機械学習における画像分類とは？導入された事例と学習方法も解説

機械学習が用いられた画像分類は、すでに私たちの生活の中に活用されています。

顔認証機能から商品検索画像の照合まで、画像分類の用途はさまざまです。

機械学習における画像分類をビジネスに取り入れられれば、業務の効率化だけでなく、コスト削減にもなる可能性があります。

本記事では、機械学習における画像分類の概要から導入事例、学習方法までを紹介します。

これから機械学習を業務に取り入れようと検討している方は最後までご覧ください。

機械学習における画像分類とは？

機械学習における画像解析には主に以下の2つがあります。

画像分類は、何が写っているかを判断し、画像を分類する解析方法です。

例えば、リンゴやミカン、モモの画像を機械学習により取り込んだあとに、新たにリンゴの画像を読み込ませると、自動でリンゴのカテゴリーに分類します。このような作業が画像分類です。

画像検出は、画像の中のどこに何が写っているかを判断する解析方法です。

例えば、カメラの顔認識機能がその一つです。

カメラで人を撮影する時に、顔を認識して、どこに顔があるかを検出する機能にも画像検出が使われています。

今回紹介する画像分類は、商品画像や人物を種類別に分類するために使われる技術です。

画像分類の流れ

実際に、機械学習における画像分類がどのような工程で解析されているのかを紹介します。

機械学習における画像分類の工程は、以下の4ステップです。

機械学習はデータを用意すると、その後の工程は自動的に処理してくれます。

それぞれの工程を細かく解説します。

①データを用意する

まずは、分類したい画像のデータを大量に準備します。

分類したいカテゴリーごとに複数の画像を用意し、コンピュータに読み込ませます。

データの量が多いほど、正確に分類できるので、画像はできるだけ大量に用意しておきましょう。

②特徴を学習

それぞれの画像データをコンピュータに学習させて、特徴を解析します。

画像の色や形、パーツの配置などの特徴をベクトルの数値や色のデータからカテゴリーに分類します。

この工程で機械学習が使われており、コンピュータが画像を分類できるようになるのです。

③データ上にある画像と比較

特徴をコンピュータが学習できたら、新たな画像データを読み込ませ、学習した特徴と比較して、画像を分類します。

例えば、リンゴとミカン、モモの画像を分類するとした時に、赤くて、丸く、茎が付いているリンゴの特徴を画像から読み取り、画像を分類します。

このように、画像分類は、特徴を学習することにより、新たに読み込んだ画像をカテゴリー別に分類します。

④画像を分類する

画像の特徴からカテゴリー別に分類したら、画像分類の工程は完了です。

新しい画像を読み込ませていくことで、さらに学習していくため、正確に分類できるようになります。

データ量が増えていくことで、画像分類の精度が上がるのは機械学習のメリットです。

画像分類を導入した事例

機械学習による画像分類は、すでにたくさんのビジネスに応用されています。

そこで、ここでは画像分類の導入事例を３つ紹介します。

画像分類が導入された主な事例は以下の３つです。

それぞれの事例を簡単に解説します。

空港に設置された顔認証システム

パナソニックは、画像分類を用いた顔認証システムを空港に導入しました。

パスポートに登録された顔写真をコンピュータに学習させて、空港のゲートで顔をカメラに見せるだけで認証が可能です。

この技術を導入したため、人の手で一人一人確認していた作業が効率化され、空港での待ち時間も大幅に短縮されています。

製品分類

機械学習による画像分類は、製品の検品にも使われています。

正しい製品の画像をコンピュータに学習させておき、完成した製品の画像を読み込ませていくことで、欠陥品かどうかを分類できる仕組みです。

他にも、パンの販売所のレジで製品画像を読み込ませることで分類し、値段を算出する技術にも画像分類が使われています。

ECサイトの画像分類

中国の大手ECサイトでは、数ある商品の中から目当ての商品を絞らせるために、画像分類のシステムを導入しました。

欲しい商品の画像をアップロードすると、その商品と似た画像を検索し、表示するシステムです。

他の検索サイトでも、画像分類の機能を使い、画像で検索するサービスを展開しています。

画像分類に必要な知識

画像分類をビジネスに導入するためには、機械学習の知識が欠かせません。

機械学習による画像分類を習得するために必要な知識は主に以下の2つがあります。

それぞれの必要な知識について紹介します。

機械学習の基礎

機械学習による画像分類を習得するためには、まず機械学習の基礎を理解しておかなければなりません。

機械学習の基礎の中でも、コンピュータに命令するプログラミング言語のPythonは学習必須です。

画像分類を実装するためには、フレームワークを使う方法が多いですが、そのフレームワークを使うためにもPythonの理解は必要です。

Pythonの基礎とフレームワークの使い方を学習しておくと、画像分類のスキルは習得しやすいでしょう。

数学や統計学

機械学習を使い、ビジネスに応用するためには、数学や統計学の知識が必要です。

機械学習を実装するためには、数学の「微分・積分」、「線形代数」、「確率・統計」の理解が必要になります。

機械学習によって導き出されたデータを解析するためには統計学の知識が必要になるでしょう。

機械学習はプログラミング言語を学習するだけでは、使いものにならないことは理解しておきましょう。

機械学習の基礎を学ぶ方法

画像分類を習得するために必要な機械学習の基礎を学ぶ方法は以下の３つがあります。

それぞれの方法のメリット、デメリットを交えて解説します。

独学

Pythonなどのプログラミング言語を習得する方法として、独学で学ぶ人は少なくありません。

動画や書籍に数多くの情報が溢れているため、上手に情報収集ができれば、独学でもプログラミング言語の習得は可能です。

独学でプログラミングを学ぶメリットは、時間に縛られず、好きな時間に学べることです。

特に仕事をしながらプログラミングを学ぼうとすると時間に制約があるため、時間を気にせず自分のペースで学べる独学は良い方法と言えるでしょう。

しかし、独学には挫折しやすいデメリットがあります。時間が自由である反面、勉強しなくても誰にも指摘されないからです。

さらに、目的のシステムを構築するために何を学べば良いかわからずに挫折することもあります。

目的が明確で、自己管理を徹底できる人は独学で学んでも問題ないでしょう。

専門学校

機械学習やプログラミングを学ぶ方法として、専門学校に通う選択肢があります。

専門学校は、プログラミングの基礎だけでなく、機械学習全般を学べるメリットがあります。

しかし、専門学校に通うとなると、高額な授業料と時間の制約があるため、会社で働きながら学ぶ方法としてはあまり適していないと言えるでしょう。

プログラミングスクールや家庭教師

機械学習の基礎を学ぶ方法として、プログラミングスクールや家庭教師を活用する方法があります。

プログラミングスクールは、一定期間に集中してプログラミングの基礎から開発まで学べます。授業料が高いデメリットがありますが、働きながらでも受講できるため、社会人に適した学び方です。

また、働きながら学ぶ方法として家庭教師を活用する方法があります。家庭教師は、自宅で学べるため、仕事終わりに自宅で受講できます。現在はオンラインで受講できるため、好きな時間に学べるメリットがあります。

働きながら機械学習の基礎を学びたいのであれば、プログラミングスクールか家庭教師を活用する方法が最も適していると言えます。

「Tech Teacherで！～家庭教師ならではの３つの魅力～」

 

まとめ

機械学習における画像分類は、すでにさまざまなビジネスに取り入れられています。

顔認証システムから検品作業まで、機械学習でできる作業は増えつつあるため、これからも発展していく技術といえるでしょう。

機械学習の技術をいち早く取り入れられれば、業務を効率化して、コスト削減に貢献できる可能性は十分にあります。今のうちに自社で機械学習を構築できる人材を育成していくと、さまざまな場面で活躍してくれるでしょう。

そのためには、機械学習を学ぶ必要があります。働きながら機械学習を学ぶには、プログラミングスクールや家庭教師を活用する方法がおすすめです。

特に家庭教師は、仕事終わりに自宅で学習できるため、非常に有効です。

機械学習はまだまだこれから発展していく技術ですので、今のうちに技術を習得しておきましょう。