物体検出、画像分類、姿勢推定など、AIを活用したタスクによって、コンピュータビジョンがどのように産業を変革しているかをご覧ください。
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20年前、機械やコンピューターが世界を見たり理解したりできるという考えは、単なるサイエンスフィクションだった。今日、人工知能（AI）の進歩により、その概念は現実のものとなった。特に、AIの一分野であるコンピューター・ビジョン（CV）は、機械が画像や映像を理解し分析することを可能にする。リアルタイムでの物体の識別、セキュリティシステムの改善、複雑なタスクの自動化など、その可能性は可能性の限界を押し広げている。
コンピュータ・ビジョンは、様々な産業がそのユニークな機能を採用する様々な方法を模索する中で、テクノロジーの未来を急速に形成している。コンピュータビジョン 技術の世界市場規模は 2024年に198億3000万ドルに達し、今後数年間は毎年19.8％の成長が予測されている。
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この記事では、コンピュータ・ビジョンとは何か、どのように進化してきたのか、そして今日どのように機能しているのかについて詳しく見ていきます。また、最も興味深い応用例もいくつか紹介します。それでは始めましょう！
コンピュータ・ビジョンは、機械学習とニューラルネットワークを活用して、画像やビデオファイルなどの視覚データの内容を理解するようコンピュータに教えるAIのサブ分野である。処理された画像から収集された洞察は、より良い意思決定を行うために使用することができる。例えば、コンピュータ・ビジョンは小売業において、棚の画像を分析して在庫レベルを把握したり、自動レジシステムで買い物体験を向上させたりするのに利用できる。すでに多くの企業が、スマートフォンの写真にフィルターをかけるような作業から製造業の品質管理まで、さまざまな用途にコンピューター・ビジョン技術を活用している。
なぜコンピュータ・ビジョン・ソリューションが必要なのか？欠陥の発見やパターンの認識など、常に注意を払う必要がある作業は、人間にとって難しいものです。特にペースの速い環境や複雑な環境では、目が疲れ、細部を見逃してしまうことがあります。
人は異なるサイズ、色、照明、角度の物体を認識するのは得意だが、プレッシャーの中で一貫性を保つのに苦労することが多い。一方、コンピュータ・ビジョン・ソリューションは、ノンストップで動作し、大量の視覚データを迅速かつ正確に処理する。例えば、渋滞の検出、信号タイミングの最適化、あるいは事故の特定など、人間が観察するよりも早く、リアルタイムで交通を分析することができる。
長年にわたり、コンピュータ・ビジョンは理論的な概念から、業界全体のイノベーションを推進する信頼性の高い技術へと進化してきました。その発展を決定づけた重要なマイルストーンを見てみよう：
現在、コンピュータ・ビジョンは急速に進歩しており、ヘルスケア、自律走行車、スマートシティなどの分野における問題解決方法を変革しています。Ultralytics YOLO リアルタイムコンピュータビジョンタスクのために設計された(You Only Look Once)モデルは、様々な業界においてビジョンAIを効果的かつ正確に実装することを容易にします。AIとハードウェアが改善され続ける中、これらのモデルは、高度な視覚データ分析を使用することで、企業がよりスマートな意思決定を行い、業務を効率化するのに役立っています。
コンピュータ・ビジョン・システムは、人間の脳の働きにヒントを得たアルゴリズムであるニューラルネットワークを使って画像を解析する。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と呼ばれる特定のタイプは、写真のエッジや形などのパターンを認識するのに特に優れている。
視覚データを単純化するために、プーリングのような技術は画像の最も重要な部分に焦点を当て、追加のレイヤーはこの情報を処理して、特徴の識別や物体の検出などのタスクを実行する。のような高度なモデルは、スピードと精度のために設計されており、リアルタイムの画像処理を可能にします。 Ultralytics YOLO11のような高度なモデルは、スピードと精度のために設計されており、リアルタイムの画像処理を可能にします。
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典型的なコンピュータ・ビジョン・アプリケーションでは、生の画像を有用な洞察に変換するためにいくつかの段階を踏む。ここでは4つの主な段階を紹介する：
コンピュータ・ビジョンの仕組みについて話すときに、コンピュータ・ビジョンのタスクについて触れたことにお気づきかもしれません。Ultralytics YOLO11 のようなモデルは、これらのタスクをサポートするために構築されており、実世界のアプリケーションに高速で正確なソリューションを提供します。物体の検出から動きの追跡まで、YOLO11 はこれらのタスクを効率的に処理します。このモデルがサポートする主なコンピュータビジョンタスクとその仕組みについて見てみましょう。
物体検出は重要なコンピュータビジョンタスクであり、画像内の関心のある物体を識別するために使用される。物体検出タスクの出力は、バウンディングボックス（画像内で検出された物体の周囲に描かれた四角形）の集合と、クラスラベル（「車」や「人」など、各物体のカテゴリやタイプ）、信頼度スコア（各検出についてモデルがどの程度確信しているかを示す数値）である。例えば、物体検出は、道路上の歩行者や交通渋滞中の車を識別し、その位置を特定するために使用することができます。
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画像分類の主な目的は、入力画像に対して、その全体的な内容に基づいて、あらかじめ定義されたラベルやカテゴリーを割り当てることである。このタスクには通常、画像内の支配的なオブジェクトや特徴を特定することが含まれる。例えば、画像分類は、画像に猫が写っているか、犬が写っているかを判断するために使われます。以下のように、YOLO11 のようなコンピュータ・ビジョン・モデルは、猫や犬の個々の品種を分類するようにカスタム・トレーニングすることもできます。
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インスタンスのセグメンテーションは、様々なアプリケーションで使用される、もう一つの重要なコンピュータビジョンタスクである。画像をセグメントに分割し、同じ種類のオブジェクトが複数存在する場合でも、個々のオブジェクトを識別する。オブジェクト検出とは異なり、インスタンスセグメンテーションは、各オブジェクトの正確な境界を概説することで、さらに一歩進みます。たとえば、自動車の製造や修理において、インスタンスセグメンテーションは、各自動車部品を個別に識別し、ラベル付けするのに役立ち、プロセスをより正確かつ効率的にする。
ポーズ推定の目的は、手、頭、肘などのキーポイントの位置を予測することで、人物や物体の位置や向きを決定することである。これは、リアルタイムで身体動作を理解することが重要なアプリケーションで特に有用である。人間のポーズ推定は、スポーツ分析、動物の行動モニタリング、ロボット工学などの分野で一般的に使用されている。
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YOLO11 でサポートされているその他のコンピュータ・ビジョン・タスクについては、 Ultralytics の公式ドキュメントを参照してください。このドキュメントには、YOLO11 がオブジェクト追跡や OBB（Oriented bounding box）オブジェクト検出などのタスクをどのように処理するかについての詳細情報が記載されています。
世の中には多くのコンピュータビジョンモデルがありますが、Ultralytics YOLO シリーズは、その強力な性能と多用途性で際立っています。時間の経過とともに、Ultralytics YOLO のモデルは改良され、より速く、より正確で、より多くのタスクに対応できるようになりました。導入当時 Ultralytics YOLOv5が導入されると、PyTorch のようなVision AIフレームワークでモデルの展開が容易になりました。高精度と使いやすさを兼ね備え、より幅広いユーザーが高度なVision AIに取り組めるようになった。
次だ、 Ultralytics YOLOv8は、インスタンスのセグメンテーション、ポーズ推定、画像分類などの新機能を追加し、さらに進化させた。一方、最新バージョンであるYOLO11 は、複数のコンピュータビジョンタスクで最高の性能を発揮します。YOLO11m は、YOLOv8m より 22% 少ないパラメータで、COCO データセットにおいて高い平均精度 (mAP) を達成しており、これは物体をより正確かつ効率的に検出できることを意味します。あなたが経験豊富な開発者であれ、AIに慣れていない開発者であれ、YOLO11 は、コンピュータビジョンのニーズに対する強力なソリューションを提供します。
先に、YOLO11 のようなコンピュータ・ビジョン・モデルが、幅広い産業でどのように応用できるかを説明した。それでは、私たちの日常生活を変えつつある、より多くの使用例を探ってみましょう。
医療におけるコンピュータビジョンの応用範囲は広い。物体検出や分類のようなタスクは、病気の検出をより迅速かつ正確にするために医療用画像処理で使用される。X線分析では、コンピュータ・ビジョンが人間の目には微妙なパターンを識別することができます。
また、癌の検出にも使用され、癌細胞と健康な細胞を比較することができる。同様に、CTスキャンやMRIに関しても、コンピューター・ビジョンを使って人間に近い精度で画像を解析することができる。医師がより適切な判断を下せるようになり、最終的にはより多くの命を救うことができる。
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コンピュータ・ビジョンは自動運転車にとって重要であり、道路標識や信号機などの物体を検出するのに役立っている。光学式文字認識（OCR）などの技術により、自動車は道路標識からテキストを読み取ることができる。また、物体検出タスクがリアルタイムで人を識別する歩行者検出にも使用される。
その上、コンピュータ・ビジョンは路面のひび割れや穴も発見できるため、道路状況の変化をよりよく監視することができる。全体として、コンピュータ・ビジョン技術は、交通管理の改善、交通機関の安全性の向上、スマート都市計画の支援において重要な役割を果たすことができる。
農家が何の心配もなく、自動的に時間通りに種をまき、水をやり、作物を収穫できるとしよう。それこそがコンピューター・ビジョンが農業にもたらすものだ。作物をリアルタイムで監視できるため、農家は病気や栄養不足などの問題を人間よりも正確に検知できる。
モニタリングに加え、コンピューター・ビジョンと統合されたAI駆動の自動除草機は、雑草を識別・除去し、人件費を削減し、作物の収量を高めることができる。この技術の組み合わせは、農家が資源を最適化し、効率を向上させ、作物を保護するのに役立つ。
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製造業では、コンピューター・ビジョンが生産の監視、製品の品質チェック、作業員の自動追跡に役立っている。ビジョンAIは工程をより速く、より正確にし、エラーを減らし、コスト削減につながる。
具体的には、品質保証のために、オブジェクト検出とインスタンス分割が一般的に使用される。欠陥検出システムは、完成した製品の最終チェックを行い、最高のものだけが顧客に届くようにする。へこみやひび割れのある製品は自動的に識別され、不合格となる。また、これらのシステムは、リアルタイムで製品を追跡し、カウントし、組立ラインでの継続的な監視を提供する。
コンピュータ・ビジョンが教室で使われる方法のひとつに、ジェスチャー認識がある。YOLO11 のようなモデルはこのタスクに最適です。挙手や困惑した表情などのジェスチャーをリアルタイムで正確に識別することができます。
このようなジェスチャーが検出されると、生徒のニーズにより合うように、特別な支援を提供したり、内容を変更したりして、進行中のレッスンを調整することができます。これにより、よりダイナミックで適応力のある学習環境が構築され、教師は授業に集中できる一方、システムは生徒一人ひとりの学習体験をサポートします。
さて、様々な産業におけるコンピュータビジョンの応用例をいくつか見てきたところで、コンピュータビジョンの進歩を促進する主要なトレンドについて掘り下げてみよう。
大きなトレンドのひとつはエッジコンピューティングで、よりソースに近いところでデータを処理する分散コンピューティングのフレームワークである。例えば、エッジ・コンピューティングは、カメラやセンサーのようなデバイスを装備し、視覚データを直接処理することで、応答時間の短縮、遅延の減少、プライバシーの向上をもたらします。
コンピュータ・ビジョンのもうひとつの重要なトレンドは、マージド・リアリティの利用である。これは物理的な世界とデジタルの要素を融合させたもので、コンピュータービジョンを使って仮想オブジェクトを現実世界とスムーズに融合させる。これは、ゲーム、教育、トレーニングにおける体験を向上させるために使用できる。
コンピュータ・ビジョンが様々な産業にもたらす主な利点をいくつか紹介しよう：
これらの利点は、コンピュータ・ビジョンが様々な産業にどのような影響を与えるかを強調するものですが、その実装に伴う課題を考慮することも重要です。主な課題をいくつか紹介しよう：
コンピュータ・ビジョンは、人間と同じように世界を見て理解することで、機械が世界と相互作用する方法を再発明するものだ。自動運転車の安全性の向上、医師による病気の診断の迅速化、ショッピングのパーソナライズ化、さらには農家の作物モニタリングの支援など、すでに多くの分野で活用されている。
技術が向上し続ける中、エッジコンピューティングや融合現実のような新たなトレンドが、さらなる可能性を広げている。偏りや高コストなどの課題はあるものの、コンピュータービジョンは将来的に多くの産業に大きな好影響を与える可能性を秘めている。
詳しくは、GitHub リポジトリをご覧いただき、コミュニティにご参加ください。自動運転車におけるAIや 農業におけるコンピューター・ビジョンなどの分野におけるイノベーションについては、ソリューションのページをご覧ください。🚀
