画像認識・画像解析におけるAI活用事例とは?5つの例を紹介

「AIによる画像認識を活用して、どのようなことが実現できるのか気になる」

「画像解析の事例をチェックして、ソフトウェアの開発を検討してみたい」

AIが画像を読み取れる今では、機械が画像を認識・解析することで便利なサービスを利用できます。自動化や分析にAIは使われることが多く、コスト削減や負担軽減に繋がるのがメリット。

この記事では画像認識・解析におけるAI活用事例を5つ紹介します。

画像解析におけるAI活用事例とは?

画像認識・画像解析のAI活用事例5選

機械学習の発達によりソフト面の能力が向上したことで、最近ではさまざまな分野でAIが活用されています。画像認識や解析に興味がある人が知っておくべきAI活用事例は次の5つ。

  1. SNSから商品の利用実態を分析
  2. 原材料から不良品を検知
  3. 物件の画像登録自動化
  4. 内視鏡画像の診断支援
  5. パンを認識して値段を精算

それぞれの事例について詳しく解説します。

 

SNSから商品の利用実態を分析

ブレインパッド、SNSの投稿画像をAIで解析し、ドリンクの消費シーンを分析

ブレインパッド、SNSの投稿画像をAIで解析し、ドリンクの消費シーンを分析

 

スマホとSNSが普及した社会では、インターネットに画像を投稿するユーザーが多くいます。ユーザーの投稿した画像をAIで認識して、商品の利用実態を解析できるサービスを提供しているのがブレインパッドです。

解析では最初に特定ブランドの商品を含んだ画像を抽出して、商品が使われているかAIによりチェックします。その後に商品を利用している画像の背景を識別して、ユーザーの消費シーンを分析。

この画像解析によって約10万枚の分類・集計が実現でき、商品の利用ニーズを可視化しやすくなりました。ユーザーが商品を利用する実態を把握するのに本サービスは役に立ちます。

 

原材料から不良品を検知

 

食品工場の製造ラインにて原材料の不良品検知にAIを活用

食品工場の製造ラインにて原材料の不良品検知にAIを活用

従来の食品製造工場では従業員が原材料をチェックして、不良品をレーンから取り除いていました。しかし、今ではコンピューターが食品の異常を確認して、不良品を検知することが可能です。

実際にブレインパッドが深層学習による画像解析を活用して、キューピー食品工場での不良品検知を支援しています。サービスの導入により食品の安全性が高まり、品質価値の向上につながる見込みです。

 

物件の画像登録自動化

不動産物件の画像登録作業の自動化

不動産物件の画像登録作業の自動化

入居者を集めるには物件の画像を掲載する必要があり、従来では手作業によって画像を登録していました。ですがAIによる画像認識を活用することで、物件画像の分類や登録を自動化できます。

例えば大東建託グループは賃貸物件の画像分類システムを導入することで、1ヶ月あたり約3,000時間の作業削減を実現する見通しです。AIによってオフィスの生産性向上に期待できます。

 

内視鏡画像の診断支援

 

オリンパスは医師が大腸がんを判別できるよう、内視鏡画像診断支援ソフトウェア「EndoBRAIN®」を提供。名古屋大学やIT企業、病院の支援によりソフトは開発されました。

大腸がんを取り除くには腫瘍性ポリープを切除する必要がありますが、体内には切除が不要な非腫瘍性ポリープも存在します。本ソフトによって腫瘍性ポリープと非腫瘍性ポリープを区別できるのが特徴。

約6万枚の内視鏡画像を学習させたことにより、性能評価試験では正診率98%の精度があります。解析結果はリアルタイムで表示されて、検査中の医師をサポートできるのがメリットです。

 

パンを認識して値段を精算

 

 

トレーの上にあるパンをカメラで識別して、パンの種類や値段を分析するサービスがベーカリースキャンです。システムを導入することでレジでの精算を効率化できます。

実際に関西にあるサニーサイドでベーカリースキャンは導入されていて、人件費の削減や待ち時間の短縮を実現しているのが特徴。AIによって人手不足を対策できるメリットがあります。

 

ONETECH事例

物体を

スマホカメラを使い、デジタル時計や、デジタル計算機の液晶画面に表示される数値を正確に読み取りました。

また同じくスマホカメラを使いある物体を画像認識させ、そのCGモデルをスマホに表示させました。さあに応用としてPCから遠隔でそのCGを動かし、スマホでCGの動きをほぼリアタイムで同期させて表示しました。

 

iPhoneアプリで、交通標識を自動で画像認識しARで交通標識の意味を表示しています。

運転中、屋外でもかなりの精度で読み取れました。

 

外国人が他国で生活する時、運転する時に標識の意味がわからないことがよくあります。

このソリューションでどこへ行っても大丈夫です。

多言語も対応しております。

AI Yolo + OpenCVをカスタマイズして開発しました。

スマホカメラでも十分に高度な画像認識が可能です。

 

交通標識AI認識ARアプリ

 

ONETECH ASIAの研究開発チームがR&Dで流通向け商品画像認識アプリをOpenCVで制作中です。

教師データをyoloフレームワークを利用して学習させOpenCVで画像を読み取り商品情報をARで表示させます。Vuforiaでも実行しましたがOpenCVの方が精度が高く、スマホカメラでも複数を同時に認識できます。流通業や製造業でも十分に応用できると思います。iPhone/Android/HoloLensでも実行可能です。

外国人へ説明せずに商品説明機能で日本語かベトナム語か設定することもできます。

 

流通向け商品画像認識ARアプリ

 

まとめ

AIはさまざまな画像を認識・解析できて、幅広い業界において活躍しています。

弊社は、AR/VR/MR、3DCGに力を入れておりますが、アプリケーションにおいてAI画像認識技術と切り離せない関係になってきております。

ユーザーにより便利なサービスを提供するために、事例からAIの活用方法を検討してみましょう。

 

ONETECHは、ベトナムオフショア開発や、ITプロダクト、アプリをベトナムで開発しています。特にVR/AR/MR、画像認識、AIに力を入れています。

 

詳細は下記の情報へ問い合わせください。気軽にご相談してください。

 

 

■ONETECH AR/VR/MRの実績

https://onetech.jp/service/vr

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