同様に、AI 画像処理は企業の文書処理プロセスを改善する方法を変えています 。画像から抽出した情報を取得します。 

このブログでは、AI 画像処理、その意味、それがさまざまなワークフローにどのようなメリットをもたらし、ビジネスにどのように役立つかについて詳しく説明します。 

AI画像処理とは何ですか？

AI 画像処理は、データや視覚的な画像を理解、解釈、操作するための人工知能アルゴリズムのプロセスまたはアプリケーションです。これには、情報を抽出するための画像品質の分析と強化も含まれます。

基本的に、画像認識、セグメンテーション、強調などの AI 画像処理の中核機能により、さまざまなシステムが広範なデータベースから画像を識別、理解、分類できるようになります。

AI画像処理の種類

• 画像認識と分類 : これには、画像内のオブジェクトを認識して分類するための AI モデルのトレーニングが含まれ、顔認識、オブジェクト検出、画像分類などに適用できます。
• 画像セグメンテーション : これには、画像をセグメントに分割して、特定の領域を個別に分析することが含まれます。
• 画像強化 : AI アルゴリズムを使用して、ノイズを低減し、明るさとコントラストを調整し、シャープネスを強化することで画質を向上させます。
• 偽造品の検出 : 画像の不一致や異常の特定に重点を置き、 偽 ID や 文書詐欺の検出などのタスクによく適用されます。
• 画像検索:  AI を使用して、元の画像に類似したデジタル画像の大規模なデータベースから画像を参照および検索します。 

AIによる画像処理はどのように行われるのでしょうか？

AI 画像処理は、高度な AI アルゴリズムと機械学習技術の力を利用して、提示された情報を解釈します。いくつかの手順でその仕組みを説明します。 

1. データ収集 : まず、実行するタスクに関連するラベル付き画像の大規模なデータセットが収集されます。たとえば、タスクが顔認識の場合、このデータセットには顔の画像と、個人を示す対応するラベルが含まれます。 無料のラベル付きデータ ソースのリンクを確認してください 。
2. 認識: ここで、AI モデルはデータセットに収集された画像内のパターンの検出を開始します。 
3. モデルのトレーニング : AI モデル (通常は畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) などのニューラル ネットワーク) は、このデータセットでトレーニングされます。トレーニング中に、モデルは、提供されたラベルに関連付けられた画像内のパターンと特徴を認識することを学習します。
4. 特徴抽出 : これで、トレーニングされたモデルは、新しい未確認の画像内の重要な特徴を識別できるようになります。AI アルゴリズムは、多くの場合、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) などの深層学習モデルに基づいており、目、鼻、口などの顔の特徴を識別できるなど、顔認識目的に関連する特徴を抽出します。 
5. 検証と調整 : これをテスト段階と考えてください。個別の画像データセット (実画像と 合成画像 ) が作成され、特徴の認識におけるモデルのパフォーマンスを追跡して、過剰適合 (モデルが適切にトレーニングされすぎてデータセット上で操作できず、以前に表示されていない画像上で同等に操作できない場合) を防ぎます。 
6. 推論 : この段階では、新しい画像をトレーニングされたモデルに入力し、以前に学習したパターンを使用して予測を行うことができます。顔認識では、モデルは顔の特徴に基づいて写真内の人物を識別できます。
7. 後処理と視覚化 : この段階で、モデルは結果を改良できるようになります。  
8. 学習と改善 : 完全にトレーニングされたモデルの準備ができてデプロイされたら、ユーザーのフィードバックに基づいてモデルのパフォーマンスを調整するために、新しいデータを使用した再トレーニング サイクルで継続的に改善する必要があります。 

これは理解するのが非常に抽象的であるため、AI 画像処理のいくつかの実際的なアプリケーションに分けて説明します。

画像処理におけるAIの実用化

• 写真やビデオ編集における画像の改善 : 機械学習ベースの画像処理を使用して、ノイズの削減、解像度の向上、またはカラー バランスの改善によって画質を向上させることができます。 
• 顔認識 : 顔認識アルゴリズムは、身元を確認する目的で顔の特徴を分析します。たとえば、これはモバイル デバイスのロックを解除するときの顔認識で使用され、また Facebook や Instagram などのソーシャル メディア プラットフォームでも、顔認識を使用して写真内の人物に自動的にタグを付けるために使用されます。
• オブジェクト検出 : オブジェクト検出アルゴリズムは、画像またはビデオ内の特定のオブジェクトを識別して位置を特定します。これは、自動運転車の交通安全や危険認識タスクに役立ちます。  
• 逆画像検索 : たとえば、Google の逆画像検索は AI を使用してビジュアル コンテンツを分析および比較し、類似した画像または正確な画像を検索者に提供します。これは、視覚的なコンテンツに基づいて情報源を調査、特定し、関連情報を発見する能力を示しています。 

これらは、AI を使用して実行できる多くのタスクの可能性のうちのほんの一部です。次のセクションでは、ドキュメント中心のワークフローにおける AI 画像処理の実用的なアプリケーションをいくつか検討します。 

ドキュメントワークフローにおけるAI画像処理

AI 画像処理テクノロジと 光学式文字認識 (OCR) は、多くの場合、ドキュメント処理ワークフロー で組み合わされます  。 これは、スキャンまたはデジタル アップロードを通じて処理することを目的としたドキュメントからデータを収集することから始まります 。

文書画像はキャプチャされると、品質を最適化するために処理されます。次に OCR が適用され、機械学習ベースのソフトウェアがこれらの画像からテキストを認識して抽出できるようになります。これら 2 つのテクノロジーを組み合わせることで、ビジュアル コンテンツを機械可読テキストに正確に変換できます。 

次に、機械学習アルゴリズムがコンテンツ、レイアウト、または構造に基づいてドキュメントを分類します。次に、文書処理ソフトウェアは、自然言語処理 (NLP) を使用してコンテキストを理解して、テキストと画像から関連データを抽出します。検証チェックにより正確性が保証され、AI により分類および抽出情報に基づいてドキュメントをインテリジェントにルーティングすることでワークフローの自動化が強化されます。 

処理されたドキュメントとデータは構造化データに簡単に変換できるため、検索、保存、整理が容易になり、ドキュメント管理プロセスがより効率的になります。

全体として、AI 画像処理とドキュメント中心のワークフローは自動化によって簡単に最適化でき、データ分析の精度が向上し、組織内のシームレスなコラボレーションが促進されます。 

AIベースの画像処理ソフトウェアはどのように機能しますか? 

機械学習画像処理では、多くの高度なテクノロジーを使用して画像データ情報を分析および抽出します。それはいくつかのステップで視覚化できます。以下では、請求書処理の例を使用して  、機械学習ベースの画像処理の各ステップがどのように機能するかを説明します。 

1. 入力 : まず、請求書またはドキュメント (スキャン) をソフトウェアに入力する必要があります。画像は、モバイル スキャン デバイスを使用して ( たとえば SDK経由で ) キャプチャできます。これは、テキスト要素と視覚要素を組み合わせたものにすることができます。LayoutLM のようなラージ言語モデル (LLM) を使用すると、ソフトウェアはドキュメントを簡単に理解してデコードし、それが請求書であることを識別できます。 
2. 前処理 : ソフトウェアは、必要に応じて、分析に最適な条件を確保するための明るさの調整、コントラストの強化、トリミングなどの請求書画像の前処理タスクを実行できます。
3. OCR  : OCR テクノロジーを使用すると 、たとえば、 請求書の項目やその他のテキストを認識して抽出できます。これには、販売者名、取引日、購入した商品、合計金額などの情報の抽出が含まれます。
4. テキストの抽出と解釈 : ソフトウェアは、請求書から抽出されたテキストを処理して、その意味を解釈できるようになりました。ここでは、固有表現認識 (NER)などの自然言語処理 (NLP) 技術を  適用して、たとえば、特定の数量を対応する商品説明にリンクするなど、さまざまな情報間の関係を理解できます。
5. 機械学習の適応 : 機械学習アルゴリズムは、請求書のさまざまなレイアウトや形式を理解し、それに適応するために機能します。つまり、システムは複数のセットの請求書画像の多様性から学習し、時間の経過とともに精度を向上させることができます。
6. 検証 : 画像処理ソフトウェアは機械学習アルゴリズムを使用して、請求書から抽出された情報を検証します。これには、  潜在的な差異やエラーを特定するために、 双方向マッチングを通じて抽出されたデータを相互参照することが含まれる場合があります。
7. データ構造 : ソフトウェアは、抽出された情報を構造化フォーマットに編成し、請求書のデジタル表現を作成します。この構造化データには、項目別リスト、価格、日付などの詳細を含めることができます。
8. 出力と統合 : ソフトウェアは、処理されたデータを請求書からエクスポートし、JSON、TXT、CSV、XML などのビジネス対応形式に変換する準備ができています。その後、データを会計システムまたはコスト管理システムに統合して、さらなる処理と分析を行うことができます。

請求書の処理は、AI 画像処理が支援できる例の 1 つにすぎません。次のセクションでは、さらに例を示します。

AI画像処理の機能と業務応用

AI ソリューションによる画像処理は、多くの機能をもたらし、多くのビジネスに役立ちます。

並べ替え – 事前定義された基準に基づいて画像またはドキュメントを並べ替えて分類します。たとえば、すべての請求書の画像を領収書の画像とは別のフォルダーに整理します。

データの抽出 – 画像やドキュメントから名前、日付、数値などの特定の情報を抽出します。 

文書分析 – 文書の構造と内容を分析して、情報を理解して取得します。

テキスト認識 – OCR を使用して画像からテキストを認識し、抽出します。

ビジネスにとって、これは、次の例を含むさまざまなドキュメントを処理するプロセスを自動化することを意味します。

医療記録の処理 : 医療記録からの情報を活用して、医療管理の効率を向上させます。

履歴書分析 : 写真、スキル、経験、連絡先詳細などの関連情報を履歴書から抽出し、採用プロセスを合理化します。

値札スキャン ：店内にある値札情報をスキャンして抽出し、その場で正確なデータを収集します。 

文書検証 :多くの業界での本人確認目的で、身分証明書 ( パスポート 、 運転免許証 、 社会保障番号 、 ID カード) をスキャンして確認します 。

法的文書分析 : 大量の法的文書をスキャンして関連データを抽出し、ワークフローを改善および最適化します。 

財務文書処理 : 請求書、 銀行取引明細書 、 領収書 、 給与明細 、 注文書などの文書をスキャン、処理、分類 して、買掛金プロセスを合理化し、主要な財務データを収集します。  

AIによる画像処理のメリット

• 業務効率の合理化 : AI 画像処理を使用すると、企業は自動化によって大量の画像データをより効率的に処理しながら、時間のかかる手動タスクに別れを告げることができます。 
• キャプチャの精度: オブジェクトの検出やドキュメントの整理 などのタスクで、AI 画像処理アルゴリズムを使用して、より高いレベルの精度を実現します  。
• 自動文書分析 : AI を使用して画像を自動的に分析し、人間の介入の必要性を軽減します。たとえば、AI は自動的に画質を向上させ、可能な限り最高のデータを抽出できます。 
• チームの生産性を向上させる : AI を使用してチームを退屈で反復的な視覚的なタスクから解放し、より緊急で魅力的なプロジェクトに焦点を移すことで、全体的な生産性を向上させることができます。
• リソース分散の最適化 : 手動による画像分析や処理に費やす時間を削減することで、AI 画像処理にかかる時間とコストを節約します。 

Source: https://www.klippa.com/en/blog/information/ai-image-processing/