認識可能なカテゴリ（ImageNet 1000クラス）
MobileNet v2はImageNetデータセットで学習された1000クラスの画像分類モデルです。動物・乗り物・食べ物・日用品など幅広いカテゴリに対応しています。
動物
乗り物
食べ物
日用品
家具・建物
楽器・スポーツ
※ 上記は代表的なカテゴリの一部です。実際にはImageNetの1000クラスすべてに対応しています。
画像分類の活用事例
製造ライン品質管理
良品/不良品の自動分類。外観検査を自動化し、人的コストを削減。
農業・植物診断
作物の病気や害虫被害をカメラで撮影するだけで分類。早期発見で収穫量を改善。
医療画像スクリーニング
X線・皮膚写真などの一次スクリーニング。エッジで処理することでプライバシーも保護。
商品認識・レジ自動化
バーコードなしで商品を画像から特定。セルフレジや在庫管理を効率化。
ゴミ分別支援
カメラにかざすだけで可燃/不燃/資源ゴミを判定。自治体のルールに合わせたカスタマイズも可能。
野生動物モニタリング
トレイルカメラに画像分類AIを搭載。動物の種類を自動識別して生態調査を効率化。
画像分類の精度を上げるコツ
被写体を中央に大きく
分類したい対象をフレームの中央に、できるだけ大きく映すと精度が向上します。
十分な明るさを確保
暗い環境ではノイズが増え、分類精度が低下します。自然光または明るいLED照明が最適です。
シンプルな背景
ごちゃごちゃした背景は誤分類の原因になります。白い紙やテーブルの上で撮影すると効果的です。
正面からの撮影
極端な角度からの撮影は精度を下げます。被写体の正面〜やや斜めが最も認識率が高くなります。
1つの被写体に絞る
画像分類は「この画像は何か」を1つ答えるタスクです。複数のものが混在すると結果が不安定になります。
ブレを防ぐ
手ブレのある画像は特徴量が劣化します。静止画アップロードモードなら安定した結果が得られます。
画像分類モデルの比較
用途に応じて最適なモデルは異なります。エッジデバイスでは軽量モデルが重要です。
| モデル | Top-1精度 | サイズ | 特徴 |
|---|---|---|---|
| MobileNet v2 （本デモ） | 71.8% | 14MB | 軽量・高速。エッジデバイス向けの代表格 |
| EfficientNet-Lite | 75.1% | 19MB | MobileNetより高精度。モバイル向けに最適化 |
| ResNet-50 | 76.1% | 98MB | 高精度だがサイズ大。サーバー向け |
| Vision Transformer (ViT) | 81.3% | 330MB | 最高精度。GPU必須・エッジには不向き |
独自の画像分類モデルを構築する
ImageNetの1000クラスにない独自のカテゴリ（製品の種類、不良品の分類など）を認識させるにはカスタム学習が必要です。
画像データ収集
分類したいカテゴリごとに画像を収集。1カテゴリあたり100〜1000枚が目安。多いほど精度が向上します。
データ前処理・拡張
リサイズ・正規化に加え、回転・反転・色調変更などのData Augmentationでデータ量を増やして過学習を防止。
Transfer Learning（転移学習）
MobileNet v2やEfficientNetの学習済み重みをベースに、最終層のみを独自データで再学習。少ないデータでも高精度に。
評価・最適化
混同行列・F1スコアで各クラスの精度を確認。誤分類が多いクラスのデータを追加して改善。
エッジデバイスへのデプロイ
TFLite / ONNX / TensorFlow.js形式に変換。量子化（INT8）で2〜4倍の高速化＆モデルサイズ1/4に。
継続的な精度改善サイクル
学習環境と費用の比較（実績ベース）
画像分類モデル（EfficientNet）のファインチューニング：カスタムデータセット1万枚・50エポックの場合
| 学習環境 | VRAM | 時間単価 | 学習時間 | 1回の学習費用 |
|---|---|---|---|---|
| GCP A100（東京） | 40GB | 約628円/時 | 1〜3時間 | 628〜1,884円 |
| さくら高火力 H100 | 80GB | 約1,008円/時 | 0.5〜1.5時間 | 504〜1,512円 |
| 当社 RTX PRO 6000 | 96GB | 固定費のみ | 2.5〜6時間 | 追加費用なし |
| RTX 4090（個人） | 24GB | — | 1.5〜3.5時間 | 電気代のみ（VRAM 24GB制限） |
注意：クラウドGPUは「1回の学習」で上記費用ですが、実際のAI開発ではハイパーパラメータ調整・データ追加・再学習を10〜50回以上繰り返します。 10回の試行でクラウド費用は5,000〜15,000円以上に膨れ上がります。当社環境なら何度でも追加費用なしで試行錯誤が可能です。
※ 価格はGCP東京リージョン・さくらインターネット高火力DOKの2025年公表価格に基づく。為替レート155円/USDで換算。
カスタム画像分類システムの開発
製品検査、農作物診断、廃棄物分類など、業界特化の画像分類AIを構築できます。 当社のNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell環境を活用することで、クラウド高火力のような従量課金なしにカスタムモデルの学習・構築をお手伝いします。 試行錯誤を重ねるほどクラウドとのコスト差が開きます。
画像分類に最適なエッジAI機材
ブラウザでのデモ体験後、本格的にエッジAI画像分類システムを構築するための推奨機材です。
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