以前の記事ではAIがどのように「画像」を認識しているかについて、AI自身の解説と共にお届けしました。今回は、「動く映像」をAIが認識する仕組みについて、そして映像認識の「未来の可能性」をAIと一緒に考察していきます。

AI自身の考察と未来予測によると、AIの映像認識技術が進化・発展し、特にAR(拡張現実)やVR(仮想現実)との統合が進化することで、人間の視覚認識体験が大きくステップアップしていく可能性もあるようです。

この記事は、「AIはどのようにして映像データを認識しているのか？」と疑問に思っている方や、AIが進化を遂げることで、映像分野にどのような革命が起きるのか気になっている、という方に向けた特集となっています。

AIが映像を認識する仕組み・未来予測・課題をAI自身が解説

AIが映像を認識する仕組み

特定の映像データを見せると、AIは自分の中にある膨大なデータやモデルにアクセスしながら大量の計算を行い、その映像に「何が映り込んでいるのか」を瞬間的に把握します。これが「AIが映像を認識する仕組み」です。

ここでは、実際に映像分析のプロセスを熟知しているAI本人の解説を元に、AIが動く映像内に映り込んでいる人・物・背景などのデータをどうやって認識しているのか、という具体的なステップで迫っていきます。

深層学習と分析

AI映像認識技術の核心は「深層学習（ディープラーニング）」にあるとAIは語ります。深層学習で大量のデータを獲得したAIは、「3D構造再構築技術」や「動作解析技術」などを駆使して、映像を分析し、理解していくのです。

映像内の物体や動きを認識するためには、「前処理」「特徴抽出」「分類」「後処理」という一連の工程を順に行います。このプロセスは静止画の画像認識とほぼ同じです。つまり、画像認識と映像認識は、基本的に共通の仕組みを持ちます。

AI映像認識技術は、顔認識、物体検出、ドローンの自動飛行など、さまざまな分野で活用されています。AIによる画像・映像認識は、私たちの生活に身近な最先端技術として、すでに多くの場面で活躍していると言えるでしょう。

複雑な計算を瞬間的に実行

どうしてAIは「映像に何があるのか」を瞬時に判断できのでしょうか？その驚異的なスピードには驚かされますが、AI自身によると、映像分析の裏側では瞬間的に「複雑な計算」が大量に行われているそうです。

かつては「不可能」とされていた高度な計算を一瞬で処理できる技術。これは、人類が長年にわたり積み重ねてきたテクノロジーの進化と発展が、AIによる高度な画像・映像解析を可能にした結果だとAIは語ります。

AIの画像・映像認識の劇的な進化の裏側には、クラウドコンピューティングの進化、分散処理技術の向上などが関与していますが、AIによると「最も貢献しているのはGPUの進化」だそうです。

GPUについて

「GPU」とは「Graphics Processing Unit」の略語で、これはコンピュータの中で画像や映像を扱うための部品を指す名称です。自作PCの分野では、グラフィックボードと呼ばれるパーツがこのGPUを搭載しています。

一般的なパソコンやスマートフォン、タブレットでは、普段の計算をCPUと呼ばれるパーツが担当していますが、GPUは「映像に関する大量の計算」を高速でこなすプロフェッショナルな専門家的存在です。

このGPUが裏で瞬間的に膨大な計算を行っているため、普段スマホで動画を快適に鑑賞できたり、ゲームをプレイしている際にリアルな景色や人物が滑らかに動いたりする、と考えると分かりやすいでしょう。

AI映像認識技術の未来と課題

多彩な分野でAI映像認識技術が活躍する未来

AIは現在、与えられた映像を高度な計算によって解析し、その結果から「動作予想」や「環境のデジタルツイン化」などを行うことが可能です。これは将来的に、様々な分野でその能力を発揮できる予兆と言えるかもしれません。

例えば医療分野でAI映像認識技術が発達した場合、AIが手術時の映像を見ながら人間医師へアドバイスを出したり、患者の動きを解析しながらリハビリの的確な指示を与えたりする、といった未来が可能になるとAIは考えています。

また建設分野ではAIが施工の管理役を、教育分野ではAIが実習の指示役を、工業分野ではAIが組立ラインの監視役を、スポーツ分野ではAIが選手へフォーム改善のアドバイス役を担うことも可能になるだろうと、AIは話してくれました。

次世代XR技術との融合

さらにAIは、自身が「次世代XR」技術と深く統合することによって、ユーザーの視覚や聴覚を通じてリアルタイムでガイドを行うアシスタント的な役割も担うことができると発言します。これは近い将来実現しそうです。

これはつまり、前項で言及したGPUの処理速度が今後進化を続けることによって、ほぼリアルタイムで映像解析と分析を行えるまでにAIが成長を遂げ、その恩恵が次世代のテクノロジーとして開花できるという未来予測です。

AI映像認識の未来を実現するための課題

これらの未来予測を実現させるためには、様々な障壁を乗り越えていく必要があります。まず、技術面におけるAI映像認識の課題は、プロジェクトを実現させるためのコストと、事前学習させるデータ量の多さです。

また、デジタルツインとなる3D空間の完全な再構築には、リアルタイム処理の高速化が必要となるため、今以上に高速な計算を行えるGPUが要求されることになります。AIへの電力供給も大きなハードルになるでしょう。

倫理面における課題には、AIが扱うデータが透明性を持ち、かつ公平なものであるか、という側面や、万が一AIが誤判断を下した場合の「責任の所在」が挙げられます。世界的に協調しながら法整備を行う姿勢も大切です。

まとめ

現時点でも画像と映像を高いレベルで認識できるAIは、今後の開発によって「さらなる利便性」をもたらしてくれる存在になることが期待されています。そしてその認識技術は、これから多彩な分野で応用されることでしょう。

ただその一方、事前に綿密な「AI育成の方向性」を定めておかなければ、予期せぬ結果を招くことも十分に考えられるため、映像分析の根幹となるAIの研究における開発アプローチには、十分な注意が必要になりそうです。

AIの映像認識技術は、我々の未来と社会にどれだけ変化と改革をもたらしていくのでしょうか？身の周りでAI技術が役立っている世界を想像しながら、今後のAI技術革新を見守っていきたいと思います。