画像認識は、バーコードリーダーなどで古くから活用されてきた技術ですが、近年ではAIの進化により、より精度の高い認識が可能になりました。さらに、生成AIと画像認識AIの融合により、認識にとどまらないビジネス活用が進んでいます。
この記事では、画像認識AIの仕組みと最新動向、ビジネスにおける活用方法を解説するとともに、 Safe AI Gateway に搭載されている画像認識機能と使い方についてご紹介します。
画像認識AIの基本的な仕組み
画像認識AIとは、コンピューターが画像内の物体を識別したり文字を認識したりする技術のこと。カメラで撮影した画像やスキャナーでデジタル化された画像を解析し、認識した物体やテキストを分類することが可能です。
まずは、画像認識AIの基本的な仕組みを、機械学習とディープラーニングという2つの観点から紹介します。
機械学習：画像認識の基盤となる技術
画像認識技術の基盤となっているのは、機械学習です。機械学習のアルゴリズムには、データに対する正解をラベルとして付したものを用いて予測モデルを構築する「教師あり学習」、ラベルのないデータからパターンやクラスター（特定の特徴を持つグループ）を発見する「教師なし学習」、試行錯誤を通じて最適な行動を学ぶ「強化学習」などがあります。これらのアルゴリズムにより、画像認識AIは画像内のパターンや特徴を自動的に識別・分類できるのです。
画像認識の分野では、教師あり学習が主に使用されています。機械学習を用いた画像認識では、大量の学習用ラベル付きデータ、いわゆる「教師データ」から正解のパターンを学習させることが必要です。画像認識AIはルールに従って、教師データの画像に映された対象物の形・大きさや色の構成といった正解の特徴を学習し、実際に画像認識する際にはその特徴をもとに判別します。
現在、画像認識AIが担っている顔認識、2次元バーコードの読み取り、異常検知などの機能は、こうした技術によって成り立っているのです。
ディープラーニング：画像認識を進化させる技術
ディープラーニングとは機械学習の一種で、人間の脳内で起こっている神経細胞の伝達を模したニューラルネットワークを用いた学習方法のことです。大規模なデータを多層的に処理して、認識・解析することを得意としています。
1990年代頃から実用化され始めた画像認識技術は、ディープラーニングの登場によって大きく進化しました。特に、「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」というアルゴリズムを用いることで、画像内に存在するパターンを高精度で特定することを可能にしています。
CNNは、画像の局所的な特徴を抽出するために特化した構造を持ち、ニューラルネットワークの層を深くすることで複雑な特徴を学習します。このことにより、人間が直感的に理解する形・色・テクスチャーなどの視覚情報を、機械が学習して理解できるようになりました。
現在、このディープラーニングを用いた画像認識技術は、店舗での商品自動スキャン、自動運転車での歩行者や障害物の検出、医療分野での画像診断、製造業での外観検査など、さまざまな分野で活用されています。さらに、生成AIとの組み合わせにより、画像生成や画像編集などの新たな応用分野も開拓されつつあります。
画像認識AIの機能と活用例
画像認識AIにはさまざまな機能があり、組み合わせて活用することも可能です。ここでは、主な機能と活用例を見ていきましょう。
物体認識
物体認識は、画像や映像に含まれる物体を識別し、「それが何であるか」を判断する機能です。画像認識AIが事前に学習したデータをもとに、物体の形状、色、質感などの特徴を分析して分類します。この技術により、画像や映像内の物体を正確に認識し、分類やタグ付けを自動化できるようになりました。また、大量の画像データから、必要な情報を効率的に抽出することも可能です。
活用例として挙げられるのが、ECサイトでの商品画像の自動分類です。商品画像を自動的に適切なカテゴリーに振り分けることで検索精度が向上し、ユーザーが目的の商品を見つけやすくします。
そのほか、医療分野では腫瘍などの画像診断支援にも物体認識が利用されています。画像認識AIはCTやMRIなどの画像をあらかじめ学習しており、診断用の画像に病変があるか分析が可能です。
物体検出
物体検出は、画像内の物体を特定し、その位置（バウンディングボックス）を抽出する技術です。物体認識と異なり、「どこにあるか」という空間情報を提供します。特定の物体の位置を把握し、動きや相互作用を分析することにより、実世界の状況をリアルタイムで監視・判断するシステムの構築が可能となりました。
自動運転車が歩行者や信号をリアルタイムで検出する仕組みは、この技術の代表的な応用例です。また、小売店や倉庫での在庫管理などにも、物体検出の技術が使われています。
顔認識
顔認識は、画像や映像から人間の顔を特定し、特徴を解析して個人を識別する技術です。目、鼻、口の位置や距離、輪郭といった顔の特徴を抽出し、既存データと比較することで認識を行います。
従来の顔認証技術は、登録された画像と一致するかを検出するものですが、画像認識AIを用いた顔認識では、より高度な特徴抽出と照合が可能です。
画像認識AIを用いた顔認識は、今や個人認証やアクセス制御の効率化に欠かせません。オフィスのセキュリティ認証やスマートフォンのロック解除のほか、大規模イベントでの不審者の検出など、セキュリティ分野での応用も広がっています。
文字認識
文字認識は、画像や映像内に含まれる文字を検出し、テキストデータに変換する技術です。近年ではAI技術、特にディープラーニングの導入により、認識精度が大幅に向上しています。この技術の発展により、紙媒体や手描きの文字を瞬時にデジタル化することが可能になりました。多くの企業で、データ入力の自動化といった業務効率化が実現されています。
AIによる文字認識（AI-OCR）は、従来の光学的文字認識（OCR）と比べて、多様な文字スタイルや複雑なレイアウトにも対応可能で、使用するほどに精度が向上するという特徴を持ちます。例えば、フォーマットが異なる帳票であっても、自動的に読み取り位置や項目を抽出し、正確にデジタル化することが可能です。
活用例としては、領収書や契約書のデジタル化による入力作業の効率化や、郵便番号や住所を自動的に読み取るシステムがあります。さらに、金融機関での顧客情報のデジタル化、製造業での品質管理など、幅広い分野での活用が広がっています。
画像キャプション生成
画像キャプション生成は、画像の内容を理解し、それを言語で説明するテキスト（キャプション）を自動的に生成する機能です。画像認識AIと生成AIの融合による高度な技術であり、視覚情報と自然言語処理（NLP）を組み合わせて画像の内容を簡潔に表現し、視覚情報を言語情報に変換します。
活用例としては、いくつかのフリーマーケットアプリに実装されている説明文の自動生成が挙げられます。これは、商品画像を投稿すると、画像を認識して説明文を自動生成するものです。
また、視覚障害者向けに、スマートフォンのカメラで撮影した画像の内容を音声で説明するアプリなどが開発されています。
生成AI型チャットボットに画像認識機能を搭載した Safe AI Gateway
2024年末頃から注目されているのが、画像認識AIと生成AI型チャットボットの融合です。画像認識システムの精度と機能が大きく向上している一方、生成AI型チャットボットはテキスト、画像など、複数の形式のデータを同時に処理できるマルチモーダル機能を有するようになりました。
ここでは、ソフトクリエイトが提供する企業・団体向け生成AIサービス Safe AI Gateway の、画像認識機能（マルチモーダルAI）によってできることを紹介します。
画像を識別し、対処方法を提案
Safe AI Gateway の画像認識機能には、物体認識、物体検出、文字認識、画像キャプション生成などの技術が使用されており、ユーザーがアップロードした画像ファイル（PNG、JPEG）から、物体、シーン、テキストなどを特定し、画像に関連する質問の回答の生成が可能です。
使い方のひとつとして、写真などの画像ファイルを Safe AI Gateway にアップロードし、そこに写っている物を認識・識別させて、対処方法を質問する方法が挙げられます。
例えば、故障した自動車の写真をアップロードして「この写真の対処方法を教えて」と入力すると、対処方法をいくつか教えてくれます。
この使用方法は、画像に写っている物の名称や状態が言語化できず、ウェブ検索が難しい場合に特に有用です。
デザインの改善点を提案
Safe AI Gateway の画像認識機能の使い方として、チラシやプレゼン資料などのデザインに対し、修正のためのアドバイスを得ることが可能です。 Safe AI Gateway に画像を読み込ませて指示をすれば、改善点などを提案してくれます。
例えば、チラシのラフデザインをアップロードして「具体的な改善点を教えて」と入力すると、レイアウトの調整、色使いの変更、フォントの選択など、デザインの細部にわたるフィードバックを得られます。
デザインの専門家でなくても、簡単なデザインが必要なシーンはあるでしょう。そうした場合に、データにもとづいた客観的な視点からの提案を受けられると安心です。
画像から読み取れることを言語化
Safe AI Gateway に棒グラフや折れ線グラフといった画像をアップロードし、そこから読み取れることを提示させるという使い方もできます。
例えば、過去10年の市場データグラフをアップロードし、「このグラフから市場の傾向を教えて」と入力すると、市場の傾向やサマリーを回答として即座に得ることが可能です。
複数の表や画像を比較
Safe AI Gateway には一度に5つまでの画像ファイルをアップロードでき、複数の画像ファイルを比較した結果を回答させるという使い方ができます。
例えば、 Safe AI Gateway は複数のグラフや表を比較して、傾向の違いや時系列での推移をテキスト化します。また、画像を比較して共通点や相違点を見いだすことも可能です。これにより、複数の資料や画像を横断的に分析する作業が大幅に効率化されます。
Safe AI Gateway は、業務でも安全に使用可能
Safe AI Gateway は、企業が生成AIを安全・簡単に利用できるよう、開発されたサービスです。クラウドベースの生成AIツールとして設計されているためスムーズに導入できるほか、業務用に適したセキュアな環境をご用意しています。
Safe AI Gateway では、社内規程や資料を安全に取り込み、自社に特化した生成AIチャットボットを構築できるため、企業や業界にフィットした回答を得ることができます。入力内容は生成AIに学習されないため、情報漏洩の不安なく使用できることもポイントといえるでしょう。
なお、こうしたツールを業務に活用するためには、ほかのシステムとの連携も欠かせません。 Safe AI Gateway は、 Microsoft Entra ID との連携により、既存のIDを使用して安全にアクセス可能です。
生成AIの画像認識機能を、ビジネスに活用しよう
画像認識AIの進化により、ビジネスにおけるAIの活用範囲が大きく広がっています。物体認識、物体検出、文字認識、画像キャプション生成といった多様な画像認識技術と、生成AIとの組み合わせがもたらすのは、AIとの直感的でシームレスな対話の実現です。
ソフトクリエイトが提供する Safe AI Gateway は、これらの技術を統合したマルチモーダルAIを搭載しています。画像を識別しての応答・提案やデザイン改善の示唆、グラフ分析の提示など、幅広い業務に役立つ機能があり、企業のデジタル変革を加速させる強力なツールとしてご活用いただくことが可能です。
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