iPhoneのFace IDや車の自動運転技術、ドローンを使った自動配達技術などは、画像認識を使ったテクノロジーです。AIの登場で、画像認識はますます身近なものになっています。この記事では、画像認識がどういったもので、どういうプロセスで行われているのかを分かりやすくご紹介します。
画像認識の手順を丁寧に解説！
スマートフォンの画面に顔を近づけただけであっという間にロックが解除される。人間がハンドルを握らなくても、AIが自動的に車を走らせてくれる。近年話題になっているこれらの技術は、画像認識AIによる最先端のテクノロジーです。
ますます身近になってきているこれらの技術ですが、その仕組みを正しく理解している人は決して多くありません。画像認識を行う場合、「畳み込みニューラルネットワーク」を利用するのが一般的です。
畳み込みニューラルネットワークは、画像認識処理や自然言語処理でよく利用される深層学習モデルです。
畳み込み層とプーリング層を含むニューラルネットワークを複数重ねた構造で、一般的なニューラルネットワークよりも効率的に学習を行うことができます。画像認識を行う際は、よりコンピューターが画像を認識しやすいように色や明るさ、大きさなどを調整する画像処理を行うことが一般的です。
早速、画像処理後の畳み込みニューラルネットワークを使った画像認識のプロセスを詳しく見ていきましょう。
手順1. 画像の特徴を抽出
畳み込みニューラルネットワークでは、まず画像の特徴を抽出します。フィルタを通して画像の凹凸や勾配を抽出し、どこにどんな特徴があるのかを畳み込み層に書き込むのが第一のプロセスです。
複数のフィルタを通すことで様々な特徴を捉え、より詳しい特徴が得られるようになります。
手順2. ピクセル単位で比較して類似度を把握
次に入力層のデータをフィルタのデータとピクセル単位で比較します。イメージとしては、それぞれの特徴をより細かく把握するイメージです。
類似度を把握したら、畳み込み層にその類似度を書き込み、どこにどんな特徴があるかを記した「特徴マップ」を作成します。
手順3. 画像をプーリング
最後に、畳み込み層に書き込んだ特徴をプーリング層で集約します。結果を出力する際は、すべてのプーリング層と結合し、計算結果を利用してフィルタや重み、バイアスを更新します。
画像認識AIは私たちの生活の中で広く活用されている
画像認識AIは私たちの生活の中で広く活用されています。具体的な活用例をご紹介しましょう。
セキュリティ分野での活用例
画像認識AIが最も活用されているのはセキュリティ分野です。iPhoneのFace IDや空港での帰国管理のスムーズ化、監視カメラの映像と犯罪者データベースの照合などが挙げられます。また、不審者の侵入監視システムなどにも活用されています。
暮らしの中での活用例
セキュリティ分野での応用よりもより身近な活用例はこちらかもしれません。代表的な画像認識活用例には次のようなものがあります。
郵便物の仕分けシステム
はがきや封筒に書かれている文字から地区・住所ごとに郵便物を振り分けるシステムです。AIではありませんが、世界最大規模の画像認識システムとされています。
Googleリアルタイム翻訳
スマートフォンのカメラに写した文字をリアルタイムで翻訳するシステムです。
商品のパッケージなどに表示されている文字にカメラをかざせば瞬時に翻訳してくれる便利なシステムで、現在は38の言語に対応しています。
自動運転技術や運転アシスト技術
各自動車メーカーが競って開発している自動運転技術や運転アシスト技術もまた画像認識を利用したシステムです。どこに何があるのかを認識し、自動でスピードや走行方向を調整してくれる自動運転システムには大きな期待が寄せられています。公道で実験が行われる段階まで来ており実用化も秒読みです。
工場における品質管理
工場においては、画像認識を利用して不適合品の検出が行われています。これまで人の目と手で行っていた不適合品の検出が自動化されたことで、大幅なコスト削減と品質向上が可能になりました。
農作物の生育状況の把握
画像認識は農業の分野でも活用されています。農作物の生育状況を画像認識で把握することで、安定した品質・生育度合いの農作物を収穫・出荷しやすくなりました。
画像認識AIの外注先と費用相場をご紹介
では、画像認識AIを開発するにはどうすれば良いのでしょうか？一般的な外注先と費用相場をご紹介します。
画像認識AIを開発するには？
画像認識AIを開発するには、システム開発会社に外注するのが一般的です。画像認識AIに限らずAIを開発する際は、専門家によるコンサルティングが欠かせません。
コンサルティングでAI開発の方向性を決めてから見積もりを出してもらうのが基本です。
開発会社ごとに得意とする分野があるので、画像認識AIを開発する際は、画像認識AIの開発が得意な会社に依頼しましょう。
開発を外注した場合の費用相場
画像認識AIの開発を外注した場合、費用は会社によって大きく変わります。まずは気になる会社に見積もりを依頼してみましょう。見積もりを取る際は複数の会社に依頼し、適正価格を調べることも大切です。
簡単に画像認識モデルが作成できるWebサービスもある
最近はWeb上で簡単に画像認識モデルが作成できるサービスもあります。
利用料金は利用頻度によって大きく変わるものがほとんどです。画像の照合枚数に応じて課金額が増えていくサービスもあれば、照合枚数に応じて完全従量課金制を取っているサービスもあるなど、料金体系は様々です。
簡単に画像認識モデルを作成できる「Labellio」の場合、月0円から月150,000円まで4つのプランがあります。
画像認識AIの外注はクラウドソーシングがおすすめ
Labellioのような画像認識作成サービスを使って画像認識モデルを作成するのであれば、クラウドソーシングを通じて外注する方法もあります。
クラウドソーシングなら作成費用を抑えられることも
クラウドソーシングは、企業が個人に仕事を外注する外注の一形態です。クラウドソーシングサイトの登場などで、近年は個人で仕事を請け負う人も増えてきました。
クラウドソーシングの場合、機能を絞った画像認識AIの開発やWebサービスを使った画像認識モデルの作成であれば作成費用を抑えて外注することもできます。
企業のように複雑かつ手の込んだ開発ができない分、コストを抑えて画像認識システムを導入することも可能です。
クラウドソーシングで経験豊富なプロに依頼
インターネットを通じて発注するクラウドソーシングには、経験・実績豊富なプロが多数在籍しています。登録者の中には、大手システム開発会社に勤務していた経歴の持ち主もいるので、一度プロフィールを閲覧してみましょう。登録することでメッセージ機能を使ってプロに相談することもできるようになるので、ぜひこの機会に利用してみてください。