はじめに
スマートフォンで顔認証をしたり、写真アプリが自動で「人物」や「食べ物」などのカテゴリに分類してくれたり、私たちの身の回りには「AIが画像を認識する技術」がたくさん活用されています。
こうした技術の根幹をなすのが、今回解説する「物体識別タスク」です。これは、AIが画像や映像に「何が写っているか」を理解するための一連の処理を指します。
物体識別タスクとは？
物体識別タスクとは、コンピューターが画像や動画データの中から、特定の物体が「何か」を特定・分類する技術のことです。 例えば、犬の写真を見せたときに、AIがそれを「犬」であると正しく認識するのが物体識別の基本的なタスクです。
この技術は、より広い意味を持つ「画像認識」という技術分野に含まれます。画像認識は、物体を識別するだけでなく、その物体が画像の「どこにあるか」を検出したり、領域をピクセル単位で塗り分けたりといった、より高度なタスクも包含します。
似ている技術との違い
画像認識の世界には、「物体検出」や「セグメンテーション」といった、物体識別とよく似た用語が存在します。これらは密接に関連していますが、それぞれ目的と出力結果が異なります。
| 技術名 | 目的 | 出力結果の例 |
|---|---|---|
| 物体識別（画像分類） | 画像全体に何が写っているかを分類する。 | ラベル：「犬」 |
| 物体検出 | 画像内の物体の「位置」と「種類」を特定する。 | 物体の位置を示す四角い枠（バウンディングボックス）とラベル：「犬」 |
| セマンティックセグメンテーション | 画像をピクセル単位で領域に分け、各領域が何に属するかを分類する。 | 「犬」の領域、「背景」の領域、というようにピクセルごとに色分けされた画像。同じ種類の物体（犬が2匹いても）は区別しない。 |
| インスタンスセグメンテーション | セマンティックセグメンテーションをさらに進化させ、個々の物体を区別して領域を分割する。 | 「犬1」の領域、「犬2」の領域、というように個体を区別してピクセルごとに色分けされた画像。 |
どうやって識別しているの？その仕組み
物体識別の精度が飛躍的に向上した背景には、ディープラーニング（深層学習）という技術の存在があります。 特に、人間の脳の視覚野を模したCNN（畳み込みニューラルネットワーク）という手法が、画像認識の分野で広く使われています。
CNNの仕組みを簡単に説明すると、以下のようになります。
- 特徴抽出（畳み込み層）: 画像に対して「フィルター」と呼ばれるものをスライドさせながら、エッジ（輪郭）、色、模様といった局所的な特徴を検出します。 これを繰り返すことで、単純な特徴から複雑な特徴（「目」や「鼻」など）へと、段階的に情報を抽出していきます。
- 特徴の圧縮（プーリング層）: 抽出した特徴の重要な部分だけを残し、情報量を圧縮します。これにより、多少の位置ズレがあっても同じ物体として認識しやすくなります。
- 分類（全結合層）: 最終的に抽出・圧縮された特徴をもとに、画像がどのクラス（例：「犬」「猫」）に属するかの確率を計算し、最も確率の高いものを識別結果として出力します。
この一連の処理を、あらかじめ大量の正解ラベル付き画像（「この画像は犬」「この画像は猫」というデータ）で学習させることで、AIは未知の画像に対しても高い精度で物体を識別できるようになるのです。
以下は、画像認識ライブラリを使った場合の簡単なコードのイメージです。
# ライブラリをインポート
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np
# 学習済みのモデルをロード
model = ResNet50(weights='imagenet')
# 識別したい画像を読み込む
img_path = 'my_image.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)
# 予測を実行
preds = model.predict(x)
# 予測結果を表示
# decode_predictionsは、予測結果を人間が読みやすい形式に変換する関数
print('Predicted:', decode_predictions(preds, top=3)) 物体識別の活用事例
物体識別技術は、すでに様々な分野で私たちの生活や社会を支えています。
- 自動運転: 自動車が周囲の車両、歩行者、信号機、道路標識などをリアルタイムで識別し、安全な走行をサポートします。
- 医療分野: レントゲンやCT、MRIといった医療画像から、がん細胞などの病変を検出する医師の診断支援に活用されています。
- 製造業・検品: 工場のラインを流れる製品をカメラで撮影し、傷や汚れ、形状の異常などを自動で検出します。キユーピーやアサヒビールなどが原料や製品の検査に導入した事例があります。
- 小売・店舗: レジに置かれたパンを画像認識で自動精算するシステム（BakeryScan）や、Amazon Goのように顧客が手に取った商品を認識して自動決済する無人店舗などで活用されています。 Amazon Goは2018年に一般へ公開されました。
- セキュリティ: 防犯カメラの映像から不審な行動や人物を検知したり、顔認証システムによる入退室管理を行ったりします。
まとめ
物体識別タスクは、AIが画像を理解するための基本的な技術であり、ディープラーニングの進化によってその精度は飛躍的に向上しました。 自動運転から医療、製造業まで、その応用範囲は広がり続けており、私たちの社会に不可欠な技術となっています。
今後もこの技術はさらに進化し、より多くの分野で新たな価値を生み出していくことでしょう。