画像認識AIとは？開発にかかる費用や手順をわかりやすく解説

近年、AI技術の進化により、さまざまな業界で画像データを解析・判別する「画像認識AI」が注目されています。画像認識AIの活用することで、業務上にさまざまなメリットをもたらすことが可能です。

本記事では、画像認識AIの基本的な仕組みや主な活用分野に加え、開発ステップや費用感、開発企業の選び方について解説します。画像認識AIの開発・導入を検討している場合は、ぜひ参考にしてください。

画像認識AIとは？

近年、画像認識AIがさまざまな業界で活用されています。この章では、画像認識AIの特徴や活用分野について紹介します。

また、以下記事ではAIの開発手法や、AIを活用したシステム開発事例を紹介しています。あわせてご覧ください。

→ AI開発の主な手法とは？開発に必要な言語やAIを活用したシステム開発の事例も紹介 – トッパジャパン株式会社

画像認識AIの定義と特徴

画像認識AIは、ディープラーニングをはじめとする機械学習技術を活用し、画像データを解析・分類するAIの一分野です。CNN（畳み込みニューラルネットワーク）というモデルが主に使われ、画像内の特徴（エッジ、形状、色、模様など）を自動的に抽出し、対象の物体を認識します。

主な特徴は以下の通りです。

• 特定のタスクでは人間と同等以上の視覚認識を実現できる
• ルールベースでは困難だった内容も識別できる
• リアルタイム処理ができる
• 学習データの量と質が精度に大きく影響する

画像認識AIは、従来の画像処理技術とは異なり、ルールを教えるのではなく大量のデータから自ら学習する点が最大の強みです。

画像認識AIの主要な活用分野

画像認識AIは、さまざまな業界で業務効率化や品質向上、コスト削減などに貢献しています。主な活用分野は以下の通りです。

対象を見る・判別する工程を画像認識AIが代替することで、人手不足の解消や業務の省力化・高度化を実現しています。

また、以下記事ではAI導入に強い開発会社やAIの導入事例について紹介しています。あわせてご覧ください。

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画像認識AIの開発ステップ

画像認識AIを効果的に導入・活用するには、目的の明確化から運用までのステップを体系的に進める必要があります。以下では、PoC（概念実証）から本番導入までの一般的な開発フローを5つのステップに分けて解説します。

ステップ1：目的の明確化

まずは、「画像認識AIで何を実現したいのか」を明確にしましょう。画像認識AIの活用目的は、以下のようなものが考えられます。

• 製品の外観検査を自動化したい
• 医療画像から疾患を検出したい
• 顔認証による入退室管理を導入したい

この段階で、精度・処理速度・導入コストなどのKPIも設定しておくと、その後の評価や改善がスムーズになります。また、「リアルタイム処理が必要か」「誤認識が許容されるか」など、システム要件も併せて整理しましょう。

ステップ2：学習データの収集・前処理

画像認識AIの精度を左右するのが、データの収集・処理フェーズです。対象となる物体やシーンを撮影した画像を集め、「どこに何が写っているか」といった情報を付けていきます。

データの収集・前処理作業が雑だったり偏りがあると、AIが誤った学習をしてしまい、現場で期待される性能を発揮できない可能性があります。画像のサイズや形式をそろえるといった前処理も含めて、丁寧なデータ整備が求められます。

ステップ3：アルゴリズム・モデルの選定

実際に使用するAIモデルを決めていきます。画像内の物体をただ分類したいのか、複数の物体を検出したいのか、あるいは画像を細かく領域ごとに分けたいのかによって、選ぶべきモデルが変わります。

処理スピードを重視するなら軽量なモデル、精度を追求するなら深層ネットワークを採用するなど、要件に合わせた技術選定が不可欠です。既存の学習済みモデルをうまく活用することで、開発期間を短縮することも可能です。

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ステップ4：学習・検証・改善

モデルを選んだら、収集したデータを使って学習を行い、その結果を検証していきます。予想通りに機能するか、誤認識や見逃しが多くないかを確認し、必要に応じてモデルの調整やデータの追加を行います。

このプロセスは一度で終わるものではなく、精度を高めるために何度もトライアンドエラーを繰り返すのが一般的です。現実の業務で通用するAIに仕上げるための、非常に重要な段階です。

ステップ5：本番運用・推論環境の構築

最後に、学習済みのモデルを本番環境で運用できる形に整えます。クラウド上でAPIとして動かすケースもあれば、現場に設置したカメラと連携させてリアルタイムで処理することもあります。

どのような環境で動かすかによって、必要な処理速度やシステム連携の仕様も異なるため、AIの運用に最適な環境を検討・選定しましょう。また、運用後も継続的にデータを収集して再学習を行うことで、AIの精度を維持・向上させていくことが大切です。

また、以下記事ではAI開発に強い企業を26社厳選しています。あわせてご覧ください。

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画像認識AI開発の費用

画像認識AIの開発費用は、プロジェクトの規模や目的、求められる精度によって大きく変動します。単に既存のモデルを活用して簡易なプロトタイプを作る場合と、現場の運用に耐える高精度なAIシステムを一から構築する場合とでは、必要な工程やコストがまったく異なります。

PoCの価格帯は、小規模案件であれば数十万程度から実施できるケースもありますが、業務での本格的な運用を前提とした開発になると、約100万円〜数千万円規模になるケースも珍しくありません。

費用に影響する主な要因としては、以下のようなものが挙げられます。

• 学習データの量と質
• 精度要件
• 推論環境の構築
• UI/UXの整備や他システムとの連携

また、自社内での開発か外注かによっても費用構成は異なります。自社にエンジニアがいれば外部委託費用を抑えることは可能です。しかし、画像認識AIの開発には高度な専門知識と実装スキルが求められるため、十分なスキルをもつ人材が社内に在籍している企業は多くありません。

外部の専門人材に依頼する場合はコストが発生しますが、実績のあるパートナーに任せることで、開発のスピードや精度を高められるという大きなメリットがあります。結果的に、全体のプロジェクト効率や品質を考えると、外部の力を活用するほうが有効なケースも多いため、総合的な視点での判断が重要です。

最初から大規模開発に踏み切るのではなく、まずは小さなスケールでPoCを実施し、費用対効果や技術的実現性を確認したうえで本格展開するのが、現在の主流の進め方といえるでしょう。

また、以下記事ではAI開発の費用相場やコストを抑えるコツについて紹介しています。あわせてご覧ください。

→ AI開発の費用相場を解説！費用を抑えるコツやおすすめの開発企業も紹介 – トッパジャパン株式会社

画像認識AIの開発企業の選び方

画像認識AIの導入を検討する際、多くの企業が直面するのが「どの開発会社に依頼すべきか」という課題です。AIは専門性が高く、開発会社によって得意分野や実績が大きく異なるため、安易に価格だけで判断すると期待した効果を得られない場合があります。

まずは、その会社が画像認識に関する実績を持っているか確認しましょう。AIには自然言語処理、音声認識、レコメンドエンジンなどの分野があるため、「AI開発ができる＝画像認識に強い」というわけではありません。

過去に画像分類や物体検出、姿勢推定、外観検査などのプロジェクトを手がけている企業を選ぶことをおすすめします。

また、課題整理や要件定義の段階から伴走する体制があるかどうかも確認しましょう。AIは、要件定義が甘いまま開発に進むと、「現場で機能しない」「期待値よりも精度が低い」といった結果になりがちです。

ヒアリングを丁寧に行い、PoCから段階的に進めてくれる企業であれば、リスクを抑えて開発を進めやすくなります。

さらに、アノテーション（データのラベリング作業）や学習用データの取り扱いに対応しているかもチェックしておきましょう。画像認識AIの精度はデータの質によって大きく左右されるため、データ整備を支援してくれるかどうかは大きなポイントです。

また、運用後のことも視野に入れておく必要があります。モデルの劣化や仕様変更に対応するためには、保守・再学習・改善の体制があるかも確認しておくと安心です。

特にクラウド環境での運用や、エッジデバイスとの連携といった技術的な要件がある場合は、それらに精通したエンジニアが在籍しているかを見極めることが大切です。開発費用だけに注目せず、実現可能性や現場での活用まで見据えた提案力を備えたパートナーを選ぶことが、画像認識AIの導入を成功に導く鍵となります。

また、以下記事ではAI開発で利用可能な補助金や申請のポイントについて紹介しています。あわせてご覧ください。

→ AI開発で活用できる補助金4選｜申請のコツと最新制度の探し方を解説 – トッパジャパン株式会社

まとめ

画像認識AIは、視覚的な判断を必要とするさまざまな業務を自動化・高度化する強力な技術です。正しいステップを踏んで開発を進め、目的に適したAIモデルと信頼できるパートナーを選ぶことで、自社の課題解決に大きく貢献する可能性があります。

まずはPoCから小さく始め、費用対効果や運用環境との適合性を検証しながら段階的に導入を進めることが、成功への近道です。業務の精度やスピードを向上させたい企業にとって、画像認識AIは今後ますます欠かせない選択肢となっていくでしょう。

トッパジャパンはオフショア開発サービスを活用したAI開発を得意としています。高品質でコストパフォーマンスの高い画像認識AIの開発を検討している場合は、ぜひお気軽にご相談ください。

この記事の著者

トッパジャパン

ベトナムの優秀な開発チームによるオフショア開発サービスを提供している開発会社。国内基準のコミュニケーション・品質・対応を重視し、幅広いスキルを持つエンジニアが高品質で安心な開発を実現。柔軟性とコストパフォーマンスを両立したサービスで、お客様のニーズにお応えしています。

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