アナリストオピニオン

2018.07.25

画像認識技術はなにができる？AI技術のビジネスへの活用法

2018年6月に調査レポート「2018 AI技術の活用実態と将来展 望－画像認識、会話AIなどの動向－」を発刊した。当レポートで取り上げた画像認識技術について、具体的な適用分野を考えていきたい。

画像認識は、AI技術の中でも技術の進歩が目覚しい分野の一つである。AIによる画像認識は人の目視を上回ることができるほど精度が高まっている。その理由はディープラーニングの貢献にある。AIにブレイクスルーをもたらすと目されるディープラーニングだが、画像認識の領域においてはすでに目覚しい成果をあげている。
以下の図は、米国の複数の大学が共同で開催する画像認識コンテスト「ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）」で画像分類精度においてトップとなったチームの結果である。2012年にディープラーニングが利用されることによりエラー率が大幅に低下し二位以下のチームに大差をつけた。その後すべてのチームがディープラーニングを活用するようになり、2017年ではエラー率2.3％の精度をあげている。同タスクにおける人間の誤り率は約 5.1% であるとの参考値が示されており、人間よりエラー率が低く認識精度が高い。

【図表：ILSVRCでの画像認識エラー率の推移】

出所：ILSVRC

この先にポイントになってくるのは、画像認識がどのような業種、業務に適用されていくかであろう。ここでは矢野経済研究所が想定する代表的なユースケースを紹介する。より詳細なユースケース一覧はレポートに掲載しているのでご覧いただきたい。

【図表：画像認識のユースケース】

矢野経済研究所作成

画像認識によって「画像（映像）に写っているものが何かを判別する」「画像（映像）から目的のもの（不良品、不適切画像など）を見つける」などを自動 的に行えるようになる。他のAI技術と比べても、実導入の事例が増えるなど着実に実績が上がっている分野といえる。スマートフォンの普及、監視カメラの設置 拡大などによって、分析対象となるデータが急速に増加していることも追い風となっている。
2018年以降は適用分野の開拓と定着が進み、参入プレイヤーの増加とアプリケーションやサービスの種類の増加も期待される。

【図表：画像認識市場拡大の背景】

矢野経済研究所作成

関連リンク

■レポートサマリー
●中国AI市場に関する調査を実施（2020年）
●店舗向け画像解析ソリューション市場の調査を実施（2021年）
●国内工場・製造分野での次世代モニタリングシステム普及率を予測（2018年）

■アナリストオピニオン
●あなたの企業はAIを使っている？「導入率2.9％」の実態と普及に向けた課題
●ブームの最中にあるAI（人工知能）　2017年～2020年の真の実用性を考える
●人工知能はビジネスをどう変える？　AI社会の到来を分野別に予測

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