こんにちは。「はじめてのAI講座」第5回をお届けします。
前回は「PoC（お試し導入）」についてご説明しました。

今回は、製造業やインフラ業界でも注目が集まる「画像認識AI」について、外観検査などの具体的な活用事例を交えながら、やさしく解説します。

画像認識AIってなに？

画像認識AIとは、カメラやセンサーで取得した画像データをAIが解析し、
「そこに何が写っているか」を判断する技術のことです。
たとえば：

• 写真の中に人が何人いるかを数える
• 異常な形や傷を検出する
• 物体の位置や種類を識別する

など、様々な場面で活用されます。

「画像認識」とは

画像認識とは、コンピュータが画像から意味を読み取る技術のことです。
人間の「視覚」に相当する役割を担います。

従来は、SIFTやHOGといった特徴量を手作業で抽出し、SVMなどの機械学習で分類する「古典的手法」が使われていました。
しかし、現在の主流はディープラーニング（深層学習）、特にCNN（畳み込みニューラルネットワーク）です。
CNNは画像内のエッジ、形、色などの特徴を階層的に自動で学習するため、高精度かつ汎用性のある認識が可能になります。

ただし、AIの認識精度は学習データの質やバランスに大きく左右されるため、「すべての判断を自動化できる」と考えるのは早計です。

製造現場の「外観検査」に画像認識AIを活用

画像認識AIがもっとも活用されている分野のひとつが、製品の外観検査です。
たとえば以下のような分野で活用されています。

• 金属部品にキズやへこみがないか
• プラスチック製品に異物や気泡が混入していない
• 電子部品にずれや欠けがないか
• コンクリートや電柱などにひびが入っていないか
  
  これまでは人間の目で確認していましたが、人の目には限界があります。

なぜ画像認識AIが注目されているの？

画像認識AIは、多くの業界で導入が進みつつあり、以下の理由で注目されています。

① 精度が高い

従来のルールベースでは難しかった判断も、AIが特徴を自動で学習することで、高精度な検出が可能です。

② 人手不足の解消

少子高齢化による検査員不足が深刻な課題です。
ベテランの検査員が年々高齢化し、人員も不足する中で、その熟練された技術をAIに学習させ、導入することで、現場の負担が軽減されます。

③ データ化・記録が簡単

AIによる検査はデジタル記録が残るため、品質トレーサビリティの確保や改善にも活用できます。

画像認識AIの導入ステップ【外観検査編】

STEP 1：課題の明確化

検査ミスが多い／製品ごとの検査品質がばらつく／ベテラン検査員が退職予定
など、現場で「何に困っているか」を洗い出しましょう。

STEP 2：データ収集

検査対象製品の画像を大量に撮影します。「良品」「不良品」の両方が必要です。画像にラベル（正解情報）をつけることでAIが学習できるようになります。

STEP 3：モデル作成と学習

収集した画像をもとにAIモデルを作成し、特徴を学習させます。

STEP 4：PoC（お試し検査）

実際の現場で試験運用を行い、精度・処理速度・運用のしやすさを評価します。
PoCについての説明は第4回で行っているので、ぜひご覧ください。

STEP 5：本格導入

PoCで効果が確認できたら、システムを本格導入します。精度維持のためには、定期的なモデル再学習や運用改善が必要です。

まとめ

画像認識AIは、「人の目の代わり」として、すでに多くの現場で活躍を始めています。
特に外観検査の分野では、品質向上・人手不足対策・記録の自動化など、多くのメリットが見込めます。

「AIって難しそう…」と思われがちですが、導入は一歩ずつ進めることで実現可能です。
PoC（お試し導入）や、AI専門家のサポートを活用しながら、着実に導入を進めていきましょう。

私たちサイエンスパーク株式会社では、画像認識AIの導入支援やPoC設計のご相談を随時受け付けています。

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