Google Cloud AutoML Visionについて

Google Cloud AutoML Visionは、Google Cloudが提供するビジョンAIの1つであり、画像データを準備し、学習を行うことで、プログラミングすることなくオリジナルのAIモデルを作成し、画像解析を行うことができます。このプラットフォームを使用することで、開発者や企業は、高度な技術的専門知識がなくても、カスタム画像認識モデルを効率的に開発できます。

例えば、製造業では、製品の欠陥検出、製品の分類、組み立て検査などの用途で使用されます。また、小売業では、商品の分類や棚卸し作業の効率化に活用されています。医療業界では、X線画像の分析や病変の検出に使用されています。その他にも、公共交通機関の運行管理、農業の生産性向上など、幅広い業界で使用されています。

Google Cloud AutoML Visionは、ビジョンAIを活用することで、企業や開発者が新しいビジネスチャンスを探求し、新しいイノベーションを生み出すことを支援しています。

下記の利用マニュアル内で御紹介している方法により、一定期間は無料で利用することができますので、ぜひ御活用ください。

利用ガイドをダウンロードする

Google Cloud AutoML Vision利用ガイド（PDF／3MB）

活用ケース例

1.外観検査（画像分類）

出荷時の検品段階の製品を撮影した画像から、錆、汚れやひずみ等を検出し、不良品を判別します。

2.作業者の安全管理（物体検出）

工場内の従業員のヘルメット着用状況や長時間の「うずくまり・転倒」などの異常状態を検出します。

3.設備や工具の劣化検知（画像分類・物体検出）

設備や工具を撮影した画像から、設備に発生している錆や破損、工具の摩擦等を検知します。

画像分類と物体検出とは

画像分類

「画像分類」とは、機械学習の一分野であり、画像を分類することを指します。画像分類は、画像認識の基本的なタスクの一つであり、画像に写っているものが何であるかを識別することが目的です。この技術は、自動運転車の認識技術や画像検索エンジンなど、多くの分野で応用されています。

物体検出

「物体検出」とは、機械学習の一分野であり、画像やビデオ内に写っている物体を自動的に検出する技術です。つまり、画像分類のように単に画像に写っているものを認識するだけではなく、それらの物体の位置や大きさを特定することができます。物体検出は、自動運転車の認識技術や監視システム、画像検索エンジン、医療画像処理など、幅広い分野で応用されています。例えば、自動運転車は、物体検出技術を利用して、道路上の車や人、信号機や標識などを検出し、適切な判断を行うことができます。