本記事では、機械学習を利用した動画解析の仕組みや必要な知識やスキルについて解説しています。ぜひ参考にしてください。
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そもそも機械学習と動画解析とは
そもそも機械学習と動画解析について分からないことが多いと思います。そこでここでは、機械学習と動画解析について基本的なことを解説していきます。
機械学習とは
機械学習とは、データ分析を行うために利用する手法の1つであり、データをもとに機械が自動的に学習する方法です。機械学習を語るうえで欠かせないものとして、「人工知能（AI）」と「ディープラーニング」があります。ディープラーニングについてはこの後の項目で詳しく解説しています。
人工知能（AI）とは、人間の知能を人工的に模して構築したソフトウェアのことであり、人工知能（AI）の構築に機械学習が欠かせません。この機械学習は、近年急激に発展を遂げている分野であり、学習した成果をもとに高度な予測や判断を行えるようになりつつあります。また、正しく予測や判断が行えるようになることで、結果的に人工知能は高性能に進化していきます。
人工知能の構築に必要になる機械学習には、いくつかの学習パターンやルールがあります。この機械学習の学習パターンやルールによって、人工知能の能力が変わってきます。機械学習の学習パターンやルールは以下の通りです。
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 強化学習
それぞれ解説していきます。
教師あり学習
機械学習の教師あり学習とは、あらかじめ入力と出力のデータがそろっている、データから推計を行うための方法です。その特性上、天気予報や価格の予想などで利用されます。
教師なし学習
機械学習の教師なし学習とは、入力データからデータの構造を解明する方法です。先ほど解説した教師あり学習では、出力データがあるため、予想が容易に行えました。しかし、教師なし学習では、出力データがないため、各データを分析し、分類わけすることでデータ間のつながりを推測します。
強化学習
機械学習の強化学習とは、機械自身が考え、結果の精度を高めていく方法です。例えるなら、人間が自ら考え行動し、より良い結果につなげていくようなことになります。
3つの機械学習の学習方法は、全て結果を予測し、導き出された結果をもとにより良くなるようにインプットしていくことが目的になっています。この3つの学習方法により、予測の精度が高まることで、さまざまな分野で機械学習が活用されていきます。また、精度の高い機械学習により、従来にはない新たなサービスの開発などにもつながります。
動画解析とは
動画解析とは、映像をコンピュータで分析・処理することで、映像から特定の情報を取り出す解析方法です。この動画解析は、従来人間の手によって分析・処理を行っていたため、時間がかかってしまうことが問題点でした。しかし、先ほど解説した人工知能（AI）を活用することで機械が自動的に動画解析を行えるようになり、現在多くのシーンで利用されるようになりました。
動画解析が利用されるシーンの例を挙げると、スマホやパソコンの顔認証機能や事故の際の原因調査などです。また、人工知能（AI）の精度が高まることで、動画解析の精度も高まります。
機械学習を利用した動画解析の仕組み
解析は、人工知能（AI）を利用することで効果的に行うことが可能です。この人工知能（AI）の構築には、ディープラーニングを用いた機械学習が必要不可欠になります。機械学習を利用した動画解析は、「ディープラーニング」という手法を用いて行われることがほとんどです。
また、その他にも動画解析には「分類」や「検出」、「特徴量」といった専門用語を理解する必要があります。まず、機械学習を利用した動画解析の仕組みを解説し、その後、専門用語について詳しく解説します。
機械学習を利用した動画解析の仕組みは、ディープラーニングという手法を利用し、映像に映っているものについて詳しく解析していきます。動画解析を利用することで例えば、車が映っている映像を動画解析した際に「車が何色なのか」、「車の車種は何なのか」などの疑問を解明できます。
人工知能（AI）による動画解析の手順は、まず映像に映るものの分類をしていきます。その後、分類したものが映像のどこに映っているのか検出することで動画解析を行います。
映像内のものを分類、検出する方法として、人工知能（AI）は、映像内の特徴量の発見を行っています。特徴量を人工知能に記憶させるために機械学習が存在しており、ディープラーニングという手法で行われています。
イメージしにくい方は、車と人間を知らない状態で、車と人間の特徴を理解するためそれぞれの映像を多く見ることを想像してください。多くの映像を見ることで車と人間の特徴の違いを理解できるようになり、それぞれを分類できるようになります。
このようなことをディープラーニングを活用し、人工知能に記憶させることで、動画解析が行われています。それでは、機械学習を利用した動画解析の仕組みを理解するうえで必要な専門用語について詳しく解説していきます。
ディープラーニング
ディープラーニングとは、深層学習と言われることもあり、人間の脳のような働きをする機械学習の手法です。ディープラーニングには、ニューラルネットワークという脳の神経回路の仕組みを模した層が利用されます。ニューラルネットワークの層を多く積み重ねることがディープラーニング（深層学習）の名前の由来になっています。現在開発されている人工知能（AI）の多くがディープラーニングという機械学習により、構築されています。
分類
動画解析の分類とは、映像に何が映っているか理解することです。例えば、映像に映っているものが車なのか人間なのか判断することです。そのため、分類の精度を高めることでより良い動画解析が行えるようになります。
検出
動画解析の検出とは、映像のどこに映っているのか理解することです。分類によって何が映っているか解明できたとしてもどこに映っているのかは解明できません。そのため、検出を行うことで映像のどこに何が映っているのか解明できるようになります。
特徴量
特徴量とは、動画解析を行う際に利用した規則性のことです。この規則性とは、動画解析の際に分類や検出を行うために活用した車や人間などの多くの映像のことです。そのため、特徴量は動画解析を行う対象によって異なります。
機械学習を利用した動画解析に必要な知識・スキル
機械学習を利用した動画解析には専門的な知識やスキルが必要不可欠になります。そこでここでは、機械学習を利用した動画解析に必要な知識やスキルについて解説していきます。必要な知識やスキルは以下の通りです。
- 機械学習についての知識
- プログラミング
- データベース
- 環境構築
- データの整理・処理
- データの分析・可視化
- フレームワーク・ライブラリ
- 統計・数学
機械学習についての知識
機械学習の基本的な知識やスキルがなければ、機械学習を利用した動画解析を行うことは不可能です。そのため、ディープラーニングや分類、検出、特徴量といったものを理解しておきましょう。
プログラミング
機械学習を行う際にプログラミング言語を利用します。特に「Python」についての知識やスキルがなければ機械学習を行うことは不可能です。そのため、まずは「Python」を学習してみてください。また、「Python」は情報量が多いプログラミング言語であるため、比較的学習しやすいです。
データベース
機械学習を行う際には大量のデータを利用することになります。そこで、データベースを利用することで大量のデータを安全に管理できるようになります。そのため、データベースの知識を身に付けることが重要です。
環境構築
機械学習を利用した動画解析を行う際にデータ分析の環境を整える必要があります。そのため、作業環境やインフラの構築を行えるようにしておくことが重要です。
データの整理・処理
機械学習を利用した動画解析では、多くのデータを利用するため、正しく整理・処理を行わなければ、業務の効率が悪くなってしまいます。
また、精度の高い機械学習を行う場合には、ミスにつながってしまいます。そのため、データを正しく整理・処理できるようにしましょう。特にデータの表記のずれなどに注意してください。
データの分析・可視化
データの分析を行うことで機械学習の結果を知ることができます。また、機械学習の結果を可視化することで傾向などの調査が行えます。そのため、機械学習を利用した動画解析を行おうと考えている方は、データの分析・可視化を習得しましょう。データの可視化では、「R言語」を利用することで効率的に行えます。
フレームワーク・ライブラリ
フレームワークやライブラリは骨組みのようなものであり、利用することで、作業の工数を削減できるようになります。そのため、プログラミングや機械学習の環境構築を効率よく行えるようになります。
https://www.tech-teacher.jp/blog/framework-machine-learning/
統計・数学
機械学習を利用した動画解析では大量のデータを扱います。その際に大学卒業レベルの統計学や数学の知識が必要になります。また、機械学習を利用した動画解析の内容によっては、さらに専門性の高い知識が必要になります。
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本記事では、機械学習を利用した動画解析の仕組みや必要な知識やスキルについて解説しました。機械学習について興味がある方は参考にしてください。
