AIのパターン認識とは？処理の流れやできることを解説！

AIのパターン認識は、適切なデータ処理をするのに重要な機能です。パターン認識により、どのような流れで処理が行われ、認識ができるようになるのでしょうか。本記事では、AIのパターン認識について、アルゴリズムの仕組みを交えながら詳しく解説します。AIを活用するための知識向上にお役立てください。

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AIのパターン認識とは？

パターン認識は、人間の行動が基となっていて、現在広く普及しているAIの多くに備わっている機能です。機械学習やアルゴリズムにも大きく関係していますが、その詳細を見ていきましょう。

そもそもAIとは

AI（人工知能）とは、人間が行っている知的ふるまいを、ソフトウェアによって人工的に再現したものです。大量のデータに含まれているパターンを認識したうえで、さらに新たなパターンを学習し、あらゆるタスクをこなせるような能力を、コンピューターが習得します。

AIと機械学習の関係性

機械学習は、AIを実現するためにデータを分析する方法のひとつです。データの背景にあるルールやパターンを、機械が自動で学習します。近年の機械学習では、予測の精度が最も重視されるようになり、ディープラーニングが代表的な分析手法となっています。学習して認識する機械学習の特徴は、パターン認識と共通しています。つまり、パターン認識は機械学習を活かして実現されているのです。

パターン認識とは

パターン認識とは、データの中から決められた特徴や規則を識別して、取り出す作業を言います。ここでいう特徴や規則とは、論理的な情報ではなく、画像や音声などから見つけ出されるため、一般的には教師あり学習によって行われます。

私たち人間は、パターン認識という言葉に馴染みはなくとも、普段から同様の知的行動を行なっています。例を挙げると、待ち合わせ場所でたくさんの人の中から友人を探す時、友人が持つ特徴（身長・顔つき・声など）を基にしますが、この行動がパターン認識に該当するのです。

AIのパターン認識による処理の流れ

AIがパターン認識を学習するには、どのような流れをたどって行くのでしょうか。ここからは、パターン認識における処理の流れについて、理解を深めましょう。

前処理をする

最初に、特徴を抽出しやすくするため、主にデータ信号をデジタル化したりノイズを除去したりする処理を行います。データに不具合があると、適切なデータが抽出できなくなるため、そのまま使うことはできません。前処理をすることで、次の工程である特徴抽出が、効率良く実施できるようになります。さらに、それぞれの尺度の分散を等しくします。

特徴を抽出する

前処理が完了したら、データに基づいた判定を行うため、データが持つ本質的な特徴を抽出します。何を認識するかによって、抽出すべき特徴を明確にしなくてはいけません。特徴は数値で表され、特徴をピックアップして並べたものを、特徴ベクトルと言います。

識別・分類する

特徴空間上に存在する特徴ベクトルが、どのクラスに該当するかを識別し、クラスごとに分類します。この識別・分類作業は、特徴が非常に高次元であり、人間が手動で行うのは困難を極めるため、機械学習が用いられます。

AIのパターン認識のアルゴリズム

AIがパターン認識を行うには、計算手順を示すアルゴリズムが数多く存在します。パターン認識の目的によって、アルゴリズムを適切に使い分けることが必要です。ここからは、それぞれのアルゴリズムについて解説します。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークとは、人間の脳神経系であるニューロンを、数理モデル化したものです。このニューラルネットワークを巨大化・複雑化させることで、様々なタスクにおいて高い性能が発揮されます。

ナイーブベイズ

ナイーブベイズは、分類問題を解くためのモデルです。確率論の定理である「ベイズの定理」をベースにしています。計算量が少なく処理が高速で、大規模データにも対応できます。

ロジスティック回帰

分類問題を解くモデル。入力が与えられた時、その入力がどのクラスに分類されるか、どれくらいの確率で分類されるかを出力します。例えば、2クラス分類では、ある事象が発生する確率を予測し、50%より確率が大きければ、「ある事象が発生する」のクラスに分類し、そうでなければ「ある事象が発生しない」のクラスに分類します。

ランダムフォレスト

複数の異なる分類木でそれぞれクラスを予測し、多数決でどのクラスへ分類するか決定するアルゴリズムです。あらかじめ決定しなければならないパラメータが少ないため、扱いが容易です。

k近傍法

パターン認識において使われる頻度が高く、特徴空間における最も近い訓練例に基づいた分類手法です。既に答えがわかっている問題を教師あり学習する手法です。

サポートベクターマシン（SVM）

分類と回帰の両方で利用可能なアルゴリズムであり、教師あり学習を用いて2つのクラスを特徴量空間上で分離する線形関数（超平面）を求めるアルゴリズムです。サポートベクターとは、データの分割線から最も近い位置にあるデータ点を指しています。少ないデータ量でも正しく分離しやすいというメリットがあります。

AIのパターン認識でできること

AIが認識できるパターンは、人間が識別できるパターンと同じように無数であり、パターン認識の数もとても多くなっています。そのなかで、次の3つが特徴的だと言われています。それぞれの認識で可能な技術を、詳しく見てみましょう。

画像を認識する

画像認識とは、対象の画像内に何が写っているのかを、コンピューターが判別する技術です。ディープラーニングの発達により、幅広い分野で活用されています。画像認識として最初に普及した技術は、1940年代のバーコードでした。そののち、対象画像の類似性を比較する方法が登場しましたが、デメリットも大きかったため、実用するには困難な状況だったのです。2000年代に入り、機械学習の精度が高まったことで、大量の画像データによるパターン認識が主流となっていきました。画像認識における代表的な技術は顔認識です。オフィスや大規模イベント会場などに入館する際の顔認証に応用される場面も、急激に増えています。

文字を認識する

文字認識は、OCR（光学的文字認識）によって広く知られています。手書き文字や画像などを、スキャナやデジタルカメラで読み取ったうえで抽出したのち、デジタル文字コードに変換しコンピューターで利用できるようにする技術です。日本では、東芝が1968年に国産OCRを初めて製品化したことで、本格的な利用が始まりました。現在では、OCRの導入で業務効率化を進めている企業が、企業規模に関わらず数多く存在します。

OCRを活用する流れとしては、まず文字認識を行いたい原稿の画像を取り込み、画像の中から文字の部分を判別するレイアウト解析を行います。そののち、1行ずつ行を切り出し、さらに1文字ごとに分解して文字を切り出し、文字認識をした後フォーマットで出力します。これらのステップの中で、文字を一定の大きさにする正規化、正確に文字認識できるように処理する特徴抽出、認識したい文字をすべて登録する標準パターンなどが行われます。

音声を認識する

コンピューターを使い、音声データをテキストデータに変換する技術を指します。音声認識サービスや、スマートスピーカーなどの普及により、音声認識技術の利用場面は拡大を続けています。音声認識は、4つのステップを経る必要があります。音響分析により、コンピューターが認識しやすいデータに変換し、学習パターンとの成功率を計算する音響モデルを行います。次に、言語モデルによってより正確な文章を作り出し、発音辞書で音の組み合わせを単語化します。ディープラーニングを活用することで、音響モデルから言語モデルのプロセスがひとつで実装できるようになり、大幅な機能向上につながったのです。

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まとめ

AIのパターン認識機能は、今後も機能の向上が大きく期待されています。パターン認識でできることの部分で紹介したように、業務効率化のために必要不可欠だと考える企業も増えているのが実情です。AI技術を社内業務に導入し、更なる発展を目指したいとお考えの担当者様は、弊社までぜひお気軽にお問い合わせください。

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