第6回:シリーズ『AI画像認識』(2/3)

「画像認識」の頭脳はこうして作る~DIY指向のAIプラットフォームがもたらす効果~

AI画像認識のDIYを支援する
「AI画像認識プラットフォーム(以下、AIプラットフォーム)

パナソニック ソリューションテクノロジーでは、上述したDIY的なアプローチを支援するソリューションとして、「AIプラットフォーム」を提供しています。

AIプラットフォームは、ユーザー自身がAI画像認識の一連の工程を実施できるようにするツールです。

前回も触れたとおり、画像認識を適切に行うためには、大量の教師データとさまざまなパターンの画像が必要ですが、AIプラットフォームは、動画から取り出した静止画を使うため、効率よく教師データを生成し、ユーザーの現場でさまざまな条件下の認識を試すことができます。

例えば、ベルトコンベアを流れる対象物の中から特定の対象物だけを検知したいとします。現場の画像から大量の教師データを作成するためには、画像を撮影して、画像の中から対象物を切り出して、「Box」などといったラベル付けを1つ1つ実施していきます。この作業が、数百回から数千回の繰り返しになることも少なくありません。

これに対し、パナソニック ソリューションテクノロジーのAIプラットフォームでは、静止画の切り出しやラベル付けがワンクリックで実施できます。具体的には、ベルトコンベアを流れてくる対象物をクリックしていくだけで、対象物だけを切り出した画像が自動で生成され、ディープラーニングの頭脳を育てるための画像(教師データの元になるデータ)が作成できるのです(図2)。

図2:AIプラットフォームによる学習画像の作成

図2:AIプラットフォームによる学習画像の作成

つまり、クリック操作(必要に応じてドラッグ操作)で学習ができるので、AIのスキルがなくても、画像認識のためのディープラーニングの頭脳を現場で生成することができます。さらに、元の画像で足りない条件を自動で数増しして(※1)、教師データとして利用することが可能ですので、大量の画像が必要となる教師データ準備の作業が効率よく行えるという特徴を備えています(図3)。

※1:現場で対象物を認識させる際、入力画像がボケたり、ノイズ、回転など、さまざまな画像条件や対象物の状態が発生するならば、これらの条件も教師データとして与えて学習させる必要があります。これらの画像を、すでに生成した教師データを元に自動で生成します。(この数増し処理のことを、オーグメンテーションといいます)

図3:AIプラットフォームによる教師データの作成

図3:AIプラットフォームによる教師データの作成

教師データを作成したら、それをAIに学習させ、画像認識ためのネットワークモデル──つまりは、頭脳を作成します(図4)。これにより、AI画像認識のための事前準備が完了することになります。

図4:AIプラットフォームにおけるネットワークモデル(頭脳)の作成

図4:AIプラットフォームにおけるネットワークモデル(頭脳)の作成

連載の中で、「AI画像認識の頭脳を育てるには相当の労力がいる」といった問題を繰り返し述べてきました。AIプラットフォームを利用すると、こうした労力の多くを削減することが可能です。画像認識の結果を元にデータ分析を行う場合も、パナソニック ソリューションテクノロジーのデータ解析士が支援します。つまり、ツールだけでなく、コンサルティングからサポートまでをトータルで提供できることが、AIプラットフォームの大きな特徴であるということです。

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