの技術の中でもビジネスでの活用がしやすく導入が進んでいる分野です。

あなたのビジネスで画像認識の技術を使って仕事を効率化できないか考えてみましょう。