画像認識AIの活用事例28選！AI技術の仕組みや種類、メリットを徹底解説

画像認識AIは、私たちの日常生活や産業界に大きな変化をもたらしています。カメラやセンサーが捉えた画像を瞬時に分析し、さまざまな情報を引き出すこの技術は、多くの企業や組織で活用されています。

本記事では、画像認識AIの基本から、実際の活用事例まで幅広く紹介します。画像認識AIがどのように私たちの生活を変え、ビジネスを進化させているのか、具体的な事例を見ていきましょう。

「画像認識」とは？

画像認識は、コンピューターが画像を見て、その内容を理解する技術です。人間の目と脳の働きを真似て、画像の中の物体や特徴を識別します。この技術の中心となるのが、ディープラーニングという機械学習の手法であり、大量の画像データを使って学習することで、コンピューターは高い精度で画像を認識できるようになりました。

画像認識AIは、単に物体を識別するだけでなく、複雑な場面の理解や画像内の細かい特徴の抽出も可能です。画像認識AIによる的確な状況判断は、医療診断から自動運転、セキュリティシステムまで幅広い分野で活用されています。この技術の進歩により、人間の目では見落としがちな些細な変化や、大量のデータの中から重要な情報を抽出することが可能になりました。

なお、画像認識の仕組みについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

画像認識の種類

画像認識にはさまざまな種類があり、それぞれ目的や用途に合わせて使われます。以下の表で主な種類とその概要、用途をまとめました。

	概要	主な用途
物体分類	画像全体が何を表しているかを判断する	商品の仕分け、植物や動物の種類判定
物体検出	画像内の特定の物体の位置を特定する	自動運転、防犯カメラでの不審者検知
領域抽出	画像内の物体の輪郭を正確に抽出する	医療画像診断、地図作成
画像キャプション生成	画像の内容を自然言語で説明する	視覚障がい者向けサービス、画像検索
顔認識	人物の顔を識別し、個人を特定する	セキュリティシステム、スマートフォンのロック解除
文字認識	画像内の文字を読み取り、デジタルテキスト化する	名刺管理、郵便物の自動仕分け

これらの技術は、単体で使用されることもありますが、複数の技術を組み合わせて使用する場合がほとんどです。複数の技術を組み合わせることで、より高度な画像理解や複雑なタスクの実行が可能になります。

画像認識の技術は日々進化しており、新しい活用方法も次々と登場しています。

画像認識AIの活用事例28選

画像認識AIは、さまざまな分野で私たちの暮らしや仕事に大きな影響を与えています。ここでは、実際のビジネスや社会で使われている事例を紹介します。この事例を通じて、画像認識AIがどのように役立っているかを見てみましょう。

テスラの自動運転技術

テスラの自動運転技術は、画像認識AIの最先端を行く事例です。テスラは、レーダーやLiDARに頼らず、カメラとAIのみで自動運転を実現する「Tesla Vision」を開発しました。車載カメラが周囲の状況を常に監視し、歩行者や他の車両、交通標識などを瞬時に認識することで、安全に自動運転が行えます。

2025年12月現在では、完全自動運転ではなく自動運転レベル2となっていますが、「Tesla Vision」の開発は、より効率的で低コストな自動運転システムの実現に向けた大きな一歩となっています。

羽田空港の顔認証ゲート「Face Express」

羽田空港で導入された「Face Express」は、顔認証技術を活用した最新の搭乗手続きシステムです。搭乗手続きから搭乗ゲート通過まで、パスポートや搭乗券の必要はなく、顔認証だけで完了します。搭乗手続き時に顔写真を登録すれば、その後の手続きはすべて顔認証で行えるため、旅客の移動がスムーズになります。

非接触での手続きが可能なため、感染症対策としても有効です。

顔認証式のバス乗車システム「ユーカリPASS」

千葉県佐倉市のユーカリが丘では、顔認証技術を活用した「ユーカリPASS」というバス乗車システムを導入しています。利用者は事前に顔写真を登録しておくだけで、バス乗車時に顔をかざすだけで乗車可能。定期券や現金を用意する手間が省け、乗車時間の短縮にもつながっています。

高齢者や子どもにとっても使いやすいシステムとなっており、地域の公共交通の利便性が向上しています。

株式会社テクムズの顔認証技術「顔パス」

株式会社テクムズが開発した「顔パス」は、スポーツイベントなどで活用される最先端の入場管理システムです。このシステムは、事前に登録された顔画像と入場時の顔を照合し、瞬時に本人確認を行います。従来の紙のチケットや会員証が不要になり、スムーズな入場が可能になりました。

なりすまし入場の防止にも効果を発揮し、セキュリティの向上にもつながっています。非接触での認証が可能なため、感染症対策としても有効です。

JFEスチールの安全行動サポート技術

JFEスチールは、製鉄所での作業員の安全を確保するため、画像認識AIを活用した安全行動サポート技術を開発しました。この技術は、工場内に設置されたカメラで作業員の動きを監視し、危険な状況を自動的に検知します。例えば、作業員が危険区域に近づいたり、保護具を着用していない場合に警告を発するというものです。

この技術により、人的ミスによる事故を未然に防ぎ、作業環境の安全性を大幅に向上できます。

アサヒビールの「輸入ワイン中味自動検査機」

アサヒビールは、輸入ワインの品質管理を効率化するため、画像認識AIを活用した「輸入ワイン中味自動検査機」を導入しました。この装置は、ワインボトルの中身を高精度カメラで撮影し、AIが画像を分析することで、異物混入や濁りなどの品質異常を自動的に検出します。これまで人の目による検査が必要でしたが、この技術により検査の精度と効率が大幅に向上しました。

結果として、より安全で高品質なワインを消費者に提供できるようになっています。

キユーピーの原料検査装置

キユーピーは、マヨネーズなどの原料となる液卵の品質管理に、AIを活用した画像認識システムを導入しました。このシステムは、液卵の中の異物や変色を高速かつ高精度で検出します。

これまで作業員の目視による検査を行っていましたが、AIの導入により24時間365日の連続稼働が可能になり、検査の精度と効率が大幅に向上しました。

画像認識システムの導入後、製品の安全性がさらに高まり、消費者に安心を提供しています。

日立の「墜落制止用器具フック不使用者検知サービス」

日立ソリューションズは、建設現場の安全性向上を目指し、「墜落制止用器具フック不使用者検知サービス」を開発しました。このシステムは、作業員が着用する安全帯のフックを正しく使用しているかをAIカメラで監視します。フックを適切に掛けていない作業員を検知すると、即座に警告を発するというものです。

このシステムにより、高所作業における墜落事故のリスクを大幅に低減することができ、また作業員の安全意識向上にも役立っています。

なお、墜落制止用器具フック不使用者検知サービスは新技術情報提供システム「NETIS」登録状況（国土交通省） に登録されています。

パン屋のAIレジ「BakeryScan」

「BakeryScan」は、ベーカリーでの会計を大きく変えたAIレジシステムです。このシステムは、トレイに載せたパンを上からカメラで撮影するだけで、AIが瞬時にパンの種類と価格を認識し、自動的に会計を行います。

レジ係の負担が大幅に軽減され、会計時間の短縮にもつながりました。また、パンの売れ行きデータをリアルタイムで収集できるため、在庫管理や商品開発にも活用可能です。

「BakeryScan」は、AIが小売業の日常業務をいかに効率化できるかを示す好例となっています。

ハウステンボスのホテル内にある「スマート コンビニ」

ハウステンボスのホテル内に設置された「スマート コンビニ」は、新しい形の無人店舗です。このコンビニでは、画像認識AIを搭載したカメラが店内の状況を常に監視しており、顧客が商品を手に取って店外に出るまでの一連の動作を自動的に認識し、購入した商品の代金を自動的に決済します。

この仕組みにより、レジでの待ち時間がなくなり、24時間いつでも快適に買い物ができます。「スマート コンビニ」は、人件費の削減だけでなく、経営効率の向上にもつながっています。

AIカメラ採用の無人店舗「モノタロウAI ストア」

「モノタロウAI ストア」は、工具や部品を扱う無人店舗で、画像認識AIを活用したシステムを採用しています。店内に設置された多数のカメラが、顧客の動きと商品の出入りを常時監視。顧客が商品を手に取り、専用エリアを通過すると、AIが自動的に商品を認識し決済を行います。

このシステムのおかげで、24時間営業が可能になり、人手不足に悩む地方の工場や建設現場などでも、必要な時に必要な工具や部品を入手できるようになりました。在庫管理も自動化されているため、効率的な店舗運営が可能になっています。

AlibabaのEC用画像検索システム「Image Search」

アリババクラウドが提供する「Image Search」は、Eコマースプラットフォームにおける画像検索機能を強化するサービスです。ユーザーが商品画像をアップロードすると、AIが画像を分析し、類似した商品をすぐに表示します。テキストでは表現しきれない商品の特徴や雰囲気をもとに検索できるため、ユーザーの購買体験が大幅に向上します。

販売者にとっても、自社商品の露出機会が増えるというメリットがあります。

ラクマ（楽天）のAIによる出品監視

楽天のフリマアプリ「ラクマ」は、AIを活用した出品監視システムを導入しています。このシステムは、出品された商品の画像や説明文をAIが分析し、偽造品や禁止品目などの不適切な商品を自動的に検出します。人間による目視確認では見逃す可能性のある細かな特徴も、AIは高精度で識別することができ、プラットフォームの信頼性と安全性が向上し、ユーザーが安心して取引できる環境が整備されています。

不適切な出品の削除により、ブランド価値の保護にもつながっています。

三菱地所の庫内AI可視化ソリューション

三菱地所は、物流倉庫の業務効率化を目指し、AIカメラを活用した「庫内AI可視化ソリューション」を開発しました。このシステムは、倉庫内に設置されたカメラの映像をAIが分析し、作業員の動線や荷物の配置状況をリアルタイムで可視化します。作業の無駄や非効率な動きを特定し、最適な動線設計や作業手順の改善が可能です。

AIが自動的に作業時間を計測するため、正確な工数管理も実現しています。この技術の導入により、物流現場の生産性向上と労働環境の改善が進んでいます。

佐川急便の「Biz-AI×OCR」

佐川急便は、AIとOCR技術を活用した「Biz-AI×OCR」システムを採用しています。このシステムは、配送伝票や請求書などをスキャンし、AIが必要な情報を自動で抽出する仕組みです。手書き文字や印刷された文字を高精度で認識し、データ化できます。

これまで手作業で行っていたデータ入力が効率化され、作業時間の短縮とミスの減少が実現しました。さらに、スピーディーな情報処理によって顧客対応の向上にも貢献しています。

ユアサ商事の「仮設資材AIカウントシステム」

ユアサ商事は、建設現場の資材管理を効率化する「仮設資材AIカウントシステム」を開発し、作業時間の短縮と正確性の向上を実現しました。このシステムは、スマートフォンのカメラで撮影した画像をAIが分析し、足場パイプや建設資材の数量を自動的にカウントします。

システムの導入後、手作業で行っていた資材の数え上げ作業の大幅な効率化に成功。またリアルタイムでの在庫管理が可能になったことで、資材の過不足による工事の遅延リスクも低減されています。

名刺管理アプリ「Wantedly People」

「Wantedly People」は、AIを活用した名刺管理アプリで、名刺を撮影するだけで、AIが画像を解析して名前や会社名、役職などの情報を自動的に抽出してデータ化します。手入力の手間が大幅に削減され、大量の名刺情報を効率的に管理できるようになりました。

名刺交換した相手のSNSアカウントとの連携機能もあり、ビジネスネットワークの構築・維持に役立っています。さらに、OCR技術の進歩により、手書きの名刺や特殊なデザインの名刺も高精度で認識可能です。

大成建設のコンクリートひび割れ解析技術「t.WAVE」

大成建設が開発した「t.WAVE」は、画像認識AIを活用してコンクリート構造物のひび割れを自動検出・解析するシステムです。これまでは目視による点検が主流でしたが、このシステムを使用することで、高精度かつ効率的にひび割れの状態を把握できます。

ドローンやロボットで撮影した画像をAIが分析し、ひび割れの位置や幅、長さを自動的に計測。この技術により、インフラ点検の作業時間が大幅に短縮され、作業員の安全性も向上しました。

経年変化の正確な追跡が可能になり、予防保全にも役立っています。

大阪ガス×路線バス各社によるガス管工事検知

大阪ガスは、路線バス会社と協力して、AIを活用したガス管工事の検知システムを導入しました。このシステムでは、路線バスに搭載されたカメラがガス管工事の現場を撮影し、AIがその画像を分析して工事の有無を自動的に判断します。これまで人手に頼っていたガス管工事の巡回確認作業が効率化され、スピーディーな対応が可能になりました。

不法掘削の早期発見にも役立ち、ガス漏れなどの事故リスクの低減にもつながっています。

大阪大学「がん細胞の種類の判別」

大阪大学の研究チームは、画像認識AIを用いてがん細胞の種類を高精度で判別する技術を開発しました。この技術では、顕微鏡で撮影したがん細胞の画像をAIが分析し、その特徴から細胞の種類を判定します。

これまで病理医の目視による判断が必要でしたが、AIを活用することで、より迅速かつ正確な診断が可能になりました。この技術は、がん治療の個別化や効率化に大きく貢献すると期待されています。

病理医の負担軽減にもつながり、医療現場の働き方改革にも役立っています。

写真からのカロリー推定「あすけんダイエット」

「あすけんダイエット」は、食事の写真からカロリーを自動推定するアプリです。ユーザーが食事の写真を撮影してアップロードすると、AIが画像を分析し、含まれる食材や量を推定してカロリーを算出します。AIが食事のバランスも分析し、適切なアドバイスも提供してくれます。

これまでの食事記録アプリでは、ユーザーが一つ一つの食材を手動で入力する必要がありましたが、この技術により記録の手間が大幅に軽減されました。この利便性と正確さにより、継続的な食事管理が簡単になり、多くのユーザーのダイエット成功をサポートしています。

写真を撮るだけで簡単に食事管理ができるため、長期的な習慣づけにも効果的です。

富士フイルムの「X線画像診断システム」

富士フイルムは、AIを活用した「X線画像診断システム」を開発しました。このシステムは、X線画像をAIが分析し、異常な箇所を自動的に検出します。肺がんや結核などの疾患の早期発見に役立つほか、医師の負担軽減にもつながり、AIが事前スクリーニングを行うことで、医師はより詳細な診断に集中できるようになりました。

病気の見落としのリスクも低減され、診断精度も向上しています。

資生堂のIoTスキンケア「Optune」

資生堂の「Optune」は、AIとIoT技術を融合させたスキンケアシステムです。専用のデバイスで肌の状態を撮影すると、AIが画像を分析し、その日の肌状態や環境要因を考慮して最適なスキンケアを提案します。さらに、専用マシンが提案に基づいてカスタマイズされた美容液をその場で調合もしてくれます。

このシステムのおかげで、日々変化する肌状態に合わせたパーソナライズされたスキンケアが可能になりましたが、2020年6月30日にサービスが終了しています。

株式会社ZTVのブリ自動給餌システム

株式会社ZTVは、養殖業の効率化を目指し、AIを活用したブリの自動給餌システムを開発しました。水中カメラの映像をAIが分析し、魚の行動パターンや摂餌状況をリアルタイムで判断可能。またAI分析に基づいて、最適なタイミングと量で自動的に餌を与えられます。

餌の無駄を減らしつつ、魚の成長を最適化でき、養殖業者の労働負担も軽減されることで生産性の向上にもつながっています。

オプティムの「ドローン農薬散布防除サービス」

オプティムは、農業分野でのAI活用を推進し、「ドローン農薬散布防除サービス」を展開しています。このサービスでは、ドローンで撮影した農地の画像をAIが分析し、作物の生育状況や病害虫の発生状況を判断して必要な箇所に適量の農薬を自動散布します。

このサービスにより、農薬の使用量を最小限に抑えつつ、効果的な病害虫対策が可能になりました。また、農作業の省力化にも貢献し、高齢化が進む農業現場の課題解決にも役立っています。

千葉工業大学のAI花分類システム「ハナノナ」

千葉工業大学が開発した「ハナノナ」は、スマートフォンで撮影した花の写真から、その種類を自動的に判定するAIシステムです。日本の野生植物約2,000種類を高精度で識別することができ、専門知識がなくても簡単に植物の見極めが可能。このシステムは、生物多様性の調査や環境教育、園芸愛好家の支援ツールとしても活用されています。

継続的なデータ収集により、植物の分布や開花時期の変化など、気候変動の影響を調査する研究にも役立っています。

画像認識用のAIカメラ「Vieurekaカメラ」

「Vieurekaカメラ」は、高度な画像認識AIを搭載した次世代型カメラシステムです。このカメラは、リアルタイムで映像を分析し、人や物体の動きを自動的に検知・追跡します。

小売店舗での来客数カウントや、工場での作業員の安全確認、公共施設での不審者検知など、幅広い用途に対応可能。これまでのカメラシステムと異なり、映像データをクラウドに送信せずにカメラ内で処理するため、プライバシーの保護と高速な処理を両立しています。

この技術により、さまざまな業種で業務効率化やセキュリティ強化ができるようになりました。

トライアルの「AIカメラソリューション」

トライアルグループは、小売店舗向けの「AIカメラソリューション」を開発しました。このシステムは、店内に設置されたカメラの映像をリアルタイムで分析し、顧客の行動パターンや商品の動きを記録します。

特定の商品棚の前で立ち止まる顧客の数や滞在時間を計測したり、商品の欠品状況を自動検知が可能。これらのデータを活用することで、売場レイアウトの最適化や効果的な商品陳列、タイムリーな在庫補充が可能になります。

このシステムを導入後、顧客満足度の向上と売上増加につながっています。

なお、生成AIについて詳しく知りたい方は、下記の記事をご確認ください。

画像認識AIのメリット・デメリット

以上のように、画像認識AIは多くの業務において大きく業務改善できる可能性を持つ一方で、導入前に理解しておくべき注意点も存在します。

ここでは、実務の視点から画像認識AIのメリットとデメリットをご紹介します。

画像認識AIのメリット

画像認識AIの最大のメリットは、人が目視で行っていた作業を自動化・高速化できる点にあります。

具体的には検品や監視、分析業務を24時間安定して実行することができ、人的ミスや作業ムラの削減につながります。
また、一度仕組みを構築すれば処理量が増えてもコストが比例して増えにくくスケールしやすいのも特徴です。

さらに、画像データを数値として蓄積できるため、これまで感覚に頼っていた判断を数値を元に分析・改善できるという点も非常に大きいメリットと言えるでしょう。

画像認識AIのデメリット

一方で、初期導入コストと準備工数がかかるという点は画像認識AIのデメリットとして挙げられます。
例えば、学習用データの収集やアノテーション、精度の検証には一定の時間と専門知識が必要となります。

また、画像の撮影環境の変化や想定外のケースに弱く、運用後も継続的なチューニングが求められます。
加えて個人情報やプライバシーへの配慮、AIの判断根拠が分かりにくいといった課題もあり、技術面だけでなく運用ルールの設計が不可欠です。

画像認識AIは万能ではありませんが、メリット・デメリットを理解した上で導入すれば大きな業務改善効果をもたらす技術と言えるでしょう。

画像認識AIを導入するステップ

では、どのように画像認識AIを導入すればよいのかを簡潔にまとめました。

課題の明確化と目的設定

まず、どの業務プロセスに画像認識AIを活用するかを明確にすることが大切です。
製品の外観検査、在庫管理、顧客対応など、具体的な課題と期待する効果を定義しましょう。

データの準備と評価

画像認識AIには学習用の画像データが必要です。
既存の画像データの量と品質を確認し、不足している場合は収集計画を立てます。

データのラベリングや分類作業も含めて準備期間を計算しましょう。

ソリューションの選定

次に自社開発にするか、既製品を導入するかなど、複数の選択肢の中から様々なソリューションを比較・検討しましょう。
その際、初期費用・運用コスト・必要な技術レベル・カスタマイズ性などを総合的に評価し、自社の目的とマッチした画像認識AIを選定します。

小規模なテストを実施

画像認識AIを選定したあとは、本格導入する前にまず小規模なテストを行いましょう。テストとはいえ、実際の業務環境での精度や処理速度を検証し課題を洗い出します。

本格導入と継続的な改善

テストの結果を踏まえて本格導入に進みます。また、運用開始後も定期的に精度を測定し追加学習やパラメータ調整を行いながら、継続的に改善していく体制を整えましょう。

画像認識AIについてのよくある質問

画像認識AIの今後に注目！

画像認識AIは、私たちの生活や仕事に大きな影響を与えています。この技術を活用することで、どのようなことが可能になるのかをまとめました。

【画像認識AIでできること】

• 業務効率の向上
• 人間では困難な高精度・高速の処理
• 24時間365日の連続稼働
• 新しいサービスや製品の創出
• 安全性と品質の向上
• 個人化されたサービスの提供
• 環境負荷の低減

画像認識AIは単なる技術的な進化にとどまらず、社会の課題を解決し、新しい価値を生み出すツールとして重要性が高まっています。一方で、プライバシー保護や倫理的な使用といった課題も見逃せません。こうした問題にしっかり対応しながら、この技術を最大限に活用することが、社会のさらなる発展につながるでしょう。

最後に

いかがだったでしょうか？

自動運転技術での安全性向上や、顔認証システムでの業務効率化、品質管理での不良品検出自動化など、画像認識AIがもたらす具体的な効果や導入メリットについて、貴社に適した活用方法を検討しませんか？