画像処理システムとは？活用事例・開発会社の選び方・導入メリットを徹底解説

画像処理とは、カメラやスマートフォンで撮影した画像に対して、画像処理装置が補正・加工・検出などを行う技術です。画像処理は企業が使う大規模なシステムだけでなく、個人のスマートフォンなどの小規模なシステムに搭載されており、さまざまなシーンで活用されています。

コンピュータの高度な画像処理には機械学習が関連しており、文字通り「機械がインプットした画像について学習すること」です。機械学習に基づいたルールに沿って画像を処理することで、分類・分析・検出などの処理が可能となります。

画像処理システムは、主に以下で構成されています。

• カメラ：被写体を撮影する

• センサ：カメラで撮影した画像から被写体の有無を判別する

• 画像処理ソフト：画像データの加工・検出などの処理をする

• 出力機器：処理した画像を可視化する

カメラで被写体を撮影すると画像センサが画像から被写体の有無を判別し、画像データは画像処理ソフトによって処理されます。

例えば、余計なノイズを削除したり、強調したいポイントに色をつけたりなど、加工・検出の処理が行われます。最後に、出力機器によって紙や画面に処理後の画像を表示して、可視化できるという流れです。

人の目では確認できない小さな事象を明らかにするため、医療現場では画像処理システムが活躍しています。例えば、以下のような場面で画像処理システムは使われています。

• MRI

• レントゲン

• X線CT

• 内視鏡

• 遠隔診断支援

レントゲンは身体のなかに光を通して撮影する技術で、腫瘍などの異物を可視化できます。人の目では見えない小さな異物を見つけやすくすることによって、病気の早期発見が期待できるのです。

同様に、X線CTも医療現場には欠かせないもので、レントゲンが平面を撮影するのに対して、X線CTは断面を撮影します。脳を上から見たような画像は、X線CTの画像処理システムによるものです。

画像処理システムは、自動車の安全運転にも役立っています。最近の自動車には、ADAS(Advanced Driver-Assistance Systems：先進運転支援システム)が搭載されており、ADASに画像処理システムが使われています。なお、運転には以下の動作を可能とするスキルが備わっていなければなりません。

• 認知

• 判断

• 操作

目の前にどのような障害物があるかを認知して、避けるために右折・停止などを判断し、ハンドルやアクセルを操作するという流れです。画像処理システムにより一定距離内に障害物を見つけ、ブレーキと連動して自動車を停止させることが可能になります。人の目では確認できない死角にある障害物を認知してくれるので、事故を防ぎやすくなるでしょう。

また、ドライブレコーダーのADASの画像処理システムは、万が一の事故やトラブルの際に役立ちます。自動車分野における画像処理システムはまだまだ精度を上げなければいけないという課題はあるものの、相手の顔やナンバープレートなどを認識し証拠として活用できます。

スマートフォンの画像処理システムは、安全面・快適さ・娯楽など、さまざまな目的で活用されています。スマホの顔認証や指紋認証には画像処理システムが使われており、他人がロックを外したり、成りすましの支払いを防げたりするので、セキュリティを守る点で欠かせません。

また、AR処理によって快適にスマホを利用できる点も特徴です。AR処理とは「反射防止膜」のことで、画面を見やすくする処理を指します。AR処理がない場合は、眩し過ぎる、自分の顔や周囲の景色が反射して画面が見えづらいなど、快適に使えない恐れがあるのです。

その他にも、スマホにおける画像処理システムにバーチャルメイクが挙げられます。自分の顔を撮影してアプリにアップすると、目や唇などの部位を画像処理システムが判別して化粧品を試せるため、実際に似合うかを確認してから購入可能です。

画像処理システムは、食品の異物検知、医療画像の診断支援、製造現場での品質管理、防犯カメラ映像の解析など、幅広い業界で活用されています。
しかし、企業ごとに得意とする業界やシステム分野は異なります。そのため、依頼先の企業が自社と同じ業種の開発実績を持っているかを確認することが重要です。

例えば食品業界であれば「形状や色彩のわずかな違いを見分ける」精度が求められ、医療業界であれば「誤診を避けるための高い信頼性」、セキュリティ業界では「リアルタイム解析による即応性」など、必要とされる技術や評価基準は業界ごとに大きく異なります。事前に実績紹介や導入事例をチェックし、自社のニーズに適した経験を持つかどうかを見極めましょう。

近年の画像処理システムは、AI技術の進化によって大きく精度を高めています。特にディープラーニング（深層学習）は、従来のルールベースの処理に比べて柔軟性と認識精度が高く、システムの自動学習によって時間が経つほどに性能が向上する点が魅力です。

開発会社を選ぶ際には、AIやディープラーニングに対応可能かを確認し、学習データの取り扱いやアルゴリズム選定についても相談できるかをチェックしましょう。もし将来的にAIの活用範囲を広げたい場合、初期段階からAI導入を前提に設計しておくと、拡張性の高いシステムを構築できます。

画像処理システムは導入して終わりではなく、実運用の中で改善や調整が必要となります。そのため、要件定義から開発、導入、運用サポートまで一貫して対応できる会社を選ぶと安心です。

特に、自社システムとの連携が必要な場合は、データベースの接続や管理画面の設計など、細部まで丁寧に対応してくれるパートナーが理想的です。運用開始後にトラブルが発生した際に迅速なサポートが得られるかどうかも、事前に確認しておきましょう。

また、打ち合わせ段階でこちらの要望をしっかりヒアリングし、業務フローに沿った提案ができるかを見極めることも大切です。技術力だけでなく、コミュニケーション力や対応姿勢も会社選びの判断基準に加えると失敗を防げます。

株式会社イテラソリューションズは、AI画像処理や3次元センシングをすべて一任できる企業です。幅広い分野・製品の画像処理ができるので、あらゆる企業が活用しやすいでしょう。

例えば、イチゴ畑から傷んだ粒だけを見つけたり、コンクリートの亀裂の長さを画像から測れたりなど活用方法はさまざまです。画像から定量的なデータを抽出したい企業は、ぜひ一度問い合わせてみてください。

株式会社ASTINAは、ハード・ソフト両面でシステム開発を得意としています。AI外検査はシステムが人に代わって検品するシステムで、特定の人にしか作業ができない企業は属人化をストップすることで、検品に再現性を持たせられるでしょう。

また、マーブル状の化粧品や食品など複雑な模様の製品の検品も可能です。AI導入からサポートまでを一任できる点も魅力の一つに挙げられます。

株式会社リウェビーは、クラウド画像分析を得意とする企業です。医療・農業向けのプロダクトを開発しており、パフォーマンス向上や公平なシフト案などを目指せます。

企業ごとの独自システムの開発に加えてAIコンサルも一任できるので、システムやAIに不安がある企業でも心配ありません。

日本システム開発株式会社は、オリジナルアルゴリズムによるデータ連携を得意とする企業です。「車両ナンバープレート検知全国版」は車両のナンバープレートをリアルタイムに認識するシステムで、車両の出入りを管理したい企業におすすめです。認識したデータはCSVにまとめてダウンロードできるので、データ処理の手間もかかりません。

また、システムはクライアントの要望に応じてデータ連携が可能です。オリジナルのデータ連携システムを開発したい場合は、ぜひ一度お問い合わせてみてください。

フルスクラッチ型とはシステムをゼロから開発するスタイルで、主に以下のメリットがあります。

• 自社にぴったりなオーダーメイドのシステムを構築できる

• 保守運用しやすい

自社のニーズに合わせたシステムをゼロから作成するため、見た目や機能などカスタマイズできます。また、後から保守・機能追加する場合も対応しやすいです。

一方で、以下のようなデメリットもあるので注意してください。

• コストが高くなる

• 開発期間が長くなる

既存システムではなく自社専用のものを構築するため、高額な費用がかかります。さらに、要件定義にも時間を要するため、完成までの期間も長くなるでしょう。

パッケージ＋カスタマイズ型は既存システムをベースにしつつ、必要に応じて一部をカスタマイズする方法です。フルスクラッチ型に比べてコストを抑えられるので、費用が気になる場合におすすめです。

また、必要な分だけ機能を追加することで、完全オリジナルでなくても不便と感じず活用しやすいでしょう。使い勝手が良くなるよう、カスタマイズする機能を事前に決めたうえで構築してください。