画像解析技術は、数十年前から生活の中で利用してきました。
代表的な例は、バーコードです。バートスペースの組合せにより、数字や文字などを機会が読み取れる形で表現したものです。
このように、ある規則に沿って画像を判断する画像解析が多く使われてきました。
現在、活用の幅が広がっている身近なAI画像解析がどのようなシーンで使われているのかご紹介します。
パン認識レジ
トレイ上のパンの種類・値段をカメラで一括識別します。
人件費縮小・レジ打ち時間の短縮・スタッフの即戦力化・POSデータ分析が可能となりました。しかし、現状ではこれらの技術が100%の精度を出すのは難しいため、AIと人間の役割分担を考えていくことが重要となっている。
医療
画像診断で異常パターンをAIが画像から検出します。
診断の見落としのリスクを低減可能となりました。X線の写真の解析では、かなりの精度で異常検出ができるようになってきています。
観光業
監視カメラ映像から人の流れの可視化や混雑状況を判断し、混雑具合を判断することが可能となりました。
また、法務省入国管理局では、外国人の入国手続きにより多くの人員を割く必要があり、そのためには日本人帰国者の入国手続きを簡素化する必要があるため、顔認証ゲートの導入に踏み切りました。現在では全国7か所の空港（羽田、成田、中部、関西、福岡、新千歳、那覇）で計209式が導入され、日本人の出帰国手続きや外国人の出国手続きの審査がスムーズとなりました。
交通・運輸業
ドライブレコーダーの映像解析で道路上の障害物や異常を検知。事故予防に活用可能となりました。
豊田合成株式会社は、各運航路線の担当者が荷台の空間を目視で確認していたため、判断基準にばらつきがあり、確認範囲が全体の5％程度となっていたため、算出精度の向上が課題となり、カメラとAIで自動化するシステムを開発しました。
これにより、すべて同一基準で算出が可能となり、データ収集も24時間可能となりました。さらに、データに基づき、低積載の路線・便を抽出することができるようになり、高積載化で便数を減らすことができ、年間約4,400便削減（140トンのCo2削減）の見込みができました。
製造業
検査工程の自動化。欠陥品を自動選別し、作業の効率化が可能となりました。
「Tuna scope」は天然マグロの品質を判定する画像認識システムで、電通と電通国際情報サービス、双日が開発しました。マグロの目利きは最低10年はかかるとのことです。しかしマグロの目利きができる熟練者は全盛期の半分にまで減少しております。焼津の水産工場では、「Tuna scope」は、キハダマグロの尾の断面約4,000本のマグロの断面画像を収集。これらをマシンラーニング（機械学習）でAIに覚えさせ、たった1か月で目利きのノウハウを取得させました。
精度は、その道35年の職人と約85％の一致でした。
セキュリティ
監視カメラと画像解析を組合せ、防犯効果を高め、人員削減も可能となりました。
また、顔認識技術は、不正アクセスや詐欺行為の防止にも役立っています。ATMやオンラインバンキングでの本人確認手段として、セキュリティの向上に貢献しています。技術の進化により、より高速かつ正確な個人識別が可能となり、セキュリティシステムの信頼性が高まっています。
これから先も、AIカメラは発展し、更に社会にはなくてはならないものになることでしょう。