2020年4月21日、DATUM STUDIOとグループ会社のちゅらデータ株式会社主催による
「AIによる画像解析の課題を解決！画像解析における最新事例ウェビナー」を開催致しました。

近年、様々なビジネスシーンで画像解析が利用され始めていますが、画像データを利用したAIの導入・運用では様々な課題が発生することが多いです。
画像解析システムは導入だけでなく、運用を見据えた設計が重要となってきます。

本ウェビナーでは、最新の画像解析手法について事例を交えながら、ちゅらデータ株式会社 代表取締役社長 真嘉比がわかりやすくポイントを紹介させていただきました。

画像データ活用の最新事例を紹介

画像解析は画像分類をはじめ、物体検知やトラッキング、OCR技術など様々な分野/領域で活用されています。
今回のウェビナーでこれまで手掛けた画像解析の事例を多数紹介させていただきましたので、本記事でその一部を紹介させていただきます。

こちらの事例では、画像処理アルゴリズムを用いたテンプレートマッチングを使うことで、図面で表現された情報を自動特定したことにより、人手で行われていた情報化の作業が自動化しました。
その結果、図面で表現された構造の情報化にかかっていた人手作業を削減することに成功しました。

チラシデータの文字列校正の事例では、原稿となるテキストデータと、チラシに掲載されている商品名・価格の差異を校閲する業務を、画像解析により自動化することによって、確認工数と人件費の削減に成功した事例になります。

他事例・サービスについて詳細を知りたい方はこちらにお問い合わせください。

画像解析における課題と解決手法

画像解析・分析では、必要な画像データが不足したり、用意した画像の質が悪い、といった課題が頻繁に発生致します。
今回のウェビナー では、画像データが不足している場合に解決する方法として、ちゅらデータ株式会社が実践した手法を3つ紹介いたしました。

• 手法1　画像分析モデルを作成するための画像データを自動生成する
• 手法2　課題をDeep Learningを用いず、単純な画像処理で解く問題に落とし込む
• 手法3　画像を分類する問題ではなく、画像から異常を検知する問題に置き換えて対応する

その他に画像データの質に関する注意点として、「解像度」「明度」「解析対象の位置」に留意する必要があることも紹介いたしました。

画像解析について、さらに詳しい話を聞きたい方はこちらにお問い合わせください。

まとめ

今回のウェビナー では、本記事で記載しなかった事例も多数紹介し、質疑応答では案件の詳細に関する質問を多数いただきました。
また画像解析における手法についても、その処理について具体的な質問をいただき、皆様の関心の高さがうかがえるウェビナーとなりました。

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