2020年7月30日(木)
このようなご相談、最近増えています。
多くの場合、自社や他社ベンダーで画像認識AIを開発してみたものの、精度が思ったように出ないというケースです。
ディープラーニングの登場によって、以前と比べると画像認識技術はある程度コモディティ化されました。以前は画像特徴の抽出ルールを実装しないと画像認識AIを構築できなかったのですが、最近では画像特徴の抽出ルールもディープラーニングで学習できるようになりました。
そのため、画像処理が専門でない人であってもツールをブラックボックスとして使うことで、なんとなく画像認識AIを構築できる時代となりました。
しかし、現実としては6割〜7割程度の精度はなんとなく出たりするのですが、さらに改善しようと思うと画像処理や機械学習に関する高い専門性（ツールの使い方でなく理論的なもの）が不可欠となります。むしろディープラーニングで広範囲がブラックボックス化されたことにより、以前よりも専門性と経験力が求められるようになったとすら思います。
産業用途で利用できる水準の画像認識AIを構築するには、ディープラーニングだけでなく、データの前処理も不可欠です。また、場合によってはディープラーニング以外の手法のほうがベターなケースもあります。
キュレコの技術者は、ディープラーニング登場よりも前から、画像処理と機械学習に長年携わってきています。
自社・他社でうまくいかなかった場合であっても、キュレコならば出来るケースも多くありますので、まずはご相談ください。