こんにちは、ワークスアイディの奥西です。
近年、AI（人工知能）は急速に進化し、今や多くのビジネスシーンで活用されています。
ワークスアイディでは、データサイエンス領域における「分類」「分析」「予測」など、データ活用を伴走しながら支援しています。
最近では、法人向け生成AIソリューション「neoAI」を活用し、ビジネスプロセスの変革にも取り組んでいます。
東大松尾研究室発のスタートアップ「neoAI」の千葉社長とのウェビナーのアーカイブ動画も視聴できます(2024/10/30まで)ので、ぜひご覧ください。
さて、本日は「識別AI」と「画像認識AI」について、歴史的な背景を交えながら一緒に学んでいきましょう！
識別AIとは
「識別AI」とは、
膨大なデータ（数値、画像、音声など）を処理し、特定のオブジェクトや特徴を識別します。
代表例としては、顔認証や指紋認証などが挙げられ、スマートフォンやセキュリティ分野でも広く利用されています。
最も初期の識別AIの一つにバーコード認識技術があります。
与えられたパターンを元に正確な認識を行い、データを分類したり照合したりする能力を持つ単純な識別AIです。
2010年代にディープラーニングが登場してからは、識別AIの精度と応用範囲が大きく進化しました。
光学文字認識（OCR）
識別AIの初期の成功事例として、
1990年代に登場したこの技術は、スキャナで読み取った文字をデジタル化することで、書類管理の効率化に大きく貢献しました。
現在でも、アナログデータをデジタル化する「アナデジ活動」で多く利用されています。
画像認識AIの発展
識別AIの一つである
例えば、スマートフォンのカメラ機能を使って、物体や風景を識別し、検索結果を提供する技術は日常生活で当たり前になりました。
私も趣味のキャンプの時に、知らない昆虫や植物をカメラで撮って検索しています。
2010年代には深層学習が導入され、画像認識技術は精度が飛躍的に向上しました。
第3次AIブームの頃は、AIは「眼の誕生」と言われていました。
人の視覚をもったAIは、これまでの産業を大きく変化させていきます。
画像認識AIの技術
現在の画像認識AIは
CNNは、画像データの特徴を層ごとに抽出し、階層的に学習することで、複雑なパターンを認識します。
例えば、最初の層ではエッジや色の違いといった基本的な情報を認識し、次の層ではそれらを組み合わせて、物体の形状や質感を把握します。
さらに深い層では、より具体的な情報として、物体が何であるかを識別することができるようになります。
また、用意されたデータから特徴を学習し、擬似的なデータを生成することができる生成モデル
この技術は、医療画像の生成や画像のノイズ除去などにも応用されており、画像認識の精度を飛躍的に向上させています。
画像認識AIの事例
1. 自動運転車
自動運転技術は、画像認識AIの一大応用分野です。
動運転車は、周囲の環境をカメラやセンサーを使って常時モニタリングし
道路標識や他の車両、歩行者をリアルタイムで識別します。
車両のカメラ映像から道路状況や障害物を即座に検知し、判断している中心的な技術です。
2. 医療診断
X線画像やMRI、CTスキャンなどの医療画像から疾患を自動的に診断する技術が開発されています。
これにより、がん細胞の早期発見や心疾患の予測などに活用されており、医師の診断をサポートしています。
この分野も生成AIを組み合わせることで更に実用的な可能性が高まりそうですね。
遠隔地にいる患者の診断支援や、専門医が不足する地域での医療支援にも期待されます。
その他にも農業分野や建設分野でもドローンの映像を解析して、作物の状態や建設メンテナンスなどの変化を監視しています。
まとめ
目で見て判断していたことがAIによって、より精度が高く、効率的に行えるようになりました。
画像認識技術は、今後もビジネスや日常生活を大きく変えていくでしょう。
皆さまの会社でも、この技術を活用して、業務がどう変わるかをぜひ議論してみてください。
本日もGOOD JOB！
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