人工知能を用いて画像処理！メリットや課題・活用シーンも解説

人工知能を使ってできる画像処理技術にはどのようなものがある？
人工知能で画像処理を行うメリットは？
人工知能による画像処理の活用シーンを整理したい

近年人工知能技術の進歩は目覚ましく、さまざまな技術が実用化されています。その中でも代表的なものの1つが画像処理技術で、画像認識や画像生成など、その技術は多岐に渡っています。また、人工知能で画像処理を行うことで、人の手で行うよりも早く正確な作業が可能です。ただ、人工知能による画像処理には課題があり、そのような課題を頭に入れないまま活用するとトラブルの元になりかねません。

この記事では、人工知能を用いた画像処理について、種類やメリット、活用シーンなどを紹介します。

 

 

人工知能で画像処理を実行できる

人工知能（AI）は、大量のデータを学習して、人間のように考えて判断できるコンピュータープログラムです。近年、ディープラーニングの進歩もあり、画像認識や音声認識など様々な分野で活用されるようになりました。また、画像処理は画像データを加工する技術で、画像のノイズ除去や画像内の物体検出などが挙げられます。従来は、人が手作業で画像処理を行っていましたが、AIを用いることで画像処理の効率化や精度向上が可能です。

ここでは、画像処理の基礎知識を2つ紹介します。

• AIで画像処理を行う仕組み
• 代表的な画像処理技術

それでは1つずつ紹介します。

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AIで画像処理を行う仕組み

画像処理の基礎知識の1つ目は、AIで画像処理を行う仕組みです。

AIで画像処理を行う際には、コンピューターはまず画像データから特徴量を抽出します。特徴量は、物体の種類や位置を判断するための膨大な情報です。特徴量より、画像の内容を判断します。基本的には画像処理のプロセスは人間が脳内で画像処理を行うプロセスと変わりませんが、AIの進歩で画像処理速度はますます加速しており、今や人間を凌駕するまでになりました。

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代表的な画像処理技術

画像処理の基礎知識の2つ目は、代表的な画像処理技術です。ここでは、13個紹介します。

• 画像認識
• 画像分類
• 異常検知
• 畳み込みニューラルネットワーク
• 物体検出
• YOLO
• 姿勢推定
• セマンティックセグメンテーション
• 距離即位
• 画像生成
• マルチモーダル処理
• 画像合成
• 超解像度化

それでは1つずつ紹介します。

 

画像認識

代表的な画像処理技術の1つ目は、画像認識です。

写真や映像のピクセルから色や形の情報を抽出し、機械学習でその内容を判別します。

 

画像分類

代表的な画像処理技術の2つ目は、画像分類です。

認識された画像をカテゴリーごとに振り分けます。

 

異常検知

代表的な画像処理技術の3つ目は、異常検知です。

通常の状態から逸脱していないか、画像から判断します。

 

畳み込みニューラルネットワーク

代表的な画像処理技術の4つ目は、畳み込みニューラルネットワークです。

AI画像処理で広く使われる、機械学習の基盤となるネットワーク構造を意味します。

 

物体検出

代表的な画像処理技術の5つ目は、物体検出です。

画像や映像の中から、特定の物体の位置や種類を見つけ出します。

 

YOLO

代表的な画像処理技術の6つ目は、YOLO（You Only Look Once）です。

リアルタイムで画像・映像に映る物を囲むと、それが何か、もしくはどの位置にいるか特定します。

 

姿勢推定

代表的な画像処理技術の7つ目は、姿勢推定です。

画像に映っている人物の関節位置を検出することで、その人物の姿勢や動きを解析します。

 

セマンティックセグメンテーション

代表的な画像処理技術の8つ目は、セマンティックセグメンテーションです。

映像内の物体をピクセル単位で分類し、色分けしてカテゴリー別に表示する技術です。

 

距離即位

代表的な画像処理技術の9つ目は、距離即位です。

画像内の物体の寸法を、AIにより自動的に測定します。その場にいなくとも、画像だけで精度よく距離を図れます。

 

画像生成

代表的な画像処理技術の10個目は、画像生成です。

ディープラーニングを用いて、コンピューターが新しい画像を自動的に作り出します。

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マルチモーダル処理

代表的な画像処理技術の11個目は、マルチモーダル処理です。

画像・テキスト・音声など複数の情報を組み合わせて処理を行い、高精度な分析を行います。

 

画像合成

代表的な画像処理技術の12個目は、画像合成です。

ディープラーニングで学習したデータを基に、画像を組み合わせます。

 

超解像度化

代表的な画像処理技術の13個目は、超解像度化です。

低解像度の画像や映像を高画質化する技術で、画質の改善に活用できます。

 

人工知能で画像処理を実施するメリット

ここでは、人工知能で画像処理を実施するメリットを4つ紹介します。

• ヒューマンエラーの防止
• 大量のデータ処理
• 認識精度の向上
• リソース確保

それでは1つずつ紹介します。

 

ヒューマンエラーの防止

人工知能で画像処理を実施するメリットの1つ目は、ヒューマンエラーの防止です。

人の手で画像処理を行うと、疲れや集中力の低下で見落としなどのミスはある程度避けられません。しかし、AIは常に一定の基準で機械で判断を行うため、ヒューマンエラーを起こすことなく高精度で画像処理を実行できます。

 

大量のデータ処理

人工知能で画像処理を実施するメリットの2つ目は、大量のデータ処理です。

AIを用いた画像処理では、膨大な画像を迅速かつ自動的に処理できます。人の手を使った作業では時間と労力がかかる上に、作業者の主観による誤差も生じやすいものの、AIは学習データを基に高精度な分類を行い、業務効率を大きく向上できます。

 

認識精度の向上

人工知能で画像処理を実施するメリットの3つ目は、認識精度の向上です。

AIによる画像処理技術が向上したため、従来の方法では困難だった複雑なパターンの認識や、大量のデータから特徴を抽出することが可能になりました。これにより、人間の目だけでは捉えにくい細部まで画像で認識でき、医療での見落とし防止や製造業での欠陥検出などに応用できると期待されています。

 

リソース確保

人工知能で画像処理を実施するメリットの4つ目は、リソース確保です。

AIによる画像処理は、手動作業と比べて処理速度が格段に速く、人的エラーも最小限に抑えられます。よって、不良品の見落とし防止や品質管理の効率化が図れ、作業の属人化も抑制できるため、浮いたリソースを他業務で使えるようになるでしょう。

 

人工知能で画像処理を実施する際の課題

ここでは、人工知能で画像処理を実施する際の課題を3つ紹介します。

• 著作権
• 設備投資
• AI活用の仕組み化

それでは1つずつ紹介します。

 

著作権

人工知能で画像処理を実施する際の課題の1つ目は、著作権です。

AI画像処理のうち画像生成では、インターネット上の画像データを学習データとして使われることがよくあります。しかし、学習データの中に著作権で保護された素材が含まれていると、生成された画像が意図せず既存作品の模倣となって、著作権を侵害する結果になりかねません。このような問題を避けるには、抽象的なテーマの画像生成しかAIでは行わせないことや、リーガルチェックを徹底するなどの対策が必須です。

関連記事：生成AIのリスクとは？生成AIの概要・できること・リスクの具体例・リスク管理方法について詳しく解説！

 

設備投資

人工知能で画像処理を実施する際の課題の2つ目は、設備投資です。

AI画像処理を実施するには専用ソフトウェアやカメラなど、ハードウェア面での投資が欠かせません。それには少なくないコストがかかりますが、場合によってはIT導入補助金などの各種補助金を活用してお得に設備投資を進められる可能性があります。うまくいけば投資額を通常の半額以下に抑えられるので、必要な設備投資内容が判明したら補助金制度を使えないか確認してみましょう。

出典：IT導入補助金2024｜独立行政法人中小企業基盤整備機構

 

AI活用の仕組み化

人工知能で画像処理を実施する際の課題の3つ目は、AI活用の仕組み化です。

画像処理に限らず、AIの導入には既存業務プロセスの見直しが欠かせません。特に、従来どおりのアナログ作業や属人的な業務が中心の場合、AIの導入は大きな変革を伴います。そのため、AIサービスの導入自体だけでなく、AIシステムを運用するための仕組みづくりにも注意が必要です。

 

人工知能の画像処理を活用できるシーン

ここでは、人工知能の画像処理を活用できるシーンを4つ紹介します。

• セキュリティ強化
• 製品検査
• 医療診断
• 翻訳

それでは1つずつ紹介します。

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セキュリティ強化

人工知能の画像処理を活用できるシーンの1つ目は、セキュリティ強化です。

入退室管理やスマートフォンのロック解除などセキュリティ強化を目的に、顔認証技術が使われています。カメラで撮影した顔と登録データを照合することで本人確認が可能です。ライブ会場やコンビニ店舗での防犯だけでなく、監視カメラ映像で犯罪者の顔写真と照会するシステムも実用化されています。

 

製品検査

人工知能の画像処理を活用できるシーンの2つ目は、製品検査です。

工場での製品検査においても、画像処理技術を活用する方法が広がっています。人による目視検査と比べてAIの方が高速かつ正確な判定ができ、機械学習により精度の向上が可能です。例えば、以下の用途で画像処理による製品検査を活用できます。

• 食品への異物混入
• 衣類の汚れ
• 素材の傷
• 樹脂やゴムの成形不良

 

医療診断

人工知能の画像処理を活用できるシーンの3つ目は、医療診断です。

がんや血管疾患、網膜症などさまざまな症状の診断にも、AIによる画像処理が活用され始めています。がん診断では、腫瘍の発見から良性か悪性かの判定まで可能になってきました。将来的には自宅でスマートフォンに接続し、スマートフォンで超音波検査データを取得することで、そのデータをAIが診断するような仕組みも期待されています。

 

翻訳

人工知能の画像処理を活用できるシーンの4つ目は、翻訳です。

画像処理で、画像内の文字を読み取って翻訳する技術が実用化されています。外国語のテキストを簡単に日本語に変換できるため、例えば海外旅行先で看板やレストランのメニューに書かれている外国語を翻訳できます。

 

まとめ

この記事では、人工知能を用いた画像処理について、種類やメリット、活用シーンなどを紹介しました。

人工知能を用いた画像処理にはさまざまな種類があり、すでに製品検査や医療診断など幅広いビジネスシーンで活用されています。人工知能を活用することで、ヒューマンエラーを防ぎつつ今までよりも大量のデータ処理が可能になるでしょう。

ただ、画像処理のうち画像生成を行う際には、既存の画像を参照するため著作権侵害にならないか注意しなければなりません。また、設備投資も必要である上にAI活用の仕組み化で業務プロセス変更もありうるため、導入時には少なからず現場の負担になることが想定されます。そのため、人工知能の画像処理を現場に導入する際には、現場への負担を軽減する策も講じましょう。