「AI開発ツール」Complete Guide » 画像解析AIを徹底解説
画像解析AIとは？おすすめツールを紹介
画像解析AIは「画像認識」と「画像分析」という2つの技術と、目的に合わせた学習データを組み合わせて開発します。そのため、画像解析AIを開発・導入する際は、まずは目的を明確にすることが最も大切なポイント。ここでは、業界・目的別におすすめの画像解析AIツールをご紹介します。
業界・目的別
画像解析AIツールのおすすめ3選
様々な画像解析AIツールのなかで、DX化実現のため大規模なシステム構築が求められる「製造業」、高度な解析精度が「医療業界」、セキュリティが重視される「金融業界」という3つの業界に焦点を当て、それぞれの目的に合うツールをピックアップしました。
大規模な検査・検知システムを
確立したい
確立したい
Bind Vision
（キヤノンITソリューションズ）
引用元：キヤノンITソリューションズ公式HP https://www.canon-its.co.jp/solution/industry/cross-industry/image-integration/bindvision/brand
- 拡張性の高いプラットフォームで分割運用・統合管理が可能。AI開発用に特定画像を使用して学習する仕組みも構築
- 製造ラインの状況を一画面で俯瞰し、アラート通知で異常を即時検知。Web APIでスムーズなシステム連携を実現
専門的な画像を高い精度で
解析したい
解析したい
Aivia
（ライカマイクロシステムズ）
引用元：ライカマイクロシステムズ公式HP https://www.leica-microsystems.com/jp/製品紹介/画像解析システム/p/aivia/
- 生体組織に求められる2D～5Dの可視化と解析を実現。神経細胞や臓器構造の観察にも対応できる
- 45種類以上の顕微鏡画像ファイルフォーマットに対応。様々な用途の研究用データなども無駄なく活用
セキュリティやリスク管理を
重視したい
重視したい
Azure AI Vision
（日本マイクロソフト）
引用元：日本マイクロソフト公式HP https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/ai-services/ai-vision
- Microsoftの高度なセキュリティ基準に基づいて設計。クラウド経由の取引にも対応が可能
- 金融・保険の書類処理や自動データ抽出するOCR、オンライン本人確認機能を搭載。口座開設や本人確認業務を効率化
※情報は2025年3月5日調査時点
画像解析AIの
おすすめ3選の詳細を見る
Bind Vision（キヤノンITソリューションズ）
引用元：キヤノンITソリューションズ公式HP
https://www.canon-its.co.jp/solution/industry/cross-industry/image-integration/bindvision/brand
https://www.canon-its.co.jp/solution/industry/cross-industry/image-integration/bindvision/brand
Bind Visionを導入すると何がどう変わる？
拡張性が高く、複数拠点への展開も容易に
製造工場には多種多様なラインや機器が存在し、設備や工程ごとの管理方法も様々。Bind Visionは拡張性の高いプラットフォームで、ライン・用途別にテナント（論理区画）を分割運用でき、全体の統合管理が可能。複数ラインや複数拠点への展開も容易に行えます。
ひとつの管理画面で
製造ラインの状況がわかる
ダッシュボードで全ラインの状況を一画面で俯瞰し、異常があればアラートが即通知。不良品、寸法ズレ、温度異常などをすぐに検知してくれます。画像、数値、グラフ等の可視化する機能を備え、一画面で複数工程を監視できます。
Web APIだから
各種システムともスムーズに連携
プログラムを問わないWebAPIのため、PLC・画像センサ・MESなど製造現場の各種システムとスムーズに連携。AIの開発用に特定画像をAPIを介して直接ダウンロードし、学習する仕組みを構築することも可能です。
Bind Visionの構成図
引用元：キヤノンITソリューションズ公式HP
https://www.canon-its.co.jp/solution/industry/cross-industry/image-integration/bindvision/brand
https://www.canon-its.co.jp/solution/industry/cross-industry/image-integration/bindvision/brand
Bind Visionは、データの送受信やダッシュボード、アラート管理などが行える「プラットフォーム」と画像解析AIで構成されています。端末から得られた画像・映像を画像解析AIが解析し、データをプラットフォームへ送信。取り込んだデータをダッシュボード上で表示します。ダッシュボードはドラッグ＆ドロップで構成要素を自由にレイアウト可能な設計。業務画面に必要なUIコンポーネントを自在に配置できるため、専門知識がない方でもマウス操作で直感的に使用できます。
Bind Visionの活用事例
製造業
引用元：キヤノンITソリューションズ公式HP
https://www.canon-its.co.jp/solution/industry/cross-industry/image-integration/bindvision/brand
https://www.canon-its.co.jp/solution/industry/cross-industry/image-integration/bindvision/brand
製造ラインに設置しているカメラ画像から、製品の形状異常などをAIがチェック。不具合があればアラートが発信されるので、目視の必要がありません。画像や異常・不良発生時のデータは管理者側でも閲覧できるので安心。品質を確保しながら人員コスト削減や業務効率化をすることが可能です。
自治体・農業（愛知県）
引用元：https://www.canon-its.co.jp/corporate/newsrelease/2025/pr-0904
農業現場では人手不足や高齢化、作業の属人化によるノウハウ継承の難しさが深刻な課題でした。愛媛県内の2か所の農家において、ネットワークカメラとウェアラブルカメラで取得した映像データと気象・土壌データをBind Visionで一元管理し、遠隔地からのリアルタイムな農地管理を可能に。これにより、熟練者が現地に赴くことなく作業指示や技術指導ができるようになり、農作業の効率化と技術継承の両立を実現しています。
Bind Visionの料金表
プラットフォーム
- 初期費用
- なし
- 基本プラン
- 月額30,000円（5ユーザー含む）
- ユーザー追加
- 1ユーザーあたり月額2,000円
- 画像送信・保存
- 1画像BOXあたり月額1,500円～
- データ送信・保存
- 1データテーブルあたり月額1,000円～
- アラート送信
- 1アラートあたり月額200円～
（1データにつき1アラートまでは無償提供）
- トライアル
- 有り（1か月無償で使用可能）
クラウドAI（煙検出AI）
- 単価
- 個別見積／参考：1セット＝45,000回/月のAPI実行回数（1回/分想定）
※プラットフォームの利用が前提
エッジAI（水位測定AI）
- 初期費用
- １か所ごとの個別見積
- エッジ端末
- 本体は個別見積
- AI利用料
- エッジ端末あたりの個別見積
Bind Vision利用開始までの主な流れ
Bind Vision導入後に実際に使用するまでの手順は、以下のとおりです。
- 1.ユーザー・APIアカウント登録
- 2.画像ID・データID発行
- 3.画像・数値データ送信
- 4.ダッシュボード追加
- 5.アラート設定
キヤノンITソリューションズの会社情報
| 会社名 | キヤノンITソリューションズ株式会社 |
|---|---|
| 本社所在地 | 東京都港区港南2-16-6 |
| 電話番号 | 03-6701-3560 |
Aivia（ライカマイクロシステムズ）
引用元：ライカマイクロシステムズ公式HP
https://www.leica-microsystems.com/jp/製品紹介/画像解析システム/p/aivia/
https://www.leica-microsystems.com/jp/製品紹介/画像解析システム/p/aivia/
Aiviaを導入すると何がどう変わる？
研究の効率化と
精度向上をサポート
細胞生物学や神経科学分野の画像解析に特化。22種類の専用アプリと20種類の学習済みAIモデルが組み込まれており、AIの専門知識がない人でも、簡単に画像解析ができます。
バイオサイエンス分野で
欠かせない機能を搭載
2D～5D画像データ解析や密な画像のセグメンテーションはもちろん、神経細胞解析、マルチプレックスIHCなどにも対応。複雑かつ膨大な量の画像データを扱うバイオサイエンス分野で重宝される機能を多数搭載しています。
多様な顕微鏡画像ファイル
フォーマットに対応
ローカルコンピュータにインストールして使うことも、クラウド上で使うことも可能。45種類以上の顕微鏡画像ファイルフォーマット、様々な顕微鏡画像処理システムに対応しており、研究用データも無駄なく活用できます。
Aiviaの構成図
引用元：ライカマイクロシステムズ公式HP
https://www.leica-microsystems.com/jp/製品紹介/画像解析システム/p/aivia/
https://www.leica-microsystems.com/jp/製品紹介/画像解析システム/p/aivia/
Aiviaは多彩なアプリケーションやアクセス性、互換性を備えたプラットフォームと高度なAI画像解析、操作性の高いユーザーインターフェースで構成されています。AI画像解析では、平面だけでなく立体的な画像解析も行うことが可能。AIが自動で解析パラメーターを予測するため、専門知識がなくても高度な解析が行えます。機能追加やカスタマイズなども、プラグインやスクリプトを通せば簡単です。
Aiviaの活用事例
公式HPに活用事例がありませんでした。
Aiviaの料金表
公式HPに料金表の記載がありませんでした。
Aivia利用開始までの主な流れ
公式HPに記載がありませんでした。
ライカマイクロシステムズの
会社情報
| 会社名 | ライカマイクロシステムズ株式会社 |
|---|---|
| 本社所在地 | 東京都新宿区高田馬場1-29-9 |
| 電話番号 | 03-6758-5656 |
Azure AI Vision（日本マイクロソフト）
引用元：日本マイクロソフト公式HP（https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/ai-services/ai-vision）
Azure AI Visionを導入すると何がどう変わる？
Microsoftの高度な
セキュリティ基準に基づいて設計
特筆すべきは、そのセキュリティ性の高さです。5年間でUSD$200億もの費用をサイバーセキュリティに投資。77 か国8,500以上のセキュリティ専門家がチームを組んで極めて安全なクラウド基盤を構築しています。（※）
金融・保険業務を
効率化する多様な搭載
画像からテキストや手書きのテキストを抽出できるOCR（光学的文字認識）をはじめ、画像分析、顔認識、空間分析、オンライン本人確認（KYC）機能などを搭載。活用することで、本人確認プロセスの効率化やセキュリティ性アップを実現できます。
状況に合わせてリソースを
柔軟に調整可能
多彩なAPIや各種SDKが提供されており、アプリケーションへの組み込みをスムーズに行うことが可能。クラウドサービスの柔軟性と従量課金性という料金体系により、状況に合わせてリソースを柔軟に調整することができます。
※参照元：マイクロソフト公式HP（https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/ai-services/ai-vision#Security）
Azure AI Visionの構成図
引用元：マイクロソフト公式HP
https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/ai-services/ai-vision
https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/ai-services/ai-vision
Azure AI Vision は、画像分析やOCR、顔認識といった複数のコンポーネントと、 基盤インフラストラクチャ、使いやすい開発・管理ツールなどによって構成されています。さまざまな機能から必要なものだけを選択・利用できる点が大きな特徴。社内用の小規模なシステムから本格的な商用アプリケーションまで幅広いニーズに対応することができます。
Azure AI Visionの
活用事例
銀行
引用元：日本マイクロソフト公式HP
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/1652362322257201029-okinawa-banking-capital-markets-azure-jp-japan
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/1652362322257201029-okinawa-banking-capital-markets-azure-jp-japan
沖縄銀行は、Microsoft Azureを活用して営業店の紙ベース業務をデジタル化しました。クラウドと社内システムを連携させることで、口座開設や住所変更といった各種手続きの申込書を電子化し、処理の迅速化と業務効率の大幅な向上を実現。これにより、顧客対応の質が高まり、行職員の負担も軽減されました。また、セキュリティ面でもクラウドの利点を活かし、安全性を確保。今後はこの基盤を活かして、さらなるDX推進に取り組む方針です。
Azure AI Visionの料金表
画像分析 Standard（S1）Web/コンテナー
【グループ1（タグ/人物検出/OCR等）】
【グループ1（タグ/人物検出/OCR等）】
- 0～100万件未満
- 1,000件あたり150円
- 100万～1,000万件未満
- 1,000件あたり97円
- 1,000万～10,000万件未満
- 1,000件あたり90円
- 10,000万件以上
- 1,000件あたり60円
【グループ2（キャプション等）】
- 0～100万件未満
- 1,000件あたり224円
- 100万件以上
- 1,000件あたり90円
※価格は税不明
Azure AI Vision利用開始までの主な流れ
公式HPに記載がありませんでした。
マイクロソフトの会社情報
| 会社名 | 日本マイクロソフト株式会社 |
|---|---|
| 本社所在地 | 東京都港区港南2-16-3 品川グランドセントラルタワー |
| 電話番号 | 0120-54-2244 |
そもそも画像解析とは？
画像解析とは、カメラなどで撮影した画像・映像をもとに、コンピューターがさまざまな判断を行う技術のことです。画像解析は、主に分類と検出という2つの技術から成り立っています。どんな技術なのか、以下でわかりやすく解説します。
対象物を分類する
物体分類
物体分類とは、画像に何が映っているかを特定し、何らかのセグメントに基づいて分類する処理方法です。従来は、物体の特徴を手動で設定していましたが、近年は深層学習モデルが自動的に特徴を抽出するようになっています。
シーン認識
シーン認識は、画像全体の文脈を理解し、場所や状況を特定する技術です。「何が映っているか」に着目する物体分類とは異なり、シーン認識では「どんな状況なのか」を判断。撮影された時の雰囲気なども読み取ることができます。
対象物を検出する
物体検出
画像の中から特定の物体を切り出す技術です。「画像の左側に車があり、右側に信号機がある」など、複数の物体の種類と位置を検出することが可能。監視カメラや製造ラインの不良品検出、物流業界の荷物カウントなどに活用されています。
領域の検出
画像の中から特定の領域を見つけて識別する技術です。ピクセル単位で領域を切り分け、物体の輪郭まで正確に検出することが可能です。医療画像から病変領域を検出したり、衛生画像を森林・海・建物などで分類したりするのが領域検出技術です。
画像解析AIを徹底解説
画像解析AIアルゴリズム
を解説
画像解析AIアルゴリズムとは、コンピューターが画像データを理解し、特定のタスクを実行するための手順のことです。ロジスティック回帰や決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシンなどさまざまな種類があるため、開発するシステムの目的や要件に合わせて選びましょう。
画像AIにおける
学習データはなぜ重要？
AIモデルがより正確に画像を認識するために、学習データは必要不可欠です。学習データの質が高く量が多いほど精度が向上し、偏りや不足があると精度が低下します。画像認識AI学習データには、教師データや非教師データ、動画データ、公開データセットなどがあります。
画像AIモデルの分類・
精度向上の方法
画像認識精度を向上させる方法は、AIモデル構築時に採用するアルゴリズムによって異なります。ここでは、AIアルゴリズムを4つの学習方法に分け、画像認識精度を向上させる方法を解説します。精度の高いAIシステムを開発したい方は、ぜひ参考にしてください。
ディープラーニングに
よる画像解析
ディープラーニングは、人の手を借りず、システム自身が大量のデータを学習する技術です。ディープラーニングを用いたAIアルゴリズムにはさまざまな種類があります。ディープラーニングの画像解析でよく利用されているのは「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」です。
エッジAIによる
画像解析とは？
エッジAIとは、ネットワークの端末機器に直接搭載したAIのことです。端末ごとに管理を行うため運用コストがかかりますが、専用のプラットフォームを活用することでコストを削減することが可能です。製造業や医療・ヘルスケア分野などで活用されています。
AIを用いたOCRの
画像解析の仕組み
OCRは、紙の書類や画像データから文字を読み取り、デジタルデータに変換する技術です。近年は、AIを取り入れたAI OCRが主流。手書き文字や複雑なレイアウトの文書、フォーマットが異なる書類なども高精度に読み取ることができます。ここではAI OCRの種類やメリットをご紹介します。
画像解析AIの
開発ツール一覧
ここではBind Vision、SCORER、Vision AI、OPTiM AI Cameraシリーズなど画像解析AIの開発ツールを一挙に紹介しています。開発ツールを具体的に検討したい方はぜひ参考にしてください。