画像認識に関する案件では、設計・開発の案件が比較的多いです。具体的には、クローラー開発案件や、画像認識と音声認識モデルの開発・検証を行うIoT案件、自動運転化等に向けた車載用画像認識システム開発案件、医療機器向けの画像認識モジュール開発、IoT家電の開発案件などが挙げられます。
画像認識の特徴
・画像認識の歴史は古く半世紀ほど前を起源としている
・パターン認識技術の1つである
・画像データ中のオブジェクトや対象物の特徴を抽出・分析・識別して認識する技術である
・ディープラーニング技術の向上により飛躍的な発展を遂げた
・製造業、農林水産業、医療、自動車業など、多様な業種・業界で導入が進んでいる
画像認識に関する案件も含め、AI関連技術の案件の相場は60万/月から90万/月程度になります。幅広い知識や実務経験の要求はありますが、案件によっては100万/月以上のものもあります。
画像認識 案件で必要とされるスキル
画像認識の案件では、画像認識以外にも下記のようなスキルや知識が要求される場合があります。
・PythonやJava・C/C++・C#等やフレームワークおよびライブラリを用いた開発スキル
・Linux環境の構築およびその環境下での開発スキル
・MySQLやPostgreSQLなどのデータベースに関するスキル
・AWSやGCPなどのクラウドインフラに関するスキル
・サーバーサイドのWeb開発に関するスキル
・組込み開発に関するスキル
・セキュリティに関する知識
・論文などの英語のドキュメントを読むスキル
画像認識の案件で資格を要求されるケースは少ないですが、資格を取得しておくことで専門的な知識を保有している証明ができます。以下では、画像認識に関する資格「画像処理エンジニア検定」について紹介します。
・画像処理エンジニア検定
公益財団法人 画像情報教育振興協会（CG-ARTS）が実施している試験であり、難易度によってベーシックとエキスパートの2種類に分かれています。いずれもマークシート形式の問題となっており、ベーシックは、画像処理技術に関する基礎知識の理解と、プログラミング知識について問われます。エキスパートでは、画像処理技術に関する専門知識の理解と、ソフトウェアやハードウェア、システムの開発に応用する知識やスキルについて問われます。
画像認識は、パターン認識技術の1つであり、画像データからオブジェクトや対象物の特徴を抽出・分析・識別してコンピューターや機械に認識させる技術です。近年、ディープラーニング技術の向上により飛躍的に発展しました。
画像認識技術は幅広い分野で活用されています。例えば、セキュリティ分野では顔認証システム、医療分野では画像診断、農業では農作物の生育状況の把握、製造業では製品検査、文字認識によるリアルタイム翻訳、などが挙げられます。
現代のように画像データを扱った画像認識の研究は1960年代から始まりました。しかし、当時のコンピューターは、現在のものよりも高価で性能が劣っていたため、人工衛星の画像解析などの限られた分野でのみ活用され、一般的に普及することはなく、停滞期に入ります。
画像認識技術が一般に普及が始まったのは、1990年代後半からです。デジタル機器やインターネットの発展とともに普及し、デジタルカメラや画像検索などに応用されていきました。その後、2012年に開催された、物体の認識精度を競う「ILSVRC」にて、トロント大学のHinton氏らのディープラーニング技術を活用したシステムが圧倒的に勝利したことで、画像認識技術のブレイクスルーが起こります。
ディープラーニングなどの機械学習技術の進歩やハードウェア性能の向上により、その後も画像認識の精度は飛躍的に向上しており、顔認証をはじめ、幅広い業種や業界で活用されています。
ディープラーニングを活用した画像認識の市場は著しく成長しており、大手企業も画像認識技術を活用して医療や農業など、様々な業界に参入しています。今後も画像認識は、幅広い業界で活用されていくことが予想されるため、将来性は高いといえます。