うんコレ１枚でわかる画像認識
画像の特徴から、そこに何が写っているかを見分ける技術が画像認識です。例えば、人や動物はかならず「うんこ」をします。その色やカタチ、大きさなど、様々です。画像認識の技術を使えば、そのような「うんこ」の画像からその特徴を読み取り、どの動物の「うんこ」であるかを見分けることができるようになるのです。
画像認識の技術は、ディープラーニング（深層学習）の登場によって飛躍的な精度の向上を果たしました。
ディープラーニング以前の画像認識では、画像を認識し、それを識別するために、どのような特徴、例えば、「うんこ」であれば「大きさ」や「色」に着目して識別すればいいかを人間が設定しなければなりませんでした。その上で、「うんこ」とそれを排泄した動物の名前をセットにした画像を大量に入力して、排泄した動物の名前と画像の特徴の組合せパターンを「推論モデル」として生成します。この過程を「学習」と言います。
そして、新たな「うんこ」の画像を入力し、すでに学習済の「推論モデル」に照らし合わせ、それがキツネの「うんこ」の特徴パターンによく一致するとなれば、「それはキツネのうんこである」と「推論」するわけです。
ディープラーニングでは、この識別するための特徴を人間が設定するのではなく、大量のデータを分析することで自ら作り出すことができます。そのため、人間には気付かない特徴を見つけ出せるようになり、精度の高い画像認識が可能になったのです。
将来は、今朝の「うんこ」をスマホのカメラで撮影すれば、その画像から、いまの健康状態を教えてくれるようになるかもしれません。そして、自分の「うんこ」の写真と共に、今日食べるといい「おすすめの食事」の写真を表示したり、健康上のアドバイスをしてくれたりするようなアプリが登場するかもしれませんね。
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【新規】自動化・自律化によってもたらされる進歩・進化 p.22
テクノロジー・トピックス （51ページ）
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