COLUMN

画像解析とは？仕組みや活用事例・メリット・デメリットを詳しく解説

【こちらもチェック！】

NTT東日本ではビッグデータ、クラウドAIの活用を支援させていただいております。詳しいサービス内容はこちらをダウンロードしてご確認ください！

「画像解析ってなんですか？」

「画像解析ではどんなことができるんですか？」

画像解析とは、カメラで取得した画像をコンピューターで分析し、データを抽出する技術のことです。

今までは人の目を使って確認していたものを、画像解析の技術を使うことで自動で行うことで、ヒューマンエラーをなくし、人件費を削減できるとして、様々な分野で活用されています。

しかし、画像解析にはできることとできないことがあり、なんにでも活用できるというわけではありません。

また導入コストがかかるといったデメリットもあります。

それを知らないまま画像解析を導入しようとすると、思ったよりも費用が掛かる、画像解析で自動化したい業務には使えず無駄になってしまった、といった失敗につながってしまうのです。

そこでこの記事では、画像解析について詳しく解説します。

この記事を読めば、

がわかります。

きちんと画像解析について知ることで、自社では画像解析ツールが活用できるか、できないかがしっかりと判断できます。

さらに画像解析ツールを導入するために必要な情報を得ることで、スムーズに画像解析ツールを導入し、しっかりと活用することができるようになるのです。

ぜひ最後までお読みください。

【こちらもチェック！】

NTT東日本ではビッグデータ、クラウドAIの活用を支援させていただいております。詳しいサービス内容はこちらをダウンロードしてご確認ください！

1.画像解析とは

画像解析とは、カメラで画像を撮影し、その画像をコンピューターで分析することでデータを取得する最新技術のことです。

画像に写った対象物の特徴を分析し、どんな物体なのかを自動で判別していきます。

そんな画像解析について理解するために、まずは画像解析とはどんなものなのか、基本的な情報から確認していきましょう。

1-1.画像解析の目的

画像解析の目的は、今まで人の目視で確認していた作業をコンピューターに任せることで、単純作業を自動化し、作業効率を上げたり、人件費を削減することです。

画像解析は人の目より優れているわけではなく、技術が進歩している現在でも、人間による認識能力に勝るわけではありません。

しかし、コンピューターを使って処理をすることで、大量のデータを続けて処理することに長けています。

今まで人が行っていた作業を画像解析を使って行うことで、作業に関わる人の数を減らして人件費を削減する、削減した人は、他のコンピューターではできない作業に回すことで作業効率を上げていくのが画像解析を利用する目的なのです。

1-2.画像解析でできること（主な機能）

画像解析を使ってできることは、次の3つです。

画像分類	画像に写っている物は何かを分類する
画像検出	画像に写っている物が、画像のどこにあるのかを識別する
画像セグメーション	画像にある物がどこからどこまでなのか境界線を区分けする

1-2-1.画像分類

画像分類は、画像をピクセル単位で抽出し、それぞれの特徴をとらえて何が写っているのかを分類することです。

例えば上の画像を画像解析した場合、

【写っているものは何か】

• 人

• 車

• 建物

というように、写っているものを分析し、それが何かまでを分類することができるのです。

この技術を使うと、例えば沢山の写真の中から、車が写っているものだけを抽出するといったことに使えます。

1-2-2.画像検出

画像検出は、画像のどの位置に対象となるものが写っているのかを識別することです。

先ほどの画像であれば、黄色いタクシーはどこに写っているのかを識別します。

識別すると、対象物を四角い枠で囲んで示します。

例えばデジタルカメラで人の顔を検出し、顔にピントを合わせることができるのは、画像検出の技術が使われています。

1-2-3.画像セグメーション

セグメーションとは、画像に写っているものの境界線を明確に区分けすることです。

上の画像を例とすると、左の黒猫と隣の猫の境界線を区分けし、どこからどこまでが黒猫なのかを分析します。

境界線を区分けできることで、この画像を分析した時に、子猫が3匹いるということが識別できるのです。

1-3.画像解析が注目される理由

画像解析が注目される理由は、技術が進歩したことで精度が上がり、多くの場面で活用されるようになってきたからです。

例えばスマートフォンの顔認証は2017年に採用されましたが、ユーザーの使い勝手の良さとセキュリティの高さから普及が進んでいます。

画像解析の精度が上がった要因となるのが、コンピューターの性能が上がったことと、AI（人工知能）によるディープランニングです。

AIによるディープランニングとは、大量の画像データをAIが自ら取り込み、学習することで、どんどん賢くなっていくというものです。

それまでは、ひとつひとつの画像を取り込む際、すべて人間が写真の定義を行い、学習させる必要がありました。

しかし、AIによるディープランニングを進めていくことで、画像解析では人間が定義しなくても、自動で画像を解析することができるようになったのです。

AIによるディープランニングが画像解析に取り入れられたことで、画像解析の精度が上がり、より活用できるシーンが広がったことで注目を集めているのです。

2.画像解析が企業で活用されているシーン

画像解析の基本がわかったところで、より理解を深めるために、次は画像解析が企業でどのように活用されているのかについて見ていきましょう。

画像解析が企業で活用されている例には、次のようなものが挙げられます。

詳しくみていきましょう。

2-1.キューピーでの「AIを活用した原料検査装置」

製造業において、ラインでの不良品の検知は画像解析を使った代表的なシーンです。

製造業において、生産ラインの中で生まれる不良品は、従来は人の目視で確認し取り除いていました。

しかし画像解析の技術を導入することで、不良品を自動で検知し、取り除くことができます。

例えばマヨネーズで知られるキューピーでは、2019年からAIを活用した原料検査装置を導入しています。

出典：キューピー

導入したのは、ポテトサラダなどに使用するイチョウ切りの人参の検査工程です。

導入前はイチョウ切りにした人参の中から、色が変色したもの、規格外の形のもの、人参以外に混ざってしまったものを人の目で確認し取り除いていました。

しかし、目視による確認は作業者の身体的な負担が大きいという問題点があり、画像解析の技術を使い、自動で人参の検査を行えるようにしたのです。

参考：キューピー　AIを活用した原料検査装置をグループに展開

2-2.大東建託での画像解析を使って賃貸物件の物件画像の分類

大東建託では、賃貸物件の情報をWEBサイトに登録するために、賃貸物件の画像を画像解析を使って自動分類することで、自動でカテゴリ分けしてサイトに登録までを行っています。

出典：大東建託　ニュースリリース　お部屋探しサイト「いい部屋ネット」への画像登録にＡＩを試験導入

賃貸物件の情報を掲載するために外観や室内の写真を撮影した場合、担当者がそれぞれの写真を分類し、一枚ずつ手作業でサイトに登録しなくてはなりませんでした。

そこで画像解析のツールを導入し、物件ごとに写真を一括登録するとAIが自動分類し、WEBへの登録までを行ってくれるようにしたのです。

画像解析の技術を導入したことで、今まで平均10分ほどかかっていた作業が3分に短縮され、担当者の負担を大幅に軽減しました。

参考：大東建託　ニュースリリース　お部屋探しサイト「いい部屋ネット」への画像登録にＡＩを試験導入

2-3.京セラが開発した本の背表紙を画像解析して蔵書を一括点検するシステム

出典：京セラコミュニケーションシステム株式会社

図書館には膨大な数の書籍がありますが、蔵書を点検するには背表紙に貼られたバーコードを一冊ずつ読み取り、確認する必要がありました。

この作業には多くの人手と時間がかかり、図書館を数日休刊する必要があります。

京セラが開発した画像解析システム「SHELF EYE」では、タブレット端末で書架を撮影すると、背表紙の画像を解析し、蔵書データと照らし合わせていくことで、所在不明の書籍リストを出力できるというものです。

このシステムの導入により、図書館での蔵書の点検作業の手間と時間を大幅に削減することが可能となりました。

参考：京セラコミュニケーションシステム株式会社

2-4. JFEスチール国内業界初の安全管理業務への画像認識AIを導入

JFEスチール株式会社が導入したのは、画像認識技術を活用した人物検知システムです。

出典：JFEスチール株式会社　ニュースリリース　国内業界初となるAI画像認識による安全行動サポート技術の導入について

AIによる人物検知による安全リスクへの対応は数多く見受けられますが、製鉄所の工場内の導入は国内で初めての事例です。

工場内は場所によって照明条件が異なることや作業者も様々な姿勢で作業を行うので導入が難しい条件が揃っていました。

そこで、大量の人物画像を撮像してディープラーニングに学習させることで、実用レベルの人物検知を実現することができました。

結果として、作業者の安全管理がこれまで以上に強化されています。

【こちらもチェック！】

NTT東日本ではビッグデータ、クラウドAIの活用を支援させていただいております。詳しいサービス内容はこちらをダウンロードしてご確認ください！

参考： JFEスチール株式会社

3.画像解析ツール導入のメリット

画像解析について理解が深まったところで、次に考えたいのが、画像解析ツールを自社でも取り入れるかどうかです。

画像解析ツールを導入するか否かを決めるために、まずは画像解析ツールを導入するメリットについて紹介します。

画像解析ツールを導入するメリットは次の通りです。

詳しくみていきましょう。

3-1.作業にかかる負担が減り労働環境が改善できる

画像解析ツールを導入するメリットのひとつめは、今まで人力で行っていた作業をAIなどに任せることで、作業にかかる負担を減らし労働環境を改善することができるという点です。

例えば「2.画像解析が企業で活用されているシーン」で紹介した3つの事例でも、人の力で行っていては時間や手間がかかり、社員に負担がかかっていたものを、画像解析ツールを導入することで負担を減らすことにつながっています。

例えば「2-2.大東建託での画像解析を使って賃貸物件の物件画像の分類」では、画像解析導入前には約10分かかっていた物件画像のアップデートが、導入後は約3分で行うことができるようになりました。

SDGsや働き方改革の影響で、労働環境を改善することは企業にとっての急務となっています。

社員の負担を減らすことで、労働環境を改善することができるというのも、画像解析ツールを導入するメリットなのです。

3-2.ヒューマンエラーを減らし業務を効率化できる

画像解析ツールを導入するメリットのふたつめは、人が行っていたことで起きてしまうヒューマンエラーを減らし、業務を効率化できるという点です。

人の手で行う場合、長時間同じ作業を続けていると、疲れや集中力の低下によって見落としなどのミスが起こります。

その他にも

• 検査品質が検査員のスキルによって左右される

• 判断基準が人によって異なるため結果にバラツキが生じる

といった問題点もあるのです。

しかしAIを用いて行う場合、長時間同じ作業を続けても、ミスが起こる可能性が減らせます。

また、AIはスキルや結果のバラツキがなく、一定です。

画像解析ツールを導入することで、例えば製造ラインでの検品では見落としを無くし、業務を効率的に行うことができるようになるのです。

3-3.人件費を削減できる

画像解析ツールを導入するメリットのみっつめは、人件費を削減できるという点です。

今まで人が行っていた作業を画像解析ツールに任せることで、作業に必要な人数を押さえることが可能です。

そのため人件費を削減することができます。

例えば「2-2.大東建託での画像解析を使って賃貸物件の物件画像の分類」で考えてみましょう。

約10分かかっていた画像のアップロード作業を約3分まで短縮することができたことを考えると、今までなら1時間に6軒しかできなかった作業が、20件を行うことができるのです。

例えば2人で行っていた画像の登録作業を、時間を短縮することにより1人で行うことも可能になります。

人件費はかなりのコストとなる部分ですから、削減することで会社全体のコストを下げ、利益率を上げることに繋がります。

4.画像解析ツール導入のデメリットと注意点

画層解析ツールの導入は、メリットだけではありません。

画像解析ツールを導入することには、デメリットもあるのです。

デメリットは次の通りです。

詳しくみていきましょう。

4-1.導入費用が高い

画像解析ツールを導入するデメリットは、導入費用が高いという点です。

画像解析ツールを導入するには、

• カメラ

• センサー

• 解析ソフト

などが必要となります。

これらの機材に費用がかかり、導入費用が高くなってしまいます。

機材の価格は使用目的や精度によって異なりますが、例えば工場での検品に利用する場合、数百万する場合もあります。

大企業であれば問題有りませんが、中小企業の場合は導入費用の高さが大きな負担となり、導入をあきらめる場合もあります。

【注意点】

導入コストが高くても、人件費の削減や検品の精度を上げるなど効果が高ければ導入する意味はありますから、まずはコストと効果を見比べた上で検討すると良いでしょう。

4-2.活用できるアプリやソフトが少ない

画像解析ツールを導入するデメリットの2つ目は、活用できるアプリやソフトが少ないという点です。

画像解析の技術はまだまだ発展途上のため、活用できるアプリやソフトが限られています。

それぞれのアプリやソフトは多様性があるものではなく、用途が限定されているため、自社の目的にピッタリ合うものを市販で見つけるというのはまだまだ難しいのが現状です。

自社で画像解析を活用したい内容に合ったアプリやソフトがあればいいのですが、少し内容がそぐわないものを選んでしまえば、実現したかった業務改善が叶わない場合があります。

ソフトウェア開発会社に依頼し、自社のためだけにソフトを開発してもらうこともできますが、開発費用は高いため、コストと成果が見合うかは不明です。

今後、画像解析がさらに発展すれば、アプリやソフトが多様化し、より使いやすくなる可能性がありますが、すぐには難しいためデメリットとなるのです。

【注意点】

自社の用途に合うソフトやアプリを見つけるのは難しいため、用途が近いソフトを自社に合わせてカスタマイズしてもらうことを検討するのクラウド導入・運用サービスです。

5.画像解析ツール導入依頼の流れ

画像解析ツール導入のメリットとデメリットを理解した上で、画像解析の導入を決定した場合、どのような流れで導入をソフトウェア開発会社などに依頼すればいいのでしょうか？

迷わずに画像解析ツールを導入依頼するために、依頼する流れを紹介します。

画像解析ツール導入依頼の流れは次の通りです。

それぞれ詳しくみていきましょう。

5-1.【STEP①】画像解析ツールを導入する目的を明確にする

画像解析ツール導入をシステム・ソフトウェア開発会社に依頼する前に、まずは画像解析ツールを導入したらどんなことに使いたいのか、どのように業務改善したいのかを明確にします。

ただ、やみくもに画像解析ツールを導入しても、実際の業務で役立たなければ導入費用が無駄になってしまいます。

それを防ぐためには、まずは画像解析ツールを導入した場合のゴールを設定しましょう。

具体的には次の2つのポイントを決めておきます。

画像解析を導入する目的	自社のどんな課題を画像解析ツールを使って 改善したいのかという目的を決めておく	例：物件の紹介ページ作成にかかる社員の負担を減らしたい
画像解析を使う業務	どんな業務に画像解析ツールを使いたいのかを決めておく	例：物件画像のアップロードを 自動で行えるようにしたい

この2つを明確にしておくことで、画像解析ツールを導入した時のゴールが設定できますから、あらかじめきちんと決めておきましょう。

5-2.【STEP②】システム・ソフトウェア開発会社に見積もりを依頼する

画像解析ツールをどんな業務でどのように役立てたいのかが決まったら、システム・ソフトウェア開発会社に見積もりを依頼します。

システム・ソフトウェア開発会社によって得意分野が違いますから、見積もりは3社ほど取るのがおすすめです。

まずは現在お付き合いしているシステム・ソフトウェア開発会社に加えて、画像解析ツールの開発を得意としていそうなシステム・ソフトウェア開発会社に見積もり依頼してみましょう。

画像解析ツールの開発を得意としているシステム・ソフトウェア開発会社を探す時は、「画像解析ツール」と検索すると、現在販売されている様々なソフトウェアが表示されます。

自社で画像解析ツールを使いたい目的に合わせてソフトウェアを選び、開発した会社に問い合わせを行いましょう。

目的にピッタリ合うソフトウェアでなくても、業務が似ているものであれば、自社に合わせてソフトウェア開発を行ってもらえる場合があります。

具体的にシステム・ソフトウェア開発会社を選ぶポイントについては「6.画像解析ツール導入時の業者の選び方のポイント」でも紹介しますので、こちらもぜひ参考にしてください。

5-3.【STEP③】見積もりを比較し依頼するシステム・ソフトウェア開発会社を決定する

3社ほど見積もりを貰ったら、見積もりや提案内容を比較して依頼するシステム・ソフトウェア開発会社を決定します。

比較する時は、見積もりの金額だけでなく、提案内容についても吟味しましょう。

といった点を確認し、納得できる会社に依頼しましょう。

【こちらもチェック！】

NTT東日本ではビッグデータ、クラウドAIの活用を支援させていただいております。詳しいサービス内容はこちらをダウンロードしてご確認ください！

6.画像解析ツール導入時の業者の選び方のポイント

画像解析ツールを導入する時は、次の3つのポイントを押さえて選ぶのがおすすめです。

詳しくみていきましょう。

6-1.提案時の仕様書がわかりやすい

画像解析ツールを導入する時に業者を選ぶなら、見積もりの時に提案してくれた仕様書がわかりやすい会社を選ぶのがおすすめです。

仕様書とは、これから導入するシステムの設計書に当たります。

この設計書をもとに、システムやソフトウェア開発が行われるため、仕様書がわかりやすく、内容が明確であれば、開発担当に携わる人も何をどうすればいいのかがきちんと理解できます。

逆に、仕様書を見てもどんなツールになるのかがわからない場合、実際に開発を行う担当者も理解できず、結果として求めていたものと違うものに仕上がってしまう可能性があるのです。

仕様書をチェックするのは、システムに詳しい人である必要はありません。

システムに詳しくなくても、

といったことが理解できるように記載されている仕様書を提案してくれるシステム・ソフトウェア開発会社を選びましょう。

6-2.自社開発の割合が高い

画像解析ツールを依頼するなら、自社開発の割合が高いシステム・ソフトウェア開発会社を選ぶのがおすすめです。

システム・ソフトウェア開発を行う会社には、受注や管理だけを行い、実際の開発は子会社に外注する会社と、自社で行う会社があります。

子会社に出す場合、子会社が更にその子会社へ、といった多重下請け構造になっていることもあるのです。

下請けの数が多ければ多いほど、マージンが抜かれていき、実際の開発に使われる費用が少なくなってしまいます。

すると費用が充分でないため、開発に必要な人員が集まらず、時間もかけられないことで、納期が遅れたりバグが多発したりする可能性が出てきます。

また、間に挟まる会社が多いほど、レスポンスが遅い、伝言ばかりで要望がきちんと伝わらない、といったトラブルが起こる可能性もあります。

それを防ぐためには、自社開発の割合が高いシステム・ソフトウェア開発会社を選ぶのおすすめです。

見積もりを貰った時などに、開発会社にどのような体制で開発を行うのかを尋ねると、自社開発の割合がわかります。

必ず確認しておきましょう。

6-3.開発担当者と打ち合わせができる

システム・ソフトウェア開発会社を選ぶ際は、営業担当者だけでなく開発担当者とも打ち合わせができる会社を選びましょう。

要望などを伝える場合に、営業担当者だけと打ち合わせを行い、開発担当者とは話せない会社もありますが、人が間に入ることで、どうしてもうまく要望が伝わらないことがあります。

開発担当者も同席して打ち合わせをしてもらうことができるのかを確認し、可能な会社を選んでおくとよいでしょう。

7.画像解析を導入するなら「Amazon Rekognition」か「Azure Cognitive Services」を利用するのもおすすめ

出典：Amazon Rekognition

画像解析ツールを導入するなら、一からすべてを開発するのではなく、Amazon Web Services（AWS）の「Amazon Rekognition」や、Microsoft Azureの「 Azure Cognitive Services」を利用するのもおすすめです。

「Amazon Rekognition」と「Azure Cognitive Services」は、それぞれAWSとMicrosoft Azureが最新技術を活かして開発した画像解析ツールです。

企業としての信頼性があり、実績もあるので安心して利用することができます。

AIを使った機械学習ができるソフトウェアになっており、画像解析ツールとして活用できます。

「Amazon Rekognition」や「Azure Cognitive Services」のソフトウェアを利用し、さらに自社に合わせてカスタマイズすることで、自社に必要な画像解析ツールを低コストで開発することができるのです。

日本でも「共同通信社」や「毎日新聞」といった大手企業が利用しています。

7-1.「Amazon Rekognition」や「Azure Cognitive Services」を導入するならNTT東日本のクラウド導入・運用サービス

画像解析ツールを「Amazon Rekognition」や「Azure Cognitive Services」で導入するなら、NTT東日本のクラウド導入・運用サービスにお任せください！

「画像解析ツールって何ができるの？」

「うちの会社で画像解析ツールって役立つの？」

「こんな業務を改善したいのだけど画像解析ツールでできる？」

こんなお悩みをお持ちの方に向けて、「Amazon Rekognition」や「Azure Cognitive Services」を使った画像解析と、それに必要なクラウド環境をご提案します。

NTT東日本では、「ネットワークの構築からクラウド導入・運用まで一元的にサポート」し、これまで150社以上のクラウド導入支援を行ってきました。

様々なお客さまのニーズに合わせたご提案で、満足のいく画像解析ツールを導入いただけます。

Amazon Web Services（AWS）および Amazon Rekognitionは、米国その他の諸国における、Amazon.com, Inc.またはその関連会社の商標です。

Microsoft Azure および Azure Cognitive Servicesは、Microsoft Corporationの米国及びその他の国における登録商標または商標です。

7-2.NTT東日本クラウド導入・運用サービスを選ぶメリット

NTT東日本のクラウド導入・運用サービスでは、画像解析に必要なクラウド環境の導入から運用までを徹底サポートいたします。

「専門知識のあるシステム担当者がいないから、画像解析ツールをどのように導入していいのかわからない」

「システムやITに詳しい担当者がいないから、どの画像解析ツールを選べばいいのかわからない」

そんなお悩みをお持ちの方のお役に立てるのがNTT東日本のクラウド導入・運用サービスです。

クラウド導入設計からネットワーク環境設定、セキュリティ、運用までをワンストップで支援します。

画像解析ツールに必要なクラウド環境と、お客さまの要望に合わせた画像解析ツールのご提案を合わせて行うことが可能です。

専門知識のあるシステム担当者がいなくても、NTT東日本のサポートで画像解析ツールを導入できます。

7-3.AWSとMicrosoft Azureの知識が豊富な担当者が対応

NTT東日本のクラウド導入・運用サービスでは、お客さまのシステム環境を丁寧にヒアリングし、適切なクラウド環境をご提供しています。

クラウドの知識がない場合や扱い方がわからない場合でも、いつでもサポートを受けることができるサービスもあるので安心してクラウド環境を整えることができます。

画像解析を含めたクラウド環境の整備をお考えなら、ぜひNTT東日本にお任せください。

8.まとめ

画像解析についてご紹介しました。

画像解析は、AIによってどんどんと進化しており、今後ますます注目される技術です。

画像解析を導入するメリットも多く、様々な企業で役立てることができます。

しかし、費用がかかるものでもありますから、導入前にはしっかりと内容を検討し、コストと成果が見合うかについても考えておかなくてはなりません。

画像解析の導入について迷った場合は、NTT東日本のクラウド有識者にご相談頂くのもおすすめです。

ぜひお気軽にお問い合わせください。