【ITニュース解説】AI, Computer Vision, and Deep Learning: Seeing the World Through Algorithms

AI分野の中でも特に影響力のある技術として、深層学習を活用したコンピュータビジョン（CV）が注目されている。CVは、機械が視覚データを解釈し理解することを可能にする技術であり、画像や動画を処理する。基本的なタスクには、画像分類（画像に何が写っているかを識別）、物体検出（画像内の複数の物体を特定しラベル付け）、セグメンテーション（画像をピクセルレベルで領域分割）、トラッキング（動画フレーム間の物体の追跡）、認識（特定の人物、製品、場所の識別）などがある。

従来のCVは、エンジニアが手作業で設計した特徴量に依存していたが、深層学習の登場によって状況は一変した。特に、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、データから直接特徴を学習できるため、複雑な現実世界のデータにも対応できるようになった。2012年のImageNetコンペティションでAlexNetが深層CNNを用いて圧倒的な成績を収めたことが、深層学習によるCVのブレイクスルーのきっかけとなった。その後、VGGNet、ResNet、EfficientNet、Vision Transformers（ViTs）といったアーキテクチャが登場し、精度が向上するとともに計算コストも削減されている。現在では、深層学習は多くの視覚タスクで人間レベルのパフォーマンスに匹敵、あるいはそれを超える。

2025年までに、CVは様々な分野で活用されると予測される。医療分野では、AIモデルが放射線スキャンで腫瘍を検出し、糖尿病性網膜症、肺疾患、皮膚がんなどの早期診断を支援する。また、手術用ロボットは、リアルタイムの視覚情報を用いて精密な手術をガイドする。自動運転車は、歩行者、交通標識、道路状況を検出するためにCVを使用し、先進運転支援システム（ADAS）は多くの車両で標準装備となっている。小売・Eコマース分野では、画像検索によってユーザーは製品の写真を撮ってオンラインで検索でき、Amazon Goのような自動チェックアウト店舗は、物体認識とトラッキングに依存している。さらに、AIビジョンは棚の在庫をリアルタイムで監視する。セキュリティ・監視分野では、空港での顔認識による本人確認の迅速化、不審な行動の自動検出、プライバシー保護型のビジョンモデルの開発などが進められている。農業分野では、ビジョンシステムを搭載したドローンが作物の健康状態を監視し、雑草を検出し、灌漑をガイドする。製造業では、CVによる品質管理によって製品が基準を満たしていることを確認し、ビジョンを備えたロボットが倉庫内を移動し、アイテムをピッキングし、製品を組み立てる。また、日常的なデバイスでは、スマートフォンは顔認識によってロック解除され、ソーシャルメディアプラットフォームは人物やオブジェクトを自動的にタグ付けする。

深層学習によるCVの仕組みは、まず大量のラベル付き画像を収集し、それらをトレーニングデータとして使用する。収集した画像は、サイズ変更、正規化、拡張などの前処理を行い、モデルのロバスト性を高める。モデルアーキテクチャとしては、CNNが主流だが、ViTも人気が高まっている。CNNはローカルな空間パターンに優れており、ViTは画像をパッチのシーケンスとして扱い、注意機構を使用する。モデルは、損失関数を最小化することで学習し、GPUやTPUによってトレーニングが高速化される。トレーニングが完了すると、モデルは新しい画像を入力として受け取り、ミリ秒単位で予測を出力する。CVモデルは、モバイルアプリ、クラウドサービス、カメラやIoTセンサーなどのエッジデバイスにデプロイされる。

CVは目覚ましい進歩を遂げている一方で、いくつかの課題も抱えている。最先端のモデルをトレーニングするには、大規模で高品質なデータセットが必要となるが、多くの業界ではそのようなリソースが不足している。また、トレーニングデータが偏っている場合、出力にバイアスが生じる可能性があり、警察、採用、医療などの分野で深刻な影響を及ぼす可能性がある。さらに、すべてを監視するカメラは、プライバシーに関する懸念を引き起こす。大規模なビジョンモデルのトレーニングは、大量の電力を消費し、持続可能性の問題を引き起こす。人間には認識できないわずかな摂動によってCVモデルが誤分類される可能性もあり、自動運転車やセキュリティシステムにとってリスクとなる。

開発者にとって、2025年はCVに取り組む絶好の機会である。TensorFlow、PyTorch、OpenCVなどのツールによって、実験が容易になり、Google、AWS、AzureなどのクラウドAPIは、事前トレーニング済みのモデルを提供する。効率的なモデルを使用することで、CVはスマートフォン、Raspberry Pi、IoTデバイス上で実行できる。これにより、オフラインおよび低遅延のアプリケーションが可能になる。さらに、ビジョンはAR/VRアプリのバックボーンであり、開発者は物理世界とデジタル世界を融合させた没入型体験を作成できる。WebAssembly、TensorFlow.js、WebGLを組み合わせることで、ビジョンモデルをブラウザで直接実行できる。CVは、自然言語処理（画像のキャプション付け）、ロボット工学（自律ナビゲーション）、生成AI（新しい画像や動画の作成）と交差し、学際的なイノベーションを促進する。

CVシステムが倫理的かつ透明であることを保証する必要がある。2030年までには、大規模なマルチモーダルモデルがCVを支配し、最小限の微調整で多くのタスクを一般化すると予測される。数十億台の接続されたカメラがエッジAIシステムにフィードインし、交通、気候、ロジスティクスに関するリアルタイムの洞察を可能にする。CVは、人間を置き換えるのではなく、放射線科医、農家、建築家などの専門家をサポートする。また、現実的な画像、動画、3D世界を分析するだけでなく、作成するシステムが登場する。政府と業界は、CVの安全で公正かつ透明な使用を保証するための規制を推進するだろう。