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AIを活用したビジネス:コンピュータービジョンがどのように業界を混乱させている方法

AIを活用したビジネス:コンピュータービジョンがどのように業界を混乱させている方法
Table of Contents
  • 1
    ヘルスケアでの診断を改善
  • 2
    世界をより安全な場所にする
  • 3
    自動車産業の強化
  • 4
    小売体験の改善
  • 5
    より良い作物と家畜の数えを支援
  • 6
    改善の余地

コンピュータビジョン(CV)とは、コンテキストを解釈して理解することにより、機械が人間と同様に世界を「見る」のを支援するプロセスとテクノロジーのことです。機械と人間の違いは、アルゴリズムが情報を数値モデルに変換することによって処理することです。CVは50年代後半に始まりましたが、クラウドテクノロジー、専用ハードウェア、およびその他の進歩がもたらした計算能力の向上により、過去10年間で急激に成長しました。

コンピュータビジョンには、ヘルスケア、セキュリティ、自動車、ロボット工学、スポーツなど多くの分野に応用されています。2026年までに220億ドル近くに達すると予測される市場です。

AI Computer vision

この人工知能タイプは、写真、イラスト、ビデオ、CCTV映像などのグラフィック素材をインプットとして受け取り、オブジェクトを繰り返しパターンとして識別するように努めます。これは反復プロセスであり、わずかに異なる画像が多数使用されると、より正確になります。現在、癌の診断や自動車の品質保証などの高精度の分野でも、一部のアルゴリズムはすでに95%以上の信頼性を備えています。

以下は、注目すべきビジネスセクターにおけるコンピュータビジョンの応用について述べます。

ヘルスケアでの診断を改善

早期診断は、場合によっては、生と死の違いを生む可能性があります。コンピュータビジョンは、特定の腫瘍の迅速かつ正確な識別を提供し、それらの悪性の性質を確認することができます。診断結果は95%に達し、非常に熟練した腫瘍学の専門家の結果を上回りました。これは、CVが輪郭だけを分析するのではなく、皮膚の表面を超えて3Dで考えることができるためです。

AI in healthcare

この分野の進歩は、幾何学的なディープラーニングツールのさらなる発展につながります。これらは、人間よりもはるかに速く生検を読むことができるアルゴリズムです。これまで、医師がコンピューターで結果を再確認していたが、間もなくこれら2つの役割が入れ替わることが予想されます。

たとえば、Ekoios Technologyは、さまざまな病院や医療機関から医療画像を収集、ラベル付け、トレーニング、テストする機能を備えたeMedと呼ばれるAIプラットフォームを開発しました。その後、このシステムは、医師が画像を分析し、脳動脈瘤、脊椎骨折、歯根嚢胞などのさまざまな病気を自動的に検出するのに役立ちます。

コンピュータビジョンの進歩から利益を得る可能性のある別の病気はアルツハイマー病です。深層学習アルゴリズムは、脳細胞の活動を追跡し、脳の機能のスパイクと谷を識別することを学習できます。これは、医師がそのような詳細レベルで患者を監視することは決してできない領域です。

世界をより安全な場所にする

人権活動家は、より多くの監視と戦い、ビッグブラザーがすでに正当な理由でここにいることを世界に警告しています。Caty O’Neilが「Weapons of Math Destruction」で警告しているように、アルゴリズムはブラックボックスの性質(基礎となる決定に関する情報をほとんどまたはまったく提供しない)、使用されるトレーニングセットのバイアス、および構築される可能性があるため、危険です。

AI in security

それでも、コンピュータービジョンは、空港、コンサートホール、スタジアム、美術館など、あらゆる場所で世界をより安全にしています。公共の場所はテロリストやその他の潜在的に危険な個人のお気に入りの標的になっており、そのような脅威をできるだけ早く特定する必要があります。

潜在的な犯罪者が化粧や変装をしていても、彼らを特定するのに十分正確なモデルを構築するのは課題です。基盤となるテクノロジーの一部には、光の角度と3Dテンプレートマッチングによってレンダリングされる違いに対処するための等輝度が含まれます。

自動車産業の強化

自動運転車はコンピュータービジョンの最も知られている応用ですが、自動車業界には他にも多く活用されています。このセクターはすべての新技術の早期採用分野であることが知られており、産業メーカーはCVプロバイダーの最大のクライアントの一部です。それよりよく知られていない応用ですが、自動車産業には、部品と塗料の検査、溶接、および生産ラインでのロボットによる自動化にも活用されています。

AI Automotive

自動運転車に戻ると、通常、周囲の物体を検出して衝突を回避するカメラを備えていますが、LiDARシステムも導入しています。これらの動作はコウモリと同じように、(光)信号を送信し、オブジェクトからの応答を評価します。

小売体験の改善

バーコードは小売業の革命でしたが、すでに40年経過しているため、その標準を変更する必要があります。現在コンピュータビジョンにより、店舗は買い物客を監視し、通路の間を歩いているときにショッピングカートを自動的にスキャンできます。

AI in retail

CVがこの業界にそれだけの変化をもたらすわけではありません。システムがポイントカードのように顔認識を使用してクライアントを識別する場合、パーソナライズされたショッピング体験を提供できます。これは通常のVIPプログラムからのステップアップです。

CVが売り上げを伸ばすもう1つの方法は、棚をデジタル化することです。CCTVフッテージとコンピュータービジョンテクノロジーを使用すると、マーチャンダイジングの取り組みのデジタルバージョンに変換できます。たとえば、企業は、顧客が商品を取って元に戻す回数(オンラインで放棄されたカートと同様)や、競合他社が棚に置くスペースの量など、顧客の商品とのやり取りを正確に報告できます。

より良い作物と家畜の数えを支援

自動化は、産業プロセスと同様に農業にも必要です。コスト削減への圧力が高まっているため、ますます多くの活動をロボットに委任しなければならなくなります。コンピュータービジョンは、マッピング、収穫量の推定、家畜の数え、土壌分析を含むその他のタスクに役立ちます。

AI in Agriculture

これらのソリューションの中には、土壌の化学組成をマッピングするほど正確なものもあり、これは農地を購入したり、既存の作物を転換したりするときに特に役立つ情報です。

もう1つの可能な用途は、作物の熟度を評価して作業を計画し、季節労働者を雇うことです。これは、使用できなくなる前に収穫期間が短い作物にとって特に重要です。

改善の余地

CVは従来のビジネスワークフローを変更する力がありますが、テクノロジーは依然として小さな視覚的変化に取り組むのに苦労しています。つまり、元の画像にノイズが少し追加されたダチョウのようなものを分類します。

プロセスの各ステップを改善する必要があります。画像を分類するには、彩度と照明のバリエーションを使用して、さまざまな角度から撮影された何百万ものタグ付き画像の広範なライブラリが必要です。セグメンテーションでは、オブジェクトの境界を検出して色分けする方法を改善する必要があります。

ただし、テクノロジーが徐々に向上するにつれて、より多くのセクターに浸透し、専門家がより迅速かつ安全に意思決定を行えるようにすると同時に、顧客とユーザーにより効率的で強力な体験を提供します。

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    小売体験の改善
  • 5
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