人工知能(AI)の急速な進歩のおかげで、高度なアルゴリズムと機械学習モデルにより、コンピューターがビジュアル コンテンツを解読する方法が変わりました。 AI画像認識がますます普及しており、視覚検索、画像整理、コンテンツ管理、視覚障害のあるユーザーの支援、さらに革新的なアプリケーションの作成など、様々な分野でその応用が見られます。この記事では、画像認識に使用されるメカニズムに関する情報を提供し、ニーズを満たすために利用できる最良のツールをご紹介します。

AI画像認識とは？

人工知能(AI)画像認識とはコンピューター ビジョンの範疇に属し、画像内の物体、人間の顔、場所などを識別して解釈するために使用されるAIです。深層学習とAIアルゴリズムを採用することで、機械が人間の脳と同様の方法で視覚検索、セマンティックセグメンテーションを実行し、視覚データの内容、コンテキスト、特性を識別できるようになります。

例えば自動運転車の分野でAI画像認識技術を利用して自動運転車が周囲を認識し、理解できます。カメラやセンサーで取得した視覚データを分析することで、他の車両、歩行者、交通標識、道路標示などの物体を認識できます。これにより、情報に基づいた決定を下し、道路を安全に移動できるようになります。

さらに、近年、多くのテクノロジー企業による投資と開発の増加により、AI画像認識の価値がますます高まっています。その活用例はヘルスケア、セキュリティ、電子商取引、エンターテインメントなどのさまざまな分野に拡大しています。

AI画像認識の仕組みは?

AI画像認識は高度なアルゴリズムを利用するプロセスです。AI画像認識システムの中核を形成し、視覚データを効果的に処理および解釈できるようにします。AI画像認識の内部動作とその機能を見てみましょう。

AI画像認識の最初のステップにコンピューターが理解しやすいように画像を前処理すること、つまり生データを蓄積して整理することが含まれます。コンピューターが画像をラスター画像またはベクター画像として解釈し、画像のノイズを除去し、歪みを修正し、明るさと色を調整し、背景からオブジェクトを分離します。そして、データを適切に編成することは、モデルをトレーニングし、パターンを正確に認識するための基盤を形成するため、非常に重要です。

蓄積と整理の段階に続く次のステップは予測モデルを作成することです。ラベル付きデータと基礎となる画像認識アルゴリズムを使用して開発されています。このステップが視覚データから貴重な情報を抽出し、さらなる分析に備えて準備するのに役立ちます。

モデルが作成されると、画像の解読に使用されます。画像認識アルゴリズムで数十万のラベル付き画像で構成される深層学習データセットが使用されます。モデルはこれらのデータセットから学習し、特定のオブジェクトに関連付けられた視覚的パターンを研究します。ラベル付けされた画像を分析することにより、現実世界の画像内のオブジェクトの認識と分類に熟練します。

AIはどのようにして画像を認識できるか？

AIは顔認識、オブジェクト認識、テキスト検出などのタスクを実行するために利用される画像認識において重要な役割を果たします。顔認識システムはAI アルゴリズムを使用して顔の特徴をマッピングし、深層学習データベース内の画像と比較して一致を見つけます。この技術はスマートフォンでデバイスのロック解除や、集合写真に自動的に人物をタグ付けするためのソーシャルネットワーキング プラットフォームで広く使用されています。さらに、デジタルマーケティングでブランド プロモーションのためのインフルエンサーを特定するために AI 画像認識が利用されています。

オブジェクト認識はモデルを最初からトレーニングするか、事前トレーニングされた深層学習モデルを使用することで実現できます。この技術により、イベントでの人数カウントや製造現場での製品の識別などのアプリケーションが可能になります。

テキスト検出には、画像内のテキストを識別するための画像認識システムのトレーニングが含まれます。デジタルテキストが普及している一方で、歴史的な論文や書籍などの物理的ソースからの情報をデジタル化する必要性も依然として存在します。光学式文字認識(OCR)は、画像からテキストを抽出して機械可読文字に変換するアルゴリズムの開発に焦点を当てた AI およびコンピュータービジョン内の分野です。

AI画像認識ツールのトップ5

Clarifai

Clarifaiはコンピューター ビジョンに特化し、画像およびビデオ認識ソリューションを企業に提供するAIソフトウェアプラットフォームです。 IDC MarketScapeによりコンピュータービジョンAIソフトウェアプラットフォームのリーダーとして認められています。このプラットフォームは強力なディープラーニングアーキテクチャに基づいて構築されており、画像およびビデオ認識タスクの高精度を保証します。柔軟な導入オプションを提供し、企業が AI を簡単に導入し、業務を拡張できるようにします。

Clarifaiのプラットフォームはタスクを自動化し、人間によるモデレーションと比較して高速なビデオおよび画像認証を可能にすることで生産性を向上させます。特定のビジネス ニーズに対応する、画像認識用の事前トレーニング済みモデルを提供します。顔認識がClarifaiの専門分野の1つであり、ID検証、アクセス制御、メディア活用のためのソリューションを備えています。

料金体系には無料プランと、ビジネスのAIの成熟度に応じて拡張できる有料プランが含まれています。

Imagga

Imaggaは画像のタグ付けと分類に特化したAIを活用した画像認識ソフトウェアです。様々な方法でビジネスに利益をもたらす機能とAPIを提供します。その重要な機能の1つは、画像コンテンツの自動モデレーションであり、企業がブランドの評判を保護し、不適切なコンテンツに関連する法的問題を回避できるようにします。

Imaggaの機械学習技術がカスタマイズ可能なため、それを特定のニーズに合わせて調整できます。このカスタマイズにより、画像分析の精度が向上し、企業がソフトウェアを最大限に活用できるようになります。

画像の分析と検出のためのAPIを提供し、企業がコンテンツに基づいて画像を識別および分類できるようにします。大規模な画像データベースを整理し、検索機能を向上させる場合に特に役立ちます。

価格に関しては、Imaggaは最大1000件のAPI結果を許可する無料プランを提供しています。最大70,000のAPI 結果を提供するIndieプランと、最大300,000のAPI結果を提供するProプランもあります。特定のニーズを持つ企業向けに、Imaggaが要件に合わせてカスタマイズできるカスタムプランを提供しています。

Amazon Rekognition

Amazon Rekognitionはアマゾンウェブ サービス(AWS)が提供する機械学習サービスで、画像認識とビデオ分析を簡素化します。事前トレーニングされたモデルとカスタマイズ可能なコンピューター ビジョン機能を利用して、画像やビデオから情報と洞察を抽出します。機械学習の専門知識を持たないユーザーでも、そのユーザーフレンドリーな性質と他のAWSサービスとのシームレスな統合により、このサービスのメリットを受けることができます。

Amazon Rekognitionの主な機能にはオブジェクト検出、シーン認識、アクティビティ識別、ランドマーク認識、色分析、画質評価、コンテンツ管理、有名人認識、顔検出と分析、カスタムラベル識別、テキスト検出、リアルタイムビデオイベント検出などがあります。

このサービスは、不適切または安全でないコンテンツの特定、許可されたユーザーの身元確認、コンテンツ制作プロセスを合理化するためのビデオ内の重要なセグメントの自動検出など、様々な目的に役立ちます。

Amazon Rekognitionはフルマネージドでスケーラブルであるため、ユーザーが分析した画像とビデオに対してのみ料金を支払うことができます。 Amazon Rekognition Imageの料金は、1 か月あたりに処理されるイメージの数に基づいた階層プランに従います。

Anyline

AnylineとはOCR(光学式文字認識)に特化したAIを活用した画像認識ソフトウェアです。自動車のアフターマーケット、エネルギーと公益事業、小売などの業界におけるモバイルスキャンソリューション向けの多用途で信頼性の高いプラットフォームを提供します。このソフトウェアは画像やビデオからテキストを抽出できるため、トップクラスの文字起こしツールに競争できます。

Anylineはその高性能、使いやすさ、コスト効率の高さで際立っています。長時間のトレーニングは必要なく、開発とメンテナンスのコストが削減されます。このプラットフォームは、タイヤトレッドスキャン、車両識別、バーコードスキャン、メーター読み取りなど、幅広いモバイルスキャンソリューションを提供できます。

ソフトウェアの機械学習モデルは信頼性が高く洗練されているため、モバイルデータキャプチャで困難な課題に取り組み、効率を向上させることができます。Anylineの高度なデジタルソリューション機能と、新しいアイデアの市場投入までの時間を短縮する機能により、利益と市場シェアを拡大し、顧客向けに独自の価値提案を作成したいと考えている企業にとって、魅力的な選択肢となっています。

Anylineの価格は、24 か月のサブスクリプションとして配布される標準ライセンスで年間 10,000EU/USDから始まります。他のパッケージは、特定のニーズに合わせてカスタマイズされています。

GumGum

GumGumは広告主向けに設計されたAI画像認識分析プラットフォームです。同社の主力テクノロジーであるVerityは、高度なAI画像認識とコンテキストインテリジェンスを利用してテキスト、画像、音声、ビデオを分析し、人間のような理解と洞察を提供します。Verityは精度の点で他のコンテキストベンダーを上回っており、精度率が1.7倍高く、行動ターゲティングと比較してクリックあたりのコストが 48% 低く、視認可能なインプレッションあたりのコストが41%低く、コストの面でもメリットがあります。

Verityの機能がCTV、デスクトップ、モバイル Web 環境にまで拡張されており、これらのコンテキストでコンテンツレベルのデータを分析する最初の広告技術プロバイダーとなっています。

価格が公表されていませんが、興味のある方はデモをリクエストして、プラットフォームの機能と価格構造について詳しく知ることができます。

結論

AI画像認識ツールは、多くの業界に新たな可能性をもたらし、視覚データの可能性を解き放ち、機械が人間のような知能で画像を認識し理解できるようにしました。上記のツールがあなたの業務を最大限に高めるのに役立つことを願っています。さらに、この分野が進化し続けるにつれて、AI画像認識の力を活用するさらに革新的なツールや活用例が登場すると予想されます。 AI画像認識ツールを作りませんか？VMOジャパンにご相談ください！