AI・機械学習による画像分類とは、AIが画像のパターンや特徴を学習し、一定の基準に従って、自動で分類する技術のことです。例えば、大量の車の写真をAIに学習させることで、車の写真から車種を判別し、分類できるAIを作成することができます。

AIによる画像分類技術は、顔認証システム、製品の不良品検知、医療画像の診断など、あらゆる分野で活用されています。

本記事では、AI・機械学習による画像分類とは何かについて、活用事例や導入方法とともにわかりやすくご紹介します。

またAI総研では、AI活用を検討する上で押さえておきたい、AI・ChatGPTの最新活用事例50選の狙いや取り組みをまとめたレポートを無料で配布しています。ご興味のある方は、以下リンクからダウンロードしてご活用ください。

⇒AI・ChatGPT活用事例50選の資料ダウンロードはこちら(無料)

AI・機械学習による画像分類とは？

AI・機械学習による画像分類とは、AIが画像のパターンや特徴を学習し、一定の基準に従って、自動で分類する技術のことです。機械学習により大量の画像をAIに学習させることで、あらゆるモノの種類をカテゴリ分けすることが可能となります。

例えば、猫と犬の画像を大量に学習させて、それぞれの特徴をAIに覚えさせれば、猫と犬を自動で区別できるようになります。

AI・機械学習は、工場での不良品検知、顔認証システム、医療画像診断、自動運転における障害物検知など様々な場面で活用が広がっています。

※AI/ChatGPTの活用を検討する際に必ず押さえておきたい、基礎知識から活用の進め方、ポイントまでをまとめた資料をダウンロード頂けます。
⇒【ゼロから分かる】AI/ChatGPT活用ガイドブックの資料ダウンロードはこちら(無料)

画像分類のAIモデルを作成する４つのステップ

画像分類のためのAIモデルを作成するためのステップは以下の通りです。

• ①画像データの収集
• ②画像データから特徴を学習
• ③新しい画像データを用いたモデルの性能評価
• ④性能評価結果に基づくチューニング

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

※AI/ChatGPTを導入する前に必ず押さえておきたい、基礎知識や導入方法３パターンの比較、リスクと対策などをまとめた資料をダウンロード頂けます。
⇒AI/ChatGPT導入マニュアルの資料ダウンロードはこちら(無料)

①画像データの収集

画像分類ができるAIモデルを作成するためには、まずは学習の素材となる画像データを大量に収集する必要があります。例えば、車の種類を分類するAIモデルを作成したい場合には、大量の車の写真を集めて、車種をラベル付けする必要があります。

画像分類の精度を上げるためには、分類させたいモノの画像を様々な角度から撮影した写真やイラストを準備することがポイントです。

また、不鮮明な画像やラベル付けを誤った画像は、AIモデルの精度を低下させる可能性があるため、データの質にも注意する必要があります。

②画像データから特徴を学習

次に、収集したデータを機械学習やディープラーニングを用いてAIに学習させます。各画像に付けられたラベルをもとに、その画像がどのカテゴリに含まれるのかをAIが一つ一つ学習し、特徴やパターンをインプットしていきます。

また、あまりにも大量の画像データを学習させてしまうと、高負荷がかかり、エラーを起こしてしまう可能性があるので、学習させるデータの量には注意が必要です。

③新しい画像データを用いたモデルの性能評価

AIモデルの学習が一定程度完了したら、学習していない新しい画像データを用いてモデルの性能を評価してみましょう。

AIモデルが新しい画像を正確に分類できるかをテストし、もし適切な性能を示さなかった場合には、学習させる画像データを追加したり、学習させたデータに誤りがないかをチェックする必要があります。

④性能評価結果に基づくチューニング

最後に、モデルの性能評価の結果をもとに、精度をさらにブラッシュアップさせるためのチューニングを行います。AIモデルの性能を左右するパラメータ数を変更するなどしてモデルを調整し、性能を最適化します。

AIの画像分類技術のビジネス活用事例８選

AIの画像分類技術のビジネスへの活用事例として、以下の8つが挙げられます。

• ①顔認証システム
• ②製品の仕分け・運搬
• ③製品や設備の異常検知
• ④在庫の管理
• ⑤工場・建設現場での安全確保
• ⑥ECサイトでの商品検索
• ⑦レジでの価格清算の自動化
• ⑧医療画像の診断

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

※国内外の最新AI/ChatGPT活用事例50選をまとめた資料をダウンロード頂けます。
⇒AI/ChatGPT活用事例50選の資料ダウンロードはこちら(無料)

①顔認証システム

AIの画像分類技術は、顔認証システムに活用することができます。特定の人の顔を識別したり、大量の人物が写っている画像から特定の人物のみを探し出したりすることが可能となります。

顔認証システムは、公共施設やオフィスなどでのセキュリティ対策や犯罪捜査など、様々な場面で利用が進んでいます。

②製品の仕分け・運搬

工場や物流倉庫などでの製品の仕分け作業においてもAIの画像分類技術を活用することができます。

画像分類ができるAIをロボットに搭載することで、製品を種類ごとに異なる箱に格納したり、特定の製品をピッキングして搬出したりすることが可能となります。これにより、製品の仕分け・運搬作業の自動化・効率化を実現します。

例えば、Amazonは、AIを搭載したロボットを用いて、物流倉庫での製品仕分け・ピッキング作業を自動化し、配達スピードをさらに高めることに成功しています。

③製品や設備の異常検知

工場や建設現場などでの製品や設備の異常検知にもAIの画像分類技術を活用することができます。不良品を自動で識別して取り除いたり、設備に問題・異常がないかを判断することで、人間の作業を代替します。

人間による肉眼での確認よりも迅速かつ正確に識別検知が可能であり、業務の生産性・効率性が格段にアップするでしょう。

例えば、キューピーは、総菜の原料となるカット野菜の検査にAIの画像分類による原料検査装置を活用し、不良品を特定するシステムを確立しています。

※200事例の分析に基づく、企業のAI/ChatGPT活用方法の９つの定石と最新事例をまとめた資料をダウンロード頂けます。
⇒AI/ChatGPTの活用アイデア集の資料ダウンロードはこちら(無料)

④在庫の管理

小売店やECでの在庫管理にもAIの画像分類技術を活用することができます。AIが商品の種類を判別して、どの商品がどれくらいあるかを計測し、在庫管理システムに反映させるなどにより、在庫管理を大幅に効率化することが可能となります。

⑤工場・建設現場での安全確保

工場や建設現場などでの作業員の安全確保にもAIによる画像分類技術を活用することができます。作業員が、立ち入り禁止エリアや危険区域に入ろうとした場合にAIがそれを検知し、警告音を発したり、設備の稼働を止めることで、現場での事故を未然に防止することができます。

例えば、JFEスチールは、工場に画像認識AIと連携したカメラを設置して、作業員が危険なエリアに立ち入った際に、警報音を発し、工場ラインを停止させるシステムを導入しています。

⑥ECサイトでの商品検索

AIの画像分類技術は、ECサイトでユーザーが求めている商品を検索するのにも活用することができます。

ユーザーがECサイトにほしい商品の画像をアップロードすると、AIがその画像を認識し、同じ商品や類似の商品を提示することができるようになります。

⑦レジでの価格清算の自動化

AIの画像分類技術を用いれば、コンビニやスーパーでの商品清算を完全に自動化することが可能となります。AIが買い物客のもつ商品を認識・識別することで、自動で価格を計算することができます。

これにより、レジでの待ち時間の短縮や人件費の削減といったメリットが得られます。

⑧医療画像の診断

画像分類技術を持つAIが、医療画像を識別することで、がんの有無を見分けたり、病気の兆候を発見したりすることが可能となります。

人間の医師とダブルチェック体制をとることで、誤診断や病気の見逃しのリスクを減らし、正確な診断ができるようになります。

例えば、国立がん研究センターは、内視鏡画像をAIに解析・診断させ、消化器系のがんの早期発見につなげる取り組みを実施しています。AIに約5,000件の内視鏡画像を学習させたところ、偽陽性率を1％に抑えたまま、98％の病変発見率を達成し、解析時間もわずか0.1秒以内であるという結果が出ました。

AIによる画像分類技術を活用する際の３つの注意点

AIによる画像分類技術を活用する際の注意点として、以下の3つが挙げられます。

• ①あまりにも不鮮明・複雑な画像には対応できない場合がある
• ②AIによる画像分類の結果は、人の目でダブルチェックする
• ③第三者のプライバシーや個人情報に配慮する

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

※AI/ChatGPTを導入する前に必ず押さえておきたい、主要なリスクと具体的な対策をまとめた資料をダウンロード頂けます。
⇒AI/ChatGPT導入のリスクと対策ガイドブックの資料ダウンロードはこちら(無料)

①あまりにも不鮮明・複雑な画像には対応できない場合がある

AIによる画像分類機能も万能ではなく、一定の限界があります。あまりにも不鮮明な画像は上手く読み取れなかったり、複雑すぎる画像は識別できなかったりすることもあります。

そのようなAIの限界を認識した上で、AIと人間の適切な役割分担を規定することが重要です。

②AIによる画像分類の結果は、人の目でダブルチェックする

AIによる画像分類の精度をどんなに高めても、100％間違えない完璧なAIを作ることは困難です。そのため、AIによる画像分類の結果は、人の目でしっかりとダブルチェックするようにしましょう。

特に、医療画像の診断や不良品の検知など、判断ミスをすると取り返しのつかないことになり得る場面においては、AIと人が共同で作業を行うことが重要です。

③第三者のプライバシーや個人情報に配慮する

AIに学習させた画像データに個人情報や個人の顔が含まれている場合には、あらかじめ本人の許可をとったり、マスキング等をして個人が特定されないようにするなど、プライバシーに配慮しましょう。

企業がAI活用を成功させるための５つのポイント

企業がAI活用を成功させるためのポイントとして以下の５つが挙げられます。

• ①中長期でのAI活用戦略の策定
• ②投資対効果の高い活用目的・方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

※200事例の分析に基づく、企業のAI/ChatGPT活用でよくある失敗とベストプラクティスをまとめた資料をダウンロード頂けます。
⇒AI/ChatGPT活用しくじり大全の資料ダウンロードはこちら(無料)

①中長期でのAI活用戦略の策定

AIの性能進化が加速しているこれからの時代、足元の取り組みはもちろん、3年・5年スパンでAIをどこまでダイナミックに活用できるかが、企業の競争優位性に直結します。

また、AI活用のレベルは、比較的簡単な各社員のAIツール利用による生産性向上から、AI活用による業務プロセス革新、顧客向けサービスの進化、新サービス/商品の創出まで様々です。

そのため、中長期で目指すAI活用の姿を見据え、その実現に向け逆算したロードマップや、まず足元進めるべき活用を設計することが重要です。

②投資対効果の高い活用目的・方法の選定

AIは人間と同様、全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいた分析や対応、コンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、得意不得意が明確に存在します。

そのため、自社の業務の現状やAIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間~数ヶ月の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業がAI活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されているAIツールを使用させるなどの場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、セキュリティ対策を行ったシステム構築や、社員向けのAIの使用ルールやガイドラインの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

AI(特に生成AI)を活用するにあたっては、同じAIを利用していても、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されるという点に注意が必要です。

そのため、AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAI活用リテラシーを向上させることが不可欠です。

そこで、研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員がAIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が重要となります。