お問い合わせテクノロジーAIにより人類の目を遥かに超えた画像認識技術がもたらす未来とは?2020.01.28現在最も注目されているテクノロジーであるAI(人工知能)の適用分野の一つに画像認識があります。IDで使用されたことから、広く世の中に知られるようになりましたよね。画像認識技術を活用することにより、画像データから「特徴」を抽出し、「何の画像であるか」を判別することができます。このため、今まで人間の眼でしか判断できなかった作業を、AI(人工知能)が代行できるようになりました。実は、画像認識技術はAI(人工知能)技術の中で、社会への適用が今後最も進むと予想されている技術であり、既に様々なサービスへの適用が進められています。インテリア販売大手の(株)ニトリが提供する商品画像検索サービスでは、自分で撮影した家具の写真あるいはSNS上で見つけた家具の写真を使って商品検索を行うことができます。自分の欲しい家具の特徴をテキストで表現する、なんて面倒なことしなくても、画像検索であれば直感的に欲しい商品を見つけることができて、とっても便利ですよね。いうことで、今回は画像認識技術が、今後の私たちの社会や生活にもたらす影響について一緒に考えてみましょう。それではまず最初に、現在のAI(人工知能)による画像認識の能力が一体どの程度のものなのか確認しましょう。精度は飛躍的な向上を遂げることになります。(参考)ディープラーニングおよびビッグデータについてはこちら。Learning)ここ数年で一気にAI(人工知能)が注目され、AI(人工知能)ブームが到来していますよね。Learning)です。何やら難しそうだし、よくわからないなあ、と思われている方も多いでしょう。そこで今回は「ディープラーニング」についてお伝えしていきます!!aizine.aiビッグデータ「ビッグデータ」という言葉が今や日常的に使われている世の中ですが、ITに興味がなかったり、自分から知らない言葉を調べていくという習慣が特にない場合は、よくわからない言葉の一つでしょう。ビッグデータは、AI(人工知能)と非常に関係の深い言葉です。今回は「ビッグデータ」を入門者向けに簡単にお伝えしていきます!!aizine.ai2017年に行われたAI(人工知能)によるレントゲン医療画像の判定能力に関する研究の結果、AI(人工知能)の判定能力が経験を積んだ人間の医師を大きく上回っていることが判明していました。AI(人工知能)は、膨大な数のがん細胞および正常な細胞画像より学習した「がん細胞の特徴」により瞬時(0.3~0.4秒)に判定することができます。人間の医師が疲労により集中力や判断力が低下しまうのに対し、AI(人工知能)は365日×24時間、正確な判定が可能です。このことから医療画像判定という仕事がAI(人工知能)に奪われてしまう、と考えるべきではないでしょう。クリアできたので、ようやく任せることができるようになった、と考えるべきでしょう。テツヤ人間の医師には患者の精神的ケアや治療方針の判断など、もっと重要な役割がありますよね。医療シーン以外にもAI(人工知能)は様々な領域で私たち人間の能力を超えた画像認識能力により大きな成果を出しています。次に、製造業および農業への適用事例についてご紹介します。製造業:工場における不良品除去マヨネーズでおなじみの食品メーカー、キユーピー(株)はジャムやパスタなどの加工食品も手がけています。加工食品の一つであるベビーフードに含まれる、1センチ角のダイスポテトの不良品除去作業にAI(人工知能)の画像認識処理が採用されています。キユーピーの取り組みがユニークなのは、不良品ではなく、良品のダイスポテトの画像データ1万枚を学習させて、そのデータから外れるものを不良品として除去する仕組みを構築した点にあります。農家にとって、害虫対策に使用すべき農薬散布量の判断はとても非常に厄介な問題です。農薬散布量が少ないと害虫被害により生産量が低下してしまう一方で、近年の消費者のオーガニック志向を無視することもできません。ソフトウェア開発の(株)オプティムが提供する「ピンポイント農薬散布テクノロジー」は、ドローンで撮影した田畑の映像をAI(人工知能)の画像認識処理により解析し害虫の位置を特定、ドローンによる農薬のピンポイント散布により、農薬使用量の90%削減を実現しています。適用が期待されるサービスとはここでは、私たちの日々の消費活動に関連するサービスとして「マーケティング」への適用事例についてご紹介します。マーケティングをザックリと表現すると「商品が売れる仕組みづくり」となります。今後は、画像認識技術をマーケティング活動に役立てる取り組みが、急速に進んでゆくことが予想されます。SNSへの投稿写真を解析することにより消費者ニーズを理解する!メーカーにとって、消費者による自社製品の様々な利用シーンを把握することは、消費者ニーズを理解するうえでは欠かすことのできない作業です。AI(人工知能)を活用したコンサルティングを提供する(株)プレインパッドは、飲料メーカーをターゲットにした、SNSへの投稿写真を活用した消費シーン解析サービスを提供しています。具体的には、特定ブランドのドリンクが写った画像をSNS投稿写真より抽出し、その写真に写っている人物の行動と表情、季節と場所、一緒に食べている料理などを解析することにより、消費者がそのドリンクをどのような生活シーンで楽しんでいるのか、について理解を深めることができます。(例:コカ・コーラとペットと自宅、という組み合わせの写真が多い、など)テツヤSNS上に投稿されている写真は、投稿者が好きなモノや楽しいと感じた画像であふれています。SNSはマーケティング担当者にとって、まさに検討材料の宝庫!今後、SNSの画像解析サービスは多くの企業で広く活用されるかもしれません。Goなどの「レジなし店舗」といえば、無人店舗をイメージしてしまいますが、実はレジなし店舗の狙いは店員をゼロにすることではありません。確かに「行列」のない快適な買い物を楽しめるのはレジなし店舗のメリットですが、本当の狙いは店舗内に設置された多数のカメラで顧客の行動を徹底追跡することにより、顧客の嗜好(好み)を把握することにあります。カメラはあなたがサンドイッチを選ぶ際に栄養成分表示シールを熟読すること、スイーツコーナーで必ず立ち止まること、また、画像認識技術によりあなたが思わず手に取った商品が何なのか、など、店内におけるあなたのすべての行動を追跡記録します。AI(人工知能)があなたのすべての行動を解析、あなたの嗜好(好み)を理解することにより、あなたお気に入りの店舗をつくりあげるのです。テツヤAI(人工知能)が導き出した「理想の店舗」の実現に向けて、店員は食品の調理や商品入れ替えなどを担う裏方として、むしろ欠かせない存在になるでしょう。ここまで画像認識技術の適用事例を見てきましたが、AI(人工知能)の「眼」の能力の高さと、その疲れを知らない働きぶりには驚くばかりですよね。AI(人工知能)の「眼」はすべての点で、私たちの「眼」を超えてしまったのでしょうか。実は、AI(人工知能)の「眼」にも弱みはあるんです。それでは次に、現在のAI(人工知能)の「眼」の弱みについて確認しましょう。現在の画像認識技術が苦手なこと、対応できないこと充分な学習データが準備できない場合の画像認識は苦手です冒頭でご紹介したがん細胞の画像などのように、数万~数十万枚と非常に多い件数とはいえ、がん細胞の特徴をほぼ網羅できる学習データが準備できる場合であれば、AI(人工知能)は極めて高い精度で画像認識できます。一方で、例えば、テーブルクロスにおける食べ残しのシミのように、どれだけ大量の学習データをそろえても、シミの特徴を網羅することが困難な場合、画像認識の精度はそれほど高くありません。食べ残しのシミの形状、大きさや色合いは、一つとして同じものはなく、組み合わせのパターンは無限にあるため、AI(人工知能)がシミの特徴を抽出することは極めて難しいのです。人間であれば5歳の子供でもテーブルクロスのシミなのか模様なのか一目で判断できるのに、AI(人工知能)の「眼」にとって難易度の高い作業だなんて、なんとも不思議な感じがしますよね。テツヤ私たち人間とAI(人工知能)とでは、モノを見て判断する仕組みが、実は大きく異なっているのかもしれませんね。(参考)先にご紹介したキユーピー(株)の事例(不良品除去)では、1センチ角のダイスポテトについたミリ単位の黒い斑点を識別する必要がありました。従来は作業員が目視確認で行っていた作業をAI(人工知能)に切り替えようとしたのですが、網羅性のある不良品の学習データが準備できなかったため、なかなか上手くいきませんでした。そこで逆転の発想で、不良品ではなく良品の学習データを利用する(不良品ではなく良品を見つける)手法に切り替えることにより解決することができました。AI(人工知能)は画像を見ても「何も」感じることはできませんAI(人工知能)は素晴らしい景色を見た(読み込んだ)とき、私たちのように美しいと感じたり、感動したりすることはありません。悲惨な事故や戦争の写真を見ても、怒りや悲しみを感じることもありません。現在のAI(人工知能)は、画像を学習内容と比較したうえで、どれだけ似ているかを「確率」で示すことはできますが、私たちのように画像の意味を理解したり、いろいろと考えさせられたりする、といったことはないのです。テツヤ一枚の写真が社会を動かすことだってありますからね。う〜ん、これでは現在のAI(人工知能)は、まだ「見えている」とは言えないですよね。私たちが美しいと感じる理由の一つとして、今までの何百万年にわたって積み重ねてきた、人類が生き残るために必要な「知識」にもとづき、映像の中に対称性、黄金比、フラクタルパターンなどを無意識に見つけたときに「美しい」と感じる、とも言われています。(参考)研究によると、例えば「対称性」の場合、植物は対照的に成長しますが、変形した小麦は安全ではないかもしれない、といった安全性や栄養面の観点で判別するための知識が、遠い人類の祖先より受け継がれているようです。(黄金比は人間が最も美しいと感じる比率(1:1.6)、フラクタルパターンは波や雲などの自然のあらゆる場所で見られる図形パターンです)私たちは、映像の中に対称性、黄金比、フラクタルパターンなどを無意識に見つけたときに生まれる「安心できる」という感覚が、美しいと感じると共に幸せな気持ちになる、ということのようです。フラクタルパターンは自然界だけでなく、芸術作品の中にも見いだせることが分かっています。私たちが美しいと感じることが、実は、私たちの遠い祖先から引き継がれた「知識」によって引き起こされるのであれば、AI(人工知能)だって同じような「知識」を学習することができれば、私たちと同じように、美しいと感じたりできるようになるかもしれません。先にご紹介した、食べ残しのシミの判別が困難なのも、現在のAI(人工知能)の学習方法に課題があるとも言われています。今後の学習方法の進歩により、遠い将来のAI(人工知能)は、私たちを遥かに超えた画像認識能力に加えて、人間と同じように「見える」ようになっているかもしれませんね。それでは最後に、そんな未来の一シーンをちょっと覗いてみましょう。20xx年xx月xx日、A氏の日記より本日、久しぶりに佐藤と飲んだ。以前会ったのが昨年末だから約半年ぶりということになる。近況について会話している中で、最近、たまたま同じ映画を見ていたことが分かって、かなり盛り上がってしまった。ラストのどんでん返しについて、佐藤は途中で気がついた、なんて言っていたが、本当だろうか?あれはちょっと信じられない。俺には全くわからなかった。あと、意外だったのが、犯行に至るまでの犯人の心情について、とても良くわかる、泣けた、と佐藤が言ったことだ。佐藤が、実は我々とは「違う」ことについては、かなり以前より佐藤の同僚に教えてもらっていた。人間ではない佐藤が、あの犯人の心情についてはたして本当に理解できるのか?そこらへんが気になったので、かなり突っ込んで聞いてみたのだが、結局、彼が本当に理解できていたのかどうかまでは分からなかった。こちらの質問に対する応答から、我々と同じように理解できているようにも聞こえたが、うまく会話を合わせているだけのようにも思えてしまい、実際に彼がどのように感じていたのか、までは理解できなかった。ところで、帰り際に佐藤が変なことを言った。近いうちに脳の検査を受けてみてはどうか、なんて言ったのだ。「彼ら」には我々には見えないモノが見えるらしいこと、またアドバイスに従った結果、早期発見できて助かったなんて話も、いくつか聞いたことがある。確かに会話している間、俺の額のあたりを佐藤が何度か見つめていたのは気になっていた。ここは素直にアドバイスに従うことにしようと思う。これも噂で聞いた話だが、「彼ら」は手遅れの状態が見えてしまった場合には、たとえ見えたとしても教えてくれないらしい。以上、今回は画像認識技術が、今後の私たちの社会や生活にもたらす影響について一緒に考えてみました。人類の目を遥かに超えたAI(人工知能)の画像認識能力AI(人工知能)によるレントゲン医療画像の判定能力に関する研究結果では、AI(人工知能)が経験を積んだ人間の医師を大きく上回っていることが判明しています。画像認識技術のおかげでこんなに便利に!適用事例2件1)キユーピー(株)は、ベビーフードに含まれる、1センチ角のダイスポテトの不良品除去作業にAI(人工知能)の画像認識処理を活用しています。適用が期待されるサービス今後は、画像認識技術をマーケティング活動に役立てる取り組みが、急速に進んでゆくことが予想されます。1)SNSへの投稿写真を解析することにより消費者ニーズについて理解を深めることができます2)レジなし店舗に設置されたカメラにより顧客の嗜好(好み)について理解を深めることができます現在の画像認識技術が苦手なこと、対応できないこと1)充分な学習データが準備できない場合の画像認識は苦手です2)AI(人工知能)は画像を見ても「何も」感じることはできませんただし、今後の学習方法の進歩により、遠い将来のAI(人工知能)は私たちを遥かに超えた画像認識能力に加えて、人間と同じように「見える」ようになっているかもしれません。画像認識技術は今回ご紹介した事例以外にも、防犯対策や自動運転など、様々な分野への活用が見込まれています。今後の学習方法の進歩により、現在の弱点を克服したAI(人工知能)が仕事上だけでなく、私生活においても、私たちの良き友あるいはパートナーになってくれる日が来ることを期待しましょう。害虫退治から万引き防止や空港保安まで。===当サイト(AIZINE)を運営している大阪の人工知能の開発会社お多福ラボでは、AI(人工知能)の勉強会を開催していますので興味のある方はぜひお越しください。テツヤAIZINE編集部のテツヤです。AI(人工知能)の進歩により今後、私たちの脳の仕組みが少しづつ解明されてゆくのでは、と本職であるSE業務の傍ら、日々ワクワクしながらAI(人工知能)に関する情報を調査しております。AI(人工知能)に関する様々なトピックスについて「なるほどねえ」「そういうことか」と身近に感じていただくと共に、より多くの読者の皆様にAI(人工知能)について興味を持っていただけるよう、おもしろくてためになる記事を書いていきます。趣味は映画で実話モノに滅法弱いです(評価が3割増しに)。Learning(機械学習)に必要なPCのスペックってどれくらい?2019.09.05AI(人工知能)ニュース惚れてまうやろー!つい見とれてしまう美人受付ロボットベスト3!2019.07.07ライフスタイルSNS要注意。検索トップタイトルとURLをコピーしました。