画像解析・画像認識・画像処理は幅広く活用される技術であり、特に外観検査や異常検知、物体検出、侵入検知などの用途ではAIも活用したツールとして活用されるケースが増えています。
しかし、「ぜひ画像認識AIを導入したい！」「画像認識AIの導入を検討している」と考える企業は多いものの、いざ画像認識AIの開発を依頼する際に、「どのAI受託開発会社に依頼するべきか分からない」という方は多いのではないでしょうか。
そこで、この記事では最適なAI受託開発会社の選び方をはじめ、AI画像処理システムのメリット・活用事例を詳しく解説します。
画像認識AIの導入によって自社の業務の効率化を進めたいと考える方は是非最後までご覧ください。
画像解析・画像認識・画像処理に強いAI受託開発会社を選ぶ際のポイントは3つ
画像処理に強いAI受託開発会社を選ぶ上で、いくつか抑えるべきポイントがあります。
ここでは特に重要な3つのポイントをご紹介します。
画像処理に強いAI開発会社選びのポイント①：画像認識に関する実績・ノウハウ・強みを理解すること
画像処理に強みを持つAI開発会社を選ぶ上で、AI受託開発会社が持つ実績やノウハウは極めて重要です。
受託開発会社のこれまでの成果やプロジェクト実績は、その技術力や取り組みの幅を示し、問題解決に向けたアプローチを示します。過去の画像認識・解析プロジェクトの成功体験から得られるノウハウは、新たな課題に対する洞察力や解決策の提供に繋がります。
また、会社がどのような独自性や特長を持っているかも重要です。特定の領域や技術において得意な会社は、当てはまる領域においてより効果的な解決策を提供し、プロジェクトを成功に導く可能性が高いです。
会社の実績や特徴をよく理解し、自社のニーズにマッチするパートナーを選ぶことが重要です。
画像処理に強いAI開発会社選びのポイント②：自社の目的・課題を明確にすること
AI開発会社を選ぶ際、自社の目的と課題を明確に把握することが重要です。
まず、「目的」とは、AI導入の具体的な目標や何を達成したいかを明確に定めることです。例えば、業務の効率化、品質向上、顧客サービスの向上などが考えられます。
そして、「課題」を把握することで、AIが解決すべき具体的な問題点や改善すべき業務プロセスを把握します。次に、自社のニーズを具体的に整理し、それらを解決するための方策や目標を立てることが重要です。
自社の目的や課題をしっかり理解した上で、AI受託開発会社に適切な相談やアドバイスを求めることで、より適切なコミュニケーションが取れたり、解決策や効果的なAI開発が実現可能となります。
逆に、目的・課題が明確になっていないと、受託開発会社とのコミュニケーションや見積もりが滞ってしまい、期待した効果を発揮できない可能性が生じるため、注意する必要があります。
画像処理に強いAI開発会社選びのポイント③：複数の開発会社から相見積もりを取ること
画像処理に強みを持つAI開発会社を選ぶ際に、複数の会社から相見積もりを取ることが重要です。
まず、画像認識のプロジェクトでは、予算が大きな要素を占めます。
複数の会社から見積もりを取ることで、予算内でサービスを提供してくれるかどうかをはじめ、費用対効果やサービス内容をあらかじめ確認できます。
さらに、見積もりを複数取ることで、サービス内容や提案が明確化されます。これにより、どの会社が自社のニーズに最も適したサービスを提供してくれるかを判断する材料となります。
このように、予算内で最適なサービスを提供してくれる会社を見極めるために複数の見積もりを取ることは重要であり、自社にとって最適な選択ができる可能性やプロジェクト成功の可能性を高めることができます。
画像処理システムとは：画像処理に関する一連の作業を行うシステム
画像処理システムは、画像データに対して様々な処理を施す仕組みです。
このシステムは、画像処理技術を利用し、画像データを変換、合成、または解析する一連の作業を自動化する役割を果たします。一般的な機能としては、画像のクオリティ向上、解像度の変更、色彩補正、ノイズ除去、パターン認識、または画像の合成などがあります。
近年ではAIの進化も相まって、画像処理システムはより高度な機能を備えるようになりました。
AIを活用することで、画像の内容を認識し、その内容に基づいて自動的に処理を行うことが可能になります。例えば、画像内の物体や場面の自動識別、セグメンテーション、特定のパターンの検出などが可能です。
これにより、画像処理システムは、医療、自動運転、セキュリティ、生産管理、マーケティングなど様々な分野で幅広く活用されるようになり、ビジネスや技術分野において革新的な成果を生み出しています。
AIを活用した画像処理のメリット3選
では、AI画像処理システムのメリットにはどのようなものがあるのでしょうか。ここでは3つご紹介します。
AIによる画像処理のメリット①：検査・検品の精度を一定に保つことが可能
AIによる画像処理は、検査・検品の精度を一定に保つ上で革新的な手法です。
従来の人間の目視検査では、個々の判断によるばらつきや疲労による精度低下がありました。しかし、AI画像処理システムは、統一された基準に基づいて検品を行い、品質を安定化させます。
人間であれば、疲労や集中力の変動などにより、検査の品質にばらつきが生じることがありますが、AIは常に同じ基準で検査を行います。これにより、品質の一貫性が保たれ、製品の品質管理が向上するのです。
また、AIは高度なパターン認識や異常検知が可能です。微細な変化や異常を検知し、それに基づいて品質基準に合致しない製品を精度良く識別します。その結果、不良品の検出率が向上し、品質の安定化に貢献します。
AIによる画像処理のメリット②：作業の属人化の防止が可能
AIを利用した画像処理は、作業の属人化を防ぐこともできます。
従来の作業では、人間による目視検品が主流でした。しかし、これには個々の人間の経験や技量に依存し、作業内容や品質に差が生じやすいという特徴がありました。
しかし、AI画像処理システムは個々の人間の特性に左右されることなく、一貫した基準に基づいて作業を行います。これにより、作業の属人化を防止し、品質の均一化を図ります。作業の品質や判断に生じる差異を排除することで、作業内容や品質を安定化させます。
また、作業の属人化を防ぐことで、人材の変動やトレーニングにかかるリスクを低減することもできます。
従来の目視検査では、経験豊富な作業者の変動や新人への教育に時間とリソースが必要でした。しかし、AIを活用することで、作業の標準化が可能になり、人的リソースの有効活用が図れます。
結果として、AIによる画像処理システムは作業の属人化を防ぎ、常に一定の品質を確保することができること上に、企業は人的リソースを効果的に活用できるようになります。
AIによる画像処理のメリット③：働き方改革にも対応可能
AIを利用した画像処理は、働き方改革推進という観点からも有用です。
AIには作業量を減少させ、労働環境を改善する力があります。
通常、人間が行う画像処理作業は多くの時間と労力を必要としますが、AIを導入することで、その作業量を大幅に軽減可能です。これにより、長時間労働や疲労を伴う作業の負担を減らし、労働環境の改善につながります。
また、人間の作業では疲労やミスが発生しやすいですが、AIには疲労やミスはなく、常に高い精度で作業を行うことが可能です。そのため、作業の効率化が進み、生産性を維持しつつ作業量を削減することが期待されます。
また、AIによる画像処理は、人手による作業に比べて作業時間を大幅に短縮できるため、従業員はより高度な業務やクリエイティブな活動に集中できるようになる点も特徴です。
AI画像処理システムの開発費用の相場
AI画像処理システムの開発費用は、その機能や複雑さ、導入先のニーズによって大きく変動します。
一般的に、簡易な顧客向けシステムの場合、20万円程度開発が可能なケースがあります。これは、基本的な機能を持ったAI画像処理を利用したシステムの場合です。例えば、簡単な画像の分類や基本的なパターン認識などが含まれます。
一方で、より複雑な機能や高度な処理が必要なWebシステムや業務システムの開発には、一般的には130万円から400万円程度の費用がかかることが多くなります。これらのシステムでは、高度な画像認識や複雑なパターン検出、異常検知など、より高度なAI機能が要求されます。
ただし、これらはあくまで一般的な相場であり、実際の開発費用はプロジェクトの要件やカスタマイズ内容、システムの複雑さ、導入先の業界やニーズによって大きく異なります。特に複雑な機能や高度な処理を要求される場合、開発費用はそれに応じて高くなることがあります。
したがって、システムの要件やカスタマイズ内容を詳細に検討し、専門家や開発会社との十分な打ち合わせが必要です。
身近にも多数！AI画像処理システムの活用事例3選
AI画像処理システムの活用事例①：顔認証システム
AIを用いた顔認証システムは、革新的な技術を活用し、様々なシーンで利用されています。これは、AIが画像処理技術を用いてカメラで撮影された顔の特徴を分析し、登録されたデータとの一致を検証するシステムです。
顔認証システムは、入退室管理に活用されます。例えば、オフィスビルや施設のドアに取り付けられたカメラが顔を認識し、登録された従業員の顔データと照合し、一致した場合にはドアをロック解除する仕組みです。これにより、従業員のスムーズな出入り管理やセキュリティの向上が実現されます。
また、ライブ会場などのイベントでは、入場管理に顔認証システムが導入されることがあります。来場者の顔をカメラで読み取り、事前に登録されたデータとの一致を確認することで、迅速かつ確実な入場管理が可能になります。
さらに、コンビニエンスストアなどの小売業界では、防犯カメラにAI顔認証システムを導入し、不審者の検出や犯罪の防止に役立てています。店舗の管理端末で顔データを管理し、不正行為や犯罪を未然に防ぐための手段として利用されています。
これらの事例からも分かるように、AIを活用した顔認証システムは、セキュリティや安全性の向上、効率的な入退室管理、犯罪の予防など様々な分野で幅広く活用され、そのニーズが拡大しています。
AI画像処理システムの活用事例②：画像内の文字の翻訳機能
AIを活用した画像内の文字の翻訳機能は、革新的な技術として広く活用されています。このシステムは、画像中のテキストを読み取り、自動的に翻訳することが可能です。
例えば、海外旅行中には、現地の言語で書かれた看板やメニューなどの文字を読み取り、リアルタイムで翻訳することができます。
スマートフォンなどのカメラを使って画像を撮影し、AIが文字を認識・読み取り、その場で翻訳を提供することで、旅行者は翻訳ガイドブックや辞書を参照する手間を省き、効率的にコミュニケーションを図ることができます。
また、具体的な導入事例として挙げられるのが、ヤラクゼンです。ヤラクゼンはPDFの中にある文章を読み込み、自動翻訳するプラットフォームです。
このようなAI画像処理システムは、海外旅行や国際的な環境での日常的な活用に加えて、多言語環境下での業務やコミュニケーションの効率化にも活躍しています。
文字情報の自動読み取りと翻訳が容易に行えることで、言語の壁を超え、コミュニケーションや業務の円滑化に貢献しています。
AI画像処理システムの活用事例③：自動車の追突防止機能
AI画像処理技術を活用した自動車の追突防止機能は、高度なセーフティシステムとして普及しています。
この機能は、車両が一定の距離内に障害物や前方車両を検知した際にAIが画像処理を行い、自動的にブレーキを作動させることで追突事故防止が実現可能です。
センサーやカメラなどのセンシング装置が周囲の状況を常にモニタリングし、AIシステムがそれらの情報を解析します。
この際、距離計測や物体検知などの画像処理技術を用いて、前方に車両や障害物が検知されると、システムは危険を検知し警告を発したり、自動的にブレーキを作動させて急停止し、追突事故を回避するよう働きかけます。
具体例として、運転習慣を変える後付け警報装置「モービルアイ」が挙げられます。
モービルアイは、もともと衝突防止システムのない車にも付けられる機能です。AIがリアルタイムで周囲の状況をモニタリングし、自動的にブレーキを作動させることで、反応速度が人間よりも迅速であり、事故を回避する可能性が高まります。
これらの追突防止機能は、自動車の安全性を向上させ、特に高速道路や混雑した都市部などでの追突事故の危険性を軽減します。
AI画像処理技術の進化により、追突防止機能は自動車の安全性を大きく高める重要な機能として普及し、多くの自動車メーカーによって搭載されることになるでしょう。
AI画像処理システムの開発依頼に活用可能な補助金・助成金
AI画像処理システムの開発には、多くの補助金や助成金が利用可能です。
AI画像処理システム開発で利用可能な補助金には、主に次のような補助金が挙げられます。
- IT導入補助金
- 小規模事業者持続化補助金
- ものづくり補助金
これらの補助金は、AI画像処理システムの開発を支援するための貴重な資金源となります。
AI開発を依頼する費用をカバーするために利用可能な補助金・助成金については、以下の記事で詳しくまとめているため、こちらもぜひご覧ください。
自社の目的や課題解決に最適なAI画像処理システムの開発を依頼してみませんか？
いかがでしたでしょうか。
この記事では、最適なAI受託開発会社の選び方をはじめ、AI画像処理システムのメリットや活用事例、についても解説しました。
画像処理システムは近年のAIのめざましい進化により、ますます活躍の幅を広げています。そのため、多くの企業にとって業務の効率化を進める上で適切なソリューションとなり得ると考えられます。
この記事を読んで「AI画像処理システムを導入してみよう！」と思った方は、ぜひ当社にご相談ください。
最適な企業やツール選定により、多くの企業の業務改善が進められることをお祈りしております。
