人工知能（AI）の出現により、私たちの産業やビジネスに新たな発展の道が開いています。ますます多くの企業がプロセスの改善と生産性の向上のために、コンピュータビジョン、特に 画像認識 を利用するようになってきています。
そこで、画像認識とは何か、その仕組みとさまざまな使い道について簡単に説明していきます。

目次

• 画像認識とは
• 画像認識の仕組み
• 活用例 - 画像認識で何ができるのか？
• カオピーズのAI画像認識ソリューション
• カオピーズのAI画像認識ソリューションの実用例
• AI画像認識ならカオピーズ！

画像認識とは

画像認識とは特定のタスクを自動化できるようにするために、画像の検出や解析を行う一連の方法という意味です。それはコンピュータビジョンと人工知能のサブカテゴリーで、画像内の場所や人、物体、その他多くの種類の要素を識別し、それらを解析することで結論を導き出せる技術です。
必要な情報や概念の種類によって、写真や映像を認識する精度のレベルはさまざまです。実際、画像を大きなカテゴリーに分類するのと同様に、モデルやアルゴリズムを用いて特定の要素を検出できます。
つまり、画像認識では次のようなさまざまな「タスク」を行うことができます。
•　画像分類：これは、「クラス」つまり画像が属するカテゴリーの識別です。画像はひとつのクラスにしか属しません。
•　タグ付け：これも分類タスクの一種ですが、より高いレベルの精度が求められます。画像内にある複数の概念や物体の存在を認識できます。そのため、特定の画像に複数のタグを付けることができるのです。
•　物体検出：これは、画像内の物体の位置を特定したい場合に必要です。検出された物体の周囲にはバウンディングボックスが作成されます。
•　セグメンテーション：これも検出タスクです。セグメンテーションは、画像内の要素を最も近い画素に分類できます。自動運転車の開発など、非常に高い精度が必要になる場合もあります。

画像認識の仕組み

・理論上の画像認識

画像認識は、理論的には「深層学習」をベースとしています。深層学習は機械学習のサブカテゴリーであり、人工ニューラルネットワークをベースとした自動学習技術やテクノロジーの集まりを意味しています。
では、人工ニューラルネットワークとは何なのでしょう？
人工ニューラルネットワークは人間の神経回路網と似ていますが、人工ニューロンは数学的な関数なのです！人工ニューラルネットワークは、入力やパラメータ、出力で構成されていることを覚えておきましょう。
各ネットワークは数層のニューロンで構成されていて、互いに影響し合うことができます。ニューラルネットワークのアーキテクチャと構造の複雑さは、必要な情報の種類によって異なります。
アルゴリズムが画像内の概念を認識できるのは、このニューラルネットワークのおかげなのです！

・実際の画像認識

実際にニューラルネットワークが画像内の複数の概念を認識するには、ニューラルネットワークを学習させる必要があります。そのためには、最初に視覚データを収集し、学習のベースとして構成する必要があります。
「画像認識は人間の目と同じように、画像の各ピクセルを解析して情報を抽出する仕組みであることに注意してください。したがって、あなたが写真の情報を理解できなければ、モデルも理解できないのです！」
データセットが作成されると、「アノテーション」が必要になります。つまり、探している要素が画像内に存在するかどうか、またその位置などをモデルに伝えることです。ラベルの種類（タグ、バウンディングボックス、ポリゴン）は、選択したタスクによって異なることに注意してください。
データセット全体のアノテーションが完了してはじめて、学習に移ることができます。人間の脳と同じように、ニューラルネットワークにもさまざまな例をたくさん示して、概念を認識するよう学習させる必要があります。
学習の最終目標は、画像を解析した後にアルゴリズムによる予測ができるようになることです。つまり、画像にクラスをつけたり、特定の要素があるかどうかを示したりできるようにすることです。

活用例 - 画像認識で何ができるのか？

画像認識のシステムやプラットフォームを利用することで、ビジネスプロセスを自動化し、生産性を向上できます。実際、モデルが画像内の要素を認識すると特定のアクションが実行されるようにプログラムできます。すでに、さまざまなユースケースがいくつも生み出されていて、さまざまな産業や分野で大規模に導入されています。
例えば通信分野では、品質管理の自動化ソリューションが展開されています。実際、現場の技術者が画像認識システムを利用して設備の品質を管理しています。
別の例としては画像認識による高度映像監視システムがあり、駐車場での異常な行動や状況を報告できます。
このように、画像認識は通信や映像監視だけでなく、建設や製薬の分野でも活用できるのです。

カオピーズのAI画像認識ソリューション

カオピーズは、独自の画像認識・画像処理技術を利用し、お客様のご要望に併せて様々な対象物がカウントできるエンジンを研究し、カスタマイズされたカウントアプリシステムを開発することができます。例えば、部品をカメラで撮影し検出した部品の総数をモニターに表示したり、製品の入荷・出荷時に実施する部品の計数作業、人員確認を自動化することができます。
カオピーズのAI画像認識ソリューションを利用すると、繰り返される作業の一部または全部を自動化することにより、作業時間を大幅に短縮できます。さらに、精度をどんどん改善させることで、日常業務のヒューマンエラーを減少できます。
私たちは独自技術によりお客様に最適なソリューションを提供いたします。検査及び付帯作業の自動化でお困りの事案は、是非弊社にご相談ください。カスタマイズ、オーダーメイドの装置開発に対応します。

カオピーズのAI画像認識ソリューションの実用例

①　Yomokka - 機能性AI-OCR技術で非定型でも手書でも高精度でデータ化する方法
Yomokkaは定型の活字だけでなく非定型の手書でも、様々なフォーマットの書類からAIとOCR技術により簡単・正確・高速で指定した情報を⾃動的に識別し読み取り、データ化することが出来る技術です。取引先ごとにフォーマットが異なる書類もまとめて簡単にデータベース化することができます。

・　取引先ごとにフォーマットが異なる書類も、まとめて簡単にデータベース化できます
・　必要な情報を⾃動的に探して読み取ります
・　読みたいキーワードに関連する内容・値まで読み取る事が可能です
・　ご要望に沿ったカスタマイズを行い、お客様専⽤のエンジンも開発可能です
・　どんな書類、どんな画像からも柔軟に読み取ることができます
・　読み取り精度は業界トップクラス！

②　カオピーズの顔認証システム
近年顔認識は、勤怠管理、またはeKYC – Electronic Know Your Customer（銀行、証券会社などで使用されているアプリケーション）で広く使用されています。カオピーズも顔認証を活用した、入退場管理システムを開発しました。

・　どんな角度でもチェックイン可能
・　めがねをかけても外しても髪形を変えてもどんな表情でも認証可能
・　写真や画像などの偽物を見抜くことが可能

AI画像認識ならカオピーズ！

カオピーズはお客様の課題やご検討状況に応じて、ビジネスに役立つAIモデル開発やAI・機械学習によるビジネスイノベーションをご提案、ご支援いたします。システム化・業務改善の提案からインフラ構築、システム開発、その後の運用・保守までワンストップで対応が可能です。
また、カオピーズでは、優秀なIT人材による高品質で低価格なオフショア開発サービスをご提供しております。IT化やシステム開発の実績豊かな人材が、皆さまの新しい働き方をサポートします。AIエンジニアやWebエンジニア不足や社内開発体制の構築に、ラボ型開発のご相談も承ります。ベトナムオフショア開発の魅力、メリットデメリットについて、直接疑問にお答えします。
システム開発をご検討されている事業者の皆様、ぜひ一度カオピーズにご相談ください。