画像分類とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

画像分類（Image Classification）

画像分類とは、写真1枚を見て、それが何かを決められたグループのどれかに仕分ける技術のことです。たとえば「良品」「不良品」、「猫」「犬」のように、あらかじめ決めた答えから選びます。写真の中のどこに写っているかまでは分かりません。位置も知りたいときは物体検出を使います。工場の検品や、商品写真の自動整理が代表的な使い道です。

画像分類（Image Classification）関連用語

画像分類（Image Classification）に関連する単語は以下の通りです。

• 物体検出どこに写っているかも知るには？→
• 画像認識（Image Recognition）画像認識の全体像は？→
• CNN（Convolutional Neural Network）画像に強いAIの仕組みは？→
• 分類（Classification）分類という考え方の基本は？→
• 混同行列（Confusion Matrix）間違いの種類はどう数える？→
• データ拡張（Data Augmentation）写真が少ないときはどうする？→

画像分類（Image Classification）で知っておくと得する有益情報

画像分類は、画像を使うAIの入り口です。仕事で使う前に押さえたい点を3つにまとめました。

• 答えの種類を先に決める「良品／不良品」のように、仕分け先を事前に決めて学習させます。
• 写真の質と量がカギ学習用の写真が偏ると、現場で外れます。撮影条件をそろえるのが近道です。
• 間違いの種類で考える不良品の見逃しと、良品の誤判定では、困り方が違います。分けて数えましょう。

画像分類の使い道の例

仕分け先と、間違えたときの影響を先に決めましょう。

画像分類（Image Classification）やさしい解説

写真を見てAIが「これは猫」って言うの、どうやって決めてるの？

果物屋さんの目利きを思い浮かべてください。色や形、模様を見て「これはりんご」と一瞬で分けますよね。

画像分類のAIも、たくさんの写真で特徴を覚え、似ている仕分け先を選んでいます。

たとえば工場の検品で、製品の写真から「良品」「不良品」に仕分ける使い方が一例です。判断が難しいものは人に回す設定にすると、見逃しを減らしやすくなります。まずは、過去の良品と不良品の写真が集まっているかを確かめましょう。

画像分類（Image Classification）についてのみんなの疑問

物体検出との違いは何ですか？

分類は写真全体の答えが1つ、検出は物ごとの種類と位置が分かります。写真に複数の物が写るときや、場所が知りたいときは、物体検出が向いています。1枚に1つの答えで足りるなら、分類のほうが手軽です。

写真は何枚くらい必要ですか？

仕分け先や難しさで変わるので、少量で試してから増やすのが堅実です。既存の学習済みモデルを使えば、少ない写真でも調整できます。まず数十枚で試し、足りない点を見ながら集める量を決めましょう。

間違えたときはどうしたらいいですか？

自信が低い結果は人が見直す、という運用を最初から組み込みます。AIが出す自信度に基準を決め、基準未満は人が確認します。間違えた写真は記録して、次の学習に使うと精度を上げやすくなります。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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