AI画像認識の企業事例10選を紹介！得意分野や導入メリットなども解説

AI画像認識とは

AI画像認識とは、画像データの読み取りと物体の識別をAIに任せる技術です。大量の画像データをAIが取り込み、物体の特徴や色の組み合わせを学ぶことで、物体検知と識別の同時処理を実現できます。

複雑な情報処理を実現しているのは、ディープラーニングと呼ばれる学習手法です。ディープラーニングは、人間の脳内にある神経同士のつながりを模倣したニューラルネットワークを採用した学習手法になります。

神経同士のつながりを強くし、神経回路を構成するネットワークも厚くすることで、情報処理のスピードや正確性を高める仕組みです。

データ処理のスピードと画像解析の精度向上にともない、AI画像認識はさまざまな分野で活用されています。

AI画像認識が得意とする分野

AI画像認識は学習した内容を正確に再現する能力に優れています。以下4つが得意分野です。

AI画像認識の導入によって、どのような効果が期待できるかをみていきましょう。

顔認識

顔認識は画像データから人間の目や鼻、口など、特徴的な部分を抽出し、人間の顔かどうかを識別する技術です。画像に映った表情から年齢や性別も識別できます。

顔認識の技術を実用化したのが顔認証です。あらかじめ顔写真を登録しておくと、AIが画像で読み込んだ表情とデータベースでの顔写真を比較し、本人かどうかを識別します。

顔認証が活用されている用途を以下にまとめました。

日々の生活で利用する機会も多く、すでに生活の一部に根付いているといえるでしょう。

文字認識

文字認識は、手書き文字や印刷された文字を読み取り、テキストデータへ変換する技術です。テキストデータとして読み込むため、紙の劣化や紛失を気にする必要はありません。

読み込んだデータはオンラインストレージに保存され、必要な情報を好きなタイミングで確認できます。過去に作成した書類をオフィスに保管しておく必要もありません。ペーパーレス化を促進し、管理コストの大幅な削減が可能です。

近年は翻訳技術と組み合わせたシステム開発も進んでおり、活用の幅が広がっています。今後の動向が楽しみな技術の1つです。

物体検知

物体検知とは画像や動画内から特定の物体を検出し、検出した物体が何かを識別する技術です。従来、AIにとって画像データから特定の物体の存在を認識する技術、物体が何かを識別する技術は別々のプロセスでした。

現在は技術の発達によって物体認識と識別処理を同時におこなえます。たとえば、特定の物体が段ボールの中に入っていても物体のサイズや個数の自動算出が可能です。

物体検知の活用事例を以下にまとめました。

自動運転や医師の画像診断など、現在メディアで注目されている事例も多数含まれています。今後、どのように実用化が進んでいくのか動向に注目しましょう。

画像生成

画像生成は、実在の有無を問わず人物像や風景画を生み出す技術になります。GAN（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）と呼ばれる技術で、大量の画像データをAIが学習し、疑似的な画像を生み出す仕組みです。

画像生成は、洋服やアクセサリーなどを販売する企業に導入されています。GANを活用してプロモーション用の画像を作れば、実在のモデルやスタジオを手配して映像を撮影する必要はありません。

ただし、ディープフェイクによって犯罪に悪用される可能性も十分に秘めています。法整備やモラルの浸透を含め、本格的な実用化には課題が多い領域です。

AI画像認識を活用した企業事例10選

顔認識や物体検知など、画像データから情報を正確かつ瞬時に見極められる点がAI画像認識の特徴です。AI画像認識の特徴を活かせる分野で、すでに実用化を進めている企業も珍しくありません。

AI画像認識を活用した事例を10個紹介します。

労働力不足や人件費高騰に悩む企業は参考にご覧ください。

コンビニでの飲料補充（株式会社ファミリーマート）

1つめの事例は、株式会社ファミリーマートがコンビニでの飲料補充にロボットを導入した事例です。ロボットはAI画像認識技術を搭載しており、冷蔵庫内の空きスペースを自動で検知し、飲料を随時補充します。

AI画像認識技術を搭載したロボットの導入によって、1店舗あたり約2割の作業時間削減に成功しました。同社の店舗は冷蔵ケースの設定温度が低く、職場環境の改善や従業員の作業負担軽減にもつながっています。

飲料補充の自動化によって、ホットスナックの調理や宅配便の受け渡しに人員を集中的に割けるようになりました。同社は労働力不足解消の手段として、2024年までにAI画像認識技術を搭載したロボットを全国300店舗に導入する予定です。

無人コンビニ（Amazon合同会社）

2つめは、Amazon合同会社がアメリカのシアトルで設立した「Amazon Go」の事例です。2018年にレジに従業員がいない無人コンビニ店をオープンしました。

利用者は入り口でスマートフォンアプリを起動し、バーコードをかざした後、商品を手に取るたびに支払額が自動で算出されます。店舗を出るとアプリ上で購入した商品が自動決済されるため、会計のためにレジに並ぶ必要はありません。

店内に設置したAI画像認識やマイクが利用者の行動や商品の動きに関するデータを無人決済システムに送る仕組みです。

商品棚には重力や圧力、赤外線センサーが多数取り付けられており、商品の売れ行きをリアルタイムで把握できます。店内ではサラダやサンドイッチなどを多く扱っており、調理作業に多くの従業員を割り当てられるようになりました。

ベーカリーショップでのレジ清算（株式会社ブレイン）

株式会社ブレインの事例は、AI画像認識をベーカリーショップでのレジ清算に導入した事例です。

同社が開発した「BakeryScan」と呼ばれるレジシステムはカメラが搭載されており、トレイ上に置かれたパンの種類や値段を一瞬で識別できます。

BakeryScanに登録できる商品数や内容に制限はありません。扱っているパンの種類が多くても問題なく対応できます。

ベーカリーショップでは、100種類以上のパンを扱うことも珍しくありません。

新しく雇った従業員がすべてのパンを覚えるには時間が必要なため、BakeryScanを導入することで写真付きで商品名と価格が表示され、経験が浅い従業員にも安心してレジ業務を任せられます。

完全キャッシュレス店舗（株式会社TOUCH TO GO）

株式会社TOUCH TO GOは、無人決済システムを提供する企業です。ファミリーマートや東急ストアなど、大手企業も同社のシステムを導入をしています。

同社は高輪ゲートウェイ駅構内で無人型のAI決済店舗第1号をオープンさせました。

店内に設置したAI画像認識やセンサーが取得したデータを無人決済システムが読み込みます。独自のアルゴリズムによって、店内の様子や商品の動きに関する情報がリアルタイムで表示される仕組みです。

会計ゾーンに立つだけで手に取った商品の明細が自動表示されるため、利用者は商品をスキャンする必要がありません。明細の確認後、出口のタッチパネルでクレジットカードや交通系電子マネーを使い支払いを済ませます。

倉庫業務の省人化（株式会社ファーストリテイリング）

株式会社ファーストリテイリングは、ユニクロを運営しています。同社はユニクロの商品を保管する倉庫業務で、AI画像認識を搭載したロボットを導入しました。

ロボットの導入によって以下の倉庫作業の自動化に成功しています。

段ボールに商品を詰める作業以外、従業員がおこなう作業はありません。倉庫業務の自動化と省人化によって生産性が大幅に向上しました。

倉庫業務に割いていた人員を9割削減でき、人件費も大幅に削減しています。

出品手続きの効率化（株式会社メルカリ）

株式会社メルカリは、フリーマーケットアプリの出品手続きにAI画像認識を導入しました。スマートフォンで撮影した写真をアプリにアップロードすると、自動的に商品名やブランド名などが入力される仕組みです。

ゲームソフトや書籍などを販売する場合は、出品する商品の説明文を自動で加えられます。AI画像認識の導入によって煩雑な出品手続きが簡素化され、利便性が高まりました。写真撮影から最短1分での出品も可能な状況です。

非接触での搭乗手続き（羽田空港と成田空港）

羽田空港と成田空港は、顔認証による搭乗手続きを導入しました。「Face Express」と呼ばれており、国際線の利用者を対象にした新たな搭乗手続きとなります。

チェックイン時にパスポートと顔写真を登録しておけば、手荷物預け場や保安検査場、搭乗ゲートで何も提示せずに通過できます。従来、義務付けられている搭乗券やパスポートを提示する必要はありません。

ストレスを抱えずに搭乗できる一方、空港従業員は接触機会や感染リスクを削減できます。

羽田空港と成田空港が顔認証に導入したのは、世界トップレベルの認証精度を誇るNECの生体認証システムです。誤認識にともなうトラブルのリスクを最小限に抑えています。

新型コロナウイルスによる肺炎診断（富士フイルム株式会社）

富士フイルム株式会社の事例は、新型コロナウイルス肺炎のCT画像診断にAI画像認識を活用したことです。

開発されたソフトウェアは「COVID-19肺炎画像解析プログラム」と呼ばれ、3D画像解析システムのアプリケーションとして販売されています。

COVID-19肺炎画像解析プログラムは、医師の診断支援とクラスター防止のために開発されました。コロナウイルスに感染した患者は胸部のCT画像を撮った際、肺に網状の陰影が映る場合があります。

AI画像認識によって陰影をデータ解析し、特徴にあわせて危険度を3段階で表示する仕組みです。PCR検査だけでは感染の有無が判断できない場合や、関連症状がみられても陰性の場合に有効とされています。

原料検査の自動化（キユーピー株式会社）

キユーピー株式会社の事例は、原材料検査装置にAI画像認識を導入した事例です。同社の鳥栖工場では、ベビーフードを生産しています。ダイスポテトやニンジンなどに交じった異物検知の自動化を目指すための試みです。

従来、品質不良や形状不良の原材料チェックは従業員が目視で確認していました。異物を発見するためには、集中力を高いレベルで長時間維持しなければならなく、従業員に大きな負担がかかっていました。

従業員の負担を軽減するため、導入したのがAI画像認識です。同社はAIに100万種類の良品パターンを学習させ、学習内容以外のデータを識別した場合、不良品と判定する方法を取りました。

結果、原料の品質向上と従業員の負担軽減の両立に成功しています。

パトロール業務の自動化（大阪ガス株式会社）

大阪ガス株式会社の事例は、工事現場のパトロール業務にAI画像認識技術を導入したことです。大阪シティバス株式会社と連携し、バスに車載カメラを取り付けてガス管の破損を未然に防ぎます。

従来、中圧ガス管を埋設している地域ではパトロール車が毎日巡回していましたが、巡回できる時間に限りがありました。

路線バスにAI付きのカメラを搭載することで巡回頻度が高まり、ガス管の品質担保や破損リスク軽減を実現しています。

大阪シティバス社もカメラで撮影した映像を活用することで、ドライバーの運転技術向上や安心感の付与など、多くのメリットを得られました。

AI画像認識を活用する3つのメリット

ここまでAI画像認識の導入事例を紹介してきました。どのようなメリットが得られるのか、改めて確認しておきましょう。以下3点がAI画像認識の導入によって得られるメリットです。

一つひとつ内容を確認します。

業務の正確性と効率性を高められる

AI画像認識の導入によって得られるメリットは、業務の正確性と効率性を高いレベルで両立できる点です。AIは、学習した内容を正確に再現する能力に優れています。

稼働する時間の長さで業務の質にばらつきが生じる心配もいりません。作業の自動化によって、従業員の業務負担軽減やコア業務へのリソース集中を実現できます。

画像認識の精度も高く、段ボールや個装箱に物体が入っていても個数やサイズの正確な検出が可能です。製造ラインでの異常検知や原料検査の自動化など、メーカーを中心にAI画像認識を導入する企業が増えています。

労働力不足を解消できる

労働力不足の解消が望める点も、AI画像認識の導入によって得られるメリットの1つです。少子高齢化やフリーランスへの転向などが原因で、多くの企業が人手不足に悩まされています。

AI画像認識を導入すると、業務の省人化や自動化を実現できるため、新たに人を雇用する必要はありません。モチベーション低下による業務効率低下や退職の心配もなく、安定したパフォーマンスが期待できます。

AI画像認識は、多くの分野で導入が望める点も魅力です。食品メーカーやコンビニ、空港など、すでにさまざまな業界の企業や組織に導入されています。今後の技術発展も期待でき、多くの分野で業務の自動化が望めるでしょう。

これまで未進出の地域でのビジネスも検討できる

AI画像認識の活用は、ビジネスチャンスを広げる側面もあります。たとえば、これまで人手不足を理由にコンビニの出店を諦めていた地域があったとしましょう。

AI画像認識を搭載したロボットや無人決済システムなどを導入することで、無人コンビニを出店できます。会計や商品補充は自動化されており、人間が作業をおこなう必要はありません。

ホットスナックの調理や店内の掃除を担当する従業員など、最小限の人員で店舗を運営可能です。自動運転による配送サービスを組み合わせれば、地域住民の利便性を高められます。

上記の例に留まらず、AI画像認識は多くの場面で活用が可能です。人手不足を理由に、事業拡大を諦める可能性を減らせます。

AI画像認識の開発企業を探す3つの方法

労働力不足解消や新たなビジネスチャンスを創出するツールとして、AI画像認識への注目度は高まっています。「AI画像認識の開発先をどのように探したらいいか」わからない方に向けて、AI画像認識の依頼先を探す方法を3つまとめました。

ビジネスマッチングやITコンサルタントを活用すると、効率的に依頼先を見つけられます。

ビジネスマッチングを活用する

ビジネスマッチングとは「仕事の発注先を探している企業」と「仕事の受注先を探している企業」を結び付けるサイトです。ビジネスマッチングを活用すると、AI画像認識の開発を依頼する企業を効率的に見つけられます。

地域や業種など必要な情報を入力することで、条件に見合った企業が一覧で表示される仕組みです。得意分野や実績など、各企業の特徴はコンパクトにまとめられており、短時間でも効率的に情報を収集できます。

依頼先の選定作業をスムーズに進めるため、コスト優先や機能性重視など、決め手となる要素を事前に明確化しておきましょう。

ITコンサルタントを活用する

自社の課題を明確化できない場合、ITコンサルタントの活用を検討しましょう。ITコンサルタントを活用すると、客観的な視点に基づいたアドバイスを得られます。

ITコンサルタントは、豊富な実務経験とノウハウを兼ね備えた存在です。多くの企業に携わっており、経営課題や経営資産を見極める能力が磨かれています。

AI画像認識の導入が自社の課題解決につながるかという点も含め、自社にとって最適な提案を得られるのが魅力です。AI画像認識の導入を決断した場合は、開発会社の選定やスケジュール管理も含めて依頼できます。

すべてのコンサルティング会社が、AI画像認識の導入サポートを得意としているわけではありません。ホームページ閲覧時や商談時に、AI画像認識の導入事例がどのくらいあるかを確認しましょう。

まとめサイトを活用する

検索エンジンを活用し、AI画像認識の開発実績が豊富なシステム開発会社を探す方法もあります。まとめサイトを活用するメリットは、自分のペースで依頼先を探せる点です。

まとめサイトやホームページに記載された情報をていねいに読み込んでいくため、各企業の特徴を正確に把握できます。期限を明確に決めておかないと、情報が足りず依頼先の選定作業が進まないため注意が必要です。

従業員に調査を任せるにしても、担当業務をこなしながら進めていくため、一定の時間が必要です。まとめサイトを活用する場合、長期的な視点に基づき、情報収集や選定作業を進めていくことが重要です。

まとめ

今回の記事では以下の4点を述べてきました。

AI画像認識を導入するメリットは、労働力不足を解消できる点です。稼働時間の長さに応じて、業務の正確性や効率性が落ちる心配はいりません。

継続的に安定したパフォーマンスが期待できるため、生産性向上にもつながります。AI画像認識はすでにさまざまな分野で実用化が進められており、導入範囲拡大に向け今後の機能性向上や導入コスト削減も望めるでしょう。

はじめてAI画像認識を導入する場合、依頼先をどのように探すべきかわからない方は「比較ビズ」を利用することで、条件に合ったシステム開発会社やコンサルティング会社を探し出せます。複数の企業に無料で相談できる点も嬉しいポイントです。

AI画像認識の導入を考えている方は、比較ビズの利用をご検討ください。

監修者のコメント

株式会社シャイオス

代表取締役 鄭 光錫（テイ コウシャク）

同志社大学理工学部卒業。青山学院大学大学院国際マネジメント研究科 MBA取得中。国内大手ITコンサルティング会社を経て現職。ITスキルと経営知識を持ちつつ、顧客企業の業界やビジネス構造、業務を深く理解してのITコンサルティングが得意。情報技術で企業の持続的成⾧を促進することをパーパスとしてシャイオスを創業。

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マクロな視点で考えると、コンピュータスペックの向上及びAI（人工知能）の技術開発や実用化が進んでいる世の中、自社の競争優位を構築するためにAIを導入すべきかを真剣に考えるべきタイミングになったと思います。

また、歴史を振り返えると、第二次産業革命のガソリンエンジンの登場により、従来の蒸気機関があっという間になくなっていきました。IoT、AI等がけん引する第四次産業革命が起きる現在、企業としても無視できない状況になったかと考えております。

ミクロな視点で考えると、画像認識の精度が高まり、従来の紙媒体をシステム化・データ化に変換することができます。それによって蓄積されたデータを用いて、予測と検証を繰り返し受発注最適化・顧客満足向上等に繋ぐことが可能です。勿論、各社のAI商品のモデル（ロジック）が違うことで、精度が違うことがあると考えますが、是非前向きに検討したほうが良いかと考えます。

執筆者

比較ビズ編集部では、BtoB向けに様々な業種の発注に役立つ情報を発信。「発注先の選び方を知りたい」「外注する際の費用相場を知りたい」といった疑問を編集部のメンバーが分かりやすく解説しています。