レジ待ちや人手不足を解消できるAI活用

2025年3月7日 2025年3月7日

たとえばAIを使った画像内に写りこんだ顔や文字、商品などを特定して判別できるテクノロジー。

今や画像データを読み込ませ学習させれば、写り込んだ物体を判別・識別して認識することができます。精度は格段に向上しており、数千万枚の画像をAIに学習させても画像ごとの特徴や相違を細かく認識・分類することができるだけでなく、お会計やアラート・顔認証など後続するシステムと連携した活用が進んでいます。今回はこの話題を解説します。

活用例

画像認識AIの代表格が「ディープラーニング」、十分な量の学習データを用意すればニューラルネットワークと呼ばれる機械学習を用いたデータの自動抽出およびパターン認識、そして素早く確実性の高い認識能力が特長。

たとえば人間の顔の特徴を抽出して個別に識別させる「顔認証（認識）」技術。カメラ撮影された画像や動画から目・耳・鼻・唇などの細かな特徴も抽出、PCへのログインや入退室時など登録画像との照合を行う顔認証は昨今、珍しいことではなくなりました。

次に手書き文字や紙印刷された文字を識別して認識できる「AI-OCR」技術。スキャンデータを文字認識で解読できたり、手書き文字や印刷文字をテキストデータに変換させたり、読み込んだ文字や画像データを認識してデジタル化させることも可能であり、業務システムと連携して組み込むことができれば入力作業を大幅に効率化できる切り札となりえます。

他にも工場等での原料検査の自動化・効率化にも活用が進んでいます。これまでの検査では、目視で規定外ものの形状や変色、混入物などを取り除いていました。目視検査では身体的負担が大きく、AIによる検査が進めば作業の自動化、効率向上、時短にもつながりやすいのです。