第19回:シリーズ『AI画像認識 再入門』(1/2)

「AI画像認識」実践活用の手引き

AI(人工知能)による画像認識は、その使いどころを適切に見定めることで、業務効率の向上や生産性の向上に大いに役立ちます。ここでは、パナソニック ソリューションテクノロジーの「AI画像認識エンジン構築サービス」の事例を交えながら、AI画像認識を実際の業務に生かすためのポイントを見ていきます。

画像認識の「頭脳」を作るには

ディープラーニングを使ったAI画像認識では、学習データを元に推論を行う「頭脳」を作ることが、活用に向けた第一歩となります。

頭脳を作るプロセスは「機械学習」と呼ばれ、ヒトと同じように情報から学んでいきます。

例えば、「じゃんけん」ができるAI(の頭脳)を作るとします。この場合、AIはまず、対戦相手が出す手の形状(種類)が「グー」「チョキ」「パー」であることを学習し、ルール(勝つための条件)を学びます。そして、対戦相手と何度も対戦を繰り返す中で、相手がどのような比率(%)でグー・チョキ・パーを出しているか、また、対戦の何回目にグー・チョキ・パーのどの手を出す確率が高いかといった傾向を学び、勝率の高い手が推測できるAIに仕上げていきます。 このAIを用いて、対戦相手や条件に応じて最適な手を選んで相手と対戦するようになるのです。

業務で使う画像認識の頭脳を作る機械学習のプロセスも、これと同様です(図1)。

まず、AIに認識させたい対象物を決めて、それを認識させるための画像を用意(あるいは撮影)し、そこから教師データ(学習用のサンプルデータ)を作り、頭脳作りを進めます。

このとき、頭脳の認識精度(推論モデルの認識精度)を評価するための画像を用意(あるいは撮影)して、作成中の頭脳に認識させます。ここで誤認識の画像があった場合には、それを使って追加学習を繰り返し、認識精度を高め、認識結果の活用へと進めていきます。

図1:AIによる画像認識ができるようになるまでのプロセス例
図1:AIによる画像認識ができるようになるまでのプロセス例

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