Custom Vision

Custom Visionは、Microsoft Azure Cognitive Servicesスイートの一部である強力なAIサービスであり、誰もがコンピュータービジョンを利用できるように設計されています。これにより、開発者や企業は、画像分類や物体検出のためのカスタムモデルを簡単に構築、デプロイ、改良することができます。膨大なデータセットや深い機械学習の知識を必要とせず、Custom Visionは転移学習を活用して、ユーザーが提供した少数の画像セットから高品質なモデルを作成します。これにより、開発サイクルが大幅に加速され、アイデアから本番環境に対応したモデルまでを短時間で実現できます。

このプラットフォームは、シンプルさと効率性を追求して設計されています。直感的なウェブベースのインターフェースを通じて、製品タイプの識別、製造上の欠陥の検出、視覚コンテンツのモデレーションなど、特定の視覚コンセプトを認識するようにモデルをトレーニングできます。モデルがトレーニングされると、簡単なREST APIコールを介してアプリケーションにシームレスに統合したり、リアルタイムで低遅延のシナリオのためにエッジデバイスで実行するようにエクスポートしたりできます。

Custom Visionの使い方

カスタムモデルを作成するプロセスは、いくつかの簡単なステップに簡素化されています：

1. プロジェクトの作成： Custom Visionポータルにサインインし、新しいプロジェクトを作成し、プロジェクトタイプ（画像全体にタグを割り当てる「画像分類」または画像内の特定の物体を識別し位置を特定する「物体検出」）を選択します。また、特定のデータに合わせてモデルを最適化するためにドメイン（例：小売、食品、一般）を選択することもできます。
2. 画像のアップロードとタグ付け： トレーニング用の画像セットをアップロードします。分類の場合は、各画像に1つ以上のタグを適用します。物体検出の場合は、各画像で関心のある物体の周りにバウンディングボックスを描き、タグを割り当てます。プラットフォームは、タグごとに少数の例（わずか15個）で開始できます。
3. モデルのトレーニング： 画像にタグを付けたら、「トレーニング」ボタンをクリックするだけです。Custom VisionのAIが画像を分析し、指定したコンセプトに合わせたカスタムモデルを構築します。トレーニングプロセスは高速で自動化されています。
4. 評価と反復： トレーニング後、サービスは適合率、再現率、mAPなどのパフォーマンスメトリックを提供し、モデルの精度を理解するのに役立ちます。「クイックテスト」機能を使用して、新しい画像でモデルを試すことができます。パフォーマンスを向上させるために、タグ付きの画像を追加してモデルを再トレーニングできます。
5. デプロイと予測： モデルのパフォーマンスに満足したら、それを公開して予測エンドポイントを取得できます。提供されたREST APIを使用して新しい画像をモデルに送信し、構造化されたJSON形式で予測を受け取ります。あるいは、iOS（CoreML）、Android（TensorFlow）、Windows（ONNX）など、さまざまなプラットフォームで実行するためにモデルをエクスポートしたり、エッジ展開用のDockerコンテナとしてエクスポートしたりできます。

Custom Visionの主な機能

• ノーコード/ローコードインターフェース： 機械学習のコードを一切書かずに、データのアップロード、モデルのトレーニング、テストのプロセスをガイドする直感的なグラフィカルインターフェース。
• 画像分類と物体検出： 最も一般的な2つのコンピュータービジョンタスクをサポートし、画像全体を分類したり、その中に複数の物体を配置したりすることができます。
• 転移学習： Microsoftの事前トレーニング済みモデルを活用し、非常に小さなデータセットで正確なカスタムモデルを構築できます。
• 最適化されたドメイン： 小売、食品、ランドマークなどの特定のシナリオ向けに事前最適化されたモデルを提供し、すぐに高い精度を実現します。
• REST APIエンドポイント： シンプルでスケーラブルなクラウドベースのAPIを使用して、カスタムモデルをあらゆるアプリケーションに簡単に統合できます。
• エッジ展開： 低遅延、オフライン機能、またはデータプライバシーを必要とするアプリケーション向けに、トレーニング済みモデルをデバイス上で実行するためにエクスポートします。サポートされている形式には、CoreML、TensorFlow、ONNX、Dockerコンテナが含まれます。
• アクティブラーニング： システムは、モデルのパフォーマンスを最も大幅に向上させるために次にラベル付けすべき画像を提案し、トレーニングプロセスをより効率的にします。

Custom Visionの使用例

Custom Visionは多用途であり、多くの業界で応用できます：

• 小売： 在庫管理のための棚の商品の自動認識、空の棚スペースの検出、eコマースアプリでのビジュアル検索の強化。
• 製造： 部品の欠陥、ひび割れ、その他の異常を自動的に識別することによる生産ラインの品質保証。
• ヘルスケア： 医用画像の分析を支援し、異常を発見する（研究および情報提供目的）。
• 農業： 作物の健康状態の監視、植物の病気の特定、収穫量推定のための農産物の計数。
• セキュリティと安全： 建設現場でのヘルメットなどの安全装置の検出、または制限区域での不正な物体の識別。
• デジタル資産管理： 大量の画像にカスタムラベルを自動的にタグ付けし、検索と整理を容易にします。

Custom Visionの利点

Custom Visionの主な利点は、コンピュータービジョンを民主化する能力にあります。参入障壁を下げ、専門のAI人材がいないチームでも強力な視覚インテリジェンスソリューションを構築できるようにします。その速度、小さなデータセットでの効率性、柔軟な展開オプション（クラウドとエッジ）により、幅広いビジネス問題に対して非常に実用的で費用対効果の高いツールとなっています。

料金プラン

Custom Visionは、Azureエコシステム内でフリーミアムモデルで運営されています。寛大な無料利用枠が利用可能で、通常は月間のプロジェクト数、トレーニング時間、API予測コール数が制限されており、学習、プロトタイピング、小規模プロジェクトに最適です。より大きなニーズには、標準（有料）ティアが従量課金モデルに従います。コストは、トレーニング時間（1時間あたり）、保存されている画像の数、予測トランザクションの量などの使用量に基づいています。この柔軟な価格設定により、消費したリソースに対してのみ支払うことが保証され、小規模なスタートアップから大企業までスケーラブルになります。