分かったつもり？　AI画像認識

AI画像認識は魔法のつえではなく、その頭脳を育てるには労力がかかります。さらにその工程をベンダーに任せきりにしては、現場で活用できるレベルにまでAIを育てることは不可能です。「自社で頭脳を育てるなんて無理」「うちにAIスキルを持った人材はいない」――その打開策とは。

AI画像認識の適用を検討する場合、対象物を何となく認識できた時点で、もうシステムができ上がったかのように勘違いしてしまう方が多いようです。しかし、AIによる画像認識は、全体システムの中の単に1パーツにしか過ぎません。次に何を考えるべきでしょうか。

AI画像認識の導入や活用において、必要な作業をベンダーに丸投げしては期待した効果が得られないまま取り組みが頓挫したり、システム改修のたびに多額のコストが発生したりしてしまいます。現場で必ず行うべきこととは何でしょうか。キーワードは、「内製化」ではなく「DIY（Do It Yourself）」です。

AI画像認識を導入する際に、必ず踏まなければならないステップがあります。例えば、「AIは運用前の事前作業に最も工数がかかる」といわれますが、どのような作業が必要なのでしょうか。図で簡単に説明します。

日々、日進月歩で進化するAIも、現状では熟練者の「職人ワザ」を再現することは難しいといわれています。AIを活用しても現場の完全無人化は難しいのです。では、今AIを導入する価値とは何なのでしょうか。

ディープラーニングを画像認識に活用するためには、学習の段階でどのようなステップを踏む必要があるのしょうか。必要な画像データ数や、画像の種類は？　具体例で説明します。

ディープラーニングを使った画像認識は、従来の方式と何が違うのでしょうか。現場の技術レベルや認識対象の特長といった項目ごとに、表で説明します。さらに、ディープラーニングを使うべきではないケースについてもお伝えします。

従来の機械学習に比べて、圧倒的な精度を誇る深層学習。しかし、なぜそれが可能なのでしょうか。その仕組みを知ると、深層学習の「できること」「できないこと」が見えてきます。

AIは誰が育てるの？―−それは導入したあなた自身です。その理由は？　さらに、AI画像認識の精度ばかりを気にして、見落としてしまうある重要な事項についてお話します。

AI画像認識の導入にあたって「教師画像は何枚いるの？」「認識率は何パーセント？」といった疑問を多くの方が抱いています。今回は、AI画像認識を画像データ集めのポイントについて解説します。

AIを導入すればすぐに人件費を削減できると思っている、AIに仕事を奪われるとやみくもに恐れる――こうした間違いによって、AI画像認識の導入は頓挫してしまいます。その理由とは？

AIならば何でもできる、取りあえず画像を学習させよう――そう思い込んではいませんか。AI画像認識は魔法のつえでも完全無欠のエキスパートでもありません。今回は、その勘違いが生むリスクについて説明します。