AI画像認識の成功事例5選と導入効果

現代ビジネスにおいて視覚情報の分析技術が急速に進化しています。小売業界では無人店舗システムが98%の精度で商品認識を実現し、顧客の購買行動を可視化する事例が報告されています¹。製造現場では作業員の不安全行動を90%検知するソリューションが労働災害防止に貢献しています¹。

物流分野では伝票の文字認識率99.995%を達成したシステムが作業時間を8,400時間短縮²。医療現場では3D画像解析システムが診断支援に活用され、建設業界では骨格検知技術が重機接触事故を防止しています³。

これらの技術導入で重要なのは業務プロセスとの親和性です。中小企業向け活用事例では、システム導入によるROI改善事例が詳細に分析されています。

成功のポイントは「現場ニーズの正確な把握」と「技術の適切なカスタマイズ」にあります。コンビニエンスストアでは冷蔵庫管理ロボットが補充作業を20%効率化し、美容業界では3Dデータ活用で顧客満足度向上を実現しています²³。

はじめに – AI画像認識の概要と重要性

近年のデジタル変革において、視覚解析技術が産業構造を変革しています。2012年にディープラーニングを活用したAlexNetが画像認識精度を飛躍的に向上させ、誤認識率を26%から15%に改善したことが転換点となりました⁴。

技術の進化と市場背景

初期のバーコード認識から進化した現代のシステムは、3D空間認識や行動予測が可能に。小売業界では無人店舗が購買行動を98%の精度で追跡し、農業分野では雑草判別技術が農薬使用量を90%削減しています⁴⁵。

製造現場では作業員の安全確保システムが労働災害を40%減少させ、介護施設では転倒検知技術が応答時間を3分短縮することが報告されています⁶。これらの成果は、ディープラーニングが可能にした高精度なパターン認識に支えられています。

市場拡大の背景には、リアルタイム処理技術の進歩が大きく寄与。公共交通機関では混雑度予測システムが導入され、ECプラットフォームでは画像検索機能が顧客満足度を35%向上させています⁵。

AIDxが開発したAISIA-ADシステムは、製造工程の不良品検出精度を99.7%まで高め、デジタルトランスフォーメーション推進のモデルケースとして注目を集めています⁴。技術革新が生み出す新たな価値創造が、各業界の競争力強化につながっているのです。

AI画像認識とは何か？

視覚情報を解析する技術の核心は、多層構造の学習モデルにあります。2012年にGoogleが実施した「猫認識実験」では、16000個のプロセッサが1000万枚の画像を自主学習し、特徴抽出能力を獲得しました⁷⁸。

基本原理とディープラーニングの役割

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が技術革新の鍵を握ります。画像を格子状に分割し、色や形状の特徴を階層的に抽出する仕組みで、医療用CTスキャンの異常検出精度が98%に達しています⁹。

従来のテンプレートマッチング方式と比較すると、照明変化や角度の違いに強い特性があります。自動車部品の検査工程では、0.1mm単位の欠陥を99.7%の精度で検出可能になりました⁷。

製造業の品質管理では、従来3時間かかった検査作業が5分に短縮される事例が報告されています⁸。この進化は、ニューラルネットワークが持つ特徴量の自動選択機能によって実現されました。

医療分野では富士フイルムの肺炎解析プログラムが診断支援に活用され、検査時間を40%削減することに成功しています⁹。技術の進歩が新たなビジネス価値を生み出す好例です。

事例紹介の背景と目的

デジタル革新が進む現代、企業は業務効率化と競争力強化を求めています。製造業では外観検査の自動化が生産性を38%向上させ、小売業では在庫管理の精度が92%改善する成果が報告されています¹⁰。こうした成果は、従来の方法では解決できなかった課題を技術が克服した証です。

DX実現へのアプローチ

業務改革の鍵は現場データの可視化にあります。ある食品工場では、従来2時間かかっていた品質検査を5分に短縮。不良品率を0.3%以下に抑えることに成功しました¹¹。この事例では、工程分析と技術導入のバランスが重要な役割を果たしています。

AIDxとデジマ支援の取り組み

視覚解析ソリューションを提供するAIDxは、医療機関向けに診断支援システムを開発。乳がん検診の画像解析精度を98.7%まで高め、診断時間を40%削減しました¹⁰。デジマ支援では、ECサイトの画像検索機能改善でコンバージョン率を25%向上させる事例を達成しています¹¹。

成功の秘訣は、技術導入前に実施する詳細な業務分析にあります。ある物流企業では、荷物の仕分け作業を自動化することで、年間1,200時間の労働時間削減を実現しました¹⁰。これらの成果は、デジタル変革が単なる技術導入ではなく、業務改革そのものであることを示しています。

成功事例の選定基準

効果的な技術導入を判断するには、明確な評価軸が必要です。製造現場では作業効率改善率と品質向上率を主要指標に設定し、検査工程の自動化で月間171時間の工数削減を実現した事例があります¹²。

評価ポイントと効果測定

基準設定では3つの柱が重要です。第一に投資対効果（ROI）の明確化で、ある食品検査工程では初期投資の300%回収を達成¹³。第二に業務プロセス改善度の定量化で、機械部品検査では誤検出率を8%から0.5%に低下させています。

第三に持続可能性の評価が不可欠です。鋼材製造現場では24時間監視システムにより安全インシデントを72%減少。この成果は3ヶ月間の継続データ収集で検証されました¹²。

効果測定では客観的なデータ処理が鍵を握ります。導入事例の詳細では、画像解析精度と作業時間削減率を組み合わせた総合評価手法を採用。ある電子部品工場では不良品検出率95%を維持しつつ、検査コストを月額80万円から15万円に圧縮しています¹³。

改善サイクル構築の具体例として、自動車部品メーカーでは週次データ分析でシステム精度を0.3%向上。3ヶ月間で生産性を18%改善する成果を生み出しました¹²。定量的指標と現場改善の相互作用が成功要因です。

医療分野におけるAI画像認識の活用事例

診断精度の飛躍的向上が医療現場に革新をもたらしています。大阪大学の研究チームはCT画像解析で1mm以下の肺がん病変を98%の精度で検出するシステムを開発¹⁴。この技術は血管に接着した微小結節の識別を可能にし、早期治療開始を実現しました。

がん細胞の識別と診断精度の向上

内視鏡検査では人間の目視では見逃しがちな病変を、3D解析技術が補完します。ある医療機関では胃がん検診の診断精度を92%から98%に向上させ、検査時間を40%短縮¹⁴¹⁵。乳がんマンモグラフィー解析では腫瘍の良性悪性判別精度が95%を突破しています。

胎児心臓超音波スクリーニングの可能性

理化学研究所の開発したシステムは、胎児心臓の4D超音波画像をリアルタイム解析。先天性心疾患の早期発見率を78%から93%に改善¹⁶。従来の手法では検出困難だった弁膜異常を、0.1mm単位の計測で特定可能になりました。

検査データの自動前処理が医師の負担を軽減。ある産科医院では検査時間を25分から8分に短縮し、診断エラーを62%減少させています¹⁵。これらの技術革新が、母子の健康管理に新たな基準を確立しつつあります。

製造業における安全管理への導入事例

重工業分野で新たな安全基準が確立されつつあります。JFEスチール株式会社はパナソニックと連携し、作業員の行動監視システムを開発。ウェアラブルカメラとネットワークカメラを組み合わせ、安全装備の未着用をリアルタイムで検知できるようになりました¹⁷。

JFEスチール株式会社の取り組み

同社のシステムは制限区域への不正侵入を98%の精度で検出。異常検知時には生産ラインを自動停止するように設計されています¹⁸。2023年の導入後、労働災害が42%減少し、安全教育の効果測定精度も35%向上しました。

DENSOでは熟練技術者の動作解析システムを導入。ヒューマンエラーを87%削減できるようになった事例があります¹⁸。この技術は製造工程の自動化事例でも応用され、品質管理と安全対策の両立を実現しています。

今後の課題はデータ活用の高度化です。三菱重工業ではAIが予測する危険予知マップを活用。潜在リスクの87%を事前に回避できるように改善しています¹⁷。これらの事例が示すのは、技術導入と現場改善の同時進行が成功の鍵だということです。

小売・無人店舗での事例と効果

店頭の無人化が新たな顧客体験を創造しています。国内最大級のウォークスルー型店舗「CATCH&GO」では、センサー技術が購入行動をリアルタイム追跡。自動決済システムが導入され、従来店舗比で人件費を68%削減しました¹⁹。

アマゾンGoと無人コンビニのシステム

先駆的な事例として「SECURE AI STORE LAB」が注目を集めています。行動分析アルゴリズムが購買傾向を予測し、商品補充の最適化を実現。在庫管理精度が92%向上し、廃棄ロスを45%削減しました¹⁹。

ローソンのDX店舗では遠隔監視技術を採用。AIアバターが24時間稼働し、トラブル発生時の対応時間を3分以内に短縮¹⁹。ファミマの無人店舗では商品選択の追跡精度が99.7%を達成し、セルフレジの導入効果が明確に現れています²⁰。

今後の課題はセキュリティ強化とシステム信頼性の向上です。ANA FESTA GOでは重量センサーとカメラの連動により、誤認識率を0.01%以下に抑制²¹。技術革新が小売業の新たな価値創造を加速させています。

物流・運送業界の応用事例

リアルタイムデータ処理が物流革新の鍵を握っています。NTT Resコム物流では伝票の手書き文字判読精度を99.7%まで向上させ、処理時間を90%短縮²²。車載カメラが運転手のまばたき頻度を分析し、居眠り運転を未然に防ぐシステムを導入しました。

道路状況の分析では日本気象協会と連携。積雪検知技術がタイヤチェーン装着の必要性を92%の精度で判断²³。ある運送会社ではこの技術で冬季の事故率を68%削減しています。

自動検品システムの進化が品質管理を変革。段ボールの破損を0.1mm単位で検出し、誤検品率を0.03%以下に抑制²³。1日あたりの検査量が従来比3倍に拡大しました。

今後の焦点はデータ連携の高度化です。Specteeの実証実験では気象情報と車両位置データを統合。最適ルート算出で燃料費を18%削減する成果を得ています²²。これらの技術が物流DXを加速させ、持続可能な輸送体系の構築を支えています。

イベントや公共交通での画像認識活用

集客施設の運営効率化に革新的な手法が導入されています。2023年に開催された大規模音楽フェスでは、入場ゲートに特殊カメラを設置。リアルタイムの混雑状況を可視化することで、スタッフ配置を最適化しました²⁴。

音楽フェスでの滞在人数計測

「MERRY ROCK PARADE 2021」ではエッジ端末搭載カメラを活用。各エリアの人数を5秒間隔で計測し、混雑予測精度を92%向上させました²⁴。この技術により、救護スタッフの巡回ルートを動的に変更。応対時間を平均3分短縮しています。

顔認証乗車システムの実証実験

地域バス路線で実施した実証実験では、ICチップ連動ゲートを導入。乗客の顔特徴を0.3秒で照合し、現金処理なしで決済を完了させました²⁴。従来の乗車時間を40%短縮し、運転手の業務負荷を軽減しています。

課題は照明条件の変化への対応です。交通機関向けソリューションでは赤外線カメラを併用し、暗所での認証精度を95%に維持。冬季の実験では乗客満足度が88ポイントを記録しました²⁴。

今後の展開として、混雑データと乗車履歴の連携分析が期待されます。人流予測技術の発展が、公共交通の持続可能な運営モデルを支えるでしょう。

ai 画像認識 事例

産業の垣根を越えた技術応用が新たな価値を生んでいます。医療分野では富士フイルムのCT画像解析システムが微小病変検出を実現し、診断支援業務を40%効率化²⁵。製造現場ではユニクロの自動検品ラインが人件費を月額65万円削減しました²⁵。

業界別導入効果の差異

ベーカリー店舗の自動認識レジはスタッフ教育時間を120時間から20時間に圧縮²⁶。大阪ガスのインフラ監視システムでは点検頻度を週3回から24時間体制へ移行し、異常発見速度を3倍向上させています²⁵。

成功要因の共通点は現場課題の定量化にあります。建設資材管理システムでは資材紛失を92%減少させつつ、導入コストを18ヶ月で回収²⁵。ECプラットフォームの画像検索機能はコンバージョン率を22%向上させました²⁶。

技術選定では業種特性の考慮が不可欠です。重工業向けソリューションは耐久性を重視し、小売向けは処理速度を最優先に設計されます。共通するメリットは人的エラーの削減とデータ蓄積による改善サイクルの構築です²⁵²⁶。

研究と技術進化の最新動向

視覚解析技術の進化を支える基盤が根本から変わりつつあります。2023年に発表された新世代ニューラルネットワークは、従来の畳み込み処理を超える特徴抽出能力を獲得。局所的なパターン認識と大域的な文脈理解を同時に処理できる構造が開発されました²⁷。

CNNとディープラーニングの革新

従来の畳み込み層に自己注意機構を組み込んだハイブリッドモデルが注目を集めています。自動運転車両では道路標識の認識精度が99.2%に達し、夜間や悪天候下でも安定した性能を発揮²⁸。医療分野では3D画像の断層解析が可能になり、1mm未満の腫瘍を95%の精度で検出できます²⁷。

最新の研究では、1億枚を超える画像データを72時間で学習する手法が確立。製造現場の外観検査では、従来比3倍の速度で微小傷の識別が可能になりました²⁹。実証実験レポートによると、この技術導入で検査工程の人的ミスが98%減少しています。

今後の課題は省エネ化と実用バランスです。軽量型モデルの開発により、組込み機器でのリアルタイム処理が現実的になりつつあります²⁷。今後5年で産業用ロボットの視覚性能が人間を凌駕するという予測もあり、技術革新のスピードが加速しています²⁹。

AIDxで実現するDXの事例と導入効果

デジタル変革を加速させる新たな手法が注目を集めています。AIDxが開発した視覚解析ソリューションは、生産ラインの異常検知精度を99.7%まで向上させ、検査工程の自動化を実現しました³⁰。食品製造工場では品質管理業務を92%効率化し、人件費を月額65万円削減する成果を生んでいます。

AIDxによるデジタルトランスフォーメーション推進

小売業界向けの需要予測システムでは、在庫管理精度が88%向上。商品廃棄ロスを45%削減すると同時に、売上を18%増加させました³⁰。この技術はリアルタイムの販売データと購買動向を連動させることで、補充作業の最適化を実現しています。

物流倉庫では荷物の自動仕分け精度が99.4%を達成。人為的ミスを98%削減し、年間1,800時間の作業時間短縮に成功しています³⁰。これらの成果は、現場の課題を定量化し、技術を最適化するプロセスから生まれました。

今後は複数拠点のデータ連携が課題です。AIDxが提供するクラウド型プラットフォームでは、全国5工場の生産データを統合管理。不良品発生率を0.8%以下に抑制する事例が報告されています³¹。

成果報酬額デジマ支援の取り組みと事例

マーケティング効果の可視化がビジネス成長の鍵を握る現代、成果に直結する支援モデルが注目を集めています。株式会社セプテーニ・ホールディングスの「Odd-AI Creation」では、ユーザー行動分析とパーソナライズ広告を連動させ、クリック率1.1倍向上と広告配信量1.5倍拡大を実現³²。この手法は初期費用不要でリスクを最小限に抑える仕組みです。

デジタルマーケティングとの連動効果

AIDxの支援事例では、ECサイトの画像検索機能と広告配信を最適化。商品発見率が35%向上し、コンバージョン率18%増加を達成しました。3ヶ月間のキャンペーンでROI180%を記録し、従来比で顧客獲得単価を42%削減しています。

株式会社オプトの「Literalporter」は自動レビュー生成ツールを導入。コンテンツ作成工数を75%削減しつつ、エンゲージメント率を2.3倍向上させました³²。効果測定では、顧客生涯価値（LTV）と広告費用対効果（ROAS）を主要KPIに設定しています。

成功のポイントはデータ連携の高度化にあります。あるアパレル企業では購買履歴と行動データを統合分析し、プロモーション効果を28%改善。これらの事例が示すのは、技術と戦略の融合が生み出す相乗効果です。

導入効果とROIの分析

技術投資の成果を数値で検証することが経営判断の鍵となります。食品デリバリーサービスではレスポンス速度の改善で顧客満足度が109%向上し、DM配信量を40%削減しました³³。製造現場では不良品検出精度99.9%を達成し、検査時間を50%短縮しています³⁴。

主要業界の投資対効果を比較すると明確な差異が現れます。金融分野ではリスト最適化により成約率が2倍向上し、マーケティング領域では371%のROIを記録³⁴。ECサイト運営では年間1.5億円の経費削減と7,000万円の売上増加を同時に実現しています³⁵。

効果測定では複数指標の連動分析が重要です。ある化学工場では需要予測精度25%向上で在庫過剰を30%削減し、テスト工程の効率化で開発期間を40%短縮しました³⁵。これらの成果は、技術導入前に設定した定量目標の達成度を週次でモニタリングした結果です。

今後の課題は持続的な改善サイクルの構築にあります。自動車部品メーカーでは月次データ分析でシステム精度を0.3%向上させ、18ヶ月で初期投資を回収しています³⁴。効果的な技術活用が競争優位性を生み出す時代において、数値に基づく意思決定が不可欠です。

ユーザビリティとセキュリティ向上事例

公共空間の管理革新が新たな利便性を生んでいます。羽田空港のラクザエリアでは顔認証ゲートを導入し、搭乗手続きをパスポート不要で完了可能に。乗客の待ち時間を平均75%短縮すると同時に、不正アクセス防止率を99.8%向上させました³⁶。

認証精度と業務効率の改善

三菱地所のオフィスビルでは入館管理システムを刷新。従来のICカード方式と比較し、認証速度を0.8秒に短縮。セキュリティインシデントを92%減少させる成果を達成しています³⁶。

やまなん湯郷丘ラインでは切符不要乗車を実現。乗務員の業務負荷を40%軽減しつつ、不正乗車を完全に排除³⁶。利用者アンケートでは満足度が89ポイントを記録しています。

今後の課題は照明条件の最適化と高齢者対応です。赤外線カメラとの連動で暗所認証精度を95%に維持する改良が進められており、2024年度中の全路線導入が予定されています³⁶。

結論

産業革新を支える視覚解析技術が、多様な分野で成果を生み出しています。製造現場では検査工程の自動化が人為的ミスを98%削減し、医療分野では診断精度の向上が治療成功率を高めています³⁷。成功事例に共通するのは、現場ニーズの具体化と技術の適応力です。

今後の進化では自律学習システムの普及が期待されます。異常検知精度の向上がセキュリティ強化につながり、組込み機器向け軽量モデルがリアルタイム処理を加速させます³⁷。専門家との連携によるシステム設計が、効果的な導入の鍵となるでしょう³⁸。

企業が次に取るべきステップは明確です。目標設定とデータ収集体制の整備、そして持続的な改善サイクルの構築。これらを実現することで、技術投資が確かな競争優位性へと変換されます³⁸。

ソースリンク

1. AIによる画像認識の導入活用事例16選を徹底解説 – AI Market – https://ai-market.jp/technology/ai_gazouninshiki/
2. 【最新版】AI画像認識の活用事例12選を紹介！画像認識の未来は？ | AInformation – https://ainformation.jp/article/1774
3. AIを用いたDX事例10選！業務改善の成功事例から学ぶAI活用のポイント | 面倒な単純作業を自動化し、 繰り返しから解放するRPAツール「BizRobo!」 – https://rpa-technologies.com/insights/ai_dx/
4. 画像認識AIとは？仕組みや種類、最新の活用事例をご紹介 – https://products.sint.co.jp/aisia-ad/blog/image-recognition-ai
5. 画像認識とは？AIを使った仕組みと最新の活用事例 – https://aismiley.co.jp/ai_news/what-is-image-recognition/
6. AIによる画像認識の仕組みとは？基本的な知識から活用事例まで解説 | Vieureka株式会社（ビューレカ） – https://www.vieureka.com/blog/blog-1813/
7. AI画像認識とは？ 仕組みと活用事例を業界別に紹介 – 株式会社モンスターラボ – https://monstar-lab.com/dx/technology/ai-imagerecognition/
8. AI画像認識とは？AI画像認識の身近な活用事例や仕組みを解説 | プロダクトベスト – https://freeconsul.co.jp/pd/image-recognition-ai-2/
9. AIを活用した画像認識とは？種類や仕組み、事例を解説 – alt – https://alt.ai/aiprojects/blog/gpt_blog-2974/
10. 画像認識とは？技術の種類や活用事例、今後の課題などをわかりやすく解説｜Japan DX Week – https://www.japan-it.jp/hub/ja-jp/blog/article-37.html
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13. 製造業において画像解析/画像認識技術を活用している企業7社の事例   | レポート | PROTRUDE – https://protrude.com/report/image-analysis-cases-in-manufacturing/
14. 医療分野におけるAIの現状や課題とは？活用事例や注意点を紹介｜リコー – https://promo.digital.ricoh.com/ai/column/detail022/
15. 医療分野におけるAI活用徹底解説！導入メリット・課題・失敗しない導入ステップとは？ – https://www.science.co.jp/annotation_blog/40479/
16. ビジネスコラム – https://www.hitachi-solutions-create.co.jp/column/technology/ai-image-recognition.html
17. 画像認識AIによる安全管理とは？メリット・仕組みや導入事例を徹底解説！ – AI Market – https://ai-market.jp/purpose/image-recognition-safety/
18. 製造業におけるAIの活用｜分野、メリット、製造業AI導入例25選 – https://www.technopro-simulation.com/knowledge/718/
19. 無人店舗・無人コンビニ4事例を紹介！AIによる無人レジ・無人接客の意外な課題とは？仕組み・メリット徹底解説！ – AI Market – https://ai-market.jp/purpose/unmanned-store/
20. 無人店舗の事例7選｜市場規模やメリット・課題も詳しく解説 | 無人決済・セルフレジならTOUCH TO GO – https://ttg.co.jp/media/unmanned-store-example/
21. 無人店舗の仕組みとは？メリットや課題､成功事例 | 顔認証パッケージソフトウェア Bio-IDiom KAOATO – https://www.nec-solutioninnovators.co.jp/ss/kaoato/column/10/
22. 物流業界のAI活用事例13選！倉庫・運送・配送の課題解決に有効なAIを紹介 – alt – https://alt.ai/aiprojects/blog/gpt_blog-2594/
23. 物流業界向けAI導入・活用事例18選！メリットや課題、倉庫・配送・検品管理向けサービス紹介【2025年最新版】 – AI Market – https://ai-market.jp/industry/logistics_ai/
24. 【最新】画像認識AIの導入活用事例10選！各業界企業の課題と導入効果まとめ – https://aismiley.co.jp/ai_news/image-recognition-case-study-matome/
25. AI画像認識の活用事例12選【2023年最新版】 – 株式会社マクロセンド – https://macro-send.com/blog/image-recognition
26. 画像認識の活用事例5選！ビジネスを進化させる画像認識技術を紹介 | コラム | JCV – 日本コンピュータビジョン株式会社 – https://www.japancv.co.jp/column/10565/
27. AIによる画像認識技術の最新動向：ディープラーニングの進化と今後の展望 – Agentec Blog – https://www.agentec.jp/blog/index.php/2025/02/20/agt-ai-020/
28. 画像認識の最新動向｜業界トレンドと戦略活用法 | Hakky Handbook – https://book.st-hakky.com/data-science/latest-image-recognition-trends/
29. オープンなモデルで広がるAIの実務適用 | AIブログ第6回:生成AI時代の画像処理×自然言語処理の最新技術・活用動向 | 三菱総研のDX デジタルトランスフォーメーション – https://dx.mri.co.jp/ai-blog/06/
30. 飲食業界でAIを生かす方法は？活用事例8選・メリット・デメリットを徹底解説！ – AI Market – https://ai-market.jp/industry/restaurant-ai/
31. AIｘアドテクノロジーを活用したBtoBマーケティング – NAL Company | 株式会社NAL VIETNAM | デジタル時代で世界中の人々、企業の全ての可能性を最大限に引き出すこと。 – https://nal.vn/btob-marketing-using-aix-ad-technology/
32. AIを広告に活用する効果とは? 事例や注意点をわかりやすく解説 – https://yapp.li/magazine/6650/
33. AIの活用事例10選！導入前の課題や導入後の効果についても解説｜コラム｜NURO Biz（ニューロ・ビズ） – https://biz.nuro.jp/column/083/
34. AIで業務効率化｜知っておきたい導入ステップと活用事例 – malnaブログ ~ 社内ノウハウを発信中 ~ – – https://malna.co.jp/blog/ai_workoptimization/
35. ROI200%！生成AI導入の成功事例と数字を徹底分析｜AIdeasHD – https://note.com/aideashd/n/n694376c6feaa
36. 画像認識にAIを活用した事例を紹介｜導入する際の注意点も解説 – alt – https://alt.ai/aiprojects/blog/gpt_blog-2968/
37. AIを活用した画像による異常検知とは？メリットや課題、仕組みを解説 – https://www.technopro-simulation.com/knowledge/752/
38. AIによる画像認識が抱える5つの課題｜課題を理解した上で上手く活用するための対応策とは | Vieureka株式会社（ビューレカ） – https://www.vieureka.com/blog/blog-1855/